Blogartikel (ABD): EU KI-Verordnung (AI Act) – Risikoklassen & Pflichten, die du operationalisieren musst

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Empfehlung in einem Satz

Wenn du AI Act sauber umsetzt, reduzierst du Risiko und beschleunigst Skalierung: klare Klassifizierung, standardisierte Controls, eindeutige Verantwortlichkeiten.

1) Warum das Business das Thema ernst nehmen muss (ohne Hysterie)

Der AI Act wirkt direkt auf:

• Time-to-Market: Freigaben, Doku, Monitoring – oder Blocker kurz vor Go-Live

• Risiko- & Haftungsprofil: Fehlverhalten von Modellen, Lieferkette, Drittanbieter

• Skalierung: Ohne Standardprozesse wird jeder Use Case ein Einzelfall

Kernaussage fürs Management: AI Act ist ein Betriebsmodell für KI – wer es früh sauber aufsetzt, liefert schneller und kontrollierter.

2) Die Risikologik in 60 Sekunden (so erklärst du’s intern)

Der AI Act unterscheidet im Kern:

• Unzulässiges Risiko (verboten): bestimmte Praktiken sind nicht erlaubt

• Hohes Risiko: strenge Pflichten (Governance, Technik, Nachweise)

• Begrenztes Risiko (Transparenz): Kennzeichnung/Informationspflichten

• Minimales Risiko: wenig bis keine spezifischen Pflichten (trotzdem Good Practice)

Wichtig: Ein GenAI-Tool kann je nach Einsatz anders eingestuft werden (z.B. interner Copilot vs. Entscheidungsautomatisierung).

3) Pflichten, die du wirklich “bauen” musst (statt nur zu dokumentieren)

A) Für High-Risk-Systeme (operational relevant)

Typische Pflichten, die du in Prozesse übersetzt:

• Risk Management: laufender Prozess (nicht einmaliges Dokument)

• Data Governance: Datenqualität, Bias-Risiken, Repräsentativität, Dokumentation

• Technische Dokumentation & Logging: nachvollziehbare Entscheidungen, Auditfähigkeit

• Human Oversight: klare Rollen + Eingriffsrechte + Trainings

• Accuracy/Robustness/Cybersecurity: Testkonzept, Schwellenwerte, Monitoring

• Post-Market Monitoring & Incident Handling: Betrieb, Alerts, Eskalationspfade

Business-Impact: weniger Rework, weniger späte “Compliance-Stopps”, schnellere Freigaben durch Standardpakete.

B) Für Transparenzfälle (häufig bei GenAI)

• Kennzeichnung/Information: User muss wissen, dass KI im Spiel ist (je nach Kontext)

• Inhalts-/Output-Governance: Guidelines, Prompting-Standards, Logging, Missbrauchsschutz

Business-Impact: weniger Reputationsrisiko, konsistentere Customer Experience.

C) Für Anbieter-/Lieferketten-Realität (fast immer)

• Vendor Due Diligence: Modell-/Tool-Infos, Datenflüsse, Sicherheitsmaßnahmen

• Contracting & SLAs: Logging, Incident-Support, Updates, Deaktivierung, Datenverwendung

• Change Management: Modell-Updates sind “Releases” mit Re-Assessment

Business-Impact: weniger Abhängigkeit/Überraschungen, klare Verantwortlichkeit im Betrieb.

4) Das Operating Model: So setzt du es pragmatisch auf (8 Bausteine)

1. AI Use Case Registry (Single Source of Truth)

2. AI Intake & Klassifizierungs-Check (10–15 Fragen, standardisiert)

3. Control Library (Templates: Risk Assessment, DPIA-Handshake, Model Cards, Testing, Monitoring)

4. Decision Rights (wer genehmigt was, inkl. Fast-Track für Low-Risk)

5. Engineering Standards (Logging, Eval, Red-Teaming, Prompt-/Policy-Guardrails)

6. Vendor Governance (Due Diligence + Vertragsbausteine)

7. Operations (Monitoring, Incident, Rollback, Change)

8. Enablement (Training für Product Owner, Legal, Security, Data Stewards)
   

5) Quick Wins (0–30 Tage)

• AI Use Case Liste + Owner + Zweck + Datenarten + Usergruppen

• Intake-Formular + Ampel-Entscheidung (Low/Medium/High)

• Minimal-Standard: Logging, Freigabeprozess, Incident Mailbox, Vendor Checklist
  

6) Nächste 90 Tage (skalierbar machen)

• Control Library als “Compliance Pack” pro Use Case

• KPIs + Dashboard (Compliance Coverage, Approval Lead Time, Incidents)

• Governance Board-Rhythmus + klare Escalation