Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in operative Unternehmensprozesse. Ob Produktionsplanung, Beschaffung, Logistik, Qualitätsmanagement oder Predictive Maintenance: Mit den neuen Einsatzmöglichkeiten wachsen auch die rechtlichen und organisatorischen Anforderungen.
Im Podcast „The Transatlantic Perspective“ diskutiert Daniel Wuhrmann mit Vanessa Miller und Raymond J. McVeigh von Foley & Lardner LLP, welche rechtlichen Risiken Unternehmen beim Einsatz von KI in Produktion und Lieferketten berücksichtigen sollten. Dabei treffen die unterschiedlichen regulatorischen Ansätze der Europäischen Union und der USA aufeinander.
Unterschiedliche regulatorische Ansätze in EU und USA
Aus europäischer Perspektive steht die Einordnung des konkreten KI-Systems im Vordergrund:
- Welche Rolle übernimmt das Unternehmen?
- Für welchen Zweck wird das System eingesetzt?
- Welche Daten verarbeitet es?
- Gibt es Auswirkungen auf Sicherheit oder geschützte Rechte?
Je nach Anwendung werden unterschiedliche regulatorische Anforderungen relevant werden, insbesondere im Zusammenhang mit der KI-Verordnung, Produktsicherheitsvorgaben, Datenschutz und Cybersicherheit.
Auch die Vertragsgestaltung spielt eine zentrale Rolle. Standardverträge für Software oder KI-Lösungen greifen gerade bei industriellen Anwendungen häufig zu kurz. Unternehmen sollten unter anderem Leistungsanforderungen, Verantwortlichkeiten, Datenzugriffs- und Nutzungsrechte sowie Haftungsfragen berücksichtigen. Hinzu kommen Anforderungen an Dokumentation und den Umgang mit Änderungen und Updates eines KI-Systems.
Der Blick in die USA zeigt einen anderen regulatorischen Ansatz. Während Unternehmen in der EU insbesondere die Anforderungen der KI-Verordnung und weiterer einschlägiger Regelwerke berücksichtigen müssen, werden Risiken beim Einsatz von KI in den USA bislang stärker über bestehende rechtliche Grundsätze, etwa aus Vertragsrecht, Haftung und Arbeitssicherheit, sowie über Risikomanagement und unternehmensinterne Governance adressiert.
Für Unternehmen bedeutet das jedoch nicht weniger Handlungsbedarf. Im Podcast wird unter anderem empfohlen, die eingesetzten KI-Systeme und deren Datenzugriffe systematisch zu erfassen, einzelne Anwendungsfälle nach ihrem Risiko zu klassifizieren und klare interne Verantwortlichkeiten festzulegen. Dazu gehören auch Regeln für menschliche Aufsicht, Freigaben und den Umgang mit Vorfällen. Bei der Beschaffung von KI-Lösungen sollten zudem Leistungsanforderungen, Datenrechte und Haftungsfragen konkret auf den jeweiligen industriellen Einsatz zugeschnitten werden.
Fazit
Sowohl für den europäischen als auch für den US-amerikanischen Markt wird deutlich, wie wichtig ein systematischer Überblick über die eingesetzten KI-Systeme ist. Unternehmen sollten intern erfassen, welche Systeme und Anbieter im Einsatz sind, auf welche Daten die Anwendungen zugreifen und welche betrieblichen Auswirkungen fehlerhafte Entscheidungen haben können.
Besondere Aufmerksamkeit gilt dabei Anwendungen mit einem hohen Maß an Autonomie, etwa wenn ein KI-System eigenständig Bestellungen auslösen oder Produktionsprozesse beeinflussen kann. Für solche Anwendungsfälle sollten Unternehmen Zuständigkeiten, Befugnisse und Grenzen der Systeme sowie die menschliche Aufsicht klar festlegen und dokumentieren.
Für international tätige Unternehmen bedeutet das: KI-Governance sollte nicht isoliert für einzelne Märkte gedacht werden. Wer KI-Systeme in Europa und den USA einsetzt oder entsprechende Lösungen dort anbietet, muss unterschiedliche regulatorische Rahmenbedingungen berücksichtigen. Dazu gehören die Einordnung und Risikobewertung der eingesetzten Systeme ebenso wie geeignete Prozesse für Dokumentation, Verantwortlichkeiten, menschliche Aufsicht und die laufende Überprüfung der Systeme.
Unternehmen, die beide Märkte adressieren, sollten diese Anforderungen daher frühzeitig in ihre Strukturen und Prozesse integrieren. So lässt sich der Einsatz von KI nicht nur regulatorisch begleiten, sondern auch nachvollziehbar und belastbar organisieren.
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