10.05.2023

AI Act kommt – das plant die EU nun wirklich

Die Europäische Union nähert sich einer Einigung bezüglich der Regulierung von Künstlicher Intelligenz. Erste Eckpunkte des AI Acts sind nun bekannt.
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Fahnen der Europäischen Union
Fahnen der Europäischen Union | Foto: Adobe Stock

Es war ein hartes Stück Arbeit, doch die EU steht nun tatsächlich vor einem Durchbruch bezüglich der Verabschiedung des AI Acts. Bei einem Pressebriefing, bei dem brutkasten am Mittwoch teilnahm, wurden erste Eckpunkte vor der morgigen Abstimmung im LIBE-Ausschuss bekanntgegeben.

Harte Verhandlungen zwischen zwei Lagern

„Die schnellen Entwicklungen im AI-Bereich haben die Aufgabe nicht leichter gemacht“, sagt der italienische Sozialdemokrat Brando Benifel. Immer wieder hätten neue Vorkommnisse und Fortschritte bei AI dazu geführt, dass man bei den Verhandlungen immer wieder nachjustieren musste.

Doch nun sei es endlich an der Zeit, dass man eine Einigung erzielt hat, die im Juni vom Europäischen Parlament abgeschlossen wird. Zuvor habe es zähe Verhandlungen darüber gegeben, wie man die Bewahrung der Innovation und wichtige Grundrechte in Einklang bringt.

Letztlich zeigt sich durch die teils nicht völlig offenen Antworten der EU-Parlamentarier Benifel und Dragos Tudorache (EP) aus Rumänien, dass man eher den vorsichtigen Weg einschlagen wird. Massenhafte biometrische Erfassung und Identifizierung von Personen im öffentlichen Raum im EU-Raum dürften beispielsweise verboten werden, auch wenn sich einige EU-Staaten für die Erlaubnis einer derartigen Maßnahme ausgesprochen haben.

Generative AI muss transparenter werden

Generell hielten die Parlamentarier fest, dass es schwer war, die unterschiedlichen Bedürfnisse und Zugänge zu AI zwischen den Mitgliedsstaaten zu harmonisieren. Auch ChatGPT und andere Produkte generativer AI haben die Politik lange um Begriffe diskutieren lassen. So wäre viel Zeit damit verbracht werden, Begriffe nationalstaatlicher Gesetzgebung in AI-Regulatoren umzuwandeln.

Einen wichtigen Punkt nimmt hier Transparenz ein, mit der sich nun ChatGPT und andere generative AI-Modelle genauer beschäftigen müssen. In Zukunft müssen Entwickler:innen offenlegen, mit welchen Daten sie ihre Programme trainiert haben. „Es soll in Zukunft klar sein, welche Papers, wissenschaftliche Artikel oder Songs verwendet wurden, um KI-Modelle zu trainieren“, sagt Benifel. In einer kurzen Zusammenfassung sollen diese wichtigen Daten preisgegeben werden. Darüber hinaus sollen Entwickler:innen dazu verpflichtet werden, Programmschritte zu berücksichtigen, die dafür sorgen, dass kein illegaler Content durch AI entstehen kann. Um Deep Fakes zu vermeiden, müssen gewisse AI-Produkte auch klar gekennzeichnet werden.

Finale Abstimmung für Juni geplant

Im fertigen Paket ist dann auch eine Ausnahme für die Beschränkungsmodalitäten für Forscher:innen enthalten. So gehe es darum, „gute Rahmenbedingungen zu schaffen, die noch immer elastisch genug für Adaptierungen sind“, meint Tudorache. Die EU will mit dem AI Act einen Grundstock für ihre Ausrichtung bei diesem globalen Thema setzen. Die Balance zwischen Regulatorien und Innovation wird über die erste Abstimmung am 11. Mai die zentrale Frage bleiben.

Denn am Donnerstag gibt zunächst nur der zuständige Ausschuss seinen Segen unter dem Pakt. Sowohl Benifel und Tudorache hoffen nach den zähen Verhandlungen, die von Interessenskonflikten geprägt waren auf eine breite Zustimmung. Europa stellt sich der Zukunft und will zum Vorbild für die Welt werden, wenn es darum geht, wie man legislativ AI begegnet. Die echte Härteprobe erfolgt im Juni. Dann soll auch das Plenum der historischen Gesetzgebung zustimmen.

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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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