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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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

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


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
13.01.2025

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis

Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

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


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

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Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

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“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

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“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

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Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


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Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


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