04.01.2023

AI Act der EU: Was auf Startups rechtlich zukommen könnte

Elisabeth Kutner, Martin Hanzl und Alexander Glaser von EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH beleuchten im zweiten Teil ihrer zweiteiligen Reihe für den brutkasten, was auf Startups mit dem "AI Act" der EU rechtlich zukommen könnte.
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Elisabeth Kutner, Martin Hanzl, Alexander Glaser
Elisabeth Kutner, Martin Hanzl, Alexander Glaser | Fotos: EY Law, Hintergrund: Guillaume Périgois/Unsplash

Wie bereits in Teil 1 dieses Artikels diskutiert, gibt es – abhängig vom jeweiligen Einsatz des AI-Systems – schon jetzt einiges rechtlich zu beachten. Dies insbesondere auch, um bei einem späteren Einstieg von Investor:innen und im Rahmen einer Due Diligence “Red Flags” weitestgehend zu vermeiden.

Teil 2 unseres Beitrages soll einen kurzen Blick in die Zukunft wagen, was es beim Einsatz von AI-Systemen aufgrund des Vorschlags des AI-Acts bzw. der KI-Haftungsrichtlinie zu beachten geben könnte.

1. AI Act – Back on track?

Im April 2021 veröffentlichte die Europäische Kommission einen Vorschlag für eine Verordnung über Künstliche Intelligenz (“AI Act”), der darauf abzielt, einen einheitlichen Rahmen für die Entwicklung, Einführung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz (“KI” oder “AI”) in der Europäischen Union (EU) zu schaffen. Der AI Act befindet sich derzeit noch in einem Entwurfsstadium und wurde noch nicht endgültig verabschiedet oder in Kraft gesetzt.

Durch die Vorlage des Entwurfs machte die Kommission aber klar: Auch im Bereich der KI soll die EU ganz vorne dabei sein. Nach diesem Impuls wurde es jedoch recht schnell wieder ruhig um das Gesetzesvorhaben. Jetzt, gerade rechtzeitig mit dem Hype um ChatGPT, meldet sich der Rat mit einem gemeinsamen Standpunkt zum Kommissionsvorschlag.

Neben Lob über den generellen Ansatz des ursprünglichen Verordnungsvorschlags wurden vorwiegend kritische Stimmen über die zu weit gefasste Definition eines KI-Systems laut. Hier will der Rat nun nachbessern und den Begriff enger und konkreter bestimmen, indem nur noch Systeme erfasst sind, die auf Konzepten des maschinellen Lernens sowie logik- und wissensgestützten Konzepten basieren. So soll eine Überregulierung von klassischen Softwaresystemen verhindert werden.

2. AI Act – Ein Überblick über den “risk-based approach”

Sowohl der Vorschlag der Europäischen Kommission als auch die Stellungnahme des Rates folgen einem “risk-based approach”. Der AI Act teilt KI-Systeme in verschiedene Risikokategorien (von inakzeptablem Risiko bis hin zu geringem Risiko) ein und erlegt den Verantwortlichen – abhängig von der jeweiligen Einteilung eines KI-Systems – Handlungspflichten auf. Die folgende Grafik zeigt die vorgeschlagene Einteilung von AI-Systemen anhand des damit verbundenen Risikos.

der “risk-based approach” des AI Act

Ganz oben in der Risikopyramide stehen KI-Systeme, die eine Bedrohung für Menschen, Sicherheit und Grundrechte darstellen (können). Solche Anwendungsfälle können etwa KI-Systeme zur unterschwelligen Manipulation oder biometrischen Identifizierung zur Strafverfolgung an öffentlichen Orten sein. Bis auf wenige Ausnahmen ist der Einsatz derartiger KI-Systeme unter dem vorgeschlagenen Regelwerk generell verboten. Nach dem Vorschlag der Europäischen Kommission soll (nur) das Social Scoring durch den öffentlichen Sektor unter “inakzeptables Risiko” fallen. Der Rat möchte dieses Verbot erweitern und schlägt vor, das Verbot auch auf den privaten Bereich auszuweiten.

High-Risk Systeme, wie unter anderem KI-Technologien, die in der medizinischen Diagnose und Behandlung eingesetzt werden, sind zwar nicht verboten, stehen aber unter strengen Anforderungen für die Entwicklung, das Inverkehrbringen sowie die Nutzung. Diese müssen einem behördlichen Konformitätsbewertungsverfahren standhalten, bei dem die Einhaltung der unter der Verordnung notwendigen Vorkehrungen überprüft wird. Dazu zählen etwa ein Risikomanagement, die menschliche Aufsicht über das System sowie die Cybersicherheit.
Mit KI-Systemen in Chatbots und Deepfakes assoziiert der AI Act lediglich ein geringes Risiko. Der europäische Gesetzgeber bleibt hier weiter bei hauptsächlich oberflächlichen Maßnahmen und sieht eine Kennzeichnung des Systems als ausreichend an.

Die Nutzung von KI-Technologieanwendungen mit minimalem Risiko wird durch den AI Act nicht berührt. Darunter fallen KI-gestützte Videospiele oder auch Spam-Filter.

Tipp:

Die tatsächliche Einstufung eines KI-Systems kann aufwendig und komplex werden, ihr solltet euch daher absichern und für die Beurteilung Expert:innen hinzuziehen. Je nachdem, wann euer AI-System auf den Markt gebracht wird bzw wie lange es verkauft werden soll, kann eine frühzeitige (freiwillige) Berücksichtigung des AI Acts bereits sinnvoll sein.

3. Worauf ist als Startup nun zu achten?

Zwar steht der AI Act noch nicht vor der Tür, sondern taucht wohl eher erst am Horizont auf, dennoch sollten ambitionierte Startup-Gründer:innen bereits jetzt einige Anforderungen im Hinterkopf behalten.

Regulierung wird einerseits oft als Innovationstreiber bezeichnet. Umfassende Regulierung sowie aufwendige Registrierungs- und Prüfungsverfahren können jedoch insbesondere Startups und KMUs den Markteinstieg erschweren. Dieses Phänomen ist bisher insbesondere auf dem Finanzmarkt bekannt. Viele der zukunftsorientierten KI-Anwendungen fallen in die selbstdefinierte “High-Risk”-Kategorie des AI Acts. Der Fokus des Verordnungsvorschlags liegt klar auf der Regulierung solcher High-Risk-Systeme. Die für ein Inverkehrbringen und eine Inbetriebnahme notwendige Konformitätsbewertung durch Dritte wird nur durch intensive rechtliche und technische Vorbereitung von Seiten der KI-Anbieter:innen möglich sein. Bei selbstlernenden KI-Systemen ist eine solche Bewertung sogar auf laufender Basis durchzuführen, was für eine zusätzliche Belastung sorgt.

Der Standpunkt des Rates versucht ein Ausarten der High-Risk-Kategorie durch eine zusätzliche Anknüpfung an lediglich schwerwiegende Grundrechtsverletzungen oder andere bedeutende Risiken zu verhindern. Darüber hinaus sollen auch Vereinfachungen bei den Verfahren und technischen Anforderungen KMUs und Startups begünstigen.

Tipp

Wie diese geplanten Erleichterungen tatsächlich aussehen werden, ist kaum abzuschätzen. Ihr solltet bereits jetzt ausreichend Ressourcen und Zeit für zusätzliche Prüfungen und Prozesse einplanen.

4. Ausblick auf die KI-Haftungsrichtlinie

Um noch einmal auf den aktuellen Hype zurückzukommen: Was passiert nun, wenn ein Chatbot eine wesentliche Falschauskunft liefert und so tatsächlich einen Schaden verursacht? Wenn ein KI-System voreingenommen agiert und damit Personengruppen von Vornherein von einem Bewerbungsprozess ausschließt oder Menschen durch den Einsatz von intelligenten Operationsrobotern sonst zu Schaden kommen?

Ein dramatisches Beispiel für eine potenzielle Schädigung durch künstliche Intelligenz war der Testlauf eines medizinischen Chatbots, der ebenfalls auf GPT-3-Software basierte. Zum einen reagierte die KI mit eigenartigen medizinischen Diagnosen, viel drastischer aber war, dass der Bot in psychologischen Gesprächen die Patient:innen dazu ermunterte, sich ihren Suizidgedanken hinzugeben. Durch den AI Act sollen je nach Risikoeinstufung des KI-Systems Vorkehrungen getroffen werden, um solche Fehler möglichst zu vermeiden (siehe dazu bereits oben).

Falls durch ein KI-System aber trotzdem ein Schaden verursacht wird, müssen entsprechende gesetzliche Grundlagen für eine Haftung bereitgestellt werden. Während die Nachweisbarkeit eines Schadens selten ein Problem darstellt, scheitert der Beweis der Kausalität und Schuld bereits merkbar öfter. Angefangen bei Chatbots wird der Nachweis von Kausalität und Verschulden bei hoch-komplexen KI-Systemen wohl ungemein schwerer.

Die europäische Kommission hat dieses Risiko bereits erkannt und reagierte im September mit einem Richtlinienvorschlag über die KI-Haftung. Die im englischen AI Liability Directive genannte Richtline soll den AI Act um ein wirksames zivilrechtliches außervertragliches und verschuldensabhängiges Haftungssystem, insbesondere für High-Risk-KI-Systeme, ergänzen. Die Durchsetzbarkeit von Haftungsfällen wird durch ein Zusammenspiel von Vermutungsregeln und Offenlegungspflichten erleichtert. Ziel ist es, dadurch insbesondere den Black-Box-Effekt zu überwinden, da die menschliche Handlung oft nicht mehr problemlos mit einem Ereignis in Verbindung gebracht werden kann, wenn ein “selbstständiges” KI-System dazwischentritt.

Gerichte sollen daher widerlegbar Verschulden vermuten können, wenn eine gerichtlich aufgetragene Offenlegungspflicht nicht erfüllt wird. Ist das Verschulden nachgewiesen oder zumindest vermutet worden, kann das Gericht auch eine widerlegbare Kausalitätsvermutung anstellen. Da aber eine solche Vermutung auch für eine:n Schädiger:in oft schwer zu widerlegen sein kann, stellt die Richtline bestimmte Anforderungen und Einschränkungen auf.

So muss es nach den Umständen des Falles als hinreichend wahrscheinlich angesehen werden können, dass das Verschulden das Ergebnis des KI-Systems beeinflusst hat und das Verschulden selbst auf einem Verstoß gegen ein Gesetz beruht, das gerade solche Schäden verhindern soll. Zusätzlich wird die Zulässigkeit einer Vermutung für KI-Systeme mit einem geringen Risiko deutlich eingegrenzt und ist auch für High-Risk Systeme ausgeschlossen, wenn ohnehin ausreichend Beweismittel vorliegen.

Tipp

Für den potenziellen Schädiger wird es zum großen Nachteil, wenn keine entsprechenden Aufzeichnungen offengelegt werden können. Beim Einsatz von KI-Systemen solltet ihr euch bereits davor um rechtskonforme Unterlagen und Aufzeichnungen kümmern.

5. Haftung vor Umsetzung der KI-Haftungsrichtlinie (k)ein Thema?

Bis man sich auf EU-Ebene über die KI-Haftungsrichtlinie geeinigt hat bzw bis diese dann tatsächlich in den nationalen Mitgliedstaaten umgesetzt wird, wird noch einige Zeit vergehen. Dennoch sollten Unternehmen das Thema Haftung schon jetzt beachten.

Einerseits kann der Einsatz von KI-Systemen oder sonstiger Software auch bereits nach geltendem Recht zur Haftung von Anwender:innen führen (beispielsweise wenn KI-Systeme durch eine:n Mitarbeitende:n eines Unternehmens falsch bedient werden). Andererseits können, insbesondere im B2B Kontext, auch vertragsrechtliche Regelungen haftungsbegründend wirken (z.B. kann ein Vertrag vorsehen, dass eine Software eine bestimmte Verfügbarkeitszeit aufweist, eine bestimmte Fehlerrate nicht überschreitet oder Ähnliches).

Tipp

Wenn ihr Software lizensiert, Software as a Service anbietet oÄ, solltet ihr zu Beginn Zeit in ein ausreichendes Vertragstemplate investieren, um sicherzustellen, dass keine “versteckten” Haftungen enthalten sind.

6. Zusammenfassung

Bei der folgenden kurzen Zusammenfassung hat uns wieder ChatGPT unterstützt. Es gilt aber weiterhin: Wer auf aber auf Nummer sicher gehen und nichts verpassen will, sollte Texte trotzdem noch selbst lesen.

Der AI Act ist ein Gesetzentwurf der Europäischen Kommission, der sich darauf konzentriert, einen einheitlichen Rahmen für die Entwicklung, Einführung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der EU zu schaffen. Der AI Act unterteilt AI-Systeme in Risikokategorien und legt für jede Kategorie Handlungspflichten fest. Die High-Risk-Systeme, wie KI-Technologie, die in der medizinischen Diagnose und Behandlung eingesetzt werden, sind den strengeren Anforderungen unterworfen und müssen einem behördlichen Konformitätsbewertungsverfahren standhalten. Die Low-Risk-Systeme haben weniger strenge Anforderungen und müssen keinem behördlichen Verfahren unterzogen werden, aber sie müssen dennoch Risiken minimieren und eine geeignete Dokumentation aufbewahren. Die KI-Haftungsrichtlinie hingegen zielt darauf ab, den Schadenersatz für Schäden, die durch KI-Systeme verursacht werden, zu regeln und sicherzustellen, dass die Verantwortlichen für KI-Systeme haftbar gemacht werden können.


Über die Autor:innen

Dr. Martin Hanzl ist Rechtsanwalt und Head of New Technologies bei EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH. Er betreut nationale und internationale Kryptodienstleister, FinTechs, Start-Ups sowie Finanz- und Versicherungsinstitute, insbesondere zum Einsatz von New Technologies, komplexen regulatorischen Fragestellungen und bei gesellschaftsrechtlichen Fragestellungen rundum Finanzierungsrunden und Exits. Überdies ist er Projektverantwortlicher des „Blockchain and Smart Contracts“-Projektes des European Law Institutes. Er ist Vortragender an der Anwaltsakademie, Fachhochschulen und Universitäten sowie Herausgeber und Autor mehrerer Handbücher sowie zahlreicher weiterer Fachartikel zu den Themen Digitalisierung, Smart Contracts, New Technologies und Gesellschaftsrecht.

Mag. Alexander Glaser ist Rechtsanwaltanwärter bei EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH mit dem Fokus auf IP/IT Recht sowie neue Technologien und betreut Mandant:innen insbesondere zu Fragen rund um Krypto-Assets (zB rechtliche Einordnung, Registrierung als CASP) sowie Schutz und Nutzung von IP (ua KI-Systeme, Softwarelizensierung).

Elisabeth Kutner LL.B. (WU) ist Masterstudentin des Studiengangs Wirtschaftsrecht der Wirtschaftsuniversität Wien und juristische Mitarbeiterin bei EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH mit dem Fokus auf IP/IT Recht und neue Technologien.


Disclaimer: Die finalen Texte des AI Acts und der AI Liability Directive liegen zum Zeitpunkt dieses Beitrages noch nicht vor und können daher von der gegenständlichen Darstellung abweichen. Dieser Text gibt lediglich einen Überblick über ausgewählte Fragestellungen im AI-Kontext und hat weder den Anspruch auf Vollständigkeit noch stellen die Hinweise und Informationen Rechtsberatung oder sonstige Empfehlungen dar. Dieser Text kann keinesfalls eine individuelle Rechtsberatung ersetzen und dient lediglich der persönlichen Information. Dieser Text gibt überdies ausschließlich die Meinungen und Erfahrungen der Autor:innen wieder.

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Projektmanagment, Leadership
(c) zVg - Martina Huemann, WU- Projektmanagement-Expertin und wissenschaftliche Leiterin des Executive MBA Strategic Project Management der WU Executive Academy.

Projekte bieten eine einzigartige Gelegenheit, Leadership-Skills zu entwickeln, die sogar über das traditionelle Management hinausgehen: Projektmanager haben mitunter eine stärkere Herausforderung in Sachen Leadership als Führungskräfte in der Linienorganisation: Sie müssen ein Team zusammenstellen und koordinieren, Strukturen aufbauen, das Team und Stakeholder für das Projekt begeistern und die Motivation und die Produktivität in Hinblick auf den Projekterfolg hochhalten. Und das, obwohl sie in der Regel für die meisten Teammitglieder nicht direkt weisungsbefugt sind.

Learning from the best

Und gerade, weil Projektmanager zumeist keine formale Weisungsbefugnis haben, müssen sie durch ihre motivierende Persönlichkeit, ihre Fachkompetenz und den klaren Zweck des Projekts führen. Dies stellt enorme Anforderungen an ihre Leadership-Fähigkeiten, da sie Rahmenbedingungen setzen und die Teammitglieder empowern müssen.

Projektmanager sollten daher in der Lage sein, durch Inspiration und Motivation zu führen, anstatt durch Anweisungen und Kontrolle. Dies fördert eine Kultur des gegenseitigen Respekts und reibungsloser Zusammenarbeit.

Im Rahmen meiner Forschung zur Motivation junger Projektmanager und Professionals habe ich verschiedene “Räume” identifiziert, in denen wertvolle Leadership- Kompetenzen in Projekten erworben und kultiviert werden können:

1. Co-creation-Space mit Sinnfaktor: Dieser Raum bezieht sich auf den gemeinsamen Sinn und Zweck, das „Wofür“ (Purpose) eines Projekts. Je konkreter das Projekt ist, desto stärker steht der Purpose im Vordergrund.

Projekte bieten eine konkrete Vision, die die Mitarbeitenden inspiriert und antreibt. Dies trägt dazu bei, dass die Projektteams ihre besten Leistungen erbringen. Die Projektmanager benötigen die Fähigkeit, Ziele des Projekts dem Projektteam und den Stakeholdern klarzumachen und die Verbindung zum unternehmerischen Sinn und der damit verbundenen Vision herzustellen. Junge Talente lernen also in Projekten sehr rasch, wie wichtig es ist, einen klaren Purpose zu verfolgen und zu kommunizieren.

2. Social Space – der soziale Raum: The ‚lonesome Project-Management-Hero‘ is dead – Ein-Personen-Shows funktionieren in Projekten schon lange nicht mehr. Im Gegenteil: Projekte bieten ein eingebettetes Umfeld, in dem junge Fachkräfte ihre Fähigkeiten in einem kollaborativen Teamkontext entwickeln können.

Oft wird Führung im Sinne des Distributed Leadership im Team aufgeteilt: die jungen Professionals und angehenden Führungskräfte erhalten Anerkennung und lernen, wie sie andere motivieren und führen können – und das auch ganz ohne formale Autorität und personelle Führungsmacht. Im Social Space gehe es darum, soziale Bindungen zu knüpfen und ein starkes Netzwerk aufzubauen: Teamarbeit und kollektives Lernen stehen im Vordergrund, und junge Professionals haben die Gelegenheit, sich in verschiedenen Rollen auszuprobieren, was ihre Führungsfähigkeiten stärkt.

Besonders wichtig sind entsprechende Methoden des Projektmanagement, um Gemeinschaft und Commitment in zeitlich befristeten Projekten und temporärer Teamstruktur zu ermöglichen.

3. Learning & Competence Space: der Lern- und Kompetenzraum Projekte sind hervorragende Plattformen für „Learning by Doing“. Junge Professionals übernehmen auch ohne eine Führungsposition Verantwortung, sie leiten Sub-Teams, müssen unter Zeitdruck zum Ziel kommen und lernen durch Beobachtung und Ausprobieren, Leadership zu übernehmen.

Durch praxisnahe Herausforderungen können junge Talente ihre Kompetenzen in realen Situationen testen und weiter ausbauen. Diese Erfahrungen seien auch entscheidend für die weitere Entwicklung von Leadership-Skills. Eine Herausforderung dabei ist auch die Diversität, mit verschiedenen Stakeholdern zusammenzuarbeiten, die unterschiedliche Erwartungen und Bedürfnisse haben.

Projektmanager müssen auch lernen, in verschiedenen Sprachen klar zu kommunizieren und die Partner und Stakeholder proaktiv einzubinden. Gerade für die Young Professionals sei Projektarbeit besonders attraktiv: Ihre Hauptmotivation ist, viel in kurzer Zeit dazuzulernen und Verantwortung übernehmen zu können.

Projekt- vs. Linienorganisation

In der modernen Arbeitswelt laufen viele Prozesse zunehmend projektbasiert ab, eine Entwicklung, die als “Projectification” bekannt ist. Diese agile Arbeitsweise schwappt nun auch in die Linienorganisationen über, wo permanente Teams agile Elemente in ihren Arbeitsalltag einbauen. Die Wahl zwischen einer Karriere in Projekten oder in der Linie hängt stark von der individuellen Lebensphase und den persönlichen Zielen ab. Junge Menschen bevorzugen zu Beginn ihrer Karriere oft Projekte, um verschiedene Fähigkeiten und Erfahrungen zu sammeln. In späteren Lebensphasen, etwa bei der Familiengründung, kann eine stabilere Position in der Linienorganisation attraktiver sein.

Projektmanagement-Methoden und Leadership-Modelle

Traditionelle Projektmanagement-Methoden bringen notwendige Strukturen ein und ermöglichen es, gemeinsam Ziele zu erreichen. Moderne Projektleiter fungieren zudem als Facilitators, die Hindernisse beseitigen und die Prinzipien des Servant Leadership leben. Ziel ist es, ein Umfeld zu schaffen, in dem Teammitglieder Verantwortung und Initiative übernehmen können. Ein starkes Commitment und eine klare Kommunikation der Ziele sind dabei essenziell. Einzelkämpfer, die alle Entscheidungen treffen, gibt es nicht mehr. Heute ist Leadership im Projektmanagement viel mehr eine kollektive Anstrengung, bei der das gesamte Team eingebunden wird.

Genau das ist auch der Grund, warum Projekte als Bootcamps für die Entwicklung von Leadership-Skills konzipiert werden sollten. Dies umfasst nicht nur die Ausbildung zukünftiger Projektmanager, sondern auch die Entwicklung guter Führungskräfte für die gesamte Organisation. Projekte bieten eine intensive Lernerfahrung, bei der nicht nur junge Talente in verschiedenen Führungsrollen agieren können. Diese Erfahrungen sind unschätzbar wertvoll für die berufliche Entwicklung und tragen dazu bei, dass junge Führungskräfte zu kompetenten und selbstbewussten Leadern werden und erfahrene ihre persönlichen und fachlichen Leadership-Skills erweitern können.

Die OMV macht es vor

Wie Projektmanagement als Plattform für die Entwicklung von Leadership Skills dienen kann, zeigt auch das Beispiel des OMV-Konzerns. Die OMV steht inmitten einer tiefgreifenden Transformation, die eine Vielzahl von Projekten umfasst.

Gerade in Zeiten des Wandels ist Projektmanagement laut Stefan Engleder, Head of Business Projects and Consulting bei der OMV eine Kernkompetenz, um funktionierende Strukturen und Lösungen zu etablieren.

“Projektmanagement ist das Vehikel für erfolgreiche Veränderung und Transformation. Es schafft ein kommunikatives und kollaboratives Umfeld, um Herausforderungen zu begegnen und Chancen zu nutzen”, sagt er. Für Engleder, der im Executive MBA Strategic Project Management an der WU Executive Academy immer wieder Gastvorträge hält, ist – um ihn zu zitieren – eines klar: “Projektmanagement und Leadership sind untrennbar verbunden: Beide erfordern einen starken Fokus auf Menschen, Kommunikationsstärke, Entscheidungskompetenz, Problemlösungsorientierung und die Fähigkeit, Struktur zu schaffen und Teams zu begeistern und zu befähigen.”

Die Erfahrungen aus Projekten seien daher direkt auf die Führungsarbeit anwendbar. In Projekten lernen nicht nur (angehende) Führungskräfte, sondern auch Mitarbeitende wichtige Leadership-Kompetenzen, die sie auch unabhängig von der Position benötigen, denn: „In transformativen Umfeldern reicht es nicht, nach oben auf die Führungskräfte zu schauen, um Antworten auf komplexe Fragen zu erhalten. Es braucht die kollektive Erfahrung, um gemeinsam Herausforderungen zu meistern – und Menschen, die proaktiv mitgestalten.”

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