Bei Trumps jüngsten Exekutivverordnungen zur Beseitigung regulatorischer Hindernisse für die KI-Entwicklung geht es nicht nur um den globalen Wettbewerb — es geht auch darum, amerikanische Innovationen freizusetzen, die unter jahrzehntelangen Compliance-Rahmenbedingungen gefangen sind.

Der Schwerpunkt des AI Action Summit auf der Beseitigung von Hindernissen, die amerikanische Unternehmen daran hindern, „wirklich innovativ zu sein und weltweit führend zu sein“, trifft direkt auf ein Problem, das wir gut kennen: veraltete Vorschriften bringen Startups um, während etablierte Akteure erfolgreich sind.

Das FCRA-Innovationsproblem

Der Fair Credit Reporting Act, der in den 1970er Jahren erlassen wurde, sollte echte Probleme lösen: ungenaue Berichte, mangelnde Transparenz und Verbraucherschutz vor Auskunfteien.

Aber fünfzig Jahre später ist etwas Schlimmeres entstanden —ein Umfeld, in dem nur etablierte Akteure mit Compliance-Armeen erfolgreich sein können.

Bedenken Sie die Unklarheit: Was ist ein „Verbraucherbericht“, wenn KI öffentliche Social-Media-Daten analysiert? Können innovative Screening-Lösungen funktionieren, ohne dass belastende Anforderungen an negative Maßnahmen gestellt werden, die Arbeitgeber dazu veranlassen, Hintergrunduntersuchungen gänzlich zu vermeiden?

Das sind keine theoretischen Fragen. Regulatorische Unsicherheiten zwingen Innovationen ins Ausland während amerikanische Startups Geld für Anwaltskosten statt für Forschung und Entwicklung verbrennen.

Das Bias-Paradoxon

Hier bricht die Medienerzählung vollständig zusammen.

Wenn Sie die KI an 10.000 erfahrenen Diagnostikern schulen würden, um Ihnen bei der Identifizierung schwieriger Erkrankungen zu helfen, würde Ihnen der gesunde Menschenverstand nicht sagen, dass das System Ihren Hausarzt übertreffen würde, der Sie zweimal im Jahr aufsucht?

Dieselbe Logik gilt für Vorurteile bei Einstellungsentscheidungen.

KI, die auf objektiven Verhaltensmustern aus Tausenden von erfolgreichen Beschäftigungsergebnissen trainiert wird, wird unweigerlich konsistenter und fairer sein als einzelne Personalchefs, die auf Bauchgefühl, persönlichen Vorlieben und unbewussten Vorurteilen basieren.

Dennoch gibt es Klagen wie den Workday-Fall, in denen die Bewertung von KI-Lebensläufen von Natur aus voreingenommener ist als menschliches Urteilsvermögen —eine Position, die sich sowohl der Logik als auch der Beweise widersetzt.

Die echte Innovationschance

Wenn die regulatorischen Hindernisse fallen, kann KI das ursprüngliche Versprechen der FCRA endlich besser einlösen, als es bürokratische Prozesse jemals könnten:

• Wahre Genauigkeit durch Mustererkennung in riesigen Datensätzen
• Echte Transparenz mit erklärbarer KI, die genau zeigt, wie Entscheidungen getroffen werden
• Fairer Zugang sowohl für Arbeitgeber als auch für Bewerber durch konsistente, unvoreingenommene Analysen
• Verbraucherkontrolle mit Streitbeilegung und Datenkorrektur in Echtzeit

Das derzeitige System schützt niemanden außer den etablierten Akteuren und Compliance-Anwälten.

Was Deregulierung ermöglicht

Amerikanische KI-Unternehmen sind bereit, die Führung zu übernehmen — wenn wir im Wettbewerb bestehen dürfen.

Moderne Screening-Technologien können echte Werteübereinstimmungen und berufliche Eignung erkennen und gleichzeitig menschliche Vorurteile eliminieren. Aber nur, wenn wir ohne regulatorische Handschellen der 1970er Jahre bauen können, die für Kreditauskunfteien konzipiert wurden, nicht für KI-Innovationen.

Die Frage ist nicht, ob KI die Personalbeschaffungsbranche verändern wird — es geht darum, ob amerikanische Unternehmen bei dieser Transformation die Führung übernehmen dürfen.