EU-KI-Gesetz Compliance hat sich von der Theorie zur Priorität in den Führungsetagen entwickelt. Teams, die sich auf behördliche Prüfungen vorbereiten, benötigen nun klare Schritte, praktische Arbeitsabläufe und die Gewissheit, dass die Daten-Governance des AI Act einer genauen Prüfung standhält. Dieser Leitfaden unterteilt die Durchsetzung in konkrete Maßnahmen, konzentriert sich auf die häufigsten Fehlerquellen und zeigt, wie BigID-Funktionen die Compliance im Jahr 2026 unterstützen.
Wie die Durchsetzung im Jahr 2026 aussehen wird
Die Aufsichtsbehörden führen Konformitätsbewertungen nun mit deutlicher Durchsetzungskraft durch. Die Durchsetzung wartet nicht mehr auf das Auftreten von Problemen. Die Behörden erwarten von den Organisationen Arbeitsergebnisse, die belegen, dass die Systeme die rechtlichen Verpflichtungen erfüllen.
- Technische Dokumentation zum Zeitpunkt der Prüfung verfügbar
- Nachweise für Risikomanagement und Risikominderung
- Protokolle, die zeigen, wie Modelle Daten verwenden
- Nachvollziehbare Trainingsdatenquellen
Die Wirtschaftsprüfer prüfen, ob Transparenzverpflichtungen in Echtzeit, nicht nur zu Berichtsterminen. Die Teams müssen operative Kontrollmechanismen nachweisen, nicht nur Pläne.
Anforderungen an die Daten-Governance, die die meisten Teams übersehen
Viele Compliance-Pläne scheitern auf der Datenebene. Im Folgenden werden Bereiche aufgezeigt, in denen Teams regelmäßig Mängel aufweisen, und wie diese behoben werden können.
Datenherkunft
Teams behandeln die Herkunftsnachverfolgung oft als optional. Aufsichtsbehörden hingegen betrachten sie als unerlässlich. Sie müssen nachweisen, woher die Daten stammen, wie sie transformiert wurden und woher die Modelle ihre Daten beziehen.
Herkunft
Der Herkunftsnachweis ist keine Randnotiz. Er belegt die rechtliche Grundlage der Trainingsdaten und sichert die Rechteverwertung. Metadaten sollten bei der Datenaufnahme erfasst und mit den Modellen verknüpft werden.
Dokumentation des Trainingssets
Die Aufsichtsbehörden verlangen eine vollständige Dokumentation der Schulungsdaten. Das bedeutet:
- Quellenlisten
- Einschluss-/Ausschlusskriterien
- Kennzeichnungsstandards
- Versionsverlauf
Ohne diese Angaben gehen die Prüfer davon aus, dass Lücken bestehen.
Bias-Bewertung
Sie benötigen dokumentierte Bias-Tests und Abhilfemaßnahmen. Führen Sie Auswertungen anhand bekannter Verzerrungsmetriken durch und dokumentieren Sie die vorgenommenen Korrekturen.
Risikoprotokolle
Beobachtete Risiken, Bewertungsergebnisse und Korrekturmaßnahmen sind zu dokumentieren. Risikoprotokolle müssen mit betrieblichen Kontrollen und Governance-Prozessen verknüpft sein.
Wie man sich vorbereitet: Ein 5-stufiges Implementierungsmodell
Folgen Sie diesem Modell, um eine vertretbare Compliance aufzubauen.
1. KI-relevante Daten entdecken und klassifizieren
Scandatenquellen und Tag-Assets, die Modelle speisen. Kennzeichnen Sie sensible Attribute, Nutzungsrechte und Aufbewahrungsfristen.
2. Validierung der Trainingsdatenqualität
Prüfen Sie die Daten auf Vollständigkeit, Richtigkeit und Konsistenz.. Lücken beheben, bevor sie sich auf die Modelle auswirken. Qualitätskontrollen reduzieren den Aufwand bei Audits.
3. Dokumentation und Herkunft automatisieren
Manuelle Dokumentation stößt unter Zeitdruck an ihre Grenzen. Automatisieren Sie:
- Abstammungserfassung
- Metadatenerfassung
- Modell-Daten-Verknüpfung
Dieser Ansatz erzeugt einen dynamischen Prüfpfad.
4. Hochrisiko-KI-Systeme kartieren
KI-Systeme klassifizieren nach Risikostufe. Für Modelle mit hohem Risiko ist Folgendes erforderlich:
- Erweiterte Rezension
- Zusätzliche Dokumentation
- Häufige Neubewertungen
Risikomapping wandelt Compliance von reaktiv zu proaktiv um.
5. Prüfbarkeit sicherstellen
Arbeitsabläufe entwerfen, die die von Prüfern erwarteten Artefakte erzeugen:
- Protokolle mit Zeitstempel
- Risikobewertungen
- Datenqualitätsbewertungen
- Dokumentations-Snapshots
Bei Inspektionen ist die Nachvollziehbarkeit wichtiger als Dashboards.
BigID-Workflows zur Einhaltung des AI Act
Die Funktionen von BigID entsprechen genau den Anforderungen der KI-Gesetzgebung. Nutzen Sie diese Arbeitsabläufe, um die Einhaltung der Vorschriften in die Praxis umzusetzen.
Zuordnung der Trainingsdaten
BigID erkennt und katalogisiert Datensätze, die KI-Systeme speisen. Es erfasst Herkunft und Provenienz, sodass Teams genau sehen, welche Daten die Modelle verarbeiten.
Risiko-Scoring
Datenrisiko ist keine Spekulation. BigID Bewertungsdatensätze und Modelle über verschiedene Risikofaktoren hinweg die für das KI-Gesetz relevant sind, indem sie Risikoprotokolle für die Prüfung bereitstellen.
Automatisierte Berichterstattung
Die Regulierungsbehörden fordern eindeutige Beweise. BigID generiert sie. Compliance-Berichte mit Kennzahlen, Dokumentationsindizes und Risikoübersichten, die an rechtliche Anforderungen gekoppelt sind.
Beweissammlung
Sammeln Sie Beweise in großem Umfang durch automatisierte Erfassung von:
- Technische Dokumentation
- Datenqualitätsmetriken
- Abstammungskarten
- Audit-Protokolle
Dies verkürzt die Vorbereitungszeit und stärkt die Verteidigung bei eingehender Prüfung.
BigID-Produktzuordnung
BigID-Produkte unterstützen jede Compliance-Ebene:
- KI-Governance für das Risikomanagement, die Transparenzpflichten und die Vorbereitung auf Konformitätsbewertungen
- Entdeckung und Klassifizierung von Daten um KI-relevante Daten zu finden, zu taggen und in den Kontext zu setzen
- Data Quality Intelligence zur Validierung der Eignung von Trainingsdatensätzen und der Dokumentqualitätsdimensionen
- Suite für Compliance-Reporting mit sofort einsatzbereiten Prüfergebnissen
Bereiten Sie sich noch heute auf die Einhaltung der Vorschriften vor.
Die Einhaltung des EU-Gesetzes zur künstlichen Intelligenz (EU AI Act) bis 2026 erfordert die eigenständige Steuerung der Datenverwaltung, die Dokumentation jedes einzelnen Schrittes und den Nachweis der Wirksamkeit der Kontrollmechanismen in der Praxis. Mit einer strukturierten Implementierung und maßgeschneidertem BigID-Support schaffen Teams eine verteidigungsfähige Ausgangslage, die den Anforderungen der Aufsichtsbehörden genügt und die Nutzer schützt.
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