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Regulierung dessen, was nicht geschaffen wird: Riskiert Europa technologische Irrelevanz?

**TITEL: Europäisches KI-Gesetz - Das Paradoxon, wer reguliert, was sich nicht entwickelt** **ZUSAMMENFASSUNG:** Europa zieht nur ein Zehntel der weltweiten Investitionen in künstliche Intelligenz an, beansprucht aber, globale Regeln zu diktieren. Das ist der "Brüsseler Effekt" - die Auferlegung von Vorschriften auf globaler Ebene durch Marktmacht, ohne die Innovation voranzutreiben. Das KI-Gesetz tritt zeitlich gestaffelt bis 2027 in Kraft, aber multinationale Technologieunternehmen reagieren mit kreativen Umgehungsstrategien: Sie berufen sich auf Geschäftsgeheimnisse, um die Offenlegung von Trainingsdaten zu vermeiden, erstellen technisch konforme, aber unverständliche Zusammenfassungen, nutzen Selbsteinschätzungen, um Systeme von "hohem Risiko" auf "minimales Risiko" herabzustufen, und wählen Mitgliedsstaaten mit weniger strengen Kontrollen. Das Paradoxon des extraterritorialen Urheberrechts: Die EU verlangt, dass OpenAI die europäischen Gesetze auch bei Schulungen außerhalb Europas einhält - ein Prinzip, das es im internationalen Recht noch nie gab. Es entsteht ein "duales Modell": begrenzte europäische Versionen vs. fortgeschrittene globale Versionen der gleichen KI-Produkte. Das reale Risiko: Europa wird zu einer "digitalen Festung", die von der globalen Innovation isoliert ist, und die europäischen Bürger haben Zugang zu minderwertigen Technologien. Der Gerichtshof hat im Fall der Kreditwürdigkeitsprüfung bereits die Einrede des Geschäftsgeheimnisses" zurückgewiesen, aber die Auslegungsunsicherheit ist nach wie vor enorm - was genau bedeutet eine ausreichend detaillierte Zusammenfassung"? Das weiß niemand. Letzte unbeantwortete Frage: Schafft die EU einen ethischen dritten Weg zwischen dem US-Kapitalismus und der chinesischen Staatskontrolle oder exportiert sie einfach nur Bürokratie in einen Bereich, in dem sie nicht konkurrenzfähig ist? Fürs Erste: weltweit führend in der KI-Regulierung, marginal in ihrer Entwicklung. Umfangreiches Programm.
Fabio Lauria
Geschäftsführer und Gründer von Electe‍

Das europäische Gesetz über künstliche Intelligenz: zwischen Transparenz und Vermeidungsstrategien der Unternehmen

Die Europäische Union hat mit dem Inkrafttreten des KI-Gesetzes, der weltweit ersten umfassenden Gesetzgebung zur künstlichen Intelligenz, einen historischen Schritt getan. Mit diesem revolutionären Rechtsakt, der Europa an die Spitze der KI-Governance stellt, wird ein risikobasierter Rechtsrahmen geschaffen, der ein Gleichgewicht zwischen Innovation und dem Schutz der Grundrechte herstellen soll. Die Verordnung ist jedoch auch ein weiteres Beispiel für den so genannten "Brüsseler Effekt" - der Tendenz der EU, durch ihre Marktmacht ihre Regeln auf globaler Ebene durchzusetzen, ohne unbedingt die technologische Innovation voranzutreiben.

Während die USA und China die Entwicklung von KI mit massiven öffentlichen und privaten Investitionen anführen (45 % bzw. 30 % der weltweiten Investitionen im Jahr 2024), hat Europa nur 10 % der weltweiten Investitionen in KI angezogen. Als Reaktion darauf versucht die EU, ihren technologischen Rückstand durch Regulierung auszugleichen, indem sie Standards vorschreibt, die letztlich das gesamte globale Ökosystem beeinflussen.

Die zentrale Frage lautet: Schafft Europa ein Umfeld, das verantwortungsvolle Innovationen fördert, oder exportiert es lediglich Bürokratie in eine Branche, in der es nicht konkurrenzfähig ist?

Die extraterritoriale Dimension der europäischen Regulierung

Das KI-Gesetz gilt nicht nur für europäische Unternehmen, sondern auch für Unternehmen, die auf dem europäischen Markt tätig sind oder deren KI-Systeme Auswirkungen auf EU-Bürger haben. Diese extraterritoriale Zuständigkeit wird besonders in den Bestimmungen über GPAI-Modelle deutlich, wo es in Erwägungsgrund 106 des Gesetzes heißt, dass Anbieter das EU-Urheberrecht "unabhängig von der Gerichtsbarkeit, in der die Ausbildung der Modelle stattfindet", beachten müssen.

Dieser Ansatz wurde von einigen Beobachtern heftig kritisiert, die darin einen Versuch der EU sehen, ihre Regeln Unternehmen aufzuzwingen, die nicht in ihrem Hoheitsgebiet ansässig sind. Den Kritikern zufolge könnte dies zu einer Spaltung des globalen Technologie-Ökosystems führen, da die Unternehmen gezwungen wären, separate Versionen ihrer Produkte für den europäischen Markt zu entwickeln oder europäische Normen für alle Märkte zu übernehmen, um zusätzliche Kosten für die Einhaltung der Vorschriften zu vermeiden.

Multinationale Technologieunternehmen befinden sich daher in einer schwierigen Lage: Den europäischen Markt zu ignorieren ist keine gangbare Option, aber die Einhaltung des KI-Gesetzes erfordert erhebliche Investitionen und könnte den Spielraum für Innovationen einschränken. Dieser Effekt wird durch den ehrgeizigen Umsetzungszeitplan und die Auslegungsunsicherheit vieler Bestimmungen noch verstärkt.

Der Zeitplan für die Umsetzung und der Rechtsrahmen

Das AI-Gesetz ist am 1. August 2024 in Kraft getreten, aber seine Umsetzung erfolgt zeitlich gestaffelt:

  • 2. Februar 2025: Inkrafttreten des Verbots von KI-Systemen, die unannehmbare Risiken bergen (z. B. staatliches Social Scoring), und der KI-Schulungspflicht
  • 2. Mai 2025: Frist für die Fertigstellung des Verhaltenskodex für KI-Modelle für allgemeine Zwecke (GPAI)
  • 2. August 2025: Anwendung der Regeln für KI-Modelle für allgemeine Zwecke, Governance und Meldebehörden
  • 2. August 2026: Vollständige Anwendung der Bestimmungen über Hochrisikosysteme und Transparenzpflichten
  • 2. August 2027: Anwendung von Normen für Hochrisikosysteme, die der Produktsicherheitsgesetzgebung unterliegen

Die Verordnung verfolgt einen risikobasierten Ansatz, bei dem KI-Systeme in vier Kategorien eingeteilt werden: unannehmbares Risiko (verboten), hohes Risiko (unterliegt strengen Anforderungen), begrenztes Risiko (mit Transparenzverpflichtungen) und minimales oder kein Risiko (freie Nutzung). Diese Kategorisierung bestimmt die spezifischen Verpflichtungen für Entwickler, Anbieter und Nutzer.

Die neuen Transparenzvorschriften: ein Hindernis für die Innovation?

Eine der wichtigsten Neuerungen des AI-Gesetzes betrifft die Transparenzverpflichtungen, mit denen das Problem der "Black Box" angegangen werden soll.Blackbox"von KI-Systemen. Diese Verpflichtungen umfassen:

  • Die Verpflichtung für GPAI-Modellanbieter, eine "ausreichend detaillierte Zusammenfassung" der Ausbildungsdaten zu veröffentlichen, um die Überwachung durch Urheberrechtsinhaber und andere interessierte Parteien zu erleichtern
  • Die Notwendigkeit für Systeme, die mit Menschen interagieren, die Nutzer darüber zu informieren, dass sie mit einem KI-System kommunizieren
  • Die Verpflichtung zur eindeutigen Kennzeichnung von Inhalten, die durch KI erzeugt oder verändert wurden (z. B. Deepfakes)
  • die Einführung einer umfassenden technischen Dokumentation für Hochrisikosysteme

Diese Anforderungen sollen zwar die Rechte der Bürgerinnen und Bürger schützen, könnten aber eine erhebliche Belastung für Unternehmen darstellen, insbesondere für innovative Start-ups und KMU. Die Notwendigkeit, Entwicklungsprozesse, Ausbildungsdaten und Entscheidungslogik detailliert zu dokumentieren, könnte die Innovationszyklen verlangsamen und die Entwicklungskosten erhöhen, wodurch europäische Unternehmen im Vergleich zu Wettbewerbern in anderen Regionen mit weniger strengen Vorschriften benachteiligt würden.

Fallstudien: Umgehung in der Praxis

Kreditwürdigkeitsprüfung und automatisierte Entscheidungsprozesse

Das Urteil in der Rechtssache C-203/22 verdeutlicht, wie sich Unternehmen zunächst gegen Transparenzvorgaben wehren. Der Beklagte, ein Telekommunikationsanbieter, argumentierte, dass die Offenlegung der Logik seines Kreditbewertungsalgorithmus Geschäftsgeheimnisse preisgeben und damit seinen Wettbewerbsvorteil gefährden würde6 . Der EuGH wies dieses Argument zurück und stellte fest, dass der Einzelne nach Artikel 22 der Datenschutz-Grundverordnung Anspruch auf eine Erläuterung der "Kriterien und der Logik" hat, die automatisierten Entscheidungen zugrunde liegen, selbst wenn diese vereinfacht sind.6 .

Generative KI und Umgehung des Urheberrechts

Gemäß dem zweistufigen System des KI-Gesetzes fallen die meisten generativen KI-Modelle unter Stufe 1, die die Einhaltung des EU-Urheberrechts und Zusammenfassungen der Trainingsdaten erfordert2 . Um Klagen wegen Urheberrechtsverletzungen zu vermeiden, sind Unternehmen wie OpenAI auf zusammengefasste Daten oder lizenzierte Inhalte umgestiegen, aber es gibt weiterhin Lücken in der Dokumentation.

Die Auswirkungen auf das Urheberrecht: Europa legt das Recht weltweit fest

Das KI-Gesetz enthält spezifische Urheberrechtsbestimmungen, die den regulatorischen Einfluss der EU weit über ihre Grenzen hinaus ausdehnen. GPAI-Modellanbieter müssen:

  • den in der Richtlinie über den digitalen Binnenmarkt (2019/790) festgelegten Rechtsvorbehalt zu beachten
  • eine ausführliche Zusammenfassung der für die Schulung verwendeten Inhalte vorlegen und dabei die Notwendigkeit des Schutzes von Geschäftsgeheimnissen mit der Notwendigkeit abwägen, den Inhabern von Urheberrechten die Durchsetzung ihrer Rechte zu ermöglichen

In Erwägungsgrund 106 des AI-Gesetzes heißt es, dass die Anbieter das EU-Urheberrecht einhalten müssen, "unabhängig von der Gerichtsbarkeit, in der die Modellschulung stattfindet". Dieser extraterritoriale Ansatz wirft Fragen zur Vereinbarkeit mit den Grundsätzen der Territorialität des Urheberrechts auf und könnte zu Regelungskonflikten mit anderen Rechtsordnungen führen.

Unternehmensstrategien: Umgehung oder Befolgung des "Brüsseler Effekts"?

Für globale Technologieunternehmen stellt das KI-Gesetz eine grundlegende strategische Entscheidung dar: Anpassung an den "Brüsseler Effekt" und Einhaltung europäischer Standards auf globaler Ebene oder Entwicklung differenzierter Ansätze für verschiedene Märkte? Es haben sich mehrere Strategien herauskristallisiert:

Umgehungs- und Abhilfestrategien

  1. Der Schutz von Geschäftsgeheimnissen: Viele Unternehmen versuchen, die Offenlegung einzuschränken, indem sie sich auf den Schutz von Geschäftsgeheimnissen gemäß der EU-Richtlinie über Geschäftsgeheimnisse berufen. Die Unternehmen argumentieren, dass eine detaillierte Offenlegung von Schulungsdaten oder Modellarchitekturen geschützte Informationen preisgeben und damit ihre Wettbewerbsfähigkeit untergraben würde. Dieser Ansatz verwechselt die Forderung des Gesetzes nach einer Zusammenfassung der Daten mit einer vollständigen Offenlegung.
  2. Technische Komplexität als Verteidigungsmittel: Die inhärente Komplexität moderner KI-Systeme bietet eine weitere Möglichkeit der Schadensbegrenzung. Unternehmen erstellen technisch konforme, aber übermäßig wortreiche oder mit Jargon gefüllte Zusammenfassungen, die formal die rechtlichen Anforderungen erfüllen, ohne eine sinnvolle Prüfung zu ermöglichen. Eine Zusammenfassung von Trainingsdaten könnte zum Beispiel breite Datenkategorien auflisten (z. B. "öffentlich verfügbare Texte"), ohne spezifische Quellen, Anteile oder Methoden anzugeben.
  3. Das Schlupfloch bei der Selbsteinschätzung: Mit den Änderungen an Abschnitt 6 des Gesetzes über die Folgenabschätzung wird ein Mechanismus zur Selbsteinschätzung eingeführt, der es den Entwicklern ermöglicht, ihre Systeme von der Einstufung als Hochrisikosystem auszunehmen, wenn sie die Risiken als "vernachlässigbar" einstufen. Dieses Schlupfloch gibt den Unternehmen einseitige Befugnisse, um strenge Compliance-Verpflichtungen zu umgehen.
  4. Regulatorisches Forum Shopping: Das AI-Gesetz delegiert die Durchsetzung an die nationalen Marktaufsichtsbehörden, was zu potenziellen Unterschieden in Strenge und Kompetenz führt. Einige Unternehmen siedeln ihre europäischen Niederlassungen strategisch in Mitgliedstaaten mit laxeren Durchsetzungsansätzen oder weniger Durchsetzungsressourcen an.

Das "duale Modell" als Antwort auf den Brüsseler Effekt

Einige große Technologieunternehmen entwickeln ein "duales Betriebsmodell":

  1. EU-konforme' Versionen ihrer KI-Produkte mit eingeschränktem Funktionsumfang, die jedoch vollständig mit dem KI-Gesetz konform sind
  2. Fortschrittlichere 'globale' Versionen in weniger regulierten Märkten verfügbar

Dieser Ansatz ist zwar kostspielig, ermöglicht aber die Aufrechterhaltung einer europäischen Marktpräsenz, ohne die globale Innovation zu beeinträchtigen. Diese Zersplitterung könnte jedoch dazu führen, dass sich die technologische Kluft vergrößert und die europäischen Nutzer Zugang zu weniger fortschrittlichen Technologien haben als die Nutzer in anderen Regionen.

Regulatorische Unsicherheit als Hindernis für die europäische Innovation

Das europäische KI-Gesetz stellt einen Wendepunkt in der KI-Regulierung dar, aber seine Komplexität und die Unklarheiten bei der Auslegung schaffen ein Klima der Unsicherheit, das sich negativ auf Innovation und Investitionen in diesem Sektor auswirken könnte. Die Unternehmen stehen vor mehreren Herausforderungen:

Regulatorische Unsicherheit als Geschäftsrisiko

Die sich verändernde Regulierungslandschaft stellt ein erhebliches Risiko für die Unternehmen dar. Die Auslegung von Schlüsselbegriffen wie "ausreichend detaillierte Zusammenfassung" oder die Einstufung von Systemen mit "hohem Risiko" ist nach wie vor unklar. Diese Unsicherheit könnte dazu führen, dass:

  1. Unvorhersehbare Kosten für die Einhaltung der Vorschriften: Die Unternehmen müssen erhebliche Ressourcen für die Einhaltung der Vorschriften aufwenden, ohne Gewissheit über die endgültigen Anforderungen zu haben.
  2. Vorsichtige Marktstrategien: Regulatorische Unsicherheit könnte zu konservativeren Investitionsentscheidungen und Verzögerungen bei der Entwicklung neuer Technologien führen, insbesondere in Europa.
  3. Fragmentierung des europäischen digitalen Marktes: Die uneinheitliche Auslegung der Vorschriften in den einzelnen Mitgliedstaaten birgt die Gefahr, dass ein Flickenteppich von Vorschriften entsteht, der für die Unternehmen schwer zu durchschauen ist.
  4. Asymmetrischer globaler Wettbewerb: Europäische Unternehmen könnten strengeren Auflagen unterliegen als Konkurrenten aus anderen Regionen, was ihre globale Wettbewerbsfähigkeit beeinträchtigen würde.

Die Innovationslücke und die technologische Souveränität

Die Debatte über den "Brüsseler Effekt" ist in den breiteren Kontext der europäischen technologischen Souveränität eingebettet. Die EU befindet sich in der schwierigen Lage, ein Gleichgewicht zwischen der Notwendigkeit, interne Innovationen zu fördern, und der Notwendigkeit, Technologien zu regulieren, die hauptsächlich von außereuropäischen Akteuren entwickelt werden, herzustellen.

Im Jahr 2024 werden europäische Unternehmen nur 10 Prozent der weltweiten KI-Investitionen auf sich ziehen, während die USA und China den Sektor mit einer Kombination aus massiven öffentlichen und privaten Investitionen, innovationsfreundlicher Politik und Zugang zu Big Data dominieren. Europa mit seiner sprachlichen, kulturellen und regulatorischen Fragmentierung tut sich schwer damit, technologische "Champions" hervorzubringen, die im globalen Wettbewerb bestehen können.

Kritiker argumentieren, dass der auf die Regulierung ausgerichtete europäische Ansatz die Gefahr birgt, Innovationen weiter zu ersticken und Investitionen abzuschrecken, während die Befürworter der Ansicht sind, dass die Schaffung eines verlässlichen Rechtsrahmens die Entwicklung einer ethischen und sicheren "by design"-KI tatsächlich fördern und einen langfristigen Wettbewerbsvorteil schaffen kann.

Fazit: Regulierung ohne Innovation?

Der "Brüsseler Effekt" des KI-Gesetzes verdeutlicht ein grundlegendes Spannungsverhältnis im europäischen Technologieansatz: Der Fähigkeit, durch Regulierung globale Standards zu setzen, steht keine entsprechende Führungsrolle bei der technologischen Innovation gegenüber. Diese Asymmetrie wirft Fragen über die langfristige Nachhaltigkeit dieses Ansatzes auf.

Wenn Europa weiterhin Technologien reguliert, die es nicht selbst entwickelt, läuft es Gefahr, in eine zunehmende technologische Abhängigkeit zu geraten, in der seine Vorschriften in einem sich rasch entwickelnden globalen Ökosystem immer weniger relevant werden. Außerdem könnten sich außereuropäische Unternehmen nach und nach vom europäischen Markt zurückziehen oder dort nur begrenzte Versionen ihrer Produkte anbieten, wodurch eine "digitale Festung Europa" entstehen würde, die zunehmend vom globalen Fortschritt isoliert ist.

Andererseits könnte die EU, wenn sie ihren Regulierungsansatz mit einer wirksamen Strategie zur Innovationsförderung ausbalancieren könnte, einen "dritten Weg" zwischen dem amerikanischen Kapitalismus und der chinesischen Staatskontrolle definieren, der die Menschenrechte und demokratischen Werte in den Mittelpunkt der technologischen Entwicklung stellt. Vaste Programme würden in Frankreich sagen.

Die Zukunft der KI in Europa wird nicht nur von der Wirksamkeit des KI-Gesetzes beim Schutz der Grundrechte abhängen, sondern auch von der Fähigkeit Europas, die Regulierung mit angemessenen Investitionen in Innovationen zu verbinden und den Rechtsrahmen zu vereinfachen, um ihn weniger erdrückend zu gestalten. Andernfalls läuft Europa Gefahr, sich in einer paradoxen Situation wiederzufinden: weltweit führend in der KI-Regulierung, aber marginal in deren Entwicklung und Umsetzung.

Referenzen und Quellen

  1. Europäische Kommission. (2024). Verordnung (EU) 2024/1689 zur Festlegung harmonisierter Normen für künstliche Intelligenz". Amtsblatt der Europäischen Union.
  2. Europäisches KI-Büro. (2025, April). Vorläufige Leitlinien zu den Verpflichtungen von GPAI-Modellanbietern". Europäische Kommission.
  3. Gerichtshof der Europäischen Union. (2025, Februar). "Urteil in der Rechtssache C-203/22 Dun & Bradstreet Austria". CJEU.
  4. Warso, Z., & Gahntz, M. (2024, Dezember). How the EU AI Act Can Increase Transparency Around AI Training Data'. TechPolicy.Press.. https://www.techpolicy.press/how-the-eu-ai-act-can-increase-transparency-around-ai-training-data/
  5. Wachter, S. (2024). Beschränkungen und Schlupflöcher im EU-KI-Gesetz und den KI-Haftungsrichtlinien". Yale Journal of Law & Technology, 26(3). https://yjolt.org/limitations-and-loopholes-eu-ai-act-and-ai-liability-directives-what-means-european-union-united
  6. Europäische digitale Rechte (EDRi). (2023, September). EU-Gesetzgeber müssen gefährliches Schlupfloch im KI-Gesetz schließen". https://www.amnesty.eu/news/eu-legislators-must-close-dangerous-loophole-in-ai-act/.
  7. Institut für die Zukunft des Lebens. (2025). 'AI Act Compliance Checker'. https://artificialintelligenceact.eu/assessment/eu-ai-act-compliance-checker/
  8. Dumont, D. (2025, Februar). Das KI-Gesetz und seine Compliance-Herausforderungen verstehen". Help Net Security. https://www.helpnetsecurity.com/2025/02/28/david-dumont-hunton-andrews-kurth-eu-ai-act-compliance/
  9. Guadamuz, A. (2025). Das EU-Gesetz über künstliche Intelligenz und das Urheberrecht". Journal of World Intellectual Property. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/jwip.12330
  10. White & Case LLP. (2024, Juli). Der lang erwartete EU AI Act wird nach der Veröffentlichung im Amtsblatt der EU Gesetz". https://www.whitecase.com/insight-alert/long-awaited-eu-ai-act-becomes-law-after-publication-eus-official-journal.

Ressourcen für Unternehmenswachstum

November 9, 2025

AI Trends 2025: 6 strategische Lösungen für eine reibungslose Implementierung von künstlicher Intelligenz

87 % der Unternehmen erkennen, dass KI eine wettbewerbsrelevante Notwendigkeit ist, aber viele scheitern bei der Integration - das Problem ist nicht die Technologie, sondern der Ansatz. 73 % der Führungskräfte nennen Transparenz (erklärbare KI) als ausschlaggebend für die Akzeptanz durch die Interessengruppen, während erfolgreiche Implementierungen der Strategie "klein anfangen, groß denken" folgen: gezielte, hochwertige Pilotprojekte anstelle einer vollständigen Umgestaltung des Unternehmens. Beispiel aus der Praxis: Ein Fertigungsunternehmen implementiert eine vorausschauende KI-Wartung an einer einzelnen Produktionslinie und erreicht in 60 Tagen eine Ausfallquote von -67 %, was eine unternehmensweite Einführung auslöst. Verifizierte Best Practices: Bevorzugung der Integration über API/Middleware gegenüber einem vollständigen Ersatz, um die Lernkurve zu verkürzen; Einsatz von 30 % der Ressourcen für das Änderungsmanagement mit rollenspezifischen Schulungen führt zu einer Übernahmequote von +40 % und einer Benutzerzufriedenheit von +65 %; parallele Implementierung zur Validierung der KI-Ergebnisse im Vergleich zu bestehenden Methoden; allmählicher Abbau mit Ausweichsystemen; wöchentliche Überprüfungszyklen in den ersten 90 Tagen zur Überwachung der technischen Leistung, der geschäftlichen Auswirkungen, der Übernahmequoten und des ROI. Der Erfolg erfordert ein Gleichgewicht zwischen technischen und menschlichen Faktoren: interne KI-Champions, Fokus auf praktische Vorteile, evolutionäre Flexibilität.