EU AI Act Compliance: Von null Governance zur Audit-Reife

Über den Kunden

Diese Fallstudie illustriert einen systematischen Ansatz für KI-System-Inventar, Risikoklassifizierung und Remediation unter dem EU AI Act. Das Szenario zeigt, wie ein repräsentatives Engagement ablaufen würde — es wird kein Kundenergebnis behauptet. Illustratives Szenario, kein konkretes Kundenprojekt.

Größe: Repräsentativ: Industriehersteller mit 1.000–20.000 Mitarbeitern

Die Herausforderung

Eine verteidigungsfähige Position unter dem EU AI Act für KI-Systeme über die Werke hinweg erreichen — Inventar, Risikoklassifizierung und audit-bereite Dokumentation — bevor die Pflichten vom August 2026 greifen.

• Ein indikatives Portfolio: Dutzende KI-Systeme über die Werke verteilt — visuelle Qualitätsinspektion, Predictive Maintenance, Produktionsplanung, Arbeitssicherheits-Monitoring — ohne zentrales Inventar
• Ein System zum Arbeitssicherheits-Monitoring landet voraussichtlich im Hochrisiko-Bereich von Annex III, und die erforderliche Risikomanagement-Dokumentation fehlt
• Vision-Inspektionsmodelle werden von Linieningenieuren nachtrainiert — ohne Change-Control oder Logging der Art, wie Article 12 sie verlangt
• Ein Predictive-Maintenance-Anbieter kann die technische Dokumentation nicht vorlegen, die der EU AI Act von Anbietern verlangt
• Regelungen zur menschlichen Aufsicht (Article 14) existieren in der Praxis an der Linie, sind aber nirgendwo dokumentiert
• Der Vorstand will eine verteidigungsfähige Antwort vor dem Durchsetzungsdatum August 2026

Unsere Lösung

Ein repräsentatives Engagement würde durchgängig laufen — vom Systeminventar über technische Maßnahmen und Dokumentation bis zur laufenden Überwachung — dimensioniert für ein industrielles Werksportfolio.

Das Engagement würde mit einer vollständigen Erfassung und Risikoklassifizierung aller KI-Systeme beginnen, die erforderlichen technischen Maßnahmen (Bias-Tests, Erklärbarkeit, menschliche Aufsicht) sowie eine konforme Dokumentation für jedes Hochrisiko-System implementieren und ein KI-Governance-Office mit klaren Rollen, Prozessen und Audit-Trails etablieren.

Implementierungsphasen

• 3 WochenInventar & KlassifizierungVollständige Inventarisierung der KI-Systeme über alle Geschäftsbereiche hinweg. Risikoklassifizierung gemäß Annex III. Im modellierten Portfolio werden 12 Hochrisiko-Systeme priorisiert.
• 2 WochenGap-Assessment & RoadmapLogging und Change-Control für nachtrainierte Vision-Modelle, Erklärbarkeit dort, wo der EU AI Act sie verlangt, und dokumentierte Workflows menschlicher Aufsicht für die Linie.
• 5 WochenTechnische ComplianceTechnische Dokumentation gemäß Annex IV, ein KI-Risikomanagementsystem und eine Modellregistry mit automatischer Dokumentation.
• 3 WochenGovernance & Audit-ReadinessEin Mock-Audit mit externen Rechtsberatern sowie Schulung des KI-Governance-Teams zur laufenden Compliance.

MLflow (Model Registry) · SHAP/LIME (Erklärbarkeit) · Fairlearn (Bias-Tests) · Great Expectations (Datenqualität) · Evidently AI (Monitoring) · Confluence (Dokumentation) · ServiceNow (Governance) · Python · SQL

Ergebnisse & Wirkung

Illustratives Ergebnis: ein klassifiziertes Inventar, Remediation-Pläne pro System und eine Governance, der ein feindseliger Auditor folgen könnte — im Besitz des Hersteller-Teams. Es wird kein Kundenergebnis behauptet.

Services in einem repräsentativen Engagement

EU AI Act Compliance · Production Readiness Review · Technische Dokumentation · XAI-Implementierung · KI-Governance-Beratung

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