In der heutigen Zeit ist Mode viel mehr als nur das, was wir tragen. Sie ist ein Ausdruck von Individualität, einem Lebensstil und vor allem – Selbstbewusstsein. Besonders in einer Welt, in der gesellschaftliche Normen zunehmend infrage gestellt werden, wird Mode zu einem mächtigen Werkzeug, das uns hilft, uns selbst zu definieren und unser wahres Ich zu leben. Doch was passiert, wenn Mode über bloßen Stil hinausgeht und tatsächlich zum Vehikel für Empowerment und Body Positivity wird? Es ist eine Entwicklung, die immer mehr Menschen in ihren Bann zieht und dazu beiträgt, den eigenen Körper zu schätzen und zu lieben.

Female Empowerment und Body Positivity: Ein wachsender Trend

Der gesellschaftliche Wandel hin zu mehr Akzeptanz und Vielfalt ist auch in der Modeindustrie angekommen. In den letzten Jahren hat der Fokus auf Female Empowerment und Body Positivity an Bedeutung gewonnen. Immer mehr Marken setzen auf inklusivere und realistischere Darstellungen von Körpern und bieten eine breite Palette von Größen und Designs an. Dieser Trend geht über die bloße Anpassung der Modeindustrie an den Markt hinaus – es geht darum, Frauen in ihrem Selbstbewusstsein zu stärken und die Idee zu fördern, dass jede Frau ihren eigenen Körper lieben sollte, unabhängig von Konventionen und gesellschaftlichen Erwartungen.

Mode ist ein kraftvolles Tool, das dazu beiträgt, dieses Selbstbewusstsein zu stärken. Sie ermöglicht es, sich in der eigenen Haut wohlzufühlen und den eigenen Körper so zu akzeptieren, wie er ist. Der Fokus verschiebt sich immer mehr von der „perfekten“ Körperform hin zu einem authentischen Ausdruck des individuellen Stils, der zu einem positiven Körperbild beiträgt.

Wie Mode das Selbstbewusstsein stärkt

Mode kann das Selbstwertgefühl erheblich beeinflussen. Die Wahl der richtigen Kleidung hat eine direkte Auswirkung auf unsere Stimmung und auf die Art, wie wir uns selbst sehen. Besonders gut designte Kleidungsstücke, die die eigenen Stärken betonen und den persönlichen Stil widerspiegeln, können das Vertrauen in den eigenen Körper stärken. Wenn Frauen sich gut fühlen, in dem, was sie tragen, kann das einen enormen Einfluss auf ihre Selbstwahrnehmung und ihr Auftreten haben.

Ein sehr praktisches Beispiel ist die Auswahl von Kleidung, die sowohl komfortabel als auch stilvoll ist. Die BH's von creamy fabrics bieten nicht nur Unterstützung, sondern vermitteln auch ein Gefühl von Selbstbewusstsein, das jede Frau stärkt. Wer sich in seiner Kleidung gut fühlt, wirkt selbstbewusster und kann das Leben in vollen Zügen genießen.

Die Bedeutung von Vielfalt in der Mode

Vielfalt ist ein wesentlicher Bestandteil des Body Positivity-Trends, und auch die Modeindustrie hat diese Tatsache erkannt. Marken und Designer erweitern ihre Auswahl an Größen, um Frauen aus allen Gesellschaftsschichten und allen Körperformen gerecht zu werden. Das bedeutet nicht nur, dass die Mode für alle zugänglich wird, sondern auch, dass mehr Menschen die Möglichkeit haben, sich in ihrer Kleidung selbst zu verwirklichen und ihren eigenen Stil zu finden.

Eine Mode, die auf Vielfalt setzt, signalisiert eine neue Ära der Inklusion. Es wird ein Raum geschaffen, in dem jeder Körper gefeiert wird und Frauen sich unabhängig von ihrer Form oder Größe selbstbewusst in ihrer Kleidung fühlen können. Dieser Trend hat auch Auswirkungen auf die Gesellschaft: Frauen sehen, dass sie sich nicht an unrealistische Schönheitsideale anpassen müssen, sondern dass wahre Schönheit in der Authentizität und Vielfalt liegt.

Warum Vielfalt in der Mode die Gesellschaft verändert

Die Veränderung, die durch Body Positivity und Female Empowerment angestoßen wird, hat nicht nur Auswirkungen auf die Modeindustrie, sondern auch auf die Gesellschaft als Ganzes. Wenn Frauen sich selbst lieben und stolz auf ihre Körper sind, verändert sich nicht nur ihre Wahrnehmung von sich selbst, sondern auch die Art und Weise, wie sie miteinander umgehen und wie sie sich in der Welt bewegen. Sie fühlen sich ermächtigt, ihre Meinungen zu äußern, Entscheidungen zu treffen und das zu tun, was sie glücklich macht.

In dieser neuen Ära geht es nicht mehr nur darum, was wir tragen, sondern warum wir es tragen. Es geht darum, unsere Individualität zu feiern, uns von gesellschaftlichen Normen zu befreien und die Mode als Ausdruck unseres Selbst zu nutzen. Ein stilvolles Outfit, das die eigene Persönlichkeit widerspiegelt, kann ein Statement für Selbstliebe und Empowerment sein.

Fazit: Mode als Ausdruck von Individualität und Empowerment

Mode hat sich in den letzten Jahren von einem bloßen Konsumgut zu einem Werkzeug für Selbstbewusstsein und Body Positivity entwickelt. Sie hilft nicht nur dabei, den eigenen Körper zu schätzen, sondern stärkt auch das Selbstbewusstsein und fördert den individuellen Ausdruck. Marken wie Creamy Fabrics bieten eine große Auswahl an Designs, die sowohl komfortabel als auch stilvoll sind und Frauen die Möglichkeit geben, sich in ihrer Kleidung zu verwirklichen.

Body Positivity und Female Empowerment sind nicht nur gesellschaftliche Trends, sondern eine Bewegung, die Mode als mächtiges Instrument nutzt, um positive Veränderungen in der Wahrnehmung von Körpern und der eigenen Identität herbeizuführen.

Die vergangenen zwei Jahre haben einen regelrechten KI-Boom erlebt. Insbesondere generative Modelle (GenAI) haben sich rasant weiterentwickelt und etablieren sich zunehmend als feste Größe in den Arbeitsprozessen von Organisationen weltweit. Angesichts dieser Dynamik fragen sich nun viele Unternehmen, welche Entwicklungen das Jahr 2025 bestimmen werden und welche Potenziale sich daraus ergeben. Diese vier wichtigen KI-Trends werden uns 2025 maßgeblich begleiten.

Ob automatisierte Textproduktion, interaktive Chatbots oder KI-gestützte Analysen für Logistik und Finanzen: KIist längst im Tagesgeschäft angekommen. Diese Dynamik setzt sich 2025 fort. Dabei verschieben sich die Schwerpunkte zunehmend hin zu spezialisierten, effizienteren und flexibleren KI-Anwendungen.

Modular AI: Kleine Bausteine, große Wirkung

Modulare KI-Systeme werden zum Schlüssel für Unternehmen, die domänenspezifische Lösungen benötigen. Diese spezialisierten KI-Module sind genau auf einzelne Aufgabenbereiche zugeschnitten, etwa auf den Kundenservice oder auf Betrugserkennung im Bankwesen. Plug-and-Play-Architekturen beschleunigen hierbei die Implementierung: Statt monolithische Modelle einzuführen, integrieren Unternehmen bedarfsgerecht nur jene Module, die sie wirklich benötigen. Auf diese Weise lässt sich der zeitliche und finanzielle Aufwand für die Implementierung in Organisationen erheblich senken. Damit das Zusammenspiel verschiedener Module funktioniert, treiben Hersteller*innen und Standardisierungsgremien die Entwicklung einheitlicher APIs und Kommunikationsprotokolle weiter voran. Diese Interoperabilität ebnet den Weg für dynamische KI-Systeme, die sich je nach Anforderung in bestehende IT-Landschaften integrieren lassen.

Edge AI und On-Device Intelligence: Schneller zum Ergebnis

Während KI-Anwendungen bislang oft auf starke Cloud-Infrastrukturen angewiesen waren, verlagert sich die Intelligenz nun zunehmend an den Netzwerkrand. Dadurch können Daten in Echtzeit analysiert werden, um schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Gerade in sensiblen Bereichen wie der medizinischen Bildgebung oder in Branchen mit hoher Zeitkritikalität, beispielsweise bei autonomen Fahrzeugen, minimiert eine Edge-basierte KI-Analyse Latenzzeiten und ist somit wettbewerbsentscheidend. Parallel dazu treten neue, energieeffiziente KI-Chips wie neuromorphe Prozessoren oder TPUs (Tensor Processing Units) auf den Plan. Sie ermöglichen leistungsstarke KI-Anwendungen in Systemen mit begrenztem Platz oder Energiebudget – ein wichtiger Fortschritt für Wearables und sogar Satelliten.

Foundation Models: Optimieren statt komplett neu trainieren

Große KI-Basismodelle, sogenannte Foundation Models, haben 2024 ihren Nutzen in zahlreichen Branchen bewiesen. 2025 rücken jedoch kosten- und ressourcenschonende Optimierungen stärker in den Vordergrund. Verfahren wie Parameter-effizientes Tuning oder LoRA (Low-Rank Adaptation) ermöglichen es, aus umfassenden Basismodellen spezialisierte Teilmodelle zu erzeugen, ohne sie von Grund auf neu trainieren zu müssen. Kleinere, spezialisierte Modelle behalten die Leistungsfähigkeit der großen Systeme oft zu einem Bruchteil der nötigen Rechenleistung. Das senkt nicht nur die Kosten, sondern trägt auch zur Nachhaltigkeit bei, da der Energieverbrauch bei Training und Einsatz von KI zunehmend kritisch hinterfragt wird. Darüber hinaus entstehen lokalisierte Modelle, die speziell auf bestimmte Regionen oder Sprachen zugeschnitten sind und dadurch genauere Ergebnisse liefern.

Fortschrittliche KI-Agenten: Mehr Kontext, mehr Kollaboration

KI-Agenten erreichen 2025 eine neue Evolutionsstufe und können nuancierte Kontexte immer besser erfassen. Das steigert die Personalisierung von Interaktionen im Kund*innenservice, Gesundheitswesen oder Bildungsbereich. Zugleich werden Self-Improving Agents immer wichtiger: Sie enthalten eingebaute Feedbackschleifen, lernen aus ihren Erfahrungen und optimieren ihre Fähigkeiten – ganz ohne Eingreifen von außen. Darüber hinaus setzt sich das Konzept der Multi-Agent Collaboration durch. Hierbei übernehmen verschiedene KI-Agenten jeweils Spezialaufgaben und koordinieren sich untereinander, um komplexe Probleme wie logistische Planungen oder den Ablauf bei Großschadenslagen effizient zu lösen.

Fazit

Das laufende Jahr wird wie das letzte – und vermutlich wie noch viele kommende Jahre – von künstlicher Intelligenz geprägt sein. Zwar müssen wir bei Aspekten wie Datensicherheit, Transparenz und dem Schutz persönlicher Informationen weiterhin aufmerksam bleiben, doch gleichzeitig eröffnen sich durch KI ganz neue Chancen für Innovation, Effizienz und Wachstum. Schon jetzt arbeiten Unternehmen, Regierungen und Forschungseinrichtungen verstärkt Hand in Hand, um Standards zu definieren und verantwortungsvolle Lösungen zu entwickeln. Damit können wir das enorme Potenzial dieser Technologie nutzen und zugleich sicherstellen, dass Fortschritt und Vertrauen im Einklang stehen.

Der Autor Ramprakash Ramamoorthy ist Director of AI Research bei Zoho.

In einer Zeit, in der die Grenzen zwischen Berufs- und Privatleben verschwimmen, bietet Workation eine attraktive Alternative, die sowohl die individuellen Bedürfnisse der Mitarbeitenden als auch die Anforderungen des modernen Arbeitsmarkts berücksichtigt. Diese moderne Form der Arbeitsgestaltung, die Flexibilität, Freiheit und Erholung in den Arbeitsalltag integriert, beeinflusst nicht nur unser Wohlbefinden, sondern zunehmend auch unsere Entscheidungen in Bezug auf Beruf und Jobwahl.

Arbeiten, wo andere Urlaub machen

Immer mehr Menschen erkennen die Vorteile darin, remote zu arbeiten, wo andere Urlaub machen. Laut dem Appinio Travel Report 2024 planen rund 20 % der Befragten eine Workation, weitere 26 % liebäugeln mit der Idee. Und es wird einfacher: Etwas mehr als die Hälfte der Beschäftigten (51 %) kann laut einer PwC-Umfrage 2024 mobil aus dem Ausland arbeiten - und das durchschnittlich 40,5 Tage im Jahr. Produktives Arbeiten in spannenden Metropolen - ob New York, Rio de Janeiro oder Barcelona.

Zeit ist die wertvollste Ressource für Unternehmer*innen. Zwischen wichtigen Aufgaben, wie Kund*innenmanagement, Buchhaltung und Marketing bleibt oft wenig Zeit für strategische Weiterentwicklung. Hier eröffnet künstliche Intelligenz (KI) neue Chancen und Potenziale: KI kann Prozesse automatisieren, die Effizienz steigern und Unternehmer:innen wertvolle Stunden zurückgeben. Laut der GoDaddy Global Entrepreneurship Survey 2025 sparen Start-ups und Kleinunternehmen durch den Einsatz von KI-Tools durchschnittlich zehn Stunden pro Woche. Doch nicht nur die Zeitersparnis ist entscheidend: KI bietet zudem Wettbewerbsvorteile und ermöglicht es Kleinunternehmen, auf Augenhöhe mit größeren Playern zu agieren.

Zahlen, die überzeugen: Warum Start-ups und Kleinunternehmen auf KI setzen

Die Studie zeigt, dass Kleinunternehmen und Start-ups durch den Einsatz von KI bedeutende Vorteile erzielen können. Besonders hervorzuheben: 82 % der Kleinunternehmen geben an, dass KI ihnen hilft, mit größeren Organisationen besser zu konkurrieren. Auch in der Zeitersparnis liegt ein großer Vorteil: Unternehmer:innen gewinnen durchschnittlich 10 Stunden pro Woche, die sie in strategische Aufgaben investieren können.

Langfristig zeigt sich zudem ein klarer positiver Geschäftsausblick: 69 % der Unternehmen, die KI nutzen, erwarten in den nächsten drei bis fünf Jahren Wachstum – deutlich mehr als die 45 % unter den Nicht-Nutzer*innen. Ein deutliches Signal, dass KI längst nicht mehr nur eine Zukunftsvision ist, sondern bereits heute den Unternehmensalltag revolutioniert.

Praxisbeispiele: Wie kleine Unternehmen KI erfolgreich einsetzen

Die Anwendungsmöglichkeiten von KI-Tools sind besonders für Gründer:innen und Kleinunternehmen von Bedeutung, da sie ihnen helfen können, Prozesse zu automatisieren, Ressourcen effizienter zu nutzen und mit größeren Wettbewerbern Schritt zu halten:

• Logo-Erstellung: Der Aufbau einer überzeugenden visuellen Identität ist für jedes Unternehmen essenziell, kann aber zeit- und kostenintensiv sein. KI-gestützte Tools ermöglichen es Unternehmer:innen, innerhalb weniger Minuten einzigartige Logos zu generieren und so ein professionelles Markenbild zu etablieren.
• Website-Entwicklung in wenigen Minuten: Moderne KI-Technologien ermöglichen es, komplette Websites mit wenigen Klicks zu generieren. Ohne technische Vorkenntnisse können Unternehmer:innen innerhalb kürzester Zeit eine funktionale Website mit personalisierten Inhalten veröffentlichen.
• Automatisierte Suchmaschinenoptimierung (SEO): KI kann Unternehmen dabei unterstützen, ihr Suchmaschinenranking zu verbessern. Durch gezielte Keyword-Analysen und Optimierungsvorschläge wird die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen erhöht, was letztlich zu mehr Kund*innen führen kann.
• Professionelle E-Mail-Dienste: Eine E-Mail-Adresse mit eigener Domain schafft nicht nur Vertrauen bei Kund:innen, sondern trägt auch zur Markenbildung bei. Zusätzlich sorgt KI-gestützte Technologie für den Schutz des Mailverkehrs, inklusive Funktionen wie Backups, Archivierung und nahtloser Migration.

Der gezielte Einsatz von KI-gestützten Tools kann nicht nur wertvolle Zeitressourcen freisetzen, sondern auch dazu beitragen, die digitale Präsenz und Professionalität eines Unternehmens nachhaltig zu optimieren.

Wachstum mit Stolpersteinen?

Die Nutzung von KI kann Unternehmen enorme Vorteile bieten, stellt sie aber auch vor einige Herausforderungen. Durch den Einsatz von KI lassen sich Geschäftsprozesse skalieren, Kosten senken und datengetriebene Entscheidungen treffen, was mehr Raum für Kreativität und strategische Entwicklung schafft. Gleichzeitig müssen sich Unternehmen mit Themen wie Datenschutz, Implementierungskosten und der Einarbeitung in neue Technologien auseinandersetzen. Besonders für Gründer*innen ist es entscheidend, diese Herausforderungen frühzeitig anzugehen, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.

Fazit

Die Ergebnisse der GoDaddy-Studie belegen, dass künstliche Intelligenz nicht nur eine technologische Spielerei ist, sondern Gründer*innen und Kleinunternehmer*innen echte Vorteile bringt. Wer heute in KI investiert, sichert sich entscheidende Vorteile für die Zukunft. Jetzt ist die perfekte Zeit, die Potenziale von KI zu erkunden und für den eigenen Geschäftserfolg zu nutzen.

Die Autorin Alexandra Anderson ist Marketing Director Germany bei GoDaddy und seit mehr als zehn Jahren als Marketingexpertin in der IT-Branche tätig. Ein besonderes Anliegen ist ihr die Digitalisierung von Mikro- und Kleinunternehmer*innen.

Das eSIM-Phänomen: Geschichte und Herausforderungen

Im Jahr 2025 verblüffen eingebettete SIMs durch ihre Funktionalität. Nutzer können zwischen einer Ein-Länder-Verbindung, einem Pay-As-You-Go-eSIM-Datenplan mit mobilen Daten aus 140 Ländern, unbegrenzten Verbindungsoptionen, kostenlosem VPN und vielen weiteren Zusatzfunktionen wählen. Ständige Herausforderungen stehen hinter dem aktuellen Trend.

2010er: Das Konzept taucht auf

In den 2010er Jahren war das Konzept der eSIM mit dem Bereich des Internets der Dinge verbunden. Die Idee war einfach: „Was wäre, wenn wir SIM-Chips direkt in Geräte einbauen könnten, anstatt SIM-Karten zu kaufen?“

In der Tat ist eine eingebettete SIM-Karte ein winziger Chip, der in das Gerät eingesetzt wird und wie herkömmliche SIM-Karten eine Verbindung zu den Mobilfunkmasten herstellen kann. Die Idee wurde vom Global System for Mobile Communications genehmigt.

2011-2015: Die ersten Implementierungen

Bekannt ist, dass eSIM als Technologie für Industriegeräte begann. Auto-Telematik und Industriegeräte nutzten bereits eSIM-Chips für eine einfachere Internetverbindung und Datenüberwachung. Die Öffentlichkeit war jedoch nicht so sehr an dem Konzept interessiert.

2017: Das erste eSIM-Smartphone

2017 brachte Google das Google Pixel 2 heraus — das erste Smartphone mit eSIM-Kompatibilität. Google als innovativer Hersteller bemühte sich darum, der erste Hersteller mit einer revolutionären Verbindungsmethode zu sein.

2018 und folgende Jahre: Breitere Implementierung

Im Jahr 2018 veröffentlichte Apple die iPhones XR und XS — die ersten iOS-Geräte mit eSIM-Unterstützung. Seitdem haben sich eingebettete SIMs zu einem weltweiten Trend entwickelt und die Öffentlichkeit angezogen. Seitdem und seit 2025 wird die Technologie erweitert und bietet immer mehr Funktionen.

Was können wir von der eSIM-Branche in den nächsten Jahren erwarten?

Es wird erwartet, dass der weltweite eSIM-Markt im Jahr 2032 ein Volumen von 6,2 Milliarden USD erreichen wird. Nordamerika ist zwar die größte Industrieregion, aber auch in der Europäischen Union werden eingebettete SIMs immer beliebter. Sehen wir uns die weiteren Prognosen und zu erwartenden Merkmale an.

Der wachsende Markt für internationale eSIMs

Virtuelle SIM-Karten für ein einzelnes Land sind zweifelsohne bequemer als herkömmliche SIM-Karten. Dennoch schöpfen sie nicht das gesamte Potenzial der Technologie aus.

Der globale Anbieter Yesim hat bereits 10 regionale und 5 globale eSIM-Pläne eingeführt. Diese eingebetteten SIM-Karten können automatisch zwischen Mobilfunkanbietern in mehreren Regionen (bis zu 148 Ländern) wechseln. Der Nutzer kauft und aktiviert den Tarif einmal, und der Anbieter stellt die Internetverbindung in allen ausgewählten Ländern her. Dieser Ansatz ist kostengünstig und viel bequemer, da die Nutzer nicht zwischen den eSIM-Tarifen wechseln müssen.

Die Beliebtheit des „Pay-as-You-Go“-Formats

Ein weiterer Ansatz, der sich bei allen Anbietern durchsetzt, ist das Preismodell „Pay-as-You-Go“. Anstelle von Prepaid-Tarifen mit einem bestimmten Datenvolumen funktioniert dieses Format ständig und verbindet die Nutzer in mehreren Regionen mit dem Internet. Im Grunde lädt der Kunde sein Guthaben auf, und der Anbieter schaltet das Internet im Ausland entsprechend dem lokalen Preis frei. Auf diese Weise zahlen die Kunden nur für das, was sie nutzen.

Die Technologie ist noch nicht so weit verbreitet, da ihre Umsetzung kompliziert ist. Dennoch setzen mehrere Anbieter sie bereits 2025 ein.

Vorherrschaft der eSIM gegenüber herkömmlichen Verbindungsformen

Eingebettete SIMs ersetzen schon jetzt herkömmliche SIM-Karten und der Trend wird immer größer. Studien aus Nordamerika zeigen, dass sich die Zahl der Geräte mit eSIM-Anschluss von 2023 bis 2024 fast verdoppelt hat (310 Millionen auf 598 Millionen). SIM-Karten werden zweifelsohne auch 2025 die wichtigste Verbindungsmethode bleiben. Gewohnheit und Beliebtheit sind die Hauptgründe dafür, wobei es Menschen gibt, die sich generell nicht sehr für Technik interessieren, und deshalb finden sie das Thema eSIM oft kompliziert.

Der Anstieg der eSIM-Nutzer zeigt jedoch, dass sich die Situation ändert. In den 2030er Jahren könnten virtuelle SIM-Karten die Hauptmethode der Datennutzung in Mobiltelefonen werden.

Eingebettete SIMs im IoT

Im Jahr 2025 sind eingebettete SIM-Karten nicht nur auf Smartphones und Tablets beschränkt. Smartwatches, die nach 2020 hergestellt werden, unterstützen diese Technologie bereits. Außerdem unterstützen mehrere Autos, darunter die Audi A- (3, 4, 5) und Q- (2 und 7) Serien, virtuelle SIMs.

Dies deutet auf eine breitere Nutzung der Technologie hin. Höchstwahrscheinlich wird die eSIM ein primäres Mittel zur Verwaltung von intelligenten Haushalten und Geräten, städtischen Technologien und Industrieanlagen sein.

Zunehmender Wettbewerb

Da die Zahl der Anbieter steigt, brauchen die Unternehmen dauerhafte Weiterentwicklungen und Innovationen. Das Angebot von Prepaid-eSIMs reicht nicht aus, um im Wettbewerb zu bleiben. Viele Anbieter wie Yesim bieten mehrere Funktionen an:

• unbegrenztes Internet
• kostenloser VPN-Zugang für Kunden
• Treueprogramme
• regionale und globale SIM-Karten
• Datensparende Browser und Anwendungen
• virtuelle Nummern auf Anfrage
• automatische eSIM-Aktivierung in Anwendungen

Dies ist nur ein Teil der zusätzlichen Funktionen, die von modernen Anbietern angeboten werden. Der Wettbewerb ist ein positives Merkmal, da die Branche dank der eSIM-Unternehmen expandiert.

Fazit

Der beste Weg, alle Möglichkeiten zu erkunden, ist, die Technologie selbst auszuprobieren. Mit einem Schnuppertarif für 0,50 € können Sie bereits jetzt 500 MB für internationale Verbindungen nutzen. Entscheiden Sie sich für eSIM bei Ihrer nächste Reise ins Ausland und halten Sie sich über die neuesten Trends in der virtuellen SIM-Branche auf dem Laufenden.

1. „Agentic AI“ für Legal Workflows

Künstliche Intelligenz (KI) ist das Herzstück der LegalTech-Zukunft. Anwendungen unterstützen schon heute Kanzleien und Unternehmen dabei, Dokumente zu analysieren und komplexe rechtliche Fragestellungen mit automatischer Prüfung von Gerichtsurteilen zu bearbeiten. KI ist dabei jedoch nur ein einzelnes Feature einer ganzheitlichen Legal-Workflow-Plattform. Aber ein wichtiges. Mit KI werden zeitintensive Aufgaben automatisiert, sodass Anwält*innen mehr Zeit für strategische Tätigkeiten haben und Legal Assistants von administrativen Aufgaben entlastet werden.

Gleichzeitig entstehen durch KI neue Herausforderungen. Digitale Souveränität, Datenschutz, Bias in Algorithmen und die Qualität der automatisierten Entscheidungsprozesse sind Themen, die sowohl Kanzleien, Rechtsabteilungen als auch Gesetzgeber beschäftigen werden. Da Datenschutz und Privacy i.d.R. bei europäischen und deutschen LegalTech-Anbieter*innen ein stärkerer Teil der Software-Anbieter DNA sind, haben sie einen Vorteil gegenüber US-amerikanischen Hersteller*innen.

2. Unified Contract Management & Enterprise Legal Management

Beim Contract & Matter Management zeichnet sich eine große Veränderung ab – hin zu modernen, flexiblen, cloudbasierten Contract- und Matter-Management-Tools. Durch höhere Anforderungen der Fachbereiche hinsichtlich der Geschwindigkeit bei der Bearbeitung von Rechtsfällen, nimmt die Bedeutung von Unternehmensjuristen weiter zu. Während sie früher primär als Berater agierten, übernehmen sie mittlerweile eine zunehmend strategische Rolle. Hierbei helfen ihnen ganzheitliche Enterprise Legal Management Software Lösungen die sowohl bei der Anfrage, Annahme und effizienten Durchführung von Rechtsfällen unterstützen. Die neue Rolle der Inhouse-Jurist*innen erfordert nicht nur technologische Kompetenz, sondern auch betriebswirtschaftliches Verständnis und die Fähigkeit, mit anderen Unternehmensbereichen zusammenzuarbeiten.

3. Legal Front-Door & Self-Service Legal Tools

In der IT wird seit vielen Jahren das „Shift to left“ Prinzip verfolgt. Jetzt wird es verstärkt auch in Legal Prozessen genutzt. Das Prinzip zielt darauf ab, die Effizienz über Self-Service Möglichkeiten zu steigern, Reaktionszeiten zu verkürzen und Kosten zu senken, indem Probleme näher an ihrer Quelle – also dem Mandanten, Anwender bzw. dem Fachbereich gelöst werden. Eine Legal Front Door ist im Grunde eine digitale Rezeption, eine zentrale Plattform, die es den Mitarbeitenden eines Unternehmens oder Mandant*innen einer Kanzlei ermöglicht, auf rechtliche, standardisierte Dienstleistungen wie NDA-Erstellung, Digitale Mandatsannahme, Compliance Anleitungen und Legal Ressourcen zuzugreifen.

4. Compliance Analytics: Risiken in rechtlichen Dokumenten erkennen und beheben

Die Analyse von Verträgen und Schriftgut ist zentraler Bestandteil der modernen Rechtspraxis. Compliance Analytics ermöglicht es Jurist*innen Risiken in Verträgen und Dokumenten zu analysieren, vorherzusagen und Verstöße proaktiv und automatisiert zu korrigieren. Durch datenbasierte Analysen können potenzielle Verstöße gegenüber Unternehmensrichtlinien wie Haftungsgrenzen, AGB-Compliance identifiziert und über automatisierbare Workflows angepasst bzw. Compliance-Verstöße automatisch behoben werden. Diese präventive Herangehensweise bietet nicht nur einen finanziellen Mehrwert, sondern reduziert auch Haftungsrisiken und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit von Kanzleien und Rechtsabteilungen.

5. Von der/vom Jurist*in zum/zur LegalTech-Expert*in

Die Automatisierung repetitiver Aufgaben, wie die Überprüfung von Dokumenten oder Durchführen von Recherchen, hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Arbeitsweise von Jurist*innen. Während Junior-Anwält*innen früher oft mit derartigen Tätigkeiten betraut wurden, können sie sich heute dank moderner Technologien auf strategischere Aufgaben konzentrieren. Das beschleunigt ihre berufliche Entwicklung und verändert traditionelle Karrieremodelle. Dabei sollte jedoch sichergestellt sein, dass die notwendigen praktischen Erfahrungen gesammelt werden können, denn nur so lässt sich eine fundierte Expertise aufbauen. Zwar bleibt das juristische Wissen weiterhin wichtig, aber die Fähigkeit die richtigen juristischen Fragen zu entwickeln und zu stellen wird in Zukunft wichtiger sein als „nur“ juristisches Wissen and geeignete Antworten zu haben. Auch die juristische Ausbildung verändert sich, inkl. der Nutzung moderner KI-basierten LegalTech-Tools zur Recherche, Analyse und Erstellung von Dokumenten. Universitäten und Kanzleien passen ihre Ausbildungsprogramme an, um die nächste Generation von Jurist*innen auf die Anforderungen des digitalen Zeitalters vorzubereiten.

6. Investitionen in LegalTech

Laut einer aktuellen Umfrage von JP Morgan unter Unternehmensjurist*innen haben bei 71 Prozent der Rechtsabteilungen die Investition in LegalTech-Tools eine hohe bis sehr hohe Bedeutung. Aber nur 32 Prozent der Rechtsabteilungen haben LegalTech-Tools in ihren Budgets berücksichtigt. 80 Prozent gaben an, KI-LegalTech-Tools im laufenden Jahr einführen zu wollen – wollen dafür aber nur durchschnittlich 13 Prozent des gesamten Legal Budget ausgeben. Das belegt, dass die Investitionen in LegalTech-Tools zwar weiter zunehmen, die Diskrepanz zwischen KI-Ambitionen und Finanzierung jedoch bleibt. Die Legal-Innovationsfähigkeit ist also abhängig von der Legal-Investitionsfähigkeit.

Fazit

Die LegalTech-Trends zeigen, wie Technologie die juristische Arbeit verändert. Da generative KI trotz heutiger multi-modaler Fähigkeiten wie Text, Bild und Audio vor allem die Analyse und Erstellung von Text hervorragend beherrscht, hat der Legal-Bereich quasi eine Pionierstellung in der modernen KI-Bewegung. Der Rechtsmarkt ist eine „Text First“-Industrie und hervorragend geeignet, um die Innovationen von generativer KI zu beschleunigen. Von KI-gestützter Effizienzsteigerung über datenbasierte Risikoanalysen bis hin zur Automatisierung von Routineaufgaben: Der Legal-Markt wird nicht nur digitaler, sondern auch dynamischer. Für Kanzleien und Unternehmensjurist*innen bringt das einerseits neue Möglichkeiten mit sich, andererseits aber auch die Notwendigkeit, sich weiterzuentwickeln. Die Herausforderungen sind vielfältig, doch eines steht fest: Die Zukunft des Rechtsmarkts gehört denen, die technologische Innovationen nicht nur akzeptieren, sondern aktiv mitgestalten.

Der Autor Oliver Bendig ist CEO des LegalTech-Anbieters stp.one

Im Interview zum Thema Nachhaltiges Wirtschaften: Terra Institute-Co-Gründer Günther Reifer.

Heutzutage macht das Thema Nachhaltigkeit einen großen Teil vom Image eines Unternehmens aus. Wer nicht nachhaltig ist, geht nicht mit dem Puls der Zeit. Doch was ist überhaupt mit Nachhaltigkeit gemeint und wie kann sie in einem Unternehmen umgesetzt werden?

Nachhaltigkeit hat verschiedene Definitionen. Die gängigste besagt: „Nachhaltigkeit gewährleistet, dass zukünftige Generationen nicht schlechter gestellt sind, ihre Bedürfnisse auf der Erde zu befriedigen als die gegenwärtig lebende Generation.“ Für ein produzierendes Unternehmen bedeutet das konkret: Die Verwendung von nachwachsenden Rohstoffen, ressourcenschonende Produktion, Vermeidung von Müll, ein möglichst geringer CO2-Ausstoß und im besten Fall ein recyclebares Endprodukt. Wenn ein Produkt all diese Kriterien erfüllt, kann es sich ökologisch nachhaltig nennen.

Ein Beispiel: Ein T-Shirt aus 100 Prozent Bio-Baumwolle, dessen Aufdruck jedoch giftige Chemikalien enthält, ist keineswegs nachhaltig. Es ist wichtig, dass wir den gesamten Produktionsprozess betrachten – vom Design zum finalen Produkt bis zur Rückführung in den Wertstoffkreislauf.

Wenn ein Unternehmen ein ökologisch nachhaltiges Produkt herstellt, ist dann das gesamte Unternehmen nachhaltig?

Noch lange nicht. Nachhaltigkeit steht nämlich auf drei Standbeinen: Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft. Neben den ökologischen Aspekten bestimmen also noch soziale und ökonomische Faktoren, inwieweit ein Unternehmen nachhaltig ist. Die soziale Komponente widmet sich dabei in erster Linie dem Wohlergehen von Mensch und Gesellschaft. Für Mitarbeiter des Unternehmens bedeutet das zum Beispiel ein fairer Lohn, geregelte Arbeitszeiten und Pausen sowie die Möglichkeit auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung. Insbesondere der Aspekt Schulungen spielt wiederum eine wichtige Rolle für die ökologische Nachhaltigkeit des Unternehmens.

Um ökologische Nachhaltigkeit ganzheitlich im Unternehmen zu etablieren, muss zunächst ein gemeinsames Bewusstsein dafür geschaffen werden. Bei Führungskräften genauso wie bei allen Mitarbeitern. Durch regelmäßige Coachings der Mitarbeiter – sei es persönlich oder digital – werden Nachhaltigkeit und Klimaschutz zur Angelegenheit des gesamten Unternehmens. Alle sind auf dem neuesten Stand und ziehen am selben Strang.

Was sind die ökonomischen Faktoren, die ein Unternehmen nachhaltig machen? Und stehen diese nicht im Konflikt mit den ökologischen Aspekten der Nachhaltigkeit?

Die meisten denken wahrscheinlich, dass sich Umwelt und Wirtschaft von vorneherein ausschließen. Das stimmt so jedoch nicht. Fakt ist: Nur ein Unternehmen, was auch ökonomisch nachhaltig ist, wird langfristig bestehen bleiben und so seinen Beitrag für eine bessere Zukunft leisten können. Die Umstellung auf eine ökologisch nachhaltige Produktion ist dabei kein Verlustgeschäft. Wenn Sie zum Beispiel alles regional produzieren statt einzelne Produktionsprozesse ins Ausland zu verlagern, dann sind auch Ihre Lieferketten kürzer. Das spart erhebliche Transportkosten und CO2. Zudem sind regionale Lieferketten transparenter und daher leichter zu managen.

Auch im Fall einer globalen Krise wie der Corona-Pandemie ist das Risiko einer Produktionsunterbrechung deutlich reduziert. In innovative und verbesserte Fertigungstechnologien zu investieren, zahlt sich auch aus. Material-, Wasser- und Energieverbrauch werden so reduziert und anfallende Abfallprodukte können recycelt werden. Nachhaltigkeit ist also nicht teurer, sondern langfristig gesehen sogar lukrativ.

Was sind die ersten Schritte für ein Unternehmen, um nachhaltig zu werden?

Die Bereitschaft für Veränderung ist immer der erste Schritt. Das gesamte Unternehmen – Führungskräfte wie Mitarbeiter – muss eine neue Sinnorientierung erfahren. Dafür werden zunächst die aktuellen sozioökonomischen Megatrends intensiv analysiert. Mit den gewonnenen Erkenntnissen wird anschließend der gesamte Betrieb durchleuchtet und aufgeräumt. Gemeinsam wird ermittelt, welche Kompetenzen Führungskräfte und Mitarbeiter mitbringen, was noch verbesserungswürdig ist und wie sich zukunftsrelevante Themen aus Nachhaltigkeit, Gesellschaft und Wirtschaft in das Unternehmen integrieren lassen. Dabei ist es wichtig, bestehende Strukturen zu überdenken, von alten Gewohnheiten loszulassen und sich neue Ziele zu setzen.

Natürlich ist so eine Neuorientierung, bei der alle drei Dimensionen der Nachhaltigkeit berücksichtigt werden, ein sehr komplexer Prozess, der für viele Unternehmen eine Herausforderung darstellt. Wir vom Terra Institute möchten Unternehmen in ihrem Umdenken bestärken und ihren Transformationsprozess tatkräftig unterstützen!

Das neue Jahr hat begonnen und noch sind alle Fragen offen: Welche neuen Chancen und Herausforderungen wird KI 2025 für die Digitalwirtschaft bereithalten? Wie geht es weiter rund um Cookies und Datenschutz? Und welche Auswirkungen werden die politischen Umwälzungen in Deutschland und den USA auf die Strategien und Erfolgsaussichten von Advertisern und Publishern haben? Hier fünf Thesen, welche Entwicklungen die Branche in diesem Jahr bewegen werden.

1. Mehrwert: KI geht 2025 endgültig über die Generierung von Creatives hinaus

Generative KI für die Erstellung von Creatives zu nutzen, hat sich fest etabliert und spart Zeit und Geld. Sowohl Advertiser als auch Publisher erkennen aber zunehmend, welche Möglichkeiten sich ihnen darüber hinaus eröffnen. Datengetriebene Ansätze, fundierte Analysen und die Prognose der Performance einzelner Kampagnen sind dabei nur die ersten Schritte. Zunehmend sind KI-Tools verfügbar, die nahezu das komplette Kampagnen-Management und den Media-Einkauf automatisieren und dadurch wesentlich schneller, kostengünstiger und effizienter gestalten. Gerade auch speziell für kleinere Brands werden sich – etwa im Bereich programmatischer Kampagnen – durch KI Möglichkeiten bieten, die bislang als zu komplex galten.

2. Turbulenzen: Politik bestimmt das erste Quartal

Der Amtsantritt von Donald Trump in den USA, Neuwahlen in Deutschland: 2025 beginnt politisch äußerst turbulent. Davon wird auch die Werbebranche nicht unberührt bleiben. Vorstellbar ist, dass Konsumenten angesichts unklarer Zukunftsaussichten erst einmal zurückhaltend agieren. Branding-Kampagnen könnten vor diesem Hintergrund von Kürzungen betroffen sein, während die Budgets für Performance-Kampagnen tendenziell stabiler bleiben dürften. Für Advertiser kann dies bedeuten, sich noch stärker auf eine exakte Zielgruppenauswahl zu konzentrieren und Ergebnisse genau zu evaluieren, um ihre Budgets optimal zu nutzen. In Deutschland könnten Verschiebungen im politischen Spektrum zudem dazu führen, dass rechtskonservative Medien und Narrative – von vielen Brands bislang strikt gemieden – höhere Akzeptanz finden. Dadurch können sich zwar zusätzliche Möglichkeiten ergeben, für Advertiser kann sich dies 2025 allerdings auch zu einer Frage der Moral entwickeln.

3. KI-Schattenseiten: Noch mehr Fake News, noch mehr Made-for-Advertising-Seiten

Neben den vielen Vorteilen der KI wird diese 2025 leider auch negative Trends weiter befeuern. So ist davon auszugehen, dass die Zahl so genannter MFA-Seiten – „Made for Advertising“, also dubiose, rein für Werbeschaltungen konzipierte Websites mit niedriger inhaltlicher Qualität – nochmals steigen wird. Gleiches gilt für die Verbreitung von Fake News. Der Grund dahinter ist simpel: Per KI lassen sich komplette MFA-Seiten, die zumindest auf den ersten Blick kaum noch von seriösen, legitimen Publishern zu unterscheiden sind, abstruseste Fake News und Verschwörungstheorien noch schneller und einfacher erstellen und monetarisieren. Ein Qualitätsproblem, dem sich auch in diesem Jahr die gesamte Werbebranche stellen muss.

4. Monetarisierung: Publisher müssen sich noch breiter aufstellen

Die Zeiten, in denen sich Publisher auf einige wenige Einnahmequellen beschränken konnten, sind definitiv vorbei. 2025 wird vielfach von einer weiteren Diversifizierung geprägt sein. Hier können beispielsweise Optionen wie direkte Partnerschaften, Abo-Modelle oder auch native Ads für viele Publisher eine stärkere Rolle spielen. Dies sorgt nicht nur für mehr Sicherheit und Stabilität, sondern kann gleichzeitig auch dazu beitragen, die Abhängigkeit von einzelnen großen Playern wie Google oder Facebook zu verringern. Selbst plötzliche Änderungen an Algorithmen oder der Infrastruktur dieser BigTech-Giganten treffen gut aufgestellte Publisher nicht so hart.

5. Cookies & Co.: Flexibilität ist Trumpf, First-Party-Daten stehen im Fokus

Das Hin und Her beim „Cookie-Aus“ wird vermutlich auch 2025 erst einmal weitergehen. Brands ziehen daraus jedoch zunehmend ihre Konsequenzen und setzen vermehrt auf einen Mix aus Cookie-basierten und Cookie-losen Strategien. Dadurch bleiben sie einerseits flexibel und tragen andererseits dem Datenschutz Rechnung, der noch weiter an Bedeutung gewinnen wird. Für Publisher steht weiter das Thema First-Party-Daten im Fokus. Sie müssen sich damit beschäftigen, ihre Daten auf clevere Weise zu sammeln, aufzubereiten und gewinnbringend zu nutzen. Positiver Nebeneffekt: Auf diese Weise können sie gleichzeitig engere Verbindungen zu ihren Partnern auf Advertiser-Seite aufbauen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst Teil unseres Alltags und hält in Unternehmen auch zunehmend Einzug. Ob beim Erstellen von Texten, in der Datenanalyse oder bei der Automatisierung von Routine­aufgaben – KI ist ein starkes Werkzeug, das Unternehmen viele Vorteile bieten kann. Doch mit diesen Vorteilen kommen auch Verantwortung und Risiken, die eine klare und durchdachte KI-Policy erfordern.

Diese Einleitung zu einem Artikel über KI-Policies ist KI-generiert. Es ist so schön bequem und schnell gemacht: eines der gängigen LLM-Systeme online aufrufen, beispielsweise ChatGPT, und binnen Sekunden ist der Artikel fertig.

Ihr kennt das im Privaten, vor allem aber auch im Arbeitsumfeld. KI-Tools sind aus der Arbeitswelt nicht mehr wegzudenken. Die Nutzung von KI – insbesondere für berufliche Aufgaben – birgt jedoch Risiken. Manche KI neigt, falsch trainiert, zu diskriminierenden Entscheidungen, was z.B. im HR-Bereich gefährlich ist. Unbedacht erstellte Prompts können den Schutz von Geschäftsgeheimnissen aufs Spiel setzen. Die Datenschutzgrundsätze sind wie immer einzuhalten.

Generative KI schert sich, wenn wir als Nutzer*innen nicht da­rauf Acht geben, nicht um die Urheberrechte derer, deren Werke wir – ob bewusst oder unbewusst – verwenden oder verletzen. Zudem ist seit August 2024 die KI-Verordnung in der EU in Kraft und stellt an Unternehmen, die KI-Systeme und -Modelle entwickeln, anbieten oder betreiben, umfangreiche Anforderungen. Auch die mit KI einhergehenden Risiken sind nicht außer Acht zu lassen.

Seid ihr als Gründer*innen oder in sonst verantwortlicher Position in einem Unternehmen mit mehreren Mitarbeiter*innen tätig, müsst ihr euch Gedanken darüber machen, wie solche Risiken zu fassen und zu begrenzen sind. Tut ihr das nicht, drohen aus diversen Rechtsgrundlagen z.B. Schadensersatzforderungen, Bußgelder oder der Verlust an Assets – Dinge, die allerspätestens bei der nächsten Finanzierungsrunde negativ bewertet werden. In Bezug auf eure Belegschaft müsst ihr also Awareness für diese Themen schaffen und konkrete Vorgaben machen.

Denn eines ist klar: KI wird in eurem Unternehmen genutzt werden, ob mit oder ohne euer Wissen. Und bevor die Mitarbeiter*innen auf privaten Geräten sensible berufliche Aufgaben nicht reglementiert mittels ChatGPT & Co. lösen, beschreibt lieber beizeiten Dos and Don’ts, um sicherstellen, dass KI verantwortungsvoll, sicher und rechtskonform im Unternehmen eingesetzt wird.

Dazu dient eine die Belegschaft informierende und verpflichtende KI-Policy. Im Folgenden findest du einen Überblick darüber, welche Aspekte in eine solche Policy gehören.

1. Richtlinien für den Einsatz generativer KI am Arbeitsplatz

Generative KI-Modelle wie ChatGPT, DALL-E und andere erstellen Inhalte nach Maßgabe der Eingaben der Nutzenden. Bei diesen Prompts und bei der Verwendung der generierten Ergebnisse ist auf Folgendes zu achten:

• Schutz sensibler Daten: Die Eingabe vertraulicher Informationen in KI-Modelle stellt ein erhebliches Risiko dar, da generative KI-Systeme auf großen Datenmengen trainiert sind und Informationen potenziell unkontrolliert verarbeiten und speichern. Die KI-Policy sollte explizit verbieten, sensible oder vertrauliche Informationen in generative KI-Systeme einzugeben, insbesondere, wenn diese extern betrieben werden. Die Policy sollte beschreiben wie mit sensiblen Daten umzugehen ist und welche Daten für die Verarbeitung durch KI-Systeme ungeeignet sind.
• Einhaltung des Datenschutzes: Die KI-Policy sollte klarstellen, dass der Einsatz generativer KI-Tools den Anforderungen der Datenschutzgesetze (DSGVO, BDSG) entsprechen muss. Dazu gehören Vorgaben, wie personenbezogene Daten rechtssicher zu handhaben sind und welche dieser Daten überhaupt für den Einsatz von KI-Modellen geeignet sind. Zudem bedarf es Vorgaben zur Anonymisierung und Pseudonymisierung der Daten, daneben Transparenzvorgaben, um betroffene Personen über die Nutzung ihrer Daten zu informieren. Personenbezogene Daten in öffentlichen KI-Systemen einzusetzen, sollte möglichst untersagt werden.
• Umgang mit geistigem Eigentum: Die Nutzung generativer KI-Modelle kann zu Problemen führen, wenn die KI auf geschütztem Material trainiert wurde, von dem/der Nutzenden urheberrechtlich geschützte Werke in den Prompt einbezogen werden oder die KI Werke erstellt, die bestehende Urheber- oder sonstige Schutzrechte verletzen. Die KI-Policy sollte ein Verbot der Verwendung von Werken enthalten, an denen nicht die für die Bearbeitung erforderlichen Rechte bestehen. Und sie kann Regelungen zur Überprüfung und Genehmigung von KI-erstellten Inhalten festlegen, etwa durch eine Rechtsabteilung oder eine speziell dafür zuständige Stelle.
• Transparenz und Kennzeichnung: Die KI-Policy sollte festlegen, dass Inhalte, die mithilfe von generativer KI erstellt wurden, transparent gekennzeichnet werden. Dies trägt dazu bei, Missverständnisse zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Herkunft von Texten und Bildern klar erkennbar ist. Diese Kennzeichnungspflicht sollte insbesondere dann gelten, wenn KI-generierte Inhalte veröffentlicht werden, aber auch im internen Gebrauch.
• Positivliste erlaubter KI-Systeme: Um die Mitarbeiter*innen mit der Anwendung dieser Vorgaben auf einzelne am Markt angebotene KI-Systeme nicht allein zu lassen, kann eine KI-Policy auch eine Auflistung der vom Unternehmen freigegebenen Systeme enthalten. Voraussetzung ist dafür natürlich, dass diese Systeme vorab entsprechend fachlich geprüft wurden. Das kann schwierig sein, weil sich Anbieter*innen meist nicht in die Karten schauen lassen.

2. Richtlinien für die Entwicklung und Implementierung von KI

Auch wenn ihr in eurem Unternehmen KI-Systeme entwickeln oder implementieren wollt, sind ethische, rechtliche und technische Anforderungen in einer KI-Policy zu adressieren.

• Fairness, Transparenz und Nichtdiskriminierung: KI-Systeme können, wenn sie auf verzerrten Datensätzen trainiert werden, Diskriminierung oder Vorurteile reproduzieren. Eine KI-Policy sollte deshalb klare ethische Richtlinien fest­legen, die sicherstellen, dass die entwickelten Modelle fair, transparent und frei von Diskriminierung sind. Ein mögliches Vorgehen ist, regelmäßige Audits und Bias-Tests durchzuführen und in der Policy verpflichtend vorzusehen, um Verzerrungen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
• Datenschutz und Datensicherheit: Der verantwortungsvolle Umgang mit Nutzer*innendaten ist eine der wichtigsten Anforderungen in der KI-Entwicklung. Die KI-Policy sollte festlegen, dass bei der Verarbeitung personenbezogener Daten durch die KI strenge Schutzanforderungen, am besten strenge Begrenzungen, gelten. Rein automatisierte Entscheidungen sind schon laut DSGVO verboten. Es sollten nur die für die jeweilige Anwendung notwendigen Daten erhoben und verarbeitet werden, und diese Daten sollten weitestgehend anonymisiert oder pseudonymisiert werden. Regelungen für den Zugang zu diesen Daten sowie Maßnahmen zur Datensicherheit (wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen) sollten ebenfalls Bestandteil der Policy sein.
• Überprüfung auf Halluzinationen und Fehlinterpretationen: Generative KI-Modelle neigen dazu, Informationen zu „halluzinieren“, also falsche oder ungenaue Inhalte zu erstellen. In der KI-Policy sollte festgelegt sein, dass entwickelte KI-Modelle regelmäßig auf ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit überprüft werden. Dies kann durch vorgeschriebene Tests und Simulationen geschehen, bei denen die KI in verschiedenen Szenarien eingesetzt und auf ihre Fähigkeit, korrekte Ergebnisse zu liefern, geprüft wird. Es sollten auch definiert werden, wie Fehler erkannt und behoben werden können.
• Erklärbarkeit und Nutzer*infreundlichkeit: Komplexe KI-Modelle sind oft schwer verständlich und wirken wie eine Black Box, deren Entscheidungen für Außenstehende kaum nachvollziehbar sind. Die KI-Policy sollte daher sicherstellen, dass die KI so gestaltet ist, dass ihre Funktionsweise für Nutzer*innen transparent und nachvollziehbar ist. Dies ist insbesondere dort wichtig, wo KI-Entscheidungen schwerwiegende Auswirkungen haben können. Ihr solltet sicherstellen, dass für Nutzer*innen eine verständliche Erläuterung darüber bereitgestellt wird, wie und warum die KI zu einem bestimmten Ergebnis gelangt ist. Das ist Voraussetzung für Kontrolle und rechtskonformen Betrieb der KI.
• Gesetzeskonformität gemäß KI-Verordnung: Nicht zuletzt hat die Europäische Union die KI-Verordnung in Kraft gesetzt, die strenge Anforderungen an die Entwicklung und Nutzung von KI stellt. Die KI-Verordnung dient der Produktsicherheit und verlangt zunächst eine Risikoeinschätzung für die KI-Systeme. Die Maßgaben für eine solche Einschätzung sollten in der Policy angerissen und No-Gos für die Entwicklung von Funktionalitäten, die zu den laut KI-Verordnung verbotenen KI-Anwendungen gehören, ausgesprochen werden. Für sogenannte Hochrisiko-­KI-Systeme gelten besondere Anforderungen, die bei einer Entwicklung mitgedacht werden müssen, wofür eine KI-Policy zumindest sensibilisieren sollte. Die im Einzelfall geforderte Überprüfung und Einstufung des jeweiligen Systems oder Modells kann eine Policy nicht leisten. Die initialen und regelmäßigen Überprüfungen sowie Risikobewertungen sollte sie aber fordern.
• Regelmäßige Überwachung und Wartung der KI-Modelle: KI-Modelle entwickeln sich weiter und benötigen regelmäßige Überwachung und Wartung, um die Leistung zu optimieren und mögliche Fehler zu minimieren. Die KI-Policy sollte eine solche sich wiederholende Maintenance festlegen, etwa die schon erwähnten regelmäßigen Aktualisierungen, Fehler­behebungen und Performance-Überprüfungen, damit die KI-Systeme immer den aktuellen Standards und Anforderungen entsprechen.

3. Übergreifende Ziele und Vorgaben einer KI-Policy

Eine KI-Policy sollte nicht nur detaillierte Vorgaben zur Nutzung und Entwicklung von KI enthalten, sondern auch allgemeine Leitlinien und Prinzipien für den Einsatz von KI im Unternehmen, um ein Bewusstsein für die Potenziale und Risiken der Technologie zu schaffen.

• Regelmäßige Überprüfung und Anpassung: Da sich KI-Technologien und gesetzliche Anforderungen stetig weiterentwickeln, sollte auch die KI-Policy regelmäßig überprüft und aktualisiert werden. Dies hilft sicherzustellen, dass das Unternehmen stets auf dem neuesten Stand ist und seine KI-Systeme konform mit den aktuellen gesetzlichen, ethischen und technischen Standards sind. Es ist empfehlenswert, regelmäßige Audits durchzuführen und die Policy an neue Entwicklungen in der KI-Forschung und Gesetzgebung sowie an die Marktanforderungen anzupassen.
• Unternehmenskultur in Bezug auf KI: Eine KI-Policy sollte dazu dienen, den transparenten und offenen Umgang mit KI in allen Unternehmensbereichen und damit die Akzeptanz für KI-Systeme sowohl innerhalb des Unternehmens als auch bei Kund*innen und Partner*innen zu fördern. Dazu gehört auch, dass das Unternehmen offenlegt, in welchen Bereichen KI eingesetzt wird und welche Entscheidungen die Technologie beeinflusst. Letztendlich ist die KI-Policy ein Ins­trument zur Förderung einer verantwortungsvollen und ethischen Unternehmenskultur in Bezug auf KI. Das schützt letztlich auch die Integrität und die Werte des Unternehmens.
• Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen: Um einen solchen kompetenten und verantwortungsvollen Umgang mit KI zu erreichen, sind regelmäßige Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen für die Mitarbeiter*innen zu den hier genannten Aspekten vorzusehen.

Fazit

Dieser Artikel kann nur einen groben Überblick und Rahmen geben. Die konkreten Inhalte einer auf eure Belange und Nutzungsformen passenden Policy müsst ihr in Anschauung der Spezifika der eingesetzten oder zu entwickelnden KI-Systeme erarbeiten. Das kann auch schlecht an KI delegiert werden: Der Rest des eingangs erwähnten KI-generierten Artikels war nicht wirklich brauchbar, ebenso die testweise mit KI erstellten Policies. Dafür braucht es professionelle Unterstützung.

Der Autor Dr. Daniel Michel, LL.M. ist seit 2004 als Rechtsanwalt im Bereich IT/IP/Technologie tätig. Nach Stationen in spezialisierten und Großkanzleien betreibt er seit 2018 seine eigene Rechtsberatung im Raum München, www.datalawcounsel.com

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