{"allowedRenditionsWidth":["320","480","640","768","960","1200","1440","1920"],"canonicalLink":"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/ai-governance/eu-ai-act/","robotsTags":[],"cssClassNames":"page basicpage summit-page","templateName":"base-page-template54","description":"Der EU AI Act klassifiziert KI nach Risikostufen und legt Vorgaben für Hochrisikosysteme fest. Erfahren Sie hier alles über Fristen, Strafen und Compliance.","language":"de","title":"Was ist der EU AI Act? 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Dieser Leitfaden erläutert die Risikostufen, Verpflichtungen und den Zeitplan für die Durchsetzung des Gesetzes sowie die Governance-Schritte, die Unternehmen jetzt zur Vorbereitung ergreifen können.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"container":{"additionalClasses":"hub-hero__authors","columnClassNames":{"content_chip_copy":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","content_chip":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12"},"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"id":"container-30ce93b20b",":items":{"content_chip_copy":{"id":"content-chip-9a322e38d4","cta":{"id":"cta","showOutboundIcon":false,"linkTargetContentType":"GENERIC","linkType":"SNOWFLAKE_INTERNAL",":type":"snowflake-site/components/button","text":"Biografie 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callout--general","text":"\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EDEFINITION DES EU AI ACT\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EDer EU AI Act ist ein umfassendes rechtliches Framework der EU, das KI-Systeme nach Risikostufe klassifiziert und Verpflichtungen dafür festlegt, wie Unternehmen KI entwickeln, einsetzen, dokumentieren und verwalten, insbesondere bei Hochrisikosystemen.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"text_intro_0":{"id":"text-21bd103290","text":"\u003Cp\u003EDie meisten Unternehmen haben bereits mehr \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/\"\u003Ekünstliche Intelligenz\u003C/a\u003E im Einsatz, als ein einzelnes Team von Anfang bis Ende überblicken kann. Ein Kundensupport-Workflow ruft möglicherweise ein Modell eines Drittanbieters auf, ein Betrugssystem bewertet Transaktionen, ein Recruiting-Tool stuft Bewerber:innen ein und ein Produktivitätsassistent fasst Dokumente zusammen, die regulierte Daten enthalten. Jedes System hat höchstwahrscheinlich irgendwo eine:n Eigentümer:in, einen Anbieterdatensatz und eine Sicherheitsüberprüfung, aber diese Aufzeichnungen befinden sich oft an unterschiedlichen Orten und beantworten unterschiedliche Fragen.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EDer EU AI Act wirft eine spezifische Frage in Bezug auf KI-Systeme auf: Kann das Unternehmen nachweisen, was jedes System tut, welche Rolle das Unternehmen spielt, welche Risikostufe gilt und welche Kontrollen jeweils erforderlich sind?\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EDie Vorbereitung auf den EU AI Act beginnt mit \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/ai-governance/\"\u003EKI-Governance\u003C/a\u003E und einer Beweiskette. Das Gesetz ist in seiner Form juristisch, in der Praxis jedoch operativ. Es verlangt von Unternehmen, KI-Systeme mit den Daten, Modellen, Dokumentationen, Protokollen, der menschlichen Aufsicht und den Vorfallprozessen zu verknüpfen, die belegen, dass sie verantwortungsvoll genutzt werden – insbesondere dann, wenn diese Systeme Auswirkungen auf Beschäftigung, Kreditvergabe, Bildungswesen, kritische Infrastrukturen, Strafverfolgung oder andere Entscheidungen mit großen Auswirkungen haben.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_sources_of_alg":{"id":"title-v2-3227bf52bc","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--what-is-eu-ai-act","type":"heading2","lines":["Was ist der EU AI Act?"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_what-is-algorithmic-bias_0":{"id":"text-150f215e8a","text":"\u003Cp\u003EDer EU AI Act ist das weltweit erste umfassende rechtliche \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/ai-governance/framework/\"\u003EKI-Framework\u003C/a\u003E. Er ist am 1. August 2024 in Kraft getreten und wird in Phasen angewendet. Verbotene Praktiken, KI-Kompetenz und Verpflichtungen für Allzweck-KI sind bereits anwendbar. Basierend auf den aktuellen Zeitplänen werden die meisten Verpflichtungen für Hochrisiko-KI voraussichtlich ab 2026 gelten, mit einigen verlängerten Übergangsfristen bis 2027–2028. Das politische Ziel ist eine menschenzentrierte KI: Systeme, die produktiv genutzt werden können, jedoch mit Schutzmaßnahmen für Sicherheit, Grundrechte, \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/ai-governance/ai-transparency/\"\u003ETransparenz\u003C/a\u003E und Rechenschaftspflicht. \u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003EDer Geltungsbereich ist weiter gefasst, als viele Unternehmen zunächst annehmen. Das Gesetz kann für Anbieter, Betreiber, Importeure und Händler außerhalb der EU gelten, wenn ein KI-System auf dem EU-Markt in Verkehr gebracht wird oder wenn die von dem System erzeugten Ergebnisse in der EU verwendet werden. Ein in den USA ansässiges Unternehmen, das ein KI-gestütztes Produkt nach Europa verkauft, ein KI-System zur Bewertung von EU-Bürger:innen verwendet oder von einem Nicht-EU-Modell abhängig ist, dessen Ergebnisse sich auf Personen in der EU auswirken, muss möglicherweise dennoch seine Verpflichtungen prüfen.\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003EDas Gesetz verwendet ein risikobasiertes Framework. Einige KI-Praktiken sind gänzlich verboten, einige Hochrisiko-KI-Systeme unterliegen detaillierten Verpflichtungen und viele Anwendungen mit geringerem Risiko bleiben weitgehend verfügbar, vorbehaltlich von Transparenzregeln oder freiwilligen Verhaltenskodizes. Es unterscheidet zudem zwischen Anbietern und Betreibern. Ein Anbieter entwickelt ein KI-System oder ein KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck und bringt es unter seinem eigenen Namen oder seiner eigenen Marke auf den Markt oder nimmt es in Betrieb. Ein Betreiber verwendet ein KI-System unter eigener Verantwortung, ausgenommen für den persönlichen, nicht beruflichen Gebrauch.\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003EFür die meisten Unternehmen besteht eine wichtige praktische Erkenntnis darin, zu verstehen, welche KI-Systeme im Einsatz sind, diese nach Risiko zu klassifizieren, ihre Funktionsweise zu dokumentieren, die für die Aufsicht erforderlichen Nachweise aufzubewahren und sicherzustellen, dass Hochrisikosysteme die erforderliche Konformitätsbewertung bestehen, bevor sie auf dem EU-Markt bereitgestellt oder in Betrieb genommen werden.\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_sources-of-algorithmic-bias":{"id":"title-v2-150c362156","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--the-four-eu-act-risk-tiers","type":"heading2","lines":["Die vier Risikostufen des EU AI Act"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_sources-of-algorithmic-bias_0":{"id":"text-079bae337e","text":"\u003Cp\u003EDer EU AI Act teilt KI-Systeme in vier Hauptrisikokategorien ein: unannehmbares Risiko, hohes Risiko, begrenztes Risiko und minimales Risiko. Die Kategorie ist wichtig, da sie bestimmt, ob das System verboten ist, Hochrisikoverpflichtungen unterliegt, unter Transparenzpflichten fällt oder weitgehend von obligatorischen Kontrollen ausgenommen ist.\u003C/p\u003E\n\u003Ctable\u003E\n\u003Cthead\u003E\u003Ctr\u003E\u003Cth\u003ERisikostufe\u003C/th\u003E\n\u003Cth\u003EWas sie abdeckt\u003C/th\u003E\n\u003Cth\u003EAuswirkungen auf Unternehmen\u003C/th\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003C/thead\u003E\u003Ctbody\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EUnannehmbares Risiko\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003EVerbotene KI-Praktiken, einschließlich Social Scoring durch Behörden, kognitive Manipulation, Ausnutzung von Schwachstellen, ungezieltes Auslesen von Gesichtsbildern (Scraping), Emotionserkennung am Arbeitsplatz oder in Schulen (mit Ausnahmen aus medizinischen oder sicherheitstechnischen Gründen), bestimmte biometrische Kategorisierung basierend auf sensiblen Merkmalen und Predictive Policing, das ausschließlich auf Profiling basiert.\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003EDiese Praktiken sind nach dem Gesetz grundsätzlich verboten (vorbehaltlich begrenzter Ausnahmen). Unternehmen sollten KI-Inventare und Beschaffungspipelines vor der Bereitstellung auf verbotene Praktiken prüfen.\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EHohes Risiko\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003EKI, die in Bereichen wie Biometrie, kritischer Infrastruktur, Bildungswesen, Beschäftigung, wesentlichen Dienstleistungen, Strafverfolgung, Migration und Grenzkontrolle sowie der Justizverwaltung eingesetzt wird. Der Hochrisikostatus kann auch gelten, wenn KI eine Sicherheitskomponente eines regulierten Produkts ist oder selbst ein reguliertes Produkt ist, das einer Konformitätsbewertung durch Dritte unterliegt.\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003EAnbieter unterliegen detaillierten Verpflichtungen, einschließlich KI-Risikomanagement, Data Governance, technischer Dokumentation, Protokollierung, menschlicher Aufsicht, Genauigkeit, Robustheit, Cybersicherheit, Konformitätsbewertung und Überwachung nach dem Inverkehrbringen. Betreiber benötigen zudem Kontrollen für die ordnungsgemäße Nutzung, Überwachung und Eskalation von Vorfällen.\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EBegrenztes Risiko\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003ESysteme mit Transparenzpflichten, wie Chatbots, bestimmte Systeme zur Emotionserkennung, biometrische Kategorisierungssysteme und Systeme, die synthetische Inhalte, einschließlich Deepfakes, generieren oder manipulieren.\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003ENutzer:innen müssen in der Regel darüber informiert werden, wenn sie mit KI interagieren oder KI-generierte oder manipulierte Inhalte ansehen, es sei denn, es liegt eine Ausnahme vor.\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EMinimales Risiko\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003EKI-Systeme, die nicht in die Kategorien verboten, hohes Risiko oder begrenztes Risiko fallen.\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003EDiese Systeme können in der Regel ohne zwingende Verpflichtungen aus dem EU AI Act entwickelt und genutzt werden, obwohl freiwillige Verhaltenskodizes und interne Governance weiterhin gelten können.\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003C/tbody\u003E\u003C/table\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_detecting-and-measuring-algorithmic-bias":{"id":"title-v2-77cdd55d8b","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--general-purpose-ai-and-foundation-model-rules","type":"heading2","lines":["Regeln für KI mit allgemeinem Verwendungszweck und Basismodelle"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_detecting-and-measuring-algorithmic-bias_0":{"id":"text-7280477327","text":"\u003Cp\u003EDer EU AI Act fügt ein separates Regelwerk für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck (GPAI) hinzu, einschließlich Basismodellen, die eine breite Palette von nachgelagerten Tasks ausführen können. Dieses Regelwerk baut auf den Risikostufen auf, da ein Modell mit allgemeinem Verwendungszweck in viele verschiedene KI-Systeme integriert werden kann, von denen einige ein geringes und andere ein hohes Risiko aufweisen.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EZu den grundlegenden GPAI-Verpflichtungen gehören:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EPflege der technischen Dokumentation\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EBereitstellung von Informationen für nachgelagerte Anbieter, die erforderlich sind, um das Modell verantwortungsvoll zu integrieren\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EUmsetzung einer Richtlinie zur Einhaltung des EU-Urheberrechts\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EVeröffentlichung einer Zusammenfassung der Inhalte, die zum Trainieren des Modells verwendet wurden\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Cp\u003EFür GPAI-Modelle mit systemischem Risiko gehen die Verpflichtungen noch weiter. Das Gesetz verwendet einen Schwellenwert für Rechenressourcen – derzeit 10^25 Gleitkommaoperationen – als einen Indikator dafür, dass ein Modell ein systemisches Risiko darstellen könnte. Von den Anbietern dieser Modelle wird erwartet, dass sie Modellevaluierungen durchführen, Adversarial Testing durchführen und dokumentieren, systemische Risiken bewerten und mindern, schwerwiegende Vorfälle verfolgen und melden sowie angemessene Cybersicherheitsvorkehrungen für das Modell und seine physische Infrastruktur aufrechterhalten.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EBetreiber in Unternehmen sollten die GPAI-Dokumentation als Anforderung für Beschaffung und Governance behandeln. Ein Unternehmen, das ein Modell eines Drittanbieters lizenziert oder integriert, wird möglicherweise nicht automatisch zum Modellanbieter, benötigt aber dennoch ausreichend nachgelagerte Dokumentation, um die zulässige Nutzung, Einschränkungen, Integrationsbedingungen, Risikokontrollen und Erwartungen an die Meldung von Vorfällen zu verstehen. Bei Hochrisiko-Anwendungsfällen wird diese Dokumentation Teil der Beweiskette für das KI-System, das um das Modell herum aufgebaut ist.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EIn der Praxis bedeutet dies, dass Modellevaluierung und Red Teaming nicht mehr nur Forschungs- oder Sicherheitsübungen sind. Sie sind wesentliche Kontrollen der Supply Chain. Teams aus den Bereichen Beschaffung, Recht, Sicherheit, \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/data-governance/\"\u003EData Governance\u003C/a\u003E und KI-Plattformen müssen wissen, was der Modellanbieter offenlegen wird, was das Unternehmen selbst testen wird und wie modellbezogene Risiken nach der Bereitstellung verfolgt werden.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_mitigating-algorithmic-bias":{"id":"title-v2-55313e6f45","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--deadline-and-timeline","type":"heading2","lines":["Fristen und Zeitplan"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_mitigating-algorithmic-bias_0":{"id":"text-aa4d5d6499","text":"\u003Cp\u003EDer EU AI Act gilt in Phasen. Der aktuelle gesetzliche Zeitplan ist die Grundlage für die Unternehmensplanung, auch wenn politische Entscheidungsträger weiterhin über mögliche Anpassungen bei der Umsetzung debattieren.\u003C/p\u003E\r\n\u003Cul\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E1. August 2024:\u003C/b\u003E Der EU AI Act tritt in Kraft.\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E2. Februar 2025:\u003C/b\u003E Verbotene KI-Praktiken und Verpflichtungen zur KI-Kompetenz finden Anwendung.\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E2. August 2025:\u003C/b\u003E Governance-Regeln und Verpflichtungen für GPAI-Modelle finden Anwendung.\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E2. August 2026:\u003C/b\u003E Die meisten Pflichten sollen in Kraft treten, einschließlich der Regeln für hochriskante KI-Systeme nach Anhang III.\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E2. August 2027:\u003C/b\u003E Hochrisiko-KI-Systeme, die in regulierte Produkte nach Anhang I eingebettet sind, sollen vollständig in den Geltungsbereich fallen.\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003C/ul\u003E\r\n\u003Cp\u003EDer Zeitplan bleibt politisch in Bewegung. Branchenverbände haben eine Verzögerung gefordert und argumentieren, dass Unternehmen mehr Orientierung und mehr Zeit für die Umsetzung benötigen. Snowflake Principal Data Strategist \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/blog/ai-governance-customer-trust/\"\u003EJennifer Belissent merkt an\u003C/a\u003E, dass „die Forderungen der Branche nach einer Verzögerung bei der Umsetzung des EU AI Acts laut waren“, argumentiert aber auch, dass Unternehmen nicht warten sollten, denn „der wahre Treiber von KI und Data Governance ist bereits vorhanden. Kund:innen fordern sie.“\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003EDies ist ein gängiger Planungsansatz für die meisten Unternehmen. Auch wenn sich einige Details der Umsetzung noch ändern, fordern Kund:innen, Aufsichtsbehörden, Vorstände und Geschäftspartner:innen bereits KI-Inventare, Risikoklassifizierungen, Modelldokumentationen, Data Lineage, Vorfallprozesse und Nachweise darüber, dass KI-Systeme mit großen Auswirkungen kontrolliert werden.\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_regulatory-expectations-on-algorithmic-bias":{"id":"title-v2-dc768a0bbd","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--penalties-for-non-compliance","type":"heading2","lines":["Strafen bei Nichteinhaltung"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_regulatory-expectations-on-algorithmic-bias_0":{"id":"text-f6d4df1312","text":"\u003Cp\u003EDer EU AI Act sieht Schweregrade für Geldbußen vor. Die Mitgliedstaaten sind für Strafvorschriften und Durchsetzungsmaßnahmen verantwortlich, aber das Gesetz legt Höchstbeträge für Geldbußen fest, die an die Art des Verstoßes gebunden sind.\u003C/p\u003E\n\u003Ctable\u003E\n\u003Cthead\u003E\u003Ctr\u003E\u003Cth\u003EArt des Verstoßes\u003C/th\u003E\n\u003Cth\u003EMaximale Geldbuße\u003C/th\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003C/thead\u003E\u003Ctbody\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003EVerstöße gegen verbotene KI-Praktiken\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003EBis zu 35 Millionen Euro oder 7 % des weltweiten Jahresumsatzes des vorangegangenen Geschäftsjahres, je nachdem, welcher Betrag höher ist\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003EVerstöße gegen sonstige Pflichten, einschließlich vieler Hochrisiko-, GPAI- und Transparenzpflichten\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003EBis zu 15 Millionen Euro oder 3 % des weltweiten Jahresumsatzes, je nachdem, welcher Betrag höher ist\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003EBereitstellung falscher, unvollständiger oder irreführender Informationen an Behörden\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003E\u003Cp\u003EBis zu 7,5 Millionen Euro oder 1 % des weltweiten Jahresumsatzes, je nachdem, welcher Betrag höher ist\u003C/p\u003E\n\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003C/tbody\u003E\u003C/table\u003E\n\u003Cp\u003EDas Gesetz weist die Mitgliedstaaten zudem an, die Interessen von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) sowie Start-ups zu berücksichtigen, und für diese kleineren Unternehmen gelten niedrigere Obergrenzen für Geldbußen. Die Höhe der Geldbuße kann von Faktoren wie Art, Schwere und Dauer des Verstoßes, der Größe des Unternehmens, früheren Verstößen und dem Grad der Zusammenarbeit mit den Behörden abhängen.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EFür Unternehmensteams ist die Strafentabelle nur ein Teil der Risikokalkulation. Ungenügend kontrollierte KI kann auch zu Vertrauensproblemen bei Kund:innen, vertraglichen Reibungen, Datenschutzrisiken, Sicherheitsbedenken und Verzögerungen bei der Einführung KI-gestützter Produkte auf dem EU-Markt führen.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"callout_what_is_ai_g_1310486392":{"id":"text-07145f457e","additionalClasses":"callout callout--general","text":"\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EHÄUFIGER FALLSTRICK\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ERichtlinien allein reichen nicht aus. Teams benötigen Inventare, Dokumentationen, Protokolle, menschliche Aufsicht, Vorfallprozesse und Überprüfungswege.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"title_how-snowflake-helps-organizations-address-algorithmic-bias":{"id":"title-v2-8613d3138c","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--what-enterprises-should-do-now","type":"heading2","lines":["Was Unternehmen jetzt tun sollten"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_how-snowflake-helps-organizations-address-algorithmic-bias_0":{"id":"text-d40e8e9c1a","text":"\u003Cp\u003EEin effektiver Ansatz für die \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/ai-governance/ai-compliance/\"\u003EKI-Compliance\u003C/a\u003E besteht darin, die Anforderungen des Gesetzes in operative Artefakte umzuwandeln. Eine Richtlinie, die besagt, dass KI kontrolliert sein muss, reicht nicht aus – Teams benötigen Aufzeichnungen, Kontrollen und Überprüfungswege, die zeigen, wie jedes System klassifiziert, getestet, genehmigt und überwacht wurde.\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003EBeginnen Sie mit einem KI-Inventar\u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003EErfassen Sie jedes KI-System, das im Einsatz oder in der Entwicklung ist, einschließlich intern entwickelter Modelle, KI-Dienste von Drittanbietern, eingebetteter KI-Funktionen in SaaS-Anwendungen und universeller KI-Modelle, die über APIs genutzt werden. Jeder Inventareintrag sollte Systemeigentümer:in, Anbieter, Betreiber, den beabsichtigten Zweck, die betroffenen Nutzer:innen, die Dateneingaben, die Präsenz auf dem EU-Markt, die Modellabhängigkeiten, die Integrationspunkte und die Frage ausweisen, ob das System Personen in der EU betrifft.\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003EKlassifizieren Sie jedes System nach den Risikostufen\u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003EEin KI-Chatbot, der für den internen Wissensabruf verwendet wird, kann Bedenken hinsichtlich Transparenz und Zugriffskontrolle aufwerfen, während ein KI-System, das zur Einstufung von Bewerber:innen verwendet wird, in einen Hochrisikobereich nach Anhang III fallen kann. Die Klassifizierung sollte keine einmalige Aufgabe sein, sondern überprüft werden, wenn sich der Zweck, die Daten, die Nutzergruppe oder der Bereitstellungskontext des Systems ändern.\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003EBeginnen Sie mit hohem Risiko\u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003EErstellen Sie für Hochrisikokandidaten frühzeitig die sechs zentralen Nachweisartefakte:\u003C/p\u003E\r\n\u003Cul\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003ERisikomanagementsystem: \u003C/b\u003EDokumentieren Sie bekannte und vernünftigerweise vorhersehbare Risiken, Minderungsmaßnahmen, Entscheidungen zum Restrisiko und den Überprüfungsrhythmus.\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EData-Governance-Verfahren: \u003C/b\u003EErfassen Sie Datenquellen, Datenqualitätsprüfungen, Repräsentativitätsbewertungen, Bias-Kontrollen, Lineage, Aufbewahrungsregeln und Zugriffsrichtlinien.\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003ETechnische Dokumentation: \u003C/b\u003EPflegen Sie die Systembeschreibung, Modelllogik, den beabsichtigten Zweck, die Performance-Eigenschaften, Einschränkungen, Validierungsergebnisse und die Bereitstellungsarchitektur.\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EEreignisprotokolle: \u003C/b\u003EBewahren Sie Protokolle auf, die Überwachung, Audits, Vorfalluntersuchungen und Post-Market-Reviews unterstützen können.\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EKonzept für die menschliche Aufsicht: \u003C/b\u003EDefinieren Sie, wo Menschen Systemausgaben überprüfen, überschreiben, anhalten oder eskalieren, und stellen Sie sicher, dass die Prüfer:innen über die für das Handeln erforderlichen Informationen verfügen.\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EMaßnahmen für Genauigkeit und Cybersicherheit: \u003C/b\u003EDokumentieren Sie Performance-Ziele, Robustheitstests, Adversarial Testing, Schwachstellenmanagement und Sicherheitskontrollen.\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003C/ul\u003E\r\n\u003Ch3\u003EFordern Sie GPAI-Dokumentation an\u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003EFordern Sie bei GPAI vor der Integration das Dokumentationspaket der Modellanbieter an. Beschaffungsteams sollten nach technischer Dokumentation, Leitfäden für die nachgelagerte Integration, Richtlinien zur zulässigen Nutzung, Informationen zu Urheberrechtsrichtlinien, Zusammenfassungen der Trainingsdaten (sofern erforderlich) und Verpflichtungen zur Meldung von Vorfällen fragen. Diese Materialien sollten an den Datensatz des KI-Systems angehängt und nicht separat in einem Vertragsordner gespeichert werden, den bei einem Audit niemand findet.\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003EOrdnen Sie die Kontrollen des EU AI Act bestehenden Verpflichtungen zu \u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003EViele Unternehmen verfügen bereits über Datenschutz-Folgenabschätzungen gemäß DSGVO, \u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\" href=\"https://www.eiopa.europa.eu/digital-operational-resilience-act-dora_en\"\u003EDORA-Kontrollen für die operationelle Resilienz\u003C/a\u003E, \u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\" href=\"https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/nis2-directive\"\u003ENIS2-Cybersicherheitskontrollen\u003C/a\u003E, branchenspezifische Verfahren für das Modell-Risikomanagement oder Anforderungen an die Softwarevalidierung. Das Ziel ist nicht, diese Prozesse unter einem neuen KI-Label neu aufzubauen, sondern zuzuordnen, wo bestehende Kontrollen bereits einen Teil des Nachweisbedarfs des AI Act erfüllen. Anschließend können Lücken bei der Risikoklassifizierung, GPAI-Dokumentation, Transparenzhinweisen, Konformitätsbewertung, Post-Market-Überwachung und Vorfallsmeldung geschlossen werden.\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003EErstellen Sie Runbooks für die Meldung von Vorfällen vor dem 2. August 2026 \u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003ETeams sollten wissen, was als schwerwiegender Vorfall gilt, wer ihn untersucht, welche Protokolle und Dokumentationen erforderlich sind, wie Rechts- und Compliance-Teams benachrichtigt werden und wie Korrekturmaßnahmen erfasst werden. Wenn man wartet, bis ein Hochrisikosystem in der Produktion ausfällt, hängt die Reaktion zu sehr von informeller Koordination ab.\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003E\u003Ci\u003EErfahren Sie, was zwei Top-Führungskräfte von Snowflake, EVP of Product Christian Kleinerman und Principal Data Strategist Jennifer Belissent, über generative KI und Ethik zu sagen haben. \u003C/i\u003E\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"youtube":{"id":"embed-26977b7370","youtubeVideoId":"DPs8nz59kss","layout":"responsive","youtubeAspectRatio":"56.25","youtubeAutoPlay":false,"youtubeLoop":false,"youtubeMute":false,"youtubePlaysInline":false,"youtubeRel":false,"embeddableResourceType":"core/wcm/components/embed/v1/embed/embeddable/youtube","type":"EMBEDDABLE",":type":"snowflake-site/components/youtube"},"title_bias-control-starts-before-the-model":{"id":"title-v2-8a399ec7e0","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--why-snowflake-for-eu-ai-act-readiness","type":"heading2","lines":["Warum Snowflake für die Vorbereitung auf den EU AI Act"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_bias-control-starts-before-the-model_0":{"id":"text-e1728bfd63","text":"\u003Cp\u003EDie Vorbereitung auf den EU AI Act hängt davon ab, zu wissen, welche Daten- und KI-Assets existieren, wie sie verwaltet werden, wer darauf zugreifen kann und welche Nachweise bei der Überprüfung eines Systems erbracht werden können. Snowflake kann dieses Fundament unterstützen, indem es Unternehmen dabei hilft, KI-Governance mit derselben Plattform zu verknüpfen, auf der sich bereits kontrollierte Daten, Metadaten, Richtlinien und Protokolle befinden.\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/product/features/horizon/\"\u003ESnowflake Horizon Catalog\u003C/a\u003E bietet Discovery- und Governance-Kontext für Daten- und KI-Assets, einschließlich Metadaten wie Lineage, semantische Ansichten und den zugehörigen Nutzungskontext. Für die Vorbereitung auf den AI Act ist das wichtig, da ein KI-Inventar nur dann nützlich ist, wenn Teams ein System mit den Tabellen, Ansichten, Features, Modellen, Richtlinien und Eigentümer:innen verknüpfen können, von denen es abhängt.\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003EDas \u003Ca href=\"https://trust.snowflake.com/\"\u003ESnowflake Compliance Center\u003C/a\u003E hilft Teams dabei, Sicherheitsrisiken in Snowflake-Konten durch scannerbasierte Erkenntnisse, proaktive Benachrichtigungen und Transparenz auf Kontoebene zu bewerten, zu überwachen und zu reduzieren. Die Datensicherheitsfunktion im Compliance Center kann bestimmte Kategorien sensibler Daten datenbankübergreifend automatisch klassifizieren, regulierte und Hochrisikokategorien wie PII, PCI-Daten und geschützte Gesundheitsinformationen identifizieren und anzeigen, ob Maskierungsrichtlinien diese bereits schützen.\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003EDie Zugriffskontrollen und Richtlinienfunktionen von Snowflake können auch Nachweise für die KI-Governance unterstützen. \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/fundamentals/rbac/\"\u003ERollenbasierte Zugriffskontrolle\u003C/a\u003E (RBAC), Maskierungsrichtlinien, Row Access Policies und die Access History helfen Teams dabei, nachzuweisen, wer Zugriff auf sensible Daten hatte, welche Richtlinien angewendet wurden und wie die Daten verwendet wurden. Diese Aufzeichnungen ersetzen keine rechtliche Analyse oder Konformitätsbewertung, aber sie können die Workflows für Protokollierung, menschliche Aufsicht, Data Governance und Audit-Nachweise unterstützen, die Unternehmen im Zusammenhang mit regulierten KI-Systemen benötigen.\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003EDie \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/blog/ISO-IEC-42001-AI-certification/\"\u003EISO/IEC 42001-Zertifizierung von Snowflake\u003C/a\u003E ist ein weiteres Signal für Vertrauenswürdigkeit. Die Zertifizierung erfolgte nach einem unabhängigen Audit des KI-Managementsystems durch Dritte und unterstützt Transparenz, Verantwortlichkeit und Vertrauen in die KI-Praktiken von Snowflake.\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_bias_control_s":{"id":"title-v2-c21d0ebca5","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--ai-act-readiness-is-governance-work","type":"heading2","lines":["Die Vorbereitung auf den AI Act ist Governance-Arbeit, keine rechtliche Checkliste"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_bias_control_st":{"id":"text-b403336a72","text":"\u003Cp\u003EDer EU AI Act macht KI-Governance zur Pflicht. Ein Unternehmen muss wissen, welche KI-Systeme es einsetzt, welche Rolle es bei jedem System spielt, von welchen Daten und Modellen das System abhängt, wie das Risiko klassifiziert wurde, wo Menschen eingreifen können und welche Nachweise vorliegen, wenn eine Aufsichtsbehörde, Kund:innen oder interne Prüfer:innen danach fragen.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EDiese Arbeit ist einfacher, wenn sie auf Governance-Mustern aufbaut, die das Unternehmen bereits verwendet: Inventare, Zugriffskontrollen, Lineage, Dokumentation, Überwachung, Reaktion auf Vorfälle und Audit-Nachweise. Das Gesetz fügt KI-spezifische Verpflichtungen hinzu, insbesondere für Hochrisikosysteme und Allzweck-KI (General-Purpose AI), verlangt jedoch nicht, dass Teams bei null anfangen. Der beste Weg besteht darin, die KI-Vorbereitung mit den Kontrollen zu verknüpfen, die bereits für die Verwaltung von Daten, Sicherheit, Datenschutz und operationeller Resilienz verwendet werden, und dann die Lücken zu schließen, bevor die Durchsetzung die wichtigsten Systeme erreicht.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"callout_what_is_ai_g_1939414635":{"id":"text-e66fe6a120","additionalClasses":"callout callout--general","text":"\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EWICHTIGSTE ERKENNTNIS\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EDer EU AI Act macht KI-Governance zu einer betrieblichen Anforderung. Unternehmen müssen wissen, welche KI-Systeme sie verwenden, welche Risikostufe gilt, welche Rolle sie spielen und welche Nachweise belegen, dass die richtigen Kontrollen vorhanden sind.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular 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außerhalb der EU gelten, wenn ein KI-System auf dem EU-Markt in Verkehr gebracht wird oder wenn die vom KI-System erzeugten Ergebnisse in der EU verwendet werden. Ein US-Unternehmen sollte den Geltungsbereich prüfen, wenn es KI-gestützte Produkte in Europa verkauft, KI-Systeme verwendet, die Personen in der EU betreffen, oder sich bei auf die EU ausgerichteten Geschäftsabläufen auf KI-Ergebnisse verlässt.\u003C/p\u003E\n"},{"title":"Ist der EU AI Act bereits in Kraft?","richText":"\u003Cp\u003ETeilweise. Das Gesetz ist am 1. August 2024 in Kraft getreten. Verbotene Praktiken und Pflichten zur KI-Kompetenz gelten seit dem 2. Februar 2025, während Governance-Regeln und GPAI-Pflichten seit dem 2. August 2025 gelten. Die meisten Pflichten für Hochrisiko-KI-Systeme sind für den 2. August 2026 vorgesehen, mit einer verlängerten Übergangsfrist bis zum 2. 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Biometrie, kritische Infrastrukturen, Bildungswesen, Beschäftigung, wesentliche Dienstleistungen, Strafverfolgung, Migration und Grenzkontrolle sowie Justizverwaltung. KI kann auch dann ein hohes Risiko darstellen, wenn sie eine Sicherheitskomponente eines regulierten Produkts ist oder selbst ein reguliertes Produkt darstellt, das unter Anhang I fällt und einer Konformitätsbewertung durch Dritte unterliegt.\u003C/p\u003E\n"},{"title":"Wie wirken der EU AI Act und die DSGVO zusammen?","richText":"\u003Cp\u003ESie bauen aufeinander auf. Die DSGVO regelt die Verarbeitung personenbezogener Daten, während der EU AI Act KI-Systeme und bestimmte KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck regelt. Ein Hochrisiko-KI-System, das personenbezogene Daten verwendet, muss möglicherweise beides erfüllen: DSGVO-Anforderungen wie Rechtsgrundlage, Transparenz, Datenminimierung und Betroffenenrechte sowie die Anforderungen des AI Acts wie Risikoklassifizierung, technische Dokumentation, Data Governance, Protokollierung, menschliche Aufsicht und Überwachung nach dem 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