AI Act https://disruptive-muenchen.de/category/ai-act/ Thu, 24 Sep 2026 18:54:31 +0000 de hourly 1 https://disruptive-muenchen.de/wp-content/uploads/2023/08/cropped-Bildschirmfoto-2023-08-08-um-16.56.19-32x32.png AI Act https://disruptive-muenchen.de/category/ai-act/ 32 32 FAQs zum AI Act – das müssen KI-Entscheider wissen https://disruptive-muenchen.de/blog/was-bedeutet-der-ai-act-fuer-unternehmen/ https://disruptive-muenchen.de/blog/was-bedeutet-der-ai-act-fuer-unternehmen/#respond Sat, 01 Aug 2026 23:27:00 +0000 https://disruptive-muenchen.de/?p=1936 Neue Regeln beim AI Act: Seit August 2026 gelten für Unternehmen in der EU sehr viel klarere Vorgaben, wie Sie mit KI umgehen dürfen. Unsere FAQs zum AI Act beantworten die zentralen Fragen.

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Was bedeutet der AI Act für Unternehmen?

Letztes Update: 24. September 2026

Der AI Act der Europäischen Union regelt für Unternehmen, wie sie mit Künstlicher Intelligenz umgehen müssen. Seit dem 2. August 2026 sind wichtige neue Regeln in Kraft getreten, die alle Firmen betreffen, die mit KI arbeiten. Und diese gelten sogar, wenn nur ein einzelner Chatbot im Einsatz ist.

Unsere FAQs zum AI Act beantworten zentrale Fragen aus Sicht von Unternehmen. Hier erfahren Sie, welche Verpflichtungen bereits gelten, wie Sie das Gesetz ohne zu viel Bürokratie einhalten, und wie es sogar helfen kann, mehr Geschäft zu generieren:

Die wichtigsten Fragen und Antworten

Hinweis
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Welche neue Regeln beim AI Act gelten seit dem 2. August 2026?

Zu den prominentesten nun anwendbaren Neuerungen zählen die Transparenzpflichten des Art. 50:

Anbieter von KI-Systemen, die unmittelbar mit Menschen interagieren, müssen ihre Systeme grundsätzlich so gestalten, dass betroffene Personen darüber informiert werden, dass sie mit einer KI kommunizieren. Eine gesonderte Info ist nicht erforderlich, wenn dies für eine hinreichend informierte Person unter den jeweiligen Umständen offensichtlich ist.

Anbieter generativer KI-Systeme müssen außerdem – soweit technisch machbar – sicherstellen, dass künstlich erzeugte oder veränderte Text-, Bild-, Audio- und Videoinhalte maschinenlesbar markiert und als solche erkennbar sind (mehr dazu unten). Systeme, die bereits vor dem 2. August auf den Markt waren, erhalten eine Übergangsfrist bis zum 2. Dezember 2026.

Davon zu unterscheiden sind die Offenlegungspflichten der Nutzer beziehungsweise Betreiber solcher Systeme:

Wer KI-generierte oder manipulierte Bild-, Audio- oder Videoinhalte einsetzt oder verbreitet, die einen Deepfake darstellen, muss grundsätzlich offenlegen, dass der Inhalt künstlich erzeugt oder verändert wurde. 

Eine entsprechende Pflicht gilt außerdem für KI-generierte Texte, die der Information der Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse dienen. Sie entfällt, wenn der Inhalt menschlich geprüft oder redaktionell kontrolliert wurde und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für seine Veröffentlichung trägt (mehr dazu ebenfalls unten).

Eine allgemeine Pflicht, jeden mit KI erzeugten Inhalt sichtbar zu kennzeichnen, sieht der AI Act dagegen nicht vor.

Seit dem 2. August 2026 greifen zudem die Zuständigkeiten für Aufsicht und Durchsetzung. Diese verteilen sich insbesondere auf das Europäische AI Office, den Europäischen Datenschutzbeauftragten und die zuständigen nationalen Behörden – in Deutschland die Bundesnetzagentur. Sie überwachen die Einhaltung der jeweils bereits anwendbaren Vorschriften. Verstöße können mit erheblichen Geldbußen und weiteren Maßnahmen geahndet werden (siehe unten).

Welche KI-Anwendungen werden im KI-Gesetz der EU reguliert?

Eine einfache White- oder Blacklist existiert nicht, daher sollte man die Grundidee des Gesetzes verstehen. Es sortiert KI-Anwendungen nicht nach Tools oder Medien, sondern nach vier Risikokategorien, wie unsere Grafik zeigt:

Darstellung der unterschiedlichen Risikostufen beim AI-Act in einer Pyramide
  1. unzulässige Anwendungen, die vollständig verboten sind (Art. 5). Darunter fallen in der EU etwa Social-Scoring-Systeme oder Gesichtserkennung zur Fernüberwachung. Ebenfalls verboten wird „Predictive Policing“ auf Basis persönlicher Merkmale, wie der Hautfarbe, also der Einsatz von KI, um abzuschätzen, ob eine Person eine Straftat zukünftig begehen wird oder nicht. Der letztgenannte Case ist aus Firmensicht sicherlich nicht realistisch, er bringt aber die wichtigste Leitlinie des AI Acts zum Ausdruck: KI darf Menschen auf keinen Fall schaden. 
  2. Hoch-Risiko-KI, für die strenge Dokumentations- und Monitoringpflichten gelten – in Unternehmen dürften hierunter bspw. Systeme im Finanz-, Controlling- und Personalbereich fallen (siehe unten). 
  3. Anwendungen mit Transparenz- und Kennzeichnungspflicht – alle KI-Systeme, die zur unmittelbaren Interaktion mit Menschen gedacht sind, verortet der AI Act mindestens auf dieser Stufe. Dazu zählen Chatbots und die meisten der gängigen GenAI-Tools. 
  4. unkritische Anwendungen, die keiner Regulierung unterliegen. Hierunter fallen viele KI-Anwendungen, die wir im Alltag gar nicht als solche im Blick haben – etwa Spamfilter, digitale Zugangssysteme wie die Smartphone-Gesichtserkennung oder oder Speech-to-Text-Funktionen am Handy.

Welche KI-Systeme mit hohem Risiko gibt es in Unternehmen?

Unter Hoch-Risiko-KI fallen laut AI Act (Art. 6) Anwendungen, deren Einsatz Gesundheit, Sicherheit oder Grundrechte von Menschen gefährden könnten. Unternehmen sollten hier vor allem auf KI in Produkten, aber auch im Kundenservice und im HR-Bereich schauen:

    • Im Produktbereich reden wir nicht über ChatGPT & Co, sondern über KI-Systeme zur Datenanalyse, zur prädiktiven Bewertung oder zur Steuerung. Welche Produkte im Detail darunter fallen, ist oft eine Einzelfallprüfung, aber die betroffenen Produktkategorien sind in den Anhängen des Gesetzes klar geregelt.
    • Im Kundenservice werden beim Begriff Hochrisiko-KI z. B. Systeme genannt, die Reklamationen vorsortieren und – abhängig vom Kundenprofil – bewerten. Dies könnte Grundrechte betreffen, weil die KI hier gewisse Personen bevorzugen oder benachteiligen könnte.
    • Im HR-Bereich gilt Ähnliches – im Recruiting wie auch in der Personalentwicklung: Man denke an einen KI-Bot, der als erste Instanz alle Bewerbungen screent und nur Kandidat:innen an die menschlichen HR-Kolleg:innen weiterreicht, die das System als geeignet ansieht. Gleiches ist bei der Entscheidung über Beförderungen oder bei der Leistungskontrolle von Arbeitnehmer:innen denkbar – im schlechtesten Fall bis hin zu disziplinarischen Maßnahmen, wo der Bot zumindest Empfehlungen aussprechen könnte.

All diese Anwendungen sind nicht verboten, aber es gibt klare Zertifizierungs- und Transparenzpflichten für Unternehmen. Ursprünglich sollten diese Regeln bereits ab diesem Jahr greifen. Hier gab es allerdings im Frühjahr eine Vollbremsung aus Brüssel, da vor allem der Mittelstand den ursprünglichen Zeitplan kaum schaffen konnte. Mit dem „EU Digital Omnibus on AI“, auf den sich Parlament und Rat im Mai 2026 politisch geeinigt haben, bekommen Unternehmen deutlich mehr Luft:

Die harten Pflichten für eigenständige KI-Systeme („Annex III“ – worunter bspw. HR oder Kundenservice fallen) gelten erst ab Dezember 2027. Hersteller von regulierten Produkten („Annex II“ – wie die erwähnten Medizinprodukten) erhalten sogar Zeit bis August 2028. Zudem hat die EU generell die Dokumentations- und QS-Pflichten für KMU, Start-ups und Scale-ups vereinfacht.

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Muss man nun alle mit KI erstellten Texte kennzeichnen?

Nein, das muss man nicht. Es gibt in Artikel 50, Absatz 4 des AI Acts klare Vorgaben, wann Texte als „KI-generiert“ zu kennzeichnen sind. Dort heißt es:

„Betreiber eines KI-Systems, das Text erzeugt oder manipuliert, der veröffentlicht wird, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren, müssen offenlegen, dass der Text künstlich erzeugt oder manipuliert wurde. Diese Pflicht gilt nicht, (…) wenn die durch KI erzeugten Inhalte einem Verfahren der menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurden und wenn eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung der Inhalte trägt.“

Drei Formulierungen sind wichtig:

  1. „Angelegenheiten von öffentlichem Interesse“. Die Formulierung wirkt sehr deutlich, in der Praxis ist sie jedoch wachsweich. Content-Marketing von Unternehmen falle nicht darunter, schreiben manche Websites. Was ist aber mit dem LinkedIn-Post, in dem der CEO die neue Firmenstrategie kommentiert? Ebenso schwierig ist es mit Werbung – aus Sicht vieler Experten kein öffentliches Interesse; aber was ist mit dem ersten Werbespot zum neuen iPhone?   

  2. „Verfahren der menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle“, denen Texte zu unterziehen sind. Dieser Hinweis ist elementar aus Unternehmenssicht, denn er besagt: Wenn ein:e Mitarbeitende:r einen Text ernsthaft lektoriert, ist dieser kein KI-Content mehr – unabhängig davon, ob er etwas verändert oder nicht.

  3. „redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung“. Bei Medien kennt man den Passus V.i.S.d.P., die Verantwortung im Sinne des Presserechtes. Meist sind das Verleger:in oder Chefredaktion. Diese Rollen gibt es bei Corporate Content selten. Der EU-Gesetzgeber hat den Part aber bewusst sehr breit formuliert, indem er neben der „natürlichen Person“ auch die „juristische Person“ nennt. Und wenn eine Organisation einen Text auf ihren offiziellen Kanälen (Website, eigener Social-Media-Kanal) veröffentlicht, haftet sie als juristische Person ohnehin dafür. Heißt: Die redaktionelle und rechtliche Verantwortung ist sichergestellt.

Wichtig zur Einordnung: Das technische Wasserzeichen, das KI-Anbieter wie Anthropic mittlerweile in Texten einbetten (mehr dazu weiter unten), ist eine separate Pflicht des Anbieters (Art. 50 Abs. 2). Sie ändert nichts an Ihrer eigenen Offenlegungspflicht als Unternehmen. Ob Sie einen Text kennzeichnen müssen, entscheidet weiterhin allein, ob er redaktionell geprüft wurde und ob es um eine für die Öffentlichkeit relevante Angelegenheit geht, nicht, ob im Hintergrund ein Wasserzeichen mitläuft.

Sollten Sie unsicher sein, empfehlen wir, bei KI-Texten sehr transparent zu sein – aus zwei Gründen: weil viele Nutzer:innen dies erwarten. Und weil es auch ein Statement für die eigene Modernität und damit ein Beitrag zum Markenimage sein kann, wenn man KI klug einsetzt.

Wichtig zu wissen: Neben dem KI-Gesetz gibt es noch andere Rechtsvorschriften, die Einfluss auf Kennzeichnungspflichten haben. Dazu zählen Persönlichkeits- oder Urheberrechte – diese gelten natürlich weiterhin. Vor allem bei GenAI und Urheberrecht tritt man schnell in rechtliche Fettnäpfchen.

Was ist, wenn ich KI nur zur Rechtschreibprüfung nutze?

In diesem konkreten Fall entfällt die Kennzeichnungspflicht. Denn Artikel 50 Absatz 2 nimmt KI-Systeme aus, die nur eine Hilfsfunktion für die Standardredaktion erfüllen oder die Eingabedaten und deren Semantik nicht wesentlich verändern. Darunter fallen bspw. Rechtschreibprüfung, Umformulierung oder  Zusammenfassung eigener Inhalte – all dies löst keine Kennzeichnungspflicht aus.

Wie soll man KI-Bilder AI-Act-konform kennzeichnen?

Generell kann man sagen: Bei Bild-, Audio- oder Videoinhalten ist der AI Act strenger als bei Texten. Hier geht es vor allem um „Deepfakes“ – also super-realistische, künstliche Fake-Inhalten, die das Netz fluten und dazu führen, dass wir nicht mehr erkennen können, was eigentlich noch echt ist. Wo wir unseren Augen noch trauen können. 

Laut Art. 50, AI Act gelten daher drei Prinzipien: erkennbar, so früh wie möglich und maschinenlesbar. 

Maschinenlesbarkeit ist besonders wichtig, damit Social-Media-Plattformen, Suchmaschinen und Web-Browser, KI-Inhalte automatisch erkennen. Nur so können diese Plattformen beispielsweise automatisierte Warnhinweise für Nutzer einblenden oder Deepfakes filtern.

Wie dies technisch funktioniert, lesen Sie unten.

Gut zu wissen: Der Prozess erfolgt inzwischen immer öfter automatisiert und ohne unser Zutun: KI-Tools, etwa die Video- oder Bildgeneratoren von OpenAI oder Google, betten die nötigen maschinenlesbaren Informationen direkt ein. 

Ausspielplattformen wie etwa LinkedIn lesen diese Infos und kennzeichnen diese Bilder automatisch mit einem kleinen „cr“-Symbol (Content Credentials). Wenn man darauf klickt (Beispiel hier), erscheint der KI-Hinweis plus Infos auf das verwendete Tool und Datum. 

Darauf verlassen dürfen sich KI-Nutzer jedoch nicht: Falls es keine automatische Kennzeichen gibt, empfehlen wir ein nüchternes „Inhalt mit KI erstellt“ direkt am jeweiligen Content. Das jeweilige Tool können Sie, müssen Sie aber nicht explizit nennen. Ebenso freiwillig ist die Nutzung der von der EU veröffentlichten KI-Label. Es reicht auch ein klar erkennbarer Hinweis „Mit KI erstellt“.

Auf keinen Fall ausreichend ist hingegen ein allgemeiner Hinweis auf KI-Nutzung im Impressum oder Footer.

Wie kennzeichnet man KI-Videos AI-Act-konform? ​

Der EU AI Act verpflichtet zur Kennzeichnung realistisch wirkender KI-Inhalte („Deepfakes“, synthetische Stimmen oder Personen). Für Kunst, Fiktion und Satire reichen lockerere Hinweise im Begleittext.

3 Grundregeln für die Umsetzung:

  1. Direkt im Bild: Gut sichtbares Overlay oder Icon (z. B. „KI-generiert“) im Videobild.

  2. Rechtzeitiger Start: Einblendung zu Beginn des Videos oder der ersten KI-Sequenz.

  3. Wiederholung bei Cuts: Bei Wechseln zwischen Realbildern und KI den Hinweis erneut einblenden.

3 Praxisbeispiele:

  • Punktuell (z. B. Tagesschau): Das Label erscheint nur exakt in den KI-generierten Abschnitten und verschwindet bei Realszenen.

  • Durchgehend (z. B. politische Kommunikation): Das Label bleibt über die gesamte Laufzeit im Bild – die sicherste, aber strengste Form.

  • Initial + Caption (z. B. Werbespots wie bei Coca-Cola): Einblendung nur in den ersten Sekunden plus Hinweis im Begleittext. Reicht für klassisch durchgeschaute Werbefilme nach rechtlicher Einschätzung meist aus.

Wie funktioniert die maschinenlesbare KI-Kennzeichnung bei Texten, Bildern und Videos?

Bei Bild- und Video-Tools entwickelt sich ein Zusammenspiel aus zwei technologischen Ansätzen zum Standard:

  1. Metadaten-basierte Kennzeichnung (z. B. C2PA-Standard): Direkt bei der Erstellung des Bildes oder Videos wird ein kryptografisch signiertes „Manifest“ in die Datei (den Datei-Header) eingebettet. Dieser herstellerübergreifende Branchenstandard C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) dokumentiert fälschungssicher den Ursprung, den Erstellungszeitpunkt und das genutzte KI-Tool. Webbrowser, Suchmaschinen und soziale Netzwerke können diese Metadaten automatisch auslesen und dem Nutzer direkt anzeigen.
  2. Unsichtbare digitale Wasserzeichen (z. B. SynthID-Technologie): Da Metadaten beim Teilen (z. B. beim Komprimieren durch Messenger, durch Screenshots oder beim Zuschneiden) verloren gehen können, wird die Datei zusätzlich forensisch geschützt. Dabei verändert die KI minimale Pixel-, Farb- oder Tonwerte in einer Weise, die für das menschliche Auge und Ohr völlig unsichtbar bzw. unhörbar ist. Spezielle Erkennungs-Algorithmen können dieses Muster jedoch zweifelsfrei decodieren. Diese digitalen Wasserzeichen sollen auch starke Bearbeitung überstehen, Formatänderungen oder das Abfotografieren und Abfilmen von Bildschirmen.

Teilweise werden auch Formate wie JSON oder spezielle HTML-Tags genutzt, die es Social Media-Tools, CMS-Systemen oder Suchmaschinen ermöglichen, den KI-Ursprung automatisch auszulesen und anzuzeigen.

Bei Text-Inhalten funktioniert das Prinzip ähnlich, nur unsichtbarer: Statt Metadaten in eine Datei einzubetten, verändert das KI-Modell die Wortwahl in einem statistischen Muster, das für Menschen nicht wahrnehmbar ist, sich aber mit einem passenden Erkennungsverfahren auslesen lässt. Anthropic etwa hat dieses Verfahren für seine Claude-Modelle angekündigt: Neue Modelle, die seit dem 2. August 2026 erscheinen, tragen das Wasserzeichen von Anfang an. Bestehende Modelle rüstet Anthropic schrittweise nach. Die EU hat den LLM-Betreibern hierzu eine Frist bis zum 2. Dezember 2026 gesetzt.

Der Zugriff auf Anthropics zugehörige Erkennungs-Software bleibt vorerst ausgewählten Gruppen vorbehalten, etwa Aufsichtsbehörden, Medien und Fact-Checkern sowie Unternehmen mit eigenen Prüfpflichten, für die breite Öffentlichkeit ist ein technischer Nachweis also (noch) nicht möglich.

Wichtig für Anwender:innen in Unternehmen: Während diese maschinenlesbaren Technologien im Hintergrund von den KI-Anbietern standardmäßig integriert werden müssen, tragen Unternehmen, die solche Inhalte veröffentlichen, die Verantwortung für die sichtbare Kennzeichnung für Menschen.

Handelt es sich um Deepfakes oder täuschend echte KI-Bilder/-Videos, muss für die Betrachter ein klarer, gut sichtbarer Hinweis angebracht werden. Üblich sind hier Wasserzeichen oder Text-Disclaimer. 

Gilt die Kennzeichnungspflicht auch für Anzeigen in ChatGPT?

Ja, für Anzeigen gilt exakt das Gleiche wie für organischen Content. Sobald ChatGPT-Anzeigen in Deutschland verfügbar sind, müssen sie auch gekennzeichnet werden, wenn sie den entsprechenden Kriterien für Text- oder Videoanzeigen entsprechen.

Muss ich vor dem 2. August veröffentlichte Inhalte nachträglich kennzeichnen?

Generell gilt: Das Veröffentlichungsdatum ist kein Freifahrtschein – und zwar gar nicht aufgrund des KI-Gesetzes: Die – noch unverbindlichen – Leitlinien der EU-Kommission sagen, dass vor dem 2. August 2026 erzeugte Inhalte nicht rückwirkend gekennzeichnet werden müssen.

Das Wettbewerbsrecht (UWG) schert sich allerdings nicht um den Stichtag: Ein irreführendes Bild bleibt abmahnbar, solange es online steht und dabei täuscht. Das galt allerdings auch schon vor der Kennzeichnungspflicht und auch nicht nur für KI-Content.

Was regelt der AI Act zum Umgang mit Urheber- und Nutzungsrechten?

Wenig, und das bewusst: Ein derart umfassendes Gesetzeswerk hat nicht die Aufgabe, die konkreten juristischen Auslegungen im Detail zu definieren, aber es soll einen Rahmen setzen, in dem sich künftig die Rechtsprechung bewegt. Und das tut der AI Act, gerade mit Blick auf GPAI, also leistungsfähige Sprachmodelle.

Der Entwurf sieht vor, dass Betreiber nicht nur den Trainings- und Testprozess des Modells offenlegen, sondern auch „die Art und Herkunft der Daten“ sowie, „wie die Daten erhalten und ausgewählt wurden“. Zudem müssen KI-Firmen laut den Transparenzpflichten für GPAI im AI Act  sicherstellen, dass sie die Urheberrechte in der EU einhalten und Daten, welche die Eigentümer nicht freigeben wollen, auch garantiert nicht in ihre Modelle einfließen lassen.

„Urheberrechte in der EU einhalten“ klingt sehr absolut. Allerdings krankt die Forderung daran, dass schlichtweg noch nicht geklärt ist, ob GenAI-Tools überhaupt einen Urheberrechtsverstoß begehen, da sie (in der Tat) urheberrechtlich geschützte Inhalte ja nicht 1:1 wiedergeben, sondern die Informationen neu zusammenwürfeln

Auf dieser Basis werden Richter:innen in den nächsten Jahren entscheiden müssen, wie konkrete Fälle von Urheber- oder Nutzungsrechts-Streitigkeiten zu bewerten sind. Heißt: Die Rechtsprechung muss sich noch entwickeln. 

Und auch wenn sie zugunsten der Rechteinhaber ausfallen dürfe, heißt das noch lange nicht, dass die KI-Konzerne klein beigeben: Der seit Jahren schwelende Rechtsstreit zwischen Google und Verlagen darüber, wie viel Tantieme der Suchmaschinenbetreiber für die Nutzung der Inhalte zu zahlen habe („Leistungsschutzrecht“), taugt hier als Präzedenzfall.

Für Unternehmen dürfte in diesem Zusammenhang eine Frage interessant werden: Ob sie einen generellen Anspruch haben, von Mitarbeitenden erstellte Daten in eigene KonzernGPTs einzuspeisen. Setzt man sie mit den Anbietern von Sprachmodellen gleich, müssten sie sicherstellen, dass Inhalte einzelner Nutzer auf deren Wunsch entfernt bzw. nicht integriert werden. Auch hier gibt es aber noch keine belastbare Rechtsauslegung.

Müssen Unternehmen ihre Mitarbeiter:innen in puncto KI schulen?

Zumindest müssen sie helfen, die KI-Kompetenz beim eigenen Personal sicherzustellen, soweit das mit KI arbeitet. Diese „AI Literacy“ legt das KI-Gesetz in Artikel 4 fest. Sie ist bereits seit Februar 2025 für Unternehmen verpflichtend, die KI einsetzen. Ausnahmen sieht der AI Act nicht vor, weder was Firmengröße noch was Tool-Set angeht.

Alle Firmen müssen demnach „nach bestem Kräften sicherstellen, dass ihr Personal und andere Personen, die in ihrem Auftrag mit dem Betrieb und der Nutzung von KI-Systemen befasst sind, über ausreichende KI-Kenntnisse verfügen.“ Dabei seien „technische Kenntnisse, Erfahrung, Aus- und Weiterbildung und des Kontexts, in dem die KI-Systeme eingesetzt werden sollen“, zu beachten. Mehr dazu in diesem eigenen Beitrag zur Schulungsverpflichtung.

Wichtig: Die EU hat die Vorgaben zur AI Literarcy im Rahmen ihrer „KI-Omnibus“-Novelle 2026 etwas abgemildert: Unternehmen müssen diese nicht mehr aus sich heraus „sicherstellen“, sondern nur noch „unterstützen“. Zudem sind für Verstöße gegen die Kompetenzverpflichtung keine Geldstrafen mehr vorgesehen – wie es lange kolportiert wurde.

Allerdings: Ihre oben beschriebene „Unterstützungs“-Leistung müssen Firmen ab August 2026 dokumentieren.

Machen Sie es sich leicht: Mit den Online-Kursen in unserer KI-Akademie können Unternehmen ihre Mitarbeitenden individuell, schnell und kostengünstig entsprechend der EU-Vorgaben weiterbilden. Zur rechtssicheren Dokumentation erhalten die Teilnehmenden für jeden Kurs ein Zertifikat:

Drohen Strafen, wenn Unternehmen die Regeln im KI-Gesetz nicht einhalten?

Ja, und die Höchststrafe für Verstöße gegen den AI Act sind saftig: Laut Artikel 99 AI Act werden im Extremfall bis zu 35 Millionen Euro Strafe oder von bis zu 7 % seines gesamten weltweiten Jahresumsatzes fällig. Zum Vergleich: DSGVO-Verstöße kosten „nur“ maximal 20 Millionen Euro. Allerdings gibt es einige Einschränkungen:

  • So gilt das Maximum nur für Verstöße gegen Paragraf 5, also den Einsatz verbotener KI. 
  • Es sind nicht für alle Verstöße Bußgelder vorgesehen. Wer bspw. der Kompetenzpflicht nicht nachkommt, muss, Stand jetzt, nicht mit Geldstrafen rechnen.
  • Für KMU, einschließlich neu gegründeter Unternehmen, sind die Bußgelder auf geringerem Niveau gedeckelt, um existenzbedrohende Risiken zu reduzieren.

Braucht jedes Unternehmen einen „KI-Beauftragten“?

Juristisch ist das leicht zu verneinen. Der AI Act verlangt, anders als ehedem die DSGVO, keinen Aufseher, also kein Äquivalent zum Datenschutzbeauftragten. 

Nichtsdestotrotz raten wir Unternehmen dringend, eine:n oder mehrere KI-Beauftragte zu nominieren, die das Thema intern treiben. Dazu gehört,

  • dass sie sich mit den genutzten und freigegebenen KI-Systemen gut auskennen, um Kolleg:innen unterstützen und weiterbilden zu können
  • dass sie bei wichtigen KI-Entwicklungen up-to-date bleiben und das Wissen in die Organisation bringen
  • und dass sie darauf achten, dass die richtigen Dinge mit KI gemacht werden – nämlich die, die einen echten Hebel für die Organisation darstellen.

Ein, zwei „KI-Pfadfinder“ als Feigenblatt zu nominieren, darf allerdings nicht die Lösung sein. Jede:r Mitarbeitende sollte über ausreichend KI-Wissen und ein entsprechendes Mindset verfügen, um die neue Technologie produktiv und zugleich reflektiert einzusetzen. Das verlangt auch der AI Act: Anbieter und Betreiber von KI-Systemen müssen ihr Personal entsprechend der jeweiligen KI-Nutzung ausbilden – und nicht nur ein paar wenige Experten.

Reguliert der AI Act auch die private Nutzung?

Nein, der AI Act gilt nur für professionelle Anwender – wer KI-Systemen zu privaten Zwecken einsetzt oder entwickelt, muss sich um diese EU-Gesetzgebung nicht kümmern. Dies gilt auch für die Nutzung von Generativer KI in Schule oder Universität. Je nach Bildungseinrichtung gelten hier jedoch individuelle Regeln, was Transparenz oder den generellen Einsatz von KI-Tools angeht. Der AI Act allerdings verbietet diesbezüglich nichts.

Ab wann gilt der AI Act?

Er gilt längst: Die KI-Verordnung wurde im Sommer 2024 von den EU-Gremien beschlossen, einige Maßnahmen sollen erst ab 2027/28 gelten.

Zuletzt traten im August 2026 wichtige Regeln in Kraft (Beispieloben: Kennzeichnungspflicht). Unsere Grafik unten zeigt die wichtigsten Schritte. Noch nicht berücksichtigt sind hier eventuelle Verschiebungen, da verschiedene US-BigTechs vehement versuchen, Fristen zu verlängern oder ganz aufzuweichen. 

An gewissen Stellen ist dies auch gelungen. Das bereits erwähnte „AI-Omnibuspaket“ der EU hat Fristen verlängert und für Mittelständler weniger strenge Regeln eingeführt.

Das KI-Gesetz als Zeitleiste

Unabhängig vom Ausgang erkennt man ein Muster im AI Act. Auch wenn das Gesetz 2024 in Kraft getreten ist, greifen die einzelnen Regeln erst sukzessive. Einige erst nach 12, 24 oder sogar 36 Monaten, während andere bereits im Februar 2025 in Kraft getreten sind.

Besonders wichtig ist in diesem Zusammenhang das „Durchführungsgesetz zur EU-KI-Verordnung“, das seit August 2026 die konkrete Überstzung von EU-Recht in Nationales Recht regeln: Das Bundeskabinett hatte den Gesetzesentwurf (hier als PDF)  Anfang Februar 2026 verabschiedet – ert bezieht sich u.a. auf die neuen KI-Regularien für Transparenz und Dokumentation.

Was steht im deutschen Durchführungsgesetz zur EU-KI-Verordnung?

Das Gesetz ist (siehe oben) noch im Gesetzgebungsprozess. Ein paar zentrale Punkte sind allerdings jetzt schon absehbar:

  • Zentrale Aufsichtsbehörde: Die Bundesnetzagentur (BNetzA) wird als zentrale Stelle für die Marktüberwachung benannt. Sie fungiert als „Single Point of Contact“ für die EU und koordiniert die Zusammenarbeit mit anderen Fachbehörden.
  • Schutz der Medienfreiheit: Das Gesetz stellt klar, dass die Aufsicht über KI-Systeme im Medienbereich staatsfern bleibt, um die redaktionelle Unabhängigkeit zu wahren.
  • Aufsicht im Finanzsektor: Für KI-Systeme im Finanz- und Versicherungsbereich übernimmt die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) die Rolle der zuständigen Behörde.
  • Datenschutz: Die bestehenden Datenschutzbehörden des Bundes und der Länder behalten ihre Zuständigkeiten bei der Überwachung von KI-Systemen, die personenbezogene Daten verarbeiten.
  • Innovationsförderung: Der Entwurf sieht die Einrichtung von Reallaboren vor, in denen Unternehmen neue KI-Anwendungen unter behördlicher Begleitung testen können, bevor sie marktreif sind.

Was sollten Unternehmen jetzt tun?

Konsequenzen hat der AI Act der EU für Unternehmen, egal ob sie selbst KI entwickeln oder nicht. Denn er reguliert eben auch Nutzer:

  • Zunächst braucht es eine Bestandsaufnahme – welche KI-Systeme sind im Einsatz oder vorgesehen, und wie lassen sie sich entsprechend der Kategorisierung des AI Acts einsortieren? Eine schriftlich dokumentierte „KI-Inventur“ ist mit Blick auf eventuelle zukünftige Prüfungen sehr empfehlenswert.
  • Wenn Anwendungen als transparenz-/kennzeichnungspflichtig oder sogar als Hoch-Risiko-KI gelten können, dann sollten Unternehmen rasch reagieren und die EU-Vorgaben umsetzen. Dazu zählen professionelle KI-Guidelines und KI-Weiterbildung für alle Mitarbeiter:innen. Letztere steht zwar als Pflicht wieder zur Debatte, aber zum einen gilt sie heute noch, zum anderen sollte das Investment in AI Literarcy nicht nur eine Reaktion auf EU-Vorgaben sein, sondern eine strategische Entscheidung für die Zukunftsfähigkeit des Unternehmens.
  • Spätestens mit dem AI Act wird für Unternehmen das Thema KI eines, das die Gesamtorganisation und das Management betreffen muss. Insofern ist jetzt der richtige Zeitpunkt – wenn nicht schon geschehen – um eine eigene KI-Strategie zu entwickeln.
  • Diese muss natürlich die Risiken der Technologie im Blick haben, sich vor allem aber den Chancen von Künstlicher Intelligenz/GenAI widmen. Denn mit dem AI Act als stabilem rechtlichen Fundament wird die KI-Entwicklung nochmals an Tempo zulegen – spätestens jetzt sollte jedes Unternehmen KI zur Chefsache machen.

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Und noch mal abschließend: Wie ist der AI Act insgesamt zu sehen?

Das Gesetzeswerk ist viel kritisiert worden, weil eine zu starke KI-Regulierung die europäische Wirtschaft gegenüber dem Rest der Welt benachteilige. Es würde Innovationen ausbremsen, warnen Kritiker, und dazu führen, dass – wie bei früheren Technologiesprüngen – auch nun wieder die wichtigen Anwendungen allein von den großen IT-Konzernen aus den USA und China entwickelt würden.

Diese Argumentation ignoriert jedoch zweierlei:

  1. dass er für alle Firmen gilt, die in der EU Geschäfte machen. Auch OpenAI, Google oder Microsoft müssen sich also an die Regeln halten, zumindest für die Produkte, die sie in der EU anbieten.
  2. dass Regulierung – in einem angemessenen Maße – kein Hemmschuh ist: Im Gegenteil gibt sie der Wirtschaft rechtliche Sicherheit und damit strategische Klarheit, wo es sich lohnt, zu investieren, und welche Geschäftsmodelle Zukunft haben. Das zu betonen, wird auch Ursula von der Leyen, die Präsidentin der Europäischen Kommission, nicht müde:

„Die Einigung konzentriert die Regulierung auf erkennbare Risiken, schafft Rechtssicherheit und ebnet den Weg für Innovationen im Bereich der vertrauenswürdigen Künstlichen Intelligenz.“

Ursula von der Leyen, EU-Kommissionspräsidentin

Dazu kommt das moralische Gebot, KI zu kontrollieren: Zu viele „Deep Fakes“ haben gezeigt, wie die Technologie missbraucht werden kann – man denke an Olaf Scholz’ angebliche AfD-Beschimpfungen, Fake-Explosionen am Pentagon oder Präsident Selenskyjs scheinbarer Aufruf zur Kapitulation der Ukraine. Das Ziel, die Menschheit vor gefährlichen Auswüchsen von KI zu schützen, ist im Gesetzestext daher auch vielfach sichtbar.

Insofern kann ein Gesetz wie der AI Act der EU für Unternehmen hilfreich sein, um die Weiterentwicklung von verlässlicher Technologie zu fördern – weil es Innovation rechtssicher und damit auch „versicherbar“ macht. Auch Google-Chef Sundar Pichai hat das explizit in einem FT-Gastbeitrag betont:

„Europe’s AI Act is an important development in balancing innovation and risk.“

Sundar Pichai, Google-CEO

Die Ambivalenz der Regulatorik zeigt sich allerdings darin, dass es US-Bigtechs wie Google gewesen sind, die im Sommer und Herbst 2025 mit ihrer Lobbyarbeit dafür gesorgt haben, dass gewisse Fristen und Regeln des AI Acts verlängert oder aufgeweicht worden sind. Ihre Argumentation: genau diese einst von Pichai gelobte „Balance“ sei nicht mehr gegeben und die zu strengen Vorgaben würden Innovationen bremsen.

Tatsächlich erleben auch wir bei disruptive bereits in Projekten, dass die EU-Regulierung teilweise Unsicherheiten eher erhöht, als Orientierung zu geben: „Wenn wir mit einem Kunden ein KI-Produkt aufbauen, können wir genau ausrechnen, wie viel das kostet“, hat es unser Geschäftsführer Timm Rotter im Interview mit der österreichischen Zeitung „Der Standard“ gesagt. Viel weniger kalkulierbar sei hingegen, ob es im letzten Detail den gesetzlichen Anforderungen der EU standhält.

Und diese Unsicherheit bremst Innovation, die europäische Wettbewerbsfähigkeit oder zumindest die Möglichkeiten für Verbraucher:innen, KI einzusetzen, wenn US-Konzerne gewisse Funktionen oder Tools nicht mehr auf den Markt bringen, weil sie nicht AI Act-konform sein könnten.

Hinweis: Dieser Text über den AI Act für Unternehmen basiert auf gründlichen Recherchen und Gesprächen mit Expert:innen, ist aber keine belastbare juristische Bewertung. Wir übernehmen keine Haftung für eventuelle Fehleinschätzungen. Beachten Sie zudem, dass es sich beim AI Act um ein laufendes Gesetzgebungsverfahren handelt. Änderungen an den genannten Anforderungen sind möglich.

Bild: Midjourney/disruptive

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Das war das KI-Jahr 2025 - und so wird 2026

Dezember ist Jahresrückblickszeit: „Oh nein, nicht NOCH einer!”, denken Sie jetzt? Aber wir versprechen: Unser Rückblick lohnt sich wirklich. Erstens, weil er auch ein KI-Wegweiser ist für 2026. Und zweitens, weil alle, die bis zum Ende lesen, ein KI-Neujahrs-Goodie erwartet … 

Aber first things first. 2025 war bis zum letzten Tag ein aufregendes KI-Jahr. Ich habe mal ChatGPT gefragt, welche Überschrift es dafür wählen würde. Die Antwort: „2025 – Das Zeitalter der Co-Intelligenz“. Das habe ich mir vom bekanntesten KI-Chatbot der Welt dann auch gleich erklären lassen – die Antwort ist lesenswert:

„Der Titel „2025 – Das Zeitalter der Co-Intelligenz“ bündelt mehrere Entwicklungen in einem einzigen Begriff. „Zeitalter“ signalisiert einen Wendepunkt, nicht nur einen Trend: KI ist kein Experiment mehr. Sie ist dauerhaft integriert in Schule, Arbeit, Kreativität, Programmieren, Medizin, Alltag. … Wir sind über die Testphase hinaus.
Co-Intelligenz bedeutet: Zusammenarbeit statt Konkurrenz. KI ersetzt den Menschen nicht, KI ergänzt den Menschen. Beide bringen unterschiedliche Stärken ein: der Mensch Kontext, Kreativität, Werte, Verantwortung, die KI Geschwindigkeit, Mustererkennung, Skalierung. Der Begriff vermeidet bewusst die Angst-Narrative („KI übernimmt alles“) und ersetzt sie durch ein Partnerschaftsbild.“

Tatsächlich haben sich die gängigen KIs wie ChatGPT, Gemini oder Copilot wegbewegt von einfachen Antwortmaschinen hin zum ständigen Denk-Partnern, die sich selbst hinterfragen, verschiedene Lösungswege gehen und sogar genau offenlegen, wie sie zu ihren Ergebnissen kommen.

Doch es hat sich noch mehr getan in der KI-Welt. Darum und was 2026 für Unternehmen bringt, geht es jetzt.

Inhaltsverzeichnis

KI wird autonom: Agentic AI ist da

Der KI-Deal des Jahres ging über die Bühne, als hierzulande schon die ersten Silvesterraketen starteten:

Meta, der Konzern hinter Facebook, kündigte Ende Dezember an, das chinesische KI-Start-up Manus zu kaufen. Mehr als zwei Milliarden Dollar lasse sich Mark Zuckerberg den Deal kosten, berichten US-Medien. Manus.ai entwickelt einen KI-Agenten, der wie ein digitaler Kollege agiert und diverse Aufgaben ‍von Analysen über Research bis zu Textarbeiten erledigt und das so selbständig, dass er im besten Fall kaum Anweisungen braucht. Erst im März 2025 hat Manus das erste erfolgreiche KI-Produkt auf den Markt gebracht.

Dass Meta für ein KI-Start-up derart viel Geld ausgibt (zum Vergleich: Dies ist ein Drittel des Wertes von DAX-Firmen wie Zalando oder Scout24), zeigt erneut, wie groß der Run auf AI Agents aktuell ist. Also auf KI-Systeme, die proaktiv entscheiden und ohne menschliches Zutun autonom handeln, statt nur stumpf auf Fragen zu antworten: Nvidia-CEO Jensen Huang hatte schon vor einem Jahr das „Age of Agents“ angekündigt, seit dem Sommer und der Agent-Funktionen in ChatGPT 5 kommt die neue Technologie langsam im Mainstream an. 

Auch andere KI-Anbieter haben inzwischen leistungsfähige Agenten zu bieten: Claude Computer Use zum Beispiel ist in der Lage, in mehreren Browser-Tabs parallel zu arbeiten und so Formulare auszufüllen oder E-Mails zu verfassen – etwa für Reisebuchungen oder Online-Shopping. Google Gemini durchforstet, einmal mit dem eigenen Google-Konto verbunden, Mails, Kalendereinträge und Messenger-Nachrichten. Und auch in Microsoft Copilot kann man mit Aufgaben automatisieren, indem eigene Agents auf Dienste wie Sharepoint, Outlook oder Teams zugreifen. Dazu kommen Start-ups wie das neue KI-Unicorn Manus.ai.

Und was heißt das für 2026?

All das wird den Arbeitsalltag 2026 und darüber hinaus massiv beeinflussen: Bis 2028 werden einer Prognose von Gartner zufolge 15 Prozent aller Arbeitsentscheidungen von Agentic AI autonom getroffen. Im Bereich Kundenservice könnte Agentic AI bis 2029, schreibt die Beratungsgesellschaft weiter, 80 Prozent aller Kundenservice-Anfragen beantworten, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Der Hebel für Unternehmen ist also ein mächtiger, was Produktivität, Effizienz und damit Kostenersparnis angeht. 

Agentic AI wird 2026 einen weiteren Sprung machen – quer durch alle Unternehmensressorts:

  • in Vertrieb und Marketing erstellen sie künftig nicht mehr nur Content on brand, sondern orchestrieren ganze Kampagnen: von Lead-Generierung über A/B-Tests bis Performance-Reporting in einem Workflow. 
  • im Kundenservice entscheiden sie selbst, welche Anfragen sie direkt beantworten können und wo es die menschliche Superpower Empathie noch braucht – etwa, wenn sich ein Kunde bitterlichst über ein defektes Produkt beklagt
  • in der Personalentwicklung schlagen sie Mitarbeitenden zum richtigen Zeitpunkt die für sie passenden Weiterbildungen oder Benefits vor
  • im Onboarding helfen sie neuen Kolleg:innen, sich so rasch wie möglich in ihren jeweiligen Jobs zurechtzufinden – auch dann, wenn der menschliche Mentor gerade nicht verfügbar ist

Das Ganze ist vor allem deswegen so revolutionär, weil jeder von uns die digitalen Helferlein ohne Programmierkenntnisse oder eigene Supercomputer „bauen“ kann – im einfachen Prompting-Dialog mit der KI. Mit welchen Agenten für den Hausgebrauch es zu starten lohnt, steht hier bei uns im Blog. 

Für Unternehmen bedeutet das: Investitionen in die KI-Kompetenz der Mitarbeitenden, die über bloßes Prompting hinausgeht und sich um das Einsetzen und „Dirigieren“ von KI-Agenten dreht, werden sich 2026 rentieren. Oder, wie es disruptive-Geschäftsführer Timm Rotter in seiner aktuellen W&V-Kolumne zu AI Agents geschrieben hat: „Wenn sie in der KI-Revolution weiterhin mithalten wollen, müssen Nutzer:innen und Firmen lernen, selbst KI-Anwendungen zu bauen.“

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GEO statt SEO: Auffindbarkeit im Web wird neu definiert

KIs sind zwar keine Suchmaschinen – dennoch setzen immer mehr Menschen auf KI-gestützte Recherche. In den USA nutzt bereits ein Drittel der Gen Z (16–27 Jahre), Chatbots aktiv für die Informationssuche. ChatGPT mit „Atlas“ und Perplexity mit „Orbit“ haben zudem eigene KI-Browser entwickelt. 

Die neue Konkurrenz bemerkt sogar der Suchmaschinenprimus: Googles globaler Marktanteil in der Onlinesuche fiel Ende 2024 erstmals seit zehn Jahren wieder unter 90 Prozent. Im Dezember 2023, als ChatGPT 3.5 aufkam, waren es noch 93 Prozent. Und 3 Prozentpunkte weltweit, das sind etwa 150 Millionen Nutzer.

Google hat reagiert und entwickelt sich selbst immer mehr zur KI-Plattform. 2025 wurden auch in der EU erst AI Overviews und später der KI-Modus freigeschaltet. Damit fasst Google viele Anfragen nun direkt zusammen, statt passende Links zum Weiterlesen zu liefern.

Die wirklich Leidtragenden sind daher Marken und Medien, die bisher Search-Traffic auf ihre Seiten geschaufelt bekamen. Studien zeigen, dass die Klickrate für Top-Ergebnisse um 35 bis 50 Prozent sinkt, wenn AI-Overviews angezeigt werden.

Umso wichtiger wird, dass KI selbst die eigenen Marken-Inhalte findet und dem Nutzer ausgibt. Genau hier setzt GEO an: „Generative Engine Optimization“ meint die Optimierung von Inhalten, so dass sie bevorzugt in KI-generierten Ergebnissen erscheinen. Hier gewinnen Plattformen wie Reddit oder Wikipedia stark an Bedeutung. Bei unseren Kollegen von In A Nutshell steht, wie dies gelingt und was der GEO-Trend für Ihr Unternehmen bedeutet.

Und was heißt das für 2026?

Wer heute sichtbar sein will, muss wissen, wie generative KI-Systeme Informationen verarbeiten – und was sie zitieren. Klassische SEO-Strategien reichen dafür nicht mehr aus. Die Lösung liegt in der Kombination: technisches Know-how, strategische Kommunikation, gute Inhalte – vernetzt gedacht und KI-bewusst umgesetzt. 

Neugierig? Vereinbaren Sie gerne einen unverbindlichen Austauschtermin mit unseren SEO-Expert:innen.

Vibe-Coding: Alle können alles. Oder etwa nicht?

Ob Image-Generation, Texterstellung oder Kreativkonzeption: Die KI-Anbieter haben sowohl beim Training der Modelle als auch in der Interaktionsfähigkeit der Bots und damit der Verständigung zwischen Mensch und Maschine 2025 ordentlich draufgelegt. KI-Bilder, die konsistente Charaktere zeigen, Videos, die täuschend echt wirken und deutlich weniger Halluzinationen. Obwohl ChatGPT erst vor drei Jahren den weltweiten Durchbruch hatte, ist die Technologie bereits so gut, dass sie gefühlt bei 99 Prozent der Alltagsanwendungen hilfreich ist – zumindest bei Büroarbeitern.

KI scheint jeden im Unternehmen zum Generalisten oder zur Generalistin zu machen. Rollengrenzen verschwimmen – zumindest auf den ersten Blick …

Ein gutes Beispiel dafür ist Vibe Coding, einer der KI-Trends 2025. Es meint intuitive, kontextuelle Code-Generierung, um Apps oder Websites allein auf Basis unserer Text-Prompts zu bauen. 

Vibe Coding demokratisiert gewissermaßen den Einstieg in die Softwareentwicklung: Tools wie Lovable, Replit oder GitHub Copilot verstehen unsere vagen Ideen („Baue mir eine App, die Leads aus LinkedIn trackt“) und liefern code-basierte Prototypen. 

In Zeiten knapper IT-Ressourcen wird Vibecoding zum Turbo für die Digitalisierung, auch und besonders in KMUs. 

Allerdings: Wie so viele KI-Anwendungen ist auch Vibe Coding limitiert. Wieso (und wie man trotzdem Tage oder Wochen an Entwicklungszeit spart), das steht hier bei uns im Blog.

Drei Gründe für die disruptive KI-Akademie

Sofort nutzbares Praxiswissen und wöchentlich neue Kurse
DSGVO-konform und ISO-zertifiziert

Plattform in Ihrem Corporate Design

Eine Hand hält ein Smartphone, auf dem Bildschirm ist ein Kurs von der KI-Akademie zu sehen.

Und was heißt das für 2026?

Der Einsatz von Profis auf ihrem Gebiet wird sich deutlich konzentrieren auf wenige Schlüsselpositionen. Aufgabe von Unternehmen ist es hier, genau zu überlegen, wo die Hebel des menschlichen, aber auch des KI-Einsatzes liegen und wo menschliche und KI-Tätigkeiten ineinandergreifen sollen:

Nicht alles muss zwingend automatisiert werden, vielmehr geht es um leistungsfähige, hybride Teams, in denen KI Routinen ausführt und Menschen die strategische Nuance, Empathie und ethische Komponenten besteuern. Mehr dazu weiter unten im Absatz …

KI wird Teil der Firmen-IT: RAGs, Copilot und Automatisierung

Wirklich Mehrwert stiften KI-Systeme im Unternehmen dann, wenn sie untereinander oder mit den Basis-Software-Anwendungen verschränkt werden. Bereits Standard ist die RAG-Technologie (kurz für „Retrieval Augmented Generation“), die KIs datenschutzkonform mit internen Unternehmensdaten füttert und so präzise, kontextbezogene statt generischer Antworten liefert. 

Führend ist dabei Microsoft Copilot: Als KI-Layer dient er als KI-Assistenz in jeder Office-App von Word bis Outlook, also dort, wo viele von uns sowieso täglich unterwegs sind. Googles KI-System Gemini hat inzwischen nachgezogen und bietet Nutzern der professionellen Workspace-Umgebungen die gleiche Technologie an.

Wer Software-Systeme verschiedener Anbieter verbinden möchte, etwa CRM, Mailsystem und ERP, der braucht eine Automatisierungs-Lösung, die die digitalen Brücken baut. Auch hier hat sich 2025 in der KI-Welt viel getan:

Tools wie Make.com oder n8n machen solche „Workflow-Automatisierungen“ auch ohne tiefe IT-Kenntnisse möglich. Warum GenAI im Zusammenspiel mit Automatisierungs-Tools oft viel mehr wert ist, haben wir dieses Jahr mehrfach bei uns im Blog thematisiert.

Und was heißt das für 2026?

2026 wird für (mittelständische) Unternehmen ein Fokusjahr: weg vom KI-Experiment mit Tools, hin zur Integration von KI in die Kernprozesse. Zugleich werden eingebettete KI-Funktionen in Standard-Software zusammen mit KI-Agenten zum neuen Normal. Viele Business-Anwendungen werden „AI-native“: KI-Funktionen sind nicht mehr Add‑on, sondern Kern des Produkts. 

Das zwingt Unternehmen dazu, sich mit Datenqualität, Berechtigungen und Prozessdesign neu und detailliert auseinanderzusetzen. Gerade die Strukturierung und Qualität der eigenen Daten wird 2026 ein ganz zentrales Thema für Firmen, um die Potenziale der neuen Technologien nutzen zu können.

Der EU AI Act: KI-Regulierung kommt im Unternehmen an

Und noch ein trockenes, aber wichtiges Thema zum Abschluss: Mit dem AI Act hat die EU schon 2024 einen umfassenden Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz etabliert. Das transnationale Gesetz ist das erste seiner Art und wird bis August 2027 Schritt für Schritt vollständig wirksam. 

Seit Februar 2025 gilt etwa für Unternehmen die Pflicht, ihre Mitarbeitenden zu trainieren, wenn sie KI im Arbeitsalltag einsetzen. Dazu gehört die technische Schulung, aber auch das Kennenlernen der Technologie-Risiken und wie man KI ethisch einsetzt. Auch wenn das KI-Gesetz inzwischen einigen Gegenwind von Unternehmen bekommt, die eine Überregulierung monieren, treten sukzessive neue Regeln in Kraft. Mehr dazu in unseren regelmäßig aktualisierten FAQs zum EU AI Act.

Und was kommt 2026?

Die KI-Regulierung in Europa wird sich weiterentwickeln. Aktuell erscheint es unwahrscheinlich, dass die EU an den geplanten Verschärfungen festhält. Gerade in den Bereichen Hochrisiko-KI und KI-Kompetenz dürften es Ausnahmen oder längere Übergangsfristen geben. Sehr wahrscheinlich hingegen ist, dass im August die Kennzeichnungspflicht für KI-Inhalte in Kraft tritt.

Auch eine intern wie extern lückenlose Dokumentation der eingesetzten KI-Systeme wird, nach aktuellem Stand, verpflichtend. Sprechen Sie uns gerne an.

Fazit: Was es braucht, damit Ihre KI-Projekte 2026 Erfolg haben

Bei all den Fortschritten, die Generative KI und mit ihr die Unternehmen, die sie einsetzen, 2025 schon gemacht haben – unsere Beratungspraxis zeigt auch: Viele Entscheider:innen ringen noch um einen konsolidierten Ansatz für eine sinnstiftende Implementierung der Technologie im eigenen Unternehmen. 

„Sinnstiftend” ist hier weniger esoterisch gemeint, als es klingen mag, und auf das Unternehmen als erfolgreichen Marktteilnehmer, das betriebswirtschaftlich sinnvoll handelt, bezogen. 

Der hier bereits mehrfach zitierte McKinsey-Report „The state of AI in 2025“ bestätigt unsere Erfahrungen: Neun von zehn Befragten gaben an, dass ihre Unternehmen zwar regelmäßig KI einsetzen – allerdings verläuft der Fortschritt laut den Befragten wenig strategisch und damit in wechselhaftem Tempo. KI-Tools seien zwar inzwischen weit verbreitet. Eine tiefe Implementierung in Arbeitsabläufe und Prozesse mit dem Ziel, Vorteile auf Unternehmensebene zu erzielen, fehlt laut den Erhebungen aber. 

Breite KI-Nutzung – einschließlich der zunehmenden Verbreitung von agentenbasierter KI – trifft also aktuell auf hartnäckige Wachstumsschwierigkeiten. Der Übergang von Pilotprojekten zur produktiven Skalierung ist in vielen Unternehmen noch nicht geschafft.

2026 müssen sich Unternehmen genau dieser Diskrepanz stellen und Antworten darauf finden. Vor allem braucht es eine klare KI-Strategie, die auf vier Pfeilern steht:  

  1. Leadership: Teams bestehen nicht mehr länger nur aus menschlichen Mitgliedern. Agentische KI wird zum Coworker und kann menschliche Arbeitskraft ersetzen oder wirksam ergänzen. Abläufe und Organisationsstrukturen daran anzupassen, ist wichtig, aber nicht die einzige Herausforderung. Es ist vielmehr an Management und Führungskräften, eine Vision für ein sich ständig weiter transformierendes Team aus Menschen und humanoider Technologie zu entwickeln, die die Motivation jedes Einzelnen fördert.
  2. Kultur: KI-Einsatz zieht Change-Prozesse nach sich, die geführt werden wollen: Veränderung macht vielen erst einmal Angst. Diese Ängste ernst zu nehmen und zu adressieren, ist Voraussetzung dafür, KI nachhaltig im Unternehmen zu etablieren. Ziel sollte sein, KI-Akzeptanz und -Experimentierfreude fest in den Köpfen der Mitarbeitenden und im Doing zu verankern.
  3. Training: Führungskräfte und Mitarbeitende müssen lernen, KI auch tatsächlich produktiv als Coworker zu nutzen. KI-Upskilling vollzieht nach zwei Jahren des Staunens und Ausprobierens einen massiven Shift:  Es geht nicht mehr um das Wissen, was KI alles kann, sondern darum, dass jeder von uns selbst mit KI arbeitet.
  4. Business Cases: Unternehmen brauchen eine klare KI-Roadmap mit priorisierten Use Cases, abgestimmt auf die Geschäftsziele, sowie ein Setup, das Rollen, Verantwortlichkeiten und Freigabeprozesse definiert. Dazu gehören eine passende technische KI-Infrastruktur, KI-Policy, ein Risikorahmen im Lichte des AI Act und Standards für Transparenz, Monitoring und Auditierbarkeit.

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Aktualisiert: Juli 2026

Ist Ihr Unternehmen auf die AI-Act-Schulungspflicht ab Februar 2025 vorbereitet?

  • Nächste Stufe des AI Acts tritt in Kraft: KI-Ausbildungspflicht ab
    Februar 2025
  • Der AI Act gilt für alle Unternehmen, die in der EU tätig sind
  • Die wenigsten sind vorbereitet, doch es gibt praxistaugliche Lösungen

Ab dem 2. Februar wird die nächste Stufe des EU-KI-Gesetzes, des sogenannten AI Acts, wirksam. Alle für Unternehmen wichtigen Fragen zum KI-Gesetz beantworten wir in einem zweiten Blogbeitrag – hier gehen wir auf zwei neue Regeln, die ab sofort jedes Unternehmen in Deutschland betreffen:

  1. „Hochrisiko”-KI-Lösungen sind verboten.
  2. Sie müssen ihre Mitarbeitenden unterstützen, die nötigen Kompetenzen im Umgang mit zu besitzen.

Der erste Punkt betrifft nur wenige Unternehmen, hier handelt es sich um KI mit „unannehmbarem Risiko“ wie Social Scoring. Der zweite Punkt hingegen geht alle Firmen an – und die allermeisten sind überhaupt nicht vorbereitet: Bisher hat erst einer von fünf Betrieben umfassende Ausbildungskonzepte aufgesetzt, wie eine aktuelle Umfrage des Bitkom unter deutschen Unternehmen zeigt. Die Befragung bestätigt die Ergebnisse, die im Sommer auch unsere AI Readiness-Studie ergeben hat.

Der AI Act gilt für alle Unternehmen, die in der EU tätig sind

Den AI Act zu ignorieren, ist doppelt unklug: aus strategischer Perspektive, denn dass KI unser aller Arbeiten verändern wird, wird immer klarer. 70 Prozent der Menschen in Deutschland halten KI sogar für die einflussreichste Technologie in den kommenden zehn Jahren. Noch vor zwei Jahren lag der Anteil nur bei rund 40 Prozent, ermittelte der im Januar veröffentlichte „Bosch Tech Compass“.

Und eben auch aus juristischer, denn die EU ist streng: Laut AI Act (Artikel 3, Absatz 4) müssen alle Unternehmen, die in der EU tätig sind und ein KI‑System in eigener Verantwortung verwenden, wie zum Beispiel ChatGPT oder DeepL, das Gesetz einhalten. In der EU-Terminologie sind dies die „Deployer“ (Artikel, 3, 3). Die Vorgaben in puncto Ausbildung gelten also nicht nur, wie teilweise kolportiert, für Anbieter von KI-Technologie.

Ausnahmen gibt es demnach nur, wenn ein Deployer ein KI-System in nicht-beruflicher Tätigkeit verwendet – was natürlich bei den wenigsten Firmen der Fall ist. Den Zusatz „in eigener Verantwortung“ spezifiziert der AI Act zunächst nicht weiter. In der Auslegung des Gesetzes wird noch auf „deployers (…) in their role as data controllers“ verwiesen. Allerdings ist auch das keine wirkliche Einschränkung, da Firmen in den meisten professionell genutzten Systemen ihre Daten selbst kontrollieren.

„Die meisten Entscheider:innen, mit denen wir sprechen, haben schlichtweg nicht mitbekommen, dass der AI Act in so elementaren Bereichen bereits so schnell greift“, sagt disruptive-Gründer Timm Rotter. „Sie haben vage von diesem KI-Gesetz gehört, mehr aber auch nicht.“

Viele Unternehmen sind noch auf dem Stand des „neugierigen Promptens“

Das passt zu einem weiteren Ergebnis der AI Readiness-Studie von disruptive, dass nämlich 80 Prozent der Mitarbeitenden ihre eigenen Firmen noch als ganz oder überwiegend unreif in Sachen KI einstufen. „Die meisten haben zwar einzelne Tools angeschafft und erste Pilotprojekte gestartet – was aber fehlt, das sind Business Cases, bei denen GenAI nachweislich hilft, Geld zu sparen oder Geld zu verdienen“, erklärt der disruptive-Chef. „Und da es ohne Business Cases schwierig ist, eine spezifische KI-Ausbildung anzubieten, machen viele Unternehmen zunächst einmal – nichts.“

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Dass der AI Act eine Blackbox ist, daran trägt auch die deutsche Politik Mitschuld: Sie hat die nötigen Vorbereitungsmaßnahmen für Unternehmen bisher kaum kommuniziert – vermutlich auch, weil das deutsche KI-Gesetz, das den AI Act auslegen soll, in halbfertigen Zustand mit der Ampel auf der Strecke geblieben ist.

Eine Ausrede für Unternehmen ist dies allerdings nicht: Als EU-Verordnung ist der AI Act in jedem Mitgliedsland direkt anwendbares Recht, selbst wenn ein Umsetzungsgesetz und eine klare nationale Zuständigkeit noch fehlen.

Das wichtigste Gebot für Unternehmen: „Gebt euch erkennbar Mühe“

Beim Thema KI-Ausbildung bleibt das EU-Gesetz recht vage und nennt keine klaren Volumina oder Inhalte. Ihren Verpflichtungen können Unternehmen schon dadurch nachkommen, dass sie sich erkennbar bemühen, ihre Mitarbeitenden passend zu den Einsatzfeldern von KI fortzubilden. „To their best extent“, nennt es die EU in Artikel 4 des AI Acts.

Auch ist es nicht Aufgaben der Unternehmen allein, für AI Literarcy zu sorgen, sondern sie haben nur eine unterstützende Aufgabe bei der Kompetenzvermittlung. Dies hat die EU in einer AI-Act-Novelle („Omnibus-Richtlinie“) 2026 spezifiziert.

Dabei sollte eine KI-Ausbildung laut AI Act:

  1. dem Vorwissen der einzelnen Mitarbeitenden entsprechen. „One-Size-Fits-All“-Ausbildungen, wie sie aktuell oft als Soforthilfe angepriesen werden, sind ineffizient. 
  2. die jeweils genutzte Technologie im Blick haben.
  3. zu den beruflichen Anforderungen passen.

Ganz wichtig wird sein, die Maßnahmen gut zu dokumentieren – die DSGVO lässt grüßen.

Ein Beispiel: Eine Beratungsfirma nutzt Generative KI zur Textarbeit und zum Research. Die Schulungspflicht gemäß AI Act würde daher für alle Mitarbeitenden gelten, die entweder eine der beiden Tätigkeiten ausüben oder aber deren Ergebnisse verarbeiten. Und sie sollte Tool-Kenntnis zu KI-Werkzeugen wie Chatbots umfassen, ebenso Grundwissen zur Funktionsweise von Large Language Models im Allgemeinen, Risiken wie Halluzinationen und rechtliche Grundlagen. Eine Ausbildung zum Einsatz von Video-KI hingegen wären in diesem Fall sicherlich nicht verpflichtend – weil das aktuell kein existierender Anwendungsfall ist.

Und Unternehmen tun nicht allein wegen des AI Acts gut daran – wie sich am Beispiel besagter Beratungsfirma zeigen lässt. Das Unternehmen soll eine Markteintrittsstrategie entwickeln. Der für das Projekt zuständige Partner verlässt sich beim Research, ob der Kunde Markt A oder B angehen soll, auf die Ergebnisse der KI. Die Expansion scheitert krachend, und bei der Aufarbeitung kommt raus, dass die KI halluziniert hat. Dem Kunden ist ein Schaden entstanden. Vor Gericht würde hier das Verschuldenprinzip gelten.

Die Beratung haftet also nur, wenn sie auch schuldhaft gehandelt hat. Hat sie ihre Consultants also nicht über die Risiken im Umgang mit Chatbots aufgeklärt, kann es sein, dass sie schadenersatzpflichtig ist. Hat sie das hingegen getan und auch klare KI-Guidelines aufgestellt, könnte die Firma den jeweiligen Mitarbeiter selbst – zumindest teilweise – in Haftung nehmen oder zumindest disziplinarisch abmahnen.

Es braucht skalierbare, digitale Lernmöglichkeiten – sonst wird GenAI-Lernen für Unternehmen zu teuer und zu langsam

Zugleich muss eine sinnvolle KI-Ausbildung zum beruflichen Alltag passen. In den vergangenen zwei Jahren haben Firmen vor allem auf Präsenzformate oder Live-Meetings gesetzt. Sicherlich zurecht, da sich solche Sessions gut eignen, um Engagement auf- und Berührungsängste abzubauen. Allerdings zeigt die Entwicklung gerade im Bereich GenAI, dass sie allein nicht das Rückgrat einer Ausbildung bilden können: 

„Als Auftakt sind sie oft genau das richtige Format, weil sie Verbindlichkeit ausdrücken und die Motivation im Team stärken“, bestätigt Rotter aus der Erfahrung von zwei Jahren KI-Beratung. „Dauerhaft aber beanspruchen sie zu viel Zeit, und die Gefahr ist groß, nicht allen Teilnehmer:innen gerecht zu werden, wenn die Wissensstände in den Gruppen zu unterschiedlich sind.“ 

Zudem passiert im Bereich GenAI so schnell so viel Neues, dass man nicht mit einem Kurs ausgebildet ist, wie vielleicht beim Thema Korruptionsbekämpfung der Fall.

Umso wichtiger sind digitale Angebote mit regelmäßigen, modularen Formaten, die die Teilnehmerinnen dann nutzen können, wenn sie Muße zum KI-Lernen haben. Das kann im Zug auf dem Weg zum Kunden oder auf der heimischen Couch sein. Auf diese unterschiedlichen Anwendungsfälle muss sich die GenAI-Ausbildung einstellen. Genau das leistet unsere „disruptive KI-Akademie“.

„Das Tolle ist: Die Motivation der meisten Lernenden ist riesig, weil sie bei ersten eigenen Versuchen gesehen haben, dass ihnen KI viel Arbeit abnimmt“, sagt Rotter. „Dieses Momentum sollten Unternehmen jetzt nutzen, dann schlagen sie zwei Fliegen mit einer Klappe: Sie erfüllen die EU-Anforderungen und stärken ihre Wettbewerbsfähigkeit. Denn eines dürfte inzwischen klar sein: Es wird nicht KI sein, die uns die Jobs wegnimmt. Vielmehr werden die KI-Anwender:innen diejenigen abhängen, die nicht mit KI arbeiten.“

Hinweise:

  • Dieser Text über den AI Act für Unternehmen basiert auf gründlichen Recherchen und Gesprächen mit Expert:innen, ist aber keine belastbare juristische Bewertung. Wir übernehmen keine Haftung für eventuelle Fehleinschätzungen. Beachten Sie zudem, dass es sich beim AI Act um ein laufendes Gesetzgebungsverfahren handelt. Änderungen an den genannten Anforderungen sind möglich.
  • In einer vorigen Version des Beitrages war die Rede von Strafen, die bei Verstößen gegen die Verpflichtung, AI Literarcy zu vermitteln. gelten. Eine 2026 überarbeitete Version des AI Act nimmt Verstöße dieser Art im Strafenkatalog (Art. 99) jedoch explizit aus. Daher haben wir dies angepasst. Ebenso ist der Hinweis neu, dass Unternehmen nur noch eine unterstützende Aufgabe bei der Kompetenzvermittlung haben und keine alleinige.

Bildquelle: Midjourney/disruptive

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Zum Wochenstart hier ein neues Kapitel in der Debatte darüber, wann die KI den Menschen endgültig überflügeln dürfte: Zwei prominente Experten haben ehrgeizige Zeitpläne vorgestellt, bis wann „Allgemeine Künstliche Intelligenz“, kurz AGI, oder „Allgemeine Super-Intelligenz“ (ASI) erreicht sein könnte. 

Warum ist das ganze interessant? Zum einen, weil einer der Akteure Sam Altman (Bild) ist – als CEO von ChatGPT-Erfinder OpenAI der Betreiber des leistungsfähigsten GenAI-Modells. Zum anderen, weil es zuletzt eher so schien, als würde die KI-Evolution an Fahrt verlieren. Die Fortschritte in der Entwicklung großer Sprachmodelle waren erkennbar geringer als in den Ausbaustufen zuvor – etwa von ChatGPT 4 zu 4o.

Das neueste ChatGPT-Modell „Orion“, das OpenAI gerade entwickelt, wird bereits entsprechend kritisiert, obwohl es noch nicht einmal auf dem Markt ist.

Altman: Alle wissenschaftlichen Durchbrüche für AGI sind da

OpenAI-Chef Altman sagte in einem Interview am US-Gründerzentrum „Y Combinator“ allerdings, er erwarte, dass AGI bereits 2025 Realität werden könnte. Wer viel Zeit hat, hier gibt es den Talk als 45-minütigen Podcast:

Er betonte, dass der technologische Weg klar vor uns liege und keine grundlegenden wissenschaftlichen Durchbrüche mehr erfordere. Es ginge eigentlich „nur noch“ um Ingenieurarbeit. So klar hatte sich Altman bisher noch nie positioniert.

Eine ähnliche Vision teilte neulich Dario Amodei, CEO des OpenAI-Konkurrenten Anthropic: Der mögliche Zeithorizont für AGI laut ihm ist, wenn alles klappe, das Jahr 2026.

Was an der AGI-Debatte für uns wichtig ist

Für unsere tägliche Arbeit mit GenAI ist die Debatte um die Superintelligenz zweitrangig, weil die Systeme für fast alle Aufgaben leistungsfähig genug ist. Eher fehlt es zurzeit an Rechenkapazität.

Interessant ist die Diskussion allerdings aus Gründen der Regulatorik, da sich die Frage stellt, wie streng wir Menschen eine mögliche Superintelligenz kontrollieren müssen – wenn wir sie überhaupt akzeptieren.

Weltweit warnen Forscher seit langem davor, AGI zu entwickeln – viele fordern sogar ein Verbot entsprechender Experimente. Hauptgrund sei die Unreife von uns Menschen, sagte etwa Holger Hoos, Professor an der RWTH und einer der wichtigsten deutschen KI-Experten, bereits vor einem Jahr in einem Videotalk: Wenn wir AGI jetzt erreichten, „dann sind wir als Gesellschaft nicht bereit, damit auch nur annähernd verantwortungsvoll umzugehen.“ 

Unklar ist, ob eine AGI in Europa überhaupt zugelassen würde: Die EU hat zumindest mit dem AI Act bereits ein sehr umfassendes Gesetzeswerk geschaffen, mit dem KI-Lösungen verboten werden können, die gegen Grundrechte verstoßen, und daher ein inakzeptables Risiko für Menschen darstellen würden.

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Wenn das KI-Jahr 2023 von ChatGPT dominiert worden ist, wird 2024 diese Rolle der „Copilot“ übernehmen. Noch steckt Microsofts KI-Technologie zwar in den Kinderschuhen. Wir sind aber überzeugt, dass der Copilot für KI-basiertes Arbeiten in Unternehmen wichtiger werden wird als alle Tools bisher

ChatGPT und Co. haben das Bewusstsein geweckt, wie schnell sich die Arbeitswelt durch Generative KI verändert – der Copilot hingegen wird das technologische Rückgrat dieser Veränderung sein. Das liegt an vier Dingen:

  1. am Anbieter: Microsoft ist Konzernstandard in der westlichen Welt. Das Unternehmen steht für IT-Sicherheit – angesichts der Kritikpunkte an KI ein Riesenvorteil
  2. an der Grundidee: Mit Copilot wird KI zum vollwertiger Büroassistenten, der nicht nur auf allgemeines Wissen, sondern auf individuelle Unternehmensdaten zugreifen kann.
  3. an den Sicherheitsstandards: Copilot löst eine der größten Schwächen der meisten GenAI-Tools: Er entspricht gängigen Datenschutz- und Compliance-Regeln – auch der DSGVO. Wir erleben bei Kunden von uns jetzt schon, dass IT- und Legal-Abteilungen, die die ChatGPT-Nutzung bisher untersagt hatten, die Microsoft-Lösung problemlos durchwinken. Im Herbst hatten wir hier im Blog bereits mehr zu Datenschutz und Copilot geschrieben.
  4. am Leistungsumfang: Copilot ist ein eigenständiger KI-Chatbot, zudem aber eine tool-übergreifende Technologie. Mit ihr zieht GenAI in diverse Microsoft-Programme ein – wie PowerPoint, Teams, Word, Outlook und Excel. Und das jeweils mit den Funktionen, die zum jeweiligen Programm passen.

Das leistet der Copilot in Excel

Wir testen Microsofts KI-Tool Copilot seit Herbst 2023. Am weitesten ist die Technologie in Excel – weil sie bei der Datenverarbeitung, -visualisierung und -interpretation unterstützt. Unser Screencast zeigt einige Cases:

Falls Sie gestutzt haben beim Intro, hatten Sie Recht: Der Referent ist nicht real, sondern ein Avatar unseres Geschäftsführers, erstellt im KI-Tool „HeyGen“.

Allerdings hat das Können des Copiloten Grenzen: Auffällig ist, dass …

  • die „Tagesform“ stark schwankt. Immer wieder kommt es vor, dass Abfragen, die gestern funktioniert haben, heute zu den für KI-Tools typischen Fehlermeldungen führen („Dafür bin ich nicht ausgelegt …“).
  • Copilot auf Deutsch geschrieben Prompts deutlich schlechter versteht als englische
  • die Technologie nicht wirklich mitdenkt. Bei Interpretationsaufgaben liefert sie eine mögliche Auswertung – aber nicht den Hinweis, dass es verschiedene Ansätze geben könnte und vielleicht ein eher ungewöhnlicher hilfreich sein könnte. Typisch KI: Sie gibt die wahrscheinlichste Antwort, nicht unbedingt die individuell passende. Beziehungsweise tut sie letzteres nur, wenn man den Prompt entsprechend präzisiert.

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Das kann Microsofts KI-Tool Copilot in Word, PowerPoint und Teams

  • Word: Unspektakulär, aber hilfreich – so lässt sich die KI-Ergänzung in der Textverarbeitung beschreiben. Copilot hilft bei den gleichen Cases wie ChatGPT oder Googles Gemini, also bei Textbearbeitung und inhaltlicher Konzeption, beim Übersetzen und Redigieren. Gerade GenAI-Einsteiger:innen werden hiervon profitieren.
  • PowerPoint: Copilot-Werbevideos von Microsoft wie dieses verhießen 2023 Spektakuläres: Mit wenigen Klicks sollte man ein Textdokument, etwa ein Whitepaper, in eine PowerPoint-Präsentation umwandeln können – die KI würde die Inhalte entsprechend komprimieren, sortieren und auf Slides verteilen.
    Klingt gut, funktioniert allerdings unserer Erfahrung nach bisher nur rudimentär: Wenn Copilot PPTs im individuellen Kundendesign befüllen soll, zerschießt das Tool fast immer die Layouts. Die Bildauswahl wirkt wie einfallsloses Stock-Material. Und die Strukturen und Begrifflichkeiten sind sehr standardisiert: Warum hatte bisher jede Präsentation, die ich erstellt habe, eine „Tagesordnung“ – sogar die Zusammenfassung einer Social-Media-Studie? Fazit: Bisher ist Copilot in PowerPoint nicht wirklich professionell nutzbar – die Potenziale aber sind bemerkenswert.
  • Teams: Im Chat- und Messenger-Dienst von Microsoft hat das Tool sehr großes Potenzial. Angenommen, Sie kommen nach einer Woche zurück ins Büro und wollen nachvollziehen, welche wichtigen Themen intern diskutiert wurden. Aktivieren Sie Copilot und fragen Sie das Tool nach den wichtigsten Diskussionen, zu erledigenden Aufgaben oder Beiträgen von den für Sie wichtigen Personen. Unsere Tests dazu sind sehr überzeugend.
    Auch in Teams-Meetings ist die Technologie sehr hilfreich: Copilot schreibt in Echtzeit mit, erstellt Protokolle und sortiert Aufgaben. Wichtig: Bevor Sie den virtuellen Assistenten dazu schalten, brauchen Sie aus Datenschutzgründen das Einverständnis aller Meeting-Teilnehmer:innen.

Fazit: Microsofts KI-Tool Copilot wird zum Konzernstandard – daher sollten Unternehmen jetzt schnell sein

Die Technologie ist noch nicht ausgereift, aber die Geschwindigkeit in der KI-Entwicklung der vergangenen Monate hat gezeigt, wie schnell sich dies ändert. Die Integration von Copilot in Microsofts Standard-Software ist so schlüssig, und die Technologie kann – richtig eingesetzt – fast jeden Prozess schneller oder produktiver machen. Daher ist es nur eine Frage der Zeit, bis Copilot Konzernstandard sein wird.

Unternehmen, die jetzt schnell sind, werden gegenüber dem Wettbewerb Startvorteile haben. Als Auftakt empfiehlt sich ein abgrenzbares Pilotprojekt in einem Team, das bereits mit KI arbeitet – etwa in MarCom, HR oder Kundenservice. Gute Erfahrung haben wir in der Zusammenarbeit von Teams an unterschiedlichen Standorten gemacht, weniger gute im Finance-Bereich. Denn trotz der guten Ansätze in Excel und Teams gehen dort die Erwartungen der Menschen und die Expertise des Tools noch zu weit auseinander.

Sie führen Copilot im Unternehmen ein oder planen es? Wir beraten Sie und bilden Ihr Team aus
In unseren individuellen Workshops erhalten Einsteiger und Profis praktisch nutzbares Wissen, üben an passenden Use Cases den Umgang mit der neuen Technologie und erfahren wichtige Hintergründe. Wir schulen in deutscher und englischer Sprache. Senden Sie uns einfach eine kurze Nachricht!

Bildquelle: Midjourney/disruptive

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]]> Getty vs. Stability – Bildrechte und GenAI
Eine Illustration aus der Klage von Getty Images, die links ein Originalfoto und rechts ein ähnliches Bild (mit verwaschenem Getty-Wasserzeichen) zeigt, das mit Stable Diffusion erzeugt wurde. Bild: Getty/New York Times

Die Klage von Getty Images gegen Stability AI war ein richtungsweisendes Verfahren, das die steigenden Konflikte zwischen KI-generierten Inhalten und dem Urheberrecht thematisiert hat. Getty Images warf Stability AI vor, ohne Erlaubnis Millionen von Bildern aus ihrem Bestand für das Training des KI-Modells Stable Diffusion verwendet zu haben.

Diese Modelle, die auf „Bild-Scraping“ setzen, griffen demnach auf große Datenmengen zurück, um die KI darauf zu trainieren, visuell überzeugende Ergebnisse zu erzeugen. Das maschinelle Lernen in der Bild-KI basiert darauf, Muster, Stile und Inhalte aus bestehenden Bildern zu analysieren, was – so Getty – eine Verletzung des Urheberrechts darstellt, wenn die Nutzung ohne Lizenz geschieht.

Getty vs. Stability zeigt die Problematik der Bildrechte bei generativer KI

Generative KI-Modelle wie Stable Diffusion benötigen Milliarden von Bild-Text-Paaren, um Muster zu erkennen und auf Basis von Prompts neue Bildinhalte zu erzeugen. Stability AI greift für die Schulung auf frei verfügbare Bilder im Internet zurück, was in der Praxis aber eine rechtliche Grauzone darstellt.

Ohne explizite Einwilligung der Urheberinnen und Urheber kann dies als Bildrechtsverletzung interpretiert werden, insbesondere wenn kommerzielle Interessen hinter der Verwendung stehen. Diese Vorgehensweise bringt zahlreiche Fragen nach den Rechten der Bildschöpfer und der Fairness in der Verwendung solcher Inhalte auf.

Getty Images sah seine Geschäftsgrundlage gefährdet

Getty Images, eine der größten Bilddatenbanken weltweit, argumentierte, dass Stability AI Bilder aus ihrem Bestand ohne Lizenz genutzt habe. Da Getty Images seine Bilder normalerweise lizenziert, sah das Unternehmen seine Geschäftsgrundlage gefährdet und verweist auf den Verlust potenzieller Einnahmen durch die unlizenzierte Nutzung.

Stability AI versuchte, die Klage im Schnellverfahren abweisen zu lassen, mit dem Argument, dass die Ansprüche nicht begründet seien. Der Versuch scheiterte jedoch, und der Rechtsstreit war bis Herbst 2024 noch nicht entschieden.

Ein weiteres „Beweisstück“: ein von Stable Diffusion generiertes Bild mit defektem Wasserzeichen. Bild: Getty Images

Die Auswirkungen auf die Branche

Sollte im Fall Getty vs. Stability AI die Bildagentur Erfolg haben, könnte dies gravierende Konsequenzen für die KI-Industrie haben. Trainingsdaten müssten möglicherweise lizenziert werden, was den Aufbau neuer Modelle kostspieliger und aufwendiger macht. Für Marketing- und Kommunikationsprofis ergibt sich daraus die Frage, wie Bildmaterial in ihren eigenen KI-Projekten rechtlich korrekt genutzt werden kann.

Sollten Sie an der Stelle auf den Hinweis zum AI Act warten, der dies alles regelt: Leider nein, denn hier handelt es sich zunächst um Urheber- und Nutzungsrechte – und die betrachtet das KI-Gesetz der Europäischen Union nur am Rande.

Der Fall Getty vs. Stability AI verdeutlicht die Notwendigkeit einer umfassenden Auseinandersetzung mit Bildrechten im Kontext von generativer KI und könnte als Präzedenzfall dienen, der den rechtlichen Umgang mit KI-generierten Inhalten künftig maßgeblich prägt.

Hinweis: Dieser Text basiert auf gründlichen Recherchen und Gesprächen mit Expert:innen, ist aber keine belastbare juristische Bewertung. Wir übernehmen keine Haftung für eventuelle Fehleinschätzungen. Beachten Sie zudem, dass es sich hier um einen laufenden Rechtsstreit handelt.

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