Der EU AI Act tritt stufenweise in Kraft. Dieser Beitrag zeigt, wie Unternehmen ihre KI-Projekte Schritt für Schritt compliant machen – praxisnah und umsetzbar.
EU AI Act in der Praxis: So werden KI-Projekte compliant
Ab 2026 wird es für KI-Verantwortliche in Europa ernst: Die ersten Pflichten des EU AI Act greifen, Hochrisiko-Systeme stehen besonders im Fokus. Wer dann noch improvisiert, riskiert nicht nur Bußgelder, sondern auch Projektstopps und Vertrauensverlust bei Kunden.
Die gute Nachricht: Compliance mit dem EU AI Act ist machbar – wenn man strukturiert vorgeht und früh anfängt. Genau hier setzt der praxisorientierte Workshop „Schritt für Schritt zur Compliance: Der EU AI Act praxisnah erklärt“ des Fraunhofer IPA an. In diesem Beitrag geht es darum, was der EU AI Act konkret für Unternehmen bedeutet und wie ein systematischer Weg zur Compliance aussieht – speziell mit Blick auf industrielle Anwendungen und die deutsche Automobilindustrie.
1. Warum der EU AI Act Unternehmen jetzt unter Zugzwang setzt
Der EU AI Act ist kein abstraktes Zukunftsthema mehr, sondern geltendes Recht mit fest definierten Übergangsfristen. Unternehmen, die KI-Systeme anbieten oder betreiben, sind direkt betroffen – also genau jene Player, die in der Automobilindustrie, im Maschinenbau oder in der Logistik mit KI-basierter Qualitätssicherung, Predictive Maintenance oder Assistenzsystemen arbeiten.
Das Gesetz verfolgt drei zentrale Ziele:
- Sicherheit von KI-Systemen erhöhen
- Grundrechte schützen (u.a. Datenschutz, Diskriminierungsfreiheit)
- Vertrauen in KI fördern, um Innovation zu ermöglichen
Für die Praxis heißt das: KI-Projekte müssen künftig systematisch geplant, dokumentiert und bewertet werden. Ad-hoc-Prototypen ohne saubere Datenbasis und ohne Risikoanalyse werden zu einem echten Haftungsrisiko.
Der EU AI Act belohnt Unternehmen, die ihre KI-Prozesse professionell aufsetzen – und bremst jene, die KI als Experiment ohne Governance behandeln.
Gerade in der deutschen Automobilindustrie, die stark auf KI-gestützte Produktion und Qualitätssicherung setzt, ist der Anpassungsdruck enorm. OEMs erwarten von Zulieferern zunehmend nachweisbar vertrauenswürdige KI-Systeme – und genau hier werden strukturierte Compliance-Konzepte zum Wettbewerbsvorteil.
2. Der risikobasierte Ansatz: Wo Ihr KI-System im EU AI Act landet
Kern des EU AI Act ist ein risikobasierter Ansatz. Er teilt KI-Systeme in verschiedene Risikoklassen ein – von „verboten“ über „hohes Risiko“ bis hin zu „geringem Risiko“ und „minimalem Risiko“.
2.1 Die wichtigsten Risikokategorien im Überblick
- Verbotene KI: z.B. manipulative Systeme, die das Verhalten von Menschen stark beeinflussen oder besonders sensible Überwachungsformen. Für die Industrie selten, aber für HR- oder Überwachungslösungen relevant.
- Hochrisiko-KI: der zentrale Bereich für Unternehmen. Dazu gehören u.a. KI-Systeme in sicherheitskritischen Produkten, industriellen Anlagen, Fahrzeugen oder im Beschäftigungskontext.
- KI mit Transparenzpflichten: z.B. Chatbots, die klar machen müssen, dass sie keine Menschen sind.
- Geringes/minimales Risiko: viele interne Tools, Analytics oder einfache Assistenzsysteme.
Für viele industrielle Use Cases – etwa KI für visuelle Qualitätsprüfung, Robotiksteuerung oder sicherheitsrelevante Fahrzeugfunktionen – ist die Einordnung als Hochrisiko-System sehr wahrscheinlich. Und genau hier ziehen die Anforderungen massiv an.
2.2 Was Hochrisiko für Ihr Projekt konkret bedeutet
Hochrisiko-KI löst umfangreiche Pflichten aus, u.a.:
- Risikomanagementsystem über den gesamten Lebenszyklus
- Strenge Daten- und Datenqualitätsanforderungen (repräsentativ, frei von Verzerrungen, dokumentiert)
- Technische Robustheit und Cybersicherheit
- Dokumentation und technische Unterlagen für Konformitätsbewertung
- Transparenzpflichten gegenüber Anwendern
- Menschliche Aufsicht (Human Oversight)
Die Realität in vielen Unternehmen ist davon noch weit entfernt: Daten liegen verteilt, Modelle wurden „schnell mal trainiert“, Dokumentation existiert bestenfalls als PowerPoint. Genau hier setzt ein strukturierter Compliance-Ansatz an.
3. Schritt für Schritt zur EU-AI-Act-Compliance
Der Titel des Fraunhofer-Workshops trifft einen Punkt: Wer sich nicht verzetteln will, braucht einen klaren Fahrplan. Ein sinnvoller Ansatz lässt sich in fünf Schritten strukturieren.
3.1 Schritt 1: KI-Landschaft und Risikoklassen erfassen
Bevor irgendetwas optimiert wird, brauchen Sie Transparenz:
- Inventur aller KI-Systeme im Unternehmen
- Produkt-KI (z.B. Fahrerassistenz, Qualitätsprüfung)
- Prozess-KI (z.B. Produktionsplanung, Wartung)
- Unterstützende KI (z.B. Chatbots, HR-Tools)
- Einstufung nach EU-AI-Act-Risikokategorien
- Welche Systeme sind potenziell Hochrisiko?
- Welche fallen nur unter Transparenzpflichten?
- Kritikalität priorisieren
- Sicherheitsrelevanz, Kundenimpact, regulatorisches Umfeld
Unternehmen, die diesen Schritt ernst nehmen, verhindern später teure Überraschungen – etwa wenn ein vermeintlich harmloser Computer-Vision-Use-Case doch als Hochrisiko eingestuft wird, weil er sicherheitsrelevante Entscheidungen in der Produktion beeinflusst.
3.2 Schritt 2: Anforderungen pro Use Case ableiten
Sobald klar ist, welche Systeme in den Hochrisiko-Bereich fallen, geht es in die Tiefe:
- Welche konkreten Artikel des AI Act greifen?
- Welche bestehenden Prozesse und Dokumente können genutzt werden (z.B. ISO 9001, ISO 27001, ISO 26262, TISAX)?
- Wo existieren Lücken? – etwa bei Daten-Governance, Modellüberwachung oder Erklärbarkeit.
Hier helfen strukturierte Prüfkataloge wie TRUSTIFAI, der laut einer SGS-Studie (06/2024) als bester Prüfkatalog für KI-Systeme bewertet wurde. Unternehmen erhalten damit eine Art Checkliste auf Expertenniveau, statt die Anforderungen mühsam selbst aus dem Gesetzestext herauszuinterpretieren.
3.3 Schritt 3: Konkrete Maßnahmen definieren
Aus den Anforderungen werden umsetzbare Maßnahmenpakete. Typische Bausteine sind:
- Aufbau eines KI-Risikomanagementprozesses (inkl. regelmäßiger Reviews)
- Einführung eines Data-Governance-Frameworks für Trainings- und Testdaten
- Definition von Dokumentationsstandards für Modelle, Trainingsprozesse, Versionen
- Implementierung von Monitoring und Logging im Betrieb
- Festlegung von Human-in-the-Loop-Mechanismen für kritische Entscheidungen
Ein Beispiel aus der Automobilproduktion:
Eine KI prüft Schweißnähte per Bildverarbeitung. Für den EU AI Act muss dokumentiert sein, welche Daten genutzt wurden, wie das Modell trainiert wurde, welche Fehlerraten akzeptabel sind, wie menschliche Fachkräfte den finalen Entscheid übernehmen können und wie das System im Feld überwacht wird.
3.4 Schritt 4: Pilot-Use-Cases als Blaupause nutzen
Statt alles gleichzeitig umzustellen, funktioniert ein Pilotansatz deutlich besser:
- Auswahl von 1–2 repräsentativen Hochrisiko-Use-Cases
- Durchspielen des kompletten Compliance-Prozesses mit Unterstützung von Expert:innen (z.B. Fraunhofer IPA)
- Ableitung von unternehmensweiten Standards und Vorlagen aus diesen Piloten
So entsteht Schritt für Schritt ein wiederverwendbares KI-Compliance-Framework, das weitere Projekte deutlich schneller durch die Prüfung bringt.
3.5 Schritt 5: Organisation und Verantwortlichkeiten klären
KI-Compliance ist kein IT- oder Data-Science-Solo. Erfolgreiche Unternehmen benennen klare Rollen:
- Product Owner / Systemverantwortliche für jedes KI-System
- KI-Governance-Team oder -Komitee (Recht, IT, Fachbereich, Datenschutz)
- Qualitätssicherung / Audit zur unabhängigen Prüfung
Wer diese Struktur früh etabliert, vermeidet das typische „Fingerpointing“, wenn etwas schiefgeht oder Auditoren Fragen stellen.
4. Warum ein praxisnaher Workshop den Unterschied macht
Viele Unternehmen haben bereits interne Präsentationen zum EU AI Act gesehen. Das Problem: Theorie ändert keine Prozesse. Entscheidend ist, wie sich das Gesetz im konkreten Projektalltag auswirkt.
Der Workshop „Schritt für Schritt zur Compliance: Der EU AI Act praxisnah erklärt“ setzt genau dort an:
4.1 Inhaltlicher Fokus des Workshops
Laut Programmstruktur geht es um:
- Relevanz und Auswirkungen des EU AI Act auf Unternehmen und laufende KI-Projekte
- Einführung in die Grundprinzipien und Ziele des Gesetzes
- Risikobasierte Klassifizierung von KI-Systemen mit Praxisbezug
- Konkrete Schritte zur Compliance inklusive Maßnahmenkatalog
- Illustrierte Umsetzung anhand von Hochrisiko-Use-Cases
- Abschlussdiskussion und Feedbackrunde für individuelle Fragen
Statt Paragraphen zu rezitieren, werden reale Beispiele durchgespielt – etwa aus industrieller Produktion, Mobilität oder Qualitätssicherung.
4.2 TRUSTIFAI-Prüfkatalog als Praxiswerkzeug
Besonders spannend ist die Nutzung des TRUSTIFAI-Prüfkatalogs:
- Er übersetzt die abstrakten Anforderungen des EU AI Act in konkrete Prüfpunkte.
- Er unterstützt eine Konformitätsbewertung Ihrer KI-Systeme.
- Laut einer SGS-Vergleichsstudie wurde TRUSTIFAI 06/2024 als bester Prüfkatalog für KI-Systeme bewertet.
Für Unternehmen bedeutet das: Statt bei Null anzufangen, können sie auf eine erprobte Bewertungslogik zurückgreifen und diese in ihre eigenen Prozesse integrieren.
4.3 Format, Ort und Investition
Der Workshop findet beim Fraunhofer IPA in Stuttgart oder online statt und ist damit auch für verteilte Teams geeignet. Die Kosten starten für Einzelfirmen bei:
- ab 3000 € pro Tag für die ersten fünf Teilnehmenden
- + 500 € für jede weitere Person
Für Einzelpersonen oder sehr spezifische Bedarfe werden individuelle Angebote geschnürt. Gerade im Vergleich zu späteren Projektverzögerungen oder Bußgeldern sind diese Beträge erfahrungsgemäß gut investiert – vor allem, wenn man interne Standards daraus ableitet.
5. Was Unternehmen jetzt konkret tun sollten
Wer heute KI in Serie bringen will, sollte den EU AI Act nicht als reines Compliance-Thema betrachten, sondern als Hebel für Qualität und Vertrauen. Drei pragmatische Schritte bieten sich an:
5.1 Kurzfristig: Transparenz schaffen
- Alle laufenden und geplanten KI-Projekte erfassen
- Erste Einschätzung der Risikokategorie vornehmen
- Verantwortliche pro System benennen
5.2 Mittelfristig: Pilot-Compliance aufsetzen
- 1–2 Hochrisiko-Use-Cases auswählen
- Workshop oder Training mit Expert:innen buchen
- TRUSTIFAI oder ähnlichen Prüfkatalog für eine erste Konformitätsbewertung nutzen
5.3 Langfristig: KI-Governance etablieren
- Einheitliche Standards für Daten, Modelle und Dokumentation definieren
- KI-Risikomanagement in bestehende Qualitäts- und Sicherheitsprozesse integrieren
- Mitarbeitende regelmäßig zu EU-AI-Act-Themen schulen
Wer diesen Weg geht, reduziert rechtliche Risiken, stärkt das Vertrauen von Kunden und Partnern und schafft eine stabile Basis, um KI in der Wertschöpfungskette konsequent auszubauen – gerade in stark regulierten Branchen wie der Automobilindustrie.
Der EU AI Act wird KI-Projekte in Europa dauerhaft prägen. Unternehmen, die sich früh und strukturiert mit den Anforderungen auseinandersetzen, sichern sich einen echten Vorsprung. Wenn Sie wissen möchten, wie Ihre aktuellen KI-Systeme aus Sicht des Gesetzes dastehen und wie ein pragmatischer Fahrplan zur Compliance aussieht, ist ein praxisnaher Workshop wie „Schritt für Schritt zur Compliance“ ein sehr effizienter Einstieg.
Die eigentliche Frage ist daher nicht, ob Sie sich mit dem EU AI Act beschäftigen – sondern wie früh Sie damit anfangen und wie konsequent Sie das Thema in Ihrer Organisation verankern.