EU AI Act

Der EU AI Act ist eine EU-Verordnung, die den Einsatz von KI-Systemen nach ihrem Risiko reguliert und Pflichten für Anbieter, Betreiber und Importeure festlegt. Ziel ist es, Sicherheit, Grundrechte und Transparenz zu stärken, ohne Innovation abzuwürgen – besonders bei Anwendungen wie Chatbots, Automatisierung und großen Sprachmodellen (LLMs).

Was bedeutet „EU AI Act“?

„EU AI Act“ steht für „European Union Artificial Intelligence Act“ – auf Deutsch meist „KI-Verordnung“. Als Verordnung gilt sie EU-weit unmittelbar (anders als eine Richtlinie, die erst national umgesetzt werden muss). Sie definiert, was als KI-System gilt, ordnet KI in Risikoklassen ein und schreibt je nach Risiko konkrete Anforderungen vor.

Wie funktioniert der EU AI Act? (Risikobasierter Ansatz)

Der EU AI Act arbeitet nach dem Prinzip: Je höher das potenzielle Risiko für Menschen, desto strenger die Regeln. Vereinfacht lassen sich vier Stufen unterscheiden:

• Unzulässiges Risiko: Bestimmte KI-Praktiken sind verboten (z. B. besonders eingriffsintensive oder manipulative Anwendungen, die Grundrechte gefährden können).
• Hohes Risiko: KI in sensiblen Bereichen (z. B. Bildung, Beschäftigung, kritische Infrastruktur, bestimmte Sicherheits- und Verwaltungsanwendungen) unterliegt strengen Anforderungen wie Risikomanagement, Datenqualität, Dokumentation, Protokollierung und menschlicher Aufsicht.
• Begrenztes Risiko: Hier stehen vor allem Transparenzpflichten im Vordergrund, z. B. wenn Nutzer klar erkennen müssen, dass sie mit KI interagieren.
• Minimales Risiko: Viele Alltagsanwendungen fallen in diese Kategorie und bleiben weitgehend frei nutzbar, solange andere Gesetze (z. B. Datenschutz) eingehalten werden.

Was bedeutet das für LLMs, ChatGPT & Automatisierung?

Für moderne KI-Ökosysteme sind vor allem zwei Aspekte wichtig:

• General-Purpose AI (GPAI): Allgemeine KI-Modelle, die für viele Zwecke genutzt werden können (z. B. große Sprachmodelle), können zusätzliche Pflichten auslösen – etwa zu Transparenz, technischer Dokumentation und Umgang mit Risiken.
• Kontext entscheidet: Ein LLM in einem Support-Chat kann andere Pflichten auslösen als dasselbe Modell in einer Bewerber-Vorauswahl oder zur Kreditentscheidung. Nicht nur das Modell, sondern der Use Case ist entscheidend.

Beispiel: Nutzt du ChatGPT-ähnliche Funktionen in n8n-Workflows zur E-Mail-Antwortautomation, können Transparenzanforderungen relevant sein (z. B. Kennzeichnung von KI-Inhalten). Setzt du KI zur Bewertung von Bewerbungen ein, kann das als Hochrisiko-Anwendung eingestuft werden – mit deutlich strengeren Anforderungen.

Warum ist der EU AI Act wichtig?

• Rechtssicherheit: Unternehmen bekommen einen Rahmen, welche KI-Einsätze zulässig sind und wie sie compliant umgesetzt werden.
• Vertrauen: Transparenz- und Sicherheitsanforderungen sollen Akzeptanz für KI erhöhen.
• Risikoreduktion: Weniger Bias, bessere Nachvollziehbarkeit und klarere Verantwortlichkeiten – besonders relevant, wenn AI Agents (KI-Agenten) autonom Aufgaben ausführen.

Was kostet die Umsetzung (typische Aufwandstreiber)?

Die Kosten hängen stark vom Risikoniveau und der Rolle ab (Anbieter vs. Betreiber). Typische Aufwandstreiber sind:

• Risikobewertung und Dokumentation (Use-Case-Analyse, Modell- und Datenbeschreibung)
• Prozesse für Monitoring, Incident-Handling und Protokollierung
• Transparenzmaßnahmen (Kennzeichnung, Nutzerhinweise, interne Policies)
• Human-in-the-loop und Qualitätskontrollen (z. B. bei automatisierten Entscheidungen)

Für einfache, niedrig-riskante Automationen können vor allem Policy- und Transparenzmaßnahmen genügen. Hochrisiko-Anwendungen verursachen typischerweise deutlich höheren organisatorischen und technischen Aufwand.

Wann solltest du dich damit beschäftigen?

Sobald KI in produktiven Prozessen Entscheidungen beeinflusst, Inhalte generiert oder Nutzerinteraktionen automatisiert (z. B. Chatbots, LLM-gestützte Workflows, AI Agents (KI-Agenten)), lohnt sich eine frühe Einordnung: Welche Risikoklasse? Welche Pflichten? Welche Nachweise brauchst du? So vermeidest du spätere Umbauschleifen und Compliance-Risiken.