29.04.2021

AI Austria sieht noch Änderungsbedarf bei geplanten EU-Regeln für künstliche Intelligenz

Die Begutachtungsphase für den Entwurf der EU-Kommission zur Regulierung von künstlicher Intelligenz hat begonnen. Clemens Wasner von AI Austria sieht noch einige kritische Punkte.
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EU-Kommission
Die US-Kommission arbeitet an einem Regelwerk für künstliche Intelligenz. | Foto: Guillaume Périgois/Unsplash

Die Europäische Union will, wie berichtet, ein umfassendes Regelwerk für künstliche Intelligenz ausarbeiten. Ein erster Entwurf dazu war in der Vorwoche veröffentlicht worden. Am Mittwoch hat nun das European AI Forum – ein Zusammenschluss von AI-Verbänden aus unterschiedlichen EU-Mitgliedsstaaten – die EU-Kommission zur Diskussion darüber gealden. An der Debatte mit Kilian Gross, dem Leiter der Artificial Intelligence Policy Development and Coordination Unit der Kommission, war auch AI Austria beteiligt. 

Der heimische Verband sieht bei den geplanten Regeln noch einigen Änderungsbedarf, wie Clemens Wasner von AI Austria gegenüber dem brutkasten erklärte. Das ist durchaus nach Plan: In der nun beginnenden Begutachtungsphase können und sollen Stellungnahmen unterschiedlicher Stakeholder eingebracht werden. Vor 2024 ist nicht damit zu rechnen, dass der Entwurf in Kraft tritt.

Hohe Kosten könnten Hemmschuh für Startups werden

„Kilian Gross hat die Absichten der Kommission grundsätzlich schlüssig erklärt“, sagt Wasner. Nicht alles habe ihn jedoch überzeugt: So hofft die EU-Kommission etwa, dass regulierte, EU-zertifizierte AI-Unternehmen künftig einen Wettbewerbsvorteil haben werden. In der Realität könnte das Regelwerk jedoch zum Hemmschuh für Startups werden – dann nämlich, wenn die mit der Zertifizierung verbundenen Kosten zu hoch seien. Im Vorfeld der Diskussion seien Kosten in der Höhe von 170.000 Euro kolportiert worden: „Aus Startup-Sicht wäre das ein K.O.-Kriterium, denn der Betrag fehlt dann in der Produktentwicklung“, sagt der AI-Experte. Dies betreffe nicht nur Startups, sondern auch viele andere Unternehmen mit beschränkten Ressourcen. 

Anders sieht es bei den großen Playern aus: Diese haben die juristischen Möglichkeiten, um sich zu arrangieren. Wasner verweist dazu auf die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO): Einer Statistik zufolge hätten 85 Prozent der deutschen Unternehmen von bestimmten Projekten mit Partnern Abstand genommen, weil sie befürchtet hatten, in einer rechtlichen Grauzone zu agieren. „Es könnte eine Situation entstehen, in der Unternehmen sagen: Bevor wir Probleme kriegen, verwenden wir keine künstliche Intelligenz – und der Firmenfokus könnte sich verschieben“, erläutert Wasner.

Nur 20 Prozent der AI-Anwendungen betroffen

Grundsätzlich sieht der Entwurf vor, dass nicht alle Anwendungen von künstlicher Intelligenz reguliert werden – sondern nur jene, die mit einem möglichen Risiko verbunden sind. 80 Prozent der Anwendungen dürften gar nicht unter die Regulierung fallen – etwa Applikationen im Bereich Predictive Maintenance, die in der Industrie prognostizieren, wann bei einer Maschine Instandhaltungsarbeiten durchgeführt werden sollen. Bereiche, die potenziell riskant sein könnte, aber bereits anderweitig reguliert sind – etwa autonomes Fahren oder Anwendungen im medizinischen Bereich – werden ebenfalls von geplanten Regeln nicht umfasst.

Wer entscheidet, ob ein Unternehmen reguliert wird oder nicht, ist noch offen. Den Vorstellungen der EU-Kommission zufolge könnte dies auf Eigeneinschätzungen basieren, die dann von bestimmten Institutionen – etwa den Digital Innovation Hubs der EU – abgesegnet werden müssen. Nicht reguliert wird ein Unternehmen nach jetzigem Stand auch, wenn es keine der im Entwurf definierten AI-Technologien einsetzt. Wasner sieht darin ein mögliches Schlupfloch: “Die Regulierung sollte auf den Anwendungsfall abziehen, die zugrundeliegende Technologie darf keine Rolle spielen”. Konkret heißt das: Ein Modell, das etwa die Kreditwürdigkeit einer Person mittels maschinellem Lernen prognostiziert, würde unter die Regulierung fallen. Würde man jedoch die selbe Anwendung mit anderen Methoden – etwa über ein regelbasiertes System – umsetzen, wäre es nicht betroffen. “Das ist unverständlich, innerhalb des Sachverhaltes sollte man konsistent sein”, sagt Wasner.

Keine Ausnahmen für Staaten bei Deep Fakes

Trotz der Kritikpunkte sieht AI Austria das Vorhaben grundsätzlich aber positiv: “Es wird überall auf der Welt vergleichbare Regulierungen geben und viele Punkten im Entwurf sind reparierbar”, sagt Wasner. Gegenüber dem im Vorfeld geleakten Papier hält er etwa für positiv, dass der tatsächliche Entwurf bei Deep Fakes nun keine Ausnahmen mehr für Staaten vorsieht, solche zu verbreiten, wenn es im öffentlichen Interesse ist: “So eine Szenario gibt es eigentlich nicht, daher ist das aus bürgerrechtlicher Perspektive die wichtigste Änderung gegenüber der geleakten Version”, erläutert der AI-Experte.

Auch würden die Regulierung Themen wie etwa Bias in Datensätzen erst griffig: “Durch die Zertifizierung wird eine intensivere Auseinandersetzung mit dem Thema entstehen”. Der Mehrwert für die Bürger sei gegeben, aber es sei wichtig, dass es flankierende Maßnahmen gebe – etwa, dass Datensätze ohne Bias zur Verfügung gestellt werden. Die Kommission hat angekündigt, mittels Public-Private-Partnerships (PPP) 20 Mrd. Euro in künstliche Intelligenz investieren zu wollen: “Dieses Geld könnte man unter anderem auch dafür verwenden”, schlägt Wasner vor.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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