Der AI Act sagt, was erreicht werden muss. ISO/IEC 42001 sagt, wie man es organisiert. Das EU AI Act.Institut nutzt diese Struktur für pragmatische Compliance.
Was ein AIMS umfasst
Wie ISO 27001 folgt auch ISO/IEC 42001 der High-Level-Struktur: Kontext der Organisation, Führung und Politik, Planung inklusive Risiko- und Chancenbewertung, Unterstützung und Kompetenz, Betrieb, Leistungsbewertung sowie kontinuierliche Verbesserung.
- KI-Politik und Zielsetzung der Geschäftsleitung
- Rollen, Verantwortlichkeiten und Ressourcen
- KI-Risikobewertung und Impact Assessment
- Lebenszyklus-Steuerung von Daten, Modellen und Systemen
- Lieferantenmanagement für KI-Komponenten
- Internes Audit und Managementbewertung
Schnittmenge zum EU AI Act
Risikomanagement, Data Governance, technische Dokumentation, menschliche Aufsicht und Vorfallmanagement finden sich in beiden Welten. Wer ein AIMS betreibt, erfüllt große Teile der Betreiber- und Anbieterpflichten strukturell mit – und muss sie nur noch AI-Act-spezifisch nachschärfen.
Andocken an bestehende Systeme
Unternehmen mit ISO 9001 oder ISO 27001 starten nicht bei null. Dokumentenlenkung, internes Audit, Korrekturmaßnahmen und Managementbewertung lassen sich integriert führen. Erfahrungsgemäß reduziert das den Aufwand erheblich.
Realistischer Aufwand
Für ein mittelständisches Unternehmen mit überschaubarem KI-Portfolio sind sechs bis zwölf Monate bis zur Zertifizierungsreife realistisch – abhängig davon, wie viel Managementsystem-Substanz bereits vorhanden ist.
Häufige Fragen zu diesem Thema
Ersetzt ISO 42001 die AI-Act-Compliance?
Nein. Die Norm ist freiwillig und ersetzt keine gesetzliche Pflicht – sie schafft aber die Organisation, mit der Pflichten zuverlässig erfüllt und belegt werden.
Lohnt sich die Zertifizierung für KMU?
Wenn KI Teil des Produkts oder ein Ausschreibungsthema ist: ja. Ansonsten reicht oft ein normorientiertes System ohne Zertifikat.
Wie verhält sich ISO 42001 zu ISO 27001?
Sie ergänzen sich: 27001 sichert Informationen, 42001 steuert KI-spezifische Risiken wie Bias, Modelldrift und Erklärbarkeit.