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EU AI Act: QMS richtig aufbauen und zertifizieren

EU AI Act: QMS richtig aufbauen und zertifizieren

Niklas Hanitsch

Volljurist und Compliance-Experte

December 16, 2025

5 Minuten

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.

Key Takeaways

Ein KI-QMS nach EU AI Act geht weit über ISO 9001 hinaus und fokussiert sich auf Sicherheit, Transparenz und Risikominimierung.

Hochrisiko-KI-Systeme benötigen klare Verantwortlichkeiten, strukturierte Prozesse und eine lückenlose technische Dokumentation.

Datenqualität, Bias-Kontrolle und kontinuierliches Risikomanagement sind zentrale Pflichtbausteine eines konformen KI-QMS.

Ein gut implementiertes KI-QMS stärkt nicht nur die Compliance, sondern auch Vertrauen, Produktqualität und Marktakzeptanz.

Der EU AI Act ist da, und mit ihm eine entscheidende Anforderung für alle Anbieter von Hochrisiko-KI-Systemen: die Implementierung eines robusten Qualitätsmanagementsystems (QMS). Sie fragen sich vielleicht: „Wir haben doch schon eine ISO 9001-Zertifizierung, das reicht doch, oder?“

Die kurze Antwort: Leider nein.

Während ein bestehendes QMS eine hervorragende Grundlage ist, stellt der AI Act spezifische, auf den Lebenszyklus von KI-Systemen zugeschnittene Anforderungen, die weit über den Standard hinausgehen. Dieser Leitfaden ist kein trockener Gesetzestext. Er ist Ihr praktischer Fahrplan, der die rechtlichen Vorgaben aus Artikel 17 des AI Acts in konkrete, umsetzbare Schritte für Ihr Unternehmen übersetzt. Wir zeigen Ihnen, wie Sie ein QMS aufbauen, das nicht nur konform ist, sondern zu einem echten strategischen Vorteil wird.

Das QMS im AI Act: Mehr als nur ein ISO-Zertifikat

Stellen Sie sich ein klassisches QMS wie das Fundament eines Hauses vor. Es sorgt für stabile, wiederholbare Prozesse in Ihrem Unternehmen. Ein QMS nach dem AI Act ist dieses Fundament plus die gesamte intelligente Haustechnik: Sensoren, die kontinuierlich Daten sammeln (Monitoring), ein zentrales Steuerungssystem, das Risiken in Echtzeit bewertet, und Sicherheitsmechanismen, die speziell auf die Dynamik und die potenziellen Gefahren von KI ausgelegt sind.

Der Hauptunterschied liegt im Fokus: Während ISO 9001 auf die allgemeine Qualität von Produkten und Dienstleistungen abzielt, konzentriert sich das QMS des AI Acts auf die Sicherheit, Transparenz und Zuverlässigkeit des KI-Systems während seines gesamten Lebenszyklus – von der ersten Daten-Annotation bis zur Abschaltung des Systems.

Viele Unternehmen glauben, ihre bestehenden ISO 9001-Prozesse seien ausreichend. Doch die Realität ist komplexer. Die folgende Tabelle verdeutlicht die entscheidenden Unterschiede.

Diese Tabelle zeigt die Schlüsselunterschiede zwischen einem generischen ISO 9001 QMS und dem speziell für Hochrisiko-KI-Systeme im EU AI Act geforderten QMS. Ein Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend für die korrekte Umsetzung und Zertifizierung.

Die 8 Säulen eines konformen KI-QMS: Ihr Bauplan nach Artikel 17

Artikel 17 des AI Acts beschreibt die Mindestanforderungen an ein QMS. Anstatt Sie mit Paragrafen zu langweilen, haben wir diese in acht praxisnahe Säulen übersetzt, die Ihnen als Bauplan dienen.

Stellen wir uns zur Veranschaulichung ein fiktives Hochrisiko-KI-System vor: ein Recruiting-Tool namens „TalentMatch“, das Bewerbungen automatisch analysiert und eine Vorauswahl für HR-Manager trifft.

Dieser Flowchart illustriert die acht zentralen Anforderungen des AI Act QMS gemäß Artikel 17 und zeigt deren Zusammenhänge. Er dient als Schritt-für-Schritt Leitfaden für den Aufbau eines konformen Qualitätsmanagementsystems.

Säule 1: Strategie und Verantwortlichkeiten

  • Was es ist: Eine klare Strategie zur Einhaltung der Vorschriften sowie die eindeutige Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten.
  • So setzen Sie es um (Beispiel TalentMatch): Definieren Sie einen „AI Compliance Officer“. Erstellen Sie eine Richtlinie, die festlegt, wie TalentMatch die AI-Act-Anforderungen erfüllt. Legen Sie fest, wer für Daten, Modellentwicklung und Monitoring zuständig ist.
  • Häufiger Fehler: Compliance als reines IT-Thema sehen. Es muss von der Geschäftsführung getragen und im gesamten Unternehmen verankert werden.

Säule 2: Design- und Entwicklungsprozess

  • Was es ist: Ein kontrollierter und dokumentierter Prozess für den gesamten Lebenszyklus des KI-Systems.
  • So setzen Sie es um (Beispiel TalentMatch): Implementieren Sie ein Phasenmodell (z. B. Konzeption, Entwicklung, Test, Freigabe, Wartung). Jeder Schritt muss dokumentiert und nachvollziehbar sein.

Säule 3: Technische Dokumentation und Aufzeichnungen

  • Was es ist: Die systematische Führung aller relevanten Aufzeichnungen, die zur Bewertung der Konformität des KI-Systems erforderlich sind.
  • So setzen Sie es um (Beispiel TalentMatch): Führen Sie eine zentrale technische Akte, die alles enthält: von der Beschreibung der Algorithmen und Trainingsdaten bis hin zu den Ergebnissen von Validierungstests und Risikobewertungen.

Säule 4: Ressourcenmanagement

  • Was es ist: Sicherstellung, dass alle beteiligten Personen qualifiziert sind und ausreichende Ressourcen zur Verfügung stehen. Dies schließt auch die menschliche Aufsicht (Human Oversight) ein.
  • So setzen Sie es um (Beispiel TalentMatch): Schulen Sie Ihre Entwickler und HR-Manager regelmäßig im Umgang mit dem Tool und in den Grundlagen des AI Acts. Definieren Sie klare Prozesse, wie ein Mensch die Entscheidungen der KI überprüfen und korrigieren kann.

Säule 5: Kontinuierliches Risikomanagement (gemäß Art. 9)

  • Was es ist: Ein fortlaufender Prozess zur Identifizierung, Bewertung und Minderung von Risiken, die vom KI-System ausgehen könnten.
  • So setzen Sie es um (Beispiel TalentMatch): Führen Sie eine Risikoanalyse durch: Was passiert, wenn das System versehentlich Kandidaten aufgrund ihres Geschlechts oder ihrer Herkunft diskriminiert? Entwickeln Sie Maßnahmen zur Minderung (z. B. Bias-Detection-Tools) und überwachen Sie deren Wirksamkeit kontinuierlich.

Säule 6: Data Governance und Management

  • Was es ist: Prozesse, die sicherstellen, dass die zum Trainieren, Validieren und Testen verwendeten Daten relevant, repräsentativ und frei von Fehlern und Verzerrungen (Bias) sind.
  • So setzen Sie es um (Beispiel TalentMatch): Dokumentieren Sie die Herkunft und Zusammensetzung Ihrer Trainingsdatensätze. Implementieren Sie Verfahren, um eine hohe AI-Datenqualität sicherzustellen und potenzielle Diskriminierungen in den Daten zu erkennen und zu korrigieren.

Säule 7: Post-Market Monitoring (Überwachung nach dem Inverkehrbringen)

  • Was es ist: Ein proaktiver Prozess zur Sammlung und Analyse von Leistungsdaten des KI-Systems, nachdem es auf dem Markt ist.
  • So setzen Sie es um (Beispiel TalentMatch): Sammeln Sie systematisch Feedback von Nutzern (HR-Managern). Analysieren Sie Logs, um festzustellen, ob die Performance des Modells über die Zeit nachlässt oder ob unerwartete Verhaltensweisen auftreten.

Säule 8: Konformitätsbewertung und Meldewesen

  • Was es ist: Der formale Prozess, mit dem Sie die Einhaltung der Vorschriften nachweisen, sowie die Pflicht, schwerwiegende Vorfälle den Behörden zu melden.
  • So setzen Sie es um (Beispiel TalentMatch): Führen Sie die vorgeschriebene Konformitätsbewertung durch und stellen Sie eine EU-Konformitätserklärung aus. Richten Sie einen Prozess ein, der sicherstellt, dass Vorfälle (z. B. eine nachgewiesene systematische Diskriminierung) umgehend analysiert und gemeldet werden.

Von der Theorie zur Praxis: Zertifizierung und Audit

Ein dokumentiertes QMS ist nur die halbe Miete. Der entscheidende Schritt ist die erfolgreiche Konformitätsbewertung, die oft eine Prüfung durch eine externe, benannte Stelle erfordert.

Der Ablauf der Zertifizierung ähnelt in vielen Punkten dem bekannter Normen. Ein Auditor wird prüfen, ob Ihr QMS die Anforderungen des AI Acts erfüllt – nicht nur auf dem Papier, sondern auch in der gelebten Praxis. Im Gegensatz zu klassischen Audits liegt der Fokus hierbei auf KI-spezifischen Themen:

  • Daten-Audits: Wie stellen Sie die Qualität und Integrität Ihrer Trainingsdaten sicher?
  • Modell-Validierung: Können Sie nachweisen, dass Ihr Modell robust und genau ist?
  • Risikomanagement-Protokolle: Sind Ihre Risikobewertungen lückenlos und werden Maßnahmen konsequent verfolgt?
  • Menschliche Aufsicht: Funktionieren die definierten Prozesse zur menschlichen Kontrolle in der Praxis?

Die Vorbereitung auf solche externe Audits ist entscheidend. Eine lückenlose Dokumentation und gelebte Prozesse sind der Schlüssel zum Erfolg.

Ihr QMS-Toolkit für den AI Act

Der Aufbau eines konformen QMS mag auf den ersten Blick wie eine gewaltige Aufgabe erscheinen. Doch mit einem strukturierten Ansatz ist er absolut machbar. Betrachten Sie es nicht als bürokratische Hürde, sondern als Chance, Vertrauen bei Ihren Kunden aufzubauen und die Qualität Ihrer KI-Systeme nachhaltig zu sichern.

Diese praktische Checkliste fasst die wichtigsten Schritte für den Aufbau eines konformen QMS nach dem EU AI Act zusammen und dient als nützlicher visueller Anker während der Umsetzung und Zertifizierung.

Beginnen Sie mit einer Gap-Analyse: Wo stehen Sie heute? Welche der acht Säulen sind bereits abgedeckt, und wo gibt es Handlungsbedarf?

Der nächste Schritt zu Ihrem AI-Act-konformen QMS

Die Implementierung eines Qualitätsmanagementsystems für den AI Act ist eine strategische Notwendigkeit, die weit über das Abhaken einer Checkliste hinausgeht. Sie schaffen damit die Grundlage für vertrauenswürdige, sichere und marktfähige KI-Produkte.

Ob Sie nun Ihr erstes QMS aufbauen oder bestehende Systeme anpassen, der Schlüssel liegt in einem strukturierten, automatisierten Ansatz. Plattformen wie das Digital Compliance Office von SECJUR sind darauf ausgelegt, diesen Prozess zu vereinfachen, indem sie die Anforderungen des AI Acts in geführte Aufgaben übersetzen und die Dokumentation an einem zentralen Ort bündeln. So wird aus einer komplexen regulatorischen Herausforderung ein beherrschbarer und planbarer Weg zur Compliance.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist ein QMS im Kontext des EU AI Acts?

Ein QMS gemäß Artikel 17 des EU AI Acts ist ein systematischer Rahmen, der sicherstellt, dass ein Hochrisiko-KI-System während seines gesamten Lebenszyklus die gesetzlichen Anforderungen an Sicherheit, Transparenz und Nichtdiskriminierung erfüllt. Es umfasst Prozesse für Design, Entwicklung, Datenmanagement, Risikomanagement und Überwachung nach der Markteinführung.

Ist mein ISO 9001-Zertifikat ausreichend für den AI Act?

Nein. Ein ISO 9001-Zertifikat ist eine gute Basis, aber es deckt nicht die spezifischen, KI-bezogenen Anforderungen des AI Acts ab, wie z. B. detaillierte Vorgaben zur Daten-Governance, zum kontinuierlichen KI-Risikomanagement und zum Post-Market Monitoring. Sie müssen Ihr bestehendes System gezielt erweitern.

Was zählt als Hochrisiko-KI-System?

Der AI Act listet in Anhang III spezifische Anwendungsbereiche, die als hochriskant gelten. Dazu gehören unter anderem KI-Systeme im Bereich kritischer Infrastrukturen, in der Personalverwaltung (z. B. Recruiting), in der biometrischen Identifizierung, in der Strafverfolgung sowie im Bildungs- und Gesundheitswesen.

Wie fange ich an, wenn ich noch kein QMS habe?

Beginnen Sie mit den Grundlagen: Definieren Sie Ihre Compliance-Strategie und benennen Sie Verantwortliche. Nutzen Sie die hier beschriebenen acht Säulen als Leitfaden, um schrittweise die erforderlichen Prozesse und Dokumentationen aufzubauen. Automatisierungsplattformen können diesen Prozess erheblich beschleunigen.

Muss jedes KI-System ein QMS haben?

Nein, die Pflicht zur Einrichtung eines umfassenden QMS nach Artikel 17 gilt speziell für Anbieter von Hochrisiko-KI-Systemen. Für KI-Systeme mit geringerem Risiko gelten weniger strenge Anforderungen, oft beschränkt auf Transparenzpflichten.

Niklas Hanitsch

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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