Wie können Unternehmen die Anforderungen des EU AI Acts umsetzen ohne Ihre Innovationskraft zu verlieren?

Der EU AI Act: Eine kurze Einführung

Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act leitet die Europäische Union eine neue Ära in der digitalen Weltordnung ein und positioniert sich als Pionier in der Regulierung von Künstlicher Intelligenz. Als weltweit erstes umfangreiches Regelwerk dieser Art legt der Act einen soliden Grundstein für den Schutz persönlicher Daten und die Gewährleistung der Sicherheit von KI-Anwendungen. Darüber hinaus etabliert er präzise Leitplanken für die Entwicklung und den Einsatz von KI, um so den technologischen Fortschritt und die sozioökonomische Entwicklung in Einklang mit europäischen Werten und Normen zu bringen. Unternehmen sehen sich nun mit der anspruchsvollen Aufgabe konfrontiert, die strengen Vorgaben des Gesetzes umzusetzen, ohne dabei ihre Innovationsfähigkeit einzuschränken.

Verstehen und Vorbereiten: Die Risikoklassifizierung

Kernstück des EU AI Act ist der risikobasierte Regulierungsansatz, der KI-Systeme in vier Risikokategorien einteilt: Verboten, hoch, begrenzt und minimal. Jede Kategorie bringt spezifische Anforderungen mit sich, von Transparenzpflichten bis hin zu strengen Kontrollen. Unternehmen müssen daher ihre KI-Anwendungen genau analysieren, um die jeweiligen Risikokategorien zu verstehen und entsprechende Maßnahmen einzuleiten.

Praktische Schritte zur Compliance

Unternehmen können durch die Einführung von vier pragmatischen Schritten wesentliche Anstrengungen unternehmen, um die Regularien zielgerichtet umzusetzen. Ein erster entscheidender Schritt zur Erfüllung der Anforderungen des EU AI Act ist die Einrichtung eines KI-Registers, das Unternehmen einen vollständigen Überblick über alle eingesetzten KI-Systeme bietet. Dies ist grundlegend, um im nächsten Schritt jede KI-Anwendung sorgfältig zu bewerten und die zugehörige Risikokategorie zu bestimmen. Diese Kategorisierung ist entscheidend, da sie die Basis für die Identifizierung spezifischer Compliance-Anforderungen bildet. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, ist eine umfassende Dokumentation aller Phasen – von der Entwicklung über das Training bis hin zum Einsatz der KI-Systeme – unerlässlich. Diese Dokumentationspflichten gewährleisten nicht nur Transparenz gegenüber den Regulierungsbehörden, sondern schaffen auch Vertrauen bei den Nutzern. Parallel dazu ist die Etablierung eines robusten Governance-Rahmens für KI von zentraler Bedeutung. Dieser Rahmen sichert die Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben und sieht regelmäßige Überprüfungen vor, um sowohl die Compliance kontinuierlich zu gewährleisten als auch die Qualität und Sicherheit der KI-Systeme zu überwachen. Die folgende Infografik fasst die vier Schritte zur Umsetzung zusammen:

Fazit

Der EU AI Act ist mehr als nur ein Regulierungswerk; er ist eine Chance für Unternehmen, Vertrauen in ihre KI-Anwendungen zu stärken und sich als Vorreiter in verantwortungsvoller Innovation zu positionieren. Indem Unternehmen die Anforderungen des AI Act als integralen Bestandteil ihrer KI-Strategie betrachten, können sie nicht nur rechtliche Risiken minimieren, sondern auch einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil erlangen.

Genau hier stehen wir Ihnen als TCW zur Seite und unterstützen Sie mit unserer technischen Expertise sowie unserem Domainwissen. Kontaktieren Sie uns für eine individuelle Beratung. Wir unterstützen Sie dabei, passende KI-Lösungen zu finden und erfolgreich in Ihr Unternehmen zu integrieren und regelkonform umzusetzen.

Kontaktieren Sie uns unter mail@tcw.de und vereinbaren Sie ein kostenloses und unverbindliches Gespräch, wo wir Ihre Herausforderungen und mögliche gemeinsame Anknüpfungspunkte diskutieren können.

Beratungsleistungen

• Neue Geschäftsmodelle durch Industrie 4.0
• Optimierung von Geschäftsprozessen bei Finanzdienstl
• Wissensmanagement
• Total Cost of Ownership (TCO) Analyse

Publikationen

• Data Science
  Wie lässt sich die fünfte industrielle Revolution im Unternehmen managen?
• Resilienz und Innovation durch Data Science
  Tagungsband des Münchner Management Kolloquiums 2022

Praxisbeispiele

• Wie können Unternehmen Generative KI nutzen und dessen Potenzial nutzen?
• Erfolgreiche Implementierung von Data Science im Einkauf
• Data Science Implementierung leicht gemacht: Das können Sie von den Best-Practice-Unternehmen für die Implementierung lernen