Warum ist der EU AI Act aus Sicht von Unternehmen problematisch und wie wird sich die Regulierung entwickeln?

Laut Ralf Blaschke (Accenture) ist der EU AI Act zu restriktiv und wurde zu früh mit Sanktionsandrohungen versehen, was europäische Unternehmen aktiv von Innovationspfaden abschneidet. Die führenden Manager aus der DACH-Region, mit denen Accenture regelmässig arbeitet, sehen in der aktuellen Form eine Innovationsbremse. Blaschkes Einschätzung: Die EU wird die Pönalregelungen für mindestens zwei weitere Jahre aussetzen, was er als notwendiges und positives Signal wertet.

Wie kann Europa im globalen KI-Wettbewerb bestehen, ohne die Investitionsvolumina von USA oder China zu erreichen?

Europa muss nicht das global führende Grundlagenmodell entwickeln, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Open-Source-Deflation – angetrieben durch Chinas Fokus auf frei verfügbare KI-Modelle – senkt die Einstiegskosten erheblich. Europa sollte sich auf spezialisierte Anwendungsmodelle in seinen Stärkefeldern konzentrieren: Medizintechnologie, Industrie, Recht und Nachhaltigkeit. Zusätzlich bieten europäische Werte wie Datenschutz, Vertrauen und Human-in-the-Loop einen echten Differenzierungsvorteil.

Was bedeutet das Hybridmodell aus KI und menschlicher Expertise konkret für die Unternehmenskultur und das Recruiting?

Blaschke ist überzeugt, dass die Kombination aus KI und ausgebildetem Fachmensch leistungsfähiger ist als der Mensch allein. Unternehmen werden KI-Kompetenz zunehmend als verbindliches Einstellungskriterium festlegen. Für Führungskräfte bedeutet das: KI-Nutzung muss aktiv vorgelebt werden, Mitarbeitende brauchen strukturierte Weiterbildung, und die Unternehmenskultur muss Offenheit gegenüber kontinuierlichem technologischen Wandel verankern.

Was ist ein Center of Excellence im KI-Kontext und warum ist es auch für mittelgrosse Unternehmen relevant?

Ein Center of Excellence ist eine dedizierte interne Einheit oder Ansprechperson, die KI-Wissen bündelt, Leitplanken definiert und Usecases priorisiert. Blaschke betont, dass dieses Zentrum bereits aus einer einzigen, tief in der Materie verankerten Person bestehen kann. Entscheidend ist, dass diese Person sowohl die Unternehmensstrategie als auch die technologischen Möglichkeiten kennt – nur dann lässt sich eine zielgerichtete Implementierung sicherstellen.

Welche konkreten Arbeitsmarktveränderungen zeigen sich bereits heute durch den Einsatz von KI?

Die First-Time-Job-Rate – die Erstanstellungsquote für Hochschulabsolventen in akademischen Berufen – ist in Indien und den USA bereits um 25 Prozent gesunken. KI übernimmt heute schon signifikante Anteile der Standardarbeit in wissensintensiven Einstiegspositionen. Als politische Antwort wird die Besteuerung von durch Maschinen erzielten Produktivitätsgewinnen diskutiert, um Umschulung und soziale Absicherung zu finanzieren.

Was versteht man unter der Open-Source-Deflation und warum ist sie strategisch relevant für Europa?

Die Open-Source-Deflation beschreibt den Kostenverfall für leistungsfähige KI-Modelle, der massgeblich durch Chinas Fokus auf frei verfügbare Modelle angetrieben wird. Da China keinen Zugang zu den neuesten Nvidia-Chips hat, investiert es in algorithmische Effizienz und gibt die Ergebnisse als Open Source frei. Das senkt die Investitionshürde für alle Länder erheblich – und ermöglicht es europäischen Unternehmen und Staaten, ohne massive Eigeninvestitionen in Basismodelle leistungsfähige spezialisierte Anwendungen zu entwickeln.

Wie sollten CEOs mit der exponentiellen Entwicklungsgeschwindigkeit der KI im strategischen Planungsprozess umgehen?

Die exponentielle Innovationsgeschwindigkeit – was früher einen Monat dauerte, passiert heute in einer Woche – macht klassische Jahresplanungen und Langzeitprognosen zunehmend obsolet. Blaschke empfiehlt, statt auf vollständige Antworten zu warten, mit klaren Leitplanken und konkreten Usecases zu starten. Führungskräfte müssen Ambiguitätstoleranz entwickeln und schnelle Lernzyklen institutionalisieren, statt auf den perfekten Strategieplan zu warten.

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KI als Strukturwandel – nicht als IT-Tool

Die zentrale Botschaft von Ralf Blaschke, Director bei Accenture und Gast des Schweizer KI-Podcasts «Digitalize your Passion», lässt sich in einem Satz zusammenfassen: Künstliche Intelligenz ist kein weiteres IT-Werkzeug, sondern ein fundamentaler Strukturwandel, der jeden Unternehmensbereich ohne Ausnahme durchdringen wird. Wer heute noch abwartet, riskiert morgen den Anschluss.

Die Unternehmenslandschaft präsentiert sich laut Blaschke gespalten: Grosse Enterprise-Unternehmen bauen bereits sogenannte Centers of Excellence auf, reservieren Budget und starten Pilotprojekte. Der breite Mittelstand hingegen verhält sich weiterhin reserviert – oft unter dem Deckmantel des Datenschutzes, hinter dem sich nach Einschätzung der Gesprächspartner häufig schlichte Entscheidungsunsicherheit verbirgt.

Die letzte Generation vor der KI-Ära

Blöschke brachte im Gespräch eine bemerkenswerte Einordnung ein: Wir seien möglicherweise die letzte Generation der Menschheitsgeschichte, die noch eine Zeit vor KI aus eigener Erfahrung kennt. Diese Perspektive verdeutlicht die historische Dimension des aktuellen Wandels und erklärt, warum konventionelle Planungszyklen – Quartalsberichte, Jahresstrategien, langfristige Roadmaps – zunehmend an ihre Grenzen stossen.

Das geopolitische Rennen: USA, China und das europäische Dilemma

Das KI-Wettrennen zwischen den USA und China ist politisch motiviert und hat unmittelbare Konsequenzen für Europa. Die Vereinigten Staaten fahren unter der Trump-Administration eine klare Strategie: Regulierung abbauen, Investitionen in Rechenzentren und Energie massiv beschleunigen und damit Fakten schaffen. Amerika verfügt heute über so viele KI-Einhörner (Unternehmen mit einer Börsenbewertung über einer Milliarde Dollar) wie der Rest der Welt zusammen.

China setzt derweil auf einen anderen Hebel: Open-Source-Modelle. Da amerikanische Exportrestriktionen den Zugang zu modernsten Nvidia-Chips limitieren, konzentriert sich die chinesische KI-Entwicklung auf algorithmische Effizienz und frei verfügbare Modelle. Das hat eine paradoxe Konsequenz für Europa: Die sogenannte Open-Source-Deflation – sinkende Kosten für leistungsfähige Modelle durch Chinas Beiträge – könnte Europa unerwartet «back in the game» bringen, ohne dass massive Eigeninvestitionen in Grundlagenmodelle notwendig wären.

Warum Europa keine eigenen Supermodelle braucht

Die Idee, Europa müsse ein Fundament-Sprachmodell bauen, das mit GPT oder Gemini konkurriert, ist laut Blaschke unrealistisch – und unnötig. Selbst wenn die Kapitalmengen mobilisiert werden könnten, fehlt die Energieinfrastruktur. Die strategisch klügere Option: spezialisierte, hochwertige Anwendungsmodelle in europäischen Stärkefeldern wie Medizintechnologie, Pharmaforschung, Industrieautomatisierung oder Rechtssicherheit.

Beispiel Alphafold: Das System von Google DeepMind hat die Proteinfaltung für alle 200 Millionen bekannten Proteine gelöst und damit die Medikamentenentwicklung revolutioniert – von zehn Jahren auf Monate. Weltweit arbeiten Forschungsinstitute heute auf dieser Basis. Das zeigt, welche Hebelwirkung spezialisierte KI-Durchbrüche entfalten können.

EU AI Act: Innovationsbremse oder notwendiger Schutzwall?

Einer der zentralen Kritikpunkte der Episode betrifft den EU AI Act. Blaschke berichtet aus Firsthand-Gesprächen mit 180 bis 200 CEOs und CIOs beim Accenture Tech Summit in München: Die einhellige Meinung der Führungskräfte lautet, dass die Regulierung zu hart und zu früh implementiert wurde. Sie schneide europäische Unternehmen aktiv von Innovationspfaden ab.

Die Konsequenz: Während Amerika die Regulierung für KI weitgehend abbaut, um seinen Unternehmen freie Fahrt zu verschaffen, kämpft Europa mit Sanktionsdrohungen zum 1. Januar, die gleichzeitig von Big-Tech-Unternehmen und Kunden gleichermassen als kontraproduktiv eingestuft werden. Blaschkes persönliche Einschätzung: Die EU wird die Pönalregelungen für mindestens zwei weitere Jahre aussetzen – was er als positives Signal wertet.

Das strukturelle Problem: Geschwindigkeit trifft Bürokratie

Der Innovationszyklus in der KI ist exponentiell. Was früher in einem Monat passierte, geschieht heute in einer Woche. Unternehmensstrukturen, die für den gelegentlichen SAP-Release oder das Microsoft-Windows-Upgrade ausgelegt wurden, sind auf diese Taktfolge nicht vorbereitet. DAX-Unternehmen berichten bereits, dass sie bei der Berichtssaison keinen seriösen Ausblick mehr geben können – die technologische Entwicklung macht Prognosen schlicht unmöglich.

Führungsaufgabe: Wie CEOs jetzt handeln müssen

Blöschke ist klar in seiner Empfehlung: Führungskräfte, die visionär agieren und auch ohne vollständige Antworten voranschreiten, werden die Gewinner sein. Das setzt drei Dinge voraus:

1. Center of Excellence – auch im Kleinen

Ein Center of Excellence muss keine ganze Abteilung sein. Es kann eine einzige Person sein, die tief in der KI-Materie verankert ist und weiss, was das Unternehmen umsetzen will. Dieser interne Ansprechpartner ist der Schlüssel, um konkrete Usecases zu identifizieren und Leitplanken zu definieren.

2. Kommunikation als Führungsinstrument

Die permanente, transparente Kommunikation über KI-Strategie und -Einsatz ist essenziell – gegenüber Mitarbeitenden, Betriebsräten und dem Verwaltungsrat. Ohne kommunikative Einbindung scheitern Transformationsprojekte an kulturellen Widerständen, nicht an technischen Hürden.

3. Reifegradanalyse vor Technologieentscheid

Blöschke beschreibt den typischen Einstieg in Accenture-Beratungsgespräche: Nicht die Technologie steht zuerst auf dem Tisch, sondern die Frage nach dem organisatorischen Reifegrad. Wie hat das Unternehmen grosse Technologiesprünge in der Vergangenheit bewältigt? Wie ist die Unternehmenskultur? Welche Mitarbeiterstrukturen existieren? Erst auf dieser Grundlage lässt sich eine passgenaue KI-Strategie entwickeln.

Das Hybridmodell der Zukunft: KI plus Akademiker

Die Frage nach dem Jobverlust durch KI wird im Podcast differenziert behandelt. Blaschke ist überzeugt: KI plus ausgebildeter Akademiker ist besser als der Akademiker allein. Das Hybridmodell wird zur Einstellungsvoraussetzung. Wer KI-Kenntnisse mitbringt und mit KI-Systemen zu arbeiten weiss, hat einen strukturellen Vorteil auf dem Arbeitsmarkt.

Allerdings gibt es konkrete Warnsignale: In Indien und den USA ist die sogenannte First-Time-Job-Rate – also die Erstanstellungsquote für Hochschulabsolventen in akademischen Berufen – bereits um 25 Prozent gesunken. KI übernimmt heute schon grosse Teile der Einstiegsarbeit in wissensintensiven Berufen. Das sind keine Prognosen mehr – das sind Gegenwartsdaten.

Besteuerung von Produktivitätsgewinnen als politische Antwort

Blaschke greift eine Idee auf, die in Expertenkreisen zunehmend diskutiert wird: Produktivitätsgewinne, die durch Maschinen – ob Roboter oder KI – erzielt werden, sollten besteuert werden. Die Erlöse könnten zur Umschulung und Absicherung jener Fachkräfte eingesetzt werden, deren Jobs sich strukturell verändern. Es ist keine vollständige Antwort, aber ein strategisch denkbarer Ansatz.

Elon Musks Wette und die Vision des Embodied AI

Elon Musk hat sich einen Bonus von einer Billion Dollar ausgehandelt, der ausgezahlt wird, wenn er den Tesla-Unternehmenswert innerhalb von zehn Jahren um Faktor 8 steigert und zwei Millionen humanoide Optimus-Roboter verkauft. Blaschke hält das für realistisch – und verweist dabei auf einen grösseren Trend: das sogenannte «Embodiment» der KI, also ihr Einzug in die physische Welt.

Sensoren in Fahrzeugen, humanoide Roboter, autonomes Fahren – all diese Systeme schaffen eine rekursive Rückkopplung in KI-Modelle. Sie lernen aus der physischen Realität und verbessern sich dadurch in Echtzeit. Amerikanische Prognosen gehen davon aus, dass zwischen 2027 und 2030 durch rekursives Lernen und steigende Energieeffizienz eine 30- bis 40-fache Optimierungsleistung gegenüber heutigen Systemen erreichbar ist.

Europas Joker: Werte, Vertrauen und Human in the Loop

Das Gespräch endet mit einem klaren strategischen Ausblick: Europas Wettbewerbsvorteil liegt nicht in der Rechenleistung, sondern in der Glaubwürdigkeit. Die europäische Tradition des «Human in the Loop» – also des bewussten Einbezugs menschlicher Kontrolle und Verantwortung in KI-Systeme – wird global zunehmend als Qualitätsmerkmal wahrgenommen.

Wenn die aktuellen Milliardenwetten in den USA nicht aufgehen, könnte Europa als vertrauenswürdiger, wertorientierter KI-Partner erheblich an Attraktivität gewinnen. Das ist kein Trost für Zögernde, sondern ein konkreter Handlungsauftrag: Die europäische KI-Identität muss aktiv entwickelt und kommuniziert werden – von Unternehmen, Politik und Wissenschaft gemeinsam.

Executive Takeaways

Sofortmassnahme: Ein internes Center of Excellence etablieren – notfalls mit einer einzigen, KI-versierten Ansprechperson.
Strategische Prüfung: Welche spezialisierten Anwendungsfälle lassen sich auf Open-Source-Modellen aufbauen, ohne proprietäre Abhängigkeiten zu schaffen?
Regulatorisches Monitoring: Die weitere Entwicklung des EU AI Acts beobachten und Compliance-Strukturen flexibel gestalten.
Talent-Agenda: KI-Kompetenz als verbindliches Einstellungskriterium definieren und bestehende Mitarbeitende aktiv schulen.
Kulturarbeit: Führungskräfte müssen KI-Nutzung vorleben – nicht nur verordnen.