Der EU AI Act macht künstliche Intelligenz endgültig zur Management- und Organisationsaufgabe. Unternehmen müssen nicht nur einzelne KI-Systeme rechtlich einordnen, sondern Verantwortung, Prozesse, Qualifizierung, Kommunikation und den laufenden Betrieb miteinander verbinden.
Was ist der EU AI Act?
Der EU AI Act – die Verordnung (EU) 2024/1689 über künstliche Intelligenz – schafft einen einheitlichen europäischen Rechtsrahmen für die Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung von KI-Systemen. Er ist unmittelbar geltendes EU-Recht und verfolgt einen risikobasierten Ansatz: Je größer die möglichen Auswirkungen einer KI-Anwendung auf Menschen, Sicherheit und Grundrechte sind, desto umfangreicher können die regulatorischen Anforderungen sein.
Dabei reguliert der AI Act künstliche Intelligenz nicht pauschal nach ihrer technischen Leistungsfähigkeit. Entscheidend sind unter anderem der konkrete Verwendungszweck, die Rolle eines Unternehmens innerhalb der Wertschöpfungskette und das mit einer Anwendung verbundene Risiko.
Die Regulierung reicht von verbotenen KI-Praktiken über besonders regulierte Hochrisiko-Systeme und Anwendungen mit Transparenzpflichten bis zu zahlreichen KI-Systemen mit geringem oder minimalem Risiko. Einen Überblick über den regulatorischen Ansatz stellt auch die Europäische Kommission zum EU AI Act bereit.
Für Unternehmen bedeutet das nicht, dass jede Verwendung künstlicher Intelligenz ein umfangreiches Genehmigungsverfahren auslöst. Es bedeutet aber, dass Unternehmen zunächst wissen müssen, welche KI-Systeme sie verwenden, wofür sie eingesetzt werden, wer dafür verantwortlich ist und welche Auswirkungen daraus entstehen können.
Was der EU AI Act für Unternehmen bedeutet
Eine der ersten Fragen lautet: Welche Rolle nimmt ein Unternehmen überhaupt ein?
Der AI Act unterscheidet verschiedene Akteure. Für die betriebliche Praxis sind insbesondere Anbieter und Betreiber relevant. Ein Anbieter entwickelt ein KI-System beziehungsweise lässt es entwickeln und bringt es unter eigenem Namen oder eigener Marke auf den Markt oder nimmt es entsprechend in Betrieb. Ein Betreiber verwendet ein KI-System in eigener Verantwortung im beruflichen oder geschäftlichen Kontext.
Viele Unternehmen sind zunächst Betreiber: Sie nutzen beispielsweise einen KI-Assistenten eines Softwareherstellers, ein Sprachmodell über eine Schnittstelle, KI-Funktionen innerhalb eines CRM-Systems oder ein Werkzeug zur automatisierten Dokumentenanalyse.
In der Praxis kann die Rollenverteilung jedoch komplexer werden. Ein Unternehmen kann fremde KI einsetzen, eigene Anwendungen entwickeln lassen, bestehende Systeme verändern oder KI-Funktionen in eigene Produkte und Leistungen integrieren.
Die entscheidende Frage lautet nicht: Welches KI-Tool nutzen wir? Sondern: Welche KI-gestützten Prozesse betreiben wir – und welche Verantwortung entsteht daraus?
Jörg Albrecht
Damit wird aus einer vermeintlichen Toolfrage eine Frage der KI-Governance. Wie diese bereits vor der eigentlichen Produktauswahl beginnen kann, beschreiben wir auch im Beitrag „KI-Governance beginnt vor der Toolauswahl“.
Der AI Act gilt bereits – aber nicht alles gleichzeitig
Der EU AI Act wurde schrittweise anwendbar. Für Unternehmen ist es deshalb wichtig, zwischen bereits geltenden Anforderungen und später einsetzenden Regelungen zu unterscheiden.
- Seit dem 2. Februar 2025 gelten unter anderem Vorschriften zu verbotenen KI-Praktiken sowie Anforderungen im Zusammenhang mit KI-Kompetenz.
- Seit dem 2. August 2025 gelten unter anderem Governance-Regeln und wesentliche Vorschriften für Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck.
- Seit dem 2. August 2026 ist der AI Act grundsätzlich anwendbar. Seit diesem Zeitpunkt greifen auch wichtige Transparenzanforderungen und die entsprechenden Durchsetzungsbefugnisse.
- Die Anforderungen für bestimmte Hochrisiko-KI-Systeme nach Anhang III gelten nach der 2026 erfolgten Anpassung des Zeitplans ab dem 2. Dezember 2027.
- Für bestimmte Hochrisiko-KI-Systeme, die Bestandteil regulierter Produkte sind, gelten die entsprechenden Vorschriften ab dem 2. August 2028.
Damit ist der AI Act weder ausschließlich ein Zukunftsthema noch bereits vollständig umgesetzt. Unternehmen befinden sich mitten in einer regulatorischen und organisatorischen Übergangsphase.
Warum der EU AI Act keine Aufgabe für eine einzelne Abteilung ist
Die Versuchung ist groß, die Regulierung einer bestehenden Funktion zuzuordnen: Die Rechtsabteilung soll die Vorschriften interpretieren, die IT kontrolliert die Systeme, der Datenschutz prüft Datenverarbeitungen und die Informationssicherheit bewertet technische Risiken.
Jede dieser Funktionen ist wichtig. Keine kann die Aufgabe allein lösen.
Ob eine KI-Anwendung verantwortungsvoll und regelkonform eingesetzt wird, entscheidet sich an vielen Stellen im Unternehmen: bei der Auswahl eines Systems, der Beschaffung, der technischen Integration, der Gestaltung eines Prozesses, der Prüfung von Ergebnissen, der Information von Beschäftigten oder der Kommunikation mit Kunden und anderen Betroffenen.
Damit verteilt sich Verantwortung über die Organisation. KI-Governance ist deshalb eine Querschnittsaufgabe. Sie verbindet Geschäftsführung, Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz, Einkauf, Personalentwicklung und Unternehmenskommunikation.
Gerade bei größeren Einführungsprojekten überschneiden sich diese Aufgaben mit klassischer Projektkommunikation und Change- und Transformationskommunikation: Neue Werkzeuge verändern Prozesse, Verantwortlichkeiten, Erwartungen und häufig auch die konkrete Arbeit von Beschäftigten.
Am Anfang steht nicht die KI-Richtlinie, sondern die Bestandsaufnahme
Viele Unternehmen beginnen ihre KI-Governance mit einer Unternehmensrichtlinie. Das ist nachvollziehbar, greift aber häufig zu kurz.
Bevor Regeln formuliert werden können, sollte bekannt sein, was überhaupt geregelt werden muss. Ein praktikabler Ausgangspunkt ist deshalb ein KI-Anwendungsregister beziehungsweise ein strukturiertes Verzeichnis relevanter Use Cases.
Dabei sollte nicht nur nach offiziell beschafften „KI-Produkten“ gesucht werden. KI steckt zunehmend als einzelne Funktion in bereits vorhandener Software.
- Ein CRM-System fasst Kundenkontakte automatisch zusammen.
- Eine Videokonferenzsoftware erstellt Gesprächsprotokolle.
- Eine Designplattform generiert Bilder und Texte.
- Ein Ticketsystem kategorisiert Anfragen oder schlägt Antworten vor.
- Ein Bewerbermanagementsystem unterstützt die Auswertung von Unterlagen.
- Eine Suchfunktion erzeugt Antworten anstelle klassischer Trefferlisten.
Aus organisatorischer Perspektive sind das keine isolierten technischen Funktionen. Es sind KI-Anwendungsfälle, die je nach Kontext unterschiedliche Anforderungen auslösen können.
Für einen relevanten Use Case sollten deshalb zumindest Zweck, eingesetztes System, verantwortlicher Fachbereich, Nutzergruppen, betroffene Personen, verwendete Daten, Anbieter und organisatorische Rolle nachvollziehbar beschrieben werden.
Risikoklassifizierung braucht Kontext
Ein häufiger Fehler besteht darin, einem Produkt pauschal eine Risikoklasse zuzuordnen. Für den AI Act ist jedoch regelmäßig der konkrete Einsatzkontext entscheidend.
Dasselbe technische Modell kann bei der Formulierung einer internen Einladung unterstützen, Antworten für einen Kundenservice vorbereiten oder Bestandteil eines sensiblen Personalprozesses sein. Technologie und Modell können identisch sein – Bedeutung und mögliche Auswirkungen unterscheiden sich erheblich.
Die organisatorische Betrachtung sollte deshalb beim Use Case beginnen und nicht beim Produktnamen.
Eine belastbare Einordnung betrachtet beispielsweise:
- Zweck und Anwendungskontext,
- betroffene Personen und Personengruppen,
- mögliche Auswirkungen eines Fehlers,
- Art und Sensibilität der verwendeten Daten,
- Grad der Automatisierung,
- Bedeutung des KI-Ergebnisses für nachfolgende Entscheidungen,
- Rolle des Unternehmens,
- erforderliche menschliche Kontrolle sowie
- mögliche Transparenz- und Dokumentationsanforderungen.
Aus diesen Informationen lässt sich ein Risikoprofil entwickeln, auf dessen Grundlage angemessene Maßnahmen beschlossen werden können.
KI-Kompetenz wird zur organisatorischen Fähigkeit
Eine besonders praxisrelevante Vorgabe betrifft die KI-Kompetenz beziehungsweise AI Literacy. Nach Artikel 4 des AI Acts müssen Anbieter und Betreiber Maßnahmen ergreifen, die die Entwicklung der KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten und weiterer Personen unterstützen, die in ihrem Auftrag mit KI-Systemen arbeiten. Dabei sollen unter anderem technisches Wissen, Erfahrung, Ausbildung und der konkrete Einsatzkontext berücksichtigt werden.
Die 2026 angepasste Vorschrift verlangt dabei nicht, dass ein Unternehmen bei jeder einzelnen Person ein bestimmtes Kompetenzniveau garantiert. Sie verlangt jedoch organisatorische Maßnahmen zur Unterstützung der Kompetenzentwicklung.
Das bedeutet weder, dass jeder Beschäftigte zum KI-Spezialisten werden muss, noch dass eine einmalige allgemeine Präsentation automatisch genügt.
Ein Mitarbeitender im Marketing benötigt andere Kenntnisse als ein Entwickler. Eine Führungskraft muss andere Entscheidungen treffen als ein Servicemitarbeiter. Wer KI-Systeme beschafft, benötigt andere Kompetenzen als jemand, der täglich deren Ergebnisse kontrolliert.
Ein sinnvolles Konzept ist deshalb rollenbasiert. Allgemeine Grundlagen können mit spezifischen Lernangeboten für einzelne Funktionen kombiniert werden. Genau an dieser Stelle verbinden sich KI-Governance und professionelle Training- und Qualifizierungsangebote.
Entscheidend ist nicht nur, ob eine Schulung durchgeführt wurde. Entscheidend ist, ob Beschäftigte in ihrem konkreten Arbeitskontext wissen:
- Wofür darf ich die Anwendung einsetzen?
- Welche Informationen darf ich eingeben?
- Welche Ergebnisse muss ich überprüfen?
- Wo liegen typische Grenzen und Fehlermöglichkeiten?
- Wann muss ein Mensch entscheiden?
- An wen wende ich mich bei einem Zweifelsfall?
Damit wird AI Literacy vom Schulungsthema zu einem Bestandteil des betrieblichen Modells.
Transparenz ist mehr als der Hinweis „mit KI erstellt“
Seit dem 2. August 2026 gelten wesentliche Transparenzanforderungen des AI Acts. Dazu gehören abhängig vom jeweiligen Anwendungsfall beispielsweise Informationspflichten bei der direkten Interaktion zwischen Menschen und bestimmten KI-Systemen sowie Vorgaben zur Erkennbarkeit oder Kennzeichnung bestimmter künstlich erzeugter beziehungsweise manipulierter Inhalte.
Auch diese Anforderungen sind nicht ausschließlich juristisch zu betrachten. Ein erforderlicher Hinweis muss technisch eingebunden, verständlich formuliert und an der richtigen Stelle angezeigt werden. Verantwortlichkeiten für Umsetzung und Kontrolle müssen feststehen.
Damit wird Transparenz gleichzeitig zu einer Aufgabe für Produktgestaltung, User Experience, Kommunikation und Betrieb.
Compliance kann verlangen, dass eine Information vorhanden ist. Gute Kommunikation sorgt dafür, dass sie auch verstanden wird.
Jörg Albrecht
Beschaffung wird Teil der KI-Governance
Viele Risiken entstehen lange bevor ein KI-System produktiv eingesetzt wird: bei seiner Auswahl und Beschaffung.
Unternehmen sollten deshalb bestehende Einkaufs- und Freigabeprozesse um KI-spezifische Kriterien ergänzen. Vor der Entscheidung für einen Anbieter können unter anderem folgende Fragen relevant sein:
- Welche KI-Funktionen enthält das Produkt?
- Welche Modelle oder externen Dienste werden eingesetzt?
- Wo und zu welchen Zwecken werden Daten verarbeitet?
- Welche Dokumentation stellt der Anbieter zur Verfügung?
- Welche Protokollierungs- und Kontrollmöglichkeiten bestehen?
- Wie werden Änderungen an Modellen und Funktionen kommuniziert?
- Welche Möglichkeiten menschlicher Kontrolle bestehen?
- Welche Funktionen können bei Bedarf eingeschränkt oder deaktiviert werden?
- Welche Abhängigkeiten von weiteren Anbietern oder Plattformen bestehen?
Eine strukturierte Beratung und Entscheidungsfindung kann helfen, technische, organisatorische und kommunikative Anforderungen bereits vor der Produktauswahl zusammenzuführen.
Gerade cloudbasierte KI-Dienste verändern sich zudem kontinuierlich. Modelle, Funktionen, Schnittstellen oder Nutzungsbedingungen können aktualisiert werden. Aus einer einmaligen Beschaffungsentscheidung wird deshalb zunehmend eine dauerhafte Steuerungsaufgabe.
Dokumentation muss den tatsächlichen Betrieb abbilden
Regulatorische Anforderungen führen schnell zu umfangreicher Dokumentation. Dabei besteht die Gefahr, eine zweite Wirklichkeit zu erzeugen: Auf der einen Seite stehen Richtlinien, Listen und Freigabedokumente. Auf der anderen Seite existiert der tatsächliche Arbeitsalltag.
Gute KI-Governance verbindet beides.
Ein Anwendungsfall sollte mit seiner Freigabe verbunden sein. Verantwortliche sollten eindeutig benannt werden. Wesentliche Änderungen müssen nachvollziehbar sein. Qualifizierungsmaßnahmen sollten zu den betroffenen Rollen passen. Erkenntnisse aus Fehlern, Beschwerden oder Qualitätsproblemen müssen zurück in den Prozess gelangen.
Dokumentation wird damit nicht zum Selbstzweck. Sie wird zum Gedächtnis der Organisation.
Menschliche Aufsicht muss konkret werden
„Human in the Loop“ gehört inzwischen zum Standardvokabular rund um künstliche Intelligenz. Als organisatorisches Konzept ist die Formulierung allerdings häufig zu unpräzise.
Ein Mensch im Prozess verbessert ein KI-System nicht automatisch. Wirksame menschliche Kontrolle muss konkret beschrieben werden:
- Was genau muss geprüft werden?
- Welche Fehler soll die prüfende Person erkennen können?
- Welche Informationen benötigt sie dafür?
- Darf sie ein Ergebnis verändern oder vollständig verwerfen?
- Wann muss ein Vorgang eskaliert werden?
- Wie viel Zeit steht für die Kontrolle zur Verfügung?
- Wie wird eine relevante Entscheidung dokumentiert?
Ein Prozess, in dem Beschäftigte theoretisch entscheiden dürfen, praktisch aber eine nicht realistisch prüfbare Menge automatisierter Ergebnisse bestätigen müssen, besitzt nur eingeschränkte menschliche Kontrolle.
Aufsicht muss deshalb in Prozessdesign, Rollen, Arbeitsaufwand und Entscheidungsbefugnisse übersetzt werden.
Auch Kommunikation gehört zur KI-Governance
Die Einführung künstlicher Intelligenz verändert nicht nur Systeme. Sie verändert Erwartungen, Rollen und teilweise ganze Arbeitsabläufe.
Beschäftigte fragen sich, welche Aufgaben künftig automatisiert werden. Führungskräfte erwarten Produktivitätsgewinne. Kunden möchten wissen, ob sie mit einem Menschen oder einem technischen System interagieren. Fachbereiche experimentieren mit neuen Werkzeugen. Gleichzeitig entstehen Unsicherheit und teilweise unrealistische Erwartungen an die Fähigkeiten von KI.
Unternehmen benötigen deshalb eine Kommunikationsarchitektur rund um den Einsatz künstlicher Intelligenz. Sie sollte nicht ausschließlich aus Verboten und Warnhinweisen bestehen.
Gute interne Kommunikation erklärt:
- warum KI eingesetzt wird,
- welche Ziele damit verbunden sind,
- welche Regeln gelten,
- wo Grenzen bestehen,
- welche Verantwortung beim Menschen verbleibt,
- welche Anwendungen freigegeben sind,
- wie neue Anwendungsfälle eingebracht werden können und
- wo Fragen, Fehler und Vorfälle gemeldet werden.
Damit wird Kommunikation selbst zum Governance-Instrument. Sie sorgt dafür, dass Regeln nicht nur veröffentlicht, sondern im Arbeitsalltag verstanden und angewendet werden. Unsere Arbeit in der Change- und Transformationskommunikation setzt genau an dieser Schnittstelle zwischen Veränderung, Führung, Beteiligung und Umsetzung an.
Vom KI-Piloten zum verlässlichen Betrieb
Eine Governance-Struktur endet nicht mit der Freigabe eines Systems. Im produktiven Einsatz verändern sich Daten, Modelle, Anforderungen, Nutzerverhalten und technische Abhängigkeiten.
Unternehmen müssen deshalb auch klären, wie Qualität überwacht wird, wer auf Fehler reagiert, wie Änderungen bewertet werden und wann eine Anwendung erneut geprüft werden muss.
Welche organisatorischen Anforderungen beim Übergang aus einem Pilotprojekt in den Arbeitsalltag entstehen, erläutern wir ausführlicher im Beitrag „Vom KI-Piloten zum verlässlichen Betrieb“.
Sanktionen zeigen die regulatorische Bedeutung
Der AI Act sieht für bestimmte Verstöße erhebliche Sanktionen vor. Bei Verstößen gegen bestimmte verbotene KI-Praktiken können Geldbußen von bis zu 35 Millionen Euro beziehungsweise bei Unternehmen – abhängig von den gesetzlichen Voraussetzungen – bis zu sieben Prozent des weltweiten Jahresumsatzes vorgesehen sein. Für andere Verstöße gelten abgestufte Bußgeldrahmen.
Die mögliche Höhe der Sanktionen verdeutlicht die regulatorische Bedeutung des Themas. Sie sollte jedoch nicht der einzige Grund sein, KI-Governance aufzubauen.
Klare Strukturen schützen auch vor Fehlentscheidungen, unkontrollierten Datenflüssen, ungeklärten Verantwortlichkeiten, Reputationsrisiken, ineffizienten Parallelstrukturen und Investitionen in ungeeignete Systeme.
Vor allem schaffen sie eine Voraussetzung für den produktiven Einsatz künstlicher Intelligenz: Verlässlichkeit.
Ein praktikables Betriebsmodell für KI
Unternehmen benötigen dafür nicht zwangsläufig ein zusätzliches Bürokratiegebäude neben ihrer bestehenden Organisation. KI-spezifische Anforderungen lassen sich häufig in vorhandene Management-, Beschaffungs-, Datenschutz-, Sicherheits-, Qualitäts- und Kommunikationsprozesse integrieren.
Aus diesem Zusammenspiel kann ein überschaubares Betriebsmodell entstehen:
Erkennen
Welche KI-Systeme, Funktionen und Anwendungsfälle existieren im Unternehmen?
Einordnen
Welche Rolle hat das Unternehmen und welches regulatorische sowie organisatorische Risiko besitzt der konkrete Use Case?
Entscheiden
Wer darf über Einführung, Freigabe, Einschränkung oder Beendigung einer Anwendung entscheiden?
Befähigen
Welche Kompetenzen benötigen die beteiligten Personen für ihre jeweilige Rolle?
Dokumentieren
Welche Entscheidungen, Prüfungen und Änderungen müssen nachvollziehbar bleiben?
Kommunizieren
Wer muss wann, wie und worüber informiert werden?
Überwachen
Funktioniert die Anwendung im laufenden Betrieb weiterhin wie vorgesehen?
Verbessern
Welche Erkenntnisse aus Nutzung, Vorfällen, Qualitätsmessungen und regulatorischen Veränderungen müssen zurück in Prozesse, Systeme und Qualifizierung fließen?
Damit entsteht kein einmaliges Compliance-Projekt, sondern ein kontinuierlicher Steuerungskreislauf.
Technologie wird dann verlässlich, wenn Verantwortung, Kommunikation und Betrieb zusammen gedacht werden.
Jörg Albrecht
Was Unternehmen jetzt konkret tun können
Unternehmen, die bislang noch keine strukturierte KI-Governance aufgebaut haben, müssen nicht mit einem umfangreichen Framework beginnen. Ein pragmatischer Einstieg kann aus wenigen aufeinander aufbauenden Schritten bestehen.
- KI-Anwendungsfälle erfassen: Offizielle Systeme ebenso berücksichtigen wie KI-Funktionen innerhalb vorhandener Software und dezentrale Anwendungen in Fachbereichen.
- Verantwortliche bestimmen: Für jeden relevanten Use Case eine fachliche und gegebenenfalls technische Verantwortung festlegen.
- Rollen und Risiken einordnen: Verwendungszweck, Auswirkungen, Unternehmensrolle und regulatorische Anforderungen strukturiert bewerten.
- Freigabeprozesse definieren: Festlegen, welche Anwendungen ohne zusätzliche Prüfung genutzt werden können und wann eine vertiefte Bewertung erforderlich ist.
- Beschaffung erweitern: KI-spezifische Anforderungen in Einkaufs- und Lieferantenprozesse integrieren.
- Beschäftigte qualifizieren: Rollenbezogene Kompetenzentwicklung an realen Aufgaben ausrichten.
- Kommunikation organisieren: Regeln, Verantwortlichkeiten, Grenzen und Ansprechpartner verständlich vermitteln.
- Betrieb und Änderungen regeln: Qualität, Updates, Fehler, Vorfälle und wesentliche Änderungen kontinuierlich beobachten.
- Governance weiterentwickeln: Erkenntnisse aus der praktischen Nutzung regelmäßig in Prozesse und Qualifizierung zurückführen.
Der entscheidende Punkt ist die Integration. KI sollte langfristig nicht als isolierter Sonderprozess neben Datenschutz, Informationssicherheit, Qualitätsmanagement, Einkauf, Personalentwicklung und Kommunikation stehen. Diese Funktionen müssen sinnvoll miteinander verbunden werden.
Vom AI Act zur lernenden Organisation
Der EU AI Act lässt sich deshalb auch als Anlass verstehen, die eigene Organisation grundsätzlich auf einen zunehmenden Einsatz künstlicher Intelligenz vorzubereiten.
Denn Regulierung ist nur eine Seite der Entwicklung. Modelle werden leistungsfähiger, KI-Funktionen wandern in immer mehr Standardsoftware, Beschäftigte entwickeln eigene Workflows und zunehmend autonome Systeme können mehrstufige Aufgaben übernehmen.
Unternehmen brauchen deshalb Strukturen, die nicht nur einen heutigen Rechtsstand dokumentieren, sondern Veränderungen aufnehmen können.
Gute KI-Governance ist kein statisches Regelwerk. Sie ist ein lernendes System aus Verantwortung, Prozessen, Technologie, Qualifizierung und Kommunikation.
Klare Regeln verhindern dabei nicht zwangsläufig Innovation. Im Gegenteil: Ein funktionierender Rahmen kann Entscheidungen beschleunigen, weil nicht bei jeder neuen Anwendung dieselben Grundsatzfragen erneut beantwortet werden müssen.
Der Beitrag von neomesh
neomesh betrachtet KI-Governance nicht ausschließlich als juristisches oder technisches Projekt. Wir unterstützen Unternehmen dabei, regulatorische, organisatorische und technische Anforderungen in verständliche, praktikable und kommunizierbare Strukturen zu übersetzen.
Dabei verbinden wir Beratung, Projektkommunikation, Change und Transformation sowie Training und Qualifizierung.
Je nach Ausgangslage können dazu beispielsweise gehören:
- Aufnahme und Strukturierung vorhandener KI-Anwendungsfälle,
- Entwicklung von Rollen- und Governance-Modellen,
- Gestaltung von Prüf-, Freigabe- und Entscheidungsprozessen,
- Moderation zwischen Fachbereichen, IT, Datenschutz, Informationssicherheit und Management,
- Entwicklung verständlicher Richtlinien und Arbeitsanweisungen,
- Kommunikationskonzepte für Beschäftigte und Stakeholder,
- rollenbezogene Schulungs- und Qualifizierungsangebote,
- Begleitung der Einführung neuer Anwendungen sowie
- Aufbau einer nachvollziehbaren Governance- und Dokumentationsstruktur.
Rechtliche Spezialfragen verbleiben dabei bei der zuständigen juristischen Beratung. Unsere Aufgabe beginnt insbesondere dort, wo aus rechtlichen, technischen und organisatorischen Anforderungen ein funktionierender Unternehmensprozess werden muss.
Denn der entscheidende Schritt besteht nicht darin, den EU AI Act gelesen zu haben. Der entscheidende Schritt besteht darin, Verantwortung so zu organisieren, dass die Anforderungen im täglichen Betrieb tatsächlich funktionieren.
KI-Governance strukturiert angehen
Sie möchten vorhandene KI-Anwendungen einordnen, Verantwortlichkeiten strukturieren oder aus ersten Einzelmaßnahmen ein belastbares Governance-Modell entwickeln? Wir betrachten gemeinsam Ihre Ausgangslage und entwickeln einen sinnvollen nächsten Schritt für Ihre Organisation.