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#AI Act

11 Beiträge

Der AI Act in der Praxis: Risikostufen, Transparenz, menschliche Aufsicht und DSFA. Was ein KI-einführendes Unternehmen 2026 tun muss.

KI-Forschung18.06.2026

Ethische Schulden: Regulierung im Angesicht von KI-Entdeckungen (2026)

Hält das Recht mit KI im Jahr 2026 Schritt? Analyse der regulatorischen Lücke, AI Act, DSGVO und ethischer Dilemmata in Forschung und Implementierung von KI aus der Perspektive des Human-Oversight.

KI-Infrastruktur01.06.2026

AI Act und DSGVO im Jahr 2026: Was muss ein Unternehmen bei der Implementierung von AI tun

Der AI Act wird in Stufen durchgesetzt – ab August 2026 kommen Transparenz und Pflichten für hohes Risiko hinzu. Was das in der Praxis bedeutet: menschliche Aufsicht, DPIA und wie man Compliance von der ersten Codezeile an gestaltet, nicht erst nach einem Vorfall.

KI-Infrastruktur01.06.2026

AI Act: Hochrisikosysteme in der Praxis (HR, Finanzen, Scoring)

AI Act Hochrisiko 2026: Welche Systeme unterliegen strenger Regulierung, welche Pflichten bringen HR-Tools, Kreditscoring und Kundenbewertung mit sich und wie gestaltet man Compliance.

KI-Forschung01.06.2026

AI Act in der Medizin: rechtliche Rahmenbedingungen für Hochrisikosysteme

Der AI Act klassifiziert die meisten klinischen KI-Systeme als Hochrisiko. Was das in der Praxis bedeutet: Erklärbarkeit, menschliche Aufsicht, DPIA und DSGVO-Konformität im Gesundheitswesen.

KI-Agenten01.06.2026

KI für Content-Moderation: Sicherheit und Compliance

KI für Content-Moderation automatisiert die Erkennung von Verstößen in einem Maßstab, den Menschen nicht bewältigen können. Wie man ein System mit Guardrails, Human-Gate und Konformität mit dem AI Act gestaltet.

KI-Infrastruktur01.06.2026

AI-Governance im Unternehmen: Richtlinien, Rollen, Kontrolle

AI-Governance im Unternehmen ist ein Satz von Richtlinien, Rollen und Kontrollmechanismen, die eine verantwortungsvolle Implementierung von AI gemäß AI Act und DSGVO ermöglichen. Praktischer Leitfaden.

KI-Forschung01.06.2026

Verantwortungsvolle KI-Innovation: Ethik als ingenieurwissenschaftliche Disziplin

Verantwortungsvolle KI-Innovation ist keine Werteerklärung, sondern konkrete Designentscheidungen: Guardrails, Human-in-the-Loop, Erklärbarkeit und AI Act. Wie man das im Unternehmen umsetzt.

KI-Forschung01.06.2026

Black Box AI: Wie Erklärbarkeit und Guardrails Unternehmen schützen

Das Problem der Black Box AI stellt ein reales rechtliches und operatives Risiko dar. Wie XAI, Guardrails und Human-Oversight es in produktiven Systemen gemäß AI Act lösen.

KI-Forschung01.06.2026

Mensch im AI-Loop: Wenn Aufsicht die Entscheidung rettet

Warum menschliche Aufsicht kein Bremsklotz der Automatisierung ist, sondern deren Voraussetzung. Human-Gate, Explainability und AI Act in einer Architektur.

KI-Forschung01.06.2026

Algorithmic Bias: Wie Vorurteile nicht in KI-Systeme übertragen werden

Woher kommt Bias in KI-Systemen, wie lässt er sich messen und auf jeder Ebene begrenzen: von Daten über Modell bis zur Implementierung. Praktischer Leitfaden aus der Perspektive 2026.

KI-Agenten01.06.2026

Implementierung von KI in der öffentlichen Verwaltung: Transparenz und Compliance

Implementierung von KI in der öffentlichen Verwaltung 2026: Was eine Behörde an KI delegieren kann, was nicht, Anforderungen an Transparenz durch den AI Act und die DSGVO für kommunale Selbstverwaltungen. Praktischer Leitfaden.

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