Wer nicht wagt, der nicht gewinnt?
Empfehlungen für beschleunigte Konformität mit der EU KI-Verordnung basierend auf der Risikoklassifizierung von 628 deutschen KI-Startups
Wie wirkt sich der EU AI Act auf deutsche KI-Start-ups aus?
Der EU AI Act schafft einen risikobasierten Rahmen für KI-Systeme. Zwar sind die rechtlichen Kategorien klar definiert, doch gibt es kaum empirische Belege dafür, wie sich diese in konkreten KI-Anwendungen umsetzen lassen.
Um diese Lücke zu schließen, haben wir vom appliedAI Institute for Europe die bislang größte Studie dieser Art seit Inkrafttreten des EU AI Acts durchgeführt. Im Rahmen des vom Bayerischen Staatsministerium für digitale Angelegenheiten geförderten Bayerischen KI-Innovationsbeschleuniger, haben wir die KI-Anwendungsfälle mit dem höchsten Risiko bei 628 deutschen KI-Startups klassifiziert. Dabei kam eine neuartige Methodik zum Einsatz, die juristisches Fachwissen, LLM-gestützte Klassifizierung und manuelle Validierung kombiniert.
Die Studie liefert eine erste Faktengrundlage dafür, wo voraussichtlich Compliance-Verpflichtungen entstehen werden und was dies für Startups, politische Entscheidungsträger und das gesamte KI-Ökosystem bedeutet.
Was beinhaltet die Studie?
- Die erste empirische Untersuchung dazu, wie deutsche KI-Start-ups vom EU AI Act betroffen sind.
- Die Klassifizierung von 628 Startups und über 2.400 KI-Anwendungsfällen nach den Risikostufen des EU AI Act.
- Einblicke in die Konzentration risikoreicher KI-Anwendungen nach Branchen, Unternehmensfunktionen und Regionen.
- Eine spezielle Analyse zu generativer KI und Transparenzpflichten.
- Politische Empfehlungen zur Stärkung der Innovation bei gleichzeitiger Förderung vertrauenswürdiger KI.
Warum das gerade jetzt wichtig ist
Der EU AI Act tritt nun in die Umsetzungsphase ein. Für Start-ups wird die Frage, ob ein KI-System als risikoarm, transparenzpflichtig oder risikoreich eingestuft wird, zunehmend die Produktentwicklung, die Unternehmensführung und Investitionsentscheidungen beeinflussen.
Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die regulatorischen Auswirkungen auf das deutsche KI-Ökosystem weitreichender sind als oft angenommen.
Die Studie macht zudem deutlich, dass die Herausforderungen bei der Einhaltung der Vorschriften nicht gleichmäßig verteilt sein werden. Vielmehr konzentrieren sie sich auf bestimmte Branchen, Unternehmensfunktionen und Anwendungsbereiche der KI.
Diese Erkenntnisse können politischen Entscheidungsträgern dabei helfen, gezieltere Fördermaßnahmen zu konzipieren und Startups in die Lage versetzen, sich auf die bevorstehenden Verpflichtungen im Rahmen der KI-Verordnung vorzubereiten.