Regulierung als Wettbewerbsfaktor

AI Governance ist weit mehr als eine regulatorische Pflicht. Sie stellt laut AI-Governance-Expertin Jeanette Gorzalo einen unternehmerischen Asset dar, der strategische Entscheidungen und Innovationsfähigkeit direkt beeinflusst. 

Dies war eines der Take-aways der Veranstaltung Wettbewerbsvorteil Regulierung. Der AI-Act als Innovationsmotor?, die am 21. Oktober 2025 im Bundesministerium für Innovation, Mobilität und Infrastruktur stattfand. Codara war dabei.

Am Vormittag gab Jeannette Gorzala eine Intensiv-Einführung zum EU AI Act. Der Fokus lag auf Forschung und Wettbewerbsfähigkeit. Am Nachmittag präsentierten von der FFG geförderte KI-Projekte ihre Ansätze und Ergebnisse. Ein zentrale Frage war, wie Unternehmen KI praxisnah einsetzen können, ohne regulatorische Vorgaben zu verletzen.

Christian Kaindl stellte das Codara Legal LLM vor und diskutierte zentrale Fragen der Praxis:

In welchem Rechtsbereich funktioniert KI am besten?

Die Frage sollte nicht sein, welches Rechtsbereich sich am besten eignet, sondern welches LLM gewählt wird. 

Wie geht Codara mit der Haftung um?

Unsere KI-gestützte Compliance-Software für Regulatory Monitoring dient der Information. Es gibt zwar Handlungsempfehlungen und einen Relevance-Score, die finale Verantwortung liegt jedoch beim Menschen. Diesbezüglich halten wir uns an das Prinzip Human in the Loop.

Wie hält es Codara mit der Explainabilty?

Diese Frage beantworte er auf drei Ebenen

1. Mathematische Ebene: Interne Berechnungen und Gewichtungen der LLMs sind aktuell nur begrenzt interpretierbar. Die Forschung, z. B. von Anthropic, liefert erste Ansätze, aber derzeit keine vollständige Transparenz.

2. Denkprozess-Ebene (Chain-of-Thought): Zwischenschritte des Modells lassen sich nachvollziehen, spiegeln aber nicht zwingend die internen Prozesse wider. Das ist ähnlich, wie wenn ein Mensch etwas sagt, während er sich etwas anderes denkt.

3. Benchmarking-Ebene: Standardisierte Tests erfassen Eigenschaften und Verhaltensmuster des Modells. Sie erlauben verallgemeinerte Aussagen über das Verhalten, ohne die internen Prozesse direkt offenzulegen.

Die Diskussion verdeutlichte, dass die Anforderungen des EU AI Acts derzeit vor allem Hochrisiko-Anwendungen betreffen. Eine präzisere Definition des Begriffs ist notwendig. Dazu wird Christian Kaindl einen eigenen Beitrag veröffentlichen.