Was kann künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz findet zunehmend Anwendung in Geschäftsmodellen und Geschäftsprozessen. Muss sich jetzt jedes Unternehmen damit beschäftigen oder ist es nur eine Modeerscheinung?
“KI nutzen. MIt der IHK.” ist eine Video-Reihe mit 6 Beispielen von Anwendungen in Unternehmen aus Ostbrandenburg.
Entstanden sind die Video-Beiträge in Kooperation mit der Agentur Schlüsselszene des Märkischen Medienhauses Frankfurt (Oder).

Was ist Künstliche Intelligenz?

Alle reden über Künstlicher Intelligenz (KI) oder mit den englischen Worten Artifical Intelligence (AI) und oftmals versteht jeder etwas anderes darunter. Wie bei vielen Themen ist eine klare Definition von KI nicht so einfach. Ein vereinfachter Erklärungsversuch geht davon aus, dass unter KI in der Regel Computersysteme gemeint sind, die teilweise oder ganz autonom agieren, lernfähig sind, über reine Automatisierungsaufgaben hinausgehen und die menschliche Intelligenz zumindest in Teilen simulieren können. Dabei gibt es nicht die eine künstliche Intelligenz sondern eine vielzahl von unterschiedlichen KI-Systemen mit unterschiedlichen Fähigkeiten.

Fragt man eine KI, die bereits jetzt Bestandteil von Suchmaschinen geworden sind so erhlt man die folgende Antwort:
KI-Systeme analysieren ihre Umgebung, abstrahieren relevante Informationen und treffen Entscheidungen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen, regelbasierten Systemen können sich KI-Systeme eigenständig anpassen und aus großen Datenmengen lernen. (Gemini, google, 30.10.2025)
Dabei kann man folgende grundlegende Funktionen unterscheiden:
  • Generative KI kann eigenständig neue Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder Programmiercode erzeugen, basierend auf den Daten, mit denen sie trainiert wurde.
  • Maschinelles Lernen (Machine Learning) ist ein wesentliches Teilgebiet der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, ohne explizit dafür programmiert zu werden.
  • Deep Learning ist ein Spezialgebiet des maschinellen Lernens, das tiefe neuronale Netze nutzt, um komplexere Aufgaben zu lösen, wie zum Beispiel die Verarbeitung von Bildern und Sprache.
  • Symbolische KI basiert auf menschlichem Wissen und logisches Denken, welches durch menschenlesbare Symbole, Texte und Regeln repräsentiert wird. Dadurch sind diese KI-Systeme besonders gut für Anwendungsfälle geeignet, bei denen Transparenz, präzise Logik und nachvollziehbare Entscheidungswege entscheidend sind.
Die KI-Tools sind in vielen Anwendungsfällen sehr hilfreich und unterstützen zunehmend bei Alltagsaufgaben in Unternehmen. Dieser Trend wird sich in den nächsten Jahren noch verstärken. Neben den vielen Vorteilen gibt es auch entsprechnde Risiken zu beachten. Das hat auch die Europäiche Union bereits erkannt und seit dem 02.02.2025 gilt auch in Deutschland der AI Act.

Was müssen Unternehmen durch den AI Act seit Februar 2025 beachten?

Der AI Act ist im Grunde eine Produktsicherheitsverordnung. Er will möglichst eine umfangreiche Nutzung erlauben aber den Menschen vor Gefahren schützen. Dementsprechend muss der Einsatz und die Entwicklung von KI-Anwendungen vorher von Menschen eingeschätzt und den richtige Umgang geschult werden.

Um den Anforderungen des AI Act gerecht zu werden, müssen Unternehmen je nach Rolle (Anbieter, Importeur, Nutzer) und dem Risikoniveau des jeweiligen KI-Systems eine Reihe von Schritten befolgen. Der Prozess beginnt mit einer Bestandsaufnahme und einer Risikobewertung und mündet in fortlaufende Überwachung und Dokumentation.
Insbesondere Hersteller und Nutzer eigener KI-Tools sollten die folgenden Schritte beachten, um gesetzeskonform zu agieren.
  1. Inventar aller KI-Systeme anlegen
    Erstellen einer umfassenden Liste aller KI-Systeme, die Ihr Unternehmen entwickelt, anbietet, importiert oder professionell nutzt. Diese Bestandsaufnahme ist die Grundlage für die weiteren Schritte und die Risikobewertung.
  2. Risikoklassifizierung der KI-Systeme
    Der AI Act folgt einem risikobasierten Ansatz, der die Pflichten eines Unternehmens festlegt, je nachdem welches Risiko von einer KI-Anwendung ausgeht. Dabei wird nach 4 Risikoklassen unterschieden.

    (A) Unannehmbares Risiko: Dazu zählen KI-Systeme, die eine klare Bedrohung der menschlichen Grundrechte darstellen (z. B. Social Scoring oder die Emotionserkennung). Diese sind in der EU verboten und dürfen nicht am Markt angeboten werden.

    (B) Hohes Risiko: Systeme mit hohem Risiko sind solche, die erhebliche Gesundheits-, Sicherheits- oder Grundrechtsrisiken bergen (z. B. in der Medizin, im Transportwesen oder bei der Personalauswahl). Diese unterliegen strengen Beurteilungs und Nachweispflichten.

    (C) Systemisches Risiko: KI-Syseme für allgemeine Zwecke mit systemischem Risiko erweitern die Betrachtung aller Branchen und Staaten. Diese müssen zusätzliche Pflichten erfüllen, um die systemischer Risiken und Cybersicherheitsrisiken zu begrenzen. Hierzu zählen unter anderem die massive Verbreitung von Falschinformationen oder der Mißbrauch für Cyberangriffe.

    (D) Begrenztes oder geringes Risiko: Für diese Risikogruppe, in welcher eine vielzahl der bereits bekannten KI-Systeme zählen, gelten geringere Transparenzpflichten. Die Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten ist aber zu beachten.
  3. Compliance-Plan für Hochrisiko-KI-Systeme
    Wenn Ihr Unternehmen ein Hochrisiko-KI-System anbietet oder professionell nutzt, müssen Sie einen umfassenden Compliance-Plan umsetzen.

    Risikomanagementsystem: Identifizieren, bewerten und mindern von potenzielle Risiken während des gesamten Lebenszyklus des Systems

    Konformitätsbewertung: Vor der Markteinführung muss eine Bewertung durchgeführt werden, um die Übereinstimmung mit den EU-Standards zu bescheinigen.

    Qualitätsmanagementsystem: Sicherstellung der Qualität des Entwicklungsprozesses und Kontrolle der Nutzung sowie Weiterentwicklung.

    Daten-Governance: Es muss dafür gesorgt werden, dass eine hohe Qualität der Trainingsdaten zur Verfügung steht, um Diskriminierung oder Fehler zu vermeiden.

    Technische Robustheit und Sicherheit: Gewährleistung von Genauigkeit, Robustheit und Cybersicherheit des Systems.

    Menschliche Aufsicht: Systementwurf so, dass eine wirksame menschliche Überwachung möglich ist.

    Transparenz und Dokumentation: Erstellung von detaillierten technischen Dokumentationen, Anweisungen zur Verwendung und Nachweisführung in Protokollen.
  4. Transparenzpflichten für alle KI-Systeme
    Die Anforderungen des AI Act gelten nicht nur für Hochrisiko-Systeme. Alle Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Anwendungen transparent sind.

    Transparenz gegenüber den Nutzern: Information der Nutzer, wenn sie mit einem KI-System interagieren, beispielsweise durch Labels oder Hinweisen.

    Kennzeichnung von Inhalten: KI-generierte Inhalte sollten eindeutig gekennzeichnet sein. Beispiel "Diese Seite wurde mit Unterstützung von KI-Tools erstellt."
  5. Governance und Organisation
    Die Einhaltung des AI Act erfordert interne Strukturen und Prozesse.

    Governance-Frameworks: Implementieren von robusten Prozesse für die Verwaltung der KI-Systeme.

    Schulung der Mitarbeiter: Pflicht zur Weiterbildung von Mitarbeitern zu den Anforderungen des AI Act und den spezifischen Risiken der eingesetzten KI-Systeme

    Ressourcenzuweisung: Alle notwendigen Ressourcen zur Einhaltung des AI Act und der Überprüfung der Vorschriften sind zur Verfügung zu stellen.
  6. Kontinuierliche Überwachung
    Die Compliance endet nicht mit der Markteinführung.

    Post-Market-Monitoring: kontinuierliche Überwachung der Systeme , um neue Risiken zu erkennen und zu mindern.

    Melden von Zwischenfällen: Schwerwiegende Zwischenfälle mit KI-Systemen sind den zuständigen Behörden zu melden.
  7. Zusammenarbeit und Überprüfung

    Regelmäßige Aktualisierung: Informiert bleiben über die neuesten Entwicklungen und Leitlinien zum AI Act

    Überprüfung durch Behörden: Bei Bedarf ist den Behörden die Einhaltung der Vorschriften nachzuweisen.

    Welche Behörde diese Aufgabe in Deutschland übernehmen wird ist noch nicht festgelegt. Quelle:
    https://www.bfdi.bund.de/DE/Fachthemen/Inhalte/Technik/KI-Verordnung.html

Chancen und Risiken der Künstlichen Intelligenz

Die meisten Unternehmen aus Ostbrandenburg werden wahrscheinlich keine eigenen KI-Lösungen bauen und sind eher Nutzer bereits angebotener KI Lösungen. Somit reduzieren sich viele Anforderungen aus dem AI Act auf ein erträgliches Maß. Wie beim Autofahren muss man die Verkehrsordnung kennen, das Auto in Schuss halten und wenn was passiert den Schaden regeln.
Die Chancen liegen aktuelle in der Nutzung von Text-, Bild-, Video- und Spracherkennung. Die Unterstützungen liegen meistens im Bereich Marketing zum Beispiel bei der Erstellung von Flyern, Webseiten oder Präsentationen. Aber auch in der Zusammenfassung großer Texte, bei der Ideengenerierung in Strategieprozessen oder bei der Neuproduktentwicklung sind KI-Tools hilfreich.
Kritik und Risiken finden sich insbesondere im Kontext ethischer und gesellschaftlicher Fragen sowie im Zusammenhang mit der zukünftigen Arbeitsgestaltung oder Versicherungsfragen. So wird vor autonomen Waffensystemen gewarnt, Opferauswahldiskussionen in konstruierten Verkehrssituationen bei autonom fahrenden Fahrzeugen geführt oder eine Welt ohne Arbeit prognostiziert. Fest steht, dass KI-Systeme eine Reihe menschlicher Arbeit übernehmen werden. Hierbei ist jedoch zwischen dem tatsächlichen Ersetzen von kompletten Arbeitsplätzen und der fast normalen Veränderung bestimmter Arbeitsfelder zu differenzieren.

Beispielhafte Anwendungen in Unternehmen

Unter dem Slogan KI nutzen! Mit der IHK. haben wir 2025 einige Unternehmen aus Ostbrandenburg mit einem kurzen Video porträtiert. Die folgenden Links führen zu den Videos auf Youtube.
Haben Sie eine spannende KI-Anwendung? So melden Sie sich gerne bei Jens Jankowski für ein Porträt. (Kontaktdaten siehe oben)
Zusätzlich bietet die nachfolgende Tabelle weitere Impulse für KI-Anwendungen:
Analyse des Kundenverhaltens
Erkennung bislang unbekannter Muster im Verhalten abgewanderter Kunden. Ableitung eines Modells zur Früherkennung abwanderungswilliger Kunden.
Produktempfehlungen für Kunden
Analyse von Mustern in umfangreichen Bestellungen/Warenkörben von Kunden, die über offensichtliche Zubehörteile oder ähnliche Produkte hinausgehen. Ableitung von entsprechenden Empfehlungssystemen (online oder als Anwendung für Vertriebsmitarbeiter).
Erkennung von Fehlern in Prozessen
Suche nach Mustern im Vorfeld von Störungen, zum Beispiel in Produktionsanlagen oder manuellen Abläufen. Ableitung von Methoden zur besseren Prognose von Fehlern.
Services mit Chatbots
Nutzung vorhandener Telefondienste - Erkennung der Stimmungslage von Anrufern oder in Nachrichten. Ableitung von Maßnahmen zur Priorisierung oder gezielten Weiterleitung an Servicemitarbeiter.
Sprachassistenten
Vereinfachung der Bedienung mittels natürlicher Spracheingaben. Einbindung von Sprachassistenten in Produkte aller Art, Verknüpfung mit anderen Produkten und Services. Simultanübersetzungen
Beratungs-Systeme
Trainieren eines Systems anhand des bislang aufgebauten Beratungswissens. Verlagerung eines Teils der Beratung beispielsweise in Online-Anwendungen durch Chatbots.
Autonome Fahrzeuge und Maschinen
Entwicklung oder Mitwirkung bei der Entwicklung autonomer Autos, Schiffe, Bahnen und Flugzeuge, Komponenten oder zugehöriger Services für (Nutz-)Fahrzeuge, Drohnen oder (fahrende) Maschinen aller Art.

Onlinekurs zu KI-Grundlagen Elements of AI www.elementsofai.de

Teil 1: Die Einführung in die KI ist ein kostenloser Online-Kurs für alle, die lernen möchten, was KI ist, was mit KI möglich (und was nicht) ist und wie es sich auf unser Leben auswirkt - ohne komplizierte Mathematik oder Programmierung.
Teil 2: Mit Building AI werde Algorithmen vorgestellt, die das Erstellen von KI-Methoden ermöglichen. Um den größten Nutzen aus dem Kurs zu ziehen, sind einige grundlegende Programmierkenntnisse in Python empfehlenswert.
Das Mittelstand-Digital Zentrum Spreeland und das Digitalwerk Werder können bei der Einführungen von KI-Anwendungen unterstützen. Zusätzlich bieten sie Workshops und Veranstaltungen zum Thema KI an.

Politische Prozesse: KI in Deutschland und in Brandenburg

Mit der KI-Strategie der Bundesregierung www.ki-strategie-deutschland.de (Nov 2018) wird das Ziel verfolgt, Deutschland und Europa zu einem führenden KI-Standort zu machen und so zur Sicherung der künftigen Wettbewerbsfähigkeit beizutragen. Die verantwortungsvolle und gemeinwohlorientierte Entwicklung und Nutzung von KI steht dabei ebenfalls im Mittelpunkt, um die politischen, ethischen, rechtlichen und kulturellen Fragen mit zu klären. Die Forschungslandschaft soll gestärkt, zusätzliche Professuren eingerichtet sowie KI-Kompetenzzentren vernetzt werden. Verschiedene Förderprogramme auf Bundesebene adressieren zudem explizit KI oder deren Teildisziplinen.
In Brandenburg gibt es seit November 2018 die Zukunftsstrategie Digitales Brandenburg und seit 2022 eine KI Strategie für die Wirtschaft.