Die KI-Kompetenzpflicht nach Art. 4 der KI-Verordnung gilt seit dem 2. Februar 2025. Schritt 1 in jeder Umsetzung: eine Bestandsaufnahme. Welche KI-Tools nutzt Ihr Team? Offiziell und inoffiziell? In der Praxis zeigt sich fast immer dasselbe Bild: Die Geschäftsführung kennt drei Tools, die IT-Logs zeigen acht, und eine anonyme Umfrage bringt fünfzehn ans Licht. Ohne ein gepflegtes KI-Verzeichnis fehlt Ihnen die Grundlage für alles, was danach kommt: Schulung, Risikobewertung, Richtlinie.
Art. 4 verlangt kein Verzeichnis. Trotzdem brauchen Sie eins.
Art. 4 formuliert eine Pflicht zur KI-Kompetenz, kein Formular. Die Vorschrift verlangt, dass Ihr Personal über „ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz" verfügt. Wie Sie das nachweisen, bleibt Ihnen überlassen. Die Bundesnetzagentur hat das im Juni 2025 in ihrem Hinweispapier konkretisiert. Sie nennt vier Säulen: Bedarfsanalyse, maßgeschneiderte Maßnahmen, regelmäßige Auffrischung, Dokumentation. Die vierte Säule ist die entscheidende. Ohne ein Verzeichnis der eingesetzten KI-Tools können Sie weder den Bedarf analysieren noch den Schulungsstand nachweisen.
Das KI-Verzeichnis ist also kein Compliance-Bürokratie-Extra. Es ist das Dokument, ohne das alle anderen Maßnahmen in der Luft hängen. Wenn die Bundesnetzagentur als zentrale Marktüberwachungsbehörde ab August 2026 die Einhaltung prüft, wird die erste Frage lauten: Welche KI-Systeme setzen Sie ein? Wer diese Frage nicht beantworten kann, hat ein Problem.
Zehn Felder, die jeder Betrieb braucht
Ein KI-Verzeichnis muss nicht komplex sein. Eine Tabelle reicht, solange sie die richtigen Felder enthält. Auf Basis der DStV-Musterrichtlinie, des AfW Praxisleitfadens KI-Governance und der gängigen Compliance-Vorlagen ergibt sich ein praktisches Minimum:
| Nr. | Feld | Was eintragen |
|---|---|---|
| 1 | Toolname | z. B. ChatGPT, DATEV Copilot, AMEISE Copilot, zvoove Cockpit X |
| 2 | Anbieter + Serverstandort | OpenAI (USA), DATEV (DE), blau direkt (DE) |
| 3 | Abteilung | Welches Team nutzt das Tool im Alltag? |
| 4 | Zweck / Anwendungsfall | Konkret: „Kandidatenprofile zusammenfassen", nicht „KI-Nutzung" |
| 5 | Verantwortliche Person | Wer entscheidet über Einsatz und prüft Ergebnisse? |
| 6 | Datenkategorien | Personenbezogen, mandatsbezogen, intern, öffentlich? |
| 7 | Freigabestatus | Freigegeben / in Prüfung / gesperrt |
| 8 | Risikoeinstufung | AI-Act-Stufe + Datensensitivität (zwei Spalten, siehe unten) |
| 9 | AVV-Status | Auftragsverarbeitungsvertrag vorhanden ja/nein |
| 10 | Schulungsstatus | Nutzende geschult? Datum der letzten Schulung |
Drei optionale Felder lohnen sich zusätzlich: ob Eingaben zum Modelltraining genutzt werden (kritisch bei Cloud-KI), das letzte Überprüfungsdatum und die technische Anbindung (SSO, API, Browser-Tab, Desktop-App). Für Betriebe, die später eine ISO 42001-Zertifizierung anstreben, empfiehlt es sich, auch den Lifecycle-Status (Pilotphase, Produktion, stillgelegt) und einen Verweis auf die zugehörige Risikobewertung zu erfassen.
Schatten-KI aufdecken: So finden Sie, was Ihr Team wirklich nutzt
Die inoffizielle Nutzung ist das größte Risiko, nicht die offizielle. Bitkom beziffert den Anteil der Beschäftigten, die KI ohne Wissen des Arbeitgebers nutzen, auf rund 10 Prozent. Andere Studien (WatchGuard, Mitel) kommen auf 50 bis 64 Prozent, je nach Branche und Unternehmensgröße. Die Wahrheit liegt vermutlich dazwischen, aber in jedem Fall über null.
Die wirksamste Methode für einen Betrieb mit 5 bis 50 Mitarbeitenden ist eine anonyme Befragung. Direkt, ohne Vorwurf: „Welche KI-Tools nutzen Sie für Ihre Arbeit? Bitte alles auflisten, auch auf privaten Geräten." Erfahrungswerte zeigen, dass solche Befragungen regelmäßig 8 bis 15 Tools aufdecken, wo die IT nur 3 kannte.
Ergänzend hilft ein technischer Check: Browser-Erweiterungen über die bestehende Geräteverwaltung (Intune, JAMF) auflisten und mit einer Whitelist abgleichen. DNS-Logs auf bekannte KI-Tool-Domains prüfen (chat.openai.com, claude.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com). Beides geht auch in kleinen Betrieben ohne eigene IT-Abteilung, wenn ein externer Dienstleister die Geräteverwaltung übernimmt.
Ein Punkt wird dabei oft übersehen: Desktop-Apps wie ChatGPT Desktop oder lokale Modelle (Ollama, LM Studio) tauchen in DNS-Logs nicht immer auf, besonders wenn Mitarbeitende über den privaten Mobilfunk-Hotspot arbeiten. Die anonyme Befragung bleibt deshalb unverzichtbar. Unser Ratgeber zur Schatten-KI im Maklerbüro zeigt, warum ein pauschales Verbot kontraproduktiv ist und was stattdessen hilft.
Risikoeinstufung: Zwei Dimensionen, nicht eine
Ein häufiger Fehler: das AI-Act-Risikoniveau mit der Datensensitivität gleichsetzen. Ein Spamfilter ist nach der KI-Verordnung „minimales Risiko", kann aber hochsensible Mandantendaten verarbeiten. Umgekehrt ist eine KI-gestützte Bewerbervorauswahl „Hochrisiko" nach Anhang III Nr. 4, auch wenn die eingegebenen Daten nur Name und Berufserfahrung umfassen.
Führen Sie deshalb zwei separate Spalten im Verzeichnis. Die AI-Act-Stufe bestimmt die regulatorischen Pflichten (Dokumentation, Konformitätsbewertung, Registrierung). Die Datensensitivität bestimmt, welche internen Regeln gelten: AVV-Pflicht, Freigabeprozess, Schulungstiefe. Dasselbe Tool kann je nach Anwendungsfall in verschiedene Stufen fallen. ChatGPT für die interne Recherche öffentlicher Steuerfragen: begrenztes Risiko, niedrige Datensensitivität. ChatGPT für die automatisierte Zusammenfassung von Mandantenunterlagen: begrenztes Risiko, sehr hohe Datensensitivität. Der Zweck entscheidet, nicht das Produkt.
Was die drei Branchen konkret eintragen
Steuerkanzleien haben den besten Rahmen. Die DStV-Musterrichtlinie (Version 1.0, April 2026) enthält ein KI-Tool- und Use-Case-Verzeichnis als Pflichtanlage. Nur dort eingetragene Tools gelten als freigegeben. Typische Einträge: DATEV Copilot (Belegzuordnung, Mandantenkorrespondenz), DATEV ASR (automatische Sachkontierung), ChatGPT Enterprise oder Claude (Recherche, Textbausteine). Die BStBK empfiehlt in ihrem FAQ-Katalog ausdrücklich, auch „informelle" KI-Nutzung zu erfassen. Vertiefend dazu: KI-Anwendungsrichtlinie für Steuerkanzleien.
Versicherungsmakler orientieren sich am AfW Praxisleitfaden KI-Governance, der neun Kernbereiche abdeckt und das EU-AI-Act-Risikomodell als Klassifikation nutzt. Typische Einträge: Pool-KI wie AMEISE Copilot (blau direkt), Fonds Finanz AI-Hub (Dokumentenklassifikation, E-Mail-Sortierung), WIFO ViKI (Bestandskampagnen). Alle drei verarbeiten Kundendaten im Auftrag des Maklers und brauchen je einen AVV-Eintrag. Die BaFin behandelt KI-Systeme in ihrer Orientierungshilfe vom Dezember 2025 als reguläre IKT-Assets, die ins Inventar gehören und risikobasiert zu klassifizieren sind. Zur KI-Richtlinie für Maklerbüros gehört das Verzeichnis als zentrales Steuerungsdokument.
Personaldienstleister haben keinen branchenspezifischen Verzeichnisstandard. Der GVP hat Leitfäden zur Digitalisierung veröffentlicht, aber kein KI-Verzeichnis-Template. Typische Einträge: zvoove Cockpit X (KI-Matching, Profilzusammenfassung), Bullhorn Copilot (Kandidatensuche, Texterstellung), ChatGPT (Stellenausschreibungen). Kritisch: KI-gestütztes Matching fällt unter Anhang III Nr. 4 der KI-Verordnung als Hochrisiko-Anwendung, weil es Bewerbende bewertet und sortiert. Diese Einträge brauchen einen expliziten Hinweis auf die menschliche Endkontrolle im Verzeichnis. Zur DSGVO bei Bewerberdaten finden Sie die datenschutzrechtlichen Anforderungen im Detail.
In vier Wochen zum fertigen Verzeichnis
Woche 1: Bestandsaufnahme. Anonyme Befragung aller Mitarbeitenden. DNS-Log-Prüfung, falls technisch möglich. Ergebnis: eine unsortierte Liste aller genutzten KI-Tools.
Woche 2: Strukturierung. Liste in die Tabellenstruktur überführen. Felder 1 bis 6 ausfüllen. Doppeleinträge bereinigen (ChatGPT auf dem Dienstlaptop und ChatGPT über die Handy-App sind dasselbe Tool, aber möglicherweise verschiedene Konten mit verschiedenen Datenschutzeinstellungen).
Woche 3: Bewertung. Risikoeinstufung (beide Dimensionen), AVV-Status prüfen, Freigabestatus festlegen. Tools ohne AVV, die personenbezogene Daten verarbeiten: sofort sperren oder AVV abschließen. Tools, bei denen Eingaben zum Modelltraining verwendet werden: prüfen, ob das mit den verarbeiteten Datenkategorien vereinbar ist.
Woche 4: Freigabe und Kommunikation. Geschäftsführung unterschreibt das Verzeichnis. An alle Mitarbeitenden kommunizieren: nur freigegebene Tools dürfen genutzt werden. Quartalsweise Überprüfung im Kalender eintragen. Neues Tool im Betrieb? Erst ins Verzeichnis, dann nutzen.
Das KI-Verzeichnis ist kein einmaliges Projekt. Es lebt. Jedes neue Tool, jeder Anbieterwechsel, jede geänderte Datenkategorie gehört dokumentiert. Wer das konsequent macht, hat die Grundlage für die KI-Kompetenzpflicht, die KI-Richtlinie und die Schulungsdokumentation in einem Dokument. Wer es nicht macht, baut alle diese Maßnahmen auf Sand.
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