EU AI Act: Hochrisiko-Pflichten auf Dezember 2027 verschoben - was ab August 2026 trotzdem gilt

KI-Compliance mit eigener Infrastruktur — WZ-IT betreibt GPU-Server und AI Cubes in deutschen Rechenzentren: DSGVO-konform, audit-fähig, EU AI Act ready. Jetzt kostenlosen Termin vereinbaren

Aktualisiert am 1. August 2026. Dieser Beitrag erschien im Mai, als die Verschiebung noch ein Vorschlag war. Sie ist inzwischen beschlossen: Die Verordnung (EU) 2026/1744 (Digital Omnibus) wurde am 24. Juli 2026 im Amtsblatt veröffentlicht und ist am 27. Juli 2026 in Kraft getreten.

Die Hochrisiko-Pflichten des EU AI Act greifen nicht zum 2. August 2026. Eigenständige Hochrisiko-Systeme nach Anhang III haben jetzt bis zum 2. Dezember 2027 Zeit, Hochrisiko-KI in regulierten Produkten nach Anhang I bis zum 2. August 2028.

Was zum 2. August 2026 trotzdem startet, sind die Transparenzpflichten: Wer ein KI-System betreibt, mit dem Menschen direkt interagieren, muss das kenntlich machen. Zum 2. Dezember 2026 kommen Kennzeichnungspflichten für synthetische Audio-, Bild-, Video- und Textinhalte dazu.

Dieser Guide erklärt die konkreten Anforderungen und liefert eine Checkliste. Die Pflichten selbst haben sich nicht geändert - nur der Zeitpunkt, ab dem sie durchsetzbar sind.

Inhaltsverzeichnis

• Zeitplan: Was wann gilt
• Wie es zur Verschiebung kam
• Was ist ein Hochrisiko-KI-System?
• Die sieben Pflichten fuer Hochrisiko-KI
• Strafen und Durchsetzung
• Praktische Checkliste fuer Unternehmen
• On-Premise-KI als Compliance-Vorteil
• Unser Vorgehen bei WZ-IT
• Weiterfuehrende Guides

Zeitplan: Was wann gilt

Der EU AI Act trat am 1. August 2024 in Kraft. Die Umsetzung erfolgt gestaffelt:

Betroffen von den Hochrisiko-Pflichten ist der Großteil der Unternehmen, die KI operativ einsetzen: HR-Tools, Kreditprüfungen, Bewerberauswahl, Kundenscoring, Zugangskontrollsysteme. Diese Pflichten greifen jetzt zum 2. Dezember 2027.

Wie es zur Verschiebung kam

Der Weg dorthin war kurz: Im April 2026 stimmte der Industrieausschuss des EU-Parlaments (ITRE) für eine Verschiebung, im Mai folgte die vorläufige Einigung zwischen Rat und Parlament, im Juni die Annahme im Plenum und im Rat, am 8. Juli die Unterzeichnung. Veröffentlicht wurde die Verordnung (EU) 2026/1744 am 24. Juli, in Kraft ist sie seit dem 27. Juli 2026.

Die Begründung blieb über das ganze Verfahren dieselbe: Viele Unternehmen - insbesondere KMU - seien nicht bereit, die notwendigen harmonisierten Normen lägen noch nicht vollständig vor, und eine Durchsetzung ohne klare Standards schaffe Rechtsunsicherheit.

Was verschoben wurde und was nicht:

• Verschoben sind die Pflichten für eigenständige Anhang-III-Hochrisiko-Systeme auf den 2. Dezember 2027 und für Anhang-I-Produkte auf den 2. August 2028
• Nicht verschoben sind die Transparenzpflichten zum 2. August 2026 und die Kennzeichnungspflicht für synthetische Inhalte zum 2. Dezember 2026
• Verbotene KI-Praktiken (seit Februar 2025) und GPAI-Pflichten (seit August 2025) bleiben unverändert
• Die Pflichten selbst haben sich inhaltlich nicht geändert - nur der Zeitpunkt, ab dem sie durchsetzbar sind
• Anders als im Kommissionsentwurf vom November 2025 hängen die neuen Termine an festen Kalenderdaten, nicht mehr an der Verfügbarkeit harmonisierter Normen. Eine weitere Verschiebung bräuchte ein neues Gesetzgebungsverfahren

Für Unternehmen bedeutet das: Sie haben Zeit gewonnen, aber keine Entwarnung. Wer ein Anhang-III-System betreibt, hat jetzt einen belastbaren Termin statt eines strittigen - und 16 Monate, um die Dokumentation aufzubauen, die vorher in Wochen hätte stehen müssen.

Was ist ein Hochrisiko-KI-System?

Anhang III des EU AI Act definiert acht Kategorien von Hochrisiko-KI-Systemen:

1. Biometrische Identifizierung und Kategorisierung — Gesichtserkennung, Emotionserkennung (soweit nicht verboten)
2. Kritische Infrastruktur — KI-Steuerung von Strom-, Wasser-, Gas- und Verkehrsnetzen
3. Bildung und Berufsausbildung — Prüfungsbewertung, Zugangssteuerung zu Bildungseinrichtungen
4. Beschäftigung und Personalmanagement — Bewerber-Screening, KI-gestützte Leistungsbewertung, Kündigungsentscheidungen
5. Zugang zu wesentlichen Dienstleistungen — Kreditwürdigkeitsprüfung, Versicherungsbewertung, Sozialleistungsentscheidungen
6. Strafverfolgung — Risikobewertung, Lügendetektion, prädiktive Analytik
7. Migration, Asyl und Grenzkontrolle — Risikobewertung bei Einreise, Dokumentenprüfung
8. Rechtspflege und demokratische Prozesse — KI-gestützte Gerichtsentscheidungen, Wahlbeeinflussung

Wichtig: Es kommt nicht darauf an, ob das System als „KI" vermarktet wird. Entscheidend ist, ob es ein KI-System im Sinne der Verordnung ist und in einem dieser Bereiche eingesetzt wird. Ein Machine-Learning-Modell, das Bewerbungen vorselektiert, ist Hochrisiko — unabhängig davon, ob der Hersteller es „intelligente Filterung" nennt.

Sonderfall: Sicherheitskomponenten in Produkten

KI-Systeme, die als Sicherheitskomponente in regulierten Produkten eingesetzt werden (Medizinprodukte nach MDR, Maschinen nach Maschinenverordnung, Fahrzeuge), unterliegen ebenfalls der Hochrisiko-Klassifizierung. Für diese gilt die längere Frist bis August 2027, da sie an bestehende EU-Produktgesetzgebung gekoppelt sind.

Die sieben Pflichten fuer Hochrisiko-KI

Wer ein Hochrisiko-KI-System betreibt oder in Verkehr bringt, muss sieben Kernpflichten erfüllen:

1. Risikomanagement-System (Artikel 9)

Ein kontinuierliches, dokumentiertes Risikomanagement über den gesamten Lebenszyklus des KI-Systems:

• Identifizierung und Analyse bekannter und vorhersehbarer Risiken
• Bewertung der Risiken bei bestimmungsgemäßer Nutzung und vorhersehbarer Fehlanwendung
• Maßnahmen zur Risikominderung
• Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung

2. Daten-Governance (Artikel 10)

Training, Validierung und Test müssen auf Datensätzen basieren, die:

• Relevanz, Repräsentativität und Fehlerfreiheit gewährleisten
• Bias-Prüfungen durchlaufen haben
• Dokumentiert und rückverfolgbar sind
• Besondere Kategorien personenbezogener Daten nur unter strengen Bedingungen enthalten

3. Technische Dokumentation (Artikel 11)

Vor dem Inverkehrbringen muss eine umfassende technische Dokumentation erstellt werden:

• Allgemeine Beschreibung des Systems und seines Zwecks
• Detaillierte Beschreibung der Entwicklungsmethodik
• Informationen zu Trainingsdaten und deren Aufbereitung
• Leistungskennzahlen und deren Messmethodik
• Beschreibung der Risikomanagement-Maßnahmen

4. Aufzeichnungspflichten / Logging (Artikel 12)

Hochrisiko-KI-Systeme müssen automatische Aufzeichnungen (Logs) generieren:

• Start- und Endzeitpunkt jeder Nutzung
• Referenzdatenbank, gegen die Input geprüft wurde
• Eingabedaten, die zu einer Übereinstimmung geführt haben
• Identifizierung der an der menschlichen Aufsicht beteiligten Personen

Die Logs müssen für einen Zeitraum aufbewahrt werden, der dem Verwendungszweck angemessen ist — mindestens sechs Monate.

5. Transparenz (Artikel 13)

Nutzer müssen angemessen informiert werden:

• Über die Fähigkeiten und Grenzen des Systems
• Über den Grad der Genauigkeit und bekannte Fehlerquellen
• Über die Umstände, unter denen Risiken entstehen können
• Über Maßnahmen zur menschlichen Aufsicht

6. Menschliche Aufsicht (Artikel 14)

Hochrisiko-KI-Systeme müssen so konzipiert sein, dass sie von Menschen wirksam beaufsichtigt werden können:

• Der Mensch muss die Ausgaben des Systems verstehen können
• Der Mensch muss in der Lage sein, die Nutzung des Systems zu unterbrechen oder zu beenden
• Der Mensch muss Ergebnisse des Systems ignorieren oder überstimmen können
• Der Mensch muss Automatisierungsbias erkennen können

7. Qualitätsmanagementsystem (Artikel 17)

Anbieter von Hochrisiko-KI müssen ein QMS implementieren:

• Strategie zur Einhaltung der regulatorischen Anforderungen
• Techniken zur Gestaltung und Kontrolle
• Verfahren für das Risikomanagement
• Post-Market-Monitoring
• Maßnahmen zur Gewährleistung der Cybersicherheit

Strafen und Durchsetzung

Die Bußgelder sind gestaffelt nach Schwere des Verstoßes:

Für KMU und Startups gelten die jeweils niedrigeren absoluten Beträge. Eine Ausnahme, die häufig übersehen wird: Die Prozentangaben gelten immer — auch wenn der absolute Betrag höher wäre.

Die Durchsetzung erfolgt auf nationaler Ebene. Jeder EU-Mitgliedstaat muss eine Marktüberwachungsbehörde benennen. In Deutschland ist die Bundesnetzagentur als zuständige Behörde vorgesehen.

Praktische Checkliste fuer Unternehmen

Schritt 1: KI-Inventar erstellen

Erfassen Sie alle KI-Systeme im Unternehmen — nicht nur die offensichtlichen:

• Welche Modelle werden eingesetzt? (Eigen-Entwicklung, API-basiert, eingebettet in SaaS)
• In welchem Kontext? (HR, Kundenservice, Finanzentscheidungen, Produktion)
• Wer ist Anbieter, wer ist Deployer?
• Welche Daten fließen in das System?

Schritt 2: Risikokategorisierung

Für jedes identifizierte System prüfen:

• Fällt es unter Anhang III? (Hochrisiko-Standalone)
• Ist es Sicherheitskomponente eines regulierten Produkts?
• Fällt es unter die Transparenzpflichten (Chatbots, Deepfakes)?
• Oder ist es ein minimales Risiko (keine spezifischen Pflichten)?

Schritt 3: Gap-Analyse

Für jedes Hochrisiko-System die Lücke zwischen Ist-Stand und Soll-Stand ermitteln:

• Existiert eine technische Dokumentation?
• Gibt es ein Risikomanagement-System?
• Werden Logs gespeichert?
• Ist menschliche Aufsicht implementiert?
• Wurde eine Bias-Prüfung durchgeführt?

Schritt 4: Conformity Assessment vorbereiten

Die meisten Hochrisiko-Systeme nach Anhang III können über eine Selbstbewertung (interne Konformitätsbewertung) in Verkehr gebracht werden. Ausnahme: Biometrische Identifizierungssysteme benötigen eine Bewertung durch eine notifizierte Stelle.

Für die Selbstbewertung benötigen Sie:

• Vollständige technische Dokumentation
• Nachweis eines QMS
• EU-Konformitätserklärung
• CE-Kennzeichnung
• Registrierung in der EU-Datenbank

Schritt 5: Registrierung und CE-Kennzeichnung

Vor dem Inverkehrbringen oder der Inbetriebnahme muss das System in der EU-Datenbank für Hochrisiko-KI-Systeme registriert werden. Die Datenbank wird von der EU-Kommission betrieben und ist teilweise öffentlich zugänglich.

On-Premise-KI als Compliance-Vorteil

Die Anforderungen des EU AI Act klingen komplex — und sie sind es. Aber ein Faktor vereinfacht die Compliance erheblich: Kontrolle über die Infrastruktur.

Warum lokale Inferenz hilft

Konkretes Beispiel: Bewerber-Screening

Ein Unternehmen nutzt ein LLM für die Vorselektion von Bewerbungen. Das ist ein Hochrisiko-Anwendungsfall (Kategorie 4: Beschäftigung).

Mit Cloud-API (z.B. GPT-4):

• Bewerbungsdaten (Name, Lebenslauf, Foto) werden an US-Server gesendet
• Kein Einblick in die Modelllogik (Artikel 13-Transparenz problematisch)
• Logs nur über API-Dashboard verfügbar (Artikel 12-Logging begrenzt)
• Bias-Prüfung nur am Output (Artikel 10-Daten-Governance eingeschränkt)
• Bei CLOUD-Act-Anfrage: Zugriff auf Bewerberdaten durch US-Behörden möglich

Mit On-Premise-KI (z.B. Llama 3.3 70B auf eigenem GPU-Server):

• Bewerbungsdaten verlassen das Unternehmen nicht
• Modell, Prompt und Entscheidungslogik vollständig dokumentierbar
• Alle Logs lokal gespeichert und auditierbar
• Bias-Prüfung an Input-Daten, Prompt-Design und Output möglich
• Kein Drittlandzugriff, keine CLOUD-Act-Problematik

Beide Ansätze können EU AI Act-konform betrieben werden. Aber der On-Premise-Ansatz macht die Compliance praktisch umsetzbar, während der Cloud-Ansatz auf Zusicherungen des Anbieters angewiesen ist.

Unser Vorgehen bei WZ-IT

Wir helfen Unternehmen, KI-Infrastruktur EU AI Act-konform aufzubauen — nicht mit Beratungsfolien, sondern mit konkreter Technik:

1. Bestandsaufnahme: Welche KI-Systeme sind im Einsatz? Welche davon fallen unter Hochrisiko? Welche unter Transparenzpflichten?

2. Infrastruktur-Design: Für Hochrisiko-Anwendungen: Dedizierte GPU-Server oder AI Cube in deutschen Rechenzentren. Vollständige Kontrolle über Modelle, Daten und Logs.

3. Logging und Audit-Trail: Wir konfigurieren vollständiges Request-Response-Logging mit Zeitstempeln, User-IDs und Modellversionen — exportierbar für Audits und Behördenanfragen.

4. Managed Operations: Laufender Betrieb inkl. Monitoring, Updates und Compliance-Dokumentation — damit die technische Dokumentation nicht veraltet.

5. DSGVO + AI Act: Wir adressieren beide Regulierungsrahmen gleichzeitig. Lokale Inferenz löst DSGVO-Transferprobleme und vereinfacht die AI-Act-Dokumentation.

Ob GPU-Server für produktionsreife LLM-Inferenz oder AI Cube als Einstieg — die Infrastruktur steht in deutschen Rechenzentren, der Betrieb liegt in europäischen Händen.

Weiterfuehrende Guides

• KI-Souveränität: Warum deutsche Firmen Daten nicht an US-KI-Dienste schicken sollten
• DSGVO-konforme KI-Inferenz mit GPU-Servern
• Ollama vs. vLLM: Vergleich fuer Self-Hosted LLMs
• LLM-Observability mit Langfuse: KI-Logging fuer den EU AI Act
• Lokale KI-Inferenz mit dem AI Cube
• Managed Operations: Compliance
• GPU Server bei WZ-IT
• AI Cube

Stand: Mai 2026. Der EU AI Act ist eine sich entwickelnde Regulierung. Die in diesem Artikel beschriebenen Fristen können sich durch laufende Gesetzgebungsverfahren ändern. Unternehmen sollten die offiziellen Kanäle der EU-Kommission und der Bundesnetzagentur verfolgen.