Fachbeiträge & Kommentare zu Künstliche Intelligenz (KI)

Begriff Der Hersteller oder Lieferant haftet nach dem Produkthaftungsgesetz (ProdHaftG) für Personenschäden oder Sachschäden, die eine von ihm in den Verkehr gebrachte Ware beim Abnehmer verursacht. Es handelt sich um eine verschuldensunabhängige Gefährdungshaftung. Sie wird u. a. ausgelöst, wenn das Produkt nicht die Sicherheit bietet, die unter Berücksichtigung aller Umstä...mehr

Nachhaltiges Mobilitätsmanagement im FM beginnt nicht mit dem Kauf von Elektrofahrzeugen, sondern mit einer systematischen Analyse des Status quo. Einzelne, isolierte Maßnahmen mögen gut gemeint sein, entfalten aber selten ihre volle Wirkung. Ein strukturierter Ansatz in mehreren Phasen schafft die notwendige Grundlage für erfolgreiche Transformation. Die Phase 1 ist die Anal...mehr

Mit ChatGPT & Co. hat die künstliche Intelligenz (KI) Einzug in nahezu alle Unternehmen gehalten. Große Unternehmen implementieren, experimentieren und arbeiten bereits mit firmeneigenen GPTs (Generative Pretrained Transformer – generativer, also erzeugender, vortrainierter Transformator). Siemens lässt bereits per GPT Skizzen für Produktionsanlagen erstellen – mit spürbarem...mehr

Unbestritten ist, dass die Künstliche Intelligenz (KI) nicht nur über die internationale Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen bestimmen wird. Auch kleinere und mittelständische Unternehmen müssen sich mittelfristig im nationalen Wettbewerb an ihrer KI-Kompetenz messen lassen. Fakt ist allerdings, dass Sie dabei auf die Kompetenzen und die individuelle Flexibilität Ihrer einz...mehr

Die vorausschauende Analyse (sog. prädiktive Analytik) auf Basis von KI nutzt maschinelles Lernen und statistische Modelle, um historische Daten in großem Umfang zu analysieren, Muster zu erkennen und zukünftige Entwicklungen mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Unternehmen können so Trends proaktiv antizipieren, Abläufe optimieren (z. B. durch vorausschauende Wartung), Betr...mehr

Die Datenschutz-Grundverordnung (Art. 22 DSGVO) garantiert jedem Menschen das Recht, nicht ausschließlich automatisierten Entscheidungen unterworfen zu werden, die rechtliche Wirkung entfalten oder erheblich beeinträchtigen. Nur drei Ausnahmen sind erlaubt: wenn die Entscheidung für die Vertragserfüllung erforderlich ist, auf einer Rechtsgrundlage beruht oder auf ausdrücklic...mehr

Mit der Verordnung (EU) 2024/1689 – dem AI Act – führt Europa das erste umfassende Gesetz zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz ein. Sein Prinzip ist klar: Je höher das Risiko für Grundrechte oder Sicherheit, desto strenger die Pflichten. Für die Personalarbeit bedeutet das einen Wendepunkt. Nach Anhang III, Abschnitt 4 gilt jedes KI-System als Hochrisiko, das Einfluss...mehr

Zusammenfassung Überblick Personalarbeit steht an der Schwelle zu einer neuen Epoche. Aus Kennzahlen wird Erkenntnis, aus Reporting wird Verantwortung. Künstliche Intelligenz verschiebt die Grenze zwischen Beobachten und Verstehen: Sie macht Muster sichtbar, die Menschen allein nicht erkennen könnten – verlangt aber gleichzeitig neue Formen der Kontrolle. Der EU AI Act schafft...mehr

Ein modernes Governance-Modell gliedert sich in drei Ebenen, die ineinandergreifen wie ein Regelkreis: Strategische Ebene: Der Vorstand, der CHRO und ein interdisziplinäres AI Ethics Board definieren Leitlinien, Risikokategorien und Zielsysteme. Sie legen fest, wie viel Risiko eine Organisation eingehen will und welche Prinzipien unverhandelbar sind. Governance beginnt hier a...mehr

Verantwortliche KI-Nutzung entsteht nicht durch Richtlinien allein, sondern durch Strukturen. Responsible AI ist kein Projekt, sondern eine dauerhafte Governance-Architektur mit klaren Rollen, Prozessen und Prüfmechanismen. Ein belastbares Modell umfasst vier Ebenen: Strategisch: Der Vorstand oder das AI Ethics Board definiert Leitprinzipien und Risikokategorien. Taktisch: Poli...mehr

Lange galt KI als Synonym für Automatisierung – als Werkzeug, das menschliche Arbeit ersetzt, statt sie zu erweitern. Doch die eigentliche Transformation liegt tiefer: Sie verändert die Art, wie Menschen entscheiden. KI-Systeme verstärken vor allem den analytischen Teil des Urteilens. Sie erkennen Muster, simulieren Szenarien, liefern Wahrscheinlichkeiten – kurz: Sie stärken ...mehr

Ein belastbares Skill-Ökosystem besteht aus vier Ebenen, die ineinandergreifen: Datenebene – erfasst Informationen aus HR-, Lern- und Kollaborationssystemen. Ontologieebene – ordnet Begriffe semantisch und definiert Beziehungen zwischen Skills, Rollen und Personen. Inferenzebene – nutzt KI-Modelle, um Klassifikationen, Aktualisierungen und Prognosen zu erzeugen. Governanceebene ...mehr

Erklärbare KI ist keine rein technische Disziplin, sondern Ausdruck einer Haltung: die Bereitschaft, Entscheidungen nachvollziehbar zu machen. Unternehmen, die Explainable AI einführen, investieren nicht nur in Software, sondern in eine Kultur der Transparenz. In dieser Kultur wird Nachvollziehbarkeit zur Form des Respekts gegenüber Bewerbern, Beschäftigten und der eigenen Or...mehr

Verantwortung für KI ist keine Einzelfrage, sondern eine gemeinsame Aufgabe. In Deutschland ist sie rechtlich verankert: Nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG unterliegt die Einführung technischer Systeme zur Leistungs- oder Verhaltenskontrolle der Mitbestimmung des Betriebsrats. Dieses Mitbestimmungsrecht wird im KI-Zeitalter zur kollektiven Ethikinstanz. Es zwingt Unternehmen, übe...mehr

Überblick Personalarbeit steht an der Schwelle zu einer neuen Epoche. Aus Kennzahlen wird Erkenntnis, aus Reporting wird Verantwortung. Künstliche Intelligenz verschiebt die Grenze zwischen Beobachten und Verstehen: Sie macht Muster sichtbar, die Menschen allein nicht erkennen könnten – verlangt aber gleichzeitig neue Formen der Kontrolle. Der EU AI Act schafft dafür den rech...mehr

Die eigentliche Herausforderung beginnt, wenn die Pflicht erfüllt ist. Governance ist kein Kontrollkästchen, sondern eine Lernarchitektur. Unternehmen, die den AI Act ernst nehmen, verstehen ihn nicht als Regulierung, sondern als Einladung, Verantwortung professionell zu gestalten. Sie verbinden juristische Nachweise mit ethischer Reflexion – und machen daraus ein Qualitätsm...mehr

Bis 2030 wird Governance selbst zu einem lernenden System. Autonome Validator-Agents überwachen Modelle in Echtzeit und dokumentieren Abweichungen automatisch. Synthetische Testdaten ermöglichen Bias-Analysen, ohne den Datenschutz zu verletzen. ISO 42001, 23894 und 29119-11 bilden das technische Rückgrat, während OECD- und UNESCO-Leitlinien die ethische Orientierung sichern....mehr

So eindeutig der AI Act den europäischen Rechtsrahmen für verantwortliche KI-Anwendung stärkt, so klar zeigen aktuelle Analysen auch seine Kehrseite. Mehrere wirtschafts- und politiknahe Studien verweisen auf erhebliche Compliance-Kosten, die für kleinere Organisationen unverhältnismäßig hoch ausfallen. Eine Untersuchung des Bruegel Instituts (2024) beschreibt den AI Act als ...mehr

Ethik in der KI ist längst international kodifiziert. Die OECD Principles on AI (2019) fordern Inklusivität, Transparenz, Robustheit und Rechenschaft. Die EU Ethics Guidelines for Trustworthy AI (2019) übersetzen diese Werte in operative Kriterien: Menschenrechte, technische Sicherheit, Datenschutz und gesellschaftliches Wohl. Die UNESCO-Empfehlung (2021) ergänzt sie um kulture...mehr

Der Schlüssel liegt nicht in weniger Regulierung, sondern in besserer Regulierung. Wenn Regeln als starre Checklisten verstanden werden, hemmen sie Innovation. Wenn sie als lernende Systeme gedacht sind, können sie Innovation sogar befördern. Lernende Regulierung bedeutet, dass Rahmenwerke regelmäßig evaluiert, Normen agil fortgeschrieben und Feedback-Schleifen zwischen Geset...mehr

Der Aufbau reifer Governance erfolgt schrittweise. Drei Phasen haben sich als praktikabel erwiesen: Phase 1 – Quick Wins (0–6 Monate): Bestandsaufnahme: Welche KI-Anwendungen existieren? Welche Risiken bestehen? Erste Bias-Checks, initiale Schulungen in AI Literacy, Aufbau eines zentralen Inventars. Phase 2 – Integration (6–18 Monate): Gründung eines AI-Governance-Boards, Einfüh...mehr

Je komplexer KI-Systeme werden, desto schwieriger ist nachzuvollziehen, wie sie zu einem Ergebnis gelangen. Tiefe neuronale Netze verarbeiten Millionen von Parametern und liefern Entscheidungen, deren innere Logik für den Menschen unsichtbar bleibt. In der Personalpraxis wird diese Intransparenz schnell zum Problem, denn wer beurteilt wird, hat Anspruch auf Nachvollziehbarke...mehr

Erklärbarkeit darf nicht nachträglich aufgesetzt werden. Führende Anbieter integrieren sie heute direkt in ihre Systeme als Bestandteil des Designs, nicht als Zusatzmodul. Diese Systeme liefern nicht nur Ergebnisse, sondern zugleich Erklärungen: warum eine Empfehlung entsteht, welche Daten einfließen, welche Gewichtungen gelten. Explainability wird so zum Produktmerkmal und z...mehr

Ethik beginnt nicht mit Paragrafen, sondern mit Bewusstsein. Die wirksamsten Systeme sind jene, die Verantwortung zur gelebten Routine machen – im Reporting, im Training, im täglichen Entscheiden. Datenbasierte Personalsteuerung verlangt Demut und Einsicht, dass jede Analyse ein Eingriff in Wahrnehmung, Chancen und Selbstverständnis von Menschen ist. Verantwortungsvolle Unter...mehr

Die Digitalisierung der Personalarbeit verlangt neue Formen von Steuerung. Klassische Linienorganisationen stoßen an ihre Grenzen, sobald KI-Systeme, Datenschutz, Ethik und Recht ineinandergreifen. Entscheidungen entstehen nicht mehr in einer Abteilung, sondern in Netzwerken von Verantwortung. Das Operating Model 2030+ beschreibt diese neue Architektur. Es verbindet technolog...mehr

Früher waren Skill-Kataloge statische Excel-Listen, die mit jeder technologischen Neuerung veralteten. Heute übernehmen generative und semantische KI-Modelle die Pflege dieser Taxonomien. Sie erkennen Synonyme, Kontextverwandtschaften und neue Begriffe automatisch. Large Language Models (LLM) analysieren Stellenanzeigen, Lerndaten und Projektbeschreibungen und identifizieren,...mehr

Über Jahrzehnte war HR-Analytik das Rückspiegel-Instrument der Personalsteuerung. Kennzahlen zeigten, wie viele Mitarbeiteraustritte, Trainingsstunden oder Neueinstellungen es gab. Diese präzisen, aber vergangenheitsfixierten Zahlen erzählten, was passiert war, nicht warum. Mit dem Einzug von Machine Learning und generativer KI ändert sich der Erkenntniszweck. Daten werden ni...mehr

Führungskompetenz eines Geschäftsführers bedeutet, Menschen und Organisation so zu führen, dass Orientierung, Vertrauen, Gesundheit und Leistungsfähigkeit entstehen – gerade in Phasen von Wandel, Unsicherheit und steigendem Tempo. Neben der fachlichen Expertise kommt es vor allem darauf an, komplexe Situationen einzuordnen, unterschiedliche Interessen auszugleichen und ein A...mehr

Mit jeder Prognose wächst auch die Pflicht zur Erklärung. Wer sich auf KI stützt, muss zeigen können, warum sie funktioniert. Workforce Analytics 2.0 verbindet deshalb 3 Ebenen: Evidenz – die statistische Grundlage, auf der Muster erkannt werden, Urteil – die menschliche Einordnung dieser Muster, Verantwortung – die Governance, die sicherstellt, dass Urteile fair und nachvollzi...mehr

Die sogenannte VUKA-Welt, also die geteilte Erkenntnis, dass man sich auf einem Markt bewegt, der zunehmend als volatil, unsicher, komplex und mit in sich widersprüchlichen (Ambiguität) Anforderungen erkannt wird, hat die Notwendigkeit der Agilität mit sich gebracht. Auch wenn es in der Literatur noch sehr unterschiedliche Definitionen zum Thema „Agilität“ gibt, dürfte sich ...mehr

So einfach geht KI mit dem CoPilot Arbeitsschutzmehr

Zusammenfassung Der VSME-Standard richtet sich explizit an Unternehmen, die freiwillig berichten. In der Zusammenarbeit mit berichtspflichtigen Unternehmen ergeben sich daher einige Herausforderungen, die beachtet werden müssen, wenn in der Kunden-Lieferanten-Beziehung ein Informationsmehrwert generiert werden soll. Ein Ende der Abfragen zu Nachhaltigkeit wird es leider nich...mehr

Rz. 225 Die ersten Erfahrungen mit der Anwendung des VSME-Standards werden voraussichtlich zu methodischen Präzisierungen und Erweiterungen führen. Besonders im Bereich des Zusatzmoduls C3 sind Konkretisierungen der Mindestanforderungen an Übergangspläne, spezifischere Branchenleitfäden für klimaintensive Sektoren und verbesserte Guidance zu Scope-3-Zielen zu erwarten. Die I...mehr

Rz. 207 Ein glaubwürdiger Übergangsplan für den Klimaschutz ist eine Liste von Maßnahmen, die über einen bestimmten Zeitraum hinweg umgesetzt werden sollen, wobei die Finanzplanung berücksichtigt wird. Dieser Übergangsplan muss regelmäßig aktualisiert werden, da möglicherweise nicht alle geplanten Maßnahmen umgesetzt werden, insbes. solche, die von ungewissen zukünftigen Ent...mehr

Mittels verschiedener KI-Systeme können die Mitarbeiter ebenfalls überwacht werden. Wie bei den anderen Technologien ist die Überwachung erstmal grundsätzlich verboten und nur zulässig, wenn eine Rechtfertigung, also ein Erlaubnistatbestand, vorliegt (vgl. Abschn. 2.1). Die Zulässigkeit richtet sich dann wieder nach den Umständen des Einzelfalls. Dabei sind neben den datensc...mehr

Zu den öffentlich zugänglichen Räumen gehören alle Bereiche innerhalb oder außerhalb von Gebäuden, die nach dem erkennbaren Willen ihres Inhabers oder desjenigen, der an seiner Stelle das Hausrecht ausübt, von jedermann genutzt oder betreten werden können.[1] Die (offene) Videoüberwachung öffentlich zugänglicher Räume ist nur zulässig, soweit sie zur Wahrnehmung des Hausrech...mehr

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Mit dem zunehmenden Einsatz Künstlicher Intelligenz im rechtsnahen Bereich stellt sich auch im notariellen Kontext die Frage, ob der Einsatz von Sprachmodellen wie ChatGPT oder spezialisierten Tools wie dem "KI-Nachlassverzeichnis" von NotarNow rechtlich unbedenklich ist. Die zentrale Herausforderung liegt hier in der Vereinbarkeit solcher Technologien mit den spezifischen A...mehr

1 Oftmals gibt es kontroverse Diskussionen über notarielle Nachlassverzeichnisse und die damit verbundenen Recherchepflichten von Notaren. Mitunter wird behauptet, dass die Anforderungen an die Erstellung eines vollständigen und rechtlich einwandfreien Verzeichnisses kaum erfüllbar seien. Vielleicht lässt sich diese Diskussion mittlerweile auflösen. Ist hier vielleicht der ...mehr

Längst hat die KI-Einzug in den Alltag der juristischen Berater und Rechtsanwender gehalten. Dabei stellt sich die Frage, wie sie die Arbeit erleichtern kann, ob ihre Ergebnisse verwertbar sind und ob sie möglicherweise den Juristen ersetzen kann. Bereits Lange hatte in seinem Beitrag in der ZEV 2023, 565 ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) mit der Frage "Wie sind di...mehr

Auf einen Blick Die Erstellung notarieller Nachlassverzeichnisse gilt als besonders zeit- und arbeitsintensiv. Der Beitrag zeigt, wie Künstliche Intelligenz (KI) – etwa durch moderne Sprachmodelle – hierbei unterstützen kann. KI kann Recherchen, Datenauswertungen und Strukturierungen erheblich beschleunigen, ersetzt aber nicht die eigenverantwortliche Prüfung durch den Notar...mehr

Trotz vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von intelligenten Sprachmodellen im Notariat steht die Verwendung der Technologie mit dem Amt des Notars immer wieder in Konflikt.[22] Nicht nur die Digitalisierung allgemein stellt den Notar vor inhaltliche und berufsrechtliche Fragestellungen – man denke an letztwillige Verfügungen über digitale Vermögensgegenstände wie Krypto-Wer...mehr

Ein zentrales Problemfeld beim Einsatz Künstlicher Intelligenz im notariellen Kontext betrifft die berufsrechtlich normierte Verschwiegenheitspflicht (§ 18 BNotO) sowie die datenschutzrechtliche Zulässigkeit der Verarbeitung besonders schutzwürdiger personenbezogener Daten, wie sie insbesondere im Bereich der Nachlassermittlung regelmäßig anfallen. Die Bewertung der rechtlic...mehr

Der technologische Fortschritt macht auch vor dem Notariat nicht Halt. Gleichwohl darf die Integration Künstlicher Intelligenz in hoheitliche Arbeitsprozesse nicht ausschließlich von technischen Möglichkeiten geleitet sein, sondern erfordert eine klare rechtliche, berufsrechtliche und ethische Einordnung. Im Zentrum steht dabei die Frage, unter welchen Voraussetzungen der Ei...mehr

Aus der strengen Formalisierung des Notariats folgt zwangsläufig die Frage, inwiefern die Nutzung KI-basierter Sprachmodelle berufsrechtlichen Grenzen unterliegt.[24] Die Berufsordnung für Notare schweigt zu der Frage, wie der Notar konkret das Notariat zu leiten und seine Geschäfte zu erledigen hat und inwiefern er fortgeschrittene Technologien im Notariatsalltag nutzen dar...mehr

Die rechtlichen Bedenken gegen den Einsatz von KI – sei es durch allgemeine Sprachmodelle wie ChatGPT oder spezialisierte Tools wie NotarNow – sind aus Sicht des berufsrechtlich gebundenen Notariats keineswegs von der Hand zu weisen. Insbesondere Fragen der Eigenverantwortlichkeit, der Verschwiegenheitspflicht und der datenschutzkonformen Datenverarbeitung stehen einem unein...mehr

Bislang existieren weder verbindliche Richtlinien noch belastbare Stellungnahmen der Bundesnotarkammer oder der regionalen Notarkammern zur KI-gestützten Erstellung von Nachlassverzeichnissen. Dies schafft eine gewisse Rechtsunsicherheit, sowohl hinsichtlich der Zulässigkeit als auch der Haftungsrisiken, die mit der Nutzung entsprechender Systeme einhergehen können. Ich gehe...mehr

Notare unterliegen gem. § 17 BeurkG und § 14 BNotO der Pflicht, Urkundsbeteiligte persönlich zu betreuen und ihre Tätigkeit eigenverantwortlich auszuüben. Die Erstellung eines Nachlassverzeichnisses gem. § 2314 BGB ist eine hoheitliche Aufgabe, die ein sorgfältiges Ermittlungsverfahren sowie eine abschließende eigenständige Bewertung und Zusammenstellung der Nachlasswerte er...mehr

Ein zentrales Problem von KI-Systemen – insbesondere generativen Sprachmodellen – ist die fehlende Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsprozesse ("Black Box"). Für die notarielle Tätigkeit, die sich durch besonders hohe Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Dokumentation auszeichnet, ist dies von besonderer Relevanz. Auch im Falle spezialisierter Software wie...mehr

Die Erhebung, Sichtung und Auswertung von Informationen über den Nachlass können äußerst zeitaufwendig sein. KI-basierte Werkzeuge können insbesondere bei der automatisierten Erstellung von Ermittlungsschreiben, der Auswertung umfangreicher Kontoauszüge oder der Vorstrukturierung gesammelter Informationen spürbare Entlastung schaffen. Dies ermöglicht es dem Notar, sich stärk...mehr