KI transformiert Branchen, Arbeitsweisen und das tägliche Leben, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindungen verbessert und völlig neue Produkte und Dienstleistungen ermöglicht. Von selbstfahrenden Autos über personalisierte Medizin bis hin zu intelligenten Assistenten. Diese rasante Entwicklung bringt jedoch auch neue Herausforderungen mit sich, insbesondere im rechtlichen Bereich, die eine sorgfältige Navigation erfordern. Für Unternehmen, die in diesem dynamischen Umfeld tätig sind, ist es entscheidend, nicht nur die technologischen Möglichkeiten zu verstehen, sondern auch die rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen. Dies gilt insbesondere für Anbieter von KI-Leistungen, die mit ihren Kunden Verträge gestalten und verhandeln und sich dabei gegenüber dem jeweiligen Vertragspartner entsprechend absichern wollen. Sie werden im Übrigen auch durch das im Mai diesen Jahres in Kraft getretene KI-Gesetz der Europäischen Union am stärksten reguliert werden.

Sektorspezifische Beobachtungen

  • (Generative) KI hat das Potential, so schnell wie keine andere Technologie vorher, Industrien radikal zu verändern. Um auch noch in fünf Jahren führend in ihren Märkten zu sein, benötigen gerade auch Technologieunternehmen bereits heute eine klare und überzeugenden KI-Strategie. Dies lässt sich unter anderem aus dem Umstand ableiten, dass Risikokapitalfirmen in den letzten drei Jahren mehr als 1,7 Milliarden USD in Lösungen für generative KI investiert haben und hierbei KI-gestützte Medikamentenentwicklung und KI-Software-Codierung die meisten Mittel erhielten.
  • Dabei sind IT-Sicherheit, Transparenz von Trainingsdaten und Algorithmen, (EU-)rechtskonforme Technologien und Vertrauen allgemein ein wichtiger Wettbewerbsfaktor.
  • Um eine Strategie entwickeln zu können, muss im Unternehmen intern Wissen zu (generativer) KI aufgebaut und müssen Anwendungsbeispiele sowie Integrationsmöglichkeiten und deren Potenziale und Risiken anhand vorhandener Prozesse identifiziert und verstanden werden.
  • In Abhängigkeit der Ergebnisse und der entwickelten Schritte und Ziele, sind vorhandene Technologien anzupassen oder neu zu entwickeln und in die vorhandene oder neu zu schaffende lokale oder cloud-basierte Infrastruktur zu integrieren.
  • Beispiele für konkrete Anwendungsfälle für (generative) KI in der Technologiebranche sind:
  • Chipdesign: Die Platzierung von Komponenten im Halbleiterchipdesign (Floorplanning) kann durch den Einsatz von Reinforcement Learning (eine Technik des Machine Learning) optimiert werden und so die Lebenszykluszeit der Produktentwicklung durch generative KI drastisch gegenüber der durch (menschliche) Experten reduzieren.
  • Synthetische Daten: Generative KI stellt eine Möglichkeit dar, synthetische Daten zu generieren, anstatt diese aus der Beobachtung der realen Welt zu gewinnen. Auf dieses Weise kann die Vertraulichkeit der ursprünglichen Datenquellen, die zum Trainieren des Modells verwendet wurden, gewahrt bleiben.
  • Einsatz bei der Entwicklung von Software (verbessertes Coding und effizienteres Testing)
  • Adaptive KI: Diese überarbeitet im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen ihren eigenen Code, um Anpassungen an die reale Welt vorzunehmen, die sich gegenüber dem Zeitpunkt der Erstellung des Codes bereits verändert hat bzw. nicht bekannt war.
  • Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten zur verbesserten Erbringung von IT-Dienstleistungen

Aktuelle rechtliche Fragen

  • Wie können Risiken von gehosteten, cloudbasierten generativen KI-Anwendungen minimiert werden?
  • Datenschutzrisiken von KI-Tools von Drittanbietern
  • Fragen der Lizenzierung von (generativer) KI, schuldrechtliche Allokation des Outputs, Rechte zur Verwendung der Produktivdaten als Trainingsdaten, Haftung des Anbieters (insbesondere bei Zulieferung von KI-Bestandteilen durch Subunternehmer), Übernahme von Gewährleistungen, etwa für Cyber Security.

Unser Beratungsangebot

  • Beratung zu allen Aspekten von Verträgen und Lizenzvereinbarungen, die für die Entwicklung und Nutzung von KI-Technologien entscheidend sind, etwa Kooperations- und Entwicklungsvereinbarungen; Entwicklung von entsprechenden allgemeinen Geschäftsbedingungen
  • Beratung zu Schnittstellen mit anderen rechtlichen Rahmenbedingungen (etwa dem Data Act der EU oder der EHDS-Verordnung)
  • Unterstützung bei Fusionen, Übernahmen und Joint Ventures, die KI-Technologien betreffen, einschließlich Due-Diligence-Prüfungen
  • Beratung zu Datenschutzgesetzen, Datenmanagementstrategien und Compliance-Aspekten, um den Schutz und die rechtmäßige Nutzung personenbezogener und sensibler Daten sicherzustellen
  • Roadmap zur Schaffung einer Datenstruktur (Datenqualität, Einsatz von KI-Tools, Daten-Integration und -Governance sowie Datenanalyse), die für den Einsatz von (generativer) KI unter rechtlichen und regulatorischen Aspekten geeignet ist


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