LONDON (IT BOLTWISE) – TÜV SÜD stellt in einem Webinar dar, wie Unternehmen ISO/IEC 42001 und ISO/IEC 27001 praktisch miteinander verbinden. Im Fokus stehen Managementsysteme für KI entlang des PDCA-Zyklus und die Kopplung an etablierte Prozesse der Informationssicherheit. Ergänzend beleuchtet die Veranstaltung den steigenden Regulierungsdruck durch den EU AI Act, inklusive Modellzugang und Anforderungen an KI-Kompetenzen. Dazu passt ein Governance-Bild aus einer Befragung: Viele Organisationen berichten bereits KI-Vorfälle, ändern aber ihre Richtlinien nur verzögert.
Mit Blick auf die Umsetzung neuer KI-Vorgaben verschiebt sich der Schwerpunkt vieler Unternehmen von der reinen Modellbeschaffung hin zur Frage, wie sich KI im Betrieb nachhaltig steuern lässt. Genau an dieser Schnittstelle setzt ein Webinar von TÜV SÜD mit dem Titel „ISO/IEC 42001 verstehen und anwenden“ an. Es adressiert die praktische Implementierung von Managementsystemen für Künstliche Intelligenz und nimmt dabei gezielt den Abgleich mit ISO/IEC 27001 für Informationssicherheit vor. Der Vorteil dieser Perspektive liegt auf der Hand: Wer Sicherheits- und Prozessanforderungen bereits als Managementsystem etabliert hat, kann neue KI-Anforderungen strukturierter einbetten, statt sie als zusätzliche Ausnahmefälle zu behandeln.
Technisch betrachtet ist ISO/IEC 42001 vor allem deshalb spannend, weil der Standard strukturierte Vorgaben für Einrichtung, Umsetzung, Pflege und kontinuierliche Verbesserung eines KI-Managementsystems über einen PDCA-Zyklus (Plan-Do-Check-Act) beschreibt. Damit entsteht ein Ansatz, der sich nicht auf einmalige Risiko-Checks reduziert, sondern Kontrollschleifen für den laufenden Betrieb erzwingt. Im Webinar wird die Brücke zu ISO/IEC 27001 explizit genutzt: Informationssicherheitsprozesse liefern häufig bereits Standards für Rollen, Nachvollziehbarkeit und operative Kontrollen, während ISO/IEC 42001 diese Logik auf KI-spezifische Lebenszyklusfragen überträgt. Dass TÜV SÜD dabei auf Referenten wie Dr. Ibrahim Halfoui (AI Quality Lead) und einen Lead Auditor für ISO/IEC 42001 und ISO/IEC 27001 zurückgreift, passt zur Intention, aus Anforderungen konkrete Implementierungsschritte abzuleiten.
Parallel dazu nimmt der externe Druck über europäische Regulierung erkennbar zu. Das EU AI Office legt seit dem 2. August 2026 Vorgaben für Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck fest; das Höchstmaß möglicher Geldbußen liegt dabei bei 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes oder 15 Millionen Euro, maßgeblich ist jeweils der höhere Betrag. Seit dem 10. August 2026 regelt eine Durchführungsverordnung (EU) 2026/1755 zudem den behördlichen Modellzugang. Ergänzend verpflichtet Artikel 4 der europäischen KI-Verordnung Anbieter und Betreiber zu Maßnahmen, damit Unternehmen über ausreichende KI-Kompetenz verfügen. Für die Umsetzung in der Praxis bedeutet das: Managementsysteme werden zum organisatorischen Unterbau, mit dem Unternehmen Auditierbarkeit, Verantwortlichkeiten und Kompetenzen nicht erst im Ernstfall nachweisen müssen.
Auch Datenschutzanforderungen wirken in der Umsetzung hinein und erhöhen die Bedeutung einer sauberen Governance. Laut einer veröffentlichten Orientierungshilfe der Datenschutzkonferenz zu technischen und organisatorischen Maßnahmen über den gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen spielen unter anderem Datenminimierung, Intervenierbarkeit, Nachvollziehbarkeit sowie geregelte Löschkonzepte eine Rolle. Als besonders praxisrelevant werden dabei Techniken wie Machine Unlearning genannt, weil sie weit über „klassische“ Datenlöschung hinausgehen und die Frage adressieren, wie sich Veränderungen im Modell oder in Trainingsdaten nachweisen und kontrollieren lassen. Genau hier kann ISO/IEC 42001 als Management-Rahmen helfen, sofern Unternehmen die Anforderungen aus Compliance, Datenschutz und Sicherheitskontrollen tatsächlich zusammenführen und nicht parallel verwalten.
Spätestens in der Unternehmens-Governance zeigt sich jedoch, dass viele Organisationen noch Lücken haben. Eine Studie des Technologieunternehmens IBM befragte 3.221 Führungskräfte aus acht Ländern Europas und des Nahen Ostens; für den EMEA-Raum berichten 80 Prozent von KI-bezogenen Vorfällen, die bis zur Geschäftsleitung durchgedrungen sind, in Deutschland sind es 82 Prozent. Gleichzeitig passen nur 40 Prozent in EMEA und 39 Prozent in Deutschland ihre Governance-Richtlinien an. Dabei erwarten bis 2027 in EMEA 75 Prozent und in Deutschland 62 Prozent eine weitgehende Entscheidungsautonomie von KI-Agenten, doch nur 37 Prozent (EMEA) beziehungsweise 38 Prozent (Deutschland) halten ihre Governance dafür für ausreichend vorbereitet. Der konkrete Handlungsbedarf liegt damit weniger im „Wissen, dass KI existiert“, sondern in der Frage, ob Verantwortlichkeiten, Dokumentationsstandards und Entscheidungswege so gestaltet sind, dass sie mit höherer Autonomie tatsächlich Schritt halten.
Für die Risiko- und Haftungsseite ist außerdem entscheidend, wie Ergebnisse aus KI-Systemen in Entscheidungsprozesse eingehen. Der Einsatz von KI kann zwar Führung in Entscheidungen unterstützen; gleichzeitig zeigen Hinweise aus juristischer Praxis, dass ungeprüfte Ergebnisse erhebliche Haftungsrisiken bergen können. In dem Kontext werden etwa Thomas Stoll (General Counsel bei Fraport) und Dr. Nikolaus Manthey (KPMG Law) genannt, mit der Einordnung, dass besonders dann Sorgfalt geboten ist, wenn ein KI-Ergebnis deutlich von der eigenen Einschätzung abweicht. Dieses Muster ist für die Implementierung wichtig: Ein Managementsystem muss nicht nur technische Kontrollen definieren, sondern auch Eskalationslogik, Prüfpflichten und Dokumentationsanforderungen für Fälle, in denen die Maschine „abweicht“.
Als international anschlussfähige Basis positioniert sich hier auch die Normenlandschaft. Die spanische Normungsorganisation UNE übernahm ISO/IEC 42001:2023 als UNE-ISO/IEC 42001:2025. Der Standard liefert damit einen Orientierungsrahmen für Organisationen, die KI-Produkte oder -Dienste entwickeln oder einsetzen, unabhängig von ihrer Größe. Im Webinar wird genau dieser Rahmen genutzt, um Wege aufzuzeigen, wie sich neuartige KI-Anforderungen mit bestehenden Prozessen der Informationssicherheit nach ISO/IEC 27001 zusammenführen lassen. Für Unternehmen ergibt sich daraus eine pragmatische Priorität: Wer zuerst die Managementsystem-Architektur für die KI-Entwicklung und den Betrieb operationalisiert, kann Regulierungs- und Datenschutzanforderungen konsistenter integrieren und die Compliance-Strategie eher auf Fristen und Nachweisfähigkeit ausrichten.
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