Deepwraite · EU-Regelsetzung
Unsere Beiträge zu den EU-Leitlinien des AI Act
Wir bringen uns in die Auslegung des AI Act ein – aus der Perspektive, die in solchen Konsultationen sonst fehlt: kleine und mittlere Unternehmen, Handwerk und Kommunen. Konkrete Fälle aus der Beratungspraxis statt Theorie.
Gelistet im Stakeholders’ Catalogue der Apply AI Alliance der Europäischen Kommission.
Artikel 6 – Einstufung von Hochrisiko-KI-Systemen
Worum es geht
Die Leitlinien bestimmen, wann ein KI-System als „hochriskant” gilt – und damit umfangreiche Pflichten auslöst. Für kleine Betriebe entscheidet oft eine einzige Auslegungsfrage darüber, ob sie betroffen sind oder nicht. Klassifizierung ist in der Praxis selten eine Auslegungs-, sondern eine Anwendungsfrage.
Was wir eingebracht haben
- Der Artikel-6(3)-Filter, übersetzt in die KMU-Realität. Die Trennlinie zwischen „narrow procedural task” und Wertungsentscheidung wird an Schul- und Visa-Beispielen erklärt – nicht übertragbar auf Rechnungs-Klassifizierung, E-Mail-Triage oder Angebotsprüfung. Wir haben In/Out-Beispiele aus Handwerk und Mittelstand beigesteuert.
- Agentische und Multi-Agent-Systeme. Wann verliert eine verkettete Agenten-Pipeline den Filter? Ein operativer Test fehlt – wir liefern ein durchgerechnetes kommunales Beispiel.
- Verhältnismäßigkeit der Registrierung. Auch Systeme, die korrekt als nicht hochriskant eingestuft sind, müssen dokumentiert und registriert werden (Art. 6(4)). Für Micro-Unternehmen kontraintuitiv und kaum bekannt – wir bitten um einen KMU-verhältnismäßigen Pfad.
- Kritische Infrastruktur / Stadtwerke. Wo kippt ein Predictive-Maintenance-Modell zur „safety component”? Welche Rolle spielt eine unabhängige, nicht-KI-basierte Schutzebene? In/Out-Beispiele aus Wasser- und Wärmenetzen.
- Beschäftigung / Mittelstand-HR. Recruiting-Filter (4a), die Erheblichkeitsschwelle bei Schichtplanung und Task-Allocation (4b) und eine Due-Diligence-Checkliste für den Einsatz fremder Applicant-Tracking-Systeme.
Artikel 50 – Transparenzpflichten für KI-Systeme
Worum es geht
Artikel 50 regelt Kennzeichnungs- und Offenlegungspflichten: für KI-Interaktion, für KI-generierte Inhalte, für Deepfakes und für bestimmte Texte. In der Praxis ist für KMU und Kommunen oft unklar, wen welche Pflicht überhaupt trifft – und wie sie technisch erfüllbar ist.
Was wir eingebracht haben
- Rollen-Allokation Provider vs. Deployer. Wer ein kommerzielles SaaS- oder LLM-Produkt unter eigenem Namen einsetzt, bleibt Deployer – der Vorlieferant ist Provider. Wir adressieren die Lücke, wenn der Provider das Marking technisch nicht liefern kann.
- Watermarking vs. Provenance. Der Unterschied zwischen eingebetteten, modellseitigen Wasserzeichen und nachträglicher Provenance (C2PA) – und das GPAI-Downstream-Problem, wenn Marking nur „encouraged” statt verpflichtet ist.
- Transparenz bei Interaktion (50(1)). Wer legt in Multi-Agent-Kaskaden offen? Aufbewahrung bei Voice-Bots; konsolidierte Offenlegung über DSA, UCPD und DSGVO hinweg.
- Biometrik und Emotion (50(3)). Eine Negativliste für kommunale Standard-Tools – etwa eine reine Sprecher-Zuordnung beim Protokollieren, die keine Kategorisierung ist.
- Deepfakes und Texte (50(4)). Praktikable „editorial responsibility” für kleine Kommunen, eine durchführbare Audience-Bewertung und die Zuordnung in Werbeagentur-Konstellationen.
- KMU-Verhältnismäßigkeit. Der KMU-Bußgeld-Cap (Art. 99(6)) und die Asymmetrie zwischen Code-of-Practice-Signataren und kleinen Betrieben.
Beide Beiträge sind Praktiker-Eingaben aus laufenden Beratungsmandaten – keine Rechtsberatung. Fallbeispiele anonymisiert.
Deepwraite ist die AI-Governance-Praxis der L&L Kommunikationskonzepte GmbH. Wir befähigen Mittelstand, Handwerk und Kommunen, KI schnell, messbar und regelkonform einzuführen – nach EU AI Act und ISO/IEC 42001. Künstliche Intelligenz, die wirkt. Governance, die trägt.