ISO 42001 & Muster KI-Richtlinie: Ihr Kompass durch den EU AI-Act – Pragmatisch und effizient

Der EU AI Act verlangt von Unternehmen systematische Governance-Strukturen für den rechtskonformen Umgang mit Künstlicher Intelligenz.

Doch wo fängt man an? Wie kann man diese komplexen Anforderungen praktisch umsetzen, ohne den Geschäftsbetrieb lahmzulegen?

ISO 42001 ist der erste internationale Standard für KI-Management-Systeme und übersetzt viele abstrakte AI-Act-Anforderungen in 38 konkrete Kontrollen – eine praxiserprobte Blaupause, die Ihnen hilft:

• Bestehende Strukturen kosteneffizient zu nutzen, statt vieles neu aufzubauen
• Konkrete Maßnahmen, statt abstraktes Compliance-Gerede umzusetzen
• Vertrauen bei Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden aufzubauen
• Ihre KI-Governance durch regelmäßige Selbstbewertung und interne Reviews kontinuierlich zu verbessern

In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie Sie die Struktur der ISO 42001 nutzen, um den AI-Act pragmatisch zu erfüllen – mit unserer Muster-Richtlinie effizient umsetzbar. Dieser integrative Ansatz spart nicht nur Zeit, sondern reduziert Ihre KI-Compliance Kosten erheblich.

1. Die smarte Integration: Nutzen Sie, was Sie bereits haben

Viele Unternehmen haben bereits Managementsysteme für Informationssicherheit (ISO 27001) oder Datenschutz etabliert.

ISO 42001 lässt sich hervorragend in diese bestehenden Strukturen integrieren und ergänzt sie um KI-spezifische Aspekte.

Praktische Synergien mit der DSGVO

DSGVO und AI-Act überschneiden sich in vielen Bereichen – nutzen Sie die Synergien aus Ihrem Datenschutzmanagement für effiziente KI-Compliance:

Rechtmäßigkeit & Transparenz: DSGVO und AI-Act fordern beide transparente Verarbeitung/Nutzung unter Erlaubnisvorbehalt und Nachweise für Konformität– die DSGVO für Datenverarbeitung, der AI-Act für KI-Systeme.

Rechenschaftspflicht & Dokumentation: Erweitern Sie Ihr Verarbeitungsverzeichnis nach der DSGVO um KI-Systeme – die Dokumentationspflichten ähneln sich stark.

Zweckbindung: Jede Zweck- und Nutzungsänderung erfordert nach beiden Regelwerken eine neue Risikobewertung.

Integrität & Vertraulichkeit: Die Anforderungen des AI-Act an Robustheit und Sicherheit erfordern KI-spezifische technische und organisatorische Maßnahmen die über die DSGVO-Anforderungen hinausgehen aber darauf basieren.

Datenqualität & Fairness: DSGVO-Vorgaben zu Richtigkeit und Diskriminierungsschutz korrespondieren mit AI-Act-Anforderungen an relevante, repräsentative, fehlerfreie und bias-freie Daten sowie Einschränkungen automatisierter Entscheidungen.

Risikobewertung: Datenschutz-Folgenabschätzungen (DSFA) bilden die Basis für die vielleicht erforderliche Grundrechte-Folgenabschätzung (GFA).

Incident Management: Ein Prozess sollte Datenschutz- und KI-Vorfälle abdecken können.

2. Gehen Sie ressourcenschonend vor: Vorhandene Rollen erweitern statt neue schaffen.

Statt neue Stellen zu schaffen, ist es effizienter, ihre etablierten Abteilungen, Teams und Prozesse gezielt zu erweitern.

Verantwortung der Geschäftsführung
Die Geschäftsführung trägt dabei die Gesamtverantwortung für regelkonformen KI-Einsatz. Sie stellt Ressourcen bereit, definiert die Risikostrategie, trifft Freigabe-Entscheidungen (oder delegiert diese) und prüft die KI-Strategie regelmäßig im Management-Review.

Die abteilungsübergreifende “Task Force” für KI-Compliance

Spezifische Fachabteilungen müssen KI-Aspekte in ihre bestehenden Aufgaben, Zuständigkeiten, Prozesse und Maßnahmen integrieren:

• Compliance, Recht & Risikomanagement: KI-Klassifizierung, Risikobewertung, rechtliche Überwachung und Beratung
• IT- & IT- Sicherheit: Erweiterung der Sicherheitskonzepte um KI-spezifische Bedrohungen:
  • Schutz vor Adversarial Attacks, Model Poisoning und Prompt Injection
  • Absicherung von API-Zugriffen und Authentifizierung
  • Sichere Datenhaltung (Opt-Out-Konfigurationen, Verschlüsselung)
  • Zugriffskontrollen und Berechtigungsmanagement für KI-Systeme
  • Monitoring von KI-Logs und Anomalie-Erkennung
  • Incident Response bei KI-spezifischen Sicherheitsvorfällen
• Datenschutz: Unterstützung bei spezifischen Anforderungen (z. B. DSFA für KI).
• Audit / Kontrolle: Integration von KI-Systemen in interne Prüfpläne und Dokumentation
• HR & Betriebsrat: Beteiligung bei mitarbeiterrelevanten KI-Systemen (Mitbestimmung, Transparenz)

Fachabteilungen (Systemverantwortliche)
Für jedes KI-System wird ein fachlicher Systemverantwortlicher als “Kümmerer” benannt: Er führt das initiale Prüfung jedes KI-Systems durch, koordiniert Bewertungen über den Lebenszyklus des KI-Systems, stellt Einhaltung interner Richtlinien / Policies sicher und berichtet an Stakeholder.

3. Machen Sie bestehende Prozesse ‘KI-fit’:

Nutzen Sie die 38 ISO 42001-Kontrollen als Blaupause, um Ihre etablierten Systeme wie z.B. das Datenschutzmanagementsystem punktuell um die nötigen KI-Aspekte zu ergänzen:

1) Governance & Strategie – Hier verankern Sie die folgenden Grundsätze:

• Zentrales KI-Inventar:
  • Erweitern Sie Ihre Software-Liste um ein einfaches Register für KI-Anwendungen (Status, Verantwortlicher, Risikoklasse). Das verhindert Schatten-IT und schafft Übersicht.
• Risikomanagement:
  • Erweitern Sie bestehende Frameworks um spezifische KI-Risiken wie Halluzinationen, Diskriminierung oder operative Risiken wie Anbieterabhängigkeit (Vendor Lock-in).
• Ethischer Wertekompass:
  • Definieren Sie Qualitätsprinzipien wie Fairness, Nicht-Diskriminierung und Transparenz als verbindliche Leitlinie.
• Schulungen:
  • Ergänzen Sie Datenschutz und IT-Sicherheitsschulungen um Module zu “KI-Kompetenz” und “Verantwortungsvolle Nutzung”.

2) Der Freigabeprozess für KI-Systeme (vor der Einführung)

Erweitern Sie Ihren Software-Beschaffungsprozess um folgende KI-Prüfpunkte:

• Der “Red-Flag”-Check: Prüfen Sie zuerst, ob es sich um eine verbotene Anwendung nach Art. 5 AI-Act handelt (z. B. Emotionserkennung am Arbeitsplatz oder Social Scoring). Das stoppt unzulässige Projekte sofort und spart Prüfaufwand.
• Risikoeinstufung: Führen Sie eine Kategorisierung nach den AI-Act Risikoklassen durch (minimal, begrenzt, hoch, unzulässig).
• Daten-Check: Prüfung von Datenqualität und -herkunft (Data Lineage).
• Transparenz: Sicherstellung der Dokumentationspflichten vor Inbetriebnahme.
• Operative Kontrollen (Im laufenden Betrieb)

3) Kontinuierliches Monitoring

Der “Go-Live” es KI-Systemes ist nur der Anfang der Compliance Maßnahmen über den gesamten KI-Lifecycle. Passen Sie Ihre IT- und Arbeitsrichtlinien an den Alltag mit KI an:

• Nutzungskontrolle & Oversight:
  • Human Oversight, Kennzeichnung, Zweckbindung – KI-Systeme nur für genehmigte Zwecke und mit menschlicher Prüfung.
• Zugriffsmanagement:
  • Berechtigungskonzepte, Opt-Out-Konfigurationen gegen ungewollte Datennutzung.
• Qualitätssicherung:
  • Monitoring von Performance, Model Drift und Systemänderungen/Updates.
• Datenschutz & Compliance:
  • Schutz von Geschäftsgeheimnissen und personenbezogenen Daten.
• Incident Management:
  • Prozesse für Sicherheitsvorfälle, Datenpannen und qualitative Mängel (z. B. Halluzinationen).
• Lifecycle- Management und Business Continuity:
  • Fallback-Prozesse für kritische Systeme, sauberes Offboarding mit Datenlöschung und API-Entzug.
• Archivierung:
  • KI-Logs gemäß Aufbewahrungsrichtlinien (z. B. 3 Jahre für Hochrisiko-Systeme).
• Externe Transparenz:
  • Kennzeichnung KI-generierter Inhalte.

4. Ihre nächsten Schritte für eine effiziente Sofort-Lösung

Etablieren Sie eine unternehmensinterne KI-Richtlinie. Sie minimiert Risiken, erfüllt gesetzliche Vorgaben und schafft Klarheit für alle Anwender.

Nutzen Sie dafür unsere Muster-KI-Richtlinie: mailto:info@pri-com.de?subject=Muster-KI-Richtlinie%20anfordern

ISO 42001 ist Teil unseres ganzheitlichen KI-Compliance-Ansatzes. Wir unterstützen Sie dabei – pragmatisch, zielgerichtet und angepasst an Ihre spezifischen Bedürfnisse.

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