Erstveröffentlichung:
Novum Bellum
Letzte Aktualisierung:
05.01.2026
Autoren
Thomas Doll, Ugur Uysal
Ausgangslage
Die aktuelle Konfliktrealität in der Ukraine markiert einen tiefgreifenden Epochenbruch sowohl in der Gefechtsführung als auch in der Art und Weise, wie Gefechtsstände eingesetzt werden. Klassische, konzentrierte Gefechtsstände im Stil des Kalten Krieges sind zu einem akuten Hochrisikoziel mutiert. Die Fusion von hochauflösender Aufklärung und reichweitenstarker Präzisionsmunition sowie der Einsatz von Kampfdrohnen großer Reichweite eliminiert die bisherige operative Tiefe des Gefechtsfelds als Schutzfaktor. Führung muss zukünftig aus wesentlich kleineren und beweglichen Einrichtungen stattfinden. Der Schutz durch Feldbefestigung und Beweglichkeit wird zu einer dominanten Forderung.
Im ukrainischen Operationsgebiet dominiert heute eine modulare, dezentrale Gefechtsstandarchitektur aus voneinander getrennten, unterirdisch angeordneten und dennoch schnell verlegbaren Gefechtsstandzellen. De facto bedeutet dies, dass die gleichen Aufgaben in kürzerer Zeit mit verringerter Personalstärke und unter erschwerten räumlichen Bedingungen erledigt werden müssen. Der Anspruch an die Qualität der Arbeitsergebnisse ist dabei gleichermaßen hoch geblieben, denn Führungsqualität und Operationserfolg sind untrennbar miteinander verbunden.
Der erkannte strukturelle Bedarf zur Anpassung der Führungsorganisation ist auf jede moderne Armee und damit auch auf die Durchführung von Landoperationen in der Bundeswehr übertragbar. Die zugrunde liegenden Konzepte werden aktuell überarbeitet, sodass die Fähigkeitsentwicklung der Landstreitkräfte rasch angepasst werden kann. Da die verteilte Struktur im Vergleich zum klassischen Vorbild mit vielerlei Einschränkungen einhergeht, sollte frühzeitig überlegt werden, wie die sich abzeichnenden Defizite ausgeglichen werden können. Neue Fähigkeiten im Umfeld generativer Künstlicher Intelligenz liefern hier vielfältige Ansatzmöglichkeiten.
Dislozierte Gefechtsstandzellen, in denen leistungsfähige, optimierte KI-Modelle lokal auf mobilen Servern betrieben werden und den militärischen Führungsprozess in vielfältiger Form unterstützen, bilden den Kern der in diesem Artikel vorgestellten Konzeptidee.
Evolution der generativen KI-Systeme
Der zivile KI-Technologiesektor vollzieht derzeit einen fundamentalen Wandel. Bisher konnten leistungsfähige generative KI-Systeme ausschließlich cloudbasiert in großen Rechenzentren betrieben werden. Die Skalierung dieser Systeme wurde mit viel Aufwand vorangetrieben, was dazu führte, dass ihr Betrieb hinsichtlich Hardwareanforderung und Energieverbrauch immer anspruchsvoller wurde. Ob und wann dieser Trend ein Ende findet, lässt sich nur schwer abschätzen.
In neuester Zeit ist zu beobachten, dass auch kompaktere KI-Modelle deutlich bessere Ergebnisse liefern und zunehmend an Akzeptanz gewinnen. Im Gegensatz zu ihren cloudbasierten Vorbildern sind sie oft für bestimmte Aufgaben optimiert. Ihr größter Vorteil aber ist, dass sie auf lokaler Hardware, also beispielsweise auf lokalen Servern oder leistungsfähigen Laptops, betrieben werden können. Dieser Trend, angetrieben durch Innovationen in der Softwarearchitektur und Hardware-Fortschritte, schafft die notwendige Voraussetzung für den Aufbau KI-gestützter Gefechtsstandstrukturen.
Verfahren zur Reduzierung der Größe von KI-Modellen: Um KI-Modelle, die für den lokalen Betrieb zu groß sind, weiter zu verkleinern kommen verschiedene Verfahren zum Einsatz. Schlüsselmethoden hierbei sind Quantisierungsverfahren und der Mixture-of-Experts Ansatz. Bei der Quantisierung werden die Modellgewichte in Ihrer Auflösung verringert. Das Ergebnis ist ein deutlich kleineres Modell, welches trotzdem fast genauso gut funktioniert. Mixture-of-Experts-Modelle verwenden zwar eine hohe Gesamtanzahl an Parametern, aktivieren jedoch pro Abfrage nur einen Bruchteil davon. Auch dies reduziert die erforderliche Rechenlast. Beide Ansätze lassen sich sehr gut kombinieren, was die Modellgröße nochmals deutlich reduziert. Erst diese radikale Reduktion der Hardware-Anforderungen ermöglicht es, hochperformante KI-Fähigkeiten organisch in jede einzelne, dezentrale Gefechtsstandzelle zu integrieren, ohne auf eine anfällige Cloud-Anbindung angewiesen zu sein.
Operationelle Ableitung
Die „Operationen verbundener Kräfte“ und das „Gefecht der verbundenen Waffen“ definieren den Erfolg der Landstreitkräfte im Gefecht. Wirkungsorientiertes Denken und die ultimative Synchronisation aller verfügbaren, dimensionsübergreifenden Mittel – kinetisch, nicht-kinetisch, national und multinational – auf ein gemeinsames Ziel hin bilden die Grundlage allen Handelns. Das Gefecht der verbundenen Waffen zielt dabei auf die perfekte Orchestrierung von Feuer, Bewegung und Sperren, um die Schwächen des Feindes auszunutzen und die Stärken der eigenen Truppengattungen zu potenzieren. Ohne diese koordinierte Gesamtwirkung bricht die Schlagkraft eines jeden Großverbandes zusammen.
Genau hier liegt die kritische Schnittstelle zur Gefechtsstandarbeit. Die Stabsarbeit ist der Dreh- und Angelpunkt der Synchronisation. Sie muss auf Basis eines verzahnten, dimensionsübergreifenden Lagebildes die räumliche und zeitliche Koordination gewährleisten. In der verteilten und reduzierten Gefechtsstandarchitektur potenziert sich dieser Koordinationsbedarf, während die verfügbare Zeit zur Reaktion signifikant sinkt. Ein hohes Operationstempo unter Einbeziehung aller Kräfte zu garantieren, ist die Überlebensbedingung. Um die Komplexität dieser menschlichen Hochleistung auch in zukünftigen Gefechten beherrschen zu können, wird die KI-gestützte Gefechtsstandarbeit vom optionalen Feature zur existenziellen Notwendigkeit.
Der KI-gestützte Gefechtsstand – eine Konzeptidee
Kern des Konzepts ist eine neuartige, auf generativer KI beruhende Mensch-Maschine-Interaktion, die von Sprache, Text sowie Bild und Videoinformation geprägt ist. Sie entlastet den Soldaten auf dem Gefechtsstand durch die automatisierte Aufbereitung und Verdichtung komplexer Informationsszenarien und verhindert kognitive Überlastung bei gleichzeitig gesteigerter Entscheidungsqualität. Die Art und Weise wie mit Anwendungen gearbeitet und auf Daten zugegriffen wird ändert sich grundlegend. Der Trend geht weg von der zeitaufwendigen Anwendungsbedienung hin zur sprachbasierten KI-Interaktion mit vorkonfigurierten KI-Agenten.
Diese können per Drag-and-Drop zusammengestellt und mittels einer Eingabeaufforderung (Prompteingabe) konfiguriert werden. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Gebraucht werden lediglich taktisches Können und sprachliches Verständnis. Vorstellbar sind KI-Agenten zur Bewertung feindlicher Truppenteile hinsichtlich ihres Einsatzwertes oder zur Beurteilung der Feindlage in vom Nutzer festgelegten Gefechtsabschnitten. Die Gefechtsstandarbeit kann damit weiter automatisiert und erheblich vereinfacht werden. Mit der Zeit entsteht ein Repertoire an KI-Agenten, die bei Bedarf angepasst und jederzeit wiederverwendet werden können.
Um den erforderlichen Funktionsumfang sicher stellen zu können, muss das zentrale KI-System mit dem verwendeten C2-System gekoppelt werden. Das im KI-Umfeld bereits weit verbreitete Model-Context-Protokoll bietet hierfür ideale Voraussetzungen. Die KI-internen Simulationsmodelle können so ad hoc mit Echtzeitdaten gespeist werden. Eine zeitintensive Vorkonfiguration oder manuelle Dateneingabe kann entfallen. Identifizierte Möglichkeiten des Handelns lassen sich so binnen Minuten simulieren, analysieren und hinsichtlich ihrer Erfolgswahrscheinlichkeit bewerten. Die hierfür erforderlichen Führungs- und Einsatzgrundsätze extrahiert die KI autonom aus dem zugrunde liegenden Datenbestand von Regelungen, Befehlen und Operationsplänen.
Die Notwendigkeit schneller Entscheidungen ist bereits seit langem ein Grundsatz der Taktik: “Wer schneller schießt und besser trifft, gewinnt den Feuerkampf”. Im Führungsprozess lautet die Maxime analog: Derjenige, der am schnellsten die richtige Entscheidung trifft, behält die Initiative. Die KI liefert in diesem Kontext die erforderliche Beschleunigung, indem sie innerhalb von Sekunden Lagebilder generiert, Möglichkeiten des Handelns bewertet und dem Truppenführer Vorschläge unterbreitet.
Die Realisierung des Konzepts stützt sich auf einen systemunabhängigen Ansatz, der vielfältige Vorteile bei der Integration und Verarbeitung unterschiedlichster Datenquellen bietet. Diese Architektur ermöglicht eine Realisierung nahe an Open-Source-Anwendungen, was im Sinne des Software Defined Defence die notwendige Flexibilität und Innovationsgeschwindigkeit sicherstellt. Ziel ist es, ein KI-System bereitzustellen, das über eine tiefgreifende Integration aller auf dem Gefechtsstand eingesetzten IT-Services, Datenbanken und Anwendungen verfügt und vom Nutzer mit einfachen Mitteln intuitiv bedient werden kann.
Die Umsetzung kann schrittweise erfolgen, sodass auch mit eingeschränkter Funktionalität bereits frühzeitig echte Mehrwerte generiert werden können. Der beschriebene Datenzugriff und die Chatbot-basierte Interaktion können ohne weiteren Entwicklungsaufwand direkt umgesetzt werden. In darauf aufbauenden Schritten kann sukzessive die Integration weiterer IT-Services – etwa Geo-Informationsdienste zur automatisierten Geländeanalyse, logistische Datenbanken zur Echtzeit-Ressourcenabfrage oder Sensordatenströme zur Zielidentifizierung – und damit eine aufwachsende Erweiterung des Funktionsumfangs erfolgen.
Entscheidungsträger Mensch
Der Mensch bleibt in allen Phasen des Führungsprozesses unverzichtbar. Das generative KI-System wirkt als Katalysator, während der Truppenführer das Primat behält: Er bestätigt die KI-generierte Lagefeststellung, definiert die wesentliche eigene Leistung und legt die Bewertungskriterien – wie Verlustrisiko oder Umsetzungsgeschwindigkeit – fest. Diese Symbiose definiert sich über zwei Kernbereiche:
Verantwortungsgeleitete Interaktion: Die Ausgestaltung der Mensch-Maschine-Schnittstelle muss sicherstellen, dass kontextbezogenes, sinnvolles menschliches Ermessen und die menschliche Kontrolle innerhalb einer verantwortlichen Befehlskette jederzeit gewahrt bleiben. Um dies zuverlässig zu erreichen, bedarf es einer gezielten Anpassung der Führerausbildung.
Digitale Führungskompetenz: Die erfolgreiche Implementierung KI-gestützter Anwendungen setzt eine fundierte Daten- und KI-Kompetenz des Führungspersonals voraus. Hierzu zählen ein tiefgreifendes Verständnis für die analytische Arbeitsweise von KI-Systemen und deren Beitrag zur Entscheidungsfindung sowie die Fähigkeit KI-basierte Instrumente kritisch zu evaluieren und deren methodische Grenzen präzise einzuschätzen. Um diese Expertise nachhaltig zu sichern, muss sie bereits in der Ausbildung angelegt und durch kontinuierliche Weiterbildung vertieft werden. Nur so kann die notwendige Akzeptanz für den operativen KI-Einsatz gewährleistet und das transformative Potenzial der Technologie vollumfänglich genutzt werden.
Zusammenfassung und Fazit
Die Notwendigkeit zur Dislozierung und Reduktion der Gefechtsstände ist eine zwangsläufige und unumstößliche Lehre aus dem aktuellen Konfliktgeschehen. Um die damit einhergehenden Defizite in der Synchronisation und Reaktionsgeschwindigkeit zu kompensieren, ist die Integration von Künstlicher Intelligenz nicht länger eine Option, sondern die existenzielle Notwendigkeit zur Aufrechterhaltung einer effektiven Führung. Das skizzierte Konzept des KI-gestützten Gefechtsstands adressiert diese Herausforderung und zeigt erste Lösungsansätze auf, doch es markiert lediglich den Anfang einer noch deutlich tiefergehenden Transformation.
Mit zunehmender Integration weiterer KI-Fähigkeiten auf dem Gefechtsfeld wird sich die KI-gestützte Führung mehr und mehr zur KI-zentrierten Führung entwickeln. Ein Prozess, der nun beginnt und konsequent weiterverfolgt werden muss. Angesichts der rasanten Weiterentwicklung müssen militärische Fähigkeiten und die zugrundeliegenden Systeme permanent angepasst werden. Dies erfordert eine konsequente Umsetzung des Software Defined Defence. Statische, starre Architekturen sind obsolet. Stattdessen müssen neue Funktionalitäten rasch exemplarisch aufgebaut und in dedizierten Testbeds iterativ weiterentwickelt werden. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Führungskompetenz im Hochintensitätsgefecht resilient gewährleistet bleibt.
Zusammenfassend postuliert das Konzept des KI-gestützten Gefechtsstandes eine Symbiose aus dezentralen, skalierbaren IT-Architekturen mit präzise definierten KI-basierten Mensch-Maschine-Interaktionsmodellen. Durch dieses Zusammenspiel werden Führungsprozesse in ihrer Geschwindigkeit, Präzision und Resilienz signifikant gesteigert, wobei das Primat der menschlichen Entscheidung stets gewahrt bleibt.