Leitfäden

EU-KI-Gesetz vs. ISO 27001: Vergleich der Datenverwaltung

Robert Fuchs

20. Juli 2023

•

5 Minuten Lesezeit

Das EU-KI-Gesetz und die Norm ISO 27001 behandeln die Datenverwaltung unterschiedlich, können jedoch gemeinsam zum effektiven Management von KI-Systemen beitragen.

EU-KI-Gesetz: Eine verbindliche Verordnung (in Kraft ab August 2024), die sich auf Risiken von KI-Systemen, die Erkennung von Verzerrungen und die Datenqualität konzentriert. Verpflichtungen wie die Repräsentativität von Datensätzen und die Minderung von Verzerrungen werden insbesondere für risikoreiche KI-Systeme durchgesetzt.
ISO 27001: Eine freiwillige internationale Norm, die Datensicherheit durch ein Informationssicherheits-Managementsystem (ISMS) gewährleistet. Sie legt den Schwerpunkt auf Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit aller Datenbestände, nicht nur auf KI-spezifische Daten.

Wichtigster Unterschied:
Der EU-Künstliche-Intelligenz-Gesetzesentwurf befasst sich mit rechtlichen und ethischen Aspekten der KI-Governance, während ISO 27001 den Schwerpunkt auf die Sicherung von Datenumgebungen legt. Zusammen bieten sie einen strukturierten Ansatz für die Compliance und Sicherheit von KI-Systemen.

Schneller Vergleich:

Merkmal	EU-KI-Gesetz	ISO 27001
Rechtsstatus	Obligatorisch	Freiwillig
Fokus	Risiken, Voreingenommenheit und Sicherheit im Zusammenhang mit KI	Datensicherheit (CIA)
Umfang	KI-spezifische Datensätze	Alle organisatorischen Daten
Verringerung von Verzerrungen	Erforderlich	Nicht angesprochen
Durchsetzung	Geldstrafen bis zu 35 Millionen Euro oder 7 %	Zertifizierung optional

EU-KI-Gesetz vs. ISO 27001: Wesentliche Unterschiede in der Datenverwaltung

Das EU-KI-Gesetz erklärt: Compliance im Jahr 2025 – Data Leaders Unscripted

EU-KI-Gesetz: Datenverwaltung für risikoreiche KI-Systeme

Das EU-KI-Gesetz verfolgt einen maßgeschneiderten Ansatz zur Regulierung von KI-Systemen mit strengeren Vorschriften für Anwendungen mit hohem Risiko. Artikel 10, der am 2. August 2026 in Kraft tritt, legt spezifische Verpflichtungen für diese Systeme fest, deren Nichteinhaltung mit Strafen geahndet wird.

Anforderungen an risikoreiche KI-Systeme

Gemäß Artikel 10 müssen Datensätze, die für Schulungs-, Validierungs- und Testzwecke verwendet werden, strengen Standards entsprechen. Sie müssen relevant, repräsentativ, möglichst fehlerfrei und für den vorgesehenen Zweck vollständig sein. Diese Datensätze sollten die Populationen und Umgebungen, in denen das KI-System eingesetzt wird, genau widerspiegeln und sicherstellen, dass sie alle relevanten Kontexte berücksichtigen.

Die Bekämpfung von Voreingenommenheit ist eine entscheidende Anforderung. Von Anbietern wird erwartet, dass sie Datensätze auf Voreingenommenheit hin überprüfen, die die Gesundheit, Sicherheit oder Grundrechte beeinträchtigen könnte. Es müssen Maßnahmen getroffen werden, um diese Voreingenommenheit zu erkennen, zu verhindern und zu mindern. Dies ist besonders wichtig in Fällen, in denen KI-Ergebnisse zukünftige Eingaben beeinflussen könnten, wodurch möglicherweise Rückkopplungsschleifen entstehen, die diskriminierende Muster verstärken. Um Risiken zu minimieren, müssen Organisationen Schutzmaßnahmen wie Pseudonymisierung ergreifen und sicherstellen, dass Daten nach Korrekturen gelöscht werden.

Die Dokumentation ist ein weiterer wichtiger Schwerpunkt. Anbieter müssen den Lebenszyklus ihrer Daten akribisch verfolgen, von Designentscheidungen und Datenquellen bis hin zu Prozessen wie Kennzeichnung, Bereinigung und Anreicherung. Sie sind verpflichtet, Datenlücken zu identifizieren, Annahmen zu dokumentieren und die Eignung des Datensatzes für den vorgesehenen Verwendungszweck zu bestätigen. Für Systeme, die kein Modelltraining beinhalten, gelten diese Standards ausschließlich für Testdatensätze.

Governance-Rahmenwerke und Durchsetzung

Um die Einhaltung dieser Datenverwaltungsvorschriften sicherzustellen, sieht das EU-KI-Gesetz formelle Durchsetzungsmechanismen vor. Im Gegensatz zu freiwilligen Leitlinien erlegt das Gesetz allen Organisationen, die risikoreiche KI-Systeme auf den EU-Markt bringen, verbindliche Verpflichtungen auf. Die Aufsicht erfolgt sowohl auf Unionsebene – durch Stellen wie das KI-Amt und den Europäischen Ausschuss für künstliche Intelligenz – als auch auf nationaler Ebene durch benannte nationale zuständige Behörden. Diese Behörden sind befugt, technische Unterlagen anzufordern, Systeme zu bewerten und bei Verstößen Korrekturmaßnahmen durchzusetzen.

Unternehmen müssen strukturierte Governance-Rahmenwerke implementieren, die alle Phasen ihrer Datenpipelines abdecken. Dazu gehören standardisierte Protokolle für die Datenaufbereitung, regelmäßige Bias-Audits und Pläne zur Überwachung nach der Markteinführung, um die Systemleistung nach der Bereitstellung zu bewerten. Bestimmte Praktiken, wie das ungezielte Scraping von Gesichtsbildern aus dem Internet zum Aufbau von Gesichtserkennungsdatenbanken, sind gemäß dem Gesetz ausdrücklich verboten. Angesichts der bevorstehenden Fristen für die Umsetzung könnte die Behandlung von Artikel 10 als einfache Checkliste schwerwiegende Folgen haben.

ISO 27001: Datenverwaltung und Sicherheitskontrollen

ISO 27001 spielt neben dem EU-KI-Gesetz eine wichtige Rolle, indem es sich auf den Datenschutz konzentriert. Seine Grundlage bildet die CIA-Triade: Vertraulichkeit (Sicherstellung, dass nur autorisierte Benutzer auf Daten zugreifen können), Integrität (Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten) und Verfügbarkeit (Zugänglichkeit der Daten bei Bedarf). Dieses technologieneutrale Rahmenwerk ist universell anwendbar, unabhängig davon, ob Sie Kundendaten, Finanzdaten oder Datensätze für das KI-Training schützen. Durch die Fokussierung auf robuste Datensicherheitspraktiken bietet ISO 27001 eine solide Grundlage für die Verwaltung KI-spezifischer Daten-Workflows.

Kernanforderungen an die Datenverwaltung

Die Aktualisierung der ISO 27001 für 2022 gliedert die 93 Sicherheitskontrollen in vier Hauptkategorien: Organisation, Personen, Physik und Technologie. Diese Kontrollen decken kritische Bereiche wie Zugriff, Verschlüsselung, Überwachung und Risiken durch Dritte ab. Zu den wichtigsten Punkten gehören:

Zugriffsverwaltung (Anhang A.9): Stellt sicher, dass nur autorisierte Personen Daten anzeigen, ändern oder löschen können.
Kryptografie (Anhang A.10): Schützt sensible Daten durch Verschlüsselung, sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung.
Protokollierung und Überwachung (Anhang A.12): Verfolgt den Zugriff und die Aktionen mithilfe von Prüfpfaden.
Lieferantensicherheit (Anhang A.15): Mindert Risiken im Zusammenhang mit der Verarbeitung von Daten durch Drittanbieter.

Im Gegensatz zum EU-KI-Gesetz, das spezifische Vorschriften für KI-Systeme mit hohem Risiko vorschreibt, legt ISO 27001 den Schwerpunkt auf einen risikobasierten Ansatz. Unternehmen identifizieren potenzielle Bedrohungen für ihre Daten und wenden maßgeschneiderte Kontrollen an. Eine Umfrage von Gartner aus dem Jahr 2024 ergab, dass Unternehmen, die automatisierte Compliance-Plattformen einsetzen, ihre Auditzyklen um 39 % reduzieren konnten. Diese Verlagerung hin zu „lebendiger Compliance”, wie Mark Sharron von ISMS.online es beschreibt, konzentriert sich auf die Sammlung von Echtzeit-Beweisen statt auf statische Dokumentation. Diese Kontrollen verbessern nicht nur die Datensicherheit, sondern optimieren auch deren Integration in KI-Systeme.

Anwendbarkeit auf KI-Datenpipelines

Das Rahmenwerk der ISO 27001 eignet sich von Natur aus für KI-Systeme. Die darin enthaltenen Kontrollen für das Asset-Management (Anhang A.8) verlangen von Organisationen, dass sie ihre Informationsressourcen inventarisieren, nach ihrer Sensibilität klassifizieren und geeignete Verfahren für den Umgang mit ihnen festlegen. In KI-Umgebungen umfasst dies neben den herkömmlichen Datenressourcen auch die Katalogisierung von Trainingsdatensätzen, Validierungssätzen und Modellgewichten.

Spezifische Aufgaben der Datenaufbereitung – wie Bereinigung, Kennzeichnung und Anreicherung – fallen unter „Umgang mit Assets“ (A.8.2.3). Die sichere Übertragung von Datensätzen zwischen Umgebungen wird durch Kontrollen wie „Physische Medienübertragung“ (A.8.3.3) und Maßnahmen zur Kommunikationssicherheit geregelt. Gleichzeitig gewährleisten Kontrollen für die Betriebssicherheit (Anhang A.12) und die Systementwicklung (Anhang A.14) eine sichere Datenverarbeitung, ein effektives Änderungsmanagement und die allgemeine Integrität der KI-Pipelines.

Wie Pansy von Sprinto erklärt:

„ISO 27001 schützt das System, und ISO 42001 regelt die Entscheidungen.“

Diese Unterscheidung ist von entscheidender Bedeutung. Während sich ISO 27001 auf die Sicherung der Datenpipeline konzentriert, befassen sich Rahmenwerke wie der EU-KI-Akt mit weiter gefassten Themen wie Fairness und Erklärbarkeit der KI-Ergebnisse. Zusammen bilden sie einen komplementären Ansatz für das effektive Management von KI-Systemen.

Vergleich zwischen dem EU-KI-Gesetz und ISO 27001: Datenverwaltung

Dieser Abschnitt befasst sich eingehend damit, wie das EU-KI-Gesetz und die Norm ISO 27001 die Datenverwaltung über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg angehen, und hebt dabei ihre Unterschiede und Überschneidungen hervor.

Vergleich der Funktionen

Das EU-KI-Gesetz und die ISO 27001 verfolgen unterschiedliche Ansätze in Bezug auf die Datenverwaltung. Das EU-KI-Gesetz ist eine verbindliche Vorschrift, deren Nichteinhaltung zu Geldstrafen in Höhe von bis zu 35.000.000 € oder 7 % des weltweiten Jahresumsatzes führen kann. Die ISO 27001 hingegen ist eine freiwillige Zertifizierungsnorm, die Unternehmen anwenden, um ihr Engagement für Sicherheit zu demonstrieren.

Das EU-KI-Gesetz legt den Schwerpunkt auf Sicherheit, Grundrechte und die Vermeidung von Voreingenommenheit, insbesondere bei KI-Systemen mit hohem Risiko. ISO 27001 konzentriert sich hingegen auf den Schutz aller Informationsressourcen durch die CIA-Triade – Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit . Während das EU-KI-Gesetz die Bedeutung fehlerfreier und repräsentativer Trainingsdatensätze betont, befasst sich ISO 27001 eher mit der Sicherung der gesamten Datenumgebung.

Merkmal	EU-KI-Gesetz (risikoreiche KI)	ISO 27001
Rechtsstatus	Obligatorisch	Freiwillig
Kernfokus	Sicherheit, Grundrechte, Voreingenommenheit	Informationssicherheit (CIA)
Datenabdeckung	Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze	Alle Informationsressourcen
Voreingenommenheitsanforderung	Obligatorische Erkennung und Abwehr	Nicht ausdrücklich angesprochen
Sicherheitskontrollen	KI-Robustheit und Cybersicherheit	93 Steuerelemente (Version 2022)
Dokumentation	Technische Dokumentation und Konformitätsbewertung	ISMS-Handbuch, Anwendbarkeitserklärung

Der nächste Schritt besteht darin, zu untersuchen, wie diese Rahmenwerke mit den Phasen des KI-Datenlebenszyklus übereinstimmen.

Phasen des KI-Datenlebenszyklus

Wenn man dies auf den KI-Datenlebenszyklus bezieht, werden die Unterschiede zwischen dem EU-KI-Gesetz und ISO 27001 noch deutlicher. So verlangt beispielsweise Artikel 10 des EU-KI-Gesetzes klare Transparenz hinsichtlich der Herkunft und des Zwecks der Daten während der Beschaffung. ISO 27001 geht darauf durch Bestandsaufnahmen und Lieferantenkontrollen ein. ISO 27001 befasst sich jedoch nicht mit der Minderung von Verzerrungen, sodass Unternehmen separate Arbeitsabläufe für die KI-Governance erstellen müssen.

Lebenszyklusphase	Verpflichtungen gemäß EU-KI-Gesetz (Art. 10)	ISO 27001-Kontrollen (Anhang A)
Beschaffung	Herkunft der Daten, ursprünglicher Zweck der Erhebung	Bestandsaufnahme der Vermögenswerte, Lieferantenbeziehungen
Kennzeichnung/Vorbereitung	Annotation, Beschriftung, Bereinigung, Aggregation	Informationsklassifizierung, Datenmaskierung
Schulung/Validierung	Bewertung der Repräsentativität, Ermittlung von Datenlücken	Sichere Entwicklungsumgebung, Änderungsmanagement
Verringerung von Verzerrungen	Erkennung und Beseitigung verbotener Diskriminierung	Nicht zutreffend (erfordert separate KI-Governance)
Kundenbindung	Löschung spezieller Daten nach Bias-Korrektur	Aufbewahrung und Entsorgung von Informationsressourcen

Überschneidungen und Unterschiede

Obwohl beide Rahmenwerke einige Gemeinsamkeiten aufweisen, dienen sie unterschiedlichen Zwecken. Beispielsweise erfordern beide Protokollierung und Zugriffskontrollen, aber ihre Ziele unterscheiden sich. Der EU-KI-Akt schreibt „automatisch generierte Protokolle” vor, um KI-Entscheidungen bis zu ihren Datenquellen zurückverfolgen zu können (Artikel 12), während ISO 27001 die Protokollierung für die Sicherheitsüberwachung und die Reaktion auf Vorfälle nutzt. Organisationen mit gut etablierten ISMS-Implementierungen erfüllen möglicherweise bereits bis zu 80 % der Cybersicherheitsanforderungen des EU-KI-Akts und haben damit einen Vorsprung.

Der Hauptunterschied liegt in der Datenqualität gegenüber der Datensicherheit. Der EU-KI-Akt erlaubt die Verarbeitung sensibler personenbezogener Daten – wie ethnische Zugehörigkeit, Religion und Gesundheit – zum Zwecke der Erkennung von Voreingenommenheit. Im Gegensatz dazu wendet ISO 27001 allgemeinere Kontrollen zum Schutz sensibler Daten an. Wie Gnanendra Reddy, ein ISO/IEC 27001 Lead Auditor, treffend erklärt:

„Das EU-KI-Gesetz ist das Regelwerk und ISO/IEC 42001 ist das Betriebssystem, das die Einhaltung der Vorschriften wiederholbar und überprüfbar macht.“

Aufbau eines integrierten Daten-Governance-Modells

Das EU-KI-Gesetz umreißt das „Was“, während ISO 27001 durch die Schaffung eines soliden operativen Rahmens das „Wie“ bereitstellt. Zusammen bilden sie eine nahtlose Grundlage für die Abbildung von Anforderungen und die Vereinfachung der Umsetzung.

Abgleich der Anforderungen des EU-KI-Gesetzes mit den Kontrollen der ISO 27001

Um einen klaren und nachvollziehbaren Prozess zu etablieren, können Organisationen die Anforderungen des EU-KI-Gesetzes mit den Kontrollen der ISO 27001 in Einklang bringen. Beispielsweise entspricht die in Artikel 10 festgelegte Verpflichtung zur Dokumentation der Datenherkunft und des Erhebungszwecks (Artikel 10[2b]) den Kontrollen zum Asset Management (A.8) in ISO 27001, die bereits die Bestandsaufnahme von Informationsressourcen betonen. In ähnlicher Weise entsprechen die Anforderungen an die Datenaufbereitung, -kennzeichnung und -bereinigung den Anforderungen an die Betriebssicherheit (A.12), wodurch eine gut regulierte Datenverarbeitung und -umwandlung gewährleistet wird.

Anforderung des EU-KI-Gesetzes (Art. 10)	Relevante Kontrollbereich nach ISO 27001	Operative Maßnahme
Datenerhebung und Herkunft (2b)	Vermögensverwaltung (A.8)	Katalogisieren Sie Datenquellen und dokumentieren Sie deren Zweck.
Datenaufbereitung/Kennzeichnung (2c)	Betriebssicherheit (A.12)	Verwenden Sie kontrollierte Methoden für die Annotation und Bereinigung.
Erkennung und Minderung von Verzerrungen (2f, 2g)	Risikobewertung (A.12.6 / A.14.2)	Führen Sie technische Tests durch und dokumentieren Sie Maßnahmen zur Risikominderung.
Technische Dokumentation (Art. 11)	Dokumentation (A.5 / A.18)	Versionskontrollierte Modellkarten und Konstruktionsunterlagen pflegen.
Protokollierung und Aufbewahrung von Aufzeichnungen (Art. 12)	Protokollierung und Überwachung (A.12.4)	Definieren Sie risikobasierte Richtlinien zur Protokollaufbewahrung und Zugriffskontrollen.

Durch die Erstellung einer Anforderungs-Test-Matrix, die die Artikel des EU-KI-Gesetzes mit ISO-Kontrollen und zugehörigen Tests verknüpft, wird die Einhaltung zu einem strukturierten und nachvollziehbaren Prozess. Beispielsweise umfassen die Protokollierungsanforderungen in der Regel Aufbewahrungsfristen von 180 bis 365 Tagen, wodurch beide Rahmenwerke aufeinander abgestimmt werden.

Sobald diese Ausrichtungen festgelegt sind, verlagert sich der Fokus auf die Einbettung dieser Kontrollen in die täglichen Arbeitsabläufe.

Implementierung von KI-Daten-Governance

Durch die Kombination dieser Rahmenwerke wird Compliance von einer Checkliste zu einem zusammenhängenden, operativen System. Indem Sie auf Ihrem bestehenden ISMS-Rahmenwerk aufbauen und den PDCA-Zyklus (Plan-Do-Check-Act) nutzen, können Sie KI-spezifische Kontrollen integrieren, ohne bei Null anfangen zu müssen. Dazu können gehören:

Erweiterung der Lieferantenmanagementprozesse auf Anbieter von KI-Trainingsdaten.
Implementierung einer kontinuierlichen Überwachung zur Erkennung von Modellabweichungen.
Regelmäßige Überprüfungen planen, um Verzerrungen zu erkennen und zu beheben.

Das Modell der „drei Verteidigungslinien“ eignet sich gut für die KI-Governance. In diesem Aufbau verwalten operative Teams die Risiken während der Entwicklung (1. Linie), Risiko- und Rechtsteams übernehmen die Aufsicht (2. Linie) und die interne Revision sorgt für unabhängige Kontrollen (3. Linie). Ein zentralisiertes Modellinventar ist für die Verfolgung von Metadaten wie Datentypen, Algorithmen und Einsatzkontexten unerlässlich. Dies ist besonders wichtig, da eine Studie aus dem Jahr 2024 mit 624 KI-Anwendungsfällen ergab, dass 30 % der Modelle von Dritten entwickelt wurden und einige Unternehmen nicht in der Lage waren, die verwendeten Algorithmen zu identifizieren.

Die Pflege einer einheitlichen Konformitätsdatei ist ein weiterer wichtiger Schritt. Diese Datei ordnet jede Anforderung an das KI-System den entsprechenden Richtlinien, Tests und Überwachungsergebnissen zu und stellt so sicher, dass die Konformitätsdokumentation zentralisiert und für behördliche Überprüfungen leicht zugänglich ist.

Verwendung von ISMS Copilot für integrierte Compliance

ISMS-Copilot

ISMS Copilot vereinfacht den Integrationsprozess, indem es als KI-gestützter Assistent fungiert, der gesetzliche Anforderungen mit ISO-Kontrollen verknüpft. Es ordnet die Datenverwaltungsanforderungen gemäß Artikel 10 des EU-KI-Gesetzes automatisch den Kontrollen der ISO 27001 zu, sodass keine manuellen Querverweise mehr erforderlich sind. Die Plattform hilft auch bei der Erstellung wichtiger Dokumente – wie Richtlinien zum Datenlebenszyklus, Risikoregistern und Konformitätsdateien – und verknüpft dabei jede Verpflichtung mit den entsprechenden Nachweisen.

Durch die Automatisierung der Nachverfolgung von Nachweisen und die Nutzung des PDCA-Zyklus verwandelt ISMS Copilot Audits in einfache Abrufaufgaben. Außerdem integriert es KI-Daten-Governance in wiederholbare Geschäftsabläufe. Unternehmen können das Tool nutzen, um ihre Rollen gemäß dem EU-KI-Gesetz zu definieren (z. B. als Anbieter, Anwender oder beides), eine protokollierte Protokollierung zu implementieren und die Dokumentation zur Erkennung von Verzerrungen zu automatisieren, um Artikel 10 zu erfüllen und sicherzustellen, dass besondere Kategorien personenbezogener Daten ordnungsgemäß verarbeitet und gelöscht werden.

Mit Unterstützung für über 30 Rahmenwerke, darunter ISO 27001, ISO 42001 und das EU-KI-Gesetz, ermöglicht ISMS Copilot Unternehmen die Verwaltung eines einheitlichen Compliance-Modells, anstatt mit fragmentierten Systemen jonglieren zu müssen. Dies ist besonders wichtig, da zwar 96 % der Unternehmen bereits KI einsetzen, aber nur 5 % über formelle KI-Governance-Rahmenwerke verfügen.

Schlussfolgerung

Das EU-KI-Gesetz und ISO 27001 sind keine Konkurrenten – sie arbeiten Hand in Hand. Das KI-Gesetz legt fest, was Organisationen tun müssen, um sicherzustellen, dass KI-Systeme sicher und transparent sind und die Grundrechte achten. ISO 27001 bietet hingegen ein strukturiertes Informationssicherheits-Managementsystem (ISMS), mit dessen Hilfe diese Anforderungen effektiv umgesetzt werden können.

Die zunehmende Verbreitung dieser Rahmenwerke unterstreicht die Dringlichkeit einer integrierten Governance. Durch die Kombination der Stärken beider Ansätze können Unternehmen sowohl traditionelle Risiken der Informationssicherheit – wie Datenverstöße und unbefugten Zugriff – als auch KI-spezifische Probleme wie Modellverzerrungen und Transparenz der Entscheidungsfindung angehen.

Bei der Integration geht es nicht nur darum, Checklisten für die Einhaltung von Vorschriften abzuarbeiten, sondern um einen strategischen Schritt. Durch die Zuordnung der Anforderungen des EU-KI-Gesetzes zu den Kontrollen der ISO 27001 und deren Einbettung in bestehende Plan-Do-Check-Act-Zyklen entsteht ein einheitliches System. Dieser Ansatz vereinfacht nicht nur Audits, sondern versetzt Unternehmen auch in die Lage, zukünftige Vorschriften zu erfüllen, da globale Standardisierungsbemühungen die EU-Anforderungen zunehmend an die ISO/IEC-Rahmenwerke anpassen.

Wichtige Erkenntnisse

Eine einheitliche Compliance-Strategie bietet konkrete Vorteile. So fangen Sie an:

Nutzen Sie Ihr bestehendes ISMS.
Erweitern Sie Ihre ISO 27001-Kontrollen, um KI-spezifische Herausforderungen wie die Erkennung von Verzerrungen und die Qualität von Datensätzen anzugehen. Mit einer geschätzten Überschneidung von 80 % zwischen ISO 27001 und anderen Rahmenwerken wie SOC 2 ergänzen sich diese Systeme auf natürliche Weise.

Zentralisieren Sie Ihr KI-Inventar.
Führen Sie detaillierte Unterlagen für jedes KI-System, einschließlich Datentypen, Algorithmen, Einsatzkontexten und Angaben dazu, ob Sie als Anbieter oder Anwender fungieren.

Automatisieren Sie die Anpassung von Frameworks.
Tools wie ISMS Copilot können die Compliance optimieren, indem sie die Anforderungen von Artikel 10 des EU-KI-Gesetzes automatisch den Kontrollen der ISO 27001 zuordnen. Diese Tools erstellen auch Konformitätsdateien und verfolgen Nachweise über mehrere Frameworks hinweg, was Zeit spart und Fehler reduziert, wenn die Verpflichtungen des KI-Gesetzes in Kraft treten.

Verabschieden Sie sich von veralteten Governance-Methoden.
Papierbasierte Richtlinien ohne fortlaufende Überprüfungen oder Messgrößen scheitern häufig bei Audits. Integrieren Sie stattdessen KI-Governance in den täglichen Betrieb durch kontinuierliche Überwachung, regelmäßige Überprüfungen auf Verzerrungen und gezielte Protokollierung (in der Regel 180 bis 365 Tage), die mit beiden Frameworks im Einklang stehen.

Unternehmen, die im Rahmen des EU-KI-Gesetzes erfolgreich sind, werden über die grundlegende Einhaltung der Vorschriften hinausgehen. Sie werden gesetzliche Anforderungen mit bewährten betrieblichen Verfahren integrieren und dabei ISO 27001 als Grundlage für eine skalierbare, überprüfbare KI-Governance nutzen. Mit den richtigen Tools und der richtigen Einstellung wird die Einhaltung von Vorschriften von einer regulatorischen Hürde zu einem Wettbewerbsvorteil.

Häufig gestellte Fragen

Wie wirken das EU-KI-Gesetz und die Norm ISO 27001 zusammen, um KI-Systeme effektiv zu verwalten?

Das EU-KI-Gesetz schafft einen Rechtsrahmen für KI, wobei der Schwerpunkt auf risikobasierten Klassifizierungen, Transparenz, Rechenschaftspflicht und Anforderungen an die Datenverwaltung (wie in Artikel 10 dargelegt) liegt. Diese Maßnahmen sollen sicherstellen, dass KI-Systeme überprüfbar und zuverlässig bleiben. Die Norm ISO 27001 bietet hingegen einen strukturierten Ansatz durch ein Informationssicherheits-Managementsystem (ISMS), um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Daten durch Risikobewertungen, Kontrollen und kontinuierliche Verbesserungen zu gewährleisten.

Durch die Integration eines ISMS gemäß ISO 27001 können Unternehmen wichtige Prozesse – wie Risikomanagement und Zugriffskontrollen – direkt auf die Anforderungen des EU-KI-Gesetzes abstimmen. Diese Angleichung trägt dazu bei, die Erwartungen des Gesetzes in Bezug auf Datenverarbeitung, Überwachung und Aufbewahrung von Aufzeichnungen zu erfüllen. Im Wesentlichen legt das KI-Gesetz fest, was erreicht werden muss, während ISO 27001 einen Leitfaden dafür bietet, wie dies erreicht werden kann. Tools wie ISMS Copilot können diesen Prozess optimieren, indem sie die Kontrollen der ISO 27001 mit bestimmten Klauseln des KI-Gesetzes verknüpfen und Richtlinien, Vorlagen und Audit-Nachweise bereitstellen, um beide Standards effizient zu erfüllen.

Was ist der Unterschied zwischen obligatorischer und freiwilliger Einhaltung bei der Datenverwaltung?

Verbindliche Vorschriften wie das EU-KI-Gesetz verpflichten Unternehmen zur Einhaltung strenger, rechtsverbindlicher Regeln im Bereich der Datenverwaltung. Das bedeutet, dass sie Risikomanagementverfahren einrichten, die Datenqualität sicherstellen und umfassende Aufzeichnungen führen müssen. Die Nichteinhaltung dieser Anforderungen kann zu hohen Geldstrafen oder sogar zum Verlust des Zugangs zu bestimmten Märkten führen.

Auf der anderen Seite bietet die freiwillige Einhaltung – wie ISO 27001 – einen anderen Ansatz. Obwohl dies nicht gesetzlich vorgeschrieben ist, beinhaltet es die Übernahme von Best Practices durch ein Informationssicherheits-Managementsystem (ISMS). Unternehmen entscheiden sich oft für diesen Weg, um ihren Ruf zu verbessern, ihre Sicherheitsmaßnahmen zu verstärken und Zertifizierungen zu erhalten. Es gibt jedoch keine rechtlichen Konsequenzen, wenn man darauf verzichtet.

Die Hauptunterschiede bestehen in der rechtlichen Durchsetzung gegenüber der freiwilligen Teilnahme, in regulatorischen Sanktionen gegenüber Reputationsvorteilen und in strengen Vorschriften gegenüber anpassungsfähigen, maßgeschneiderten Rahmenbedingungen.

Wie können Organisationen KI-spezifische Anforderungen in ihre ISO 27001-Rahmenwerke integrieren?

Um KI-spezifische Anforderungen in ein ISO 27001-Framework zu integrieren, sollten Sie zunächst Ihren Risikobewertungsprozess um KI-bezogene Herausforderungen wie Modellabweichungen, Datenverzerrungen und unbefugten Modellzugriff erweitern. Verknüpfen Sie diese Risiken mit den entsprechenden ISO 27001-Kontrollen, wie z. B. Änderungsmanagement, privilegiertes Zugriffsmanagement und Lieferantenbeziehungen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass KI-Risiken innerhalb der bestehenden Struktur Ihres Informationssicherheits-Managementsystems (ISMS) berücksichtigt werden.

Passen Sie außerdem Ihre Richtlinien an das EU-KI-Gesetz an und konzentrieren Sie sich dabei auf dessen Anforderungen an die Datenverwaltung. Integrieren Sie Praktiken wie Datenqualitätsprüfungen, Herkunftsverfolgung und Aufbewahrungsfristen in Ihre ISMS-Verfahren. Diese Aktualisierungen können als „KI-Datenverwaltungsrichtlinien” formalisiert werden und ergänzen Ihre derzeitigen Kontrollen für die Datenklassifizierung und -verarbeitung.

Für eine besser organisierte Strategie könnten Sie erwägen, ISO/IEC 42001 (die Norm für KI-Managementsysteme) auf ISO 27001 aufzubauen. Dadurch entsteht ein einheitliches Rahmenwerk für das Management sowohl von KI als auch von Informationssicherheit. Tools wie ISMS Copilot können diesen Prozess vereinfachen, indem sie die Risikokartierung automatisieren, Vorlagen bereitstellen und die Dokumentation optimieren, sodass Sie sowohl KI- als auch Informationssicherheitsstandards effektiver erfüllen können.