Risikorelevante KI-Systeme
und wann strukturierte Unterstützung sinnvoll wird
10.07.2025
Mit der zunehmenden Nutzung von Künstlicher Intelligenz stellt sich für viele Unternehmen nicht mehr die Frage, ob KI eingesetzt wird, sondern welche Systeme regulatorisch und organisatorisch als risikorelevant gelten. Der EU AI Act liefert hierfür einen Rahmen, der weniger auf Technologien abzielt, sondern auf Auswirkungen, Entscheidungsrelevanz und Kontrollbedarf.
Was „risikorelevant“ tatsächlich bedeutet
Risikorelevant sind nicht per se komplexe oder technisch fortgeschrittene KI-Systeme. Entscheidend ist, welchen Einfluss ein System auf Menschen, Entscheidungen oder kritische Prozesse hat. Je stärker KI Ergebnisse priorisiert, bewertet oder Handlungsempfehlungen liefert, desto höher die regulatorische und organisatorische Relevanz.
Der EU AI Act folgt dabei einem risikobasierten Ansatz, der sich in der Praxis klar abbilden lässt.
Typische risikorelevante KI-Systeme im Unternehmenskontext
Entscheidungsunterstützende Systeme
KI-Systeme, die Managemententscheidungen vorbereiten, bewerten oder priorisieren – etwa im Controlling, Risikomanagement oder in der Ressourcenplanung – gelten als besonders sensibel. Auch wenn die finale Entscheidung beim Menschen liegt, entsteht regulatorische Relevanz durch den Einfluss auf den Entscheidungsprozess.
Automatisierte Prozesssteuerung
KI, die Abläufe eigenständig steuert oder optimiert, etwa in Workflows, Dokumentenprozessen oder operativen Systemen, wird risikorelevant, sobald sie Auswirkungen auf Effizienz, Kosten, Qualität oder Compliance hat.
Datenverarbeitende KI-Systeme
Systeme, die große Mengen strukturierter oder unstrukturierter Unternehmensdaten analysieren, klassifizieren oder zusammenführen, sind besonders dann relevant, wenn sensible, personenbezogene oder geschäftskritische Informationen betroffen sind.
Interaktive KI-Systeme
Chatbots oder Assistenzsysteme, die intern oder extern genutzt werden, gelten als risikorelevant, sobald sie verbindliche Auskünfte geben, Prozesse auslösen oder als Wissensquelle für Mitarbeiter oder Kunden dienen.
Finanz- und leistungsbezogene KI
KI-Systeme, die finanzielle Bewertungen, Prognosen oder Leistungskennzahlen erzeugen, beeinflussen unmittelbar unternehmerische Steuerung und fallen daher regelmäßig unter erhöhte Anforderungen an Transparenz und Nachvollziehbarkeit.
Wann aus Nutzung Verantwortung wird
In vielen Unternehmen entstehen Risiken nicht durch den Einsatz einzelner Systeme, sondern durch fehlende Gesamtübersicht. KI wird eingeführt, erweitert und integriert – oft über verschiedene Abteilungen hinweg. Dokumentation, Zuständigkeiten und Kontrollmechanismen wachsen jedoch nicht im gleichen Maß.
Spätestens dann entstehen typische Fragen:
– Welche KI-Systeme sind aktuell im Einsatz?
– Wer trägt fachliche und rechtliche Verantwortung?
– Welche Daten werden genutzt und woher stammen sie?
– Wie lassen sich Entscheidungen und Ergebnisse erklären?
Wenn diese Fragen nicht klar beantwortet werden können, entsteht kein technisches, sondern ein Governance-Risiko.
Wann externe Strukturierung sinnvoll wird
Externe Unterstützung ist nicht dann erforderlich, wenn KI eingeführt werden soll, sondern wenn Komplexität entsteht. Typische Auslöser sind:
– mehrere KI-Systeme oder Anbieter im Einsatz
– steigende regulatorische Anforderungen (EU AI Act, Datenschutz, IT-Sicherheit)
– wachsende Dokumentations- und Nachweispflichten
– fehlende zentrale Steuerung oder Übersicht
– Unsicherheit auf Management-Ebene hinsichtlich Verantwortung und Risiken
In diesen Situationen geht es weniger um Technologieberatung als um strukturelle Ordnung: Transparenz schaffen, Risiken bewerten, Verantwortlichkeiten klären und Prozesse nachvollziehbar machen.
Struktur statt Reaktion
Unternehmen, die frühzeitig eine zentrale Sicht auf ihre KI-Systeme etablieren, vermeiden spätere Reibungsverluste. Sie sind in der Lage, regulatorische Anforderungen ruhig und geplant umzusetzen, statt unter Zeitdruck reagieren zu müssen.
Der entscheidende Unterschied liegt nicht im Einsatz von KI, sondern in der Art der Steuerung.
Fazit
Risikorelevante KI-Systeme sind nicht selten – sie sind im modernen Unternehmensalltag die Regel. Entscheidend ist nicht, sie zu vermeiden, sondern sie bewusst, transparent und strukturiert zu führen.
Dort, wo KI Entscheidungen beeinflusst, Prozesse steuert oder Daten bewertet, wird Governance zur Managementaufgabe. Unternehmen, die diesen Schritt frühzeitig gehen, sichern sich Handlungsspielraum – regulatorisch wie wirtschaftlich.
