Wissen Sie genau, was das deutsche und EU-Recht von Ihrer KI verlangt

Das zentrale KI-Gesetz. Es teilt KI-Systeme in Risikostufen ein (verboten, hoch, begrenzt, minimal) und legt fuer jede Stufe Pflichten fest, etwa Dokumentation, menschliche Aufsicht und Transparenz.

Das zentrale Datenschutzgesetz. Es regelt, wie KI personenbezogene Daten nutzt, begrenzt voll automatisierte Entscheidungen ueber Menschen und verlangt eine Datenschutz-Folgenabschaetzung fuer risikoreiche KI.

Legt faire Regeln fest, wer auf die Daten vernetzter Produkte und KI-gestuetzter Dienste zugreifen und sie nutzen darf. Es erleichtert auch den Wechsel des Cloud-Anbieters.

Schafft vertrauenswuerdige Wege, um Daten zu teilen, die KI nutzen kann, einschliesslich der Weiterverwendung von Daten des oeffentlichen Sektors und der Registrierung von Datenvermittlungsdiensten.

Verlangt von Finanzunternehmen, ihre Technologie- und KI-Risiken zu steuern, Vorfaelle zu melden und externe IT- und KI-Dienstleister zu beaufsichtigen.

Legt Cybersicherheitspflichten fuer wichtige und besonders wichtige Einrichtungen fest, auch fuer KI-gestuetzte Infrastruktur, und verlangt die Meldung von Vorfaellen an das BSI.

Verlangt, dass Produkte mit digitalen Bestandteilen, auch KI-Software und -Hardware, von Anfang an sicher sind, Sicherheitsupdates erhalten und ausgenutzte Schwachstellen gemeldet werden.

Aktualisiert die Haftungsregeln, sodass fehlerhafte Software und KI klar erfasst sind und Geschaedigte leichter Schadensersatz verlangen koennen.

Legt Sicherheitsregeln fuer KI-gestuetzte Maschinen und Roboter fest und verlangt ausdruecklich eine Risikobewertung fuer selbstlernendes Verhalten.

Verpflichtet Online-Plattformen, offenzulegen, wie ihre KI Inhalte einstuft und empfiehlt, transparent zu moderieren und Risiken ihrer Algorithmen zu bewerten.

Hindert die groessten Gatekeeper-Plattformen daran, mit KI-Rankings die eigenen Dienste zu bevorzugen oder Daten der Geschaeftsnutzer unfair zu verwenden.

Legt Regeln fuer elektronische Identitaet und Vertrauensdienste wie E-Signaturen fest und fuehrt die EU-Brieftasche fuer digitale Identitaet ein. Wichtig fuer KI-Identitaetspruefung und Betrugspraevention.

Das deutsche Gesetz, das die EU-KI-Verordnung in die Praxis umsetzt. Es benennt die zustaendigen deutschen Behoerden, regelt Bussgeldverfahren und sieht Reallabore vor.

Ergaenzt die DSGVO um deutsche Besonderheiten, besonders fuer den Umgang mit Beschaeftigtendaten und KI-Profiling am Arbeitsplatz.

Regelt Cookies, Tracking und Einwilligung auf Webseiten und Apps. Das betrifft KI, die Nutzer fuer Werbung oder Personalisierung profiliert.

Schuetzt vertrauliche Geschaeftsinformationen wie KI-Modelle, Datensaetze und Prompts als Geschaeftsgeheimnis, sofern Sie angemessene Schutzmassnahmen treffen.

Regelt KI-Trainingsdaten ueber die Regeln zum Text- und Data-Mining, den Schutz von KI-Ergebnissen und die Haftung fuer Urheberrechtsverletzungen.

KI-erzeugte Werbung darf nicht irrefuehren. Wettbewerber koennen auch gegen Verstoesse gegen die KI-Verordnung als unlauteren Wettbewerb vorgehen.

Das deutsche Kartellrecht. Es prueft Marktmacht einschliesslich Datenmacht und erlaubt dem Bundeskartellamt, Selbstbevorzugung und datenbasierte Behinderung sehr grosser Firmen zu stoppen.

Regelt Vertrags- und Verschuldenshaftung bei KI-Fehlern, den Schutz vor KI-Deepfakes und die Pflicht, Verbrauchern KI-gesetzte Preise mitzuteilen.

Verbietet KI-Systemen Diskriminierung bei Einstellung, Beschaeftigung oder Zugang zu Leistungen anhand geschuetzter Merkmale wie Geschlecht, Alter oder Herkunft.

Der Betriebsrat muss beteiligt werden, bevor Sie KI-Werkzeuge einfuehren, die Mitarbeitende ueberwachen oder ihre Arbeit beeinflussen koennen.

Arbeitgeber muessen alle Gefaehrdungen am Arbeitsplatz beurteilen, auch Belastungen durch KI-Ueberwachung und algorithmisches Management.

KI-Deepfakes und synthetische Medien koennen Straftaten sein, etwa Beleidigung, Verleumdung, Volksverhetzung oder Verletzung der Privatsphaere.

Sie muessen offenlegen, wenn Konten oder Inhalte automatisiert sind, etwa ein Bot, der wie eine echte Person wirkt, und Empfehlungssysteme transparent halten.

Unternehmen mit 50 oder mehr Beschaeftigten muessen interne Meldestellen betreiben und Personen schuetzen, die Rechtsverstoesse melden, auch unzulaessige KI-Nutzung.

Ein geplantes deutsches Gesetz, das eigene Straftatbestaende fuer schaedliche Deepfakes und digitale Gewalt schaffen wuerde. Noch nicht in Kraft, also beobachten statt handeln.

Ein geplantes eigenstaendiges deutsches Gesetz fuer den Umgang mit Beschaeftigtendaten, auch KI-Ueberwachung und Entscheidungen am Arbeitsplatz. Es ginge ueber die heutigen BDSG-Regeln hinaus. Noch ein Entwurf.

Regelt KI im Bankwesen wie Kreditscoring und automatisierten Handel unter den Risiko- und Organisationsregeln der BaFin.

Die BaFin beaufsichtigt KI in der Versicherungszeichnung, der automatisierten Schadenbearbeitung und der Risikobewertung.

KI-basierte Gesundheits-Apps muessen vom BfArM zugelassen sein, einen Nutzen nachweisen und Daten- und Geraeteregeln erfuellen, um von der Krankenkasse erstattet zu werden.

KI, die als Medizinprodukt gilt, etwa Diagnose-KI, muss eine Konformitaetsbewertung durchlaufen, eine CE-Kennzeichnung tragen und nach dem Verkauf ueberwacht werden.

Setzt den Rechtsrahmen fuer selbstfahrende Fahrzeuge der Stufen 3 und 4 auf oeffentlichen Strassen, einschliesslich Zulassung und der Rolle der technischen Aufsicht.

Erlaubt voll automatisierte Behoerdenentscheidungen nur, wenn ein Gesetz es zulaesst, und solche Entscheidungen muessen erklaerbar und anfechtbar sein.

Gibt eine verschuldensunabhaengige Haftung fuer Schaeden durch fehlerhafte Produkte, auch KI-integrierte. Es wird nach Umsetzung der neuen EU-Richtlinie bis Dezember 2026 erweitert.

Schafft EU-Regeln fuer die Nutzung elektronischer Gesundheitsdaten, sowohl fuer die Versorgung als auch, wichtig fuer KI, fuer Forschung und Training ueber nationale Zugangsstellen.

Die Erwartungen der BaFin an die Nutzung von KI und maschinellem Lernen im Finanzwesen. Im Fokus stehen klare Verantwortung, gute Daten, Modellvalidierung und laufende Aufsicht ueber algorithmische Entscheidungen.