Trumps neues AI-Executive-Order: Föderale Vorherrschaft statt Flickenteppich – Chancen und Risiken für Unternehmen

Die US-Regierung unter Präsident Donald Trump hat kurz vor Jahresende ein weitreichendes Executive Order zu Künstlicher Intelligenz (KI) erlassen. Ziel ist es, einen „nationalen Politikrahmen“ für AI zu etablieren, der restriktive einzelstaatliche Regelungen zurückdrängt und möglichst einheitliche, unternehmensfreundliche Vorgaben schafft. Für Unternehmen, die AI-Modelle in den USA entwickeln oder einsetzen, könnte dies den bisher drohenden Flickenteppich an Vorschriften abmildern – zugleich steigt die Unsicherheit, weil Bund, Bundesstaaten und Gerichte erst klären müssen, wie weit Washington tatsächlich durchregieren darf.

Im Folgenden werden Kontext, zentrale Elemente des Orders, die absehbaren rechtlichen und geschäftlichen Auswirkungen sowie konkrete Handlungsfelder für Unternehmen systematisch aufbereitet.

Kontext: Was ist passiert – und warum jetzt?

Kernelemente des neuen Executive Orders

Das neue Executive Order (EO) aus Washington verfolgt einen klaren Kurs: Es soll restriktive oder ideologisch als „woke“ eingestufte State-Level-AI-Gesetze begrenzen und mittelfristig durch einen bundesweiten Rahmen ersetzen. Aus öffentlich zugänglichen Analysen von Wirtschaftskanzleien und Politikbeobachtern lassen sich mehrere Bausteine herauslesen:

1. AI Litigation Task Force beim Justizministerium

Der U.S. Attorney General wird angewiesen, eine spezialisierte Task Force aufzubauen, die einzelstaatliche AI-Gesetze identifiziert und gerichtlich angreift, wenn diese als verfassungswidrig, bundesrechtlich präemptiert oder anderweitig unzulässig gelten. Dabei arbeitet die Task Force eng mit Beratern des Weißen Hauses zusammen, darunter dem Special Advisor for AI and Crypto sowie dem wissenschaftspolitischen Beraterstab.citeturn0search1turn0search4

1. Bewertung und Auswahl „oneröser“ State-Gesetze

Das Handelsministerium (Department of Commerce) soll binnen 90 Tagen einen Bericht vorlegen, der State-Level-AI-Gesetze auflistet, welche das Ziel eines „minimal belastenden nationalen Politikrahmens“ konterkarieren. Namentlich wird in einigen Fachanalysen bereits das Colorado AI Act als Beispiel genannt, das Unternehmen zu Governance-, Impact- und Bias-Maßnahmen verpflichtet.citeturn0search1

1. Finanzielle Hebel über Bundesförderprogramme

Besonders brisant für Bundesstaaten: Der Präsident weist das Handelsministerium an, Fördermittel – insbesondere aus dem milliardenschweren Broadband Equity Access and Deployment (BEAD) Programm – von der „Kooperationsbereitschaft“ der Staaten abhängig zu machen. Wer als „zu streng regulierend“ eingestuft wird, soll Fördergelder verlieren oder gar nicht erst erhalten.citeturn0search0turn0search5

1. Weichenstellung für Bundesstandards durch FTC und FCC

- Die Federal Trade Commission (FTC) soll innerhalb von 90 Tagen eine Policy-Statement vorlegen, wie das Verbot „unfairer und irreführender Geschäftspraktiken“ auf AI-Modelle anzuwenden ist. Dabei soll die FTC explizit klarstellen, dass State-Gesetze, die „wahrheitsgemäße Outputs“ von Modellen verpflichtend verändern, bundesrechtlich präemptiert sind.citeturn0search0turn0search2

- Die Federal Communications Commission (FCC) soll prüfen, ob ein bundesweiter Berichts- und Offenlegungsstandard für AI-Modelle eingeführt werden soll, der widersprechende State-Regeln verdrängt.citeturn0search2turn0search4

1. Ausnahmen: Bereiche, in denen States weiterregulieren dürfen

Das EO markiert einige Felder ausdrücklich als nicht präemptiert, darunter:

- Kinderschutzregelungen rund um AI,

- Infrastruktur für AI-Compute und Rechenzentren,

- Beschaffung und Nutzung von AI in staatlichen Behörden.citeturn0search2turn0search4

Politischer Hintergrund: Machtkampf Bund vs. Bundesstaaten

Mehrere US-Bundesstaaten – etwa Colorado, Kalifornien und Texas – haben in den letzten Jahren eigene AI-Gesetze oder -Entwürfe vorgelegt, die Transparenz, Governance und Diskriminierungsschutz regeln. Colorado gilt hier als eines der ambitioniertesten Beispiele, während Kalifornien mit spezifischen Transparenzpflichten für „Frontier-Modelle“ (bewusst risikoreiche, leistungsstarke Modelle) vorgeprescht ist.citeturn0search1turn0search5

Die Bundesregierung argumentiert, ein „Flickenteppich“ von 50 unterschiedlichen AI-Regimen gefährde Innovation und Wettbewerbsfähigkeit. Kritiker – darunter Gouverneure wie Ron DeSantis in Florida – halten dagegen, ein Executive Order könne State-Gesetzgebung nicht unmittelbar aushebeln; echte Präemption verlange ein Gesetz des Kongresses oder klare bundesrechtliche Grundlagen.citeturn0search3

Detaillierte Analyse: Auswirkungen, Risiken und Chancen

1. Rechtlicher Status: Was kann ein Executive Order tatsächlich bewirken?

Für Unternehmensjuristen ist zunächst die Reichweite des EO zu klären:

• Kein unmittelbares Verbot von State-Gesetzen: Ein Executive Order bindet primär Bundesbehörden, nicht direkt die Bundesstaaten oder Gerichte. State-Gesetze bleiben zunächst in Kraft, bis sie durch Bundesgerichte für verfassungswidrig erklärt, durch Bundesgesetze verdrängt oder faktisch durch Förderhebel unter Druck gesetzt werden.

• Indirekte Präemption über Bundesbehörden: Indem FTC und FCC angehalten werden, Bundesstandards zu definieren und zu erklären, welche Art von State-Regeln unzulässig sind, wird eine Grundlage für spätere Gerichtsverfahren geschaffen. Unternehmen können sich künftig auf diese Bundesinterpretationen stützen, um sich gegen State-Vorgaben zu wehren.

• Finanzielle Konditionalität als Druckmittel: Die Verknüpfung von Fördermitteln (z. B. BEAD) mit AI-Regulierungsfragen setzt Staaten unter politischen und ökonomischen Druck, restriktive AI-Gesetze gar nicht erst zu verabschieden oder abzuschwächen. Das kann mittelbar dazu führen, dass geplante oder noch nicht in Kraft getretene AI-Gesetze eingefroren werden.

2. Fragmentierung vs. Zentralisierung: Was bedeutet das für Compliance?

#### Kurzfristig: Mehr Unsicherheit statt Klarheit

Auf kurze Sicht entsteht mehr Komplexität:

• Bereits verabschiedete State-AI-Gesetze – etwa Colorados AI Act – bleiben zunächst relevant. Unternehmen müssen sich auf deren Umsetzung vorbereiten, während zugleich unklar ist, ob und wann die AI Litigation Task Force diese Gesetze angreift.

• Staaten wie Florida oder Kalifornien signalisieren bereits Widerstand. Dies deutet auf langwierige Gerichtsverfahren hin, möglicherweise bis zum Supreme Court, bei denen grundlegende Fragen von Meinungsfreiheit, Commerce Clause und Kompetenzverteilung verhandelt werden.

• Unternehmen stehen damit in einem Regulierungs-Interregnum: Sie können nicht davon ausgehen, dass strenge State-Regeln einfach wegfallen, müssen aber auch mögliche Lockerungen durch Präemption einkalkulieren.

#### Mittelfristig: Wahrscheinlichkeit eines faktischen Bundesrahmens

Mittelfristig ist mit einer gewissen De-facto-Zentralisierung zu rechnen:

• Sollte die FTC in ihrem Policy-Statement tatsächlich festschreiben, dass Gesetze, die „wahrheitsgemäße Model-Outputs“ politisch „korrigieren“ wollen, irreführende Praktiken befördern und damit gegen Bundesrecht verstoßen, werden Unternehmen argumentieren, dass strenge Bias-Mitigationspflichten in Konflikt mit Bundesrecht stehen.

• Ein möglicher FCC-Standard für AI-Offenlegung (z. B. Kennzeichnung synthetischer Inhalte in Kommunikationsnetzen) könnte bestehende oder geplante State-Disclosure-Pflichten verdrängen und so einen einheitlicheren Offenlegungsrahmen schaffen.

3. Substantielle Streitpunkte: „Truthful Outputs“ vs. Safety & Bias

Ein besonders konfliktträchtiger Kernbegriff im EO ist die Betonung „wahrheitsgemäßer Outputs“ von AI-Modellen. Kritiker sehen darin den Versuch, Maßnahmen zur Bias-Reduktion und zur Abschwächung bestimmter Inhalte als „Manipulation“ oder „Deception“ umzudeuten.citeturn0search5

Für Unternehmen ergeben sich mehrere Spannungsfelder:

• Safety vs. „Wahrheit“: Viele heutige Safety-Konzepte basieren darauf, dass Modelle in bestimmten Kontexten Inhalte nicht ausgeben – selbst wenn diese faktisch korrekt sein könnten (z. B. sensible Gesundheitsinformationen, extremistische Inhalte, detaillierte Anleitungen zu Straftaten). Wenn „truthful output“ als maßgeblicher Standard definiert wird, könnte dies Safety-Filter angreifbar machen.

• Bias-Minderung vs. Neutralitätspostulat: State-Gesetze wie der Colorado AI Act zielen darauf ab, systematische Diskriminierung durch algorithmische Entscheidungen zu reduzieren, etwa bei Kreditvergabe, Jobscreening oder Housing. Wenn der Bund solche Verpflichtungen als „ideologische Verzerrung“ wertet, stehen Unternehmen zwischen Governance-Anforderungen der Staaten und einem Bundesdiskurs, der „ungefilterte“ Modelle privilegiert.

• Haftungsrisiken: Unternehmen müssen abwägen, ob sie bei strikter Auslegung des EO Haftungsrisiken eingehen, wenn sie Safety-Filter beibehalten, die als „Verzerrung“ ausgelegt werden könnten, oder ob sie umgekehrt Reputations- und zivilrechtliche Risiken erhöhen, wenn sie solche Filter zurückbauen.

4. Internationale Dimension: Konflikt mit EU- und UK-Regimen

Für international agierende Unternehmen – etwa europäische Konzerne mit US-Tochtergesellschaften – entsteht ein Regelungswiderspruch:

• Der EU AI Act und zahlreiche europäische Leitlinien (z. B. der EU Digital Services Act, DSGVO) betonen Risiko-Management, Transparenz und Bias-Minderung als zentrale Pflichten.

• Das US-EO priorisiert dagegen Innovationsfreiheit und „ungefilterte“ Outputs und will bestimmte Formen verpflichtender Bias-Minderung vorbeugend entwerten.

Unternehmen mit transatlantischer Präsenz laufen Gefahr, zwei gegensätzliche Governance-Logiken bedienen zu müssen: restriktive Risikoregime in der EU versus deregulierte, auf Meinungsfreiheit und Innovation fokussierte Rahmenbedingungen in Teilen der USA.

Praxisnahe Beispiele und Szenarien

Beispiel 1: AI-gestützte Kreditvergabe (Bank / FinTech)

Ein FinTech nutzt ein Large Language Model (LLM) sowie ergänzende ML-Modelle, um Kreditentscheidungen vorzubereiten und Kundenkommunikation zu automatisieren.

• In Colorado könnte das Unternehmen durch State-Gesetz verpflichtet sein,

- diskriminierende Wirkungen algorithmischer Entscheidungen systematisch zu messen,

- Hochrisiko-Anwendungsfälle zu dokumentieren und

- betroffene Kunden über AI-Nutzung aufzuklären.

• Nach dem neuen EO könnte die AI Litigation Task Force versuchen, genau solche Pflichten anzugreifen, falls sie als „ideologisch“ oder als Eingriff in „wahrheitsgemäße Outputs“ interpretiert werden.

Für das Unternehmen bedeutet das:

• Es muss parallel Compliance-Strukturen für das bestehende State-Recht aufbauen (z. B. Impact Assessments, Audit-Trails),

• zugleich beobachten, ob diese Pflichten durch US-Bundesgerichte entschärft oder aufgehoben werden,

• und in seinen Governance-Prozessen klar dokumentieren, dass Bias-Minderung nicht willkürlich „ideologisch“, sondern risikobasiert und anerkannter Best Practice orientiert ist.

Beispiel 2: Healthcare-Provider mit AI-Diagnostik

Ein Gesundheitsdienstleister in Kalifornien setzt diagnostische AI-Systeme zur Auswertung medizinischer Bilder ein.

• California-spezifische Transparenz- und Dokumentationspflichten könnten detaillierte Logs, Erklärbarkeitshinweise und Patient:innen-Informationen verlangen.

• Das EO zielt darauf, solche State-Normen – insbesondere, wenn sie als zu weitgehend angesehen werden – perspektivisch bundesrechtlich zu überlagern.

Die praktische Konsequenz:

• Der Provider kann nicht darauf vertrauen, dass Bundesintervention kurzfristig Entlastung bringt. Regulatorisch bleibt er bis auf Weiteres den kalifornischen Regeln unterworfen.

• Gleichzeitig muss sein Compliance-Team bewerten, inwiefern künftige Bundesstandards (z. B. durch FTC/FCC) zusätzlichen Vorgaben entsprechen – oder State-Anforderungen relativieren.

Beispiel 3: Generative-AI-Plattform mit globalem Kundenstamm

Ein internationales Tech-Unternehmen betreibt eine generative AI-Plattform, die sowohl in den USA als auch in der EU angeboten wird.

• In der EU sind umfangreiche Transparenz-, Risiko- und Governancepflichten nach dem EU AI Act einzuhalten (z. B. Daten-Governance, Dokumentation, Human Oversight).

• In den USA muss das Unternehmen eine Dualstrategie fahren:

- Business-to-Consumer (B2C): Umgang mit State-Verbraucherschutz- und Hate-Speech-Regeln, die weiterhin gelten könnten.

- Business-to-Business (B2B): Vertragsgestaltung, die sowohl mögliche Bundesstandards (FTC/FCC) als auch strengere kundenseitige Anforderungen (z. B. von Banken oder Healthcare-Playern) abdeckt.

Das EO ändert an dieser Komplexität kurzfristig wenig; es verschiebt nur die politischen Fronten und gibt Unternehmen zugleich Argumente an die Hand, bei zu strikten State-Gesetzen auf künftige Bundespräemption zu verweisen.

Geschäftsrelevanz: Was Unternehmen jetzt tun sollten

1. Monitoring & Szenarioplanung institutionalisieren

Unternehmen mit nennenswerter AI-Nutzung in den USA sollten ein dediziertes Monitoring einrichten, das folgende Elemente umfasst:

• Tracking der 90-Tage-Fristen für FTC-Policy-Statement und FCC-Entscheidung zu Bundesstandards.

• Beobachtung von Klagen der AI Litigation Task Force gegen Bundesstaaten.

• Laufende Auswertung von Reaktionen einzelner Staaten, insbesondere solcher mit bestehenden oder geplanten AI-Gesetzen (Colorado, Kalifornien, Texas, Florida u. a.).

Ergänzend sollten Szenarioanalysen durchgeführt werden:

Was bedeutet es für unser Geschäftsmodell, wenn…

• strikte State-Regulierung Bestand hat,

• wesentliche Teile der State-Regulierung wegfallen,

• ein neuer Kongress später wiederum einen strengeren Bundesrahmen einführt.

2. Governance-Strukturen so gestalten, dass sie „robust gegen Politikwechsel“ sind

Statt kurzfristig auf Deregulierung zu setzen, empfiehlt sich ein resilienter Governance-Ansatz:

• Implementierung eines risikobasierten AI-Managementsystems, das unabhängig vom politischen Zyklus Best Practices folgt (z. B. Risiko-Klassifizierung von Use Cases, Dokumentation, Human Oversight, Incident-Management).

• Orientierung an höchsten gemeinsamen Standards: Wer zugleich auf EU, US-Bund und fortgeschrittene State-Regeln zielt, reduziert das Risiko teurer Re-Implementierungen.

• Etablierung von Ethik- und Compliance-Gremien (interne AI Governance Boards), die regulatorische Anforderungen mit geschäftlichen Zielen abgleichen.

3. Vertragsgestaltung und Standortentscheidungen überdenken

• Verträge mit US-Kunden sollten Klauseln enthalten, die auf das sich wandelnde Regulierungsumfeld reagieren, z. B. Anpassungsmechanismen bei Änderung von State- oder Bundesrecht, Haftungsgrenzen für regulatorisch erzwungene Model-Anpassungen.

• Standortwahl innerhalb der USA könnte stärker von AI-Regulierungsrisiken beeinflusst werden:

- Bundesstaaten mit hohen Fördermitteln, aber geringerer Regulierungsambition profitieren vom EO.

- Staaten mit ambitionierten AI-Gesetzen müssen abwägen, ob sie auf Fördergelder verzichten oder Regulierung anpassen.

4. Kommunikationsstrategie: Umgang mit polarisiertem Umfeld

AI-Regulierung ist in den USA hoch politisiert. Unternehmen sollten ihre externe Kommunikation klar strukturieren:

• Betonung, dass Safety, Fairness und Transparenz aus eigenem unternehmerischem Interesse verfolgt werden – nicht nur aufgrund staatlicher Vorgaben.

• Klare Trennung zwischen Produktpolitik (z. B. Einsatz von Safety-Filtern, Bias-Minderung) und politischer Bewertung des EO.

• Vorbereitung auf Reputationsrisiken, sollte das Unternehmen in den Verdacht geraten, AI-Modelle zu „entsichern“, um Bundesnormen zu entsprechen.

Fazit: Strategische Weichenstellungen unter Unsicherheit

Das neue Executive Order zur Präemption einzelstaatlicher AI-Gesetze markiert einen Wendepunkt der US-AI-Politik: weg von State-getriebenen Governance-Experimenten hin zu einer stärker zentralisierten, innovationsfreundlichen Agenda. Für Unternehmen bedeutet dies nicht die ersehnte Rechtssicherheit, sondern zunächst eine Phase erhöhter Unsicherheit – mit parallelen Pfadabhängigkeiten in Bundesstaaten, Bundesbehörden und internationalen Märkten.

Zentrale Takeaways für Unternehmen

• Rechtliche Unsicherheit bleibt hoch: Das EO allein schafft keine stabile Rechtslage; Gerichtsverfahren und politische Gegenbewegungen in den Bundesstaaten sind absehbar.

• Bundesweite AI-Standards zeichnen sich ab: FTC-Policy-Statement und mögliche FCC-Offenlegungsregeln könnten mittelfristig faktische Bundesstandards setzen und restriktive State-Regelungen teilweise verdrängen.

• Compliance-Strategie muss mehrgleisig sein: Unternehmen sollten sowohl State-Gesetze als auch potenzielle Bundespräemption berücksichtigen und Governance-Frameworks so aufsetzen, dass beide Szenarien abgedeckt werden.

• Safety und Bias-Minderung bleiben geschäftskritisch: Auch wenn das EO „truthful outputs“ hervorhebt, sind Haftungs-, Reputations- und internationale Regulierungsrisiken ohne robuste Safety-Konzepte erheblich.

• Transatlantische Unternehmen stehen zwischen Regimen: EU AI Act und US-Politik bewegen sich regulatorisch auseinander; ein „One-Size-Fits-All“-Ansatz für AI-Governance ist nicht realistisch.

• Jetzt handeln, nicht abwarten: Frühzeitiges Monitoring, Szenarioplanung, Vertrags- und Governance-Anpassungen verschaffen Organisationen einen Vorsprung, wenn sich das US-Regulierungsgefüge in den nächsten 12–24 Monaten neu ordnet.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was regelt Trumps neues AI-Executive-Order grundsätzlich?

Das Executive Order soll einen einheitlichen nationalen Rahmen für Künstliche Intelligenz in den USA etablieren und restriktive einzelstaatliche AI-Gesetze begrenzen. Es stärkt Bundesbehörden wie Justizministerium, FTC und FCC, um State-Regelungen rechtlich und finanziell unter Druck zu setzen, schafft aber kurzfristig keine voll harmonisierte Rechtslage.

Wie funktioniert die geplante Präemption von einzelstaatlichen AI-Gesetzen durch das Executive Order?

Das Executive Order bindet primär Bundesbehörden, nicht direkt die Bundesstaaten. Über eine AI Litigation Task Force, künftige Policy-Statements der FTC und mögliche Offenlegungsstandards der FCC soll jedoch ein faktischer Bundesrahmen entstehen, auf den sich Unternehmen und Gerichte berufen können, um zu strenge State-Gesetze anzugreifen.

Welche Auswirkungen hat das Executive Order auf die Compliance-Pflichten von Unternehmen?

Kurzfristig erhöht sich die Unsicherheit, weil bestehende State-Gesetze wie der Colorado AI Act weiter gelten, während gleichzeitig potenzielle Bundesstandards in Vorbereitung sind. Mittelfristig ist mit einer stärkeren Zentralisierung zu rechnen, sodass Unternehmen Governance-Strukturen benötigen, die sowohl strenge State-Vorgaben als auch mögliche spätere Bundespräemption abdecken.

Was ist der Unterschied zwischen US-Bundesrahmen und EU AI Act für Unternehmen?

Der US-Bundesrahmen nach dem Executive Order zielt auf innovationsfreundliche, möglichst wenig belastende AI-Regeln und betont „wahrheitsgemäße Outputs“. Der EU AI Act dagegen setzt auf Risikomanagement, strikte Transparenz- und Governancepflichten sowie verpflichtende Bias-Minderung, sodass international agierende Unternehmen zwei teils gegensätzliche Regimelogiken gleichzeitig bedienen müssen.

Wie beeinflusst der Fokus auf „truthful outputs“ die Themen Safety und Bias-Minderung?

Der Fokus auf „wahrheitsgemäße Outputs“ kann Safety-Filter und Bias-Maßnahmen als potenzielle „Verzerrung“ erscheinen lassen und dadurch rechtliche Angriffsflächen eröffnen. Unternehmen müssen daher besonders sorgfältig dokumentieren, dass sie Inhalte aus Sicherheits- und Diskriminierungsschutzgründen begrenzen und sich dabei an anerkannten Best Practices und internationalen Standards orientieren.

Was sollten Unternehmen in den nächsten 12–24 Monaten konkret tun?

Unternehmen sollten ein strukturiertes Monitoring für Entwicklungen bei FTC, FCC, der AI Litigation Task Force und zentralen State-Gesetzen etablieren und Szenarioanalysen durchführen. Parallel empfiehlt sich ein robustes, risikobasiertes AI-Governance-System nach dem höchsten gemeinsamen Standard (z. B. EU + strenge US-States), ergänzt um flexible Vertragsklauseln und eine klare Kommunikationsstrategie zu Safety, Fairness und Transparenz.

Welche Branchen sind besonders von dem Executive Order betroffen?

Besonders betroffen sind stark regulierte Sektoren wie Finanzdienstleistungen, Gesundheit, Telekommunikation und große Tech-Plattformen mit generativer AI. In diesen Bereichen treffen State-spezifische Regeln, mögliche neue Bundesstandards und internationale Vorgaben wie der EU AI Act direkt aufeinander, wodurch Compliance-, Haftungs- und Reputationsrisiken besonders sorgfältig gemanagt werden müssen.