Seit dem 02. Februar 2025 sind die ersten Teile des AI Acts offiziell rechtskräftig. Besonders das Thema KI-Kompetenzen rückt dabei in den Fokus und wirft Fragen für KMU auf - doch es besteht kein Grund zur Sorge. Unser kompaktes Update zeigt Ihnen, wie Sie die Anforderungen strukturiert und effizient erfüllen können.
Ein halbes Jahr nach Inkrafttreten der KI-Verordnung ist es soweit: Die ersten Kapitel der KI-Verordnung gelten nun vollständig. Sie beinhalten unter anderem „Allgemeine Bestimmungen“ wie den Nachweis erforderlicher KI-Kompetenzen (Kapitel I, Art. 4) sowie das Thema „Verbotene Praktiken“ (Kapitel II, Art. 5).
In diesem Beitrag konzentrieren wir uns auf die Kompetenzpflicht (Art. 4). Mehr über Art. 5 erfahren Sie in unserem ausführlichen Artikel: AI Act - Fakten, Zahlen & Infografiken. Nachfolgend erläutern wir, wie gerade kleinere und mittelständische Unternehmen im Life-Science-Bereich ihre begrenzten Ressourcen sinnvoll einsetzen können, um den neuen Anforderungen erfolgreich zu begegnen. Dazu folgender Auszug:
„Die Anbieter und Betreiber von KI-Systemen ergreifen Maßnahmen, um … sicherzustellen, dass ihr Personal... über ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz verfügen, wobei ihre technischen Kenntnisse, ihre Erfahrung, ihre Ausbildung und Schulung und der Kontext, in dem die KI-Systeme eingesetzt werden sollen…, zu berücksichtigen sind.“ (Art. 4, KI-VO)
Von Art. 4 erfasst sind „Betreiber“ als auch „Anbieter“ (bzw. „Hersteller“ gemäß MDR) - unabhängig von der jeweiligen Risikoklasse ihres KI-Systems. Verpflichtet sind dabei im Detail all jene, die KI-Systeme bereitstellen, betreiben oder deren Einsatz überwachen. Ein konkretes Beispiel: Wer ChatGPT oder Claude ins Unternehmen integriert und die Verwendung steuert, braucht KI-Kompetenz nicht nur im technischen Bereich sondern auch zu relevanten Compliance und Risikomanagementaspekten.
Dagegen fallen beispielsweise Mitarbeitende aus dem Marketing nicht unter diese Verordnung, wenn diese KI-Texttools lediglich zur Texterstellung nutzen (Wir gehen davon aus, das bspw. Marketingmitarbeitende für die Verwendung eines solchen Tools entsprechend geschult werden). Reine Anwender bleiben somit von Art. 4 weitgehend ausgenommen.
Auch Vorgesetzte können betroffen sein, sofern sie verantwortlich für Betrieb oder Governance eines KI-Systems sind. Liegt ihre Aufgabe hingegen beispielsweise nur in der inhaltlichen Beaufsichtigung der oben beschriebenen Tätigkeiten von Marketingmitarbeitern, gelten für sie weniger strenge Anforderungen.
Mit diesem Verständnis lässt sich leichter festlegen, wer Qualifikationsmaßnahmen benötigt. Dabei ist anzumerken, dass bspw. ein Data Scientist bereits KI-Kompetenzen aufgrund seiner Ausbildung oder Berufserfahrung mitbringt und diese somit hauptsächlich um ethisch-relevantes Bias-Wissen erweitern muss (siehe Zitat oben).
Effizient und gezielt: KI-Kompetenzaufbau nach Priorität
Fachbereiche wie Data Science, Qualitätsmanagement und Compliance sollten bei KI-Weiterbildungsmaßnahmen als vorrangig eingestuft werden, da sie ethische, technische und regulatorische Vorgaben berücksichtigen müssen. Wenn Vertrieb und Service Kunden zu KI-Lösungen beraten oder diese beim Kunden implementieren, sollte der Nachweis der KI-Kompetenz ebenfalls sichergestellt werden.
Wer dagegen kaum Kontakt zu KI-Tools hat (z.B. Verwaltung), kann zu einem späteren Zeitpunkt eingebunden werden. Eine solche abgestufte Herangehensweise, bei der in vorrangig und nachrangig zu schulende Mitarbeitergruppen unterschieden wird, ist Budget- und Zeit-schonend.
KI-Kompetenz im KMU: Interne Multitalente und externe Experten
Ein weiterer zu berücksichtigender Faktor ist die Tatsache, dass in kleineren Unternehmen Mitarbeitende oft in mehreren Rollen aktiv sind. Wer zugleich in Entwicklung und Compliance eingebunden ist, benötigt KI-Kompetenz sowohl in technischer als auch in regulatorischer Hinsicht. Eine gebündelte Weiterbildung hilft hier, trotz beschränkter Ressourcen beide Felder professionell zu begleiten.
Häufig arbeiten KMUs mit externen Dienstleistern zusammen. Auch diese können unter Art. 4 fallen, sofern sie direkt an Entwicklung oder Überwachung beteiligt sind. Daher empfiehlt es sich, deren KI-Kompetenz zu prüfen und bei Bedarf passend zu erweitern.
KI-Kompetenz als Schlüssel zur Zukunftsfähigkeit
Abschließend lässt sich sagen, der Aufbau von erforderlichen KI-Kompetenzen ist zweifellos zeit- und ressourcenintensiv - besonders in KMU mit schmaler Personaldecke. Dennoch ist eine erfolgreiche Umsetzung machbar, wenn man frühzeitig plant und praktikable Strategien entwickelt.
Ziel ist es, nicht lediglich gesetzlichen Vorgaben zu entsprechen, sondern vor allem die eigene Zukunftsfähigkeit zu sichern. Wer KI-Kompetenzen sukzessiv in sein Team integriert, fördert Innovation, stärkt das Vertrauen der Kunden und vermeidet rechtliche Risiken. Gut geschulte Mitarbeitende sind der Schlüssel, um die Chancen der KI-Technologie zu nutzen und gemeinsam in eine erfolgreiche Zukunft zu gehen.
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Quellen:
Foto (abgeändert) von Brian Penny, Pixabay
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