Europa möchte mit dem AI Act sichere, transparente und vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz gewährleisten. Doch die Regulierung hat eine problematische Nebenwirkung: Sie schwächt gerade jene europäischen Unternehmen, die als Alternative zu den großen amerikanischen und chinesischen Plattformen dringend gebraucht werden.
Regulierung verursacht Fixkosten.
Ein Unternehmen, das ein KI-System entwickelt oder ein vorhandenes Modell in sein Produkt integriert, muss klären, in welche Risikoklasse seine Anwendung fällt. Es muss Zuständigkeiten bestimmen, Prozesse dokumentieren, Risiken bewerten und möglicherweise technische Nachweise erbringen. Hinzu kommen externe Beratung, interne Schulungen und fortlaufende Kontrollen.
Diese Kosten entstehen weitgehend unabhängig davon, wie groß ein Unternehmen ist.
Für Microsoft, Google oder Meta sind zusätzliche Compliance-Teams zwar lästig, aber finanzierbar. Die Kosten verteilen sich auf Milliardenumsätze und einen weltweiten Kundenstamm. Ein europäisches Start-up mit zehn oder zwanzig Beschäftigten muss dagegen einen erheblichen Teil seines Kapitals und seiner Arbeitszeit in dieselben regulatorischen Fragen investieren.
Damit entsteht ein Paradox: Eine Regulierung, die Europas Abhängigkeit von großen ausländischen Plattformen begrenzen soll, verschafft gerade diesen Plattformen einen relativen Vorteil.
Formal gilt der AI Act selbstverständlich auch für amerikanische und chinesische Anbieter, sobald diese ihre Systeme auf dem europäischen Markt anbieten. Wirtschaftlich wirkt er trotzdem asymmetrisch. Große Unternehmen können sich Rechtssicherheit kaufen. Kleine Unternehmen müssen sie sich mühsam erarbeiten.
Besonders folgenreich ist dabei nicht einmal ein konkretes Verbot. Schon die Unsicherheit kann Innovation bremsen.
Ist eine Anwendung lediglich ein gewöhnliches Assistenzsystem oder bereits ein Hochrisikosystem? Ist das Unternehmen Anbieter, Betreiber oder nur Integrator? Welche Verantwortung übernimmt es, wenn es ein fremdes Basismodell verwendet? Welche Änderungen an diesem Modell führen dazu, dass es selbst als Anbieter gilt? Welche Dokumentation muss es vorhalten?
Wenn sich unge Unternehmen nicht abschrecken assen, so entwickeln sie doch vorsichtiger, beschränken Funktionen, verschieben Produkteinführungen oder starten zunächst auf einem anderen Markt.
Wettbewerbsnachteil vom Reißbrett
Genau darin liegt der Wettbewerbsnachteil. KI-Produkte entstehen nicht fertig am Reißbrett. Sie verbessern sich durch Anwendung, Rückmeldungen, Daten und viele schnelle Entwicklungsschritte. Wer ein Produkt zwei Jahre früher mit Hunderttausenden Nutzern erproben kann, gewinnt einen Erfahrungsvorsprung, der sich später kaum durch Förderprogramme aufholen lässt.
Wie anders das amerikanische Innovationssystem funktioniert, zeigt Y Combinator. Der 2005 gegründete Start-up-Accelerator investiert viermal im Jahr jeweils 500.000 Dollar in ausgewählte Gründungsteams. Die Unternehmen arbeiten anschließend drei Monate lang in San Francisco intensiv an Produkt, Geschäftsmodell und Wachstum, bevor sie sich am Demo Day einem großen Kreis von Investoren präsentieren. Bewerben kann man sich ausdrücklich auch ohne Umsatz, fertiges Produkt oder vollständig ausgearbeitete Geschäftsidee. In den aktuellen Jahrgängen dominieren KI-basierte Geschäftsmodelle: Gründer entwickeln Agenten für einzelne Branchen, automatisieren Arbeitsabläufe oder bauen neue Software direkt auf großen Sprachmodellen auf. Y Combinator reduziert damit gerade in der unsicheren Frühphase die Kosten des Experimentierens und verbindet Kapital, Mentoring, Kontakte und schnellen Marktzugang. Während europäische Gründer früh klären müssen, welche regulatorischen Pflichten ihr möglicherweise noch unfertiges Produkt auslöst, lautet die amerikanische Leitfrage zunächst: Lässt sich daraus etwas bauen, das Menschen wirklich wollen? Die unterschiedlichen Prioritäten könnten kaum deutlicher sein.
Ein amerikanisches Unternehmen kann also zunächst auf seinem großen Heimatmarkt wachsen, Kunden gewinnen und Kapital einwerben. Erst anschließend passt es sein bereits erfolgreiches Produkt an die europäischen Anforderungen an. Ein europäisches Start-up muss die hiesige Regulierung dagegen schon erfüllen, bevor es auf seinem Heimatmarkt überhaupt eine vergleichbare Größe erreicht hat.
Das erinnert an die deutsche Telekommunikationspolitik der 1980er-Jahre. Damals wollte die Bundespost durch strenge Vorgaben und Zulassungsverfahren die Sicherheit und Funktionsfähigkeit des Telefonnetzes schützen. Während in Deutschland noch darüber entschieden wurde, welche Modems ordnungsgemäß angeschlossen werden durften, entstand in den USA bereits eine vielfältige Landschaft aus Mailboxen, Onlinediensten, Herstellern und Softwareunternehmen.
Die Technik wurde auch in Deutschland genutzt. Das wirtschaftliche und kulturelle Ökosystem entwickelte sich jedoch schneller anderswo.
Eine ähnliche Gefahr besteht heute bei Künstlicher Intelligenz. Europa könnte zum sicheren Absatzmarkt für ausländische KI werden, ohne selbst genügend international erfolgreiche KI-Plattformen hervorzubringen. Zugespitzt formuliert: Die USA und China entwickeln die Modelle und Anwendungen und Europa entwickelt die Complianceverfahren für deren Einsatz.