Risiko-Assessment

KI-Risiko-Assessment

Systematische Bewertung von Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Risiken bei KI-Implementierungen. Identifizieren Sie kritische Lücken, bevor sie zum Problem werden.

Risiko-Score

/ 100

Starten Sie das Assessment

Datenschutz & GDPR 0/7

IT-Sicherheit 0/7

Rechtliche Compliance 0/6

Ethik & Fairness 0/6

Operationale Risiken 0/7

Datenschutz & GDPR

Gewichtung: 25% · 7 Prüfpunkte

1 Werden personenbezogene Daten verarbeitet? Kritisch

Ja Teilweise Nein N/A

Falls ja: GDPR-Konformität ist zwingend erforderlich. Rechtsbeistand konsultieren.

2 Ist ein Data Processing Agreement (DPA) mit dem KI-Vendor abgeschlossen? Kritisch

Ja Teilweise Nein N/A

DPA ist bei EU-Unternehmen für Cloud-KI-Dienste gesetzlich verpflichtend.

3 Werden die Daten in EU-Rechenzentren gespeichert und verarbeitet? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Nicht-EU-Verarbeitung erhöht Compliance-Risiko. Schrems-II-Urteil beachten.

4 Nutzt der KI-Vendor Ihre Daten zum Training der Modelle? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Training auf Kundendaten ist ein hohes Datenschutzrisiko. Opt-Out prüfen.

5 Gibt es eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA) für die KI-Nutzung? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Bei Hochrisiko-Verarbeitung ist eine DPIA gesetzlich vorgeschrieben.

6 Sind betroffene Personen über die KI-Nutzung informiert? Mittel

Ja Teilweise Nein N/A

Transparenzpflicht nach GDPR Art. 13/14. Informationspflicht beachten.

7 Ist ein Verfahrensverzeichnis für die KI-Nutzung dokumentiert? Mittel

Ja Teilweise Nein N/A

Art. 30 GDPR verlangt Dokumentation aller Verarbeitungstätigkeiten.

IT-Sicherheit

Gewichtung: 20% · 7 Prüfpunkte

1 Sind API-Keys und Credentials sicher gespeichert (z.B. in Secrets Manager)? Kritisch

Ja Teilweise Nein N/A

API-Keys im Code oder Git-Repos sind ein kritisches Sicherheitsrisiko.

2 Ist eine Verschlüsselung der Datenübertragung (TLS 1.3+) sichergestellt? Kritisch

Ja Teilweise Nein N/A

Unverschlüsselte Übertragung sensibler Daten ist inakzeptabel.

3 Gibt es Role-Based Access Control (RBAC) für KI-System-Zugriffe? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Zugriffskontrolle nach Least-Privilege-Prinzip implementieren.

4 Werden alle API-Zugriffe geloggt und überwacht? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Logging ist essenziell für Incident Response und Forensik.

5 Gibt es Rate Limiting und DDoS-Schutz für KI-Endpoints? Mittel

Ja Teilweise Nein N/A

Verhindert Missbrauch und schützt vor Kostenexplosion.

6 Ist Input-Validierung und Sanitization implementiert? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Prompt Injection und andere Angriffe verhindern.

7 Werden regelmäßige Security-Audits durchgeführt? Mittel

Ja Teilweise Nein N/A

Quartalsweise Reviews empfohlen für produktive KI-Systeme.

Rechtliche Compliance

Gewichtung: 20% · 6 Prüfpunkte

1 Ist die KI-Nutzung mit Betriebsrat/Arbeitnehmervertretung abgestimmt? Kritisch

Ja Teilweise Nein N/A

Mitbestimmungsrechte bei KI-Einsatz mit Personenbezug beachten.

2 Entspricht die KI-Lösung dem geplanten EU AI Act? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Hochrisiko-KI wird ab 2026 strengen Auflagen unterliegen.

3 Sind Urheberrechte bei KI-generierten Inhalten geklärt? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Rechtsunsicherheit bei Copyright. Interne Guidelines etablieren.

4 Gibt es Compliance mit branchenspezifischen Regularien (z.B. BAIT, MaRisk)? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Finanz/Gesundheitssektor haben zusätzliche KI-Anforderungen.

5 Ist die Haftung bei KI-Fehlentscheidungen geregelt? Mittel

Ja Teilweise Nein N/A

Klare Verantwortlichkeiten und Haftungsausschlüsse definieren.

6 Werden Export-Kontrollen für KI-Technologie beachtet? Niedrig

Ja Teilweise Nein N/A

Relevant bei internationalen Deployments. Dual-Use prüfen.

Ethik & Fairness

Gewichtung: 15% · 6 Prüfpunkte

1 Wurde das KI-System auf Bias und Diskriminierung getestet? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Bias in Trainingsdaten führt zu diskriminierenden Ergebnissen.

2 Ist die KI-Nutzung für Endnutzer transparent und nachvollziehbar? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Explainability ist wichtig für Vertrauen und Rechtssicherheit.

3 Gibt es einen Human-in-the-Loop bei kritischen Entscheidungen? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

KI sollte assistieren, nicht autonom entscheiden bei Hochrisiko-Szenarien.

4 Werden ethische Guidelines für KI-Nutzung im Unternehmen kommuniziert? Mittel

Ja Teilweise Nein N/A

KI-Leitlinien schaffen Rahmen für verantwortungsvollen Einsatz.

5 Gibt es ein Beschwerde- und Review-Verfahren für KI-Entscheidungen? Mittel

Ja Teilweise Nein N/A

Betroffene müssen KI-Entscheidungen anfechten können.

6 Wird die Umweltbelastung der KI-Nutzung berücksichtigt? Niedrig

Ja Teilweise Nein N/A

Large Models haben signifikanten CO2-Footprint. Effizienz optimieren.

Operationale Risiken

Gewichtung: 20% · 7 Prüfpunkte

1 Gibt es Fallback-Mechanismen bei KI-System-Ausfall? Kritisch

Ja Teilweise Nein N/A

Vermeiden Sie Single-Point-of-Failure. Redundanz einplanen.

2 Ist ein Monitoring für KI-Performance und Qualität etabliert? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Model Drift erkennen und reagieren. Kontinuierliches Monitoring.

3 Werden Kosten und Budget für KI-Nutzung überwacht? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Token-basierte Abrechnung kann schnell teuer werden. Alerts setzen.

4 Ist die Abhängigkeit von einem einzelnen KI-Vendor bewertet? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Vendor Lock-in vermeiden. Multi-Provider-Strategie erwägen.

5 Gibt es einen Incident-Response-Plan für KI-bezogene Vorfälle? Mittel

Ja Teilweise Nein N/A

Vorbereitet sein auf Prompt Leaks, Halluzinationen, Bias-Vorfälle.

6 Ist das Team ausreichend geschult im Umgang mit der KI-Lösung? Mittel

Ja Teilweise Nein N/A

Fehlnutzung durch Unwissenheit vermeiden. Training anbieten.

7 Werden KI-Outputs vor Produktiveinsatz validiert? Hoch

Ja Teilweise Nein N/A

Halluzinationen und Fehler erkennen. Vier-Augen-Prinzip.

Ergebnisse

Gesamtscore — / 100

Kritische Risiken 0

Vollständigkeit 0%

Datenschutz & GDPR

—

IT-Sicherheit

—

Rechtliche Compliance

—

Ethik & Fairness

—

Operationale Risiken

—

Handlungsempfehlungen

Beantworten Sie mindestens 50% der Fragen für Empfehlungen.