KI – Europa am kritischen Wendepunkt

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Sabine Singer (Sophisticated Simplicity): KI – Europa am kritischen Wendepunkt

Sabine Singer – Founder & CEO bei Sophisticated Simplicity – im exklusiven Confare Bloginterview. Mit ihr gemeinsam gehen wir den Fragen nach, wie Untrenehmen KI-ready werden, wo Europa bei der KI-Implementierung noch hinterherhinkt und vieles mehr.

Mit welchen Themen sollten sich Führungskräfte heute im Alltag beschäftigen, um KI-ready zu sein?

Führungskräfte, die ihr Unternehmen auf eine zukunftsfähige, verantwortungsvolle KI-Nutzung vorbereiten wollen, können sich strategisch an unserem ADA Framework orientieren. Es bildet die Grundlage für werteorientierte digitale Exzellenz – und umfasst drei zentrale Kompetenzfelder:

AI Awareness – also das Bewusstsein für die technologischen, gesellschaftlichen und unternehmerischen Wirkungen von KI. Wer mit KI arbeitet, gestaltet nicht nur Prozesse neu, sondern beeinflusst Entscheidungsmuster, Machtverhältnisse und sogar Kunden- und Mitarbeitererwartungen. Es geht um ein ganzheitliches Verständnis der Chancen, aber auch der ethischen Spannungsfelder.

Data Literacy – die Fähigkeit, datengetriebene Systeme zu verstehen, kritisch zu reflektieren und verantwortungsvoll zu steuern. Welche Daten liegen der KI zugrunde? Welche Verzerrungen könnten enthalten sein? Welche Aussagekraft ist realistisch? Diese Kompetenz ist essenziell, um fundierte und faire Entscheidungen zu ermöglichen.

AI Value Creation – der konsequente Fokus auf Wertschöpfung durch wertebasiert ausgerichtete Innovation. Das bedeutet: KI nicht nur zur Effizienzsteigerung einzusetzen, sondern zur Realisierung echter, messbarer Mehrwerte – für Kund:innen, Mitarbeitende, Gesellschaft und Umwelt.

KI-Readiness entsteht dann, wenn diese drei Ebenen zusammengedacht werden – eingebettet in eine klare Strategie, verankert im Stakeholder-Dialog, und gestützt durch professionelle Change- und Kommunikationsprozesse.

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Wo gibt es denn gesellschaftlichen Handlungsbedarf, damit Europa bei KI morgen noch mitreden und eine Rolle spielen kann?

Europa steht an einem kritischen Wendepunkt: Wenn es seine technologische Souveränität und gesellschaftliche Gestaltungsfähigkeit bewahren will, muss es in drei Bereichen gezielt handeln:

1. Ethikorientierte Innovationskultur etablieren:
   Europa darf nicht versuchen, das Silicon Valley zu kopieren. Die eigentliche Chance liegt darin, einen eigenständigen Weg zu gehen: Einen, der technologische Exzellenz mit Werteorientierung, Nachhaltigkeit und Gemeinwohlorientierung verknüpft. Dafür müssen Fördermittel, Programme und Bildungsangebote klare Kriterien für wertebasierte Technologieentwicklung enthalten.
2. Kompetenzen breitflächig aufbauen:
   Ohne Data Literacy, ethisches Bewusstsein und regulatorisches Know-how in Unternehmen, Verwaltungen und Bildungssystemen wird KI entweder ineffizient genutzt oder einseitig entwickelt. Es braucht Curricula, Trainings und Leadership-Programme, die interdisziplinär sind und ethische Reflexion mit technologischem Verständnis verbinden.
3. Souveräne Daten- und Infrastrukturprojekte mutig skalieren:
   Mit Initiativen wie Gaia-X, den EU Data Spaces und regionalen Vorreitern wie dem datahub.tirol gibt es bereits exzellente Ansätze. Entscheidend ist jetzt: Sie strategisch zusammenzuführen, konsequent zu operationalisieren und europäisch wie international skalierbar zu gestalten – immer mit klarem Wertekompass.

Europa hat das Potenzial, zum globalen Standort für vertrauenswürdige, menschenzentrierte KI zu werden. Doch dafür braucht es eine aktive Haltung: Mut zur Differenzierung, Bereitschaft zur Kollaboration und strategischen Fokus auf Wertschöpfung statt kurzfristiger Effizienz.

Wer sind dabei die wichtigsten Akteure?

Die Transformation hin zu einem europäischen KI-Modell, das auf Vertrauen, Transparenz und Werteorientierung beruht, ist eine Gemeinschaftsaufgabe. Sie erfordert das orchestrierte Zusammenspiel verschiedener Akteursgruppen:

1. Politik und Regulatoren:
   Sie setzen die rechtlichen und strategischen Rahmenbedingungen. Mit dem EU AI Act ist ein international beachtetes Werk zur Förderung wertebasierter KI-Systeme entwickelt worden. Die Umsetzung und fortlaufende Adaptierung – insbesondere im Hinblick auf die neu hinzugekommenen Herausforderungen generativer KI – ist jedoch ein anspruchsvolles Unterfangen. Um diese Transformation wirksam und nachhaltig zu gestalten, braucht es einen breiten Stakeholder-Ansatz. Politik und Regulatoren sollten deshalb in enger Abstimmung mit Märkten, Wirtschaft und Gesellschaft agieren – nicht nur normierend, sondern aktiv gestaltend.
2. Unternehmensleitungen und Aufsichtsgremien:
   Sie entscheiden darüber, ob KI im Unternehmen rein effizient oder auch wertebasiert und zukunftsfähig gestaltet wird. Ihre Aufgabe: Strategie, Risikomanagement und Produktentwicklung so auszurichten, dass sie technologische Exzellenz und ethische Verantwortung verbinden. Dabei wird die KI-Strategie zunehmend zur Unternehmensstrategie: Immer mehr Fortune-500-Unternehmen verfolgen ein “AI first mindset” – das heißt, KI ist nicht Beiwerk, sondern zentraler Gestaltungsfaktor für Produktentwicklung, Kundeninteraktion und operative Exzellenz.
3. Wissenschaft und Standardsetzung:
   Universitäten, Forschungszentren und Normungsgremien wie ISO, IEEE oder CEN-CENELEC liefern die methodische und normative Grundlage für verantwortungsvolle KI-Entwicklung – und sorgen für Übertragbarkeit, Vergleichbarkeit und Legitimität. Ein enger Schulterschluss zwischen Wissenschaft und Wirtschaft ist nun wichtiger denn je, denn generative KI kennt keine Landesgrenzen. Als Weltgemeinschaft müssen wir uns auf gemeinsame Wertestandards einigen, die global lebbar und respektiert sind. Ein solcher Standard ist Value-based Engineering (ISO/IEC/IEEE 24748:7000). Er regelt eine international anerkannte Methodik, mit der Werte systematisch in technischen Systemdesigns operationalisiert werden können.
4. Zivilgesellschaft, Medien und Bildung: Demokratische Mitgestaltung braucht informierte Öffentlichkeit und kritische Diskurse. Dafür braucht es eine breite AI Awareness-Kampagne über alle Bevölkerungsgruppen hinweg – begleitet von einem europaweiten Upskilling-Programm. Zivilgesellschaftliche Organisationen, Medienhäuser und Bildungseinrichtungen sind essenziell, um Reflexionsräume, Wertevermittlung und Partizipation zu schaffen. Ein besonderer Fokus sollte dabei auf Prompt Design liegen: Es entwickelt sich zur neuen universellen Sprache der Mensch-Maschine-Interaktion, die möglichst vielen Menschen zugänglich gemacht werden muss – als Kulturtechnik des 21. Jahrhunderts.
5. Intermediäre Innovationsakteure:
   Dazu zählen regionale Datenökosysteme wie der datahub.tirol, Think Tanks, unabhängige AI Ethics by Design Labs oder gemeinwohlorientierte Tech-Plattformen. Sie verbinden Forschung, Praxis und Governance und machen wertebasierte Innovation konkret erlebbar.

Nur wenn diese Akteure gemeinsam und koordiniert agieren, kann Europa seine digitale Souveränität sichern und eine wertebasierte KI-Landschaft aktiv mitgestalten.

Wie wichtig ist das Thema Regulierung? Bremse, Enabler, Treiber?

Regulierung ist kein Gegensatz zur Innovation – sie ist ihre Voraussetzung. Gerade in der Ära generativer KI ist ein klarer Rahmen essenziell, um Vertrauen, Sicherheit und Orientierung zu schaffen. Die richtige Regulierungsarchitektur wirkt in drei Rollen zugleich:

1. Enabler – sie schafft Spielräume durch Klarheit:
   Der EU AI Act ist ein Beispiel dafür, wie Regulierung nicht lähmen, sondern leiten kann. Er liefert Struktur, Abgrenzung und Orientierung – und macht damit Investitionen in vertrauenswürdige KI überhaupt erst möglich. Wer KI entlang definierter Werte und Risikoklassen gestaltet, reduziert Unsicherheit und erhöht die Umsetzungsgeschwindigkeit.
2. Treiber – sie setzt gezielte Innovationsanreize:
   Durch konkrete Anforderungen etwa an Transparenz, Risikomanagement oder Stakeholder-Einbindung entsteht ein positiver Innovationsdruck – hin zu Systemen, die nicht nur funktional, sondern auch legitim und akzeptiert sind. Regulierung beschleunigt also jene Innovationen, die auf Qualität und Vertrauenswürdigkeit setzen.
3. Absicherung – sie schützt Grundwerte und Märkte:
   Regulierung ist auch ein Schutzinstrument. Sie bewahrt Menschenrechte, demokratische Prinzipien und ökonomische Fairness – vor allem in datengetriebenen Hochrisikoanwendungen. Sie sichert Märkte, in denen alle Akteure unter fairen, transparenten Bedingungen agieren.

Die Frage ist nicht, ob Regulierung innovationsfreundlich ist, sondern ob Innovation werteverträglich gestaltet wird. Wer Ethik und Verantwortung von Anfang an in KI-Projekte integriert – etwa durch AI Ethics by Design –, nutzt Regulierung nicht als Hürde, sondern als strategischen Hebel für nachhaltige Wertschöpfung.

Wie verändert die Digitalisierung die Grundlagen unserer Demokratie, und welche Chancen siehst Du, um diesen Wandel positiv zu gestalten?

Digitalisierung verändert nicht nur die Werkzeuge demokratischer Prozesse – sie verschiebt ihre Fundamente. Sie beeinflusst, wie Öffentlichkeit entsteht, wie Macht verteilt wird, und wie Teilhabe möglich ist. Damit entstehen neue Spannungsfelder – aber auch enorme Chancen für eine zukunftsfähige Demokratie.

1. Demokratische Institutionen stehen unter Digitaldruck:
   Wenn Algorithmen über Sichtbarkeit und Aufmerksamkeit entscheiden, verschieben sich Diskursräume. Die Dynamik sozialer Medien kann deliberative Prozesse verzerren und extreme Positionen verstärken. Gleichzeitig übernehmen KI-Systeme zunehmend Funktionen, die vormals demokratisch legitimierten Institutionen vorbehalten waren – etwa in der Priorisierung öffentlicher Leistungen oder der Steuerung von Mobilitätsströmen.
2. Neue Partizipationsformen und Bürgernähe:
   Digitalisierung eröffnet aber auch neue Wege der Beteiligung. Mit datenbasierten Beteiligungsplattformen, deliberativer Online-Demokratie oder lokal verankerter Civic Tech lassen sich politische Entscheidungen transparenter, inklusiver und evidenzbasierter gestalten – wenn diese Technologien werteorientiert entworfen sind.
3. Gestaltung durch AI Ethics by Design:
   Die Frage ist nicht, ob KI unsere Demokratie verändert – sondern wie wir diese Veränderung gestalten. Mit Methoden wie Value-based Engineering lassen sich demokratische Prinzipien – Transparenz, Gerechtigkeit, Partizipation – von Beginn an in digitale Systeme integrieren. Damit wird Technologie nicht zur Gefahr, sondern zur Verstärkerin demokratischer Resilienz.

 Wer die digitale Transformation demokratisch gestalten will, braucht zwei Dinge: technologisches Verständnis und ethische Gestaltungskompetenz. Beides zusammen bildet die Grundlage für eine Demokratie, die nicht nur digitalisiert, sondern auch glaubwürdig und somit zukunftsfähig ist.

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Welche Verantwortung tragen IT- und Digitalisierungsprofis, wenn es darum geht, demokratische Werte und Prinzipien in einer zunehmend technologisierten Welt zu schützen?

IT- und Digitalisierungsprofis tragen heute weit mehr Verantwortung als nur für Codequalität oder Systemverfügbarkeit. Sie sind Mitgestaltende einer technologischen Realität, die tief in unsere gesellschaftlichen Strukturen eingreift – und damit auch Mitverantwortliche für den Schutz demokratischer Werte.

1. Ethikkompetenz als Teil professioneller Exzellenz:
   Vor allem Generative KI-Systeme sind keineswegs neutral – sie reproduzieren systematisch jene Verzerrungen, die in den historischen und kulturellen Mustern ihrer Trainingsdaten enthalten sind. Technische Systeme spiegeln Annahmen über Menschen, Gesellschaft und Macht. Deshalb ist es entscheidend, diese Biases bewusst zu erkennen und mit dem eigenen Wertekompass abzugleichen. Nur so lässt sich aus einem KI-System das eigene, wertebasierte KI-System machen – reflektiert, verantwortungsvoll und resilient.
2. Demokratische Prinzipien in den Code bringen:
   Werte wie Transparenz, Fairness oder Rechenschaftspflicht dürfen nicht nur in Leitbildern stehen – sie müssen sich im Systemdesign, in der Architektur, im Verhalten von Algorithmen und im Systemprompt wiederfinden, der entscheidend ist für die Akzeptanz entlang der gesamten digitalen Wertschöpfungskette. Methoden wie AI Ethics by Design ermöglichen diese Übersetzung.
3. Verantwortung nicht nur delegieren, sondern übernehmen:
   Verantwortung in der digitalisierten Welt beginnt bei der Gestaltung. Wer hier bewusst handelt, setzt Standards – und wer schweigt, überlässt anderen die Deutungshoheit. Die Zeit des “nur Umsetzens” ist vorbei.

Demokratische Resilienz entsteht durch Technik, die unsere Grundwerte stärkt. IT- und Digitalisierungsprofis tragen entscheidend dazu bei – wenn sie Gestaltungsmacht als Verantwortung begreifen und mit ethischer Haltung ausfüllen.

Ihr steht für AI Ethics by Design. Was bedeutet das in der Praxis?

AI Ethics by Design ist mehr als ein Prinzip – es ist ein professioneller Gestaltungsansatz, der ethische Überlegungen von Beginn an in technische Entwicklungen integriert. Es geht dabei nicht um einen erhobenen Zeigefinger, sondern um vorausschauende Planung und antizipatives Risikomanagement, um Skalierung verantwortungsvoll vorauszudenken.

1. Werte als Systemanforderung begreifen:
   AI Ethics by Design beginnt mit der Frage, welche Werte ein System verwirklichen oder schützen soll – etwa Autonomie, Fairness, Sicherheit oder Inklusion. Diese Werte werden frühzeitig erfasst, priorisiert und in messbare Anforderungen übersetzt.
2. Methodisch fundierte Umsetzung:
   Mit der von uns weiterentwickelten Strategie-Methodik auf Basis von Value-based Engineering (ISO/IEC/IEEE 24748:7000) lassen sich diese Werte systematisch in den Design- und Entwicklungsprozess integrieren. Schon in der Ideengenerierung und Konzeptionsphase von KI-Projekten werden so die richtigen Fragen gestellt – etwa im Stakeholder-Dialog, bei der Entwicklung eines MValP’s (maximum valuable product) oder eines nachvollziehbaren, transparenten Werteregisters, das als Backlog fürs Projekt und Kommunikationsdrehscheibe für umfassenden Change-Management dient.
3. Technische Verankerung und Governance:
   Werte müssen sich im Code, in der Architektur, in der Datenstrategie und im Systemprompt wiederfinden – aber auch in den organisatorischen Strukturen, die Entwicklung und Betrieb verantworten. Ethik wird dabei Teil der Qualitätssicherung.

 AI Ethics by Design ermöglicht es, gemeinsam mit Stakeholdern die Werterwartungen eines KI-Systems frühzeitig zu definieren – und so eine Grundlage für systemisches Vertrauen und nachhaltige Innovationsfähigkeit zu schaffen.

Was sind Deine 3 wichtigsten Ratschläge an Führungskräfte, die eine AI-Strategie für ihr Unternehmen erarbeiten?

Eine tragfähige KI-Strategie entsteht nicht durch Technologiewahl, sondern durch wertegeleitete Führungsentscheidungen. Drei zentrale Empfehlungen lauten:

1. Mit Werten beginnen – nicht mit Use Cases:
   Stellen Sie zu Beginn die Frage: Welche Wirkung soll KI in unserem Unternehmen und für unsere Stakeholder entfalten? Wer mit einer klaren Werteorientierung startet, schafft die Grundlage für verantwortungsvolle Innovation – und differenziert sich strategisch im Markt. Ein zentraler Use Case ist der Aufbau eines unternehmensinternen Wissensmanagements in Form eines Company GPT. Der Systemprompt wird dabei nicht nur iterativ entwickelt – er wird zum Sprachrohr der Unternehmensreputation. Schon in der Konzeption entscheidet sich, ob das System die Kultur und Werte der Organisation transportieren kann.
2. Ethik und Governance strukturell verankern:
   Bauen Sie AI Ethics by Design als festen Bestandteil Ihrer Führungs- und Entscheidungsprozesse ein. Verknüpfen Sie ethische Prinzipien mit KPIs, Projektmetriken und Rollenprofilen. AI Ethics by Design ist dabei nicht als regulatorisches Add-on zu verstehen, sondern als Tool zur Sicherung der Unternehmenszukunft und als Innovationstreiber mit Investitionssicherheit. Nur so wird Verantwortung nicht zur Aufgabe Einzelner – sondern zur kollektiven Praxis.
3. Interdisziplinären Dialog institutionalisieren:
   Binden Sie Technik, Recht, Kommunikation, Unternehmensentwicklung und operative Fachbereiche frühzeitig ein. Nutzen Sie Formate wie AI Value Canvas-Workshops, Ethics-by-Design-Labs oder Data-Governance-Dialoge, um Orientierung, Partizipation und Qualität zu sichern. Ziel ist es, Value-based Engineering als unternehmensweites Mindset zu etablieren – nicht als zusätzliches Gremium, sondern als integratives Prinzip, das strategisches Denken, technische Entwicklung und ethische Reflexion dauerhaft verbindet.

Fazit: Wer KI strategisch denken will, muss Wirkung antizipieren, Verantwortung operationalisieren und Innovation wertebasiert skalieren. Nutzen Sie die Gelegenheit, jetzt aktiv zu werden: Starten Sie mit dem gezielten Aufbau zertifizierter KI-Kompetenz im Unternehmen und mit der strukturierten Evaluierung sinnstiftender KI-Use Cases. Als praxiserprobtes Tool empfehlen wir unser AI Value Creation Canvas – ein ganzheitliches Projektmanagement-Instrument für 360°-gedachte, entscheidungsreife KI-Projektideen. So gestalten Sie nicht nur technologische Exzellenz, sondern sichern nachhaltige Wirkung mit unternehmerischer Haltung.