Aug 17 2026

EU AI Act 2026: Pflichten, Fristen und Handlungsbedarf für Unternehmen

Philipp Deutscher

Der EU AI Act ist seit dem 2. August 2026 in weiten Teilen anwendbar. Unternehmen müssen deshalb klären, welche ihrer Anwendungen als AI-Systeme gelten, welche Rolle sie innerhalb der regulatorischen Verantwortungskette einnehmen und welche Anforderungen sich aus dem jeweiligen Verwendungszweck ergeben.

Dabei geht es nicht nur um Unternehmen, die eigene Modelle entwickeln. Auch Organisationen, die Standardlösungen wie ChatGPT, Microsoft Copilot, spezialisierte AI-Software oder selbst entwickelte Agenten einsetzen, können unter die europäische KI-Verordnung fallen.

Der AI Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz. Je stärker ein AI-System die Sicherheit, Grundrechte oder wirtschaftlichen Möglichkeiten von Menschen beeinflussen kann, desto umfassender sind die Anforderungen an Kontrolle, Transparenz und Dokumentation.

Stand dieses Artikels: 14. August 2026.

Was regelt der EU AI Act?

Der EU AI Act schafft einen einheitlichen Rechtsrahmen für die Entwicklung, Bereitstellung und geschäftliche Nutzung von AI-Systemen in der Europäischen Union. Er unterscheidet dabei zwischen verschiedenen Rollen.

Als Anbieter oder „Provider“ gilt ein Unternehmen, das ein AI-System entwickelt, entwickeln lässt und unter seinem eigenen Namen auf den Markt bringt oder in Betrieb nimmt. Das kann auch ein ausschließlich intern verwendetes System betreffen.

Als Betreiber oder „Deployer“ gilt ein Unternehmen, das ein AI-System unter eigener Verantwortung nutzt. Wer beispielsweise eine externe AI-Lösung in Recruiting, Kundenservice, Softwareentwicklung oder internen Prozessen einsetzt, ist deshalb nicht automatisch von den regulatorischen Pflichten befreit.

Daneben regelt der AI Act die Verantwortung von Importeuren, Distributoren, Produktherstellern und Anbietern von General-Purpose-AI-Modellen. Er gilt auch für Unternehmen außerhalb der EU, wenn sie ihre Systeme auf dem europäischen Markt anbieten oder deren Ergebnisse in der EU verwendet werden.

Die verbindliche Grundlage bilden die Verordnung (EU) 2024/1689 und ihre Änderungen durch den AI Omnibus, Verordnung (EU) 2026/1744.

Was gilt als AI-System?

Die Definition des AI Acts ist technologieneutral. Ein AI-System ist ein maschinengestütztes System, das mit einem gewissen Grad an Eigenständigkeit arbeitet und aus Eingaben ableitet, wie es Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen erzeugt. Diese Ergebnisse müssen eine physische oder virtuelle Umgebung beeinflussen können.

Dazu gehören unter anderem Sprachmodelle, AI-Agenten, Empfehlungsalgorithmen, Bilderkennung, Betrugserkennung, Bewerberbewertung, Predictive Maintenance und bestimmte wissensbasierte Expertensysteme. Ein System muss nach seiner Einführung nicht selbstständig weiterlernen, um unter die Definition zu fallen.

Nicht jede Software ist jedoch ein AI-System. Klassische Automatisierungen mit vollständig menschlich definierten Regeln, gewöhnliche Datenbankfilter, Spreadsheets ohne AI-Funktionen, rein deskriptive Dashboards und einfache Durchschnittsberechnungen fallen in der Regel nicht darunter. Die Abgrenzung hängt von der konkreten Architektur und Funktionsweise ab. Die Europäische Kommission stellt dazu Leitlinien zur Definition von AI-Systemen bereit.

Welche Risikokategorien unterscheidet der AI Act?

Die regulatorische Einordnung hängt weniger vom verwendeten Modell als vom konkreten Einsatzgebiet ab. Dasselbe Sprachmodell kann für die Erstellung eines Marketingentwurfs nur ein geringes Risiko darstellen, als Recruiting-System jedoch unter die zukünftigen Hochrisiko-Regeln fallen.

Verbotene AI-Praktiken

Bestimmte Einsatzformen gelten als inakzeptabel und sind vollständig untersagt. Dazu gehören unter anderem schädliche Manipulation, die Ausnutzung besonderer Schutzbedürftigkeit, Social Scoring, bestimmte Formen biometrischer Kategorisierung, ungezieltes Scraping zum Aufbau von Gesichtserkennungsdatenbanken und biometrische Emotionserkennung am Arbeitsplatz oder in Bildungseinrichtungen.

Die ersten acht Verbote gelten bereits seit dem 2. Februar 2025. Ab dem 2. Dezember 2026 kommt das Verbot von Systemen hinzu, die ohne Einwilligung realistische intime oder sexuell explizite Inhalte einer identifizierbaren Person oder Darstellungen sexuellen Missbrauchs von Kindern erzeugen.

Hochrisiko-Systeme

Als High Risk gelten bestimmte AI-Anwendungen, die Gesundheit, Sicherheit oder Grundrechte erheblich beeinflussen können. Dazu gehören insbesondere Systeme aus den Bereichen:

biometrische Identifikation und Kategorisierung,
kritische Infrastruktur,
Bildung und berufliche Qualifikation,
Recruiting und Mitarbeitersteuerung,
Kreditwürdigkeitsprüfung,
Lebens- und Krankenversicherung,
Strafverfolgung,
Migration und Grenzkontrolle,
Rechtspflege und demokratische Prozesse.

Für Anbieter solcher Systeme gelten zukünftig umfassende Anforderungen an Risikomanagement, Datenqualität, technische Dokumentation, Logging, menschliche Kontrolle, Genauigkeit, Robustheit, Cybersecurity, Konformitätsbewertung und Überwachung nach der Markteinführung.

Betreiber müssen die Systeme entsprechend den Vorgaben des Anbieters einsetzen, geeignete Personen mit der menschlichen Kontrolle beauftragen, den Betrieb überwachen, bestimmte Logs aufbewahren und relevante Vorfälle melden. In einigen Einsatzgebieten kommen Datenschutz-Folgenabschätzungen oder Grundrechte-Folgenabschätzungen hinzu.

Transparenzpflichtige Systeme

Seit dem 2. August 2026 gelten konkrete Transparenzanforderungen. Anbieter müssen Systeme, die direkt mit Menschen interagieren, grundsätzlich so gestalten, dass die betroffenen Personen erkennen können, dass sie mit AI kommunizieren. Eine Ausnahme besteht, wenn dies aus dem Kontext offensichtlich ist.

Anbieter generativer AI-Systeme müssen darüber hinaus bestimmte synthetische Inhalte technisch und maschinenlesbar markieren. Betreiber müssen Menschen informieren, wenn sie Emotionserkennung oder biometrischer Kategorisierung ausgesetzt sind. Deepfakes und bestimmte AI-generierte Veröffentlichungen zu Themen von öffentlichem Interesse müssen sichtbar gekennzeichnet werden.

Nicht jeder AI-unterstützte Text benötigt jedoch einen Hinweis. Wenn der Inhalt substanziell von einem fachkundigen Menschen geprüft wurde und eine Person oder Organisation die redaktionelle Verantwortung übernimmt, entfällt die Kennzeichnungspflicht für Texte zu Themen von öffentlichem Interesse. Eine reine Rechtschreib- oder Grammatikprüfung reicht dafür nicht aus.

Bei Bildern, Audio und Video ist entscheidend, ob der Inhalt bestehende Personen, Orte, Objekte oder Ereignisse realistisch nachbildet und fälschlich authentisch erscheinen könnte. In diesem Fall kann er als Deepfake gelten. Die Leitlinien zu Artikel 50 erläutern diese Unterscheidung.

Systeme mit minimalem Risiko

Die meisten heute eingesetzten AI-Systeme fallen nach Einschätzung der Europäischen Kommission in die Kategorie „minimales oder kein Risiko“. Für sie bestehen keine speziellen produktbezogenen Anforderungen des Hochrisiko-Regimes.

Das bedeutet jedoch nicht, dass diese Systeme vollständig unreguliert sind. Allgemeine Vorschriften zur AI-Kompetenz können ebenso gelten wie Datenschutz-, Arbeits-, Urheber-, Verbraucher- oder Produktsicherheitsrecht.

Welche Fristen gelten nach dem AI Omnibus?

Der ursprüngliche Zeitplan des AI Acts wurde im Juli 2026 geändert. Insbesondere die Einführung der Hochrisiko-Anforderungen wurde verschoben.

Datum	Anwendbare Regelungen
2. Februar 2025	AI Literacy und die ersten acht verbotenen Praktiken
2. August 2025	Pflichten für neue General-Purpose-AI-Modelle sowie erste Governance- und Sanktionsregeln
2. August 2026	Transparenzpflichten, Aufsicht und die meisten übrigen Vorschriften
2. Dezember 2026	Zusätzliches Verbot bestimmter intimer und sexuell expliziter AI-Inhalte
2. August 2027	Pflichten für GPAI-Modelle, die vor dem 2. August 2025 auf den Markt gebracht wurden
2. Dezember 2027	Hochrisiko-Regeln für die in Anhang III genannten Einsatzgebiete
2. August 2028	Hochrisiko-Regeln für AI-Systeme als Bestandteil regulierter Produkte

Die Verschiebung der Hochrisiko-Regeln bedeutet nicht, dass Unternehmen ihre Vorbereitungen bis 2027 aussetzen sollten. Datenherkunft, Logging, technische Dokumentation, Vendor-Verträge, Evaluierungen und menschliche Kontrollmechanismen lassen sich bei bereits produktiven Systemen nur mit erheblichem Aufwand nachrüsten.

Ein erster Ansatz: Leite das Suchprofil aus dem technischen Bedarf ab, nicht aus einer generischen Rollenbeschreibung. Kläre, welches Problem die Rolle in zwölf Monaten lösen soll dann suchst du danach, nicht nach dem glänzendsten Lebenslauf.

Welche Stolpersteine werden häufig übersehen?

Ein häufiger Fehler besteht darin, nur eingesetzte Tools zu erfassen. Für die regulatorische Einordnung ist jedoch der konkrete Use Case entscheidend. Ein Produkt kann mehrere AI-Systeme enthalten, die jeweils einen anderen Verwendungszweck und eine andere Risikoklassifizierung besitzen.

Unternehmen können außerdem zum Anbieter werden, ohne ein eigenes Foundation Model zu trainieren. Wer ein bestehendes Modell in ein eigenes Produkt integriert, das Gesamtsystem unter eigener Marke anbietet oder den vorgesehenen Verwendungszweck wesentlich verändert, kann zusätzliche Provider-Pflichten übernehmen.

Auch ein „Human in the Loop“ verhindert nicht automatisch die Einstufung als Hochrisiko-System. Die menschliche Kontrolle muss wirksam sein. Die verantwortliche Person benötigt ausreichende Kompetenz, Zeit, organisatorische Autorität und die technische Möglichkeit, Ergebnisse zu überprüfen, zu überschreiben oder den Betrieb zu stoppen.

Open Source stellt ebenfalls keine pauschale Ausnahme dar. Für verbotene Praktiken, Hochrisiko-Anwendungen, bestimmte Transparenzpflichten und General-Purpose-AI-Modelle mit systemischem Risiko gelten weiterhin regulatorische Anforderungen.

Ähnliches gilt für Forschung und Pilotprojekte. Forschung, Entwicklung und Tests vor einer Markteinführung können ausgenommen sein. Sobald ein System jedoch unter realen Bedingungen eingesetzt, in einen produktiven Prozess eingebunden oder für den internen Betrieb in Dienst gestellt wird, muss die Ausnahme erneut geprüft werden.

Schließlich ersetzt der AI Act keine anderen Rechtsgebiete. Die Verarbeitung personenbezogener Daten unterliegt weiterhin der DSGVO. Beim Einsatz am Arbeitsplatz können Informations- und Mitbestimmungsrechte relevant sein. Trainingsdaten und generierte Inhalte können urheberrechtliche Fragen auslösen. In regulierten Produkten greifen zusätzlich bestehende Anforderungen an Sicherheit und Konformität.

AI Literacy ist bereits eine Unternehmenspflicht

Anbieter und Betreiber müssen Maßnahmen treffen, um die AI-Kompetenz der Beschäftigten und weiterer Personen zu fördern, die in ihrem Auftrag mit den jeweiligen Systemen arbeiten.

Der AI Act schreibt weder ein einheitliches Schulungsformat noch eine individuelle Prüfung vor. Die Maßnahmen sollen sich an den Vorkenntnissen, der jeweiligen Rolle, dem Einsatzkontext und dem Risiko orientieren. Ein Entwickler, der einen Agenten mit Produktionszugriff entwickelt, benötigt daher andere Kompetenzen als ein Mitarbeiter, der AI für Textentwürfe verwendet.

Für Unternehmen ist ein rollenbasiertes Konzept sinnvoll. Es sollte mindestens die eingesetzten Systeme, erlaubte und nicht erlaubte Verwendungen, Daten- und Sicherheitsanforderungen, bekannte Systemgrenzen, notwendige Kontrollen und Eskalationswege abdecken. Die Europäische Kommission beschreibt die aktuellen Erwartungen in ihren Fragen und Antworten zur AI Literacy.

Wie sollten Unternehmen jetzt vorgehen?

Der erste Schritt ist ein Use-Case-Inventar. Darin sollten nicht nur Produkte und Anbieter erfasst werden, sondern auch der konkrete Zweck, die verwendeten Daten, betroffene Personen, relevante Entscheidungen und die organisatorisch verantwortlichen Stellen.

Anschließend muss für jeden Use Case geklärt werden, ob das Unternehmen als Anbieter, Betreiber oder in beiden Rollen handelt. Darauf folgt die Einordnung in verbotene, hochriskante, transparenzpflichtige oder weitgehend unregulierte Anwendungen.

Für relevante Systeme sollten Unternehmen technische und organisatorische Kontrollen definieren. Dazu gehören Evaluierungen, Logging, Zugriffskontrollen, menschliche Freigaben, Monitoring, Incident Management und nachvollziehbare Kriterien für Änderungen am System.

Auch die Beschaffung muss angepasst werden. Unternehmen sollten von ihren AI-Anbietern Informationen zu Datenverwendung, Leistungsgrenzen, Logging, Modelländerungen, Sicherheitsmaßnahmen, Vorfällen und regulatorischer Unterstützung verlangen. Ein System, das keine ausreichenden Nachweise oder technischen Kontrollmöglichkeiten bietet, kann sich später als nicht betreibbar erweisen.

Diese Maßnahmen sollten in ein AI Operating Model integriert werden, das Zuständigkeiten zwischen Geschäftsführung, Technologie, Produkt, Datenschutz, Informationssicherheit, Legal, HR und Arbeitnehmervertretung eindeutig regelt. So wird Governance nicht zum nachträglichen Freigabeprozess, sondern zu einem festen Bestandteil der AI Transformation.

Fazit

Der EU AI Act verlangt von Unternehmen mehr als eine Richtlinie zur Nutzung generativer AI. Er verlangt Transparenz darüber, welche Systeme eingesetzt werden, welche Entscheidungen sie beeinflussen, wer dafür verantwortlich ist und wie Risiken kontrolliert werden.

Unternehmen, die diese Fragen früh beantworten, reduzieren nicht nur regulatorische Unsicherheit. Sie schaffen gleichzeitig die Voraussetzungen, um erfolgreiche AI-Anwendungen schneller aus Pilotprojekten in den produktiven Betrieb zu überführen.

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