AI GOVERNANCE
Der EU AI Act: Was Unternehmen jetzt im Risikomanagement beachten müssen
Der AI-Act verändert Governance, Compliance und Risikomanagement grundlegend. Unternehmen müssen ihre KI-Systeme klassifizieren, dokumentieren und überwachen.
Der EU AI Act ist das weltweit umfassendste Regelwerk für Künstliche Intelligenz. Er definiert klare Anforderungen an Transparenz, Sicherheit, Dokumentation und Risikomanagement. Unternehmen müssen ihre KI-Systeme prüfen und klassifizieren – und das oft schneller, als erwartet.
Lesen Sie mehr zu den Inhalten swa EU AI-Acts unter: https://aiact.software/
Rechtlicher Rahmen
- Identifikation und Dokumentation von KI-Systemen im Unternehmen
- Klassifizierung von KI-Systemen in Risikostufen: Unzulässig – Hochrisiko – Begrenztes Risiko – Minimales Risiko
- Verpflichtend für Hochrisiko-KI (z. B. Bewerberauswahl, medizinische Geräte, Kreditwürdigkeitsprüfung, kritische Infrastrukturen)
- Strafen bei Verstößen: bis zu 35 Mio. € oder 7 % des Jahresumsatzes
Der AI-Act unterscheidet:
verbotene KI
Hochrisiko-KI
begrenzte Risiko-KI
minimale Risiko-KI
Für das Risikomanagement ist vor allem Hochrisiko-KI relevant.
Inhaltliche Anforderungen für Hochrisiko-KI
- Risikomanagement Systeme für Künstliche Intelligenz (Art. 9)
- Technische Dokumentation und Konformitätsbewertung (Art. 11–19)
- Protokollierung, Transparenz und menschliche Aufsicht
- Datenqualitätskontrollen und Erklärbarkeit
- Registrierung in der EU-Datenbank für Hochrisiko-KI
Regulatorisch erforderliche Umsetzungsmaßnahmen
- Identifikation und Risiko-Klassifizierung Ihrer KI-Anwendungen
- Risikomanagement-Workflow nach Art. 9 AI Act (inkl. Logging, Controls, Reviews)
- Dokumentationsmodul mit Exportfunktion für Konformitätsprüfung
- Überwachungs- und Audit-Dashboard für laufende Kontrollen
- Integration mit existierenden ISMS/RMS (z. B. ISO 27001, ISO 31000, CSRD)
- Zukunftssichere Architektur für EU-Datenbank-Registrierung
Auswirkungen auf das Risikomanagement
Der AI-Act verlangt:
Neue Risikoarten
(Bias, Drift, Fehlklassifikation)
Neue Kontrollen
(Audit-Trails, Monitoring)
Neue Governance-Strukturen
(AI-Board, KI-Verantwortliche)
Integration in bestehende
ERM- und IKS-Systeme
Praxisbeispiel
Ein Unternehmen mit KI-gestützter Kreditvergabe muss beispielsweise:
Bias-Risiken darstellen (-> systemat. Benachteiligung von Gruppen)
Trainings- und Lerndaten dokumentieren
ein KI-Kontrollsystem einführen
regelmäßige Audits durchführen
Praxisnutzen:
Unternehmen, die früh beginnen, profitieren durch:
KI-Governance wird zum Wettbewerbsvorteil
Der AI Act ist kein reines Compliance-Thema – er ist ein Governance-Thema. Unternehmen, die KI-Risiken professionell steuern, sichern Innovation und regulatorische Sicherheit und vermeiden gegebenenfalls hohe Bußgelder.
