EU AI Act im Reporting: was für KI-Agenten auf Unternehmensdaten gilt.

Der AI Act unterscheidet nach Risiko, nicht nach Technologie. Verbotene Praktiken (Art. 5) — Social Scoring, manipulative Systeme — spielen im Reporting keine Rolle. Hochrisikosysteme (Art. 6 mit Anhang III) sind Systeme, die über Menschen entscheiden oder Entscheidungen wesentlich beeinflussen: Beschäftigung, Kreditwürdigkeit, Versicherung, Bildung, kritische Infrastruktur. Transparenzpflichten (Art. 50) treffen Systeme, die mit Menschen interagieren oder Inhalte erzeugen. Alles andere ist erlaubt — unter der allgemeinen Pflicht zur KI-Kompetenz nach Art. 4.

Die zweite Unterscheidung ist die Rolle: Anbieter (wer ein System entwickelt oder unter eigenem Namen in Verkehr bringt) und Betreiber (wer es in eigener Verantwortung einsetzt). Ein BI-Team, das Claude über einen MCP-Server auf das eigene Modell ansetzt, ist Betreiber. Wer ein Werkzeug wie ABIS liefert, ist Anbieter dieses Werkzeugs — die Pflichten für Basismodelle (GPAI, Art. 53) liegen beim Modellanbieter. Die Verantwortung für den Einsatz bleibt im Haus, und sie beginnt bei der Frage, welche Entscheidungen das Reporting speist.

Der Entscheidungsbaum im Schaubild reduziert die Einordnung auf drei Fragen. Die erste entscheidet fast alles: Beeinflusst die Ausgabe des Systems Entscheidungen über Personen? Ein Vorstands-Dashboard mit Umsätzen je Region tut das nicht. Ein Report, aus dem Boni der Vertriebsmitarbeiter berechnet werden, tut es — und zwar auch dann, wenn der Agent nur das Measure gebaut hat, nicht die Entscheidung getroffen. Hier zählt die Verwendung, nicht die Absicht.

Die zweite Frage betrifft Transparenz: Interagiert das System direkt mit Personen, etwa als Chat für den Fachbereich, oder erzeugt es Texte, die als menschlich gelten könnten? Dann muss die KI-Nutzung erkennbar sein. Die dritte Frage ist keine Risikofrage, sondern die Grundlage: Sind die Beteiligten nach Art. 4 geschult, gibt es eine Richtlinie, einen Vertrag mit dem Dienstleister und eine Freigabestelle? Ohne diese Basis ist jede weitere Einordnung Theorie.

Art. 4 ist der Artikel, der jedes Unternehmen trifft, das KI einsetzt — unabhängig von der Risikoklasse, seit dem 2. Februar 2025. Er verlangt keine Zertifikate, aber „ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz“ bei Personal und anderen Personen, die mit dem Betrieb und der Nutzung befasst sind, unter Berücksichtigung ihrer Rolle und des Kontexts. Für ein BI-Team lässt sich das in vier Lernziele übersetzen: was ein Sprachmodell kann und was es erfindet; welche Daten ein Modell lesen darf (die Metadaten-Regel); wie eine Antwort zu prüfen ist (Beleg: Measure, Filter, Stand); und wer wann freigibt.

Der Nachweis ist einfach, wenn man ihn von Anfang an mitdenkt: eine Schulung je Rolle — Entwickler, Fachbereich, Freigeber —, eine Teilnehmerliste mit Datum, und die Wiederholung, wenn sich Werkzeuge ändern. Der KI-Basiskurs mit Art.-4-Zertifikat deckt genau diese vier Lernziele ab; wer intern schult, nimmt die Checkliste dieses Kapitels als Lehrplan. Nicht auf der Liste: ein allgemeiner „KI-Awareness“-Vortrag ohne Bezug zu den eingesetzten Werkzeugen.

Ob Hochrisiko oder nicht: Die Nachweise, die ein Prüfer sehen will, sind dieselben fünf, und sie entstehen in einem Agentic-BI-Betrieb nebenbei. Das ist der eigentliche Punkt dieses Kapitels. Wer Protokoll, Regelsatz und Freigabe als Teil des Werkzeugs hat, schreibt am Jahresende keine Dokumentation — er exportiert sie. Wer sie nicht hat, rekonstruiert sie aus Chatverläufen, und das gelingt nicht.

Der AI Act ist am 1. August 2024 in Kraft getreten und gilt gestaffelt: Verbote und Art. 4 seit dem 2. Februar 2025, Pflichten für Anbieter von Basismodellen (GPAI) seit dem 2. August 2025, Hochrisikopflichten nach Anhang III laut Grundtext ab dem 2. August 2026. Mit dem Digital Omnibus (vorläufige Einigung im Mai 2026) verschieben sich die Anhang-III-Pflichten auf den 2. Dezember 2027 und die Pflichten für Hochrisikosysteme in regulierten Produkten nach Anhang I auf den 2. August 2028. Die Bußgelder bleiben: bis 35 Millionen Euro oder 7 Prozent des weltweiten Umsatzes.

Welche Frist am Tag Ihrer Planung gilt, prüfen Sie gegen den amtlichen Stand — die Einigung von Mai 2026 muss das Verfahren noch vollständig durchlaufen. Für die Praxis ändert das wenig: Art. 4 gilt jetzt, die DSGVO gilt jetzt, und die fünf Nachweise brauchen Sie in jedem Szenario. Wer heute einen Agentic-BI-Betrieb mit Protokoll und Freigabe aufsetzt, ist für jede Fassung der Frist vorbereitet; wer wartet, muss später rekonstruieren.

Der AI Act ersetzt die DSGVO nicht; beide gelten nebeneinander, und im Reporting ist die DSGVO meist das schärfere Schwert. Ein Dienstleister, der mit Agenten auf Ihr Modell zugreift, braucht einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28; das Verzeichnis nach Art. 30 muss die KI-Verarbeitung enthalten; Auskunftsanfragen nach Art. 15 müssen beantworten, wohin personenbezogene Spalten gelangt sind. Die Lineage aus Kapitel 1 ist dafür die Evidenzbasis — und die Metadaten-Regel die Architektur, die die Frage meist gar nicht erst aufkommen lässt.

In einem laufenden Projekt eines Energieversorgers war genau dieser Stapel die Voraussetzung für die Freigabe des KI-Einsatzes: AVV nach Art. 28, eine eigens verhandelte KI-Zusatzvereinbarung mit zehn Klauseln, vollständiges Agent-Log, vertragliches Prüfrecht — und kein Zugriff auf Produktivdaten. Governance war nicht die Steuer auf den KI-Einsatz, sondern das, was ihn genehmigungsfähig gemacht hat. Die Checkliste dieses Kapitels führt beide Gesetze in einem Raster zusammen.