Risikoklassen des EU AI Act einfach erklärt: Die 4 Stufen mit Beispielen

Die EU-AI-Act-Risikoklassen ordnen jedes KI-System einer von vier Stufen zu: unannehmbares Risiko (verboten), Hochrisiko, begrenztes Risiko mit Transparenzpflichten und minimales Risiko. Entscheidend ist nicht die Technologie, sondern der konkrete Einsatzzweck. Diese Einstufung bestimmt, welche Pflichten gelten und wie hoch das Bußgeldrisiko ist.

Wichtig vorweg: Die KI-Verordnung (Verordnung (EU) 2024/1689) kennt keinen eigenen Rechtsbegriff für KI-Agenten oder agentische KI. Ein KI-Agent wird immer als gewöhnliches KI-System nach Art. 3 Abs. 1 eingestuft, anhand seines Einsatzzwecks. Genau deshalb lohnt der genaue Blick auf die vier Risikoklassen.

• Vier Klassen, ein Maßstab: Die Einstufung folgt dem Anwendungsfall, nicht dem Modell. Derselbe Chatbot kann je nach Aufgabe minimal oder hochriskant sein.
• Die meisten B2B-Anwendungen sind unkritisch: Marketing-Agenten, interne Wissens-Assistenten und Kundenservice-Bots landen fast immer in den unteren beiden Stufen.
• Hochrisiko entsteht durch den Zweck: HR-Screening, Kreditscoring oder Versicherungs-Pricing ziehen ein KI-System in den Hochrisiko-Bereich. Innerhalb eines solchen Anhang-III-Falls bleibt das Profiling natürlicher Personen stets Hochrisiko.

Die vier Risikoklassen im Überblick

Der EU AI Act baut eine sogenannte Risikopyramide auf. Je höher das potenzielle Risiko für Gesundheit, Sicherheit oder Grundrechte, desto strenger die Pflichten. Die folgende Tabelle fasst die Risikoklassen, typische Beispiele und die zentralen Pflichten zusammen.

Wichtig: Die Stufen schließen sich nicht gegenseitig aus. Ein einziger Agent kann gleichzeitig hochriskant sein (Art. 6) und den Transparenzpflichten nach Art. 50 unterliegen. Für das zugrunde liegende Modell gelten zusätzlich die GPAI-Regeln, die den Modellanbieter treffen.

Stufe 1: Unannehmbares Risiko (verboten, Art. 5)

Acht Praktiken sind EU-weit komplett verboten. Sie gelten bereits seit 2. Februar 2025 und sind mit dem höchsten Bußgeldrahmen belegt. Für Marketing und HR besonders relevant:

• Manipulative oder täuschende Techniken mit erheblicher Schädigung, etwa persuasionsoptimierte Marketing-Agenten, die kognitive Verzerrungen unterhalb der bewussten Wahrnehmung ausnutzen (Art. 5 Abs. 1 lit. a).
• Ausnutzung von Schwächen aufgrund von Alter, Behinderung oder sozioökonomischer Lage, etwa Agenten, die ältere Kunden mit nachteiligen Finanzprodukten ansprechen (lit. b).
• Social Scoring durch öffentliche oder private Akteure mit nachteiliger Behandlung in unzusammenhängenden Kontexten (lit. c).
• Emotionserkennung am Arbeitsplatz und in Bildungseinrichtungen. Ein HR-Analytics-Agent, der Stimmung, Konzentration oder Stress von Beschäftigten aus Video, Audio oder Biometrie ableitet, ist im Arbeitskontext verboten (lit. f). Die Ausnahmen für medizinische und Sicherheitszwecke sind eng.

Der Digital Omnibus ergänzt Art. 5 um zwei Verbote: KI-Systeme, die ohne Einwilligung realistische sexuelle Darstellungen identifizierbarer Personen erzeugen, und KI-Systeme, die Darstellungen sexuellen Kindesmissbrauchs erzeugen. Diese Verbote gelten laut Zeitplan der EU-Kommission ab 2. Dezember 2026.

Stufe 2: Hochrisiko-KI-System (Art. 6, Anhang III und I)

In den Hochrisiko-Bereich führen zwei Wege. Anhang I erfasst KI als Sicherheitsbauteil regulierter Produkte (etwa Maschinen, Medizinprodukte). Anhang III listet acht eigenständige Kategorien, darunter besonders relevant für B2B:

• Beschäftigung und Personalmanagement (Punkt 4): Rekrutierung, CV-Screening, Leistungsbewertung, Beförderung, Kündigung, Aufgabenzuweisung.
• Wesentliche private und öffentliche Dienste (Punkt 5): Kreditwürdigkeitsprüfung und Kreditscoring (außer Betrugserkennung), Risikobewertung und Preisgestaltung in der Lebens- und Krankenversicherung.
• Kritische Infrastruktur (Punkt 2): KI als Sicherheitsbauteil im Betrieb von Strom, Wasser, Gas oder Verkehr.

Eine wichtige Ausnahme regelt Art. 6 Abs. 3: Selbst ein Anhang-III-Anwendungsfall ist nicht hochriskant, wenn das System nur eine eng begrenzte Verfahrensaufgabe erfüllt, das Ergebnis einer abgeschlossenen menschlichen Tätigkeit verbessert, Abweichungen erkennt, ohne die menschliche Bewertung zu ersetzen, oder eine vorbereitende Aufgabe übernimmt. Aber: Profiling natürlicher Personen bleibt immer Hochrisiko und ist von dieser Ausnahme ausgenommen (Art. 6 Abs. 3 Unterabs. 3). Wer sich auf die Ausnahme stützt, muss die Begründung dokumentieren und in der EU-Datenbank registrieren (Art. 6 Abs. 4, Art. 49 Abs. 2).

Hochrisiko-Systeme verlangen unter anderem ein Risikomanagementsystem (Art. 9), Daten-Governance (Art. 10), technische Dokumentation (Art. 11 mit Anhang IV), Protokollierung (Art. 12), menschliche Aufsicht (Art. 14) sowie Genauigkeit, Robustheit und Cybersicherheit (Art. 15). Betreiber treffen zusätzlich die Pflichten aus Art. 26, darunter die in der DACH-Region oft unterschätzte Pflicht, Beschäftigte und Arbeitnehmervertretungen vor dem Einsatz zu informieren (Art. 26 Abs. 7).

Stufe 3: Begrenztes Risiko und Transparenzpflichten (Art. 50)

Hier landen die meisten Marketing- und Kundendialog-Anwendungen. Es gelten ausschließlich Transparenzpflichten, keine substanziellen Hochrisiko-Anforderungen:

• Art. 50 Abs. 1: KI-Systeme, die direkt mit Menschen interagieren, müssen so gestaltet sein, dass Nutzer erkennen, dass sie mit einer KI sprechen, es sei denn, das ist aus dem Kontext offensichtlich. Diese Pflicht trifft den Anbieter. Achtung beim Re-Branding eines White-Label-Chatbots: Dann wirst du selbst zum Anbieter und trägst die Pflicht.
• Art. 50 Abs. 2: Anbieter von KI, die synthetische Audio-, Bild-, Video- oder Textinhalte erzeugt, müssen die Ausgaben maschinenlesbar als künstlich erzeugt kennzeichnen.
• Art. 50 Abs. 4: Betreiber müssen Deepfakes offenlegen. Bei KI-generierten Texten zu Themen von öffentlichem Interesse entfällt die Pflicht, wenn ein Mensch die redaktionelle Verantwortung übernommen hat.

Die Pflichten gelten seit 2. August 2026. Anbieter generativer KI-Systeme, die schon vor diesem Datum auf dem Markt waren, haben für die maschinenlesbare Kennzeichnung nach Abs. 2 laut Digital Omnibus bis 2. Dezember 2026 Zeit.

Stufe 4: Minimales Risiko

Alles andere, etwa Spam-Filter, interne RAG-Agenten über nicht-sensible Dokumente oder Code-Copiloten für den internen Gebrauch. Keine substanziellen Pflichten außer der KI-Kompetenz nach Art. 4 und freiwilligen Verhaltenskodizes (Art. 95).

Wo fallen typische KI-Agenten hin?

Die Praxis zeigt: Der gleiche technische Stack kann je nach Aufgabe in völlig unterschiedliche Klassen fallen. Typische Zuordnungen:

• Marketing-Copywriting-Agent (intern): minimal, plus Kennzeichnung nach Art. 50 Abs. 2.
• Kundenservice-Chatbot im Handel: begrenztes Risiko (Art. 50 Abs. 1).
• Interner Wissens-Management-Agent: minimal.
• CV-Screening-Agent: Hochrisiko (Anhang III Punkt 4).
• Kreditentscheidungs-Agent: Hochrisiko (Anhang III Punkt 5 lit. b).
• Betrugserkennungs-Agent für Zahlungskarten: minimal/begrenzt, dank ausdrücklicher Ausnahme. Wird dasselbe Modell für Kreditscoring wiederverwendet, kippt die Einstufung.
• Mitarbeiter-Stimmungserkennung am Arbeitsplatz: verboten (Art. 5 Abs. 1 lit. f).

Eine häufige Fehleinschätzung: „Wir nutzen nur Microsoft 365 Copilot, also sind wir nicht betroffen.“ Falsch. Wer Copilot zur Vorbereitung einer beschäftigungsbezogenen Entscheidung einsetzt, bewegt sich in Anhang III Punkt 4. Der Betreiber ist der verantwortliche Operator nach Art. 26.

Konkretes Beispiel mit Zahlen

Ein österreichischer Industrie-Mittelständler setzt einen CV-Screening-Agenten ein, der jährlich rund 3.000 Bewerbungen vorsortiert. Damit liegt ein klarer Hochrisiko-Fall nach Anhang III Punkt 4 lit. a vor, weil das System Beschäftigungsentscheidungen beeinflusst und Personen profiliert.

Folgen: Der Agent benötigt menschliche Aufsicht (Recruiter prüfen jedes Ranking) und die Information der Belegschaft vor Inbetriebnahme (Art. 26 Abs. 7). Der Betriebsrat ist nach § 91 ArbVG zu informieren. Erfasst das System Arbeitnehmerdaten, die über allgemeine Angaben zur Person und die fachlichen Voraussetzungen hinausgehen, braucht seine Einführung nach § 96a ArbVG die Zustimmung des Betriebsrats. Dasselbe gilt für ein System, das Beschäftigte beurteilt und dabei Daten erhebt, die durch ihre betriebliche Verwendung nicht gerechtfertigt sind. Die Zustimmung läuft meist über eine Betriebsvereinbarung, was den Rollout in der Praxis um 3 bis 6 Monate verlängern kann. Verweigert der Betriebsrat sie, kann die Schlichtungsstelle sie ersetzen. Eine verpflichtende Grundrechte-Folgenabschätzung (FRIA nach Art. 27) trifft ein privatwirtschaftliches Unternehmen bei einem reinen HR-Screening-Fall hingegen nicht: Die FRIA ist für private Betreiber nur bei Kreditwürdigkeit (Anhang III Punkt 5 lit. b) und Lebens-/Krankenversicherungs-Pricing (Punkt 5 lit. c) sowie für öffentliche Stellen und Anbieter öffentlicher Dienste vorgeschrieben. Eine freiwillige Grundrechte-Prüfung bleibt dennoch gute Praxis.

Das finanzielle Risiko ist erheblich. Die Bußgeldstufen nach Art. 99 sind gestaffelt:

Bei KMU und Start-ups gilt nach Art. 99 Abs. 6 jeweils der niedrigere der beiden Beträge; der Digital Omnibus weitet diesen Schutz auf kleine Mid-Cap-Unternehmen aus.

Zeitplan nach dem Digital Omnibus

Der Digital Omnibus ist als Verordnung (EU) 2026/1744 am 24. Juli 2026 im Amtsblatt erschienen und seit 27. Juli 2026 in Kraft. Nach Art. 113 der KI-Verordnung sollten die Hochrisiko-Pflichten ursprünglich für Systeme nach Anhang III ab 2. August 2026 und für KI in Produkten nach Anhang I ab 2. August 2027 gelten. Der Omnibus verschiebt sie auf den 2. Dezember 2027 bzw. 2. August 2028. Nicht verschoben wurden die Verbote (Art. 5, seit 2. Februar 2025), die GPAI-Regeln (seit 2. August 2025) und der Bußgeldrahmen. Die KI-Kompetenzpflicht nach Art. 4 gilt weiter, verlangt seit dem Omnibus aber Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz und kein bestimmtes Kompetenzniveau. Eine Pause bei der Governance ist also keine Option.

Für Agenturen und B2B

Für Agenturen: Die Risikoeinstufung gehört an den Anfang jedes KI-Projekts, nicht ans Ende. Wer für Kunden Chatbots oder Marketing-Agenten baut, sollte die Transparenzpflicht nach Art. 50 von Beginn an mitdenken und beim Re-Branding fremder Systeme die eigene Anbieterrolle prüfen. Für B2B-Entscheider: Erstelle ein Inventar deiner KI-Anwendungen, ordne jede einer Risikoklasse zu und achte besonders auf den Sprung von minimal zu Hochrisiko, der oft unbemerkt durch eine neue Datenquelle oder einen neuen Einsatzzweck entsteht. Blck Alpaca unterstützt dich bei der Klassifizierung und beim Aufbau einer belastbaren Compliance-Dokumentation.

Hinweis: Dieser Beitrag dient der allgemeinen Information und ersetzt keine Rechtsberatung. Für die verbindliche Bewertung deines konkreten Falls zieh bitte qualifizierten Rechtsrat hinzu.