EU AI Act Compliance (KI-Compliance)

EU AI Act Compliance (KI-Compliance) bezeichnet die systematische Umsetzung aller Pflichten aus dem EU AI Act in einem Unternehmen – von der Einordnung eines KI-Systems in die richtige Risikoklasse bis hin zu Dokumentation, Tests, Transparenz, menschlicher Aufsicht und laufendem Monitoring. Ziel ist, KI rechtskonform, sicher und nachvollziehbar zu entwickeln, einzukaufen und zu betreiben.

Was bedeutet EU AI Act Compliance konkret?

Der EU AI Act reguliert KI entlang eines risikobasierten Ansatzes. KI-Compliance heißt daher vor allem: (1) prüfen, ob und wie ein System unter den EU AI Act fällt, (2) die Rolle des Unternehmens klären (Anbieter/Provider, Betreiber/Deployer, Importeur/Distributor), und (3) die jeweils passenden organisatorischen und technischen Maßnahmen nachweisen. Das betrifft klassische ML-Systeme ebenso wie Anwendungen mit Large Language Model (LLM), Generative KI (Generative AI) oder Tools wie ChatGPT.

Wie funktioniert EU AI Act Compliance? (Praxis-Workflow)

• 1) Use-Case- und Systeminventar: Alle KI-Anwendungen erfassen (inkl. Schatten-IT, Pilotprojekte, Automationen z. B. über n8n).
• 2) Risiko- und Rollenklärung: Einordnung nach Risikoklassen (z. B. Hochrisiko, begrenztes Risiko) und Festlegung, wer wofür verantwortlich ist (Einkauf, IT, Fachbereich, Legal).
• 3) Pflichten ableiten: Anforderungen wie technische Dokumentation, Daten- und Modell-Governance, Logging, Robustheit, Cybersecurity, Transparenzpflichten, menschliche Aufsicht, Beschwerde- und Incident-Prozesse.
• 4) Controls implementieren: z. B. Richtlinien, Freigabeprozesse, Lieferantenanforderungen, Test- und Abnahmeverfahren, Schulungen, sowie technische Schutzmaßnahmen (Prompt-Schutz, Output-Filter, Zugriffskontrollen).
• 5) Nachweise & Betrieb: Auditfähige Dokumentation, regelmäßige Reviews, Monitoring und Re-Evaluierung bei Änderungen (neue Datenquellen, neues Modell, neues Prompting).

Beispiele aus dem KI-Alltag (LLM/Automation)

• Kundenservice-Chatbot mit ChatGPT: Transparenz („Sie sprechen mit einer KI“), klare Eskalation zu Menschen, Qualitäts- und Halluzinations-Management (z. B. über RAG (Retrieval-Augmented Generation), Guardrails (KI-Leitplanken), Tests/Evals), Logging und Incident-Handling.
• HR- oder Kredit-Vorprüfung: Häufig hochsensibel bzw. potenziell hochriskant – erfordert strengere Nachweise, Risikomanagement, Datenqualität, Bias-Checks und Human-in-the-Loop (z. B. Human-in-the-Loop (HITL)).
• Automatisierte Workflows mit AI Agents (KI-Agenten): Tool-Nutzung absichern (z. B. über Function Calling / Tool Use und Sandbox/Least-Privilege), Schutz vor Prompt Injection und Datenabfluss (z. B. Data Loss Prevention (DLP) für KI, Secrets Management (Schlüsselverwaltung)).

Warum ist KI-Compliance wichtig?

EU AI Act Compliance reduziert Rechts- und Reputationsrisiken, erhöht die Zuverlässigkeit von KI-Systemen und schafft klare Verantwortlichkeiten. Sie ist außerdem eng verzahnt mit AI Governance und angrenzenden Pflichten wie Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI – denn viele Kontrollen (Datenminimierung, Zugriff, Logging, Vendor-Management) wirken doppelt: für Rechtssicherheit und für bessere KI-Qualität.

Was kostet EU AI Act Compliance?

Die Kosten hängen stark von Risikoklasse, Anzahl der Systeme, Eigenentwicklung vs. Zukauf und Reifegrad der Prozesse ab. Typische Kostentreiber sind Inventarisierung, Rechts-/Risikobewertung, Dokumentation, technische Tests/Evaluierungen, Monitoring (z. B. Model Monitoring & Observability (LLMOps)) sowie Schulungen und Lieferantenmanagement. In der Praxis starten viele Unternehmen mit einem „Compliance-Baseline“-Programm und skalieren je nach Hochrisiko-Anteilen.