Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der wichtigsten technologischen Entwicklungen unserer Zeit. Sie bringt immense Chancen, birgt aber auch Risiken. Die Europäische Union hat mit dem EU AI Act Artikel 4 ein einheitliches Regelwerk geschaffen, um den verantwortungsvollen Einsatz von KI sicherzustellen. Das Ziel ist es, Transparenz zu schaffen, ethische Standards einzuhalten und den Missbrauch von KI-Systemen zu verhindern.
Einführung des EU AI Act Artikel 4
Der EU AI Act legt fest, welche KI-Anwendungen erlaubt, eingeschränkt oder verboten sind. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Sicherheit, der Transparenz und der ethischen Nutzung von KI.
Nach gut drei Jahren der Verhandlungen haben das EU-Parlament und der Rat im Frühjahr 2024 den EU AI Act verabschiedet. Mitte Juli wurde die EU-Verordnung 2024/1689 über künstliche Intelligenz im Amtsblatt L vom 12.7.2024 veröffentlicht.
Der EU AI Act ist der weltweit erste Rechtsakt, der verbindliche Regeln für den Einsatz von künstlicher Intelligenz enthält. Die Verordnung trat am 1.8.2024 in Kraft, wobei die Umsetzung gestaffelt erfolgt. Die einzelnen Bestimmungen gelten je nach Risikoklassifizierung der KI-Systeme.
Jeder EU-Mitgliedstaat muss eine oder mehrere zuständige nationale Behörden ernennen, die das Land im Europäischen Ausschuss für künstliche Intelligenz vertreten. Die EU-Kommission wird zudem ein Europäisches KI-Büro einrichten, das KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck überwacht.
Wichtige Fristen für Unternehmen: Ab wann gelten welche Vorschriften?
Etappen des In-Geltung-Tretens
- Ab 13.3.2024
Das Europäische Parlament hat den finalen Gesetzestext angenommen. - Ab 1.8.2024
Inkrafttreten des Gesetzes. - Ab 2.2.2025
Verbotene KI-Systeme müssen abgeschaltet sein. - Ab 2.2.2025
Sollen Mitarbeiter über die im Unternehmen eingesetzten KI-Systeme nachweislich geschult werden. - Ab 2.8.2026
Gelten die übrigen Verpflichtungen des AI Act z.B. Transparenzpflichten für generative KI-Systeme. - Übergangsfrist von 36 Monaten
Für Hochrisiko-KI-Systeme ist eine verlängerte Übergangsfrist vorgesehen.
Verbotene KI-Praktiken
Der EU AI Act definiert klare Grenzen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, um Menschenrechte, Sicherheit und gesellschaftliche Werte zu schützen. Bestimmte KI-Anwendungen sind verboten, da sie als inakzeptabel gelten und erhebliche Risiken bergen. Diese Regelungen sollen den Missbrauch von KI-Technologien verhindern und gewährleisten, dass Künstliche Intelligenz im Einklang mit europäischen Werten eingesetzt wird.
FOLGENDE PRAKTIKEN SIND UNTERSAGT:
- Biometrische Kategorisierungssysteme: die politische, religiöse oder ethnische Merkmale analysieren.
- Ungezieltes Durchsuchen: des Internets oder von Überwachungsanlagen zur Erstellung von Gesichtsdatenbanken.
- Emotionserkennung: am Arbeitsplatz und in Bildungseinrichtungen.
- Manipulative Programme: die gezielt menschliches Verhalten beeinflussen.
- Social Scoring: also die Bewertung von Personen anhand ihres sozialen oder persönlichen Verhaltens.
Wer ist betroffen vom Inkrafttreten des EU AI Act?
GESCHÄFTSFÜHRER
Tragen die oberste Verantwortung für die Einhaltung der Vorschriften und müssen sicherstellen, dass KI-Strategien regelkonform umgesetzt werden.
FACHABTEILUNGEN
Marketing, Produktion oder Vertrieb setzen zunehmend KI-gestützte Systeme ein und müssen deren Transparenz und Compliance gewährleisten.
PERSONALABTEILUNG
Der Einsatz von KI in der Bewerberauswahl oder Personalentwicklung muss diskriminierungsfrei und datenschutzkonform erfolgen.
IT-ABTEILUNG
Entwickelt oder integriert KI-Systeme und muss sicherstellen, dass diese sicher, robust und regelkonform funktionieren.
Der EU AI Act betrifft alle Unternehmen, die KI entwickeln, vertreiben oder einsetzen.
Eine zentrale Frage dabei ist, ob ein Unternehmen als „Anbieter“ oder „Betreiber“ eines KI-Systems gilt, da diese Rollen unterschiedliche rechtliche Pflichten nach sich ziehen.
Ein Anbieter ist nach der KI-Verordnung eine Person oder ein Unternehmen, das ein KI-System entwickelt oder unter eigenem Namen vertreibt. Sobald ein Unternehmen ein KI-basiertes Produkt erstellt und unter seiner Marke anbietet, gilt es als Anbieter.
Im Gegensatz dazu nutzt ein Betreiber ein KI-System ausschließlich für interne Zwecke, ohne es weiterzuentwickeln oder weiterzuverkaufen. Ein klassisches Beispiel wäre der Einsatz einer externen KI-Lösung zur Optimierung interner Abläufe.
Neben den primären Anbietern gibt es auch „nachgelagerte Anbieter“. Diese übernehmen ein bereits entwickeltes KI-System, passen es an oder integrieren es in eigene Lösungen, bevor sie es weiterverbreiten. Wer ein KI-System erheblich verändert oder unter eigener Marke weiterverkauft, übernimmt automatisch die Pflichten eines Anbieters.
Unternehmen sollten ihre Rolle genau prüfen, um sicherzustellen, dass sie den jeweiligen rechtlichen Anforderungen entsprechen. Grundsätzlich unterscheidet man zwischen diesen drei Gruppen:
Direkte Anbieter
- Definition: Unternehmen, die KI-Modelle oder -Software entwickeln
- Beispiel: Eigenentwickelte KI-Recuiting-Tools, Vermarktung unter eigener Marke
- Hauptpflichten: Konformitätsbewertung, Risikomanagement, Transparenz, Tragen von regulatorischer Verantwortung
- Dokumentation: Technische Dokumentation, Datenmanagement
- Meldepflichten: Meldung von Risiken und schwerwiegenden Vorfällen
- Haftung: Haftet für Fehler im KI-System
Nachgelagerte Anbieter
- Definition: Firmen, die KI-Systeme in ihre Produkte oder Dienstleistungen integrieren.
- Beispiel: SaaS-Anbieter mit integrierten LLms, ERP-Systeme mit ChatGPT-Einbindung
- Hauptpflichten: Überprüfung der ursprünglichen Konformität, Sicherstellung der vertrauenswürdigen Integration, Anpassung an regulatorische Anforderungen.
- Dokumentation: Nachweis über die Anpassungen, Testprotokolle zur Einhaltung der Vorgaben
- Meldepflichten: Meldung von Risiken und schwerwiegenden Vorfällen im eigenen Einflussbereich.
- Haftung: Haften trotz Fremdkomponenten
Betreiber
- Definition: Unternehmen, die KI in ihren Betriebsabläufen nutzen: auch bei rein interner Nutzung
- Beispiel: betrifft Unternehmen jeder Größe
- Hauptpflichten: Sicherstellung der rechtskonformen Nutzung
- Dokumentation: Dokumentationspflicht für alle Anwendungsfälle & Nachweis über den gesetzeskonformen Einsatz
- Meldepflichten: Meldung von sicherheitsrelevanten Problemen
- Haftung: Haftet für Schäden durch unsachgemäße Nutzung
Einstufung von KI-Systemen nach den 4 Risikoklassen laut EU AI Act
Der EU AI Act unterscheidet KI-Systeme anhand ihres Risikopotenzials. Je nach Auswirkungen auf Menschen und Gesellschaft gelten unterschiedliche Anforderungen an deren Entwicklung, Einsatz und Überwachung. Diese Klassifizierung sorgt für eine ausgewogene Regulierung, die Innovation ermöglicht, ohne die Sicherheit und Rechte der Menschen zu gefährden.
1. Unannehmbares Risiko
KI-Systeme, die als inakzeptabel eingestuft werden, sind verboten, da sie fundamentale Rechte und Freiheiten verletzen könnten.
- Manipulative oder täuschende Systeme, die menschliches Verhalten beeinflussen.
- Social Scoring, das Menschen basierend auf ihrem Verhalten oder ihren persönlichen Eigenschaften bewertet.
- Biometrische Identifikationssysteme im öffentlichen Raum mit Echtzeiterfassung (z. B. Gesichtserkennung zur Massenüberwachung).
2. Hohes Risiko
Diese KI-Systeme haben erheblichen Einfluss auf grundlegende Rechte und müssen strengen Auflagen entsprechen. Sie sind zulässig, aber unterliegen umfassenden Prüfungen und Transparenzanforderungen.
- KI in der kritischen Infrastruktur (z. B. Stromnetze, Verkehrssysteme).
- Medizinische Diagnosesysteme oder KI-gestützte Behandlungen.
- Bewerbungsverfahren oder Kreditwürdigkeitsprüfungen, die über den Zugang zu Bildung, Beschäftigung oder finanziellen Leistungen entscheiden.
3. Limitiertes Risiko
Diese Systeme bergen gewisse Risiken, weshalb Transparenzpflichten gelten. Nutzer müssen informiert werden, wenn sie mit einer KI interagieren.
- Chatbots, die menschliche Konversationen simulieren.
- KI-generierte Inhalte wie Deepfakes, die gekennzeichnet werden müssen.
4. Geringes Risiko
Hierbei handelt es sich um KI-Systeme, die kaum negative Auswirkungen haben und ohne besondere Regulierung genutzt werden dürfen.
- KI-gestützte Empfehlungssysteme für Musik oder Filme.
- Automatische Textkorrektur oder Sprachassistenten mit grundlegender Funktionalität.
KI-Systeme mit limitiertem Risiko: ChatGPT und Microsoft 365 Copilot
ChatGPT und Microsoft 365 Copilot gehören zur Kategorie der KI-Systeme mit limitiertem Risiko, da sie zwar Einfluss auf den Arbeitsalltag und die Kommunikation haben, aber keine tiefgreifenden Entscheidungen über Menschen oder sicherheitskritische Bereiche treffen.
Diese Systeme dienen als Assistenz- und Produktivitätstools, die Nutzern helfen, Aufgaben effizienter zu erledigen. Sie unterstützen beim Verfassen von Texten, dem Analysieren von Daten oder der Automatisierung von Abläufen, greifen jedoch nicht aktiv in rechtlich oder existenziell relevante Prozesse ein.
Da limitierte Risiko-KI bestimmte Transparenzanforderungen erfüllen muss, werden Nutzer über den Einsatz solcher Systeme informiert. Beispielsweise sollte ersichtlich sein, wenn ein Text von einer KI generiert wurde. Zudem gelten Regeln zur Kennzeichnung von KI-gestützten Inhalten, insbesondere bei synthetisch erstellten Texten oder Bildern.
Trotz des vergleichsweisen geringen Risikos bleibt der verantwortungsvolle Umgang mit diesen Tools wichtig. Die Qualität und Richtigkeit der generierten Inhalte sollten geprüft werden, da KI-Modelle gelegentlich Fehler machen oder Fehlinformationen liefern können.
Durch klare Transparenzvorgaben und verantwortungsbewusste Nutzung können KI-Systeme wie ChatGPT und Microsoft 365 Copilot Unternehmen und Einzelpersonen produktiv unterstützen, ohne dabei hohe regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
Hochrisikobehaftete KI-Systeme: Medizinische KI-Diagnosetools
Der EU AI Act stuft KI-Systeme, die in der Medizin eingesetzt werden, als Hochrisiko-Systeme ein, insbesondere wenn sie als Produkte oder Sicherheitskomponenten unter die EU-Verordnungen für Medizinprodukte fallen. Diese Einstufung verpflichtet Hersteller und Anbieter solcher Systeme zur Einhaltung strenger Anforderungen, wie der Implementierung von Qualitäts- und Risikomanagementsystemen sowie der Durchführung von Konformitätsbewertungen.
Ein prominentes Beispiel für ein KI-gestütztes Diagnosetool ist der „AI-Rad Companion“ von Siemens Healthineers. Dieses System analysiert bildgebende Verfahren wie CT- oder MRT-Aufnahmen und markiert automatisch Auffälligkeiten, um Radiologen bei der Diagnose zu unterstützen, wie die welt in Ihrem Artikel verkündet.
Ein weiteres Beispiel ist die KI-basierte Diagnoseunterstützung von Medicalvalues, die darauf abzielt, die Datenanalyse zu optimieren und die Diagnostik zu verbessern.
Anforderungen an Unternehmen
Der EU AI Act stellt hohe Anforderungen an Unternehmen, die hochrisikobehaftete KI-Systeme entwickeln oder einsetzen, insbesondere in der Medizin. Diese Anforderungen sollen garantieren, dass KI-Systeme sicher, nachvollziehbar und nicht diskriminierend arbeiten. Zwei zentrale Aspekte sind dabei:
1. Dokumentationspflichten
Unternehmen müssen eine umfassende technische Dokumentation erstellen, die den gesamten Entwicklungsprozess, die Trainingsdaten, die Entscheidungslogik und die Risikobewertung der KI umfasst. Zudem sind regelmäßige Audits und Transparenzberichte erforderlich.
2. KI-Kompetenz & Verantwortung
Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihr Personal über ausreichende KI-Expertise verfügt. Dazu gehört die Schulung von Mitarbeitern im Umgang mit der Technologie sowie die Implementierung von Risikomanagement- und Überwachungsmechanismen, um die Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben sicherzustellen.
Die 5 Kernaspekte der KI-Kompetenz laut EU AI Act
Der EU AI Act legt in Artikel 4 der KI-Verordnung fest, dass Unternehmen und Mitarbeitende über eine angemessene KI-Kompetenz verfügen müssen, wenn sie mit Künstlicher Intelligenz arbeiten. Doch was bedeutet das konkret? Die Verordnung definiert KI-Kompetenz als eine Kombination aus technischem Wissen, kritischem Denken und ethischem Bewusstsein.
1. KI verstehen
Mitarbeitende müssen ein grundlegendes Verständnis davon haben, wie KI-Systeme funktionieren. Sie sollten wissen, dass KI keine eigene Intelligenz besitzt, sondern auf Daten und Algorithmen basiert. Zudem ist es essenziell, zu erkennen, wo KI sinnvoll unterstützt und wo menschliche Kontrolle erforderlich bleibt – abhängig vom jeweiligen Arbeitskontext.
2. Richtige Nutzung
Der bewusste und sachgerechte Einsatz von KI-Systemen ist essenziell. Mitarbeitende müssen lernen, KI-Werkzeuge in ihrem Fachgebiet gezielt einzusetzen, um Prozesse zu optimieren, aber auch Risiken zu minimieren. Dazu gehört auch, den richtigen Umgang mit automatisierten Entscheidungssystemen zu beherrschen.
3. Ergebnisse hinterfragen
Ein zentraler Punkt ist die Fähigkeit, KI-Entscheidungen kritisch zu bewerten. KI trifft Vorhersagen auf Basis von Mustern in Daten – doch diese Daten können verzerrt sein (Stichwort: Bias). Mitarbeitende müssen lernen, solche Verzerrungen zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
4. Datenschutz bedenken
Ein weiteres wesentliches Element der KI-Kompetenz betrifft den Schutz sensibler Daten. Wer mit KI-Systemen arbeitet, muss sich über die rechtlichen Rahmenbedingungen bewusst sein und verstehen, wie personenbezogene Informationen verarbeitet, gespeichert und geschützt werden müssen.
5. Ethische Aspekte
Neben der technischen und rechtlichen Dimension spielen auch ethische Überlegungen eine Rolle. KI sollte so eingesetzt werden, dass sie gesellschaftlich akzeptabel bleibt und keine Diskriminierung oder Benachteiligung bestimmter Gruppen verursacht. Hier ist ein hohes Maß an Verantwortung gefragt.
Warum ist KI-Kompetenz so wichtig?
Fehlendes Wissen über KI kann zu gravierenden Fehlentscheidungen führen. Wer KI blind vertraut, riskiert Ergebnisfehler, Diskriminierung und Datenschutzverstöße. Gut geschulte Mitarbeitende hingegen nutzen KI gezielt, hinterfragen Ergebnisse kritisch und sorgen für eine sichere Integration in den Arbeitsalltag.
Unternehmen sind daher gefordert, durch Schulungen und klare Richtlinien sicherzustellen, dass ihre Mitarbeitenden eine fundierte KI-Kompetenz entwickeln. Dies ist nicht nur eine gesetzliche Vorgabe, sondern auch eine Voraussetzung für den nachhaltigen und erfolgreichen Einsatz von KI-Technologien.
Herausforderungen für Unternehmen durch den EU AI Act
1. Risiken bei der Nutzung von KI – rechtlich und wirtschaftlich
Die Einführung von KI in Unternehmen bietet viele Chancen, birgt aber auch erhebliche Risiken. Rechtlich können Verstöße gegen Datenschutzgesetze, diskriminierende Algorithmen oder intransparente Entscheidungsprozesse zu Sanktionen führen. Wirtschaftlich besteht die Gefahr fehlerhafter KI-Entscheidungen, die Umsatzeinbußen, ineffiziente Prozesse oder erhöhte Betriebskosten verursachen. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass ihre KI-Systeme den regulatorischen Anforderungen entsprechen und wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden.
2. Strafen und Haftung für Geschäftsführer
- Persönliche Haftung
Geschäftsführer tragen die Verantwortung für die Einhaltung des EU AI Act. Fahrlässige oder vorsätzliche Verstöße können zu persönlichen Haftungsrisiken führen, insbesondere wenn mangelnde Aufsicht oder unzureichende KI-Kontrollen nachgewiesen werden. - Finanzielle Sanktionen
Die Strafen für Verstöße sind erheblich. Sie beginnen bei 7,5 Mio. EUR oder 1,5 % des weltweiten Jahresumsatzes und können bis zu 35 Mio. EUR oder 7 % des weltweiten Jahresumsatzes erreichen. - Reputationsschäden
Unternehmen, die gegen KI-Vorschriften verstoßen, riskieren einen massiven Vertrauensverlust bei Kunden, Partnern und Investoren. Fehlverhalten in sensiblen Bereichen wie Datenschutz oder diskriminierende KI-Modelle können langfristig das Image schädigen. - Strafen und Sanktionen
Neben hohen Bußgeldern können Behörden zusätzliche Maßnahmen ergreifen, darunter Betriebsverbote für bestimmte KI-Systeme oder Auflagen zur Einführung strengerer Compliance-Prozesse.
3. Gefährliche Szenarien ohne KI-Kompetenz
- Existenzbedrohend
Schwerwiegende KI-Fehler können Menschenleben gefährden, etwa durch fehlerhafte Diagnosen in der Medizin oder unsichere autonome Systeme. Unternehmen haften für solche Schäden und riskieren hohe Schadensersatzforderungen. - Kritisch
Datenschutz- oder Urheberrechtsverletzungen durch KI führen zu rechtlichen Konsequenzen und empfindlichen Geldstrafen. Zudem können fehlerhafte Algorithmen zu Diskriminierung führen, was gesetzliche und gesellschaftliche Konsequenzen nach sich zieht. - Problematisch
Ineffiziente Nutzung von KI kann zu erheblichen Ressourcenverschwendungen führen. Unzureichend trainierte Modelle oder falsche Datengrundlagen reduzieren die Effizienz und können wirtschaftlichen Schaden anrichten. - Bedenklich
Unternehmen, die KI ignorieren oder unzureichend einsetzen, verlieren an Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit. Während Mitbewerber durch KI optimierte Prozesse und datengetriebene Entscheidungen nutzen, bleiben ineffiziente Unternehmen zurück.
3 sinnvolle Maßnahmen für regelkonformen KI-Einsatz im Unternehmen. So gelingt die Umsetzung!
Unternehmen, die auf sichere und transparente KI setzen, schaffen nicht nur Vertrauen bei Kunden und Partnern, sondern sichern sich auch langfristige Wettbewerbsvorteile. Eine regelkonforme und ethische KI-Nutzung minimiert rechtliche Risiken und stärkt das Unternehmensimage. Wer frühzeitig auf vertrauenswürdige KI setzt, bleibt nicht nur gesetzeskonform, sondern auch wettbewerbsfähig und zukunftsorientiert.
VORTEILE
- Rechtssicherheit: Durch die Einhaltung des EU AI Acts vermeiden Unternehmen hohe Strafen und Haftungsrisiken.
- Vertrauen & Reputation: Transparente KI stärkt das Kundenvertrauen und verbessert die Marktposition.
- Bessere Entscheidungen: Ethische Algorithmen liefern nachvollziehbare und faire Ergebnisse.
- Wirtschaftlicher Erfolg: Unternehmen mit verantwortungsvoller KI-Nutzung sind zukunftssicher und innovativ.
1. Einführung allgemeiner Regelungen für den Umgang mit KI-Tools
1. Erstellung einer unternehmensweiten KI-Richtlinie
- Definiere klare Vorgaben, welche KI-Tools erlaubt sind und welche nicht.
- Bestimme, in welchen Geschäftsbereichen KI zum Einsatz kommen darf.
- Lege fest, wer für die Auswahl, Implementierung und Überwachung der KI-Systeme verantwortlich ist.
2. Transparenz und Dokumentation sicherstellen
- Alle eingesetzten KI-Modelle sollten dokumentiert werden, inklusive ihrer Datenquellen, Funktionsweise und Entscheidungslogik.
- Mitarbeitende müssen wissen, wann sie mit einer KI interagieren und wie ihre Entscheidungen überprüfbar sind.
- Unternehmen können ein KI-Register führen, um alle eingesetzten KI-Anwendungen zentral zu erfassen.
3. Datenschutz- und Compliance-Vorgaben implementieren
- KI-Tools müssen den Anforderungen der DSGVO und des EU AI Act entsprechen.
- Sensible Daten sollten nur verarbeitet werden, wenn klare Rechtsgrundlagen vorliegen.
- Entwickle einen Eskalationsprozess, falls eine KI unerwartete oder fehlerhafte Entscheidungen trifft.
4. Regelmäßige Schulungen und Sensibilisierung der Mitarbeitenden
- Führungskräfte und Mitarbeitende sollten geschult werden, wie sie KI sicher und regelkonform nutzen.
- Schulungen sollten praxisnah sein und konkrete Anwendungsfälle im Unternehmen berücksichtigen.
- Stelle Leitfäden und Best Practices bereit, um den Umgang mit KI-gestützten Entscheidungen verständlich zu machen.
5. Überprüfung und kontinuierliche Verbesserung
- Implementiere regelmäßige Audits zur Überprüfung der eingesetzten KI-Systeme.
- Erstelle einen Feedback-Mechanismus, mit dem Mitarbeitende Probleme oder ethische Bedenken melden können.
- Überwache regelmäßig, ob neue gesetzliche Vorgaben oder technologische Entwicklungen Anpassungen erfordern.
4 Best Practices für den sicheren und regelkonformen KI-Einsatz
Um Künstliche Intelligenz erfolgreich, sicher und regelkonform im Unternehmen einzusetzen, sollten gezielte Schulungsmaßnahmen implementiert werden. Hier sind vier bewährte Best Practices, mit denen Unternehmen ihr KI-Wissen systematisch aufbauen und optimieren können: Durch die Kombination dieser Best Practices können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden den richtigen Umgang mit KI erlernen und die Technologie effektiv und regelkonform nutzen.
1. Live-Workshops – Praxisnahe Schulungen mit Experten
Live-Workshops bieten eine interaktive Möglichkeit, KI-Wissen direkt von Fachleuten zu erlernen und auf das eigene Unternehmen anzuwenden.
- Beispiel: Ein IT-Dienstleister organisiert einen zweitägigen Workshop für Führungskräfte und Entwickler, in dem sie lernen, KI-Anwendungen datenschutzkonform zu nutzen und ethische Risiken zu minimieren.
- Vorteil: Direkter Austausch mit Experten und praktische Fallstudien helfen den Teilnehmenden, KI-Strategien gezielt für ihr Unternehmen zu entwickeln.
2. Online-Kurse – Flexible Weiterbildungen für Teams und Einzelpersonen
Online-Kurse ermöglichen es Mitarbeitenden, sich flexibel und ortsunabhängig weiterzubilden.
- Beispiel: Ein mittelständisches Unternehmen bietet seinen Mitarbeitenden einen Online-Kurs zur Nutzung von KI-gestützten Automatisierungstools im Kundenservice an.
- Vorteil: Mitarbeitende können sich die Inhalte individuell aneignen und das Gelernte direkt in ihrem Arbeitsalltag umsetzen.
3. Zertifizierungen – Offizielle Nachweise für KI-Kompetenz
Zertifizierungen dienen als Qualitätsnachweis für KI-Know-how und stärken die Glaubwürdigkeit eines Unternehmens im Umgang mit Künstlicher Intelligenz.
- Beispiel: Ein Unternehmen im Finanzsektor verpflichtet seine Data-Science-Teams, ein Zertifikat zur „Ethik in KI“ zu erwerben, um sicherzustellen, dass KI-Modelle diskriminierungsfrei und transparent bleiben.
- Vorteil: Zertifizierte Mitarbeitende haben nachweisbare Kompetenzen und sind mit aktuellen regulatorischen Anforderungen vertraut.
4. Experten-Coaching – Individuelle Beratung für spezifische Herausforderungen
Maßgeschneidertes Coaching hilft Unternehmen, gezielt Lösungen für ihre spezifischen Herausforderungen im KI-Einsatz zu entwickeln.
- Beispiel: Ein produzierendes Unternehmen holt sich einen KI-Experten ins Boot, um den Einsatz von Predictive Maintenance-Algorithmen zu optimieren und Produktionsausfälle zu minimieren.
- Vorteil: Individuelle Betreuung und praxisnahe Lösungen ermöglichen eine schnellere und effizientere Implementierung von KI-Strategien.
BMBF KI-Aktionsplan – Deutschland als führendes KI-Land stärken
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) spielt eine zentrale Rolle bei der Förderung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Deutschland. Seit 2018 setzt es auf eine umfassende KI-Strategie, die Investitionen massiv erhöht und Deutschland als Innovationsstandort stärkt.
Mit dem KI-Aktionsplan setzt das BMBF gezielte Impulse, um KI „Made in Germany“ und „Made in Europe“ stärker zu etablieren. Ziel ist es, Deutschland als führendes KI-Land zu positionieren und die technologische Souveränität auszubauen. Dafür hat das BMBF elf konkrete Handlungsfelder identifiziert, in denen der dringendste Handlungsbedarf besteht. Diese Bereiche umfassen Forschung, Kompetenzentwicklung, den Aufbau von Infrastrukturen und die praxisnahe Anwendung von KI-Technologien.
Das BMBF hat mit dem KI-Aktionsplan elf konkrete Handlungsfelder identifiziert, in denen der dringendste Aktivitätsbedarf besteht.
Aktuell unterstützt das BMBF 50 laufende KI-Maßnahmen, die nun um mindestens 20 weitere Initiativen ergänzt werden. In der laufenden Legislaturperiode investiert das Ministerium über 1,6 Milliarden Euro in die Weiterentwicklung von KI. Damit soll nicht nur die technologische Forschung gefördert, sondern auch die Brücke zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft gestärkt werden.
Ziele des KI-Aktionsplans
- Forschung in wirtschaftlichen Erfolg umwandeln: Die vorhandenen Stärken Deutschlands im Bereich KI sollen in sichtbare und messbare wirtschaftliche Erfolge münden.
- KI „Made in Germany“ und „Made in Europe“ definieren: Es gilt, ein klares Alleinstellungsmerkmal für europäische KI zu schaffen und mit bestehenden industriellen Stärken zu verknüpfen.
- Regulatorische Grundlagen schaffen: Der Diskurs über ethische und rechtliche Rahmenbedingungen für KI soll wissenschaftlich fundiert geführt werden, einschließlich einer präzisen Risikoklassifizierung von KI-Systemen.
- Weiterentwicklung der KI-Strategie: Der KI-Aktionsplan soll als Grundlage für die zukünftige KI-Politik dienen und die Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern und Ressorts intensivieren.
- Europäische Zusammenarbeit stärken: Deutsche KI-Aktivitäten müssen gezielt in den europäischen Kontext eingebunden werden, um eine stärkere und strategisch abgestimmte Zusammenarbeit zu ermöglichen.
Mit dem KI-Aktionsplan hebt das BMBF sein Engagement auf die nächste Stufe. Die Verbindung von Bildung, Forschung und Wirtschaft soll gestärkt werden, um KI nicht nur technologisch voranzubringen, sondern auch ihre gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Potenziale voll auszuschöpfen.
Fazit: Pflicht oder Chance?
Der EU AI Act und der KI-Aktionsplan des BMBF machen deutlich, dass die Einhaltung von KI-Regulierungen nicht nur eine gesetzliche Pflicht, sondern auch eine strategische Chance für Unternehmen ist. Frühzeitige Compliance schützt nicht nur vor hohen Strafen und Reputationsverlusten, sondern eröffnet neue Wettbewerbsvorteile. Unternehmen, die auf transparente und sichere KI setzen, gewinnen das Vertrauen von Kunden, Partnern und Investoren und positionieren sich als Vorreiter in einer digitalen Zukunft.
Wie IT-Dienstleister unterstützen können
Als IT-Partner helfen wir Unternehmen, die regulatorischen Anforderungen zu verstehen, KI-Technologien sicher zu implementieren und Mitarbeitende gezielt zu schulen. Von der Risikobewertung und Strategieentwicklung bis hin zur technischen Umsetzung und langfristigen Betreuung bieten wir maßgeschneiderte Lösungen, um KI effizient und regelkonform einzusetzen. Wer jetzt handelt, sichert nicht nur rechtliche Konformität, sondern nutzt KI auch als Innovationstreiber, um langfristig wettbewerbsfähig und zukunftssicher zu bleiben.
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Sie setzen KI in Ihrem Unternehmen ein oder planen den Einsatz? Wir helfen Ihnen dabei die Anforderungen des EU AI Acts zu verstehen und umzusetzen. Wir bieten eine langfristige Betreuung und Schulung Ihrer Mitarbeiter.
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