Mit der EU-AI-Verordnung erhalten Künstliche-Intelligenz-Systeme eine klare rechtliche Einordnung. Entscheidend für Entwickler, IT-Dienstleister und Unternehmen: die vier Risikoklassen.
Dieser Beitrag erklärt, wie Sie diese korrekt einschätzen, um Innovation sicher und gesetzeskonform umzusetzen.
Warum Risikoklassen?
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Rechtssicherheit schaffen
Die Einordnung Ihrer KI-Lösung vermeidet spätere Compliance-Probleme und rechtliche Unsicherheiten. -
Zielgerichtete Entwicklung ermöglichen
Je nach Risikoklasse variieren Anforderungen – eine frühe Bewertung spart Aufwand und Kosten. -
Vertrauen stärken
Nutzerakzeptanz steigt, wenn KI-Systeme transparent und nachvollziehbar klassifiziert sind. -
Förderfähigkeit verbessern
Viele Förderprogramme verlangen eine Risikoabschätzung gemäß EU-AI-Verordnung.
Worauf achten?
1. Die vier Risikoklassen kennen
Die EU unterscheidet:
- Verbotene KI: z. B. Social Scoring durch Behörden.
- Hochriskante KI: z. B. in Medizin, Justiz, kritischer Infrastruktur.
- Begrenztes Risiko: z. B. Chatbots mit Pflicht zur Offenlegung.
- Minimales Risiko: z. B. Spamfilter oder KI-generierte Kunst.
2. Anwendungsbereich analysieren
Bewerten Sie den Einsatzzweck und Kontext Ihrer KI-Lösung. Eine Gesichtserkennung in einem Smart Home (→ Privatanwender) wird anders bewertet als im öffentlichen Raum.
3. Anforderungen frühzeitig einplanen
Für Hochrisiko-Systeme sind unter anderem folgende Punkte erforderlich:
- Risikomanagementsystem
- Datenqualitätsmanagement
- Protokollierung und Nachvollziehbarkeit
- menschliche Kontrolle
Mehr dazu finden Sie auch in unseren KI-Lösungen.
4. Open-Source-Komponenten berücksichtigen
Wer Open-Source-KI-Modelle nutzt, etwa für interne Anwendungen (Open Source), sollte prüfen, ob deren Ursprung und Trainingsdaten den Anforderungen genügen.
Empfehlung
Frühzeitige Klassifizierung spart Zeit und Kosten.
Setzen Sie auf folgende Strategie:
- Einstufung prüfen: Welche Risikoklasse trifft zu?
- Pflichten ableiten: Welche regulatorischen Anforderungen gelten?
- Maßnahmen umsetzen: Dokumentation, Test, Kontrolle etc.
- Kontinuierlich anpassen: Änderungen am System neu bewerten.
Unterstützung finden Sie in unserem Bereich Unsere Leistungen – wir begleiten Sie von der Planung bis zur Umsetzung.
Fazit
Das Verständnis der KI-Risikoklassen ist der erste Schritt zu rechtssicheren und zukunftsfähigen KI-Projekten. Unternehmen, Entwickler und IT-Profis profitieren von Klarheit, Struktur – und einem Wettbewerbsvorteil.
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