Systematisches QMS für KI-Compliance nach EU AI Act

Art. 17 AI Act: Qualitätsmanagementsystem für Hochrisiko-KI-Systeme

Anbieter von Hochrisiko-KI-Systemen müssen nach Art.

  • 01QMS-Aufbau nach Art. 17 AI Act mit allen Pflichtbestandteilen
  • 02Integration in bestehende ISO-9001-Managementsysteme
  • 03Datenmanagement, Risikomanagement und Post-Market-Monitoring
  • 04Vorbereitung auf Konformitätsbewertung und harmonisierte Standards
11+Jahre Erfahrung
120+Mitarbeitende
540+Projekte
ISO 27001zertifiziert

Qualitätsmanagementsystem nach Art. 17 AI Act

Art. 17 der KI-Verordnung verpflichtet Anbieter von Hochrisiko-KI-Systemen, ein dokumentiertes Qualitätsmanagementsystem einzurichten. Das QMS muss Konformitätsstrategie, Design- und Entwicklungsverfahren, Testing und Validierung, Datenmanagement, Risikomanagement, Post-Market-Monitoring und Incident-Reporting umfassen. Wir begleiten Sie beim Aufbau und der Integration in bestehende Managementsysteme.

Wir bieten umfassende Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung von AI Quality Management Systemen, die den höchsten Standards entsprechen und Ihre AI-Systeme zukunftssicher machen.

2 Leistungsbausteine

Leistungsumfang

01

AI Quality Management System Design

Entwicklung einer umfassenden AI-QMS Architektur mit strukturierten Prozessen, Rollen und Verantwortlichkeiten für systematische Qualitätssicherung.

  • AI-QMS Framework Development
  • Quality Process Definition und Standardization
  • AI Quality Governance Structure
  • Integration in bestehende QM-Systeme
02

AI Testing & Validation Framework

Implementierung systematischer Testing- und Validierungsframeworks für umfassende AI-System Qualitätssicherung und Performance-Validierung.

  • AI Testing Strategy und Methodology
  • Automated Quality Testing Implementation
  • AI Model Validation und Verification
  • Quality Gates und Approval Processes

5 Phasen

Unser Vorgehen

Wir entwickeln mit Ihnen ein maßgeschneidertes AI Quality Management System, das auf bewährte QM-Prinzipien aufbaut und die spezifischen Anforderungen der EU AI Act berücksichtigt.

  1. Analyse bestehender QM-Strukturen und AI-Quality Requirements

  2. Design AI-spezifischer Quality Management Architektur

  3. Entwicklung strukturierter Testing und Validation Frameworks

  4. Implementierung kontinuierlicher Quality Monitoring Systeme

  5. Training und Prozessoptimierung für nachhaltige Quality Excellence

Asan Stefanski

Ansprechpartner

Asan Stefanski

Head of Digital Transformation

11+ Jahre Erfahrung, Studium Angewandte Informatik, Strategische Planung und Leitung von KI-Projekten, Cyber Security, Secure Software Development, AI

Unsere Stärken

  • 01Tiefgreifende Expertise in AI Quality Management und EU AI Act Compliance
  • 02Praxiserprobte QM-Frameworks für verschiedene AI-Anwendungsdomänen
  • 03Integration technischer und ethischer Qualitätsdimensionen
  • 04Kontinuierliche Begleitung bei der QM-System Implementierung

Expertentipp

Effektives AI Quality Management erfordert eine Balance zwischen automatisierten Quality Checks und menschlicher Expertise, um sowohl technische Performance als auch ethische Standards zu gewährleisten.

7 FRAGEN, KURZ BEANTWORTET

Häufig gestellte Fragen zu EU AI Act Quality Management

Welche Bestandteile muss ein Qualitätsmanagementsystem nach Art. 17 AI Act enthalten?

Art. 17 Abs. 1 AI Act nennt mindestens zwölf Pflichtbestandteile: Konformitätsstrategie einschließlich Konformitätsbewertungsverfahren, Design- und Entwicklungsverfahren mit Designverifikation, Entwicklungsqualitätskontrolle und -sicherung, Testing- und Validierungsverfahren vor, während und nach der Entwicklung, technische Spezifikationen und anzuwendende Normen, Datenmanagement-Systeme, ein Risikomanagementsystem nach Art. 9, Post-Market-Monitoring nach Art. 72, Incident-Reporting-Verfahren nach Art. 73, Kommunikationsverfahren mit Behörden und Notified Bodies, Dokumentations- und Aufbewahrungssysteme sowie Ressourcenmanagement mit einem Accountability-Framework.

Wie lässt sich ein bestehendes ISO-9001-QMS für den AI Act erweitern?

Ein bestehendes ISO‑9001-QMS bildet eine solide Grundlage, muss aber gezielt um KI-spezifische Prozesse ergänzt werden. Die wesentlichen Erweiterungen betreffen Datenqualitätsmanagement für Trainings- und Validierungsdaten, algorithmische Qualitätskontrolle mit Bias-Testing und Robustheitsprüfung, Model-Versioning und Änderungsmanagement für KI-Modelle, Post-Market-Monitoring mit kontinuierlicher Leistungsüberwachung sowie KI-Incident-Handling-Verfahren. Der harmonisierte Standard prEN 18286 orientiert sich bewusst an ISO 9001 und erleichtert die Integration.

Welche Fristen gelten für die QMS-Pflicht nach dem AI Act?

Durch die Digital-Omnibus-Verordnung wurden die Fristen verschoben: Für Hochrisiko-KI-Systeme nach Anhang III gilt die QMS-Pflicht ab dem 2. Dezember 2027, für Systeme nach Anhang I ab dem 2. August 2028. Anbieter sollten frühzeitig mit der Gap-Analyse und dem QMS-Aufbau beginnen, da die Implementierung je nach Organisationsgröße und bestehendem QM-Reifegrad sechs bis achtzehn Monate dauern kann.

Was bedeutet der harmonisierte Standard prEN 18286 für das KI-QMS?

prEN 18286 ist der erste harmonisierte Standard, der speziell für das Qualitätsmanagementsystem unter dem AI Act entwickelt wurde. Er konkretisiert die zwölf Pflichtbestandteile aus Art. 17 und gibt praktische Umsetzungshinweise. Die Anwendung harmonisierter Standards begründet eine Konformitätsvermutung, das heißt, wer den Standard einhält, kann vereinfacht nachweisen, dass sein QMS den regulatorischen Anforderungen entspricht.

Wie hängen Risikomanagement nach Art. 9 und QMS nach Art. 17 zusammen?

Das Risikomanagementsystem nach Art. 9 ist ein eigenständiger Bestandteil des QMS nach Art. 17. Es muss in den gesamten Lebenszyklus des KI-Systems integriert werden und umfasst Risikoidentifikation, -bewertung, -behandlung und kontinuierliche Überwachung. Das QMS definiert die organisatorischen Prozesse und Verantwortlichkeiten, innerhalb derer das Risikomanagement operiert. Beide Systeme müssen aufeinander abgestimmt und dokumentiert sein.

Welche Rolle spielt Datenmanagement im QMS nach Art. 17?

Art. 17 Abs. 1 lit. f verlangt ein System für Datenmanagement, das den gesamten Datenlebenszyklus abdeckt: Datenerhebung, Datensammlung, Datenanalyse, Datenkennzeichnung, Datenspeicherung, Datenfilterung, Data Mining, Datenaggregation und Datenaufbewahrung. Diese Verfahren gelten für alle Daten, die vor und während des Inverkehrbringens oder der Inbetriebnahme verarbeitet werden. In der Praxis bedeutet das dokumentierte Prozesse für Trainings-, Validierungs- und Testdaten mit Qualitätskriterien und Rückverfolgbarkeit.

Gilt die QMS-Pflicht auch für kleine und mittlere Unternehmen?

Ja, die QMS-Pflicht gilt für alle Anbieter von Hochrisiko-KI-Systemen unabhängig von der Unternehmensgröße. Allerdings sieht Art. 17 Abs. 2 eine Verhältnismäßigkeitsklausel vor: Die Umsetzung muss der Größe der Organisation des Anbieters angemessen sein. Kleinstunternehmen mit weniger als zehn Beschäftigten können vereinfachte Verfahren nutzen. Der Mindeststandard an Strenge und Schutzniveau muss jedoch in jedem Fall eingehalten werden.

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