Künstliche Intelligenz als Game Changer für KMU?

KI für KMU – Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mehr nur ein Thema für Science-Fiction-Filme oder Romane. Sie ist Realität geworden und wird in vielen KMU in Deutschland und Österreich bereits tagtäglich eingesetzt. Aktuelle KI-Lösungen reichen von einfachen automatisierten Antworten in Kundenservice-Chatbots bis hin zu komplexen Analysewerkzeugen, die datengesteuerte Entscheidungen ermöglichen. Daneben entstehen neue Geschäftsmodelle und Anwendungen, die auf KI-Lösungen basieren.

In diesem dynamischen Umfeld ist es für KMUs unerlässlich, die Chancen und Risiken, die mit KI einhergehen zu ergreifen, zu verstehen und zu minimieren. Denn KI-Technologien sind dabei, die Art und Weise, wie wir arbeiten, kommunizieren und Geschäfte tätigen, grundlegend zu verändern.

Wie können diese Technologien effektiv im Unternehmen genutzt werden? Welcher rechtliche Rahmen gilt für die Nutzung von KI in Unternehmen? Auf all diese praktischen Fragen gehen wir in diesem Blogbeitrag näher ein. Auch zeigen wir Ihnen auf, welche Pflichten die neue KI-Verordnung, oft auch mit der englischen Bezeichnung AI Act (AI= Artificial Intelligence) abgekürzt, mit sich bringt. So erhalten Sie ein umfassendes Bild davon, wie KMUs in Deutschland und Österreich diese aufkommende Technologie nutzen und gleichzeitig gesetzliche Compliance sicherstellen können.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Die Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Schaffung von Maschinen und Systemen befasst, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die menschliche Intelligenz erfordern.

Diese Technologie nutzt Algorithmen, um aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen mit minimaler menschlicher Intervention zu treffen. Ein Algorithmus ist eine Reihe von klaren Anweisungen, ähnlich wie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die einem Computer sagt, wie er eine Aufgabe lösen oder ein Problem bewältigen kann. Man kann es sich wie eine To-Do-Liste vorstellen, die genau festlegt, was in welcher Reihenfolge zu tun ist.

Die Entwicklung der KI hat es ermöglicht, dass Maschinen nicht nur programmierte Aufgaben ausführen, sondern auch lernen, sich anpassen und in einigen Fällen sogar selbstständig neue Lösungen entwickeln.

Welche Arten von Künstlicher Intelligenz gibt es?

KI kann in verschiedene Kategorien eingeteilt werden, basierend darauf, wie sie funktioniert und welche Aufgaben sie erfüllen kann.

Hier sind einige der wichtigsten Arten:

Reaktive Maschinen: Dies ist die grundlegendste Form der KI. Diese Systeme können auf bestimmte Situationen oder Inputs reagieren, aber sie lernen nicht aus ihren Erfahrungen. Ein bekanntes Beispiel ist IBMs Schachprogramm Deep Blue, das Garry Kasparov besiegte.

Begrenzte Erinnerung: Diese KI-Systeme können vergangene Daten und Erfahrungen nutzen, um zukünftige Entscheidungen zu treffen. Die meisten heutigen KI-Anwendungen, von Chatbots bis zu selbstfahrenden Autos, fallen in diese Kategorie.

Theorie des Geistes: Diese fortschrittlichere Form der KI ist noch in der Forschungsphase. Sie zielt darauf ab, Maschinen zu schaffen, die menschliche Emotionen und Gedanken verstehen und darauf reagieren können.

Machine Learning (ML): Machine Learning ist ein Kernbereich der KI, der es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich ohne explizite Programmierung zu verbessern. ML nutzt statistische Methoden, um Computern die Fähigkeit zu geben, „zu lernen“ und Entscheidungen basierend auf Daten zu treffen. Anwendungen von ML reichen von einfachen Datenanalysen bis hin zu komplexen Systemen wie selbstfahrenden Autos.

Anwendungen von ML:

- - Produkt-Empfehlungssysteme,
  - Spracherkennung,
  - Betrugserkennung

Arten von ML:

- - Überwachtes Lernen,
  - unüberwachtes Lernen und
  - verstärkendes Lernen.
Deep Learning (DL): Deep Learning, eine Unterklasse des Machine Learning, nutzt neuronale Netzwerke mit vielen Schichten (daher der Begriff „tief“), um große Mengen an unstrukturierten Daten zu verarbeiten. Diese Technologie ahmt die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach und ermöglicht es Maschinen, komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu interpretieren. Deep Learning hat die Fähigkeiten der KI, insbesondere in der Verarbeitung von Bild- und Audiodaten, erheblich erweitert.

Anwendungen von DL:

- - Bild- und Spracherkennung,
  - natürliche Sprachverarbeitung und

Die Verbindung von ML und DL in der KI

Sowohl Machine Learning als auch Deep Learning sind laut Experten entscheidend für die Fortschritte in der KI. Während ML einen breiteren Ansatz für das Lernen aus Daten bietet, ermöglicht DL tiefere Einblicke und komplexere Mustererkennungen.

Beide Anwendungsbereiche der KI können daher für KMUs von Bedeutung sein, da sie helfen, effizientere und intelligentere Systeme zu entwickeln, die in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden können.

Anwendungsbereiche der KI für KMU

Von der Automatisierung täglicher Aufgaben bis hin zur Verbesserung der Kundeninteraktionen: KI-Lösungen bietet KMU Wege, um effizienter zu arbeiten, neue Marktchancen zu erkennen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. In diesem Abschnitt werfen wir einen genauen Blick darauf, wie KMU verschiedener Branchen von den fortschrittlichen Möglichkeiten der KI profitieren können und welche spezifischen Anwendungen besonders relevant sind.

Einsatz von KI in KMU – Vorteile für KMU:

Automatisierung: KI treibt die Automatisierung von Routinetätigkeiten voran und steigert so Effizienz und Produktivität.
Datenanalyse: KI-Systeme sind in der Lage, große Mengen an Daten zu analysieren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Personalisierte Erlebnisse: KI wird im Marketing und Kundenservice eingesetzt, um personalisierte Erlebnisse und Empfehlungen zu bieten.
Kundenbindung: Personalisierte Kundenerlebnisse durch KI-gestützte Lösungen.
Effizienzsteigerung: Automatisierung wiederkehrender Aufgaben.
Innovationsförderung: Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen.
Verbesserung der Kundeninteraktion: Einsatz von KI in Marketing und Kundenbetreuung zur Personalisierung des Kundenerlebnisses.

Konkrete Anwendungsfälle von KI in KMU

Die wohl bekannteste KI-Lösung ist ChatGPT. Neben ChatGPT gibt es auch eine Lösung eines deutschen Anbieters: neuroflash*. Ein weiteres Einsatzfeld sind sog. Custom GPT*. Das sind maßgeschneiderte Versionen von KI-Modellen. Sie ermöglichen beispielsweise die Erstellung von branchenspezifischen Inhalten, wie automatisierte Finanzberichte. Ebenso können sie in kundenspezifischen Chatbots für effizienteren Kundenservice oder in der Bildung für personalisierte Lernmaterialien eingesetzt werden.
Chatbots für den Kundenservice: Zahlreiche Anbieter bieten fortschrittliche Chatbot-Lösungen an, die den Kundenservice durch automatisierte, intelligente Konversationen unterstützen.
KI in der Personalwirtschaft: Tools nutzen KI, um Personalprozesse zu optimieren und die Mitarbeiterentwicklung zu unterstützen.
Kundenbeziehungsmanagement (CRM): KI-basierte CRM-Systeme können KMU dabei unterstützen, Kundeninteraktionen zu analysieren, Verkaufschancen zu identifizieren und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln. Newsletter-Tools wie Brevo* verwenden KI, um E-Mail-Kampagnen basierend auf dem Nutzerverhalten zu personalisieren und die Kundenbindung zu erhöhen. So können ansprechende Marketinginhalte für Newsletter mit dem Brevo-KI-Assistenten* generiert werden.
Personalisierte Kundenkommunikation: Einsatz von KI-Chatbots für automatisierte Kundenanfragen.
Effiziente Datenanalyse: Tools wie Microsoft Power BI nutzen KI, um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse für Geschäftsentscheidungen zu gewinnen. Sie haben Fragen zu Power BI? Vereinbaren Sie ein Gespräch Patrick Kelbch von PREVENTECH.
Automatisierte Buchhaltung und Finanzverwaltung: KI-Anwendungen automatisieren die Buchhaltung, erleichtern die Rechnungsstellung und unterstützen bei der Finanzplanung.
Inventar- und Lieferkettenmanagement: KI-Systeme können dabei helfen, den Lagerbestand zu optimieren und Lieferketten effizienter zu gestalten.
Produktivitätssteigerung und Kommunikation: KI-gestützte Tools wie Slack* oder monday.com* können Arbeitsabläufe optimieren und die Kommunikation im Team verbessern.
Social Media Analyse und Marketing: KI-basierte Tools analysieren Social Media Trends und helfen, effektive Marketingkampagnen zu entwickeln.
Spracherkennung und Transkription: Anwendungen können Sprachaufnahmen in Text umwandeln.
Cybersicherheit: KI-basierte Sicherheitslösungen helfen KMU dabei, ihre digitalen Assets vor Cyberangriffen zu schützen.

Da wir nun eine Vielzahl an Anwendungsbereichen von KI in KMU aufgezeigt haben, widmen wir uns nun der rechtlichen Komponente.

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Der EU AI Act: Ein Überblick

Der EU-KI-Gesetzentwurf ist das erste umfassende KI-Gesetz der Welt. Die KI-Verordnung, ist wie DSGVO, für alle Mitgliedsstaaten der EU gültig.

Die Verordnung zielt darauf ab, Risiken für Gesundheit, Sicherheit und Grundrechte zu bekämpfen. Auch um die Demokratie, die Rechtsstaatlichkeit und die Umwelt zu schützen.

Ziele und Zwecke der KI-Verordnung

Die KI-Verordnung verfolgt mehrere Ziele:

auf Risiken eingehen, die speziell durch KI-Anwendungen entstehen;
eine Liste von Anwendungen mit hohem Risiko vorschlagen;
klare Anforderungen an KI-Systeme für Anwendungen mit hohem Risiko festlegen;
spezifische Verpflichtungen für KI-Nutzer und -Anbieter von Hochrisikoanwendungen festlegen;
eine Konformitätsbewertung vorzuschlagen, bevor das KI-System in Betrieb genommen oder auf den Markt gebracht wird;
eine Durchsetzung vorschlagen, nachdem ein solches KI-System auf den Markt gebracht wurde;
eine Governance-Struktur auf europäischer und nationaler Ebene vorschlagen.

Für wen gilt die KI-Verordnung?

In der KI-Verordnung gilt, ähnlich wie in der DSGVO das Marktortprinzip. Das bedeutet, dass die KI-Verordnung sowohl für öffentliche als auch für private Akteure innerhalb und außerhalb der EU, solange das KI-System auf dem Unionsmarkt in Verkehr gebracht wird oder seine Nutzung Menschen in der EU betrifft, gilt.

In welchen Anwendungsfällen gilt die KI-Verordnung nicht?

Die KI-Verordnung gilt nicht für

KI-Systeme, die ausschließlich militärischen Zwecken dienen
Behörden in Drittländern oder internationalen Organisationen
Weitere Ausnahmen sind in Art. 2 Abs. 2 der KI-Verordnung (Entwurf) vorgesehen.

Ab wann gilt die KI-Verordnung?

Die KI-Verordnung gilt aktuell noch nicht.

Die politische Einigung wurde im Dezember 2023 erzielt. Diese muss jedoch noch durch das Europäische Parlament und den Rat gebilligt werden. Sobald dies erfolgte, gilt folgendes: Die KI-Verordnung tritt 20 Tage nach ihrer Veröffentlichung im Amtsblatt in Kraft und wird 24 Monate danach vollständig umgesetzt.

Es ist der hier wichtig zu betonen: Der veröffentlichte Entwurf der KI-Verordnung kann im Laufe des Gesetzesverfahren noch geändert werden. Soweit Änderungen vorgenommen werden, welche sich auf den Inhalt dieses Artikels auswirken, werden wir diese nachträglich ändern.

Wie wird die KI-Verordnung durchgesetzt werden?

Die Durchsetzung des KI-Gesetzes liegt in den Händen der Mitgliedstaaten. Jedes Land soll eine Behörde bestimmen, die dafür zuständig ist, dass die Regeln eingehalten werden. Diese Behörden sind sodann auch für die Marktüberwachung zuständig.

Außerdem wird jedes Land eine nationale Aufsichtsbehörde benennen, die im Europäischen KI-Board vertreten sein wird. Dieses Board wird von einem Beratungsforum unterstützt, das Experten aus verschiedenen Bereichen wie Industrie und Wissenschaft umfasst.

Zusätzlich richtet die EU-Kommission ein neues Europäisches KI-Büro ein, das allgemeine KI-Modelle überwacht und eng mit dem KI-Board zusammenarbeitet.

Bußgelder nach der KI-Verordnung

Falls KI-Systeme nicht den Anforderungen der KI-Verordnung entsprechen, müssen die Mitgliedstaaten wirksame Strafen in Form von Geldbußen festlegen. Diese Sanktionen umfassen unter anderem Verwaltungsgeldstrafen, deren Höhe von der Schwere des Verstoßes abhängt.

Die Strafen können beträchtlich sein:

Für Verstöße gegen verbotene KI-Praktiken oder bei Nichteinhaltung der Datenanforderungen können die Strafe bis zu 20 Millionen Euro oder bis zu 6 % des weltweiten Jahresumsatzes des Unternehmens betragen, je nachdem, welcher Betrag höher ist.
Für die Bereitstellung unrichtiger oder irreführender Informationen an die zuständigen Behörden sind ebenso Strafen möglich.

Datenschutz und KI

Aus Sicht des Datenschutzes bestehen eine Vielzahl an Fragen, die geklärt werden müssen, bevor KI-Lösungen genutzt oder in den Verkehr gebracht werden. Dies insbesondere im Hinblick auf die konkreten Datenverarbeitungen sowie mögliche Datenschutzverletzungen. Hintergrund davon ist, dass KI-Systeme – je nach Programmierung und Ausgestaltung – auch auf persönliche Daten zuzugreifen und diese analysieren können. Dies würde gegen den Grundsatz der Transparenz in der DSGVO sprechen.

So fordert die deutsche Datenschutzkonferenz klare Verantwortlichkeiten entlang der KI-Wertschöpfungskette, um die Grundrechte der Betroffenen zu schützen. Rechtsunsicherheit könnte kleinen und mittleren Unternehmen schaden, da sie die Hauptlast der rechtlichen Verantwortung tragen. So sollte die kommende KI-Verordnung für alle Beteiligten, einschließlich Hersteller und Anbieter von Basismodellen, konkrete Anforderungen festlegen.

Prof. Dr. Tobias Keber hat dazu auf der Website des Landesbeauftragten für Datenschutz und Informationssicherheit Baden-Württemberg folgendes Statement veröffentlicht:

„Ohne durchgängig fair austarierte Regelungen zur Verantwortlichkeit aller KI-Akteure werden die Rechte der Bürgerinnen und Bürger geschwächt. Die daraus resultierende Rechtsunsicherheit würde insbesondere den kleinen und mittleren Unternehmen schaden, die KI anwenden oder anbieten wollen, jedoch nicht in die Lage versetzt würden, die entstehenden Risiken zu beherrschen. Die kommende KI-Verordnung sollte daher für sämtliche Beteiligte – auch für Hersteller und Betreiber von Basismodellen – klar regeln, welche Anforderungen sie erfüllen müssen, damit die mit dem KI-Einsatz einhergehenden Risiken kontrolliert und eingedämmt werden. Das erhöht das Vertrauen in Zukunftstechnologie.“

Urheberrecht und KI

Zusätzlich zum Datenschutz werden oft Fragen zum Urheberrecht aufgeworfen. Es ist oft unklar, wer die Urheber solcher generierten Inhalte ist und wie das Urheberrecht angewendet werden sollte. Dies führt zu Unsicherheiten und rechtlichen Herausforderungen, die noch geklärt werden müssen, um die Interessen von Urhebern und KI-Nutzern gleichermaßen zu schützen. Ein Beispiel aus dem Januar 2024 ist eine Klage der New York Times gegen OpenAI, dem Unternehmen hinter ChatGPT, und Microsoft.

Bezugspunkt der KI-Verordnung: Das Risiko

Das regulatorische Rahmenwerk zur KI definiert vier Risikolevel:

Inakzeptables Risiko: Hierunter fallen AI-Systeme, die eine klare Bedrohung für die Sicherheit, Lebensgrundlagen und Rechte der Menschen darstellen. Beispiele sind Sozialbewertungen durch Regierungen oder sprachgesteuerte Spielzeuge, die gefährliches Verhalten fördern.
Hohes Risiko: Dies betrifft AI-Systeme in kritischen Bereichen wie Transport, Bildung, Sicherheitskomponenten von Produkten, Beschäftigung, öffentlichen Diensten, Strafverfolgung, Migration und Justiz. Sie unterliegen strengen Auflagen, darunter Risikobewertung, hochwertige Datensätze, Protokollierung, umfassende Dokumentation und menschliche Aufsicht.
Begrenztes Risiko: AI-Systeme mit Transparenzvorschriften fallen in diese Kategorie, damit Nutzer erkennen, dass sie mit Maschinen interagieren.
Minimales oder kein Risiko: Dies umfasst AI-Anwendungen wie Videospiele oder Spam-Filter und unterliegt weniger strengen Vorschriften.

Umsetzung des AI Act in KMU

KMU können auf verschiedene Herausforderungen bei der Implementierung von KI stoßen. Daher bieten wir als Beratungsunternehmen spezielle Unterstützung an, um KMU bei der Umsetzung der KI-Verordnung frühzeitig zu unterstützen und KI-Anwendungen auch im Lichte der DSGVO konform zu betreiben bzw. zu nutzen.

Unser Leistungsangebot umfasst:

Compliance-Workshop zur KI-Verordnung sowie zur DSGVO
Die Entwicklung interner Richtlinien zur Nutzung von KI
Schulungen für Mitarbeiter, um das Bewusstsein und die Fähigkeiten im Umgang mit KI zu stärken
Externer Datenschutzbeauftragter
EU-Vertreter nach der DSGVO

Fazit – KI für KMU

Die Einführung von KI in KMU bietet enorme Chancen, erfordert jedoch ein tiefes Verständnis und eine strategische Herangehensweise, insbesondere im Licht des neuen KI-Verordnung.

Es ist entscheidend, dass KMU sich frühzeitig informieren und die nötigen Compliance-Schritte unternehmen, um sowohl von den Vorteilen der KI zu profitieren als auch regulatorisch konform zu sein.

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