02.12.2022

AI Act: EU will KI stärker fördern, aber auch viel stärker reglementieren

Mit dem AI Act, der in Kürze verhandelt wird, will die EU einen klaren Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz schaffen.
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Fahne der Europäischen Union
Foto: Adobe Stock

In der KI-Forschung steht die EU – wie auch in anderen Forschungsbereichen – gut da. Der Staatenbund bringt weltweit die meisten wissenschaftlichen Papers zum Thema hervor. In anderen relevanten Bereichen, etwa bei Investitionen, sieht es aber – wie so oft – anders aus. An China und die USA wird die EU auch dann nicht herankommen, wenn sie ihr Ziel, im Laufe des Jahrzehnts auf 20 Milliarden Euro Investment in AI pro Jahr zu kommen, erreicht. Unter anderem hier soll ein neuer „AI Act“ (KI-Verordnung) der Europäischen Union Verbesserung bringen – der brutkasten berichtete bereits. Zum Gesetzeswerk liegt ein Vorschlag der EU-Kommission vor, der kommende Woche erstmals abgestimmt wird, um dann in die Trilogverhandlungen zwischen Europäischem Parlament, Rat und EU-Kommission zu gehen.

„Balanceakt“ zwischen Förderung und Regulierung

Auffallend ist im Entwurf zum AI Act vor allem der Versuch, Künstliche Intelligenz sehr genau – und auch relativ streng – zu reglementieren. Der Rechtsrahmen soll künftig sowohl für öffentliche als auch für private Akteure gelten – innerhalb und außerhalb der EU, „sofern das KI-System in der EU in Verkehr gebracht wird oder Menschen in der EU von seiner Verwendung betroffen sind“. Zu diesem Spannungsfeld zwischen Förderung und Reglementierung meinte Digitalisierungs-Staatssekretär Florian Tursky bei einem heutigen Pressetermin, es sei ein Balanceakt in den Verhandlungen, das richtige Maß an Regulierung zu finden.

Staatssekretär Florian Tursky beim heutigen Presetermin | © BMF

Einteilung in vier Risikostufen

Ob eine KI-Anwendung überhaupt zugelassen wird, soll nach dem AI Act-Entwurf vom von dieser ausgehenden Risiko abhängig sein, das in vier Klassifizierungen unterteil werden soll: Unannehmbares Risiko, Hohes Risiko, Geringes Risiko und Minimales Risiko. Anwendungen mit unannehmbarem Risiko sollen demnach verboten werden, etwa „social Scoring“. Die Einstufung als hohes Risiko führt zu strengen Vorgaben vor Inverkehrbringen. KI-Systeme mit geringem Risiko treffen gewisse Transparenzverpflichtungen.

Der Großteil der Anwendungen stellen Systeme mit minimalem Risiko dar, wird angeführt. Für diese gilt die freie Anwendung auf Basis der bestehenden rechtlichen Verpflichtungen ohne zusätzliche Auflagen. Dem Hochrisikobereich gehören laut EU-Kommission 15 Prozent aller Anwendungen an. Fragen zur Haftung von KI-Systemen werden im Rechtsakt übrigens nicht verankert. Hierzu wurde erst kürzlich eine gesonderte KI-Haftungs-Richtlinie vorgelegt.

In Österreich verschiedene Behörden für Ahndung von AI Act-Verstößen zuständig

Personen und Unternehmen sollen bei mutmaßlichen Verstößen gegen die geplante KI-Verordnung künftig Beschwerde bei der zuständigen Marktaufsichtsbehörde einreichen können. „In Österreich ist die Marktüberwachung je nach Produkt bei einer unterschiedlichen Stelle angesiedelt“, heißt es vom Staatssekretäriat für Digitalisierung in einer Aussendung.

Staatssekretär Tursky kommentiert dort: „Die KI-Verordnung ist ein wichtiger Schritt für Europa, um in diesem Zusammenhang für Rechtssicherheit zu sorgen. Ziel ist es, einerseits die Entwicklung von KI in Europa zu fördern. Gleichzeitig müssen aber die öffentlichen Interessen, wie Grundrechte und Sicherheit gewährleistet sein“. Ein klarer europaweiter Rechtsrahmen sei beim Thema Künstliche Intelligenz unerlässlich. Er schaffe sowohl für Entwickler die Sicherheit klarer Regeln für die Gestaltung, als auch für die Endnutzer die Sicherheit, mit einer sicheren und vertrauenswürdigen KI-Anwendung zu interagieren.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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