MISSION KI Qualitätsstandard
für Niedrigrisiko-KI
Ein klarer Rahmen für KI-Qualität
Der EU AI Act reguliert Hochrisiko-KI – doch viele KI-Anwendungen liegen unterhalb dieser Schwelle. Trotzdem erwarten Kunden, Partner und Investoren belastbare Nachweise zu Qualität, Sicherheit und Fairness.
Um die Wettbewerbsfähigkeit deutscher KI-Entwicklung und -Anwendung zu stärken, hat MISSION KI gemeinsam mit führenden Akteuren aus Forschung, Normung und Prüfwesen einen Qualitätsstandard entwickelt, der KI-Qualität systematisch messbar und nachweisbar macht. Das Verfahren ermöglicht Unternehmen, Qualitätsversprechen strukturiert zu belegen – für schnellere Vertrauensbildung bei Kunden und Investoren, effizientere Beschaffung und gezielte Vorbereitung auf regulatorische Anforderungen wie den EU AI Act.
Dokumente zum Download
Der Standard
Der Standard übersetzt zentrale Prinzipien vertrauenswürdiger KI – wie Transparenz, Nicht-Diskriminierung und Verlässlichkeit – in sechs konkrete Qualitätsdimensionen, die systematisch in prüfbare Kriterien und messbare Anforderungen überführt werden. So entsteht ein nachvollziehbarer Bewertungsrahmen dafür, wie gut ein KI-System Qualitätsanforderungen erfüllt.
Das Dokument beschreibt das vollständige Prüfverfahren – von der Anwendungsfallbeschreibung über die Schutzbedarfsanalyse bis zur Gesamtbewertung – und liefert direkt anwendbare Vorlagen für die Durchführung. Es richtet sich an KI-Anbieter, Betreiber und Beschaffungsstellen und dient sowohl als Grundlage für Selbstprüfungen als auch als Referenz für externe Validierungen.
Qualitätsstandard
Gesamtdokument
Alle Kapitel und Anhänge in einer Datei
Download (PDF)
Qualitätsstandard
Einzeldokumente
Alle Anhänge als eigenständige, nutzbare Templates für den Prüfprozess
Download (.zip Datei)
Qualitätsstandard auf GitHub
Das Prüfverfahren
Struktur und Ablauf der Qualitätsbewertung
KI-Qualität zu bewerten ist anspruchsvoll: Welche Aspekte zählen, wie werden sie gemessen und wann gilt ein Ergebnis als belastbar? Das Prüfverfahren beantwortet diese Fragen mit einer wissenschaftlich fundierten Methodik.
Es kombiniert etablierte Ansätze (VDE SPEC 90012, Fraunhofer IAIS Prüfkatalog, Joint Specification for Trustworthy AI Systems) zu einem integrierten Prüfrahmen. Die Übersicht zeigt, wie das Verfahren von der Definition des KI-Systems zur finalen Prüfaussage führt.
1. Anwendungsfallbeschreibung
Das KI-System wird präzise beschrieben: Welchen Zweck erfüllt es? In welchem Kontext wird es eingesetzt? Welche technischen Komponenten gehören dazu, welche nicht? Konkret: Einsatzkontext, Grenzen des Eingabebereichs, Ausgabeformat, Betriebsart (lokal/Cloud).
Diese Beschreibung definiert, worauf sich die gesamte Prüfung bezieht – und stellt sicher, dass die Qualitätsaussage eindeutig an einen definierten Einsatzbereich gebunden ist.
2. Schutzbedarfsanalyse
Nicht jedes Qualitätskriterium ist für jedes KI-System gleich wichtig. Die Schutzbedarfsanalyse bewertet: Welche konkreten Schäden könnten entstehen, wenn Anforderungen nicht erfüllt werden? (z.B. Gesundheitsrisiken, Diskriminierung, Datenschutzverletzungen).
Das Ergebnis: Jedes Kriterium wird eingestuft als gering, moderat, hoch – oder als nicht anwendbar. So wird klar: Wo muss besonders gründlich geprüft werden, wo reichen Basisanforderungen?
3. Einstufung entlang der Prüfanforderungen
Welche Qualitätsmaßnahmen hat das Unternehmen tatsächlich umgesetzt? Die Bewertung folgt der VCIO-Systematik, einer vierstufigen Hierarchie von oben (abstrakt) nach unten (konkret messbar):
Qualitätsdimensionen (z.B. "Verlässlichkeit", "Transparenz")
Kriterien (z.B. "Leistungsfähigkeit und Robustheit")
Indikatoren (konkrete Handlungen: Analysen, Maßnahmen, Bewertungen)
Observablen (messbare Nachweise mit Bewertung)
Die Einstufung: Für jeden relevanten Indikator wird ermittelt, welche Observablen-Stufe das KI-System erfüllt:
A = best practice
B = fortgeschritten
C = einfach
D = nicht erfüllt.
Dabei gilt: Je höher der Schutzbedarf aus Schritt 2, desto höher die Anforderungen. Die gewählte Einstufung muss durch Nachweise belegt werden – das erfolgt in Schritt 4.
4. Bereitstellen von Evidenzen
Die gewählten Einstufungen müssen systematisch belegt werden. Je nach Schutzbedarf bestehen unterschiedliche Anforderungen:
Stufe C (gering): Basisdokumentation + Testergebnisse
Stufe B (moderat): Ausführliche Dokumentation + Tests mit Metadaten (z.B. Datensatz-Versionen, Konfigurationen)
Stufe A (hoch): Reproduzierbare Tests + Audit-Trail + vollständige Nachvollziehbarkeit
Mögliche Nachweise: Risikoanalysen, Testprotokolle, Prozessbeschreibungen, bestehende Zertifizierungen (ISO 27001, DSGVO).
5. Validierung der Evidenzen
Die Einstufungen und Nachweise werden systematisch überprüft. Die Anforderungen an die prüfenden Personen steigen mit dem Schutzbedarf:
Gering: Selbstvalidierung durch das verantwortliche Team
Moderat: Prüfung durch unbeteiligte interne Expert:innen
Hoch: Validierung nach Vier-Augen-Prinzip durch interne, hierarchisch unabhängige Prüfende
Optional: Externe Prüfstellen können eingebunden werden.
Ziel: Sicherstellen, dass die dokumentierten Maßnahmen tatsächlich vorhanden und plausibel sind.
6. Gesamtbewertung
Wurden die Anforderungen erfüllt? Die erreichten Qualitätsstufen werden pro Kriterium zusammengefasst und dem ermittelten Schutzbedarf gegenübergestellt.
Die Regel:
Hoher Schutzbedarf → mindestens Stufe A erforderlich
Moderater Schutzbedarf → mindestens Stufe B erforderlich
Geringer Schutzbedarf → mindestens Stufe C erforderlich
Bestanden? Ja, wenn alle relevanten Kriterien das Mindestniveau erreichen. Übererfüllungen werden dokumentiert.
7. Ergebnisdokumentation
Der Prüfbericht fasst zusammen:
Systeminfo: Anwendungskontext, Komponenten, Datennutzung
Schutzbedarfe: Welche Kriterien waren kritisch, welche nicht anwendbar?
Qualitätsstufen: Erreichte Stufen vs. geforderte Stufen pro Kriterium
Maßnahmen & Tests: Welche Qualitätsvorkehrungen wurden getroffen?
Validierung: Welcher Prüfungsgrad wurde durchgeführt?
Erklärung: Welche Kriterien erfüllt / nicht erfüllt / übertroffen wurden
Der Bericht folgt einer Standardvorlage und wird von den Verantwortlichen unterzeichnet, mit formaler Richtigkeitserklärung.
8. Überwachen der Gültigkeit
Die Prüfung ist zeitpunktbezogen: Die Qualitätsaussage gilt nur für die geprüfte System-Version.
Die Gültigkeit endet bei:
Änderung des Anwendungszwecks
Signifikanten technischen Änderungen (Software/Hardware)
Externen Veränderungen (z.B. Concept Drift, Data Drift: Eingabedaten verändern sich)
Gültigkeit bleibt bei: Organisatorischen Anpassungen (z.B. neue Verantwortlichkeiten), Hardware-Updates ohne funktionale Auswirkung.
Ziel: Durch regelmäßiges Monitoring sicherstellen, dass die Qualitätsaussage aktuell bleibt.
Praktische Umsetzung
Effizient prüfen mit dem MISSION KI Prüfportal
Zum MISSION KI Prüfportal (Beta)
Ihr zentrales Werkzeug für die Qualitätsbewertung: Das Prüfportal steht ab sofort in einer Beta-Version zur Verfügung und bildet das Prüfverfahren digital ab. Geführte Prozesse und integrierte Hilfestellungen erleichtern die Selbstprüfung für Unternehmen und machen sie effizienter.
Leitfaden mit Praxisbeispiel
Der Leitfaden ergänzt das Prüfverfahren im Qualitätsstandard um praktische Hinweise und zeigt anhand eines beispielhaften KI-Systems, wie die einzelnen Prüfschritte in der Anwendung aussehen: von der Anwendungsfallbeschreibung über die Schutzbedarfsanalyse bis zur validierten Evidenz.
Toolbox für technische Tests
Kuratierte Sammlung erprobter Prüfmethoden für Bias-Erkennung, Robustheitstests, Performance-Messung und mehr. Jede Methode ist direkt den Qualitätsdimensionen zugeordnet und mit konkreten Anleitungen versehen. Durchsuchbar nach Systemtyp und Anwendungsbereich.
Strategischer Nutzen
Qualität als Wettbewerbsvorteil
In einem zunehmend regulierten KI-Markt zahlen sich strukturierte Qualitätsnachweise mehrfach aus: durch Marktdifferenzierung, höhere Akzeptanz bei Kunden und Investoren sowie reduzierte Compliance-Risiken. Der MISSION KI Qualitätsstandard wurde so entwickelt, dass diese Vorteile mit angemessenem Aufwand realisierbar sind. Sechs Leitprinzipien gewährleisten das Gleichgewicht zwischen Belastbarkeit der Prüfergebnisse und Effizienz der Durchführung:
Freiwilligkeit
Die Anwendung des Standards ist nicht verpflichtend, sondern wirtschaftlich motiviert. Der EU AI Act reguliert primär Hochrisiko-KI – für die meisten anderen KI-Anwendungen gibt es keine vergleichbaren Qualitätsanforderungen. Doch Kunden, Investoren und Partner erwarten zunehmend belastbare Nachweise zu Qualität, Sicherheit und Fairness. Der Standard ermöglicht es Ihnen, proaktiv Vertrauen aufzubauen und sich durch nachweisbare Qualität zu differenzieren – besonders wertvoll in Ausschreibungen und bei Investoren-Pitches.
Praxisorientierung & Effizienz
Der Standard wurde gezielt für die Anwendung in Unternehmen mit begrenzten Prüfressourcen entwickelt, insbesondere Start-ups und KMU. Die anwendungsfallspezifische Schutzbedarfsanalyse fokussiert den Prüfaufwand auf tatsächlich kritische Bereiche. Das digitale Prüfportal automatisiert Routineschritte und bietet kontextbezogene Hilfestellungen. So entsteht ein strukturierter Qualitätsnachweis mit angemessenem Aufwand. Gleichzeitig basiert der Standard auf etablierten Ansätzen wie VDE SPEC 90012 und dem Fraunhofer IAIS Prüfkatalog.
Anschlussfähigkeit
Der Standard wurde bewusst kompatibel zu zentralen Regularien und Normen entwickelt. Die sechs Qualitätsdimensionen basieren auf den EU-Ethikleitlinien für vertrauenswürdige KI und sind mit den Hochrisiko-Anforderungen des EU AI Act harmonisiert. Prozesse und Dokumentationen, die im Rahmen der Prüfung entstehen – etwa zur Schutzbedarfsanalyse, Datenqualität, Robustheit oder menschlicher Aufsicht – unterstützen Sie bei der Vorbereitung auf regulatorische Anforderungen. Bestehende Nachweise aus ISO 27001, DSGVO-Compliance oder anderen Standards werden anerkannt und können integriert werden.
Belastbarkeit
Ein belastbarer Qualitätsnachweis erfordert objektive Kriterien und nachvollziehbare Verfahren. Der Standard nutzt ein vierstufiges Bewertungssystem, das für jeden Qualitätsaspekt klare Anforderungen definiert – von Mindeststandard bis Best Practice. Technische Tests werden mit reproduzierbaren Parametern dokumentiert, sodass Ergebnisse überprüfbar bleiben. Die Prüftiefe lässt sich skalieren: von der Selbstprüfung über interne Validierung nach dem Vier-Augen-Prinzip bis zur optionalen Einbindung externer Prüfstellen. Der Prüfbericht dokumentiert transparent, welche Qualitätsmaßnahmen in welchem Umfang umgesetzt wurden.
Vergleichbarkeit
Der Standard schafft Vergleichbarkeit durch einheitliche Bewertungskriterien. Alle Prüfungen folgen derselben Systematik: Sechs Qualitätsdimensionen werden in konkrete Kriterien und messbare Anforderungen übersetzt. Die Schutzbedarfsanalyse sorgt dafür, dass unterschiedliche Einsatzkontexte berücksichtigt werden – dennoch bleibt die Bewertungslogik vergleichbar. Für Beschaffungsstellen, Kunden und Investoren bedeutet das: KI-Angebote lassen sich strukturiert bewerten und gegenüberstellen – unabhängig von Branche, Anbieter oder Systemtyp.
Zugänglichkeit
Der Standard wurde bewusst niedrigschwellig konzipiert, um Start-ups und KMU den Einstieg in systematisches KI-Qualitätsmanagement zu erleichtern. Das Prüfportal führt Schritt für Schritt durch den Bewertungsprozess, integrierte Vorlagen reduzieren den Dokumentationsaufwand, und die Prüfmethodensammlung bietet direkt anwendbare Verfahren mit konkreten Anleitungen. Prüfergebnisse werden in verständlicher Form kommuniziert – für interne Governance ebenso wie für Kunden, Partner und Investoren. So wird professionelles Qualitätsmanagement auch ohne dedizierte Compliance-Abteilung möglich.
News zu vertrauenswürdiger KI:
Pilotierung des Prüfverfahrens
Sektorenübergreifende Anwendbarkeit
Der MISSION KI Qualitätsstandard wurde während seiner Entwicklung in fünf realen KI-Systemen aus Mobilität, Medizintechnik, Agrartechnik, Industrie und Finanzsektor erprobt. Die Pilotpartner prüften Verständlichkeit, Umsetzbarkeit und Effizienz des Verfahrens. Ihr Feedback führte zu klareren Prüfschritten, präziseren Anforderungen und einem stimmigeren Zusammenspiel von Schutzbedarfsanalyse, Kriterien und Evidenzen. So entstand ein praxisnah geschärfter Standard, der branchenübergreifend funktioniert und reale Entwicklungs- und Betriebsbedingungen abbildet.
BeIntelli
Geprüfte Anwendung
Ein KI-System unterstützt automatisierte Busse, indem es relevante Ampeln erkennt, deren Zustand bewertet und die Entscheidung „Halten oder Weiterfahren“ vorbereitet – ein sicherheitskritischer Bestandteil im urbanen Verkehr.
Nutzen für BeIntelli
Die strukturierte Prüfung zeigte, wie Qualitätsanforderungen – insbesondere Transparenz, Nachvollziehbarkeit und menschliche Aufsicht – praxisnah in technologische Entwicklungsprozesse integrierbar sind.
Insbesondere sicherheitskritische Abläufe wurden klarer dokumentierbar.
Beitrag zum Standard
Der Use Case trug zur Präzisierung von Kriterien und Prüfschritten bei sicherheitsrelevanten Anwendungen bei – vor allem in den Dimensionen Transparenz, Verlässlichkeit und menschliche Aufsicht.
CLAAS
Geprüfte Anwendung
Eine KI liest und bucht Lieferscheine im Wareneingang automatisch, ein zentraler Prozess für stabile Abläufe und fehlerfreie Buchungen in der Produktion.
Nutzen für CLAAS
Die Erprobung diente der
– Vorbereitung auf kommende Anforderungen des EU AI Act,
– transparenten Dokumentation gegenüber Betriebsrat und Compliance,
– systematischen Validierung der eingesetzten KI-Modelle.
Der Standard half zudem, bestehende Kontrollmechanismen sichtbar zu machen und interne Governance zu stärken.
Beitrag zum Standard
Der Use Case schärfte besonders die Dimension Menschliche Aufsicht & Kontrolle und half, Nachweisformate konsistenter zu definieren.
enamentis
Geprüfte Anwendung
Cir.Log® erkennt und dokumentiert OP-Instrumente per KI-basierter Bildanalyse, ein sicherheitsrelevanter Schritt in der OP-Vorbereitung und im Set-Management.
Nutzen für enamentis
Die Prüfung half, die Robustheit der Erkennungsverfahren, Datenqualität und Dokumentationsprozesse systematisch zu bewerten. Besonders wertvoll: Die strukturierte Ableitung von Anforderungen an Transparenz, Verlässlichkeit und KI-spezifische Cybersicherheit.
Beitrag zum Standard
Der Use Case lieferte wesentliche Impulse für die Präzisierung von Kriterien in medizinnahen Anwendungen – insbesondere bei Evidenzen zu Datenqualität und Robustheit.
KfW
Geprüfte Anwendung
Die KI-Applikation KARINA analysiert Nachrichten und Marktinformationen, um potenzielle Kreditrisiken frühzeitig zu erkennen – ein zentraler Baustein für datengetriebene Entscheidungen der Bank.
Nutzen für die KfW
Die Teilnahme half,
– Transparenz und Verlässlichkeit systematisch zu überprüfen,
– Rollenverteilungen zwischen Mensch & KI klar zu dokumentieren,
– interne Qualitätsmaßnahmen mit zukünftigen Zertifizierungsanforderungen zu benchmarken.
Beitrag zum Standard
Der Use Case gab konkrete Hinweise zur Schärfung der Kriterien für Textanalyse-Systeme – insbesondere zu Transparenz, Erklärbarkeit und Verlässlichkeit.
ZEISS
Geprüfte Anwendung
Ein KI-System prognostiziert tägliche Bestellvolumina zur Optimierung von Produktionsplanung und Kapazitäten. Verlässlichkeit und Schutz proprietärer Daten sind dabei entscheidend.
Nutzen für ZEISS
Die Validierung half bei:
– Identifikation blinder Flecken,
– Weiterentwicklung bestehender Qualitätsprozesse,
– Bewertung der Cybersicherheit rund um sensible Daten.
Beitrag zum Standard
ZEISS lieferte wichtige Impulse zur Konkretisierung von Anforderungen an Prognosemodelle und KI-spezifische Cybersicherheit.
Häufige Fragen
Für wen ist der Standard gedacht?
Der MISSION KI Qualitätsstandard richtet sich in erster Linie an Anbieter von KI- Systemen, insbesondere an Start-ups sowie kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die die Qualität und Vertrauenswürdigkeit ihrer KI-Anwendungen nachweisen und systematisch verbessern wollen. Der Standard bietet ein strukturiertes Vorgehen zur internen Bewertung, Dokumentation und externen Kommunikation von Qualitätsmaßnahmen.
Er unterstützt KI-Anbieter dabei,
Prozesse und Verantwortlichkeiten im Umgang mit KI zu systematisieren,
Transparenz gegenüber Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden zu schaffen,
und sich frühzeitig auf künftige regulatorische Anforderungen vorzubereiten.
So hilft der MISSION KI Qualitätsstandard insbesondere innovativen Unternehmen, Vertrauen aufzubauen, Risiken zu reduzieren und Qualität als Wettbewerbsvorteil zu etablieren.
Können auch andere Akteure vom Standard profitieren?
Ja. Neben KI-Anbietern profitieren auch Kunden, Investoren, Aufsichtsbehörden und öffentliche Auftraggeber von der Anwendung des Standards. Einheitliche Bewertungskriterien schaffen Vergleichbarkeit, fördern Vertrauen und erleichtern fundierte Entscheidungen in Beschaffungs-, Investitions- und Bewertungsprozessen. Für Auftraggeber und Partnerunternehmen bietet der Standard eine objektive Grundlage, um die Qualität und Verlässlichkeit von KI-Systemen einzuschätzen. Investoren wiederum erhalten größere Transparenz über das Reifegrad- und Risikomanagement eines Unternehmens.
Damit trägt der MISSION KI Qualitätsstandard nicht nur zur Qualitätssicherung einzelner Systeme bei, sondern stärkt auch Vertrauen, Markttransparenz und Verantwortungsbewusstsein im gesamten KI-Ökosystem.
Ist die Anwendung des MISSION KI Standards verpflichtend?
Nein. Der MISSION KI Qualitätsstandard ist freiwillig anwendbar. Sein Nutzen liegt darin, Vertrauen zu schaffen, Risiken zu reduzieren und sich frühzeitig auf regulatorische Anforderungen vorzubereiten – insbesondere im Hinblick auf den AI Act und künftige Zertifizierungsrahmen.
Wie führe ich eine Prüfung nach dem MISSION KI Qualitätsstandard durch?
Der MISSION KI Qualitätsstandard beschreibt ein vollständiges Prüfverfahren und stellt alle erforderlichen Vorlagen zur Verfügung – darunter Anwendungsfallbeschreibung, Schutzbedarfsanalyse, Prüfkatalog, Prüfmethodensammlung und Prüfberichtsvorlage. Organisationen können die Prüfung anhand dieser Dokumente selbstständig durchführen.
Ergänzend steht das MISSION KI Prüfportal zur Verfügung, das die Anwendung erleichtert. Das Portal digitalisiert das Prüfverfahren und führt Schritt für Schritt durch den gesamten Prozess.
Kann die Prüfung von Organisationen selbstständig durchgeführt werden?
Ja. Der Standard dient Organisationen als Grundlage für Selbstprüfungen ihrer KI-Systeme und kann optional durch eine Validierung externer Prüfstellen ergänzt werden.
Welcher zeitliche Aufwand ist für die Durchführung einer Prüfung zu kalkulieren?
Der zeitliche Aufwand für eine Prüfung liegt typischerweise zwischen vier und acht Arbeitstagen. Die konkrete Dauer hängt von mehreren Faktoren ab:
Vorhandene Dokumentation: Organisationen mit etablierten Qualitätsmanagement-Prozessen und bestehender technischer Dokumentation können auf vorhandene Unterlagen zurückgreifen und reduzieren damit den Aufwand erheblich.
Systemkomplexität: Art und Umfang des KI-Systems sowie die Anzahl der relevanten Qualitätsdimensionen beeinflussen die Prüfdauer.
Verfügbare Evidenzen: Bereits durchgeführte Tests, vorhandene Metriken und bestehende Risikoanalysen beschleunigen den Prozess.
Teamverfügbarkeit: Die zeitnahe Verfügbarkeit der relevanten Ansprechpartner und Experten aus Entwicklung und Betrieb wirkt sich direkt auf die Durchlaufzeit aus.
Bei gut vorbereiteten Organisationen mit strukturierten Prozessen tendiert der Aufwand zum unteren Ende der Spanne, während Erstprüfungen ohne etablierte Dokumentationsstrukturen entsprechend mehr Zeit erfordern.
Welche Unterlagen und Belege werden für die Prüfung benötigt?
Für die Prüfung benötigt man:
das Prüfverfahrensdokument zum MISSION KI Qualitätsstandard mit den enthaltenen Erläuterungen und Anhängen
Bestandsdokumentationen Ihres KI-Systems, sowie ggf. ergänzend Ihrer IT-Landschaft
Zugriff auf Daten, Prozesse und Tests
Wie werden meine Daten im MISSION KI Prüfportal geschützt?
Das MISSION KI Prüfportal wurde so konzipiert, dass die Abfrage sensitiver Daten vermieden wird. Die technische Prüfung Ihres KI-Systems findet in Ihrer eigenen Systemumgebung statt. Dokumentierte Evidenzen und Prüfergebnisse verbleiben unter Ihrer Kontrolle und sind nur durch Prozessbeteiligte einsehbar. Das Portal dient als strukturierendes Werkzeug und speichert nur die für die Prüfungsdurchführung notwendigen Daten.
Wer hat Zugriff auf meine Daten während der Prüfung?
Bei einer Selbstprüfung haben ausschließlich die von Ihrer Organisation benannten und berechtigten Personen Zugriff auf die Prüfdaten. Je nach gewählter Prüftiefe können dies Personen aus dem verantwortlichen Team, unabhängige interne Prüfer oder – bei freiwilliger externer Validierung – akkreditierte Prüfstellen sein. Die Zugriffsrechte werden von Ihrer Organisation selbst gesteuert und dokumentiert.
Wie hängt der KI-Qualitätsstandard mit weiteren Regularien und Standards zusammen?
Der MISSION KI Qualitätsstandard ist eng mit weiteren Regularien und Standards verknüpft. Er dient als praxisorientierte Ergänzung und Konkretisierung zu bestehenden gesetzlichen Vorgaben, internationalen Normen und Prüfkriterienkatalogen, wie beispielsweise dem EU AI Act, dem Fraunhofer KI-Prüfkatalog, der VDE Spec 90012 oder Standards des ISO/IEC JTC 1/SC 42. Der Standard bietet eine Orientierungshilfe für Unternehmen, um die Einhaltung regulatorischer Anforderungen zu erleichtern. Gleichzeitig stellt er sicher, dass die KI-Systeme in Übereinstimmung mit globalen Best Practices und ethischen Prinzipien entwickelt und betrieben werden. Durch die Kompatibilität mit anderen Regularien (z.B. DSGVO oder MDR) und Standards unterstützt der KI-Qualitätsstandard Unternehmen dabei, ihre Prozesse zu harmonisieren und eine konsistente und vertrauenswürdige Implementierung von KI-Technologien zu gewährleisten.
Was bedeutet "anschlussfähig an die KI-Verordnung"?
"Anschlussfähig an die KI-Verordnung" bedeutet, dass der Standard mit der europäischen KI-Verordnungen kompatibel ist. Obwohl der Standard tiefer ins Detail geht als die abstrakten regulatorischen Anforderungen, macht er dennoch Vorgaben, die sich inhaltlich auf den Gesetzestext beziehen. Weiterhin stehen die Vorgaben des Qualitätsstandards nicht im Widerspruch zur KI-Verordnung. Unternehmen können sich daher am Standard orientieren, um daran anknüpfend ein effektives KI-Compliance-Management aufzubauen. Gleichzeitig ist es aufgrund der Kompatibilität möglich, bei Erfüllung der gesetzlichen Anforderungen oder etablierter Standards auch von einem einfacheren Erreichen des Qualitätsstandards auszugehen. Auch über die KI-Verordnung bspw. bei der sektoralen Regulierung wird in der Entwicklung des Standards auf die Anschlussfähigkeit geachtet.
