Fünf wesentliche Punkte des EU AI Act für CIOs
Transparenz im Umgang mit KI-Systemen
Der EU AI Act fordert, dass die Entscheidungen von Künstlicher Intelligenz (KI) nachvollziehbar sind, insbesondere in Bereichen mit hohem Risiko. Dies bedeutet, dass Unternehmen verpflichtet sind, die Funktionsweise ihrer Systeme offen zu legen. Dazu gehören Informationen zu den verwendeten Daten und den Prozessen, die zu den getroffenen Entscheidungen führen. Diese Anforderung stellt für technologische Teams eine technische Herausforderung dar und birgt gleichzeitig rechtliche und kommunikative Fragestellungen. Die Balance zwischen notwendiger Transparenz und dem Schutz von Geschäftsgeheimnissen ist oft komplex und kontextabhängig. Es ist jedoch unabdingbar, dass diese Offenlegungspflichten beachtet werden, um einer rechtlichen Haftung zu entgehen und das Vertrauen der Öffentlichkeit zu stärken. Die Herausforderung besteht darin, für die verschiedenen Stakeholder eine verständliche Darstellung der Prozesse zu schaffen, ohne sensitive Informationen preiszugeben. In dieser Hinsicht müssen Unternehmen innovative Ansätze finden, um die Vorgaben des Gesetzes zu erfüllen, während sie gleichzeitig ihre Wettbewerbsfähigkeit sichern.
Die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten
Die Aussage „schlechte Daten, schlechte KI“ unterstreicht die Relevanz der Datenqualität im Kontext des EU AI Act. Der Gesetzgeber legt klare Anforderungen an die Qualität der Daten fest, die für das Training von KI-Systemen verwendet werden. Diese Trainingsdaten müssen nicht nur technisch robust sein, sondern auch frei von Verzerrungen, Diskriminierung sowie Datenschutzverletzungen. Unternehmen, die KI entwickeln oder implementieren möchten, sind gefordert, nicht nur auf die Quantität der Daten zu achten, sondern vor allem auf ihre Qualität. Data-Governance gewinnt dadurch an zentraler Bedeutung und rückt von reinen IT-Angelegenheiten ins Rampenlicht der Unternehmensführung. Unternehmen, die in der Vergangenheit ihre Datenlandschaft vernachlässigt haben, stehen vor der Herausforderung, dies zu ändern oder alternative Outsourcing-Lösungen zu erwägen. Dies könnte auch die Zusammenarbeit mit externen Partnern einschließen, die auf die Beschaffung und Verwaltung qualitativ hochwertiger Daten spezialisiert sind. Letztendlich stellt sich die Frage, wie Unternehmen sicherstellen können, dass ihre KI-Systeme, basierend auf zuverlässigen Daten, den ethischen und rechtlichen Anforderungen entsprechen.
Compliance als unternehmerische Verantwortung
Die Rolle der Künstlichen Intelligenz hat sich in vielen Unternehmen von einer rein technologischen Spielwiese zu einer zentralen Angelegenheit der Unternehmensführung gewandelt. Der EU AI Act fordert eindeutige Zuständigkeiten sowie die Einrichtung interner Kontrollsysteme. Jedes KI-Projekt muss sorgfältig dokumentiert, regelmäßig überprüft und auf mögliche regulatorische Risiken hin bewertet werden. Dies erfordert von Unternehmen die Entwicklung umfassender KI-Governance-Strukturen, die weit über die traditionellen IT-Richtlinien hinausgehen. Insbesondere Entscheidungsträger sind angehalten, sich aktiv mit den rechtlichen und ethischen Aspekten von KI auseinanderzusetzen, da sie im Zweifel persönlich haftbar gemacht werden können. Dies hat zur Folge, dass vielen Führungskräften klar sein muss, dass ein umfassendes Verständnis der aktuellen Gesetzgebung und ihrer Implikationen für die operative Praxis unerlässlich ist. Um sich auf diese neuen Herausforderungen vorzubereiten, stehen zahlreiche praxisnahe Trainings zur Verfügung, wobei einige spezielle Schulungen für die Anforderungen des EU AI Act anbieten. Solche Maßnahmen können Führungskräften und Teams helfen, sich gezielt fortzubilden und so auf die neue rechtliche Landschaft optimal zu reagieren.
Fazit: Neue Anforderungen an Unternehmen
Der EU AI Act stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen in Bezug auf Transparenz, Datenqualität und Compliance. Die Wichtigkeit dieser Punkte wird auch in der Unternehmensführung zunehmend anerkannt. Unternehmen müssen proaktive Maßnahmen ergreifen, um die neuen gesetzlichen Vorgaben zu erfüllen, ihre Datenqualität zu verbessern und verantwortungsvolle KI-Anwendungen zu fördern.