Was versteht man unter der „menschlichen Firewall“ im Zusammenhang mit KI-Governance?

Die „menschliche Firewall“ ist die Ebene des menschlichen Urteilsvermögens, die dazu beiträgt, riskante KI-Anwendungen zu verhindern, bevor sie zu einem Problem in Bezug auf Daten, Compliance oder Vertrauen werden. Im Rahmen der KI-Governance bedeutet dies, dass die Mitarbeiter verstehen, was KI-Tools leisten, welche Informationen sie nicht weitergeben sollten, wann Ergebnisse überprüft werden müssen, welche Anwendungsfälle ein höheres Risiko bergen und wie sie Bedenken äußern können, bevor eine Abkürzung zu einem Vorfall wird.

Der Einsatz von Shadow-KI geht in der Regel von einem berechtigten geschäftlichen Bedarf aus. Ein Vertriebsmitarbeiter möchte seine Kundenansprache schneller personalisieren. Ein Manager möchte vor einer Besprechung ein langes Dokument zusammenfassen. Ein Compliance-Analyst benötigt Unterstützung bei der Auslegung von Rechtsvorschriften. Öffentlich zugängliche KI-Tools sind leicht zu erreichen, einfach zu testen und oft praktischer als genehmigte Unternehmensabläufe.

Diese Bequemlichkeit birgt Risiken, wenn den Mitarbeitern keine klaren Vorgaben vorliegen. Microsoft und LinkedIn berichteten, dass 75 % der Wissensarbeiter weltweit generative KI am Arbeitsplatz nutzten und dass 78 % der KI-Nutzer ihre eigenen KI-Tools mit zur Arbeit brachten [*1]. IBM berichtete später, dass jede fünfte der untersuchten Organisationen eine Sicherheitsverletzung aufgrund von „Shadow-KI“ erlebt habe, während nur 37 % über Richtlinien zum Management von KI oder zur Erkennung von „Shadow-KI“ verfügten [*2].

Das praktische Problem besteht nicht darin, dass die Mitarbeiter unachtsam sind. Das Problem ist vielmehr, dass die Arbeitsabläufe schneller voranschreiten als die entsprechenden Kontrollmechanismen. KI-Kompetenz schließt diese Lücke, indem sie den Menschen in dem Moment, in dem sie entscheiden, was sie weitergeben, wem sie vertrauen und wie sie weiter vorgehen sollen, umsetzbare Entscheidungsregeln an die Hand gibt.

Infografik mit dem Titel „Schatten-KI verwandelt nützliche Workarounds in unkontrollierte Geschäftsrisiken“. Ein dreistufiges Flussdiagramm veranschaulicht, wie sich der unkontrollierte Einsatz von KI zuspitzt: (1) Verdeckter Einsatz – öffentliche KI, die aus Zeitgründen außerhalb

Abbildung 1. „Shadow-KI“ lässt sich in den Griff bekommen, wenn versteckte Workarounds in kontrollierte Nutzungsmöglichkeiten umgewandelt werden.

Das Wichtigste auf einen Blick

  • „Shadow AI“ ist eine Lücke in Bezug auf Transparenz und Steuerung. Oft entsteht sie, wenn Mitarbeiter versuchen, reale Probleme am Arbeitsplatz zu lösen, ohne dass es dafür einen klaren, genehmigten Weg gibt.
  • KI-Kompetenz ist nun eine betriebliche Anforderung und gemäß Artikel 4 des EU-KI-Gesetzes eine regulatorische Erwartung für Anbieter und Betreiber von KI-Systemen.
  • Allgemeine Sensibilisierungsschulungen reichen nicht aus. Die Mitarbeiter benötigen rollenspezifische Anleitungen für den Datenaustausch, die Überprüfung von Ergebnissen, risikoreiche Anwendungsfälle und die Eskalation.
  • Eine starke „menschliche Firewall“ bietet Mitarbeitern sichere Möglichkeiten zur Nutzung von KI und liefert Führungskräften gleichzeitig den Nachweis, dass Leitlinien, Kontrollen, Genehmigungsverfahren und Überwachung funktionieren.

Viele Unternehmen gehen zunächst so vor, als sei „Shadow AI“ ein Problem der Technologiekontrolle. Sie sperren Websites, veröffentlichen Richtlinien und warnen ihre Mitarbeiter davor, sensible Informationen in öffentliche Tools einzufügen. Diese Maßnahmen mögen zwar notwendig sein, lösen jedoch selten das zugrunde liegende Verhalten.

Wenn Menschen unter Arbeitsdruck stehen und der vorgegebene Weg unklar, langwierig oder nicht verfügbar ist, greifen sie auf Improvisationen zurück. Dadurch lassen sich die Risiken schwerer erkennen. Eingabeaufforderungen, Dateien, Protokolle, Quellcode, Kundendaten, Vertragsbedingungen und interne Analysen können in Tools gelangen, die von den Teams für Sicherheit, Recht, Compliance und IT noch nicht geprüft wurden.

Das Beispiel von Samsung ist nach wie vor aufschlussreich, da es verdeutlicht, wie schnell so etwas passieren kann. Reuters berichtete, dass Samsung die Nutzung generativer KI auf Unternehmensgeräten vorübergehend eingeschränkt habe, nachdem bekannt wurde, dass ein Mitarbeiter sensiblen Code auf ChatGPT hochgeladen hatte [*3]. Die Lehre daraus ist einfach: Gut gemeintes, produktivitätsförderndes Verhalten kann zu einem Unternehmensrisiko werden, wenn die Regeln zum Zeitpunkt der Nutzung nicht verstanden werden.

Führungsteams sollten „Shadow AI“ als Signal betrachten. Oftmals deckt sie Diskrepanzen zwischen den Bedürfnissen der Mitarbeiter und dem auf, was das Unternehmen als sicher, verfügbar und verständlich definiert hat. Eine ausgereifte Reaktion reduziert unsichere Nutzungsweisen und schafft gleichzeitig genehmigte Wege für Experimente, Produktivität und eine verantwortungsvolle Einführung.

KI-Kompetenz ist mittlerweile eine betriebliche und rechtliche Verpflichtung

Das EU-KI-Gesetz hat die KI-Kompetenz zu einer verbindlichen Verpflichtung im Rahmen der Unternehmensführung gemacht. Artikel 4 verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, Maßnahmen zu ergreifen, um ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz bei ihren Mitarbeitern und anderen Personen sicherzustellen, die in ihrem Auftrag mit KI-Systemen umgehen. Die Europäische Kommission erläutert, dass diese Kompetenz technisches Wissen, Erfahrung, Ausbildung, Schulung, den Kontext, in dem KI eingesetzt wird, sowie die vom System betroffenen Personen berücksichtigen sollte [*4].

Diese Verpflichtung trat am 2. Februar 2025 in Kraft. Die Europäische Kommission weist zudem darauf hin, dass die Aufsichts- und Durchsetzungsvorschriften des KI-Gesetzes ab dem 3. August 2026 gelten [*4]. Der allgemeine Zeitplan für das KI-Gesetz sieht weiterhin eine schrittweise Umsetzung vor: Verbotene Praktiken und Anforderungen an die KI-Kompetenz gelten bereits, die Verpflichtungen für GPAI-Modelle treten am 2. August 2025 in Kraft, und weitere Anforderungen werden im Laufe der Jahre 2026 und 2027 schrittweise eingeführt [*5].

Unternehmen sollten mit dem Begriff „Schulung“ vorsichtig umgehen. Artikel 4 wird nicht in jedem Fall durch eine einmalige Präsentation erfüllt. Die Kommission erklärt, dass es kein vorgeschriebenes Format und kein vorgeschriebenes Zertifikat gibt, Unternehmen jedoch interne Aufzeichnungen über Schulungen und andere Aufklärungsmaßnahmen führen können [*4]. Das bedeutet, dass der Verwaltungsaufwand praxisorientiert ist: Es gilt zu definieren, was die Mitarbeiter wissen müssen, dies je nach Rolle und Risiko anzupassen, die Informationen in einer für die Mitarbeiter nutzbaren Form bereitzustellen und Nachweise über die Existenz des Programms aufzubewahren.

Auswirkungen auf die Planung:KI-Kompetenz sollte als Kontrollprozess mit Verantwortlichen, Umfang, Schulungsnachweisen, Auffrischungszyklen, Eskalationswegen und Nachweisen verwaltet werden. Sie sollte nicht nur als jährliche Sensibilisierungsmaßnahme betrachtet werden.

 

Infografik mit dem Titel „KI-Kompetenz macht aus Richtlinien alltägliche Entscheidungen“. Ein fünfstufiges Flussdiagramm skizziert praktische Entscheidungsregeln für den Einsatz von KI: (1) Das Tool kennenlernen – was passiert mit Eingabeaufforderungen, Dateien und Ausgaben?

Abbildung 2. KI-Kompetenz setzt Richtlinien in konkrete Entscheidungen um, bevor Mitarbeiter Daten weitergeben oder sich auf die Ergebnisse verlassen.

Warum Sensibilisierungsschulungen nicht ausreichen

Herkömmliche Sensibilisierungsschulungen dienen in der Regel dazu, Menschen zu warnen. KI-Kompetenz muss Menschen hingegen dazu befähigen, selbst zu urteilen. Dieser Unterschied ist entscheidend, denn Mitarbeiter wehren nicht nur eine Bedrohung ab. Sie nutzen ein leistungsstarkes Werkzeug im Rahmen ihrer täglichen Arbeit.

Auf Angst basierende Botschaften können dazu führen, dass der Einsatz von KI in den Untergrund gedrängt wird. Ein besserer Ansatz besteht darin, zu erläutern, wo KI helfen kann, wo sie Risiken birgt und wie zugelassene Optionen verantwortungsbewusst genutzt werden können. Die Mitarbeiter müssen verstehen, warum Kundendaten, vertraulicher Code, regulierte Unterlagen, Vertragsbedingungen, nicht öffentliche Strategien und personenbezogene Daten einer besonderen Behandlung bedürfen. Außerdem müssen sie wissen, wann es sich bei den Ergebnissen der KI um einen Entwurf handelt, wann sie einen Anhaltspunkt liefern und wann sie vor der Verwendung von Experten überprüft werden müssen.

Das Schulungsmodell sollte rollenbasiert sein. Vertriebsteams benötigen Beispiele zu Kundeninformationen und Werbeaussagen. Personalteams benötigen Beispiele zu Einstellungsprozessen, Leistungsbewertung und Mitarbeiterdaten. Rechts- und Compliance-Teams benötigen Beispiele zu vertraulichen Informationen, der Auslegung von Vorschriften und Beweismitteln. Technologieteams benötigen Beispiele zu Quellcode, Geheimnissen, Architektur und Zugriffsberechtigungen.

Richtlinien, die nicht verstanden werden, lassen sich nicht skalieren. Wer den Grund für eine Regel versteht, trifft mit größerer Wahrscheinlichkeit eine sichere Entscheidung, wenn der konkrete Fall in der Richtlinie nicht ausdrücklich geregelt ist.

Die „menschliche Firewall“: Was Mitarbeiter wirklich wissen müssen

Der wichtigste Kontrollpunkt ist der Entscheidungsmoment: Ein Mitarbeiter wählt das Tool aus, verfasst die Anfrage, fügt die Datei bei, akzeptiert oder lehnt die Antwort ab und entscheidet, ob er darauf reagiert. Vier Fragen sollten einfach genug sein, um sie sich zu merken, und konkret genug, um das Verhalten zu ändern.

EntscheidungsfrageWas der Mitarbeiter wissen muss
Welche Daten gebe ich weiter?Die Mitarbeiter sollten wissen, ob es sich bei den Daten um öffentliche, interne, vertrauliche, regulierte, kundenbezogene, personenbezogene, privilegierte oder geschützte Daten handelt.
Kann ich dieser Ausgabe vertrauen?Mitarbeiter sollten sich bewusst sein, dass KI-Ergebnisse unvollständig, voreingenommen, erfunden, veraltet oder schlecht begründet sein können. Die Regeln zur Überprüfung sollten klar festgelegt sein.
Handelt es sich hierbei um einen Anwendungsfall mit hohem Risiko?Mitarbeiter sollten Verwendungszwecke erkennen, die sich auf das Arbeitsverhältnis, die Bonität, den Zugang zu wesentlichen Dienstleistungen, die Sicherheit, gesetzliche Rechte, Compliance-Entscheidungen oder wesentliche geschäftliche Maßnahmen auswirken können.
An wen wende ich mich in solchen Fällen?Mitarbeiter benötigen eine unkomplizierte Möglichkeit, Genehmigungen einzuholen, fragwürdiges Tool-Verhalten zu melden oder eine genehmigte KI-Funktion anzufordern.

 

Infografik mit dem Titel „Die menschliche Firewall steht im Zentrum der KI-Entscheidung“. Ein Hub-and-Spoke-Diagramm mit der Aufschrift „KI sicher nutzen“ in der Mitte ist mit vier Aspekten verbunden: Datenaustausch – kann diese Eingabe genutzt werden

Abbildung 3. Die „menschliche Firewall“ ist der Entscheidungspunkt, an dem Daten, Ergebnisse, Anwendungsfallrisiken und Eskalationen zusammenlaufen.

Was führende Unternehmen anders machen

Die besten Programme betrachten KI-Kompetenz als Steuerungsinstrument. Sie vermeiden es, sich ausschließlich auf die Verteilung von Richtlinien zu verlassen, und bauen ein Managementsystem auf, das auf genehmigter Nutzung, rollenbasierter Schulung, sicherem Experimentieren und Fakten basiert.

Sie machen die Grenzen leicht verständlich. Die Mitarbeiter wissen, welche Tools zugelassen sind, welche Daten niemals eingegeben werden dürfen, welche Anwendungsfälle einer Überprüfung bedürfen und welche Aktionen eine manuelle Genehmigung erfordern. Die Leitlinien sind in einer einfachen Sprache verfasst und enthalten nicht nur juristische oder technische Fachbegriffe.

Außerdem machen sie sicheres Experimentieren sichtbar. Wenn die einzige Antwort „Nein“ lautet, entwickeln die Mitarbeiter ihre eigenen Umgehungslösungen. Wenn das Unternehmen genehmigte Tools, Anmeldekanäle, Testumgebungen und Governance-Prüfungen bereitstellt, lassen sich Anforderungen leichter erkennen und steuern.

Führungsverhalten ist entscheidend. Mitarbeiter lernen, was akzeptabel ist, anhand des Vorbilds, das Führungskräfte in Besprechungen, bei Vertriebsmaßnahmen, bei Produktentscheidungen und bei Betriebsbesprechungen vorleben. Eine Unternehmensführung, die nur auf dem Papier existiert, wird dem Druck der Arbeitsbelastung nicht standhalten.

Schließlich ist die Verantwortung funktionsübergreifend. KI-Kompetenz steht in Zusammenhang mit den Bereichen Sicherheit, Recht, Compliance, Datenschutz, Personalwesen, Technologie und Geschäftsbetrieb. Jede Funktion sieht einen anderen Aspekt des Risikos, und die Mitarbeiter benötigen eine einheitliche Botschaft.

Infografik mit dem Titel „KI-Kompetenz braucht ein Betriebsmodell“. Sechs Komponenten eines wirksamen Programms zur Förderung der KI-Kompetenz werden in einer Tabelle dargestellt: (1) Regeln für eine verständliche Sprache – zugelassene Tools, eingeschränkte Daten, Eskalation

Abbildung 4. Ein Programm zur Vermittlung von KI-Kompetenzen benötigt ein praxisorientiertes Betriebsmodell und nicht nur eine einmalige Schulungsmaßnahme.

So bauen Sie in 5 Schritten eine „menschliche Firewall“ auf

Im Rahmen der Planung für das Jahr 2026 sollten Führungskräfte in den Bereichen Risiko und Compliance die KI-Kompetenz als Teil des Kontrollumfelds der KI-Governance betrachten. Ziel ist es, den unsicheren Einsatz von KI zu reduzieren und gleichzeitig eine verantwortungsvolle Einführung zu ermöglichen. Dies erfordert klare Regeln, genehmigte Vorgehensweisen, Überwachung und Aufzeichnungen, die einer Überprüfung standhalten.

Befolgen Sie diese fünf Schritte, um KI-Kompetenz von einer Schulungsmaßnahme in eine funktionierende Steuerungsmaßnahme umzuwandeln:

  1. Überprüfen Sie Ihre KI-Tool-Landschaft.Dokumentieren Sie jedes KI-Tool, das Ihre Mitarbeiter nutzen – öffentliche Tools, integrierte SaaS-Funktionen, Copilots und agentenbasierte Workflows –, damit Governance-Kontrollen richtig abgegrenzt und gezielt eingesetzt werden können.
  2. Legen Sie Grenzen für den Datenaustausch fest.Schaffen Sie klare Regeln dafür, welche Daten Mitarbeiter an KI-Tools weitergeben dürfen und welche nicht, und stützen Sie sich dabei auf Datenklassifizierungen, nach denen die Mitarbeiter handeln können – nicht nur auf technische oder rechtliche Kategorien.
  3. Schulungen nach Rolle, Risiko und Anwendungsfall.Ersetzen Sie allgemeine jährliche Schulungsmodule durch gezielte Anleitungen für jeden Funktionsbereich. Die Teams in den Bereichen Vertrieb, Personalwesen, Rechtsabteilung, Technik und Betrieb sind mit unterschiedlichen KI-Risiken konfrontiert und benötigen unterschiedliche Beispiele.
  4. Schaffen Sie reibungsarme Eskalationswege.Bieten Sie den Mitarbeitern eine einfache Möglichkeit, Genehmigungen zu beantragen, fragwürdiges KI-Verhalten zu melden oder auf genehmigte Experimentierpfade zuzugreifen. Wenn der geregelte Weg schwieriger ist als die Umgehungslösung, nimmt die „Schatten-KI“ zu.
  5. Erstellen und pflegen Sie Nachweise zur Governance.Dokumentieren Sie Maßnahmen zur KI-Kompetenz, die Kenntnisnahme von Richtlinien, Genehmigungen, Ausnahmen, Vorfälle, Überwachungsmaßnahmen und Abhilfemaßnahmen. Erst dadurch wird ein Schulungsprogramm zu einer Kontrollmaßnahme, die einer behördlichen Überprüfung standhält.
  6. Diese Schritte lenken den Fokus von der Absolvierung von Schulungen hin zur Wirksamkeit der Governance. Ein abgeschlossener Kurs ist nützlich. Eine Belegschaft, die konsequent sicherere KI-Entscheidungen trifft, ist jedoch wertvoller.

Mit Archer eine „menschliche Firewall“ aufbauen

Archer unterstützt Unternehmen dabei, KI-Governance von einer bloßen Grundsatzerklärung in eine strukturierte operative Fähigkeit umzusetzen. Im Hinblick auf „Shadow AI“ und KI-Kompetenz liegt der Schwerpunkt darauf, Menschen, Systeme, Tools, Risiken, Kontrollmechanismen, Nachweise und Rechenschaftspflicht in einem einzigen Governance-Modell miteinander zu verknüpfen.

Das bedeutet, ein KI-Inventar zu führen, KI-Anwendungsfälle zu bewerten, Risiken den entsprechenden Kontrollmaßnahmen und Verpflichtungen zuzuordnen, Verantwortliche zu benennen, Genehmigungen zu erfassen, Probleme nachzuverfolgen und Nachweise zu erstellen, die zeigen, wie KI unternehmensweit gesteuert wird. Es bedeutet außerdem, Führungskräften einen Überblick darüber zu verschaffen, wo KI-Anwendungen zum Einsatz kommen, wo sich möglicherweise Risiken aufbauen und welche Maßnahmen erforderlich sind.

Eine starke „menschliche Firewall“ bremst die verantwortungsvolle Einführung von KI nicht. Sie bietet den Mitarbeitern klarere Entscheidungsmöglichkeiten und gibt den Governance-Teams eine solidere Grundlage für die Aufsicht. Die Unternehmen, die im Jahr 2026 KI-Risiken gut bewältigen werden, werden sich nicht ausschließlich auf Blockierungstools verlassen. Sie werden KI-Kompetenz, genehmigte Vorgehensweisen, Kontrollnachweise und kontinuierliche Governance miteinander kombinieren.

Erfahren Sie mehr über Archer AI Governance: https://www.archerirm.com/ai-governance

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Häufig gestellte Fragen

Was ist Shadow AI?

Unter „Shadow AI“ versteht man die Nutzung von KI-Tools, -Modellen, -Funktionen oder -Agenten ohne Genehmigung, Aufsicht oder Überwachung durch das Unternehmen. Dazu gehören öffentlich zugängliche KI-Tools, nicht geprüfte SaaS-KI-Funktionen, für berufliche Zwecke genutzte private Konten sowie KI-Workflows, die außerhalb der genehmigten Governance-Prozesse erstellt wurden.

Warum ist KI-Kompetenz wichtig, um „Shadow AI“ zu reduzieren?

KI-Kompetenz vermittelt den Mitarbeitern das nötige Urteilsvermögen, um KI sicher zu nutzen, und verringert so das Risiko, dass gut gemeinte Maßnahmen zur Produktivitätssteigerung zu einem Governance-Vorfall führen. Sie hilft ihnen zu verstehen, welche Daten nicht weitergegeben werden dürfen, wann Ergebnisse überprüft werden müssen, welche Anwendungsfälle einer Genehmigung bedürfen und an wen sie Bedenken weiterleiten können.

Was sieht Artikel 4 des EU-KI-Gesetzes vor?

Artikel 4 verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz bei ihren Mitarbeitern und anderen Personen sicherzustellen, die in ihrem Auftrag mit KI zu tun haben. Die Maßnahmen sollten dem Wissen, der Erfahrung und der Ausbildung der jeweiligen Person sowie dem Kontext der KI-Nutzung und den vom System betroffenen Personen Rechnung tragen.

Reicht eine jährliche Schulung zum Thema KI-Sensibilisierung aus?

Jährliche Sensibilisierungsschulungen reichen in der Regel allein nicht aus. Unternehmen benötigen darüber hinaus rollenbasierte Anleitungen, genehmigte Vorgehensweisen, praktische Beispiele, Eskalationswege, Auffrischungszyklen sowie interne Nachweise dafür, dass Maßnahmen zur Förderung der Medienkompetenz durchgeführt und aufrechterhalten wurden.

Was sollten Mitarbeiter wissen, bevor sie KI am Arbeitsplatz einsetzen?

Die Mitarbeiter sollten wissen, ob das Tool zugelassen ist, welche Daten sie weitergeben dürfen, ob die Ergebnisse überprüft werden müssen und an wen sie sich wenden können, wenn sie sich unsicher sind. Sie sollten sich außerdem darüber im Klaren sein, dass KI-Ergebnisse fehlerhaft, voreingenommen, unvollständig oder für die direkte Verwendung ungeeignet sein können.

Wie kann Archer die KI-Kompetenz und die „Shadow-AI“-Governance fördern?

Archer unterstützt Unternehmen dabei, eine solide Governance-Grundlage für KI-Kompetenz zu schaffen, indem es Bestandsaufnahme, Risikobewertung, Kontrollmaßnahmen, Rechenschaftspflicht und Nachweise in einem einzigen Betriebsmodell miteinander verknüpft. Dazu gehören die Verwaltung von Genehmigungsworkflows, die Nachverfolgung von Problemen sowie die Schaffung von Transparenz für Führungskräfte darüber, wo KI-Anwendungen zum Einsatz kommen und wo sich möglicherweise Risiken aufbauen.

Quellen

[*1] Microsoft und LinkedIn, Jahresbericht zum „Work Trend Index 2024“: https://news.microsoft.com/source/2024/05/08/microsoft-and-linkedin-release-the-2024-work-trend-index-on-the-state-of-ai-at-work/

[*2] Pressemitteilung von IBM zum Thema KI-bezogene Sicherheitsverletzungen und „Shadow AI“: https://newsroom.ibm.com/2025-07-30-ibm-report-13-of-organizations-reported-breaches-of-ai-models-or-applications,-97-of-which-reported-lacking-proper-ai-access-controls

[*3] Reuters: ChatGPT-Fieber greift auf US-Arbeitsplätze über und lässt bei manchen die Alarmglocken läuten: https://www.reuters.com/technology/chatgpt-fever-spreads-us-workplace-sounding-alarm-some-2023-08-11/

[*4] Europäische Kommission, Fragen und Antworten zur KI-Kompetenz: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/ai-literacy-questions-answers

[*5] Europäische Kommission, Zeitplan für die Umsetzung des KI-Gesetzes: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

[*6] Service Desk zum KI-Gesetz der Europäischen Kommission, Zeitplan für die Umsetzung des EU-KI-Gesetzes: https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/timeline/timeline-implementation-eu-ai-act