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EU-AI-Act-Compliance, praktisch

Der EU AI Act verpflichtet Organisationen, die Hochrisiko-KI betreiben, zu Risikomanagement, Daten-Governance, automatischer Protokollierung, Transparenz, menschlicher Aufsicht und Cybersicherheit — laufend, mit Nachweisen (Art. 9–15). Bußgelder für Hochrisiko-Verstöße reichen bis 15 Mio. € oder 3 % des weltweiten Umsatzes. Die praktische Frage ist nicht „Welche Dokumente brauchen wir?", sondern „Können wir verifizierbar belegen, was unsere KI tatsächlich getan hat?" Dieser Guide behandelt den Zeitplan, die Pflichten und den Weg, sie mit Nachweisen statt Papier zu erfüllen.

1 · Der Zeitplan, der zählt

• 1. August 2024 — die Verordnung trat in Kraft.
• 2. Februar 2025 — verbotene Praktiken gelten (Social Scoring, ungezieltes Scraping von Gesichtsbildern u. a.).
• 2. August 2025 — Pflichten für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck gelten.
• 2. August 2026 — der Großteil der Hochrisiko-Pflichten gilt (Anhang-III-Systeme: Kreditscoring, Beschäftigung, kritische Infrastruktur, Strafverfolgung u. a.).
• 2. August 2027 — Ende der verlängerten Übergangsfrist für Hochrisiko-KI in bereits regulierten Produkten (Medizinprodukte, Maschinen).

Ist Ihre Organisation eine Bank, ein Versicherer, ein Klinikbetreiber oder eine Behörde und setzt KI in Entscheidungen über Menschen ein, liegt der August 2026 auf Ihrem Schreibtisch. Logging- und Aufsichtsinfrastruktur aufzubauen dauert Quartale, nicht Wochen — weshalb Aufsichtsbehörden erwarten, sie laufen zu sehen, nicht geplant.

2 · Wozu Hochrisiko Sie konkret verpflichtet

Sieben operative Pflichten, alle laufend:

• Art. 9 — Risikomanagement: ein iterierter, dokumentierter Prozess über den gesamten Lebenszyklus, keine Einmal-Bewertung.
• Art. 10 — Daten-Governance: Trainings-, Validierungs- und Testdaten müssen relevant, repräsentativ und auf Bias geprüft sein.
• Art. 11 — Technische Dokumentation: aktuell, vollständig, für Behörden verfügbar.
• Art. 12 — Protokollierung: das System muss Ereignisse über seine Lebensdauer automatisch aufzeichnen — hier scheitern die meisten Architekturen still, denn editierbare Logs sind Aufzeichnungen, keine Nachweise.
• Art. 13 — Transparenz: Betreiber müssen den Output des Systems verstehen und korrekt verwenden können.
• Art. 14 — Menschliche Aufsicht: wirksame, ins Design eingebaute Eingriffsmöglichkeit — kein Gummistempel am Ende.
• Art. 15 — Genauigkeit, Robustheit, Cybersicherheit: Resilienz gegen Fehler und gegen Angriffe, einschließlich Daten- und Modell-Poisoning.

3 · Die echte Bußgeld-Staffel

Art. 99 definiert drei Stufen — oft falsch zitiert, deshalb präzise:

• Bis 35 Mio. € oder 7 % des weltweiten Jahresumsatzes — ausschließlich für verbotene Praktiken (Art. 5).
• Bis 15 Mio. € oder 3 % — für Verstöße gegen die übrigen Pflichten, einschließlich aller Hochrisiko-Pflichten oben.
• Bis 7,5 Mio. € oder 1 % — für falsche oder irreführende Auskünfte gegenüber Behörden.

4 · Dokumente vs. Nachweise — die Compliance-Falle

Die Standardantwort von Unternehmen auf Regulierung sind Dokumente: Policies, Register, PDFs. Die Hochrisiko-Pflichten des AI Act sind aber überwiegend operativ — sie betreffen, was das System zur Laufzeit tut. Ein Policy-PDF kann nicht zeigen, dass ein bestimmter KI-Aufruf an einem bestimmten Datum geprüft, maskiert, erlaubt oder blockiert wurde. Editierbare Logs können nicht beweisen, dass hinterher nichts bereinigt wurde.

Nachweise haben zwei Eigenschaften, die Dokumenten fehlen: Sie werden vom durchsetzenden System selbst erzeugt, und sie sind manipulationsevident. Beides ist heute machbar: ein Enforcement-Gateway vor jedem KI-Aufruf plus kryptografische Signaturen über jede Entscheidung. Post-Quantum-Signaturen (z. B. Dilithium5 / ML-DSA, NIST-standardisiert) halten diese Nachweise auch gegen künftige Quantenangriffe belastbar — relevant, weil Audit-Trails über Jahre verifizierbar bleiben müssen.

5 · Der Regelkreis: definieren → durchsetzen → beweisen → exportieren

• Definieren — die Policy maschinenlesbar: welche Datenklassen welche Modelle erreichen dürfen, was maskiert wird, wer Ausnahmen freigibt.
• Durchsetzen — inline: Ein Gateway (OpenAI-kompatibel, Anwendungen bleiben unverändert) klassifiziert jeden Aufruf und wendet BLOCK / SANITIZE / ALLOW an — das ist Art.-12-Protokollierung und Art.-14-Aufsicht, erzeugt als Nebenprodukt des Betriebs.
• Beweisen — jede Entscheidung: signieren, und die Laufzeitumgebung selbst attestieren (Hardware-Attestierung, hier erklärt).
• Exportieren — die Nachweise: Der Auditor erhält verifizierbare Records statt Screenshots.

Das ist die Architektur, die RHETRA ausliefert: das KRONOS-Gateway und die Governance-Plattform implementieren den Regelkreis Ende zu Ende — on-premise oder als SaaS. Den größeren Kontext — warum Verifizierbarkeit der Kern von Souveränität ist — liefert der Pillar-Guide: Was ist Sovereign AI?

Dieser Guide ist allgemeine Information zur Verordnung (EU) 2024/1689, keine Rechtsberatung.