KI-Compliance: Die wichtigsten Regeln und Pflichten im Überblick

KI arbeitet häufig schneller und skalierbarer, als es Menschen je könnten. Doch je mehr Verantwortung wir KI-Systemen übertragen, desto drängender werden die rechtlichen Fragen dahinter. Was ist erlaubt? Was ist verboten? Und welche Pflichten entstehen für Unternehmen, die KI einsetzen? Für den Aufbau einer KI-Compliance-Struktur ist es wesentlich, dass Sie die für Ihr Unternehmen relevanten rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen kennen und richtig einordnen können.

Der EU AI Act soll dafür sorgen, dass KI in Europa sicher und vertrauenswürdig eingesetzt wird. Dafür schafft er einen EU-weit einheitlichen Rahmen, der festlegt, welche KI-Praktiken verboten sind und welche Anforderungen je nach Risikoklasse gelten. Dieser gilt nicht nur für Anbieter von KI-Systemen, sondern auch für Unternehmen als Betreiber/Nutzer, sobald KI in der EU eingesetzt wird oder Ergebnisse in der EU wirken (Marktortprinzip). Bei Verstößen drohen hohe Bußgelder, je nach Fall bis zu 35 Mio. Euro oder 7 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes.

Kern der KI-Verordnung ist ein risikobasierter Ansatz, bei dem KI-Systeme je nach möglichem Schaden in vier Stufen eingeteilt werden. Für Unternehmen bedeutet das: Sie müssen ihre KI-Use-Cases und Systeme zunächst einordnen, um daraus die konkreten Maßnahmen abzuleiten.

Ob KI-generierte Inhalte urheberrechtlich geschützt sind, hängt maßgeblich vom menschlichen Beitrag ab. Nach geltendem Urheberrecht entsteht Schutz nur bei Werken, die eine „eigene geistige Schöpfung“ eines Menschen darstellen. Maßgeblich ist, dass ein Mensch durch freie kreative Entscheidungen den Inhalt prägt und darin seine Persönlichkeit zum Ausdruck kommt. Rein KI-generierte Texte, Bilder oder Musik erfüllen diese Voraussetzung in der Regel nicht und haben somit keinen Urheber im rechtlichen Sinne.

Urheberrechtlicher Schutz kann allenfalls dann entstehen, wenn der Nutzer die KI nur als Hilfsmittel einsetzt und durch eigene kreative Entscheidungen die konkrete Form des Ergebnisses maßgeblich bestimmt. Das muss jedoch stets im Einzelfall geprüft werden.

Auch beim Training von KI-Systemen mit urheberrechtlich geschützten Werken gelten klare Grenzen. Grundsätzlich dürfen solche Inhalte nur genutzt werden, wenn eine Rechtsgrundlage besteht, etwa durch Lizenzen oder gesetzliche Ausnahmen wie das Text- und Data-Mining. Diese Ausnahmen sind jedoch an Bedingungen geknüpft und können durch Rechteinhaber eingeschränkt werden.

Die folgenden Aspekte zeigen Ihnen, wie Sie KI-Compliance in der Praxis überprüfen und welche Maßnahmen erforderlich sind, um KI-Systeme dauerhaft regelkonform zu betreiben. Gleichzeitig bilden sie die Grundlage für Audits und regulatorische Prüfungen und machen deutlich, dass KI-Compliance nur dann funktioniert, wenn Sie sie ganzheitlich angehen.

KI-Compliance ist komplex und kann sich schnell ein bisschen überfordernd anfühlen. Die gute Nachricht: Sie müssen nicht alles auf einmal lösen. Damit Sie ins Tun kommen, statt in Checklisten zu versinken, geben wir Ihnen im nächsten Abschnitt einen praxisnahen 5-Schritte-Plan an die Hand.

Bevor Richtlinien oder technische Maßnahmen greifen, sollten Sie verstehen, wo Sie stehen und welche Risiken es aktuell gibt. In der Praxis bewährt sich dafür ein KI-Readiness-Check oder Scoping-Workshop. Dabei werden Datenlage, bestehende Prozesse, Skills und Infrastruktur analysiert und erste Risiken identifiziert. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf KI-Modellen, die rechtliche oder finanzielle Auswirkungen haben könnten (High-Risk-Use-Cases).

Viele Compliance-Risiken entstehen nicht durch die KI selbst, sondern durch unklare Zuständigkeiten. Legen Sie deshalb fest, wer bei Daten, Modellen, Datenschutz und Sicherheit die Verantwortung trägt und verankern Sie diese Rollen verbindlich in Ihrer Organisation:

• Data Owner: Verantwortlich für Qualität, Herkunft, Nutzung und Schutz der Daten, die für KI-Systeme verwendet werden.

• Model Owner: Trägt die fachliche und operative Verantwortung für ein KI-Modell über seinen gesamten Lebenszyklus hinweg.

• DPO (Datenschutzbeauftragter): Stellt sicher, dass der Einsatz von KI-Systemen den Anforderungen der DSGVO entspricht und Datenschutzrisiken frühzeitig adressiert werden.

• Security Owner: Verantwortlich für die IT- und Informationssicherheit der KI-Systeme, einschließlich Zugriffsschutz, Bedrohungsanalysen und Sicherheitsmaßnahmen.

Das Aufsetzen eines minimalen, verbindlichen Modell-Lifecycle-Prozesses sorgt dafür, dass neue KI-Modelle nicht unkontrolliert, sondern entlang klar definierter Phasen entwickelt, geprüft, eingesetzt und überwacht werden. Ergänzend dazu übernimmt ein Model Governance Board die Steuerung auf Entscheidungsebene: Es führt regelmäßige Reviews durch, ordnet Modelle Risikoklassen zu und entscheidet über Freigaben, Weiterbetrieb oder Stilllegung.

Statt KI-Compliance direkt für alle Modelle gleichzeitig umzusetzen, empfiehlt sich ein fokussierter Pilotansatz. Wählen Sie ein oder zwei kritische KI-Use-Cases aus und setzen Sie Compliance-Anforderungen dort vollständig um.

Für diese Anwendungsfälle wird ein Pilot-Plan erstellt, der den gesamten Lebenszyklus abdeckt: von Entwicklung und Validierung über den produktiven Einsatz bis hin zum Monitoring. Bestandteil des Plans sollte eine konkrete Audit-Checkliste sein, die festlegt, welche Dokumentationen, Tests, Logs und Nachweise erforderlich sind.