Einführung in die Einhaltung des EU-AI-Gesetzes durch Agentic AI
Das EU-AI-Gesetz sendet ein klares Signal an Organisationen: Risikomanagement, Transparenz und Verantwortlichkeit sind nicht länger optional, sondern zentral für die Einhaltung. Während derzeit viel Aufmerksamkeit auf den Chancen liegt, die Generative AI bietet, können zukunftsorientierte Organisationen ihre AI-Konformität durch den Einsatz von Agentic AI vorantreiben.
Was ist Agentic AI und warum ist es wichtig?
Agentic AI unterscheidet sich grundlegend von traditionellen generativen Modellen. Diese Systeme:
- Pursue Ziele anstatt nur Ausgaben zu produzieren.
- Lernen und passen sich dynamisch an, indem sie ihre Strategien oder Verhaltensweisen im Laufe der Zeit aktualisieren.
- Handeln über digitale und physische Systeme hinweg.
Die Integration von Kernproblem-Lösungsfähigkeiten, einschließlich Gedächtnis, Planung und Orchestrierung, macht Agentic AI-Systeme hochwirksam, um Prozesse zu optimieren und Entscheidungen autonom auszuführen.
Ein neues Risikoprofil
Agentic AI verändert das Risikoprofil grundlegend. Mit steigender Autonomie und Anpassungsfähigkeit steigen auch die Risiken:
- Emergentes Verhalten: Agenten lernen durch Interaktion, was zu unvorhersehbaren Verhaltensänderungen führt.
- Integrationsrisiken: Diese Systeme interagieren autonom mit Drittanbieter-Tools, was die Angriffsfläche erheblich vergrößert.
- Verantwortungslücke: Durch unzählige Mikrobeschlüsse wird die Rückverfolgbarkeit erschwert, was die Einhaltung von Transparenzstandards kompliziert.
Das AI-Gesetz durch die Linse von Agentic AI
Die Anwendung der Anforderungen des AI-Gesetzes auf Agentic AI erfordert eine Neuinterpretation in vier Schlüsselbereichen:
- Risikomanagement muss die Echtzeitevolution berücksichtigen und ökosystembewusst sein.
- Menschliche Aufsicht muss das Verhalten lenken, nicht nur Ausgaben genehmigen.
- Transparenz muss die Systementwicklung und -komplexität widerspiegeln.
- Dokumentation muss dynamisch und über die Zeit überprüfbar sein.
Von Prinzipien zu Praktiken: Governance von Agentic AI
Die Identifizierung von Risiken ist nur der Anfang. Die echte Herausforderung liegt darin, die hohen Anforderungen des AI-Gesetzes in eine operative Governance zu übersetzen. Hier sind drei praktische Prioritäten:
- Gemeinsame, fortlaufende Risikoabschätzung: Anbieter müssen Werkzeuge zur Erkennung emergenter Risiken entwickeln.
- Dynamische Transparenz und Echtzeitüberwachung: Agentic AI-Systeme erfordern eine Rückverfolgbarkeitsinfrastruktur.
- Adaptive Aufsicht, sowohl technisch als auch menschlich.
Fazit
Die Kernpfeiler des AI-Gesetzes, Risikomanagement, Transparenz und Aufsicht, bleiben relevant. Doch die Anwendung muss sich weiterentwickeln. Die Governance von Agentic AI erfordert kontinuierliche, interpretative und kollaborative Ansätze. Indem Organisationen rechtliche Compliance mit technischer Agilität in Einklang bringen, können sie AI-Systeme entwickeln, die nicht nur intelligent, sondern auch sicher, verantwortungsbewusst und vertrauenswürdig sind.
