Warum IT-Organisationen jetzt ein ­neues Operating Model brauchen

Die meisten IT-Organisationen sind technologisch besser aufgestellt als je zuvor. Cloud-Plattformen, automatisierte Pipelines, moderne Security-Tools, erste produktive KI-Anwendungen – an Werkzeugen mangelt es selten. Woran es mangelt, ist die Fähigkeit, dieses Instrumentarium dauerhaft sicher, nachweisbar und selbst­bestimmt zu betreiben. Wer gegenüber der Finma, DORA oder NIS-2 operationelle Resilienz nachweisen, eine Cloud-Exit-Strategie vorlegen oder beantworten soll, welche KI-Modelle auf welche Daten zugreifen, merkt schnell: Das Problem liegt nicht in der Technologie. Es liegt im Betriebsmodell.
Die meisten Operating Models stammen konzeptionell aus einer Zeit lokal betriebener Anwendungen, klar abgegrenzter Projekte und planbarer Releases. Diese Welt existiert nicht mehr. Vier Entwicklungen setzen die alten Modelle gleichzeitig unter Druck – und keine davon lässt sich isoliert lösen.

Vier Kraftfelder, ein strukturelles Problem

Erstens: Informationssicherheit ist keine nachgelagerte Prüfinstanz mehr. Das klassische Muster – entwickeln, prüfen, freigeben, betreiben – funktioniert nicht, wenn sich Produkte kontinuierlich verändern und Bedrohungen im Stundentakt entstehen. Security muss als Eigenschaft jeder organisatorischen Capability angelegt sein: Identity & Access Management, Verschlüsselung, Schwachstellenmanagement und Supply Chain Security begleiten einen Service vom Architekturentwurf bis in den Betrieb. Regulatorisch ist das längst gefordert. Das Finma-Rundschreiben 2023/1 verlangt von beaufsichtigten Instituten den Nachweis operationeller Resilienz, das Informationssicherheitsgesetz Meldepflichten bei Cyberangriffen auf kritische Infrastrukturen. Und wer Kunden im EU-Raum bedient oder europäischen Finanzinstituten zuliefert, kommt an DORA und NIS-2 nicht vorbei – im grenzüberschreitenden Geschäft werden diese Anforderungen faktisch zur Grundvoraussetzung. Ein Operating Model, das Security als separate Funktion neben der Wertschöpfung organisiert, kann diese Nachweise strukturell nicht erbringen – es fehlt die Durchgängigkeit.

Zweitens: Cloud Management ist zur Steuerung von Abhängigkeiten geworden. Die Frage lautet nicht mehr, ob Hyperscaler-Plattformen genutzt werden, sondern unter welchen Bedingungen. Plattformen verändern sich permanent, ohne dass der Kunde den Takt bestimmt. Preismodelle, Servicezuschnitte und Datenstandorte liegen ausserhalb der eigenen Kontrolle. Viele Organisationen kennen ihre kritischen Abhängigkeiten nur unvollständig – welche Services auf welchen Providern aufsetzen, welche Daten wo verarbeitet werden, welche Ausstiegsoptionen realistisch bestehen. Genau diese Transparenz fordern Aufsichtsbehörden ein: die Finma bei wesentlichen Auslagerungen, DORA beim Management von IT-­Drittparteirisiken, das dort kein Anhang ist, sondern Kernbestandteil.

Drittens: KI wird vom Werkzeug zum Organisationsteilnehmer. Agentic AI geht über generative Assistenz hinaus: Agenten nutzen Werkzeuge, koordinieren Abläufe und führen innerhalb definierter Grenzen eigenständig Aktionen aus. Damit stellen sich Fragen, die bisher nur für Mitarbeitende beantwortet werden mussten. Welche Entscheidungen darf ein Agent selbstständig treffen, wann braucht es eine menschliche Freigabe? Wer verantwortet die Folgen einer automatisierten Entscheidung? Der EU AI Act, dessen Marktortprinzip auch Schweizer Anbieter erfasst, und ISO/IEC 42001 geben den Rahmen vor – aber kein klassisches Operating Model organisiert die Zusammenarbeit von Menschen, Plattformen und autonomen Agenten. Hinzu kommt: KI-Governance endet nicht mit der Produktivsetzung. Agenten reagieren laufend auf neue Informationen; Governance wird zur Runtime-Aufgabe – Identitäten verwalten, Berechtigungen dynamisch prüfen, Aktionen kontinuierlich überwachen.

Viertens: Digitale Souveränität wird zur Steuerungsgrösse. Souveränität heisst nicht, alles selbst zu betreiben. Sie heisst, jederzeit die Kontrolle über Daten, Identitäten, Plattformen, KI-Systeme und kritische digitale Fähigkeiten zu behalten – und begründet zu entscheiden, was man beherrschen muss und was man beziehen kann. Keine geopolitische Debatte, sondern eine Frage der Handlungsfähigkeit: Wer seine kritischen Capabilities nicht kennt, kann weder einen Providerwechsel stemmen noch einen schweren Sicherheitsvorfall souverän bewältigen.

Warum das klassische Operating Model daran scheitert

Der gemeinsame Nenner dieser vier Kraftfelder: Sie verlangen durchgängige Nachvollziehbarkeit und dezentrale Entscheidungsfähigkeit zugleich. Klassische Betriebsmodelle liefern beides nicht. Sie beschreiben Aufbauorganisation, Prozesse und Rollen – aber nicht, wie Entscheidungen entstehen und wie Risiken in Echtzeit gesteuert werden. Governance ist dort als Genehmigungsinstanz angelegt, nicht als Orientierungsrahmen. Informationen liegen verteilt über CMDB, Risikoregister, Security-Tools und Providerportale, ohne dass sie in Beziehung stehen. Und Verantwortung folgt der Hierarchie statt dem Wissen.

Digitale Organisationen treffen täglich Unmengen an Entscheidungen. Keine zentrale Instanz kann sie kontrollieren – sie kann nur sicherstellen, dass überall die richtigen Entscheidungen möglich sind. Das verändert die Rolle der Governance: weg von der Freigabe, hin zu Leitplanken. Architekturprinzipien, Sicherheitsstandards und Entscheidungsrechte werden direkt in Plattformen eingebettet – als automatisierte Guardrails, als Policy as Code. Governance wird nicht mehr nur beschrieben, sie wird ausführbar. Für Audit und Compliance ein Paradigmenwechsel: Der Nachweis entsteht aus dem System heraus, nicht aus nachgeführter Dokumentation.

Was ein neues Operating Model leisten muss

Drei Anforderungen stechen heraus. Erstens die End-to-End-­Traceability: Die Organisation muss jederzeit beantworten können, welche Geschäftsanforderung zu welcher Funktion geführt hat, welche Daten verarbeitet werden, welche KI-Komponenten beteiligt sind, welche regulatorischen Anforderungen gelten und welche Risiken akzeptiert wurden. Das ist keine Dokumentationsübung, sondern Voraussetzung jeder wirksamen Steuerung – und Grundlage verlässlicher KI, denn Modelle sind nur so belastbar wie ihre Informationsbasis.

Zweitens die eindeutige Verantwortung statt zusätzlicher Genehmigungsstufen: Service Owner verantworten den geschäft­lichen Nutzen, Platform Owner die organisationsweiten Fähigkeiten, die Enterprise Architecture, Informationssicherheit und das Risikomanagement und definieren die Leitlinien. Nicht die Anzahl der Rollen entscheidet, sondern dass Verantwortung eindeutig zugeordnet und nachvollziehbar ist – künftig auch für KI-Agenten.
Resilienz als Eigenschaft des Gesamtmodells: Business Continuity und Disaster Recovery bleiben unverzichtbar, beschreiben aber nur den Ausnahmefall. Operationelle Resilienz, wie sie Finma, DORA oder NIS-2 verlangen, beginnt früher: bei der Kenntnis kritischer Services und ihrer Abhängigkeiten. Stabilität heisst heute nicht, Veränderungen zu vermeiden, sondern sie beherrschen zu können.

Kein neues Framework – eine Integrationsleistung

Es braucht dafür kein weiteres Rahmenwerk neben ITIL, COBIT, IT4IT oder ISO/IEC 27001. Diese Standards decken die Einzeldisziplinen ab. Was fehlt, ist ihre Verbindung zu einem integrierten Führungs- und Steuerungsmodell, das Governance, Wertströme, Plattformen, Informationsmanagement, Resilienz und KI zusammenführt – und an der Fähigkeit ausrichtet, Veränderungen schnell, sicher und wirksam umzusetzen und die eigenen Abhängigkeiten selbstbestimmt zu steuern.

Agilität beantwortet die Frage, wie schnell eine Organisation reagieren kann. Das genügt nicht mehr. Die entscheidende Frage lautet heute: Ist die Organisation jederzeit fähig, Veränderungen erfolgreich, sicher und souverän zu bewältigen? Dieser Fähigkeit fehlt bislang ein Name: Readiness. Readiness verbindet, was bisher getrennt gedacht wird: Geschwindigkeit mit Governance, Innovationskraft mit Sicherheit, Cloud-Nutzung mit Souveränität. Wer sein Operating Model an Readiness ausrichtet, erfüllt regulatorische Anforderungen nicht als Zusatzaufwand, sondern als Nebeneffekt seiner Steuerungsfähigkeit. Alle anderen werden bei jedem Audit, jedem Providerwechsel und jedem KI-Vorhaben von Neuem improvisieren.