EU AI Act: Definition, Risikoklassen und Pflichten
Warum der Begriff zählt
Wer KI baut oder einkauft, muss wissen, in welche Klasse ein System fällt, denn davon hängen Aufwand und Haftung ab. Ein Chatbot im Marketing hat andere Anforderungen als ein Modell, das über Kreditwürdigkeit mitentscheidet. Für ein Festpaket vom Workshop zum Prototyp bedeutet das eine frühe Klärung: Welcher Use-Case ist geplant, welche Klasse trifft zu, welche Nachweise werden nötig. So vermeidest du späte Überraschungen im Betrieb.
Wann es relevant ist
- Du planst ein KI-System, das Personen betrifft oder Entscheidungen vorbereitet.
- Ein Prototyp soll in echte Software überführt werden und braucht eine belastbare Einordnung.
- Du kaufst ein Fremdsystem zu und musst die Anbieterpflichten prüfen.
- Ein Audit oder eine Ausschreibung verlangt einen Nachweis der Einstufung.
Wann nicht
Wenn ein reines internes Experiment ohne echten Personenbezug läuft und nie in den Betrieb geht, steht die formale Einordnung nicht im Vordergrund. Dennoch lohnt eine kurze Notiz zur geplanten Klasse, damit der Sprung vom Test zum Produktivsystem nicht ungeplant Pflichten auslöst. Die Grenze ist fließend und sollte am konkreten Vorhaben geprüft werden.
Branchen, die das nutzen
- Banken und Versicherungen: Systeme zur Bonitäts- oder Schadenbewertung fallen oft in strenge Klassen und brauchen frühe Klärung.
- Personaldienstleister: Werkzeuge zur Vorauswahl von Bewerbungen berühren sensible Bereiche und verlangen dokumentierte Prüfung.
- Medizintechnik: KI in Geräten trifft auf eigene Auflagen, die mit dem AI Act zusammenspielen.
- Öffentliche Verwaltung: Anwendungen mit Bürgerbezug stehen unter besonderer Beobachtung und benötigen Transparenz.
Typische Anwendungsfälle
- Einordnung eines geplanten Use-Case in eine Risikoklasse vor dem Bau.
- Prüfung, ob ein zugekauftes Modell die Anbieterpflichten erfüllt.
- Aufbau einer Dokumentation, die eine spätere Prüfung stützt.
- Ableitung technischer Anforderungen wie Protokollierung und menschlicher Aufsicht.
- Klärung, wer im Betrieb für Nachweise verantwortlich ist.
- Vorbereitung auf Fragen aus Ausschreibungen und Kundenaudits.
Entscheidungshilfe
| Signal | EU AI Act ist im Fokus | Alternative |
|---|---|---|
| System entscheidet über Personen mit | frühe Einstufung als Hochrisiko prüfen | Prozess ohne KI-Automatik gestalten |
| Reines internes Werkzeug ohne Personenbezug | leichte Klasse wahrscheinlich | interne Richtlinie genügt vorerst |
| Zukauf eines Fremdmodells | Anbieterpflichten vertraglich absichern | Eigenbau mit klarer Zuständigkeit |
| Ausschreibung verlangt Nachweis | Einstufung dokumentieren | fachliche Rechtsberatung hinzuziehen |
Beispiel
Ein Versicherer will einen Assistenten zur Vorsortierung von Schadenmeldungen bauen. Im Workshop wird zuerst geklärt, ob und wie das System Entscheidungen beeinflusst, bevor ein Prototyp entsteht. Erst nach der Einordnung und einer sauberen Dokumentation entscheidet das Team über die Implementierung. Das Beispiel beschreibt das Vorgehen, keine behauptete Kennzahl.
Verbindung zu Services
Der passende Einstieg ist der KI-Workshop zur Einordnung, danach KI-Implementierung und KI-Beratung.
Quellen
Diese Einordnung ist eine allgemeine Orientierung und keine Rechtsberatung. Die genauen Pflichten ergeben sich aus dem Verordnungstext und begleitenden Leitlinien und sollten für jedes Vorhaben gegen die aktuell geltenden Rechtstexte geprüft werden. Zeitpläne und Details können sich ändern.