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Provider, Deployer, Importeur — Wer muss was tun?

Die verschiedenen Rollen im EU AI Act und ihre jeweiligen Pflichten verständlich erklärt.

Art. 3, Art. 16-27

Welche Rollen gibt es?

Der EU AI Act definiert verschiedene Rollen entlang der KI-Wertschöpfungskette. Jede Rolle bringt eigene Pflichten mit. Und ja — dein Unternehmen kann mehrere Rollen gleichzeitig einnehmen.

Provider (Anbieter) — Art. 16

Du bist Provider, wenn du ein KI-System entwickelst (oder entwickeln lässt) und es unter deinem Namen auf den Markt bringst.

Bei Hochrisiko-KI musst du als Provider u.a.:

  • Ein Risikomanagementsystem einrichten (Art. 9)
  • Data Governance sicherstellen (Art. 10)
  • Technische Dokumentation erstellen (Art. 11)
  • Automatische Protokollierung implementieren (Art. 12)
  • Transparenz gegenüber Betreibern gewährleisten (Art. 13)

Dazu kommen: menschliche Aufsicht ermöglichen (Art. 14), Cybersicherheit sicherstellen (Art. 15), ein QMS betreiben (Art. 17), die Konformitätsbewertung durchführen (Art. 43) und CE-Kennzeichnung anbringen (Art. 48).

Deployer (Betreiber) — Art. 26

Du bist Deployer, wenn du ein KI-System in deinem Unternehmen einsetzt. Das betrifft die meisten Firmen, die KI-Tools nutzen.

Deine Pflichten als Deployer:

  • Das KI-System gemäß Gebrauchsanweisung einsetzen
  • Menschliche Aufsicht durch qualifiziertes Personal sicherstellen
  • Eingabedaten auf Relevanz prüfen
  • Protokolle mindestens 6 Monate aufbewahren
  • Betroffene über den Einsatz von Hochrisiko-KI informieren

Importeure und Händler — Art. 23-25

Importeure bringen KI-Systeme aus Drittstaaten in die EU. Sie prüfen, ob der Provider die Konformitätsbewertung durchgeführt hat und die CE-Kennzeichnung vorliegt.

Händler stellen KI-Systeme auf dem Markt bereit und prüfen ebenfalls CE-Kennzeichnung und Dokumentation.

Wann wirst du vom Deployer zum Provider?

Das passiert nach Art. 25, wenn du:

  • ein Hochrisiko-KI-System unter eigenem Namen in Verkehr bringst,
  • die Zweckbestimmung wesentlich änderst, oder
  • wesentliche Änderungen am System vornimmst.

Besonders relevant ist das beim Fine-Tuning oder wenn du ein Foundation Model (z.B. GPT-4) in dein eigenes Produkt integrierst.

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