Die Luftfahrtbranche steht vor einer Vielzahl von Herausforderungen, sowohl auf Kund*innenseite als auch in geschäftlichen Prozessen. Innovation spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem sie Möglichkeiten zur Digitalisierung, Automatisierung, Optimierung und Neuerfindung schafft.

Vor diesem Hintergrund haben der Lufthansa Innovation Hub, die Berliner Innovationseinheit der Lufthansa Group, und die Terminal 2 Gesellschaft des Flughafens München eine Absichtserklärung (MoU) unterzeichnet. Mit der Unterzeichnung bekunden beide ihre Absicht, durch gemeinsame Initiativen die Innovation in der Luftfahrtbranche voranzutreiben.

“Innovation in der Reiseindustrie ist eine gemeinschaftliche Aufgabe, die dem gesamten Ökosystem zukommt”, sagt Dr. Stefan Nothelfer, Senior Director und Leiter Corporate Venturing & Strategic Growth beim Lufthansa Innovation Hub. “Wir freuen uns darauf, mit der Terminal 2 Gesellschaft des Flughafens München zusammenzuarbeiten, um das Kundenerlebnis gemeinsam zu verbessern und den gesamten Reiseprozess zu optimieren.”

Robotik-Einsatz im Terminal 2 des Flughafens München

Ein konkretes Beispiel für das Vorantreiben von Innovation im Flughafenbetrieb durch Pilotprojekte ist die Zusammenarbeit mit dem Robotik-Start-up Ottonomy.

Seit dieser Woche sind zwei autonome Service-Roboter in den Bereichen der Gates und Gepäckausgabe im Terminal 2 des Flughafens München im Einsatz. Die Roboter sind darauf ausgelegt, verschiedene Aufgaben zu übernehmen, um reibungslose Kund*inneninteraktionen zu ermöglichen. Sie unterstützen Passagier*innen mit Informationen und bewerben die Dienstleistungen von Lufthansa Airlines.

Durch das Scannen eines QR-Codes auf dem Roboter mit ihrem Smartphone gelangen Reisende zu Chat-Assistenten für Self-Service-Optionen. Dort können sie Fluginformationen abrufen und Prozesse wie Umbuchungen oder Erstattungen eigenständig verwalten. Die Roboter liefern zudem wichtige Informationen zu flughafenbezogenen Themen wie Tax Refund und Lost and Found. Dank integrierter Behälter können die Roboter auch für den Warentransport eingesetzt werden – etwa künftig für die Verteilung von Wasserflaschen an Passagier*innen.

“Unser Ziel ist es, unseren Gästen das beste Reiseerlebnis in Europa zu bieten”, sagt Marcus Schnabel, Vice President Ground Operations Hub Munich. “Die Nutzung digitaler Lösungen ist für dieses Vorhaben von entscheidender Bedeutung, und wir freuen uns, als Pilotstandort für wegweisende Innovationen zu dienen.”

Ottonomy setzt seine Roboter weltweit an Flughäfen, in Krankenhäusern und für Auslieferungen auf der letzten Strecke zum/zur Kund*in ein. “Unsere Roboter, die mit Contextual AI arbeiten, ermöglichen es Unternehmenskunden, Innovationen voranzutreiben, bessere Kundenerlebnisse zu schaffen und die betriebliche Effizienz in der Luftfahrt zu steigern“, sagte Ritukar Vijay, CEO von Ottonomy. „Eine Partnerschaft mit zukunftsorientierten Branchengrößen wie der Lufthansa bringt diese Vision der Realität ein großes Stück näher.“

Das Pilotprojekt mit Ottonomy entstand im Rahmen von Startup Gate, der Venture-Clienting-Initiative der Lufthansa Group. Startup Gate verbindet Teams der Lufthansa Group mit hochmodernen Start-ups, um deren Technologien schnell zu adaptieren und schlanke sowie kosteneffiziente Kooperationen zu ermöglichen.

Die auf Suchmaschinenmarketing spezialisierte Online-Marketing-Agentur eology zeigt in ihrem Whitepaper „KI-Texte und Google-Rankings: Wie gut ranken KI-Inhalte?“, wie KI-Inhalte auf Google ranken, welche Herausforderungen sie mit sich bringen und welche Schritte erforderlich sind, um sie rankingfähig zu machen. Zudem wird auch auf spezifische technische, strategische und kreative Aspekte eingegangen, die für die Erstellung hochwertiger Inhalte entscheidend sind.

Gewusst wie: rankingfähige KI-Teste

Was zweifelsfrei erwiesen ist: Nach dem SEO-Qualitätsstandard erstellte KI-Texte sind rankingfähig und können die Sichtbarkeit einer Domain genauso unterstützen wie menschliche Inhalte. Allerdings ist die Erstellung solcher Texte nicht damit getan, einfach einen Prompt einzugeben und das Ergebnis online zu stellen. Es bedarf menschlicher Zuarbeit und Kontrolle.

Di Expert*innen von eology haben aus ihrer Studie heraus Best Practices ermittelt, um zu rankingfähigen Texten zu kommen. In fünf Schritten kannst du das auch:

1. Schritt: Chatbot briefen

Bei ChatGPT einen CustomGPT anlegen mit allen notwendigen Projektinstruktionen. Auf diese greift die KI immer zurück, ihr müsst sie daher nicht immer wieder neu eingeben. Das spart Zeit und sorgt langfristig für besseren Output. Bei Claude geht das nicht. Hier kopiert ihr die Projektinstruktionen einfach in den Chat. Die KI meldet dann, dass sie die Aufgabe verstanden hat und fasst diese noch einmal zusammen.

Folgende Instruktionen sind wichtig:

• Keywordset

• Infos zur Verwendung der Keywords (Verteilung, Häufigkeit, Positionierung im Text)

• Textlänge

• Zielgruppe und Leseransprache

• Stil, Tonalität und weitere Infos zum Wording

• Formaler Textaufbau (Überschriften, Aufzählungen, Tabellen)

• Inhaltlicher Textaufbau, ggf. Gliederung

2. Schritt: Chatbot testen

Prompt erstellen mit allen für den einzelnen Text relevanten Informationen (Thema, Keywordset). Da ihr alle Projektinstruktionen bereits an den Chatbot übermittelt habt, braucht ihr in den Prompt nur noch die Infos für den einzelnen Text reinschreiben. Er lautet dann: „Hallo GPT, erstellst Du mir bitte einen Text zum Thema „XY“ mit diesen Keywords: Hauptkeyword=Thema: [Hauptkeyword] Nebenkeywords: [Nebenkeywords] W-Fragen: [W-Fragen]. Danke.“

3. Schritt: Output prüfen

Output prüfen auf alle Projektanforderungen: SEO, Keywords, Wording, Rechtschreibung sowie Inhalt.

4. Schritt: Anpassungen vornehmen

Wenn der Output nicht passt, gebt der KI Anweisungen für Änderungen, passt die Projektinstruktionen an oder optimiert den Prompt. Ladet Beispieltexte hoch mit eurem gewünschten Stil, lasst die KI den Stil beschreiben und packt die Stilbeschreibung in die Projektinstruktionen. Wenn der Chatbot wiederholt zu wenig Text liefert, kann es Sinn machen, dass ihr diese Information doch in den Prompt eingeben müsst, selbst wenn diese in den Instruktionen steht. Insbesondere ChatGPT neigt dazu, zu wenig Text zu liefern und muss immer wieder daran erinnert werden.

5. Schritt: Bilder generieren 

Instruktionen für die Bilderstellung in den Projektinstruktionen hinterlegen. Bei einem CustomGPT hinterlegt ihr auch den Stil für die Bilder, denn dann habt ihr eine Chance auf einen einheitlichen Stil. Allerdings ist ChatGPT mit der Schnittstelle zu DALL-E nicht die beste Bild-KI. Daher funktioniert nicht alles reibungs- los. Für eine hochwertige und professionelle Bildgenerierung nutzt besser eine spezielle Bild-KI wie Midjourney.

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.

Der aktuelle „Global AI Confessions Report: CEO Edition" der KI-Plattform Dataiku enthüllt Eingeständnisse deutscher und internationaler Führungskräfte, die hinsichtlich KI einer neuen Realität gegenüberstehen. Wichtige Insights aus der Studie:

• 95 Prozent der deutschen CEOs geben zu, dass ein KI-Agent bei Geschäftsentscheidungen einen gleichwertigen oder besseren Rat geben könnte als ein menschliches Vorstandsmitglied.
• 69 Prozent der deutschen CEOs glauben, dass eine gescheiterte KI-Strategie oder eine KI-induzierte Krise dazu führen wird, dass ein CEO bis Ende 2025 aus dem Amt gedrängt wird.
• Mit 62 Prozent bzw. 66 Prozent rangieren deutsche CEOs unter allen globalen CEOs an der Spitze, wenn es um die Messung von Kosten- und Ressourcenanforderungen und Skalierbarkeit von KI geht.
• 78 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass EU-Vorschriften die KI-Nutzung in ihren Organisationen verlangsamen könnten.

Für die Studie, die von The Harris Poll durchgeführt wurde, wurden im Januar und Februar 2025 über 500 CEOs in den USA, Großbritannien, Frankreich und Deutschland befragt. Die Unternehmen der insgesamt 100 befragten deutschen CEOs rangieren bei einem Jahresumsatz von mehr als 250 Millionen Euro und eine Unternehmensgröße von mehr als 500 Mitarbeitenden.

Der Bericht enthüllt: Die KI-Strategie ist zum entscheidenden Faktor für das Überleben von Unternehmen geworden. Die Ergebnisse belegen zudem, dass die Konsequenzen des Einsatzes von KI auch auf höchster Entscheiderebene angekommen sind. 

KI kommt im Vorstand an

Laut Aussagen deutscher Geschäftsführer stellt KI die Rolle der Entscheidungsfindung auf Vorstandsebene zunehmend in Frage. Zu den wichtigsten Ergebnissen gehören: 

• 93 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass sie davon profitieren würden, ein aktuelles Vorstandsmitglied durch einen KI-Experten zu ergänzen oder zu ersetzen.
• 95 Prozent der deutschen CEOs geben zu, dass ein KI-Agent bei Geschäftsentscheidungen einen gleichwertigen oder besseren Rat geben könnte als ein menschliches Vorstandsmitglied.

KI-Strategie: Übernahme von Kernkompetenzen

Auch auf den darauf folgenden Rängen zeichnet sich ab, dass Künstliche Intelligenz das Berufsprofil der Führungsebene deutlich wandeln kann:  

• 90 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass KI einen besseren Strategieplan entwickeln kann als ein Mitglied ihres Führungsteams (Vizepräsidenten bis zur Vorstandsebene).
• 49 Prozent der CEOs deutscher Unternehmen schätzen, dass sie 3–4 Teammitglieder durch KI ersetzen könnten, um strategische Planung zu betreiben. Ganze 13 Prozent gaben an, dass sie sogar 7 oder mehr Führungskräfte für die gleiche Aufgabe ersetzen könnten.

Keine KI-Strategie ist allerdings auch keine Antwort, denn

• 69 Prozent der deutschen CEOs glauben, dass eine gescheiterte KI-Strategie oder eine KI-induzierte Krise dazu führen wird, dass ein CEO bis Ende 2025 aus dem Amt gedrängt wird.
• 76 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass sie Gefahr laufen, ihren Job zu verlieren, wenn sie nicht innerhalb von 2 Jahren messbare KI-getriebene Geschäftsgewinne erzielen.

KI als Kernkompetenz zukünftiger CEOs

Führungskräfte müssen sich laut der Umfrage auf dem Jobmarkt zukünftig anders aufstellen. KI-Kompetenz gilt als “Must-Have”, was auch aus dem Berufsalltag deutscher CEOs hervorgeht.

• 31 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass Erfahrung in der Umsetzung einer erfolgreichen KI-Strategie oder deren Implementierung in 3–4 Jahren eine der wichtigsten Kompetenzen sein wird, nach denen Vorstände bei der Bewertung eines potenziellen Geschäftsführers suchen werden.
• 82 Prozent der deutschen CEOs geben an, dass ihre direkte Beteiligung an KI-bezogenen Entscheidungen im vergangenen Jahr zugenommen hat.
• 70 Prozent der deutschen CEOs geben an, an mehr als der Hälfte der KI-Entscheidungen ihres Unternehmens beteiligt zu sein.

Die „KI-Commodity-Falle“ und KI-Washing: Blinde Flecken der Geschäftsführung

Trotz zunehmender Abhängigkeit von KI sind sich viele CEOs der Gefahren schlecht umgesetzter KI-Strategien in gefährlicher Weise nicht bewusst.

• 87 Prozent der CEOs tappen weltweit in die „KI-Falle“ und sind zuversichtlich, dass KI-Standardagenten genauso effektiv sein können wie maßgeschneiderte Lösungen für hochgradig nuancierte vertikale oder domänenspezifische Geschäftsanwendungen.
• CEOs deutscher Unternehmen gehen im internationalen Vergleich mit 39 Prozent am ehesten davon aus, dass es bei eigenen KI-Initiativen mehr um die Optik als um die Wirkung geht. Dieser Umstand nennt sich auch “AI Washing” und zielt darauf ab, KI-Innovation vorzuspielen, anstatt einen bedeutenden Mehrwert zu schaffen.

Worauf deutsche CEOs allerdings vergleichsweise viel Wert legen, sind Kostenkontrolle und Skalierbarkeit von KI-Lösungen. Mit 66 Prozent rangieren deutsche CEOs unter allen globalen CEOs (62 Prozent) an der Spitze, wenn es um die Messung von Kosten- und Ressourcenanforderungen und Skalierbarkeit als Kernattribute innerhalb ihres Rahmens für die regelmäßige Bewertung der Effektivität von KI-Analysen, -Modellen und -Anwendungen geht.

KI-Governance und regulatorische Unsicherheit

Während sich die Einführung von KI beschleunigt, schaffen schlechte Governance und regulatorische Unsicherheit erhebliche Hindernisse:

• 25 Prozent der deutschen CEOs geben an, dass sich ein KI-Projekt aufgrund regulatorischer Unsicherheiten verzögert hat, während 35 Prozent zugeben, dass ein Projekt aus solchen Umständen abgebrochen oder aufgegeben wurde. 
• 78 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass EU-Vorschriften die KI-Nutzung in ihren Organisationen verlangsamen könnten.
• 94 Prozent der CEOs vermuten weltweit, dass Mitarbeitende GenAI-Tools wie ChatGPT, Claude und Midjourney ohne Genehmigung des Unternehmens verwenden (bekannt als „Schatten-KI“) und damit ein massives Governance-Versagen innerhalb von Organisationen aufdecken.

Den vollständigen „Global AI Confessions Report: CEO Edition“ findest du hier

Die Welt steht vor einigen Herausforderungen: Klimawandel, soziale Ungleichheit und wirtschaftliche Unsicherheiten sind nur einige der Themen in der aktuellen Zeit. Und genau hier setzen Social Entrepreneur*innen an: von ihnen werden innovative Geschäftsmodelle entwickelt, die nicht nur finanziell erfolgreich sind, sondern auch Lösungen für Probleme in Gesellschaft und Umwelt anbieten.

Doch was macht Social Entrepreneurship 2025 aus? Welche Chancen und Trends ergeben sich und welche Hürden gilt es für Gründer*innen und Unternehmer*innen zu meisten? Antworten liefern uns die Expert*innen vom Gründungszentrum Enterprise in Potsdam, die innovative, soziale und nachhaltige Gründungsprojekte im Land Brandenburg von der ersten Idee bis zur Umsetzung begleiten.

I. Die wichtigsten Trends im Social Entrepreneurship 2025

1. Social Impact Investing revolutioniert die Finanzierung

Lange war die Finanzierung sozialer Innovationen herausfordernd. Doch 2025 etabliert sich Social Impact Investing als eine der inetressantesten Formen, das soziale Vorhaben zu finanzieren. Hierbei suchen Investor*innen nicht mehr nur nach Rendite, sondern fordern auch messbare soziale und ökologische Ergebnisse ein. Besonders profitabel sind Projekte in den Bereichen GreenTech, CleanTech und soziale Inklusion.

Ein gutes Beispiel für die Förderung sozialer Unternehmen ist das 12-Milliarden-Euro-Start-up-Paket, das von der Bundesregierung gemeinsam mit der Wirtschaft auf den Weg gebracht wurde. Es bietet Gründungen Zugang zu dringend benötigtem Kapital, unterstützt die Skalierung von Projekten und schafft Anreize für Innovationen. Social Entrepreneur*innen, die ihre Wirkung authentisch nach außen tragen, können von diesem Wandel profitieren und einfacher an Investor*innen gelangen, die gemeinsame Ziele und Werte haben.

2. Teamarbeit und Zusammenarbeit über Branchen hinweg

Interdisziplinäre Teams sind die Zukunft. Social Entrepreneur*innen erkennen, dass Vielfalt und geteilte Verantwortung zu nachhaltigeren und innovativeren Lösungen führen, und setzen daher vermehrt auf Kollaborationen. Ein spannender Trend hierbei sind Cross-Industrie-Kollaborationen: Hier bündeln Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen ihr Fachwissen und entwickeln so innovative und kreative Lösungen. So können neue Märkte erschlossen, Kosten gesenkt und zeitgleich starke und nachhaltige Netzwerke aufgebaut werden.

Ein weiterer aufstrebender Trend sind Genossenschaften. Diese demokratischen Organisationsformen verbinden ganz im Sinne des sozialen Unternehmertums wirtschaftliche Stabilität mit gemeinschaftlicher Verantwortung. So werden regionale Wirtschaftskreisläufe gefördert und nachhaltige, langfristige Perspektiven kreiert.

3. Digitalisierung und KI als Treiber von Innovation

Mit künstlicher Intelligenz (KI) und Digitalisierungen können Social Entrepreneur*innen Prozesse effizienter gestalten und ihre Wirkung maximieren. KI-gestützte Tools ermöglichen eine neue Präzision in der Datenanalyse und Automatisierung von Abläufen und machen Projekte skalierbarer. Besonders hervorzuheben sind die Vorteile im Marketing durch KI, wodurch Unterstützer*innen gezielt und personalisierter angesprochen werden können.

Digitale Plattformen überwinden geografische und wirtschaftliche Grenzen, was Social Entrepreneur*innen ermöglicht, global zu agieren, Zielgruppen bewusst anzusprechen und Investor*innen für die eigene Idee zu gewinnen. Soziale Projekte können durch Digitalisierung langfristig skaliert und sinnvoll verbreitet werden.

II: Zentrale Branchen und gesellschaftliche Relevanz

1. Green Economy: Nachhaltigkeit als Wachstumstreiber

Die Green Economy ist ein relevanter Bestandteil der Social Entrepreneurship. Start-ups in diesem Bereich entwickeln bahnbrechende Lösungen wie erneuerbare Energien, Konzepte der Kreislaufwirtschaft und umweltfreundliche Technologien. Sie fördern zum einen wirtschaftliches Wachstum, zum anderen sind sie Maßstab für globale Veränderungen, Innovationen und eine zukunftsfähige Wirtschaft.

2. Regionale Entwicklung: Chancen für ländliche Räume

Gerade in ländlichen Regionen sind Abwanderung, schwache Infrastruktur und wirtschaftliche Stagnation häufig drohende Herausforderungen. Soziale Unternehmen können hier positiv wirken: von der Schaffung neuer Arbeitsplätze, der Stärkung regionaler Wirtschaft bis hin zum Angebot digitaler Lösungen im Bereich der Gesundheitsförderung und Bildung. Positiver Nebeneffekt ist zudem eine Förderung des sozialen Zusammenhalts direkt vor Ort.

3. Diversität und Inklusion: Innovation durch Vielfalt

Diversität ist kein kurzfristiger Trend, sondern ein entscheidender Faktor, wenn es um den Erfolg von Unternehmen im Allgemeinen geht. Studien belegen, dass diverse Teams nachhaltigere Entscheidungen treffen und kreativer sind. Social Entrepreneur*innen setzen auf inklusive Geschäftsmodelle, die Chancengleichheit fördern, Barrieren abbauen und Produkte oder Dienstleistungen entwickeln, die für alle zugänglich sind.

III. Herausforderungen und Risiken

Trotz vielversprechender Entwicklungen und Trends, stehen sozialer Unternehmer*innen auch vor Herausforderungen. Mangelnde Finanzierungsmöglichkeiten durch komplexe Kommunikation mit Investor*innen, bürokratische Anforderungen erhöhten den internen Aufwand und der zunehmende Marktdruck erschweren oft den Einstieg.

Aber auch veränderte Konsumtrends, bei denen Verbraucher*innen den Preis über Nachhaltigkeit stellen, erfordern Flexibilität in Lösungsfindung und strategischen Ausrichtung. Hier liegt wiederum das Potential bei sozialen Unternehmungen, die mit ihren Projekten bereits Themen der Zukunft transparent und messbar behandeln.

Ein Weg in die Zukunft

Aktuell vereint Social Entrepreneurship Innovation, Nachhaltigkeit und gesellschaftlichen Wandel wie nie zuvor. Neue Finanzierungsmöglichkeiten, technologische Fortschritte oder starke Kooperationen und Kollaborationen bringen neue Chancen und eröffnen erfolgreiche Strategien, sich gegen mögliche Herausforderungen zu stellen. Wer mutig ist und bereit, kann unternehmerisch die Welt zu einem Besseren verändern.

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

Die Initiative "KI für Deutschland" wurde Ende 2024 von privaten Akteur*innen aus dem KI-Ökosystem ins Leben gerufen. Ziel ist es, einen praxisnahen und unternehmerisch getriebenen Impuls zu setzen, um in dieser Phase der politischen und gesellschaftlichen Neuorientierung Eckpfeiler zu definieren, wie KI zum Wohle und unter Beteiligung aller in Deutschland, effektiv genutzt werden kann.

Zu den Initiator*innen von "KI für Deutschland" gehören maßgeblich die AI.GROUP, der AI.FUND, sowie die Rise of AI Conference - insbesondere die Unternehmer*innen und KI-Expert*innen Dr. Hauke Hansen, Fabian Westerheide, Ragnar Kruse, Petra Vorsteher, Dr. John Lange und Ingo Hoffmann. Unterstützt wird die Initiative von namhaften Institutionen wie dem KI-Bundesverband.

Die Initiative ist deutschlandweit, interdisziplinär und holistisch ausgerichtet. Sie ist offen für den Input und die Unterstützung aller relevanten gesellschaftlichen Gruppen und Persönlichkeiten.

Aufbruchssignal in Zeiten des Umbruchs

Mitinitiator Dr. Hauke Hansen: “Die Initiative KI für Deutschland ist ein Aufbruchssignal in Zeiten des Umbruchs. Mit unseren 11 Impulsen machen wir greifbare und umsetzbare Vorschläge, wie Deutschland die KI nutzen kann, um den gesellschaftlichen Stillstand zu durchbrechen und Wege aus der wirtschaftlichen Rezession zu finden. Wir richten uns damit an alle gesellschaftlichen Akteure, die Wirtschaft ebenso wie die Politik. Wir brauchen eine zukunftsweisende und konsequente Industriepolitik und unternehmerisches Handeln, um die KI am Standort Deutschland zur Chefsache zu machen und damit das Bruttosozialprodukt nachhaltig zu steigern. Stellen wir gemeinsam die Weichen für innovatives und wirtschaftlich erfolgreiches Deutschland von morgen.”

Diese elf Impulse will die Initiative "KI für Deutschland" zur Nutzung künstlicher Intelligenz in Deutschland in Form eines KI-Aktionsplans setzen:

Impuls 1: Einrichtung eines Digitalministeriums auf Bundesebene

Die Digitalisierung in Deutschland hat wirtschaftliche und politische Priorität. Um eine konsequente Digitalisierung der Gesellschaft, Wirtschaft und Verwaltung zu erreichen, ist ein dediziertes Bundesministerium für Digitales mit dem Schwerpunkt KI notwendig.

Impuls 2: Förderung von KI-Forschung und -Innovationen

Deutschland muss die jährlichen Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung bis 2030 auf mindestens 5,0 Mrd. € pro Jahr aufstocken, um international wettbewerbsfähig zu bleiben.

Impuls 3: Bereitstellung von KI-Wagniskapital für KI-Start-ups und -Innovationen

Deutschland benötigt ein KI-Wagniskapitalprogramm ausgestattet mit 10 Mrd. € über 5 Jahre, um KI-Startups zu fördern. Staatliche Fund-of-Funds sollten dazu genutzt werden, Mittel zielgenau und effektiv zu platzieren.

Impuls 4: Aufbau von KI-Clustern zur Förderung von Innovationen und Exzellenz in regionalen Ökosystemen

Deutschland sollte regionale KI-Cluster fördern, die räumliche Nähe mit technischer und wirtschaftlicher Exzellenz verbinden, um Innovationskraft zu maximieren und international Talente anzuziehen.

Impuls 5: Aufbau einer leistungsfähigen und souveränen digitalen Infrastruktur zur Stärkung der KI

Eine flächendeckende digitale Infrastruktur ist essenziell, um KI für Bürger und Unternehmen in der Breite nutzbar zu machen. Wir setzen uns dafür ein, GPU-Megacluster für Forschung und Industrie in Deutschland zu etablieren.

Impuls 6: Förderung der Anwendung von KI in Unternehmen

Bis 2030 sollten mindestens 80% aller deutschen Unternehmen KI-Anwendungen aktiv nutzen, um ihre Geschäfte zu optimieren und auszubauen.

Impuls 7: KI für den öffentlichen Sektor – Effizienzsteigerung und weniger Bürokratie

Bis 2029 sollte der Einsatz von KI in allen wesentlichen Behörden auf Bundes-, Landes- und Regionalebene etabliert werden, um Prozesse zu optimieren, Bürokratie abzubauen und Bürgerdienste zu verbessern.

Impuls 8: KI und Nachhaltigkeit – erschwingliche und saubere Energie für Deutschland

Deutschland sollte KI gezielt einsetzen, um die Energiewende zu unterstützen und die CO₂-Emissionen im Energiesektor bis 2035 um mehr als 15% zu senken. Unser Land braucht eine sichere und bezahlbare Energieversorgung als Grundlage für technologiebasiertes Wachstum.

Impuls 9: Eine KI-Bildungsinitiative als Grundlage einer zukunftsfähigen Gesellschaft

Bis 2030 sollten mehr als 80% der Arbeitskräfte in Deutschland grundlegende KI-Kompetenzen besitzen, um den digitalen Wandel aktiv mitzugestalten.

Impuls 10: Ein klarer und sicherer rechtlicher Rahmen für KI und ein KI-Gütesiegel

Deutschland sollte bis 2026 einen flexiblen Rechtsrahmen für KI schaffen, der Innovation fördert, aber Missbrauch verhindert, und ein KI-Gütesiegel zur Förderung ethischer und transparenter KI einführen.

Impuls 11: Schaffung eines europaweiten KI-Ökosystems mit Deutschland als Schrittmacher

Deutschland sollte eine gestaltende Rolle beim Aufbau eines europäischen KI-Ökosystems übernehmen, um eine wettbewerbsfähige Alternative zu den USA und China zu etablieren.

Hier gibt’s mehr Infos zur Initiative "KI für Deutschland"

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

Personalführung und Human Ressources müssen konstant weitergedacht werden. Gründe dafür gibt es genug – ob Digitalisierung und KI oder demografischer Wandel und Fachkräftemangel. Die HR-Verantwortlichen von ToolTime, Ella Media, Kenjo, Family Office 360grad AG und Mashup Communications zeigen, welche Trends Fach- und Führungskräfte 2025 erwarten.

Als Folge der immer kürzer werdenden Aufmerksamkeitsspannen – insbesondere beim jüngeren Publikum – konkurruieren die traditionellen Videospiele zusehends mit Kurzform-Content auf Social Media, wie Tiktok, Instagram Reels und Youtube Shorts.

Die einzige Alternative, die die Games-Branche bisher anbietet, sind typische Mobilegames aus dem App Store. Diese sind in der Regel mit Glücksspielmechanismen und weiteren „dark patterns“ (manipulativen Mechanismen) verbunden und bieten als einfache Gelegenheitsspiele auch nur selten einen sozial-kulturellen Mehrwert.

Das Gründungsteam riprip entwickelt ein innovatives Mobilegame-Genre, das auf typische Glücksspielmechanismen und weitere dark patterns verzichtet. Als Pilotprojekt produziert riprip aktuell bereits die erste Staffel (10 Folgen) der Spieleserie „Terminal Crossing“ (Arbeitstitel), eine satirische Dekonstruktion des populären Cozy-Game-Genres. Die Spieleserie für mobile Geräte soll im regelmäßigen Rhythmus auf Social Media erscheinen. Die Pilotspielserie dient darüber hinaus dem Aufbau einer eigenen Community, die sich mit dem neuen Genre in einem hohen Maß identifiziert. Schließlich entwickelt das Team im Rahmen der Förderlaufzeit eine eigene Spiel-Engine, die die Entwicklung von Mobilegames erleichtert und Entwicklungsbarrieren abbaut.

„Wir stellen uns eine Welt vor, in der jede(r) Games-Macher*in sein kann“, so Robin Vehrs, Mitglied im ripip-EXIST Team. Das Gründungsteam, bestehend aus Robin Vehrs, Nico Fiona Brauer, Christoph Schnerr und Hannes Drescher, vereint Kompetenzen aus dem Studium der Visuellen Kommunikation an der Kunsthochschule, mit Erfahrungen im Projekt-, Finanz- und Communitymanagement.

Als EXIST Mentor unterstützt Prof. Joel Baumann, ehemaliger Rektor und Leiter des Fachbereichs Neue Medien an der Kunsthochschule, das Team mit seiner Expertise und seinem Netzwerk. Der Studienschwerpunkt Neue Medien wurde Ende 2003 im Studiengang Visuelle Kommunikation an der Kunsthochschule Kassel etabliert. „Das Studium der neuen Medien bedeutet eine künstlerische oder gestalterische Auseinandersetzung mit Technologien einzugehen. Es gilt zukünftige Infrastrukturen zu erforschen und zu entwickeln, hierbei Irrwege zu akzeptieren und daraus zu lernen. Studierende sind aufgefordert, Technologiebegeisterung kritisch zu hinterfragen, zu reflektieren und in theoretischen und gesellschaftlichen Diskursen neu zu verhandeln“, so Baumann.

EXIST ist ein Förderprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie. Ziel ist es, das Gründungsklima an Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen zu verbessern. Darüber hinaus sollen die Anzahl und der Erfolg technologieorientierter und wissensbasierter Unternehmensgründungen erhöht werden. Bisher konnten bereits rund 50 Projekte der Universität Kassel durch das EXIST-Förderprogramm unterstützt werden. Die Fördersumme umfasst Personal-, Sach- und Coachingmittel. Betreut werden die Teams vom UniKasselTransfer Inkubator, der zentralen Gründungsförderung der Universität Kassel. Der Inkubator begleitet Nachwuchswissenschaftler*innen, Mitarbeitende, Studierende und Alumni der Universität Kassel und der Kunsthochschule mit einem weitreichenden Unterstützungsangebot in der Phase von der Ideenfindung bis zur Gründung.