KI-Governance-Software hilft Organisationen bei der Verwaltung von Richtlinien, Kontrollen, Dokumentationen, Risikoklassifizierungen, Überprüfungsworkflows und Auditnachweisen, die für künstliche Intelligenzsysteme erforderlich sind. Smart Integrity Platform unterstützt die Inventur von KI-Systemen, die Risikoklassifizierung, die Modellsteuerung, Audit-Workflows, die Dokumentenprüfung und die Einhaltung von KI-Vorschriften.

Eine KI-Compliance-Plattform hilft Teams bei der Organisation von KI-Systemen, der Risikoklassifizierung, der Dokumentation von Kontrollen, der Zuweisung von Überprüfungsaufgaben und der Vorbereitung von Nachweisen für interne oder behördliche Überprüfungen. SIP verbindet KI-Dokumentation aus Tools wie Confluence und SharePoint mit Governance-Workflows und auditbereiten Berichten.

KI-Audit-Software hilft Organisationen bei der Sammlung, Organisation und Überprüfung von Nachweisen im Zusammenhang mit KI-Systemen. SIP unterstützt Audit-Workflows, indem es Quelldokumentationen, Modellinformationen, Risikob Ogun, menschliche Überprüfungsschritte und Compliance-Aufzeichnungen auf einer Plattform miteinander verknüpft.

KI-Inventarsoftware hilft Organisationen dabei, eine Liste der im Unternehmen eingesetzten KI-Systeme zu erstellen und zu pflegen. SIP unterstützt KI-Inventur-Workflows, indem es bestehende Dokumentationen verknüpft, Systemdetails identifiziert und Teams hilft, Zweck, Zuständigkeit, Risikostufe und Überprüfungsstatus zu verfolgen.

Hochrisiko-KI-Systeme sollten zur Kennzeichnung ihrer Konformität mit dieser Verordnung mit der CE-Kennzeichnung versehen werden, damit sie sich frei auf dem Binnenmarkt bewegen können. Bei Hochrisiko-KI-Systemen, die in ein Produkt integriert sind, sollte eine physische CE-Kennzeichnung angebracht werden, die durch eine digitale CE-Kennzeichnung ergänzt werden kann. Bei ausschließlich digital bereitgestellten Hochrisiko-KI-Systemen sollte eine digitale CE-Kennzeichnung verwendet werden. Die Mitgliedstaaten sollten keine ungerechtfertigten Hindernisse für das Inverkehrbringen oder die Inbetriebnahme von Hochrisiko-KI-Systemen schaffen, die den Bestimmungen dieser Verordnung entsprechen und die CE-Kennzeichnung tragen. Bevor Sie beginnen, müssen Sie feststellen, ob Ihre KI “Hochrisiko” ist. Anhang III Kategorien: Umfasst KI für die Rekrutierung (CV-Screening), Kreditwürdigkeitsprüfung, Bildung (Benotung) oder kritische Infrastrukturen. Anhang I Produkte: Wenn Ihre KI eine Sicherheitskomponente eines Produkts ist, das bereits eine CE-Kennzeichnung erfordert (z. B. Medizinprodukte oder Maschinen), ist sie automatisch als Hochrisiko einzustufen.

Um die Bewertung zu bestehen, muss Ihre AI-Governance in diesen Bereichen Konformität nachweisen:

1. Risikomanagement-System (Art. 9): Ein kontinuierlicher Prozess zur Identifizierung und Abschwächung von Risiken.

2. Datenverwaltung (Art. 10): Nachweis, dass Ihre Ausbildungs-/Testdaten “relevant, repräsentativ und fehlerfrei” sind.”

3. Technische Dokumentation (Art. 11 & Anhang IV): Eine umfangreiche Datei (oft mehr als 200 Seiten), in der die Architektur, die Algorithmen und der Energieverbrauch detailliert beschrieben werden.

4. Menschliche Aufsicht (Art. 14): Gestaltung der Benutzeroberfläche so, dass ein Mensch die KI jederzeit “anhalten” oder außer Kraft setzen kann.

Wie Sie die Note erhalten, hängt von dem spezifischen Anwendungsfall Ihrer KI ab: Interne Kontrolle (Self-Assessment): Bei den meisten Anhang-III-Systemen (wie HR- oder Kreditinstrumenten) können Sie die Bewertung selbst durchführen - vorausgesetzt, Sie befolgen “harmonisierte Normen” (wie ISO 42001).

Bewertung durch eine dritte Partei (benannte Stelle): Obligatorisch für die biometrische Identifizierung oder wenn Sie sich nicht an harmonisierte Normen halten. Sie müssen eine von der EU zugelassene “Benannte Stelle” mit der Prüfung Ihrer Technologie beauftragen.

Erstellung der “EU-Konformitätserklärung ”Sobald Sie die Konformität nachgewiesen haben, unterzeichnen Sie ein formales juristisches Dokument (die Konformitätserklärung), in dem bestätigt wird, dass Ihr System alle KI-Gesetze und andere einschlägige EU-Gesetze (wie das Gesetz über die Cyber-Resilienz) erfüllt. Mit dieser Unterschrift übernehmen Sie die volle rechtliche Verantwortung.

Anbringung der CE-Kennzeichnung (Art. 48) Digitale Produkte: Bei SaaS muss die CE-Kennzeichnung auf der digitalen Schnittstelle sichtbar sein (z. B. auf dem Anmeldebildschirm oder im Abschnitt “Über”).

Physische Produkte: Wenn sie in Hardware eingebettet ist, muss sie sich auf dem Produkt oder der Verpackung befinden.

ID-Nummer: Wenn eine benannte Stelle beteiligt war, muss deren vierstellige ID-Nummer neben dem CE-Logo erscheinen.

Registrierung in der EU-Datenbank Bevor die KI in Betrieb genommen wird, müssen Sie den Anbieter und das System in der offiziellen EU-Datenbank für KI-Systeme mit hohem Risiko registrieren.

1. 2. August 2026: Dies ist die “harte Deadline”. Nach diesem Datum muss jedes neue KI-System mit hohem Risiko, das auf den Markt gebracht wird, eine CE-Kennzeichnung haben.

2. Der Engpass “Benannte Stelle”: Wenn Sie ein Audit durch einen Dritten benötigen, sollten Sie jetzt damit beginnen. Ab Anfang 2026 betragen die Wartezeiten aufgrund eines Mangels an zugelassenen Prüfern mehr als 12 Monate.

In rechtlicher Hinsicht ist die KI-Governance im Rahmen des KI-Gesetzes ein verbindliches System interner Kontrollen und Rechenschaftspflichten, das gewährleisten soll, dass künstliche Intelligenz während ihres gesamten Lebenszyklus sicher, transparent und konform ist. Es verlagert die KI-Aufsicht von freiwilligen ethischen Richtlinien zu einem verbindlichen “Produktsicherheits”-Rahmen, der von Organisationen ein strenges Risikomanagement, Datenqualitätsstandards und menschliche Aufsicht verlangt. Für High-Risk“-Systeme ist diese Governance die rechtliche Voraussetzung für die Erlangung einer CE-Kennzeichnung, die permanente Prüfpfade und eine technische Dokumentation zum Nachweis der regulatorischen Anpassung umfasst. Letztlich dient sie als operatives ”Betriebssystem“, das die unternehmerische Verantwortung mit der technischen Transparenz verbindet, um algorithmischen Schaden und massive Geldstrafen zu verhindern.

Die KI Verordnung und die DSGVO sind sich ergänzende Rechtsrahmen: Während die DSGVO den Schutz personenbezogener Daten gewährleistet, fungiert die KI Verordnung als Produktsicherheitsgesetz für die Systeme selbst. In Bereichen mit hohem Risiko, wie der automatisierten Entscheidungsfindung, überschneiden sich beide Rechtsrahmen erheblich, sodass Unternehmen häufig sowohl eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) als auch eine Grundrechte-Folgenabschätzung (FRIA) durchführen müssen. Entscheidend ist, dass die KI Verordnung eine spezifische “Ausnahmeregelung” enthält, die die Verarbeitung sensibler Daten zur Erkennung und Korrektur algorithmischer Verzerrungen erlaubt, was ansonsten gemäß der DSGVO eingeschränkt ist. Die Einhaltung der Vorschriften ist kein “Entweder-oder” – um Geldbußen in Höhe von bis zu 71 % des Umsatzes im Jahr 2026 zu vermeiden, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Governance beide Regelwerke gleichzeitig erfüllt.

Nach dem KI-Gesetz müssen Chatbots so konzipiert sein, dass sie die Nutzer sofort darüber informieren, dass sie mit einer KI interagieren, um von der ersten Interaktion an Transparenz zu gewährleisten. Wenn das System synthetischen Text, Bilder oder Audio generiert, müssen diese Inhalte in einem maschinenlesbaren Format gekennzeichnet werden, damit sie als KI-produziert erkennbar bleiben. Verwendet Ihr Chatbot außerdem eine Emotionserkennung, um seine Antworten an die Stimmung des Nutzers anzupassen, muss diese spezielle Fähigkeit eindeutig offengelegt werden. Die Nichteinhaltung dieser Transparenzstandards bis zum Stichtag im August 2026 kann zu erheblichen Geldstrafen von bis zu 15 Millionen Euro oder 3% des weltweiten Umsatzes führen.

Die KI Verordnung sieht eine abgestufte Bußgeldstruktur vor, bei der die schwersten Verstöße gegen verbotene KI-Praktiken bis zu 35 Mio. EUR oder 7% des weltweiten Jahresumsatzes betragen können. Für die Nichteinhaltung von “Hochrisiko”-Verpflichtungen oder Transparenzvorschriften drohen Unternehmen Strafen von bis zu 15 Mio. EUR oder 3% des Umsatzes, während die Bereitstellung irreführender Informationen an die Regulierungsbehörden bis zu 7,5 Mio. EUR kosten kann. Zum Schutz der Innovation gilt für KMU und Start-ups der Grundsatz “je nachdem, welcher Betrag niedriger ist”, so dass die Bußgelder in einem angemessenen Verhältnis zur Größe des Unternehmens stehen.

Unternehmen außerhalb der EU fragen, ob sie nur deshalb betroffen sind, weil ihre Produktion von jemandem in der EU verwendet wird (die Antwort ist fast immer ja).

Ein KI-Systeminventar ist eine strukturierte Aufzeichnung von KI-Systemen, Modellen, Anwendungsfällen, Eigentümern, Dokumentation, Risikostufen und dem Compliance-Status. Es hilft Organisationen zu verstehen, wo KI eingesetzt wird und welche Systeme möglicherweise einer weiteren Überprüfung, Kontrolle oder Dokumentation bedürfen.

KI-Risikoklassifizierung ist der Prozess der Kategorisierung von KI-Systemen nach Risikostufe basierend auf ihrem Zweck, Anwendungsfall, ihrer Auswirkung und behördlichen Anforderungen. SIP unterstützt KI-Risikoklassifizierungsprozesse für verbotene, Hochrisiko-, begrenztes Risiko- und Minimalrisiko-KI-Systeme.

KI-Compliance-Software unterstützt die Workflows des EU AI Acts, indem sie Teams bei der Klassifizierung von KI-Systemen, der Dokumentation von Risikokontrollen, der Verwaltung von Nachweisen zur menschlichen Aufsicht, der Erstellung technischer Dokumentationen, der Organisation von Auditprotokollen und der Überprüfung von Anforderungen für KI-Systeme mit hohem Risiko unterstützt.

KI-Governance-Tools unterstützen die Modell-Governance, indem sie Teams helfen, den Zweck von Modellen, Datenquellen, technische Kontrollen, Risikobewertungen, Zuständigkeiten, Genehmigungen, Überwachungsanforderungen und Überprüfungsentscheidungen zu dokumentieren. SIP verbindet diese Aufzeichnungen mit umfassenderen Compliance-Workflows.

Model Risikomanagement für KI-Systeme bedeutet, Risiken zu identifizieren, zu bewerten, zu kontrollieren und zu überwachen, die aus dem Design von KI-Modellen, der Datenqualität, der Bereitstellung, Verzerrungen, der Leistung oder dem Missbrauch entstehen können. SIP unterstützt das Model Risikomanagement durch Risikofragebögen, Dokumentenprüfungen und Arbeitsabläufe.