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NEUE FOLGE: 6.08.2025

KI-Entwicklungen mit Relevanz für Normung und Normenanwendung

Datum: 5. August 2025
Zielgruppe: Normenanwender:innen, Arbeitskreise im DIN-Umfeld, Fachverantwortliche für KI-Governance

1. EU bestätigt „Code of Practice“ als Nachweisinstrument – freiwillig, aber faktisch verpflichtend

Die EU-Kommission hat den „General-Purpose AI Code of Practice“ als konkretes Compliance-Werkzeug für den EU AI Act bestätigt. Der Code wurde unter Beteiligung von Industrie, Zivilgesellschaft und Mitgliedstaaten entwickelt und bietet praxisnahe Orientierung zu Artikel 53 und 55 des Gesetzes.

Normungsrelevanz:
– Der Code beschreibt Anforderungen zur Dokumentation, Urheberrechtskonformität und Risikobewertung, die künftig auch normativ unterlegt werden sollten
– Er unterscheidet zwischen GPAI-Modellen und solchen mit systemischem Risiko – ein möglicher Anknüpfungspunkt für künftige Klassifikationsnormen
– Als freiwilliges Instrument erlangt der Code Quasi-Standard-Charakter, der normseitig aufgegriffen und präzisiert werden kann

Implikation für Arbeitskreise:
Die Normung kann den Code of Practice aufgreifen und in konkrete Anforderungskataloge, technische Checklisten und Auditstandards überführen. Ziel ist eine bessere Anschlussfähigkeit an bestehende Normen (z. B. ISO/IEC 42001) und nationale Umsetzungshilfen für KMU.

2. Deutsche KI-Umsetzung bleibt lückenhaft – Risiken für Rechtsklarheit

Laut Expert:innen (u. a. Anke Domscheit-Berg) mangelt es an einer konsistenten Umsetzung der EU-KI-Verordnung in Deutschland. Übergangsfristen bis 2030 für Behörden und eine nicht ausgestattete Interimsaufsicht erzeugen eine gefährliche Regulierungslücke.

Normungsrelevanz:
– Es fehlt an verbindlichen Vorgaben für die Bewertung bestehender KI-Systeme vor Inkrafttreten der Hochrisiko-Regelungen
– Unklare Zuständigkeiten erschweren die Praxisanwendung bestehender Normen zur KI-Governance
– Die Normung könnte als Ausgleichsinstrument dienen, um auch ohne gesetzliche Durchsetzung strukturierte Anforderungen bereitzustellen

Implikation für Arbeitskreise:
Die Normung sollte gezielt auf die Entwicklung unterstützender Rahmenwerke setzen – z. B. standardisierte Risikobewertungsmodelle, Prüfschritte für urheberrechtliche Konformität und modulare Dokumentationssysteme für bestehende KI-Anwendungen.

3. Schatten-KI in Unternehmen nimmt stark zu – Bedarf an Governance-Normen

Eine Studie von Netskope zeigt: Die Nutzung generativer KI steigt rapide, vielfach ohne Genehmigung der IT-Abteilungen. Über 1.550 Tools sind im Umlauf – viele davon mit unbekannter Herkunft, Sicherheitsstruktur oder Datenverarbeitung.

Normungsrelevanz:
– Es fehlen normierte Methoden zur Inventarisierung und Klassifikation von KI-Anwendungen in Unternehmen
– Die Interaktion von KI-Agenten mit anderen Systemen erfordert neue Schnittstellen- und Kontrollstandards
– Bestehende IT-Sicherheitsnormen (z. B. ISO/IEC 27001) sind für dynamische, lernende Systeme oft zu starr

Implikation für Arbeitskreise:
Benötigt werden Governance-Richtlinien für KI-Nutzung, die flexibel und praxisnah auch in KMU anwendbar sind. Standards zur Integration von Shadow-IT-Detektion, Autorisierung und Ethikbewertung sollten modular aufbaubar sein.

4. KI-Kompetenzmodelle 2025 – Standardisierung braucht mehr als Frameworks

Viele Unternehmen arbeiten aktuell an KI-Kompetenzmodellen – allerdings oft mit starrem Framework-Ansatz, der der dynamischen KI-Entwicklung nicht gerecht wird.

Normungsrelevanz:
– Derzeitige Kompetenzrahmen (z. B. aus dem Hochschulbereich) sind nicht übertragbar auf betriebliche Weiterbildung in KMU
– Es fehlen standardisierte Grundkompetenzen für die ethisch reflektierte Anwendung von KI
– Auch Formate für lernende Organisationen und agile Kompetenzentwicklung sind kaum normiert

Implikation für Arbeitskreise:
Die Normung kann helfen, Basis-KI-Kompetenzen für verschiedene Rollenprofile zu definieren (z. B. Entscheidungsträger, Entwickler, Anwender). Wichtige Kriterien: Reflexionsfähigkeit, Bias-Erkennung, Interaktionsverantwortung. Begleitformate wie regelmäßige KI-Updates oder Lessons Learned können strukturiert beschrieben werden.