KI-Kompetenz nach dem EU AI Act: Was Unternehmen wissen müssen

KI-Kompetenz nach dem EU AI Act: Was Unternehmen wissen müssen
Der EU AI Act verpflichtet ab Februar 2025 alle Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, ausreichende KI-Kompetenzen bei ihrem Personal sicherzustellen. Erfahren Sie, was Artikel 4 konkret fordert und wie Sie die Anforderungen in Ihrem Unternehmen umsetzen können.
Grundlagen des EU AI Acts
Erste umfassende KI-Regulierung
Der EU AI Act ist die erste umfassende Verordnung zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz in der Europäischen Union.
Risikobasierter Ansatz
KI-Systeme werden in verschiedene Risikostufen eingeteilt: minimal, begrenzt, hoch und inakzeptabel. Je höher das Risiko, desto umfangreicher die Anforderungen.
Schrittweise Implementierung
Die Verordnung ist seit dem 
1. August 2024 in Kraft und wird schrittweise implementiert, wobei bestimmte Artikel zu unterschiedlichen Zeitpunkten wirksam werden.
Artikel 4: Definition der KI-Kompetenz
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Gesetzliche Grundlage
Artikel 4 verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, Maßnahmen zu ergreifen, um sicherzustellen, dass ihr Personal über ein ausreichendes Maß an 
KI-Kompetenz verfügt.
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Definition laut Artikel 3
KI-Kompetenz bezeichnet "die Fähigkeiten, die Kenntnisse und das Verständnis, die es ermöglichen, 
KI-Systeme sachkundig einzusetzen sowie sich der Chancen und Risiken bewusst zu werden."
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Geltungsbereich
Die Verpflichtung gilt unabhängig von der Risikoeinstufung des KI-Systems für alle KI-Anwendungen, ob mit minimalem, begrenztem oder hohem Risiko.
Zeitlicher Rahmen der Umsetzung
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Februar 2025
Artikel 4 ist seit dem 2. Februar 2025 in Kraft. Unternehmen müssen ab diesem Zeitpunkt die Anforderungen an KI-Kompetenz erfüllen.
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Bis August 2025
Nationale Aufsichtsbehörden müssen etabliert werden. In Deutschland wird dies voraussichtlich die Bundesnetzagentur (BNetzA) sein.
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Übergangsphase
Bis zur Etablierung der Aufsichtsbehörden liegt die Sicherstellung der KI-Kompetenz in der Eigenverantwortung der Unternehmen.
Betroffene Akteure: Wer muss KI-Kompetenzen aufbauen?
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Unternehmen jeder Größe
Auch Kleinunternehmen und Selbstständige, die KI-Systeme entwickeln, anbieten oder betreiben, fallen unter die Regelung.
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Öffentliche Institutionen
Behörden und öffentliche Organisationen, die KI in ihrem Betrieb einsetzen, müssen ebenfalls KI-Kompetenzen sicherstellen.
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Händler und Importeure
Auch Unternehmen, die KI-Systeme vertreiben oder importieren, sind von der Regelung betroffen.
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Externe Dienstleister
Freelancer und Dienstleister, die im Auftrag eines Unternehmens mit KI arbeiten, müssen über entsprechende Kompetenzen verfügen.
Ausnahmen und Besonderheiten
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Private Anwender ausgenommen
Die Regelungen des Artikel 4 betreffen nur berufliche Nutzer von KI-Systemen. Private Anwender sind von den Verpflichtungen ausgenommen.
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Auch für allgemeine KI-Tools
Auch Unternehmen, die lediglich allgemeine KI-Tools wie ChatGPT, Midjourney oder Claude nutzen, fallen unter die Regelung und müssen KI-Kompetenzen sicherstellen.
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Kontextabhängige Anforderungen
Die erforderlichen Kompetenzen hängen vom spezifischen Einsatzkontext ab. Der Artikel 4 schreibt keine einheitliche Lösung für alle Unternehmen vor.
Anforderungen an die KI-Kompetenz: 
Technisches Know-how
Grundlegendes Verständnis
Mitarbeiter sollten die Funktionsweise von KI-Algorithmen, maschinellem Lernen und generativen Modellen grundlegend verstehen.
Korrekte Anwendung
Die technischen Elemente des Systems müssen korrekt angewendet und dessen Ausgaben geeignet interpretiert werden können.
Keine Programmierkenntnisse nötig
Es geht nicht um tiefgreifende Programmierkenntnisse, sondern um ein Verständnis der Grundprinzipien und Funktionsweisen der eingesetzten KI-Technologien.
Anforderungen an die KI-Kompetenz: 
Regulatorisches und ethisches Wissen
Gesetzliche Vorgaben
Kenntnisse über die Anforderungen des AI Acts und weitere relevante Gesetzgebungen wie die DSGVO sind erforderlich.
Ethische Prinzipien
Sensibilisierung für ethische Fragen, insbesondere in Bezug auf Diskriminierung und Verzerrungen (Bias) in KI-Systemen.
Gesellschaftliche Auswirkungen
Bewusstsein für die gesellschaftlichen Auswirkungen und ethischen Implikationen von KI-Entscheidungen ist ein wesentlicher Bestandteil der geforderten KI-Kompetenz.
Anforderungen an die KI-Kompetenz: Anwendungsspezifische Kenntnisse
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Risikoabschätzung
Bewertung potenzieller Risiken
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Kontextspezifischer Einsatz
Anpassung an Branche und Anwendungsfall
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Fundierte Entscheidungen
Über den Einsatz von KI-Systemen
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Sicherer und effektiver Einsatz
In spezifischen Branchen und Kontexten
Die Fähigkeit, KI sicher und effektiv in spezifischen Branchen und Kontexten einzusetzen, ist entscheidend. Mitarbeiter müssen potenzielle Risiken für Gesundheit, Sicherheit und Grundrechte erkennen und minimieren können.
Umsetzung in der Praxis: 
Schulungen und Weiterbildungen
Zielgruppenspezifische Schulungen
"Es reicht nicht aus, einfach eine Art von Schulung, eine Art von KI-Kompetenz über das komplette Unternehmen zu schulen, sondern man muss sich überlegen, welche Abteilungen welche KI-Kompetenzen benötigen, um dann spezifisch zu schulen", betont Valentin Mayer vom Fraunhofer FIT Generative AI Lab.
Schulungsinhalte
Effektive Schulungen sollten sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen abdecken:
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Regelungen des EU AI Acts
Effektive Nutzung von Prompts und KI-Tools
Datenschutz und Datensicherheit
Ethische Fragestellungen und potenzielle Risiken
Umsetzung in der Praxis: 
Individueller Maßnahmenkatalog
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Bestandsaufnahme
Analyse der eingesetzten KI-Systeme
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Bedarfsermittlung
Identifikation notwendiger Kompetenzen
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Maßnahmenplanung
Entwicklung zielgerichteter Schulungen
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Umsetzung
Durchführung der Maßnahmen
Auf Basis einer Analyse der im Unternehmen eingesetzten KI-Systeme und der beteiligten Mitarbeiter sollte ein individueller Maßnahmenkatalog erstellt werden. Dieser definiert, wie die notwendigen Schulungen effizient und zielgerichtet umgesetzt werden können.
Umsetzung in der Praxis: Kontinuierliche Weiterbildung
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Regelmäßige Überprüfung
Evaluation des aktuellen Kompetenzstands
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Aktualisierung
Anpassung an neue KI-Entwicklungen
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Weiterbildung
Durchführung von Follow-up-Schulungen
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Wissensaustausch
Interne und externe Expertenvernetzung
Da sich die KI-Technologie ständig weiterentwickelt, ist es wichtig, dass auch die KI-Kompetenz kontinuierlich aktualisiert wird. Unternehmen sollten einen Prozess etablieren, der die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der KI-Kompetenzen sicherstellt.
Umsetzung in der Praxis: Dokumentation und Nachweis
Teilnahmebestätigungen
Dokumentation der Teilnahme an Schulungen und Weiterbildungsmaßnahmen zur KI-Kompetenz als Nachweis für Aufsichtsbehörden.
Zertifikate
Erwerb und Sammlung von Zertifikaten, die die KI-Kompetenz der Mitarbeiter nachweisen und bestätigen.
Interne Assessments
Durchführung und Dokumentation interner Bewertungen zur Überprüfung des Kompetenzstands der Mitarbeiter im Umgang mit KI-Systemen.
Obwohl der AI Act keine spezifischen Vorgaben zur Dokumentation der KI-Kompetenz macht, ist es für Unternehmen ratsam, ihre Bemühungen zur Kompetenzentwicklung zu dokumentieren. Dies kann bei späteren Überprüfungen durch Aufsichtsbehörden hilfreich sein.
Unterschiedliche Kompetenzanforderungen nach Abteilungen
Führungskräfte
Führungskräfte benötigen vor allem strategisches Verständnis von KI und Kenntnisse zur Risikoabschätzung. Sie müssen in der Lage sein, fundierte Entscheidungen über den Einsatz von KI-Systemen zu treffen und die Compliance mit gesetzlichen Vorgaben sicherzustellen.
IT-Abteilung
Technische Mitarbeiter benötigen tiefergehende Kenntnisse über die Funktionsweise und Implementation von KI-Systemen. Sie sollten die technischen Aspekte der eingesetzten KI-Technologien verstehen und potenzielle Risiken identifizieren können.
Fachabteilungen
Mitarbeiter in Fachabteilungen wie Marketing oder Personalwesen benötigen anwendungsspezifische KI-Kompetenzen. Sie sollten wissen, wie sie KI-Tools effektiv für ihre spezifischen Aufgaben einsetzen können und welche ethischen Aspekte zu beachten sind.
Herausforderungen bei der Umsetzung
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Fehlende Klarheit
Der AI Act definiert nicht präzise, welches Kompetenzniveau als "ausreichend" gilt. Unternehmen müssen selbst einschätzen, welche Maßnahmen angemessen sind.
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Ressourcenbeschränkungen
Besonders für kleine und mittlere Unternehmen kann die Implementierung umfassender Schulungsmaßnahmen eine finanzielle und zeitliche Herausforderung darstellen.
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Schnelle technologische Entwicklung
Die rasante Weiterentwicklung von KI-Technologien erfordert eine kontinuierliche Aktualisierung der Kompetenzen, was einen fortlaufenden Aufwand bedeutet.
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Unterschiedliche Vorkenntnisse
Mitarbeiter verfügen über unterschiedliche Vorkenntnisse im Bereich KI, was die Entwicklung passender Schulungskonzepte erschwert.
Chancen durch KI-Kompetenzentwicklung
"AI Literacy ist mehr als eine gesetzliche Verpflichtung – sie ist eine Chance, Unternehmen zukunftssicher zu machen. Mitarbeitende, die den Umgang mit KI verstehen, sind besser in der Lage, deren Potenziale zu nutzen und Risiken zu minimieren", betont Valentin Mayer vom Fraunhofer FIT Generative AI Lab.
Handlungsempfehlungen für Unternehmen
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Bestandsaufnahme
Erfassen Sie alle eingesetzten KI-Systeme und identifizieren Sie die damit befassten Mitarbeiter.
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Kompetenzanalyse
Ermitteln Sie den spezifischen Kompetenzbedarf für verschiedene Abteilungen und Rollen.
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Schulungskonzept
Entwickeln Sie ein maßgeschneidertes Schulungs- und Weiterbildungskonzept.
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Dokumentation
Dokumentieren Sie alle durchgeführten Maßnahmen zur Kompetenzentwicklung sorgfältig.
Häufig gestellte Fragen zu Artikel 4
Müssen auch Kleinunternehmen und Selbstständige KI-Kompetenzen nachweisen?
Ja, die Verpflichtung zur Sicherstellung ausreichender KI-Kompetenz gilt für alle Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, unabhängig von der Unternehmensgröße. Auch Kleinunternehmen und Selbstständige, die KI-Tools wie ChatGPT oder Midjourney nutzen, fallen unter diese Regelung.
Welche konkreten Schulungsmaßnahmen sind erforderlich?
Der AI Act macht keine konkreten Vorgaben zu Art und Umfang der Schulungsmaßnahmen. Unternehmen haben hier Gestaltungsspielraum und sollten Maßnahmen wählen, die zum spezifischen Einsatzkontext ihrer KI-Systeme und den Vorkenntnissen ihrer Mitarbeiter passen. Dies können interne Workshops, externe Schulungen, E-Learning-Kurse oder eine Kombination verschiedener Formate sein.
Ab wann müssen die Anforderungen erfüllt sein?
Artikel 4 ist seit dem 2. Februar 2025 in Kraft. Unternehmen müssen ab diesem Zeitpunkt sicherstellen, dass ihr Personal über ausreichende KI-Kompetenzen verfügt. Die Überprüfung durch nationale Aufsichtsbehörden wird voraussichtlich ab August 2025 erfolgen, wenn diese etabliert sind.
Welche Konsequenzen drohen bei Nichteinhaltung?
Der AI Act sieht bei Verstößen Geldbußen vor, deren genaue Höhe von der Art des Verstoßes abhängt. Die Nichteinhaltung der Anforderungen des Artikel 4 könnte zu Bußgeldern führen. Allerdings sind die genauen Sanktionsmechanismen noch nicht vollständig definiert, da die nationalen Aufsichtsbehörden erst etabliert werden müssen.
KI-Kompetenz als strategischer Wettbewerbsvorteil
Unternehmen, die in die KI-Kompetenz ihrer Mitarbeiter investieren, fördern nicht nur die Compliance mit gesetzlichen Vorgaben, sondern stärken auch ihre Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit. Die Investition in KI-Kompetenz sollte daher nicht nur als regulatorische Pflicht, sondern als strategische Investition in die Zukunftsfähigkeit des Unternehmens verstanden werden.
Fazit: KI-Kompetenz als kontinuierlicher Prozess
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Gesetzliche Verpflichtung
Artikel 4 des EU AI Acts verpflichtet Unternehmen, KI-Kompetenzen bei ihrem Personal sicherzustellen. Diese Anforderung gilt unabhängig von der Risikoeinstufung des KI-Systems für alle beruflichen Anwender.
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Strategische Chance
Die Implementierung von KI-Kompetenzen ist nicht nur eine regulatorische Pflicht, sondern auch eine strategische Investition in die Zukunftsfähigkeit des Unternehmens und kann zu Wettbewerbsvorteilen führen.
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Kontinuierlicher Prozess
Die Entwicklung von KI-Kompetenzen ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der eine fortlaufende Anpassung an neue Technologien, Erkenntnisse und regulatorische Entwicklungen erfordert.