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Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz



Die zentrale Botschaft

Der Deutsche Bundestag setzte am 26. Juni 2018 eine Enquete-Kommission ein, die sich intensiv mit KI und ihren gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und ökologischen Folgen beschäftigen sollte.

Die Kommission wurde zu gleichen Teilen mit Bundestagsabgeordneten und Sachverständigen besetzt und arbeitete bis Oktober 2020 an einem umfassenden Bericht mit Handlungsempfehlungen für den Gesetzgeber.


Künstliche Intelligenz wird künftig in immer mehr Bereichen unserer Lebenswelten eine relevante Rolle spielen.

KI-Systeme bergen großes Potenzial zur Lösung aktueller gesellschaftlicher Herausforderungen wie einer zunehmend älter werdenden Gesellschaft oder des Klimawandels.

Diesen Wandel aufzuhalten ist weder möglich noch sinnvoll – der Anspruch ist, diesen Wandel zu gestalten und darauf hinzuwirken, dass er wertegeleitet und zum Wohl von Mensch und Umwelt erfolgt.

Leitprinzipien der Kommissionsarbeit

Der Bericht liefert eine klare Stoßrichtung: KI ist kein „IT-Projekt“, sondern ein gesamtstaatliches und gesamtwirtschaftliches Transformationsprogramm – mit messbaren Zielen, robusten Regeln und verlässlicher Umsetzungskette.

Menschenzentrierte KI

Die Enquete-Kommission orientierte sich am Leitbild einer menschenzentrierten KI. KI-Anwendungen sollten vorrangig auf das Wohl und die Würde der Menschen ausgerichtet sein und einen gesellschaftlichen Nutzen bringen.
Der Einsatz von KI-Systemen muss die Selbstbestimmung des Menschen als Handelnden und seine Entscheidungsfreiheiten wahren und möglicherweise sogar stärken.

Europäische Dimension

Ein starkes, wiederkehrendes Element war, eine zukünftige KI-Strategie auch europäisch zu denken. Deutschland allein hat wenige Möglichkeiten, die Entwicklung von KI-Systemen im Sinne der oben genannten Zielsetzungen zu gestalten.
Es braucht eine europäische Verständigung, um KI-Anwendungen nach europäischen Vorstellungen gestalten zu können.

Kompetenzen in der Breite

Kompetenzaufbau ist Grundbetrieb: Bildung, Weiterbildung und mündiger Umgang müssen niedrigschwellig, zielgruppenspezifisch und skalierbar organisiert werden.

Technologie als Werkzeug

KI-Systeme sind ein mächtiges Werkzeug, aber eben nur ein Werkzeug. Parlament und Regierung müssen weiterhin politische Lösungen für gesellschaftliche Herausforderungen finden – KI kann dann für die Umsetzung eingesetzt werden.
KI-Systeme machen den Handlungsbedarf bei bestehenden gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und staatlichen Aufgaben mitunter stärker sichtbar oder verstärken ihn sogar.

Technologische Souveränität

Deutschland und Europa müssen technologische Souveränität in den Bereichen Rechenleistung, Cloud-Strukturen und Hardware entwickeln, um nicht von außereuropäischen Anbietern abhängig zu sein.

Arbeitswelt: Mitbestimmung & „Human in Command“

Akzeptanz entsteht durch frühe Beteiligung, modernisierte Mitbestimmung und klare Leitplanken:
Menschen entscheiden weiter in Personalfragen; KI unterstützt – nicht ersetzt.

Handlungsfelder – strukturierter Überblick

Für das Management hilfreich ist eine „Programm-Logik“: jedes Handlungsfeld mit Zielbild, Kernmaßnahmen und typischen Deliverables.

Daten

Daten als strategische Ressource: klare Begriffe, Verantwortlichkeiten und eine Governance, die Datennutzung ermöglicht und Schutzinteressen sauber abbildet.

  • Begriffsklarheit (personenbezogen / nicht-personenbezogen / Anonymisierung etc.)
  • Datensouveränität und kontrollierte Datenfreigabe für definierte Zwecke
  • Standardisierung & Interoperabilität als „Pflichtprogramm“

Forschung

Forschung als Souveränitätsmotor: Leuchttürme plus Breitenförderung, mit Transfer in Anwendung und öffentliche Aufgaben.

  • Interdisziplinarität (Technik · Recht · Ethik · Sozialwissenschaften)
  • Transferpfade: von Forschung in Pilot → Skalierung → Regelbetrieb
  • Vertrauenswürdigkeit als Qualitätsmerkmal (Bias, Robustheit, Sicherheit)

Nachhaltigkeit durch KI & nachhaltige KI

Doppelperspektive: KI für Missionen (Klima, Energie, demografischer Wandel) – und zugleich Reduktion des ökologischen Fußabdrucks der KI selbst.

  • Forschung zum CO₂-Minderungspotenzial in Schlüsselbranchen
  • Bessere Datenbasis zum Energieverbrauch (positive/negative Effekte)
  • Förderung nachhaltiger IT als Infrastruktur-Voraussetzung

Wirtschaft & Arbeit

Wettbewerbsfähigkeit entsteht durch Skalierung, Infrastruktur, Souveränität und eine arbeitsweltliche Leitplanke („Gute Arbeit by Design“).

  • Systematisches Monitoring ökonomischer & Beschäftigungseffekte
  • Start-ups/KMU als Transformationsmotor – mit Transferförderung
  • Mitbestimmung modernisieren; Menschen entscheiden weiter in Personalfragen

Kompetenzen, Bildung, Mündigkeit

Kompetenzaufbau ist der „Betriebssystem-Upgrade“ der Gesellschaft: Schule, Weiterbildung, zielgruppenspezifische Einstiege und verständliche Transparenz.

  • Weiterbildungsplattform: niedrigschwellig, gebündelt, praxisnah
  • Zielgruppenspezifische Einstiegskurse (z. B. Medien, Mobilität, Arbeit, Gesundheit)
  • Transparenz in einfacher Sprache, wo Menschen betroffen sind (z. B. Chatbots)

Mensch & Gesellschaft

KI prägt Verhalten und Wissensstand bereits im Alltag (z. B. Empfehlungen, Navigation). Das verlangt Reflexion, Aufklärung und verlässliche Leitplanken für Vertrauen und Teilhabe.

  • Wirkungen auf Entscheidungsautonomie untersuchen und aktiv fördern
  • Partizipation & gesellschaftliche Meinungsbildung zu KI-Impact-Profilen
  • Vertrauenswürdige Ausgestaltung: Fehlentwicklungen vermeiden, Nutzen entfalten

Regulierung & Staat

Der Staat als Vorbildkunde: systematisch identifizieren, sauber beschaffen, transparent betreiben, Diskriminierungsfreiheit prüfen und Bürgernähe sicherstellen.

  • Einsatzgebiete für KI systematisch identifizieren
  • Standardprozesse für Beschaffung, Implementierung und Betrieb
  • Kompetenzen in der Verwaltung breit aufbauen
  • Transparenz schaffen & Risiken systematisch klassifizieren
  • Regelmäßige Checks auf Diskriminierungsfreiheit
  • Partizipation fördern – besonders bei Grundrechtsrelevanz

Umsetzungsagenda – „so wird’s gemacht“

Klassisches Vorgehen, wie es sich in großen Transformationen bewährt hat: GovernanceStandardsPilotenSkalierungAudit & Betrieb.

  • Programmstruktur: Owner, Steering, KPI-Set, Risikoregister, Reporting-Takt
  • Monitoring-System: Datenbasis zu ökonomischen/gesellschaftlichen Effekten und Arbeitsmarkt
  • Risikoklassifikation als Standardprozess (v. a. für staatliche KI-Systeme)

  • Begriffsklarheit & Daten-Governance (Souveränität, Freigabe, Anonymisierung)
  • Standardisierung/Interoperabilität als Beschaffungsvoraussetzung
  • Datenqualität: Diversität, Aktualität, Bias-Kontrollen

  • Weiterbildungsplattform (niedrigschwellig, gebündelt, praxisnah)
  • Zielgruppenspezifische Einstiegskurse je Einsatzfeld
  • Transparenz/Erklärbarkeit in einfacher Sprache für Betroffene

  • Skalierungspfade: von Pilot zu Großprojekt – Transferförderung konsequent
  • Start-ups/KMU: Zugang zu Daten, Infrastruktur und Marktzugang verbessern
  • Arbeitswelt: modernisierte Mitbestimmung, klare Leitplanken, Qualifizierung

  • CO₂-Minderungspotenziale sektorübergreifend erforschen und belegen
  • Energieverbrauch von KI erfassen (positiv/negativ) und reporten
  • Nachhaltige IT als Beschaffungs- und Betriebsstandard
Deutscher Bundestag Drucksache 19/23700

Bericht der Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz – Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche, soziale und ökologische Potenziale

28.10.2020 806 Seiten 16.1 MB

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