In den vergangenen 3 bis 5 Jahren erlebte die Digitalisierung einen rasanten Aufschwung. Durch die neuen Rahmenbedingungen kann Artificial Intelligence jetzt sein volles Potenzial entwickeln und nimmt daher rasant Fahrt auf. Wir unterstützen Ihr Unternehmen bei einem bewussten und transparenten Umgang, damit Sie die weitreichenden Möglichkeiten, die AI bietet, zu Ihrem Vorteil nutzen können und dabei gleichzeitig mögliche Risiken im Auge behalten.
Zahlreiche Unternehmen und ihre Mitarbeiter:innen setzen bereits auf Artificial Intelligence, um die Produktivität zu steigern oder komplexe Arbeiten zu erleichtern. Diese Dynamik hat zu einer rasanten Integration von AI- und GenAI-Technologien in den täglichen Arbeitsablauf geführt.
Die zunehmende Verbreitung von AI-Technologien kann auf einige der folgenden Entwicklungen der letzten Jahre zurückgeführt werden:
AI kann dazu beitragen, bisher unentdeckte Wege zu finden, um Mehrwert für ein Unternehmen zu schaffen. Artificial Intelligence nutzt dafür die folgenden sechs Hebel:
Die Beispiele oben zeigen, dass AI einen immensen Mehrwert für ein Unternehmen schaffen kann. Wir helfen Ihnen, dieses Potenzial optimal zu nutzen. Starten Sie mit uns Schritt für Schritt Ihre Reise in die Welt der Artificial Intelligence:
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
EU AI Act
Beim EU AI Act handelt es sich um eine umfassende Verordnung über Artificial Intelligence sowie den Risiken und Pflichten, die mit der Nutzung von AI verbunden sind. Die Verordnung wurde im 1. Halbjahr 2024 von allen 27 EU-Mitgliedsstaaten beschlossen und am 12. Juli 2024 im europäischen Amtsblatt veröffentlicht.
Der EU AI Act gilt für die Entwicklung, das Inverkehrbringen, die Inbetriebnahme und die Verwendung von AI-Systemen in der EU. Die Verordnung verfolgt dabei einen risikobasierten Ansatz und unterscheidet drei Kategorien von AI-Systemen:
Gefährdungs- und Risikopotenzial von AI-Systemen*
Je nach Kategorie legt der EU AI Act nicht nur unterschiedliche Fristen für die Umsetzung fest, sondern definiert auch die jeweiligen Strafen bei Verstößen. Verbotene AI-Praktiken dürfen bereits 6 Monate nach Inkrafttreten des EU AI Acts nicht mehr angewendet werden. Bei Missachtung des Verbots drohen Strafen von bis zu 35 Mio. € oder 7 % des weltweiten Jahresumsatzes.
Darüber hinaus werden bei Verstößen gegen die Transparenzpflichten bestimmter AI-Systeme oder bei Verletzung der Pflichten für Hochrisiko-Systeme erhebliche Bußgelder fällig. Diese können bis zu 15 Mio. € oder 3 % des weltweiten Jahresumsatzes betragen.
Wir bei Deloitte haben ein Rahmen entwickelt, der Unternehmen dabei hilft, ihren Einsatz von Artificial Intelligence nach ethischen Grundlagen einzuordnen. Wir bieten Ihrem Unternehmen einen Weg, bereits jetzt proaktiv mit ethischen Fragen und möglichen regulatorischen Vorschriften, wie z.B. dem EU AI Act, umzugehen.
Es geht nicht um Menschen gegen Maschinen, sondern darum das Potenzial von Maschinen sicher und transparent zum Vorteil der Menschen zu nutzen.
Im richtigen Rahmen verwendet, ist AI ein effektiver Hebel für Innovation und Wachstum. Wir helfen Unternehmen, diesen Rahmen sicher, regelkonform und transparent zu gestalten.
Christa Janhsen, Partnerin | Risk Advisory
Das verstehen wir unter den Begriffen AI, Gen AI, DS, ML oder DL
Artificial Intelligence (AI)
Die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die die menschliche Intelligenz simulieren, wie Datenverarbeitung, Robotik und Problemlösung.
Generative AI (Gen AI)
Generative AI ist eine hochentwickelte Untergruppe der AI, die Modelle mit großer Anzahl von Parametern verwendet, um Daten in einer Vielzahl von Modalitäten zu erstellen.
Data Science (DS)
Ein Ansatz zur Erreichung von AI, der Daten nutzt oder auf sie einwirkt. Dazu gehören Statistik und allgemeine Modellbildung.
Machine Learning (ML)
ML trainiert Modelle zur Erkennung und Vorhersage von Mustern auf der Grundlage von durch Menschen verarbeiteten Daten, anstatt sich auf fest kodierte Regeln zu verlassen.
Deep Learning (DL)
DL ist ein leistungsstarkes und fortschrittliches ML-Paradigma, das neuronale Netzwerkmodelle nutzt, um die Modellleistung ohne Feature Engineering zu verbessern.