Klare Regeln für das, was bereits genutzt wird — und eine Grundlage für das, was Sie als Nächstes vorhaben.
AIMS nach ISO 42001
So wie ein ISMS Informationssicherheit strukturiert, strukturiert ein AI-Management-System nach ISO 42001 den Umgang mit Künstlicher Intelligenz — Rollen, Risikobewertung, Lebenszyklus-Kontrollen für KI-Systeme. Wir bauen dieses System dort auf, wo es proportional zum tatsächlichen KI-Einsatz Sinn ergibt, und nicht als Selbstzweck. Für Unternehmen, die KI-Systeme entwickeln, anbieten oder in größerem Umfang einsetzen, wird es zunehmend zum Nachweis gegenüber Kunden und Aufsicht. Wir sorgen dafür, dass dieser Nachweis auf echter Praxis beruht, nicht nur auf Papier.
EU AI Act
Der EU AI Act stuft KI-Anwendungen nach Risiko ein und verlangt je nach Einstufung sehr unterschiedliche Pflichten — von minimalen Anforderungen bis zu strengen Auflagen für Hochrisiko-Systeme. Wir ordnen Ihre eingesetzten und geplanten KI-Anwendungen in dieses Raster ein und zeigen, welche Pflichten daraus konkret folgen und bis wann. Das betrifft nicht nur Unternehmen, die KI entwickeln, sondern auch die, die sie im Alltag einsetzen. Wer das jetzt klärt, vermeidet spätere Nachrüstung unter Zeitdruck.
KI-Richtlinie
Die meisten Mittelständler nutzen längst KI-Werkzeuge — oft ohne verbindliche Regeln dafür, was erlaubt ist und was nicht. Wir entwickeln eine KI-Richtlinie, die praxisnah beschreibt, welche Werkzeuge freigegeben sind, welche Daten damit verarbeitet werden dürfen und wer im Zweifel entscheidet. Das schafft Rechtssicherheit für Mitarbeitende und verhindert, dass Schatten-KI unkontrolliert wächst. Die Richtlinie wird so formuliert, dass sie tatsächlich befolgt werden kann, statt nur auf dem Papier zu existieren.
Inventar genutzter Dienste
Man kann nicht steuern, was man nicht kennt — und in den meisten Unternehmen nutzt jede Abteilung andere KI-Dienste, oft ohne Wissen der IT. Wir erfassen systematisch, welche KI-Anwendungen tatsächlich im Einsatz sind, mit welchen Daten sie arbeiten und über welche Anbieter. Dieses Inventar ist die Grundlage jeder weiteren Steuerung — von der Risikobewertung bis zur Erfüllung von AI-Act-Pflichten. Ohne dieses Inventar bleibt jede KI-Governance Theorie.
KI-Kompetenz nach Art. 4
Der EU AI Act verlangt ausdrücklich, dass Mitarbeitende, die mit KI-Systemen arbeiten, über ausreichende Kompetenz dafür verfügen — eine Pflicht, die viele Unternehmen noch gar nicht auf dem Schirm haben. Wir konzipieren Schulungen, die zur tatsächlichen Nutzung in Ihrem Unternehmen passen, statt generischer KI-Einführungen, und dokumentieren die Durchführung nachweisfähig. Das erfüllt nicht nur eine gesetzliche Pflicht, sondern senkt auch das Risiko von Fehlanwendungen im Alltag. Kompetenz entsteht durch konkrete Beispiele aus Ihrem Arbeitsumfeld, nicht durch abstrakte Folien.
Freigabeprozess
Neue KI-Werkzeuge tauchen schneller auf, als IT-Abteilungen sie bewerten können — mit dem Ergebnis, dass entweder alles verboten oder alles stillschweigend geduldet wird. Wir richten einen schlanken Freigabeprozess ein, der neue Anwendungen zügig, aber mit Blick auf Datenschutz, Sicherheit und Regulatorik bewertet, bevor sie unternehmensweit genutzt werden. Das beschleunigt sinnvolle Einführungen und verhindert riskante im gleichen Zug. Ein Prozess, der Wochen statt Monate dauert, wird auch tatsächlich genutzt.
Potenzialanalyse (risikobasiert)
Die meisten KI-Potenzialanalysen fragen nur, wo sich Automatisierung lohnt — nicht, ob sie sich mit vertretbarem regulatorischem und Risiko-Aufwand umsetzen lässt. Wir bewerten KI-Anwendungsfälle deshalb von Anfang an entlang ihrer Risikoklasse nach EU AI Act, der Sensitivität betroffener Daten und der Kritikalität der Prozesse. So entsteht eine Priorisierung, die nicht erst nach Monaten an Datenschutz, Zulassungsfähigkeit oder fehlender Auditierbarkeit scheitert. Das Ergebnis ist eine Roadmap, die tatsächlich umsetzbar ist — nicht nur eine Liste vielversprechender Ideen.
Architecture & Control
KI-Systeme werden oft zuerst technisch gebaut und erst danach auf Regelkonformität geprüft — mit der Folge, dass Nachbesserungen teuer werden oder ganze Architekturentscheidungen revidiert werden müssen. Wir entwerfen KI-Architekturen so, dass Kontrollen wie Zugriffssteuerung, Protokollierung sowie Modell- und Datenherkunft von Beginn an mitgedacht sind, nicht nachträglich aufgesetzt. Das umfasst die technische Referenzarchitektur ebenso wie die Frage, wer Freigaben erteilt und wie Änderungen nachvollziehbar bleiben. So wird Governance zum festen Bestandteil des Systems — nicht zur Nachrüstung nach dem ersten Audit.
Schnittstelle Datenschutz
KI-Governance und Datenschutz überschneiden sich an vielen Stellen — Trainingsdaten, Auftragsverarbeitung, betroffene Personen — werden aber häufig getrennt betrachtet und laufen dadurch auseinander. Wir stimmen KI-Richtlinien und -Prozesse mit den datenschutzrechtlichen Anforderungen ab, arbeiten dabei eng mit Ihrem Datenschutzbeauftragten zusammen und vermeiden doppelte oder widersprüchliche Regelungen. So entsteht ein konsistentes Bild statt zweier Baustellen, die sich gegenseitig im Weg stehen.