Volljurist und Compliance-Experte
January 6, 2026
5 Minuten
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Kleine Datensätze schließen KI-Act-Konformität nicht aus.
Kleine Datensätze schließen KI-Act-Konformität nicht aus.
Data Augmentation erhöht die Robustheit von Hochrisiko-KI.
Gute Dokumentation ist bei Small Data entscheidend für Compliance.
Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine revolutionäre KI für die medizinische Diagnostik seltener Krankheiten. Die Technologie ist bahnbrechend, das Team motiviert, und der Markt wartet darauf. Doch dann betritt der "Elefant im Raum" die Bühne: Der EU AI Act.
Der Gesetzestext fordert Trainingsdaten, die „relevant, repräsentativ, fehlerfrei und vollständig“ sind. Sie schauen auf Ihren Datensatz – er ist hochwertig, aber klein. Schlichtweg, weil es für Ihre Nische keine Millionen von Datenpunkten gibt. Bedeutet das das Aus für Ihre Innovation?
Absolut nicht.
Die Annahme, dass nur Tech-Giganten mit Milliarden von Datensätzen den EU AI Act erfüllen können, ist ein weitverbreiteter Irrglaube. Tatsächlich stehen viele spezialisierte KMUs und Startups vor genau diesem „Small Data“-Dilemma. Dieser Artikel zeigt Ihnen praktische Wege auf, wie Sie die strengen Anforderungen an Hochrisiko-KI-Systeme auch mit begrenzten Ressourcen meistern und Compliance nicht als Hürde, sondern als Qualitätsmerkmal nutzen.
Bevor wir in die Lösungen eintauchen, müssen wir verstehen, was der Gesetzgeber eigentlich will. Artikel 10 des AI Acts legt die Messlatte für Hochrisiko-KI-Systeme (High-Risk AI) hoch.
Der Kernkonflikt besteht darin, dass maschinelles Lernen traditionell auf der Statistik großer Zahlen beruht. Je mehr Daten, desto besser die Generalisierung. Der AI Act verlangt nun explizit Governance- und Managementverfahren für Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze. Dabei stehen drei Kriterien im Fokus, die bei kleinen Datensätzen schwer nachzuweisen sind:
Diese Grafik erklärt die drei zentralen Datenanforderungen des KI Acts, die Unternehmen bei Hochrisiko-KI beachten müssen – besonders wichtig für den Umgang mit kleinen Trainingsdatensätzen.
Wenn Sie hier keine saubere Strategie haben, riskieren Sie nicht nur Bußgelder, sondern auch technisch minderwertige Modelle (Overfitting). Doch wie lösen wir das?
Wenn Sie nicht mehr Daten sammeln können, müssen Sie klügere Datenstrategien anwenden. Die gute Nachricht: Der AI Act verbietet kleine Datensätze nicht. Er verlangt nur, dass Sie die damit verbundenen Risiken managen und dokumentieren. Hier sind die effektivsten Methoden, die Datenwissenschaft und Rechtssicherheit verbinden.
Data Augmentation ist oft der erste Schritt, um die AI-Datenqualität künstlich zu erhöhen, ohne neue Rohdaten zu sammeln.
Besonders in sensiblen Bereichen wie dem Finanzwesen oder der KI in der Medizintechnik sind echte Daten oft rar oder datenschutzrechtlich gesperrt (DSGVO).
Warum bei Null anfangen? Transfer Learning ist eine der mächtigsten Methoden für Unternehmen mit begrenzten eigenen Daten.
Dieses Flussdiagramm zeigt die praktischen, rechtlich-konformen Maßnahmen zur Datenstrategie für Hochrisiko-KI bei kleinen Datensätzen und betont wichtige Risikomanagementaspekte.
Wenn Ihre Datenbasis quantitativ schwach ist, muss Ihre Dokumentation qualitativ exzellent sein. Der Auditor wird fragen: „Woher wissen Sie, dass diese 500 Datensätze ausreichen?“
Ihre Antwort muss im technischen Dossier zu finden sein.
Kleine Datensätze neigen dazu, die Vorurteile ihrer Erheber stärker widerzuspiegeln. Führen Sie statistische Analysen durch, um Ungleichgewichte zu identifizieren. Dokumentieren Sie, dass Sie sich der Limitationen bewusst sind und menschliche Aufsicht (Human-in-the-Loop) nutzen, um Fehlentscheidungen der KI abzufangen. Dies ist oft ein entscheidender Faktor, um eine erfolgreiche Zertifizierung von Hochrisikosystemen zu erhalten.
Der AI Act verlangt für Hochrisiko-KI ein QMS. Integrieren Sie Ihre Datenstrategie tief in dieses System. Ein robustes QMS zeigt, dass Sie Prozesssicherheit haben, auch wenn die Datenlage schwierig ist. Wie kann KI beim Qualitätsmanagement und ISO 9001 Compliance helfen? Indem Prozesse automatisiert dokumentiert werden. Erfahren Sie mehr über die Synergien zwischen EU AI Act und QMS.
Wenn Sie mit wenigen Daten starten, ist das Verhalten der KI im Feld ("in the wild") umso wichtiger. Implementieren Sie ein striktes Monitoring-System, das Abweichungen (Drift) sofort meldet. Dies erlaubt Ihnen, das Modell iterativ zu verbessern und neue, echte Daten aus dem Betrieb in das Training zurückzuführen.
Der Weg zur Compliance bei Datenknappheit ist kein Hexenwerk, sondern eine Frage der Struktur. Nutzen Sie diese Checkliste als ersten Anhaltspunkt:
Falls Sie unsicher sind, ob Ihr System überhaupt in die Hochrisiko-Kategorie fällt, lohnt sich oft ein zweiter Blick auf die AI Act Anforderungen (KRITIS) und eine saubere Klassifizierung. Manchmal hilft auch eine Neuklassifizierung des KI-Systems, um den Compliance-Aufwand realistisch einzuschätzen.
Diese Checkliste fasst die wichtigsten Compliance-Schritte für den Umgang mit kleinen Trainingsdatensätzen im Hochrisiko-KI Kontext übersichtlich zusammen und dient als praktischer Leitfaden zur Einhaltung des KI Acts.
Datenknappheit ist eine technische Herausforderung, aber kein regulatorisches Stoppschild. Mit den richtigen Strategien – von Data Augmentation bis hin zu rigorosem Monitoring – können Sie innovative KI-Lösungen bauen, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch rechtssicher sind.
Der Schlüssel liegt darin, Compliance nicht erst am Ende des Projekts zu betrachten ("Compliance by Design"). Wenn Sie tiefer in die Prozesse der Konformitätsbewertung einsteigen möchten oder Unterstützung bei der Automatisierung dieser komplexen Anforderungen suchen, stehen wir Ihnen als Wissenspartner zur Seite.
Die Zukunft gehört nicht nur denen mit den meisten Daten, sondern denen, die am intelligentesten und verantwortungsvollsten mit ihnen umgehen.
Nein, der AI Act schreibt keine Mindestgröße vor. Er schreibt Qualität und Governance vor. Wenn Sie nachweisen können, dass Ihr kleiner Datensatz für den spezifischen Zweck angemessen und sicher ist, handeln Sie konform.
Ja, sie werden vom Gesetzgeber zunehmend als valide Methode zur Verbesserung der Repräsentativität und zum Schutz der Privatsphäre anerkannt, solange ihre Erzeugung validiert ist.
Der AI Act fordert keine Perfektion, sondern Risikomanagement. Sie müssen den Bias identifizieren, dokumentieren und Maßnahmen ergreifen (z.B. Nutzungseinschränkungen der KI oder Warnhinweise), um Schaden abzuwenden.
Manuelle Dokumentation in Excel ist bei der Komplexität des AI Acts kaum noch handhabbar. Automatisierte Tools sind hier der Standardweg.
Als Jurist mit langjähriger Erfahrung als Anwalt für Datenschutz und IT-Recht kennt Niklas die Antwort auf so gut wie jede Frage im Bereich der digitalen Compliance. Er war in der Vergangenheit unter anderem für Taylor Wessing und Amazon tätig. Als Gründer und Geschäftsführer von SECJUR, lässt Niklas sein Wissen vor allem in die Produktentwicklung unserer Compliance-Automatisierungsplattform einfließen.
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