Was ist eine KI-Richtlinie?
Definition
Eine KI-Richtlinie ist ein internes Regelwerk für Auswahl, Einführung und Nutzung von KI-Tools. Sie definiert erlaubte Anwendungen, Datenklassen, Rollen, Kontrollprozesse, Schulung und Eskalation.
Die Richtlinie sollte zur KI-Plattform-Auswahl, zur AVV/DPA-Prüfung, zu Audit Logs und zur KI-Kompetenz nach EU AI Act passen.
Bausteine einer KI-Richtlinie
| Baustein | Leitfrage |
|---|---|
| Zweck und Geltungsbereich | Warum gibt es die Richtlinie und für wen gilt sie? |
| Erlaubte Tools | Welche KI-Tools und Plattformen dürfen genutzt werden? |
| Datenklassen | Welche Informationen dürfen eingegeben werden – und welche nie? |
| Nutzungsregeln | Welche Aufgaben sind erlaubt, eingeschränkt oder verboten? |
| Prüfung der Ergebnisse | Wer validiert KI-Ausgaben vor externer oder kritischer Nutzung? |
| Rollen und Verantwortung | Wer entscheidet, prüft, schult und eskaliert? |
| Dokumentation und Logs | Welche Nutzung muss nachvollziehbar dokumentiert werden? |
| Schulung und Aktualisierung | Wie werden Mitarbeitende informiert und regelmäßig geschult? |
Vorlagenstruktur für den Start
Eine einfache KI-Richtlinie kann mit wenigen Kapiteln starten und später erweitert werden. Wichtig ist, dass sie verständlich bleibt und Mitarbeitende nicht mit juristischer Sprache alleinlässt.
- Ziel der Richtlinie und Ansprechpartner benennen.
- Erlaubte KI-Tools und Freigabeprozess festlegen.
- Datenampel einführen: grün, gelb, rot.
- Qualitätsprüfung und menschliche Verantwortung erklären.
- Dokumentation, Audit Logs und Eskalation regeln.
- Schulungspflicht und Aktualisierungsrhythmus festlegen.
Distribution-Asset
KI-Richtlinien-Template
Diese Struktur kann als internes Workshop-Template genutzt werden: Zweck, erlaubte Tools, Datenampel, Freigaben, Qualitätsprüfung, Audit Logs, Schulung und Eskalation.
Template in Schulung ausarbeiten →Datenampel als praktisches Element
Eine Datenampel macht die Richtlinie sofort nutzbar: Grüne Daten dürfen in freigegebene Tools, gelbe Daten brauchen Prüfung oder Anonymisierung, rote Daten dürfen nicht eingegeben werden. Welche Daten in welche Kategorie fallen, muss das Unternehmen individuell definieren.
Technische Bausteine wie No Training, Zero Data Retention und Audit Logs unterstützen diese Regeln. Entscheidend bleibt aber, dass Mitarbeitende sie verstehen und anwenden können – hier hilft die KI-Schulung für Unternehmen.
Compliance-Hinweis
Stand: 26.05.2026. Diese Vorlage ist ein Orientierungspunkt und keine Rechtsberatung. Richtlinien sollten an Branche, Datenarten, Tool-Setup und interne Verantwortlichkeiten angepasst werden.