27.05.2024
GASTBEITRAG

KI im Unternehmen: Die wichtigsten vier EU-Regeln

Alexandra Ciarnau, Rechtsanwältin im IT-, IP- und Datenschutzrecht sowie Co-Head der Digital Industries Group bei Dorda und Axel Anderl, Managing Partner, Leiter des IT/IP- und Datenschutzteams sowie der Digital Industries Group bei Dorda haben für Unternehmen die wichtigsten Regeln aus dem EU-AI-Act herausgearbeitet.
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(c) Dorda - Alexandra Ciarnau und Axel Anderl von Dorda.

Mit dem neuen sprechenden KI-Assistenten „GPT-4o“ ist die KI „Jarvis“ aus dem Film „Iron Man“ mit Robert Downey Jr. quasi in der Realität angekommen. Die österreichischen Unternehmen sind aber noch nicht so weit. Die meisten von ihnen befinden sich derzeit in der Konzeptionsphase ihrer KI-Projekte. Dabei müssen sie diese vier wichtigsten Regeln vom EU-AI-Act beachten:

Unternehmen müssen bereits bei der Konzeption, der Entwicklung und dem Testen von KI-Systemen Legal Compliance beachten und nicht erst bei der Markteinführung. Künstliche Intelligenz muss nicht nur die rechtlichen Rahmenbedingungen erfüllen, sondern technisch dokumentiert sowie nachvollziehbar sein und menschlich kontrolliert werden.

Kenne Deine KI-Risikostufe

Nachdem das grobe Konzept vorliegt, ist die Risikostufe zu hinterfragen. Denn der Kernpunkt des AI-Act ist die Einteilung von KI-Anwendungen in vier Risikoklassen:

  • Verbotene AI-Systeme, die in der EU nicht genutzt werden dürfen. Das umfasst beispielsweise Emotionserkennung am Arbeitsplatz, die Analyse von Video-Calls von Mitarbeiter:innen in Callcentern anhand von biometrischen Daten, um deren Gefühlszustände während der Interaktion mit Kund:innen zu analysieren.
  • Hochrisiko-KI, die nur unter Einhaltung strenger Auflagen betrieben werden darf. Dazu zählen selbstfahrende Autos, medizinische Anwendungen oder die biometrische Identifizierung, aber auch automatisierte Kreditvergabe außerhalb der Finanzbetrugserkennung.
  • General Purpose AI und viertens bestimmte KI-Systeme, die primär Transparenzvorgaben genügen müssen. Sie werden aktuell primär zur Interaktion mit Personen eingesetzt.

Du als KI-Betreiber trägst die größte Last

Angenommen, ein Unternehmen hat die Konzeptionsphase abgeschlossen. Es verfügt nun über eine selbst programmierte oder zugekaufte KI, die beispielsweise mit wenigen Worten Musik komponieren kann. Die Begeisterung ist groß – das Produkt wird released. Doch wenig später flattert überraschend ein Abmahnschreiben oder gar eine Klage ins Haus. Die Künstliche Intelligenzhat nichts selbst komponiert, sondern glatt Texte und Lieder anderer Musiker kopiert. Wer ist nun für die Urheberrechtsverletzung verantwortlich? Der Programmierer oder Provider hat zwar das Tool bereitgestellt, die Urheberrechtsverletzung wurde jedoch vom Betreiber getriggert. Er haftet dafür verschuldensunabhängig. Dass er nichts davon wusste, schließt seine Verantwortung nicht aus. Da KI vielfach noch eine Blackbox ist – insbesondere für einen Käufer – sollte sich jedes Unternehmen in der IT-Beschaffung absichern, um sich beim Hersteller bzw. Händler zu regressieren. IT-Vertragsgestaltung ist das Um und Auf, um das Risiko allfälliger Verletzungen einer anderen Sphäre zuzuordnen.

Deine Künstliche Intelligenz schert aus: Zähme sie, achte auf Betriebsgeheimnisse und vermeide Schäden

Wenn die Künstliche Intelligenz einen Schritt weitergeht und Schäden verursacht, dann wird es ernst(er). KI-Roboter, die bei der Ausübung der Tätigkeiten Menschen verletzen oder Algorithmen, die finanzielle Schäden verursachen – die möglichen Szenarien sind vielseitig. Das Unternehmen wird nun in die Pflicht genommen. Aber wie kann ein Kläger überhaupt nachweisen, dass Künstliche Intelligenz den Schaden verursacht hat, hat er doch meist keinen Einblick in das KI-System? Das soll sich zukünftig ändern.

Hersteller, Importeure, Händler und Anbieter bzw. Betreiber sollen künftig in Schadenersatzprozessen unter bestimmten Voraussetzungen verpflichtet sein, Nachweise über ihre Künstliche Intelligenz offenzulegen. Das sehen die geplante KI-Haftungsrichtlinie und die Produkthaftungsnovelle vor.

Zudem wird die Produkthaftung durch die Erweiterung des Produktbegriffs auf „reine Software“, zu der auch KI zählt, ausgeweitet. Dies erhöht die Haftungsrisiken beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Hinzu kommen die Risiken aus anderen Regulierungen, die beim Einsatz von KI eine Rolle spielen. Diese reichen von Geldbußen nach der Datenschutzgrundverordnung bis hin zu Ansprüchen bei Urheberrechtsverletzungen.

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Fünf der RBI Global FinTech Scouts gaben uns Einblicke in die aktuellen globalen FinTech-Trends (vl.): Vel Vasic, Aditi Subbarao, Ken Thomas, Scarlett Sieber und Nnanna Ijezie | (c) brutkasten / Dervisevic
Fünf der RBI Global FinTech Scouts gaben uns Einblicke in die aktuellen globalen FinTech-Trends (vl.): Vel Vasic, Aditi Subbarao, Ken Thomas, Scarlett Sieber und Nnanna Ijezie | (c) brutkasten / Dervisevic

„Die große Stärke des Programms ist Neugier. Es geht darum, das Beste aus der ganzen Welt zusammenzutragen und dann zu nutzen“, sagt Aditi Subbarao, Enterprise Account Director beim US-AI-Data-Cloud-Anbieter Snowflake, im Gespräch mit brutkasten. Sie spricht über das Global FinTech-Scouts Program der Raiffeisen Bank International (RBI), für das sie seit dem Start vergangenes Jahr als Expertin fungiert. Ziel ist es, die wichtigsten Erkenntnisse im FinTech-Bereich von globalen Top-Expert:innen zusammenzutragen und für die gesamte RBI-Gruppe – und damit im ganzen CEE-Raum – nutzbar zu machen.

Im Mai holte die RBI ihre „Scouts“ wieder nach Wien. Brutkasten war vor Ort und bat fünf der Expert:innen, darunter auch Subbarao um ihre Einschätzung zu den aktuell wichtigsten FinTech-Trends.

1. KI-Agenten und die notwendige Datenstrategie

KI-Agenten seien aktuell wenig überraschend das dominierende Thema in den Führungsetagen der Finanzwelt, erklärt Aditi Subbarao. Dabei gehe es um die effiziente und sichere Umsetzung. Und diese sei an strenge technologische Voraussetzungen geknüpft: „Ohne eine solide Datenstrategie gibt es keine KI-Strategie. Unternehmen werden von KI-Agenten nicht profitieren, solange ihre zugrunde liegenden Daten nicht robust und KI-fähig sind“.

Zusätzlich zur Datenqualität sei die Sicherheit der Systeme entscheidend. Subbarao warnt vor unregulierten Modellen: „Selbst bei einer optimalen Datenbasis können ohne sichere, regulierte KI-Agenten mit angemessenen Leitplanken nicht die zuverlässigen und richtlinienkonformen Ergebnisse erzielt werden, die man für seine Kunden will“.

2. Web3 und Payments wachsen zusammen

Ein grundlegender Wandel vollzieht sich auch in der Infrastruktur digitaler Transaktionen, erklärt Vel Vasic, CEO des in Singapur ansässigen FinTech-Venture-Studios OTLRS. Er beobachtet eine zunehmende Verschmelzung etablierter Systeme: „Wir erleben derzeit, wie der traditionelle Zahlungsverkehr und Web3, die früher völlig getrennte Welten waren, konvergieren“.

Die Integration gehe dabei in beide Richtungen. „Zahlreiche Anbieter digitaler Vermögenswerte betrachten den Zahlungsverkehr mittlerweile als zentralen Bestandteil der Customer Journey“, führt Vasic aus. Er prognostiziert für die Branche eine weitreichende Veränderung: „In den kommenden zehn Jahren wird sich dies in Kombination mit künstlicher Intelligenz zu einem nahtlosen Omnichannel-Erlebnis für digitale Zahlungen entwickeln“.

3. Identitätsprüfung im Zeitalter von KI-Betrug

Die schnelle Verbreitung von künstlicher Intelligenz bringt auch neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit mit sich. Für Scarlett Sieber, Chief Strategy and Growth Officer beim New Yorker FinTech-Konferenzveranstalter Money20/20, rücken defensive Strategien in den Fokus. „Mein Hauptinteresse gilt der Rolle von Betrug und Identitätsprüfung im Kontext von künstlicher Intelligenz“, erklärt Sieber.

Sie sieht dabei einen direkten Zusammenhang zwischen technologischer Entwicklung und Cyber-Kriminalität: „Mit dem Aufstieg der KI verzeichnen wir einen deutlichen Anstieg von Betrugsfällen. Infolgedessen spielt die eindeutige Identitätsfeststellung eine wichtigere Rolle als jemals zuvor“.

4. Hyperpersonalisierung durch „Context Pulling“

Im Bereich der Kundenbindung verändert sich die Art und Weise, wie Finanzprodukte angeboten werden, erklärt Ken Thomas, Principal beim Londoner VC BackFuture. Er identifiziert einen Wandel in der Kundenansprache: „Der übergreifende Trend, den ich derzeit beobachte, ist die Hyperpersonalisierung und deren Wechselwirkung mit Banking“.

Die Strategie wandelt sich von traditionellen Marketingmethoden hin zu einer situativen Ansprache: „Wir nennen das ‚Context Pulling‘ anstelle von ‚Product Push‘. Anstatt eine statische Menge an Rewards anzubieten, geht es nun vielmehr darum, den Kunden die richtigen Rewards zur exakt richtigen Zeit zukommen zu lassen, um so die Interaktion und das Engagement zu steigern“.

5. Besserer Zugang zum US-Dollar

Nnanna Ijezie, Product Manager bei Booking.com in Amsterdam, sieht eine starke Nachfrage im Fremdwährungsbereich: „Wir beobachten weltweit einen wachsenden Zugang zum US-Dollar“.
Dieser Trend wird maßgeblich von neuen Marktteilnehmern getrieben. „Startups, FinTechs und Banken arbeiten daran, immer mehr Menschen einen einfacheren, schnelleren und kostengünstigeren Zugang zu dieser Währung zu ermöglichen“, so Ijezie.

Dabei kommen auch neue Technologien zum Einsatz: „Eine der populärsten Methoden, über die derzeit alle sprechen, sind Stablecoins, doch das zugrunde liegende Bedürfnis bleibt, der breiten Masse einen effizienteren Zugang zum US-Dollar zu verschaffen“.

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