02.08.2024
AI ACT

Der AI Act: Tipps von der Expertin

Die Europäische Union gilt als erste Region der Welt, die den Einsatz Künstlicher Intelligenz umfassend regelt. Was der AI Act für Startups bedeutet und welche Maßnahmen sie jetzt setzen sollten.
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Eine Frau vor braunem, pinken Hintergrund.
Prof. Dr. Christiane Wendehorst (c) brutkasten

Der AI Act ist seit heute Mitternacht in Kraft. Er betrifft Startups, die KI-Anwendungen entwickeln und auch solche, die sie verwenden. Die EU will damit KI regulieren und sicherstellen, dass die Technologie nicht zur Gefahr für Grund- und Menschenrechte wird.

Die Vorarbeiten zur KI-Verordnung sind bereits seit mehr als fünf Jahren im Gange. Darin verwoben sind auch Vorschläge der Wiener Rechtswissenschafterin und Expertin für Digitalisierung und Innovation im Recht Christiane Wendehorst. “Ganz viel von dem, was wir jetzt auch in der KI-Verordnung sehen, wurde im Prinzip 2018 entwickelt”, erzählt sie im brutkasten-Talk.

AI Act: Risikopyramide als Herzstück

Die Struktur der KI-Verordnung ist jene eines Produktsicherheitsgesetzes. Das heißt, sie klassifiziert KI-Anwendungen nach ihrem Risikopotenzial und definiert, wie diese Gefahren von KI-Herstellern als auch KI-Usern einzuschätzen und einzudämmen sind. Als „Herzstück“ der KI-Verordnung gilt die Risikopyramide. Die für KI-Systeme geltenden Regeln sind gestaffelt nach deren Risiko und dabei folgen sie dem Prinzip: Je größer das Risiko, desto größer die Pflichten.

zeigt eine Pyramide
eigene Darstellung I Die Risikopyramide der KI-Verordnung

Für Startups bedeutet diese Risikopyramide zunächst, dass sie selbst Einschätzungen ihrer KI-Anwendungen vornehmen müssen. Der Gesetzgeber hat eine Einteilung für KI-Systeme erstellt und sogenannte Hochrisiko-KI-Systeme definiert, die in Artikel 6 der KI-Verordnung sowie im Anhang III festgelegt sind. Startups, die ein KI-System entwickeln oder verwenden, müssen nun also überprüfen, ob ihr System unter diese Risikostufe fällt. Wenn dem so ist, müssen sie die genauen Anforderungen in dieser Risikoklasse beachten.

ACHTUNG: Der Anhang III zu Hochrisiko-KI-Systemen kann von der Kommission laufend ergänzt werden, daher sollten Startups diesen Anhang im Blick behalten.

Fristen: keine Panik, aber auch kein Müßiggang

Für alle, die ob des Inkrafttretens nervös werden, gilt: Keine Panik. Die KI-Verordnung geht mit großzügigen Übergangsfristen einher. Wer sich mit der KI-Verordnung beschäftigen sollte, sind Startups, die KI-Anwendungen entwickeln oder diese für ihr Unternehmen verwenden. Für sie gilt es sich in der nächsten Zeit anzuschauen, in welche Risikoklasse die KI eingestuft wird. Die Rechtswissenschafterin rät Startups, diese Risikoeinschätzung bald vorzunehmen. “Nicht kalkulieren: Ich lasse mir jetzt erst einmal Zeit und es wird schon nicht so arg sein und dann warte ich bis zum letzten Tag”, so Wendehorst.

eigene Darstellung I Daten: RTR-Servicestelle

Nach dem Inkrafttreten gilt erst einmal eine Übergangsfrist von sechs Monaten. Viele der Vorschriften betreffen Startups, wenn sie Hochrisiko-KI-Systeme verwenden. Die Vorschriften von Kapitel 1 und 2 werden nach Ablauf einer Frist von sechs Monaten anwendbar. Erst in einem Jahr sind dann General Purpose AI Systeme dran. Die meisten Vorschriften werden erst in 2 Jahren anwendbar und manche sogar erst nach 36 Monaten.

ACHTUNG: Umsetzungsschritte bedürfen in manchen Fällen Zeit und Vorbereitung. Es gilt daher bereits in der Übergangsfrist zu schauen, welche Systeme des Startups in eine Risikoklasse fallen könnten.

Das Spannungsfeld der KI-Verordnung

“Der risikobasierter Ansatz bedeutet, dass nicht alle KI-Systeme oder alle algorithmischen Systeme, die wir haben, gleichermaßen reguliert werden. Weil damit würden wir auch die Innovation hemmen, damit würden wir die KI-Entwicklung in Europa hemmen”, erklärt Wendehorst die Vorteile der Risikopyramide.

Die KI-Verordnung reguliert in einem Bereich, der sich im Spannungsfeld zwischen Sicherheitsbedürfnis und Innovationspotenzial befindet. Genau deshalb wäre der risikobasierte Ansatz angebracht, weil er Verhältnismäßigkeit in den Vordergrund stelle, meint die Rechtswissenschafterin. “Es muss eben strikt nach dem Verhältnismäßigkeitsprinzip vorgegangen werden”, sagt sie. Im brutkasten-Talk beschreibt sie das Potenzial der Verordnung sowohl Risiko von KI einzudämmen, als auch Innovation zu erlauben.

Startup-Innovationen waren Streitpunkt bis zum Schluss

Den Gesetzesentwurf hat die Kommission im April 2021 vorgelegt. Dann kam die Veröffentlichung von ChatGPT und daraufhin die weltweite Verbreitung von Künstlicher Intelligenz im Hausgebrauch. Das änderte natürlich auch die Anforderungen an die Verordnung. So wurde der Vorschlag an KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck angepasst und überarbeitet.

Dieser Aspekt der Verordnung war nicht unumstritten, denn genau in diesem Punkt hat man Innovationshemmnisse gesehen. Christiane Wendehorst weiß über die schwierigen Verhandlungspunkte und sagt, dass “einige Mitgliedstaaten plötzlich große Bedenken hatten, dass ihre eigenen Startups, sozusagen die Risingstars am KI-Markt, hier möglicherweise zu stark eingeschränkt würden”.

Diese Bedenken hätte man aber in den Verhandlungen lösen könnn. “Man hat bestimmte Dinge abgeschwächt, Kompromisse gefunden und vor allem muss man sagen: Am Ende hat dann der gemeinsame Wille überwogen, diese KI-Verordnung auf den Weg zu bringen”, resümiert die Rechtswissenschafterin.

Der EU AI Act will globale Standards setzen

“Unser KI-Gesetz wird auch einen erheblichen Beitrag zur Entwicklung globaler Leitplanken für vertrauenswürdige KI leisten”, kündigte Ursula von der Leyen den Anspruch der EU an, mit der KI-Verordnung globale Vorbildwirkung für sichere KI-Entwicklungen zu haben. Mit der KI-Verordnung ist Europa nicht nur die erste Region der Welt, die den Einsatz künstlicher Intelligenz umfassend reguliert, sie will damit auch weltweit Standards in der KI-Sicherheit setzen.

Dass das eine gute Entscheidung der Europäischen Union war und am Ende den Startups in der Region zu Gute kommt, davon ist Christiane Wendehorst überzeugt. Hätte sich die EU auf diese Verordnung nicht einige können, “wäre das ein enormer Gesichtsverlust für Europa gewesen”, sagt sie.

Sie sieht den unternehmerischen Vorteil in der KI-Verordnung darin: “Wenn die EU nicht reguliert hätte, hätten die Mitgliedstaaten im Prinzip regulieren können, wie sie das für richtig halten. Dann hätten wir einen Flickenteppich in der EU gehabt, wir hätten vielleicht einige Mitgliedstaaten gehabt, die ein sehr innovationsfeindliches Regime etabliert hätten und das wäre für die Unternehmen nicht gut gewesen. Unternehmen brauchen Planungssicherheit und deswegen wollten am Ende im Grunde alle diese KI-Verordnung haben.”, sagt die Professorin der Universität Wien im brutkasten-Talk.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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