Können Sie nachweisen, was Ihre KI getan hat, und warum?
Vertrauen Sie der Eingabe, vertrauen Sie der Ausgabe, sehen Sie jeden Schritt dazwischen. Die Transparenzpflichten des AI Act gelten seit dem 2. August 2026; die Pflichten für Hochrisiko-Systeme folgen am 2. Dezember 2027. Sechs Fragen ordnen Ihren KI-Anwendungsfall den Risikokategorien des Gesetzes zu; 21 weitere Fragen bewerten Ihre Bereitschaft in sieben Bereichen. Etwa 15 Minuten, ein bewerteter Bericht per E-Mail. Eine vorläufige Selbsteinschätzung, keine Rechtsberatung.
Risikoklassifizierung
Beantworten Sie die Fragen für das eine KI-System oder den einen Anwendungsfall, den Sie am ehesten vor Augen haben. Wenn Sie unsicher sind, antworten Sie nach bestem Wissen und vermerken Sie die Frage für eine rechtliche oder Compliance-Prüfung.
Führt das System eine verbotene Praxis aus?
Beispiele: schädigende Manipulation, Ausnutzung schutzbedürftiger Gruppen, verbotene biometrische oder emotionsbezogene Praktiken.
Handelt es sich um einen der gängigen KI-Anwendungsfälle mit hohem Risiko, etwa Personalauswahl, Bildung, Kredit, Versicherung, öffentliche Dienste, Strafverfolgung, Grenzkontrolle, Justiz oder kritische Infrastruktur?
Antworten Sie mit Ja, wenn das System in einem dieser sensiblen Entscheidungs- oder Sicherheitskontexte eingesetzt wird. Das ist, was der AI Act als Hochrisiko-Anwendungsfall nach Anhang III bezeichnet.
Könnte es die Gesundheit, Sicherheit oder grundlegende Rechte von Menschen erheblich beeinträchtigen?
Antworten Sie mit Ja, wenn die KI Entscheidungen, Zugang, Behandlung, Sicherheitsergebnisse, Datenschutz, Gleichbehandlung oder andere wichtige Auswirkungen auf Menschen maßgeblich beeinflusst.
Unterstützt die KI Menschen nur in engem oder wirkungsarmem Umfang, ohne die menschliche Beurteilung zu ersetzen?
Antworten Sie nur dann mit Ja, wenn sie eindeutig auf unterstützende Aufgaben beschränkt ist, etwa die Verbesserung einer vorherigen menschlichen Tätigkeit, die Bearbeitung eines engen verfahrenstechnischen Schritts oder das Erkennen von Mustern, ohne die endgültige Entscheidung zu treffen.
Interagiert es mit Menschen, erzeugt es KI-Inhalte oder verwendet es biometrische oder emotionsbezogene Funktionen?
Beispiele: Chatbots, KI-generierter Text, Bilder, Audio oder Video, Gesichts- oder Stimmanalyse, biometrische Kategorisierung oder Emotionserkennung.
Basiert dies auf einem KI-Modell für allgemeine Zwecke, das in vielen verschiedenen Anwendungsfällen genutzt wird, oder stellen Sie ein solches bereit?
Denken Sie an Basismodelle oder breit einsetzbare Modelle, die in vielen nachgelagerten Produkten wiederverwendet werden können, nicht an eine eng gefasste interne Regel-Engine oder ein Modell für einen einzelnen Zweck.
Governance und Verantwortlichkeit
Verantwortlichkeit, Inventar und Integration in die bestehende Governance.
Was die vier Antworten bedeuten
- Nicht angegangen
- Kein klarer Verantwortlicher, kein Prozess und kein Nachweis.
- In Bearbeitung
- Erkannt und teilweise angegangen, aber noch nicht durchgängig umgesetzt.
- Umgesetzt
- Ein klarer Prozess, Verantwortlichkeit und Nachweise bestehen und werden in der Praxis genutzt.
- N/A
- Begründete Nichtanwendbarkeit aufgrund von Rolle, Risiko oder Systemumfang.
Führen Sie ein klares Verzeichnis der KI-Systeme, ihres Zwecks und der Tatsache, ob Sie als Anbieter, Betreiber oder beides auftreten?
Woran gute Praxis erkennbar ist KI-Register mit benanntem Systemverantwortlichen und Rollenzuordnung.
Ist die KI-Compliance verantwortlichen Rollen in den Rechts-, Fach-, Technik- und Betriebsteams zugewiesen?
Woran gute Praxis erkennbar ist Benannte Verantwortliche, Eskalationspfad und Governance-Gremium.
Enthalten Ihre bestehenden Managementsysteme ausdrücklich KI-spezifische Kontrollen und Prüfpunkte?
Woran gute Praxis erkennbar ist KI integriert in QMS, Compliance, Sicherheit und Change-Management.
Risiko, Sicherheit und Leistung
Risikomanagement, Tests, Resilienz und Schutzmaßnahmen.
Was die vier Antworten bedeuten
- Nicht angegangen
- Kein klarer Verantwortlicher, kein Prozess und kein Nachweis.
- In Bearbeitung
- Erkannt und teilweise angegangen, aber noch nicht durchgängig umgesetzt.
- Umgesetzt
- Ein klarer Prozess, Verantwortlichkeit und Nachweise bestehen und werden in der Praxis genutzt.
- N/A
- Begründete Nichtanwendbarkeit aufgrund von Rolle, Risiko oder Systemumfang.
Gibt es einen dokumentierten Prozess zur Identifizierung und Überprüfung von KI-Risiken hinsichtlich bestimmungsgemäßer Verwendung, vorhersehbarer Fehlanwendung und betroffener Personen?
Woran gute Praxis erkennbar ist Risikoregister und Überprüfungszyklus, der Auswirkungen auf Sicherheit und Rechte abdeckt.
Sind Minderungsmaßnahmen für bekannte Risiken, einschließlich schutzbedürftiger Gruppen, definiert, getestet und kommuniziert?
Woran gute Praxis erkennbar ist Dokumentierte Kontrollen, Kommunikation des Restrisikos und gruppenspezifische Schutzmaßnahmen.
Validieren Sie Leistung, Robustheit und Cybersicherheit unter Bedingungen, die den realen Einsatz widerspiegeln?
Woran gute Praxis erkennbar ist Testplan, Schwellenwerte, Resilienzprüfungen und Nachweise zur Sicherheitshärtung.
Daten- und Modellmanagement
Datenqualität, Bias-Management und Nachvollziehbarkeit des Modelldesigns.
Was die vier Antworten bedeuten
- Nicht angegangen
- Kein klarer Verantwortlicher, kein Prozess und kein Nachweis.
- In Bearbeitung
- Erkannt und teilweise angegangen, aber noch nicht durchgängig umgesetzt.
- Umgesetzt
- Ein klarer Prozess, Verantwortlichkeit und Nachweise bestehen und werden in der Praxis genutzt.
- N/A
- Begründete Nichtanwendbarkeit aufgrund von Rolle, Risiko oder Systemumfang.
Sind Datenquellen, Auswahlkriterien, Annahmen und Entscheidungen zum Modelldesign dokumentiert und gesteuert?
Woran gute Praxis erkennbar ist Dokumentierte Herkunft, Freigabeschritte und Modellbegründung.
Bewerten Sie Daten hinsichtlich Qualität, Repräsentativität, Bias und Eignung für den beabsichtigten Zweck?
Woran gute Praxis erkennbar ist Qualitätskriterien, Bias-Überprüfung und Behebung von Datenlücken.
Sind bei der Nutzung sensibler Daten die rechtlichen Garantien und technischen Schutzmaßnahmen klar definiert?
Woran gute Praxis erkennbar ist Eingeschränkter Zugriff, Begründung und DSGVO-konforme Schutzmaßnahmen.
Transparenz und menschliche Aufsicht
Offenlegung, menschliche Aufsicht und sicherer operativer Einsatz.
Was die vier Antworten bedeuten
- Nicht angegangen
- Kein klarer Verantwortlicher, kein Prozess und kein Nachweis.
- In Bearbeitung
- Erkannt und teilweise angegangen, aber noch nicht durchgängig umgesetzt.
- Umgesetzt
- Ein klarer Prozess, Verantwortlichkeit und Nachweise bestehen und werden in der Praxis genutzt.
- N/A
- Begründete Nichtanwendbarkeit aufgrund von Rolle, Risiko oder Systemumfang.
Werden Nutzer, Betreiber und betroffene Personen klar informiert, wenn KI eingesetzt wird oder Entscheidungen KI-gestützt sind?
Woran gute Praxis erkennbar ist Klare Hinweise, nutzerseitige Offenlegungen und Anweisungen für Betreiber.
Können verantwortliche Personen die Grenzen des Systems verstehen und es bei Bedarf übersteuern oder stoppen?
Woran gute Praxis erkennbar ist Aufsichtsverfahren, Stoppmechanismen und Übersteuerungswege.
Sind Teams geschult, um eine übermäßige Abhängigkeit von KI zu vermeiden und das System nur innerhalb seines vorgesehenen Zwecks zu nutzen?
Woran gute Praxis erkennbar ist Schulungsnachweise, Nutzungsregeln und Schutzmaßnahmen gegen Automatisierungsbias.
Dokumentation und Nachvollziehbarkeit
Technische Dokumentation, Protokollierung, Aufbewahrung und Prüfbarkeit.
Was die vier Antworten bedeuten
- Nicht angegangen
- Kein klarer Verantwortlicher, kein Prozess und kein Nachweis.
- In Bearbeitung
- Erkannt und teilweise angegangen, aber noch nicht durchgängig umgesetzt.
- Umgesetzt
- Ein klarer Prozess, Verantwortlichkeit und Nachweise bestehen und werden in der Praxis genutzt.
- N/A
- Begründete Nichtanwendbarkeit aufgrund von Rolle, Risiko oder Systemumfang.
Führen Sie aktuelle technische und betriebliche Dokumentation, die Zweck, Design, Einschränkungen und erwartete Leistung abdeckt?
Woran gute Praxis erkennbar ist Technisches Kerndossier mit versionierten Aktualisierungen.
Lässt sich das Systemverhalten anhand von Aufzeichnungen oder Protokollen nachvollziehen, die zeigen, wie Ergebnisse erzeugt und verwendet wurden?
Woran gute Praxis erkennbar ist Nachvollziehbare Protokollfelder und zugängliche Betriebsaufzeichnungen.
Werden Dokumentation und Protokolle für Audits, Vorfälle und Anfragen von Aufsichtsbehörden aufbewahrt, geschützt und zugänglich gehalten?
Woran gute Praxis erkennbar ist Aufbewahrungsregeln, Integritätsschutz und Abrufverfahren.
Monitoring und Reaktion auf Vorfälle
Überwachung nach der Bereitstellung, Korrekturmaßnahmen und Meldung.
Was die vier Antworten bedeuten
- Nicht angegangen
- Kein klarer Verantwortlicher, kein Prozess und kein Nachweis.
- In Bearbeitung
- Erkannt und teilweise angegangen, aber noch nicht durchgängig umgesetzt.
- Umgesetzt
- Ein klarer Prozess, Verantwortlichkeit und Nachweise bestehen und werden in der Praxis genutzt.
- N/A
- Begründete Nichtanwendbarkeit aufgrund von Rolle, Risiko oder Systemumfang.
Überwachen Sie Leistung, Drift, Missbrauch, Beschwerden und andere operative Signale nach der Bereitstellung?
Woran gute Praxis erkennbar ist Überwachungsplan, Feedbackkanäle und Überprüfungsrhythmus.
Verfügen Sie über Schwellenwerte und Workflows für Korrekturmaßnahmen, Rollback, Aussetzung oder erneutes Training?
Woran gute Praxis erkennbar ist Vorfall-Playbooks und Auslöser für Abhilfemaßnahmen.
Werden schwerwiegende Vorfälle und der Kontakt mit Aufsichtsbehörden über einen definierten Melde- und Eskalationsprozess abgewickelt?
Woran gute Praxis erkennbar ist Meldeprozess an die Behörde und Vorbereitung des Nachweispakets.
Grundrechte und weiterführende Pflichten
FRIA, besondere Transparenzfälle und GPAI-spezifische Pflichten.
Was die vier Antworten bedeuten
- Nicht angegangen
- Kein klarer Verantwortlicher, kein Prozess und kein Nachweis.
- In Bearbeitung
- Erkannt und teilweise angegangen, aber noch nicht durchgängig umgesetzt.
- Umgesetzt
- Ein klarer Prozess, Verantwortlichkeit und Nachweise bestehen und werden in der Praxis genutzt.
- N/A
- Begründete Nichtanwendbarkeit aufgrund von Rolle, Risiko oder Systemumfang.
Wenn Sie KI mit hohem Risiko im öffentlichen Sektor oder bei öffentlichen Dienstleistungen einsetzen, haben Sie die Auswirkungen auf betroffene Gruppen bewertet und Schutzmaßnahmen festgelegt?
Woran gute Praxis erkennbar ist FRIA-Prozess, Analyse der betroffenen Gruppen und Minderungsmaßnahmen.
Wenn Systeme synthetische Inhalte erzeugen oder biometrische oder emotionsbezogene Funktionen nutzen, sind die zusätzlichen Transparenzpflichten operativ umgesetzt?
Woran gute Praxis erkennbar ist Kennzeichnung, Hinweise und operative Behandlung von Sonderfällen.
Wenn Sie GPAI bereitstellen oder darauf aufbauen, verwalten Sie die Modelldokumentation, nachgelagerte Informationen, Urheberrecht und Pflichten im Zusammenhang mit systemischen Risiken?
Woran gute Praxis erkennbar ist GPAI-Dokumentationspaket und Governance systemischer Risiken.
Wohin sollen wir Ihren Bericht senden?
Ihr bewerteter Bericht, auf Englisch, trifft innerhalb von 60 Sekunden ein. Wenn Sie die Ergebnisse besprechen möchten, antworten Sie direkt und wir melden uns.
Prüfen Sie Ihren Posteingang.
Ihr bewerteter Bereitschaftsbericht ist unterwegs. Er sollte innerhalb einer Minute ankommen. Prüfen Sie Ihren Spam-Ordner, wenn Sie ihn nicht sehen, und fügen Sie [email protected] zu Ihren vertrauenswürdigen Absendern hinzu.
Ihre Antworten weisen auf eine Praxis hin, die der AI Act verbietet (Artikel 5). Die Bewertung oben ändert daran nichts: Lesen Sie den Bericht, und lassen Sie den Anwendungsfall vor allem anderen von einem Rechtsberater prüfen.