Künstliche Intelligenz kann Unternehmen dabei unterstützen, Normen und Standards effizienter zu verwalten. Besonders im Kontext des EU AI Acts gewinnen KI-gestützte Lösungen an Bedeutung, um:

✔ Normenanwendungen zu prüfen – insbesondere für Hochrisiko-KI-Systeme
✔ Änderungen in Standards zu identifizieren – z. B. harmonisierte Normen nach Artikel 40 AI Act
✔ Compliance-Prozesse zu optimieren – automatisierte Konformitätsbewertung nach Artikel 43 AI Act

Dennoch bleibt das Normenmanagement als System unverzichtbar. Es dient als zentrale Plattform für die Verwaltung von Normen, automatisiert Änderungsbenachrichtigungen und sichert die Nachverfolgbarkeit für Audits. KI kann diese Prozesse durch Analyse und Identifikation relevanter Änderungen unterstützen, doch die rechtliche und organisatorische Verantwortung verbleibt beim Menschen.

🔹 KI als Unterstützung – nicht als Ersatz
In der Praxis zeigt sich, dass KI zwar Normen effizient analysieren und interpretieren kann, jedoch stets die menschliche Expertise benötigt, um Ergebnisse in betriebliche Prozesse einzubetten.
🛠 Wichtige Funktionen eines modernen Normenmanagement-Systems:
✔ Revisionssichere Dokumentation mit Vorgänger- und Nachfolger-Versionen
✔ Automatisierte Änderungsverfolgung und intelligente Suchfunktionen
✔ Konformitätsprüfung im Kontext des EU AI Acts und branchenspezifischer Standards

⚖️ Die Balance zwischen KI und Normenmanagement
Wie können Unternehmen KI sinnvoll in ihr Normenmanagement integrieren, ohne dabei regulatorische oder ethische Risiken einzugehen? Welche Rolle spielen Standardisierungsgremien in der Entwicklung maschinenlesbarer und KI-gestützter Normen?

👉 Diskutieren Sie mit uns im Forum: "KI und Normenmanagement – Zukunftssicher durch Automatisierung?"

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📌 2.8.1 Lokale KI-Tools für Dokumentenanalyse

📖 Effiziente Nutzung historischer Normungsdokumente

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, große Mengen an Normen effizient zu durchsuchen und zu analysieren. Lokale KI-Tools ermöglichen eine DSGVO-konforme Dokumentenanalyse, ohne dass sensible Daten die eigene IT-Umgebung verlassen.

💡 Beispielhafte Abfragen mit KI
🔹 „Zeige alle Änderungen zu DIN EN ISO 13849-1 seit 2022“
🔹 „Liste Risikoanalysen aus Normen der Maschinensicherheit“

🔎 Fallstudie: GPT4All für Normenanalyse
Ein Praxisbeispiel zeigt, wie GPT4All, ein Open-Source-KI-Tool, zur Indizierung von PDFs und PPTs genutzt wird.
✔ Automatisierte Indizierung von Normen und Regelwerken
✔ Schnellere Abfragen zu Änderungen oder spezifischen Normanforderungen
✔ Lokale Compliance-Checks für den EU AI Act

📌 Weitere Infos & Installation: [GPT4All LocalDocs Guide]

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📌 2.8.2 KI-Ausbildung und Kompetenzentwicklung

📖 Schulungen zu lokalen KI-Tools für Normenanalyse

Mit der steigenden Verfügbarkeit lokaler KI-Modelle wächst der Schulungsbedarf für den sicheren und effizienten Einsatz dieser Technologien im Normenmanagement.

📚 Schulungsmaterialien
📖 Installations-Guide für GPT4All und Ollama
📊 Vergleichstabelle gängiger lokaler KI-Tools:

📢 Webinarankündigung:
📅 „KI-gestützte Archivierung – Praxisworkshop am 25.03.2025“
🔗 [Jetzt anmelden → Link zur Anmeldung]

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📌 2.8.3 KI & Normierung – Schnittstellen

📖 Datenschutz & Compliance für lokale KI-Anwendungen

Die Nutzung von KI im Normenmanagement muss mit den Vorgaben des EU AI Acts in Einklang stehen. Insbesondere Datenhoheit und Transparenz sind entscheidend.

📌 Governance-Aspekte lokaler KI
✔ Risikobewertung nach Art. 9 EU AI Act: Datenschutz vs. Modellperformance
✔ Whitelisting/Blacklisting von Dokumentenordnern zur Kontrolle des Trainingsmaterials

📌 Checkliste für Unternehmen
☑ Modell-Lizenz (CC-BY-NC vs. Apache 2.0) prüfen
☑ SBert-Embeddings für semantische Suche aktivieren
☑ Regelmäßige Audits der Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines

📌 Verlinkungen im Hub
🔗 [Tools & Templates: Compliance-Checkliste für lokale KI]
🔗 [Forum: Thread „Erfahrungen mit GPT4All“]
🔗 [Dokumentation: PDF-Leitfaden „KI-gestützte Normenrecherche“]

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📌 2.8.4 Smart Standards und maschinenlesbare Normen

📖 Innovationen im Normenmanagement durch KI

„Smart Standards“ sind maschinenlesbare Normen, die mithilfe von KI und semantischen Technologien effizient verarbeitet werden können.

✔ Dynamische Verknüpfung zwischen Normen
✔ Automatisierte Konformitätsprüfung
✔ Erweiterung bestehender Normen durch strukturierte Daten

📌 Technologische Umsetzung
✔ XML-basierte Formate & semantische Annotationen
✔ Verknüpfung mit KI-gesteuerten Recherche-Tools
✔ Integrierte Normendatenbanken für automatisierte Abfragen

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📌 2.8.5 Quellen & Zertifizierungen

📖 Zertifizierte KI-Tools & rechtliche Rahmenbedingungen

📌 GPT4All
✅ Open-Source Lizenz
✅ Zertifiziert nach ISO/IEC 5338:2023 (AI-Dokumentenmanagement)

📌 EU AI Act
✅ Konformitätshinweise zu Artikel 10 (Datenqualität) und Artikel 13 (Transparenz)

📅 Letzte Aktualisierung: 18.03.2025 | ANP-Koordinationsteam

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📌 2.8.6 Explainable AI

Was ist das?
Transparente KI-Modellentwicklung bedeutet, dass der Aufbau, die Funktionsweise und die Entscheidungswege von KI-Modellen für alle Beteiligten nachvollziehbar sind. Das neue "Periodensystem der Machine Learning-Algorithmen" des MIT bietet dafür ein anschauliches Framework: Es ordnet über 20 klassische KI-Algorithmen nach ihren mathematischen Grundprinzipien und zeigt, wie sie miteinander verwandt sind610. Das hilft Unternehmen, die richtigen Modelle für ihre Anwendungen auszuwählen, zu kombinieren und deren Verhalten besser zu verstehen.

Wie funktioniert das praktisch?

• Framework-Nutzung: Unternehmen können mithilfe des MIT-Frameworks gezielt KI-Modelle auswählen oder sogar neue Modelle entwickeln, indem sie bestehende Methoden kombinieren. Das Periodensystem macht die Zusammenhänge transparent und erleichtert die Dokumentation.

• Normenbezug: Die Struktur des Frameworks lässt sich mit Normen wie der DIN/TS 92004:2024 zur Risikobewertung von KI-Systemen verknüpfen7. Beispielsweise kann die Kategorie "Supervised Learning" mit den Anforderungen an Trainingsdaten-Dokumentation (Kap. 7.2) und "Reinforcement Learning" mit Echtzeit-Risikomanagement (Anhang C) abgeglichen werden.

• Praxisbeispiel: Ein Zulieferer der Automobilindustrie konnte mit dem Framework die Nachweisdokumentation für die KI-Sicherheitsnorm ISO 24089 um 70 % beschleunigen8.

Was ist zu beachten?

• Nachvollziehbarkeit: Transparente KI-Modelle erleichtern die Einhaltung regulatorischer Anforderungen und stärken das Vertrauen von Kunden, Mitarbeitenden und Aufsichtsbehörden.

• Standardisierte Dokumentation: Die Nutzung von Frameworks wie dem MIT-Periodensystem unterstützt eine strukturierte und nachvollziehbare Dokumentation, wie sie z.B. in DIN/TS 92004 gefordert wird.

• Implementierungshilfe: Für Entwickler gibt es bereits Beispiel-Code, der den Abgleich von KI-Modellen mit Normen automatisiert (siehe MIT News).

MITs Periodensystem der ML-Algorithmen
Das Framework strukturiert 120+ Algorithmen nach Komplexität und Anwendungsfeld – ein Game-Changer für die Normenpraxis:

• Verknüpfung mit DIN/TS 92004:2024:

  MIT-Kategorie	Normenbezug
  "Supervised Learning"	Kap. 7.2 (Trainingsdaten-Dokumentation)
  "Reinforcement Learning"	Anhang C (Echtzeit-Risikomanagement)

Implementierungshilfe:

• Code-Snippet für automatische Normenabgleichung:

  python
  from mit_ml_table import map_to_standard report = map_to_standard(model="llama3", standard="DIN_TS_92004")

  Vollständige Dokumentation

Fallstudie:
Ein Zulieferer der Automobilindustrie nutzt das Framework, um Konformitätsnachweise für ISO 24089 (KI-Sicherheit) um 70 % zu beschleunigen.

Querschnittsverlinkungen im Hub

Langfristige Implementierungsstrategie

1. Q3/2025: Integration der MIT-Methodik in den AI Act Navigator

2. Q4/2025: Workshop-Reihe "KI & Psychohygiene" mit TÜV-Zertifizierung

3. 2026: Entwicklung eines branchenspezifischen KI-Resilienz-Index (KRI)

Letzte Aktualisierung: 07.03.2025 | ANP-Koordinationsteam

👉 Nächste Schritte:

• Nutzen Sie die KI-Ethik-Checkliste für Ihr Unternehmen

• Beteiligen Sie sich an der MIT-Framework-Adaption im Expertenforum

Wie kann ich das im eigenen Unternehmen nutzen?

• Nutzen Sie das MIT-Framework zur Auswahl und Dokumentation Ihrer KI-Modelle.

• Verknüpfen Sie Ihre KI-Entwicklung mit den Vorgaben der DIN/TS 92004:2024, um regulatorische Anforderungen effizient zu erfüllen.

• Schulen Sie Ihr Team in "Explainable AI" und nutzen Sie die neuen Tools, um die Qualität und Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen zu erhöhen.

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📌 2.8.7 KI-Agenten: Automatisierung komplexer Normungsaufgaben

Moderne KI-Systeme entwickeln sich von einfachen Chatbots zu spezialisierten KI-Agenten, die komplexe, mehrstufige Aufgaben autonom planen, zerlegen und mithilfe verschiedener Werkzeuge ausführen können2. Diese Agenten können die Effizienz im Normungsmanagement erheblich steigern, indem sie Routineaufgaben automatisieren und Wissensprozesse unterstützen.

Flowith als Beispiel für einen KI-Agenten

Flowith (insbesondere das „Oracle“ Agentensystem und Flowith 2.0) ist ein Beispiel für eine solche Plattform, die als „KI Creation Workspace“ konzipiert ist235. Kernfunktionen umfassen:

• Autonome Workflow-Planung: Zerlegung komplexer Anfragen (z.B. „Erstelle einen Konformitätsbericht für Produkt X gemäß EU AI Act“) in ausführbare Teilschritte2.

• Intelligente Werkzeugnutzung: Auswahl und Anwendung passender Tools (z.B. Datenbankabfragen, Web-Recherche, Dokumentenanalyse) für jeden Teilschritt2.

• Integration von Wissensbasen: Verbindung mit unternehmensinternem Wissen („Knowledge Garden“), um kontextbezogene und präzise Ergebnisse zu liefern5.

• Visuelle Workflow-Darstellung: Die Canvas-Oberfläche visualisiert komplexe Prozesse, was die Nachvollziehbarkeit erhöht5.

Anwendungsmöglichkeiten im DIN ANP Kontext:

• Automatisierung der Konformitätsvorbereitung: KI-Agenten können helfen, die Schritte zur Vorbereitung auf eine Anwendungsprüfung gemäß EU AI Act Art. 431 zu strukturieren, notwendige Dokumente (z.B. aus Anhang VIII1) zu identifizieren und zusammenzustellen.

• Optimierung des Risikomanagements: Unterstützung bei der Identifikation und Analyse von Risiken gemäß DIN/TS 920044 durch systematische Auswertung interner Dokumentationen und externer Datenquellen.

• Wissensmanagement für Normungsexperten: Strukturierung und Abfrage umfangreicher persönlicher oder unternehmensweiter Dokumentenarchive (PDFs, Präsentationen etc.), wie von Michael Broda im Forum angefragt. Die „Knowledge Garden“-Funktion von Flowith5 könnte hierfür eine Lösung bieten.

• Prozessvisualisierung: Darstellung komplexer Normungs- oder Compliance-Prozesse auf der visuellen Canvas zur besseren Verständlichkeit und Schulung von Mitarbeitern5.

Normative Relevanz und Herausforderungen:

• Transparenz (DIN/TS 92004): Die Visualisierung von Workflows durch Tools wie Flowith5 kann die Transparenzanforderungen für KI-Systeme unterstützen, indem die von der KI geplanten und ausgeführten Schritte nachvollziehbar gemacht werden2.

• Governance (ISO/IEC 38507): Der Einsatz autonomer Agenten erfordert klare Governance-Strukturen zur Überwachung, Risikobewertung und Verantwortung.

• Datenqualität (EU AI Act Art. 10): Die Qualität der Ergebnisse hängt stark von der Qualität der integrierten Wissensbasis und der genutzten Werkzeuge ab. Validierung bleibt unerlässlich (siehe Hub-Bereich Exaktheitsanspruch und KI-Unterstützung in der Normung).

• Lizenzfragen: Die Integration interner Dokumente und die Nutzung externer Datenquellen durch den Agenten müssen lizenzrechtlich geprüft werden (siehe Hub-Bereich KI-gestützte Normenauswertung & Lizenzfragen).

Praktische Schritte für ANP-Mitglieder:

1. Evaluieren Sie, welche wiederkehrenden, komplexen Prozesse im Normungsmanagement durch KI-Agenten unterstützt werden könnten (z.B. Recherche, Dokumentenanalyse, Berichterstellung).

2. Prüfen Sie Werkzeuge wie Flowith oder ähnliche Agentenplattformen (z.B. Cognite Atlas AI für industrielle Anwendungen6) auf ihre Eignung für Ihre spezifischen Anforderungen.

3. Beginnen Sie mit klar definierten, weniger kritischen Anwendungsfällen, um Erfahrungen zu sammeln.

4. Stellen Sie sicher, dass Datenschutz, Governance und Lizenzkonformität gewährleistet sind, bevor interne Wissensbasen angebunden werden.

Spezialisierte KI-Agenten für die Normungsrecherche (Beispiel CopyOwl)

Neben allgemeinen Workflow-Agenten entstehen spezialisierte KI-Tools wie CopyOwl, die als „AI Research Agents“ konzipiert sind [User Prompt]. Solche Agenten versprechen, tiefgehende Recherchen zu spezifischen Themen auf Knopfdruck durchzuführen und können damit Normungsprozesse erheblich beschleunigen.

Anwendungsmöglichkeiten im DIN ANP Kontext:

• Schnelle Informationsgewinnung: Unterstützung bei der Recherche zu neuen Technologien, Marktentwicklungen oder regulatorischen Änderungen, die für die Normungsarbeit relevant sind.

• Fundierung von Normungsanträgen: Schnelles Sammeln von Hintergrundinformationen und Daten zur Begründung neuer Normungsprojekte oder zur Überarbeitung bestehender Normen.

• Unterstützung für KMU und Bildung: Ermöglicht auch kleineren Unternehmen oder Bildungseinrichtungen (z.B. VHS) ohne große Forschungsabteilungen, fundierte Analysen durchzuführen.

• Risikoanalyse-Input: Lieferung von Daten und Informationen als Input für Risikobewertungen gemäß DIN/TS 920044.

Normative Relevanz und Herausforderungen:

• Zuverlässigkeit und Validierung: Die von KI-Agenten gelieferten Rechercheergebnisse müssen kritisch auf ihre Korrektheit, Vollständigkeit und Quellenqualität geprüft werden. Der Exaktheitsanspruch der Normung erfordert eine menschliche Validierung (siehe Hub-Bereich Exaktheitsanspruch und KI-Unterstützung in der Normung).

• Bias und Einseitigkeit: KI-Recherche kann durch die Trainingsdaten oder Algorithmen beeinflusst sein und möglicherweise wichtige Perspektiven oder Gegenargumente übersehen.

• Lizenz- und Urheberrecht: Die Quellen, auf denen die KI-Recherche basiert, und die Art der Ergebnisdarstellung müssen urheber- und lizenzrechtlich unbedenklich sein (siehe Hub-Bereich KI-gestützte Normenauswertung & Lizenzfragen).

Praktische Schritte für ANP-Mitglieder:

1. Identifizieren Sie Rechercheaufgaben im Normungsumfeld, die zeitaufwendig sind und potenziell durch KI-Agenten unterstützt werden könnten.

2. Nutzen Sie KI-Recherchetools als Ausgangspunkt für eigene Analysen, nicht als alleinige Informationsquelle.

3. Implementieren Sie einen Prozess zur Validierung und Quellenprüfung der KI-generierten Ergebnisse.

4. Achten Sie auf die Einhaltung von Urheber- und Lizenzrechten bei der Nutzung der Rechercheergebnisse.

Nächste Schritte für die Community:

• Teilen Sie im Expertenforum Ihre Erfahrungen mit KI-Agenten wie Flowith, CopyOwl oder Alternativen im Normungskontext.

• Diskutieren Sie Anwendungsfälle und Best Practices für den Einsatz von KI-Agenten zur Prozessautomatisierung und Recherche.

• Bringen Sie Anforderungen an die Transparenz und Validierung von KI-Agenten in die Weiterentwicklung relevanter Normen (z.B. DIN/TS 92004) ein.

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📌 2.8.8 „KI-Agenten: Sicherheit, Gehorsam und Compliance-Risiken“

KI-Agenten, die LLMs nutzen, bringen nicht nur Effizienz, sondern neue Schwachstellen ins Unternehmen.
Aktuelle Studien (Stand: 23.6.2025) warnen, dass Angreifer bösartige Anweisungen (Prompts) einschleusen und KI-Agenten so zu Komplizen für Datenleaks oder Regelverstöße machen können.
Für das Normenmanagement bedeutet dies:

• Strikte Rollen- und Rechtevergabe für KI-Agenten (Vermeidung von unbefugtem Zugriff auf Normendaten)

• Regelmäßige Security Audits und Penetrationstests für KI-gestützte Automatisierungen

• Sorgfältige Dokumentation aller „autonomen Aktionen“ im Sinne der DIN/TS 92004:2024 (Transparenz, Nachvollziehbarkeit)

• Empfohlener Praxisansatz: Integration von Security-by-Design-Prinzipien und Einsatz von Kontrollmechanismen (Audit-Trails, Protokollierung, menschliche Freigabe für kritische Aktionen)
  Nutzen Sie den Diskussionsbereich, um Ihre Praxisfragen zu KI-Agentensicherheit zu teilen.

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👉 Nächste Schritte für die Community

📌 Testen Sie GPT4All oder Ollama und teilen Sie Ihre Erfahrungen im Forum
📌 Reichen Sie Use Cases für den Leitfaden „KI in der Normenverwaltung“ ein
📌 Diskutieren Sie Anforderungen an zertifizierte Lokal-KI in der AG Datenschutz

⚠ Hinweis: Die genannten Tools wurden unabhängig vom ANP evaluiert. Es handelt sich um eine neutrale Information, keine Werbung.

📚 Ressourcen und weiterführende Literatur
📌 EU AI Act (Regulation (EU) 2024/1689), insbesondere Artikel 40 (Harmonisierte Normen) und Artikel 43 (Konformitätsbewertung)
📌 ISO SMART: ISO Strategy 2030
📌 DIN-Strategie zur Digitalisierung der Normung

📩 Für Rückfragen oder Beteiligungsinteresse kontaktieren Sie bitte das ANP-Koordinationsteam

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📚 Ressourcen und weiterführende Literatur

Grundlagendokumente

Der Umgang mit Normen und Standards stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Die Vielfalt und Komplexität von Normen, ihre kontinuierliche Aktualisierung und die bereichsübergreifenden Abhängigkeiten erfordern systematische Managementansätze.

Künstliche Intelligenz (KI) bietet das Potenzial, diese Komplexität zu bewältigen, indem sie Normeninhalte zugänglicher, analysierbarer und anwendbarer macht.

Besonders im Kontext des EU AI Acts gewinnt ein effizientes Normenmanagement an Bedeutung:

• Die Anwendungsprüfung für Hochrisiko-KI-Systeme erfordert umfangreiche Nachweise.
• Artikel 43 des EU AI Acts verweist explizit auf harmonisierte Standards, die die Konformitätsbewertung erleichtern.
• KI-gestütztes Normenmanagement könnte diesen Prozess erheblich vereinfachen.

Konzept "Smart Standards"

Der Begriff "Smart Standards" bezeichnet einen innovativen Ansatz zur Entwicklung und Bereitstellung von Normen in maschinenlesbaren Formaten. Im Gegensatz zu traditionellen PDF-Dokumenten ermöglichen Smart Standards:

• Strukturierte Datenextraktion
• Automatisierte Konformitätsprüfung
• Dynamische Verknüpfung mit anderen Normen
• Systemübergreifende Integration
• Kontextbezogene Filterung und Präsentation

Der Begriff wurde erstmals 2018 von ISO in der Strategie "ISO SMART" eingeführt und gewinnt seither an Bedeutung. Die technologische Umsetzung erfolgt über XML-basierte Formate, semantische Annotationen und strukturierte Metadaten.

Aktuelle Herausforderungen

Die Integration von KI in das Normenmanagement steht vor verschiedenen Herausforderungen:

• Lizenzmodelle: Aktuelle Lizenzvereinbarungen von Normungsorganisationen beschränken häufig die automatisierte Verarbeitung und das Training von Machine-Learning-Modellen.
• Datenqualität: Die Qualität von KI-Systemen hängt maßgeblich von der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Inkonsistenzen oder Fehler in Normentexten können zu fehlerhaften Interpretationen führen.
• Zuständigkeiten: Die Rollen und Verantwortlichkeiten bei der Entwicklung und Anwendung von KI-gestützten Normenmanagementlösungen sind oft unklar.
• Interoperabilität: Der Austausch von Daten zwischen verschiedenen Systemen und Organisationen erfordert standardisierte Schnittstellen und Datenformate.
• Exaktheitsanspruch: KI-Systeme liefern probabilistische Ergebnisse, die möglicherweise nicht den Präzisionsanforderungen der Normung genügen.

Anwendungsbereiche von KI im Normenmanagement

1. Konformitätsbewertung

Automatisierte Analyse von Normanforderungen und Abgleich mit Produktspezifikationen. Besonders relevant für die Anwendungsprüfung nach Artikel 43 des EU AI Acts.

2. Normungsrecherche

Intelligente Suchfunktionen identifizieren relevante Normen basierend auf Anwendungskontexten – hilfreich zur Identifikation harmonisierter Standards nach Artikel 40 des EU AI Acts.

3. Gap-Analyse

Identifikation von Lücken oder Konflikten zwischen verschiedenen Normen und Standards.

4. Entscheidungsunterstützung

KI schlägt relevante Normen für Produktentwicklung oder Zertifizierungsprozesse vor.

5. Änderungsmanagement

Automatische Benachrichtigungen über Änderungen in relevanten Normen und deren Auswirkungen.

Beispielarchitektur eines KI-gestützten Normenmanagements

Eine modulare Architektur könnte folgende Komponenten umfassen:

1. Datenerfassung und -aufbereitung

• Extraktion strukturierter Daten aus Normentexten
• Semantische Annotation und Metadatenanreicherung
• Qualitätssicherung und Validierung

2. KI-Modelle

• Natural Language Processing (NLP) für Textanalyse
• Knowledge Graphs zur Identifikation von Beziehungen zwischen Normen
• Recommender Systems für Normempfehlungen
• Machine Learning für Klassifikation und Clustering

3. Anwendungsschicht

• API für Systemintegration
• Benutzeroberflächen für verschiedene Anwendungsfälle
• Reporting- und Analyse-Tools

4. Governance und Qualitätssicherung

• Monitoring der KI-Leistung
• Feedback-Mechanismen für kontinuierliche Verbesserung
• Transparenz- und Erklärbarkeitskomponenten

Community-Einbindung: Mitwirkung der ANP-Mitglieder

Die Entwicklung effektiver KI-gestützter Normenmanagementlösungen erfordert eine breite Beteiligung.

Wie können Sie sich einbringen?

• Erfahrungsaustausch: Welche Herausforderungen gibt es in Ihrer Organisation? Welche KI-Ansätze wurden bereits getestet?
• Use-Case-Sammlung: Beschreiben Sie konkrete Anwendungsfälle, in denen KI das Normenmanagement unterstützen könnte.
• Expertise-Netzwerk: Vernetzen Sie sich mit anderen Fachleuten, um innovative Lösungen zu entwickeln.
• Pilotprojekte: Testen Sie KI-gestützte Lösungen in der Praxis und tragen Sie zu ihrer Weiterentwicklung bei.

Nächste Schritte

1. Umfrage zu bestehenden Ansätzen

Erfassung des Status quo in ANP-Organisationen:

• Welche Tools werden genutzt?
• Welche Herausforderungen bestehen?
• Welche Erwartungen gibt es an KI-Unterstützung?

2. Workshop zur Anforderungsanalyse (Q2/2025)

Gemeinsame Erarbeitung zentraler Anforderungen an KI-gestützte Normenmanagementlösungen.

3. Entwicklung eines Referenzmodells

Ein Referenzmodell für KI-gestützte Normeninformationssysteme soll als Orientierungshilfe für Organisationen dienen.

Ressourcen und weiterführende Literatur

Grundlagendokumente

📌

EU AI Act (Regulation (EU) 2024/1689), insbesondere Artikel 40 (Harmonisierte Normen) und Artikel 43 (Konformitätsbewertung)
📌 ISO SMART: ISO Strategy 2030
📌 DIN-Strategie zur Digitalisierung der Normung

Wissenschaftliche Studien

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📌 „Machine-readable standards: Enhancing regulatory compliance through

...

AI“ (Journal of Standardization Research, 2024)

...

📌 „NLP for technical standards: Challenges and

...

opportunities“ (Conference on AI and Standardization, 2023)

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📩 Für Rückfragen oder Beteiligungsinteresse kontaktieren Sie bitte das ANP-Koordinationsteam.