Wie viele deutsche KI-Startups fallen eigentlich unter die strengsten Regeln der europäischen KI-Verordnung? Das AppliedAI Institute for Europe hat im Rahmen unseres Projekts „Bayerischer KI-Innovationsbeschleuniger" 628 deutsche KI-Startups nach der Risikoklassifizierung der KI-Verordnung untersucht. Die bislang umfangreichste Studie ihrer Art zeigt: Die regulatorische Realität sieht anders aus als ursprünglich angenommen. Die zentralen Ergebnisse: → 25,4 Prozent der eindeutig klassifizierbaren deutschen KI-Startups aus der Studie fallen in die Hochrisikokategorie der KI-Verordnung. Das ist deutlich mehr, als die Folgenabschätzung der EU-Kommission aus dem Jahr 2021 erwarten ließ. → Transparenzpflichten werden zum neuen Standard. Bei generativer KI unterliegen bereits 59 Prozent der untersuchten KI-Startups diesen Pflichten. Im Rahmen unseres Projekts „Bayerischer KI-Innovationsbeschleuniger" kamen die beteiligten KI-Experten zu dem Ergebnis: Das Kriterium der Transparenz lässt sich nicht automatisieren, es bleibt kontextabhängig und erfordert juristische wie technische Expertise im Einzelfall. →Die Risikoklassifizierung lässt sich nicht vollständig automatisieren. Sie bleibt kontextabhängig und erfordert juristische wie technische Expertise im Einzelfall. → Besonders betroffen sind Gesundheitswesen, Verkehr sowie Personalwesen. Hier braucht es zielgerichtete Unterstützung. → Die Finanzierung hat sich noch nicht angepasst. Obwohl ein Viertel aller Systeme als hochriskant gilt, spiegeln private Investitionen diese Kosten bislang kaum wider. Die Studie liefert damit die bislang umfangreichste empirische Analyse der Auswirkungen der KI-Verordnung auf deutsche KI-Startups. Das appliedAI Institute vertritt diese Ergebnisse künftig auch im AI Act Advisory Board des AI Office der EU-Kommission. Zur vollständigen Studie: https://lnkd.in/dtUySXDM #KIVerordnung #AIAct #Digitalisierung #Bayern #KIStartup
Hajo H. Rappe
1 Woche
Die Zahl der Hochrisiko, Startups überrascht, aber die Finanzierungslücke ist der eigentliche Gamechanger. Investoren müssen verstehen, dass Hochrisiko nicht gleichbedeutend mit Risiko ist. Wir brauchen mehr Kapital, nicht weniger, für Innovationen, die wirklich auf dem Spiel stehen.
Spannende Studie, vor allem weil sie zeigt: KI-Regulierung betrifft Geschäftsmodelle inzwischen sehr konkret. 👌🏼 Methodisch interessant finde ich auch, dass die Einordnung zunächst LLM-gestützt erfolgte und anschließend von zwei erfahrenen Personen (was auch immer das heißt) geprüft wurde. 💡 Darin liegt für mich eine wichtige Erkenntnis: Automatisierung kann strukturieren und vorbereiten, aber sie ersetzt nicht die kontextbezogene fachliche, technische und rechtliche Bewertung. Mein Take-away: An alle die da draußen was cooles entwickeln > Risikoklassifizierung sollte nicht erst am Ende erfolgen, sondern früh in Produkt-, Daten- und Innovationsentscheidungen integriert werden. 😎