EU AI Act: Top-5 Use Cases bei KMU 2026

Der Prüfweg: erst die Rolle, dann das Verbot, dann die Risikoklasse

Jeder der fünf Use Cases wird in drei Schritten eingeordnet: Rolle je System bestimmen, verbotene Praktiken ausschließen, Risikoklasse festlegen. Erst danach steht fest, welche Pflichten überhaupt greifen.

Ausgangspunkt ist die Definition in Art. 3 Nr. 1 KI-VO: ein maschinengestütztes System, das für einen in unterschiedlichem Grade autonomen Betrieb ausgelegt ist und aus den erhaltenen Eingaben ableitet, wie Ausgaben wie Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen erstellt werden. Die Verordnung folgt dabei einem risikobasierten Ansatz: Art und Inhalt der Vorschriften sind auf Intensität und Umfang des Risikos zugeschnitten (Erwägungsgrund 26 KI-VO).

Schritt 1 — Rolle. Anbieter ist, wer ein KI-System entwickelt oder in Verkehr bringt (Art. 3 Nr. 3 KI-VO); Betreiber ist, wer ein KI-System unter eigener Verantwortung verwendet (Art. 3 Nr. 4 KI-VO). KMU sind in aller Regel reine Betreiber. Die Rolle ist je System zu bestimmen, nicht je Unternehmen, und sie kann wechseln: Nach Art. 25 KI-VO wird ein Betreiber zum Anbieter, wenn er Zweck oder Funktionalität wesentlich ändert oder das System unter eigenem Namen in Verkehr bringt.

Schritt 2 — Verbote. Art. 5 Abs. 1 KI-VO verbietet unter anderem Social Scoring (lit. c), Emotionserkennung am Arbeitsplatz und in Bildungseinrichtungen (lit. f), biometrische Kategorisierung zur Ableitung sensibler Merkmale (lit. g) sowie das ungezielte Auslesen von Gesichtsbildern aus dem Internet oder aus Überwachungsaufnahmen (lit. e). Diese Verbote gelten seit dem 2. Februar 2025 (Art. 113 KI-VO).

Schritt 3 — Risikoklasse. Die in Anhang III genannten KI-Systeme gelten als hochriskant (Art. 6 Abs. 2 KI-VO); für KMU ist vor allem Nr. 4 (Beschäftigung, Personalmanagement) einschlägig. Die Ausnahme des Art. 6 Abs. 3 KI-VO greift nur, wenn das System kein erhebliches Risiko für Gesundheit, Sicherheit oder Grundrechte birgt — und sie ist ausgeschlossen, sobald das System ein Profiling natürlicher Personen durchführt. Bleibt ein System darunter, entscheidet Art. 50 KI-VO über die Transparenzpflichten.

Verbreitet sind daneben Code-Assistenz, Marketing-Automation und OCR/Dokumenten-KI (qualitative Einordnung, Stand der Erstfassung 02.05.2026). Code-Assistenz: Betreiber (Art. 3 Nr. 4 KI-VO); kein Bereich des Anhangs III ist einschlägig, solange das System keine natürlichen Personen bewertet — Pflicht ist die Schulung nach Art. 4 KI-VO, Praxisempfehlung die Aufnahme ins KI-Inventar. Marketing-Automation: ebenfalls kein Anhang-III-Bereich, solange keine natürlichen Personen bewertet werden; erzeugt das System synthetische Inhalte, trifft die maschinenlesbare Kennzeichnung nach Art. 50 Abs. 2 KI-VO den Anbieter des erzeugenden Systems, und personenbezogene Zielgruppendaten brauchen eine Rechtsgrundlage nach Art. 6 Abs. 1 DSGVO. OCR/Dokumenten-KI: minimal, solange nur Dokumentinhalte extrahiert werden; die Einstufung kippt in Anhang III Nr. 4, sobald daraus Bewertungen von Beschäftigten oder Bewerbern entstehen (Art. 6 Abs. 2 KI-VO in Verbindung mit Anhang III).

1. ChatGPT für Texterstellung (Marketing, E-Mail)

Risiko: begrenzt (Art. 50 Transparenz). Pflichten und Praxisempfehlungen: Acceptable Use Policy, AI-Literacy-Schulung, Output-Qualitätskontrolle, kein Auto-Posting personenbezogener Daten.

Wer ChatGPT einkauft und nutzt, ist Betreiber (Art. 3 Nr. 4 KI-VO). Die Pflichten für Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck — technische Dokumentation nach Anhang XI, Informationen für nachgelagerte Anbieter, eine Strategie zur Einhaltung des Urheberrechts und die veröffentlichte Zusammenfassung der Trainingsinhalte (Art. 53 Abs. 1 KI-VO) — treffen den Modellanbieter, nicht das anwendende KMU. Auch ein eigener Custom-GPT auf einer Cloud-Plattform macht ein KMU nach der Einordnung in unserem GPAI-Artikel nicht zum Anbieter; der Anbieterstatus entsteht erst unter den in Schritt 1 des Prüfwegs genannten Voraussetzungen (Art. 25 KI-VO).

Bei der Transparenz lohnt der Blick auf den Adressaten der Norm: Die maschinenlesbare Kennzeichnung synthetischer Audio-, Bild-, Video- und Textinhalte verlangt Art. 50 Abs. 2 KI-VO von den Anbietern des erzeugenden Systems. Betreiberpflichten aus Art. 50 KI-VO betreffen Emotionserkennung und biometrische Kategorisierung (Abs. 3) sowie Deepfakes (Abs. 4). Praxisempfehlung: Halten Sie in der Acceptable Use Policy fest, welche Textsorten extern veröffentlicht werden und wer den Output vor Veröffentlichung prüft.

Unabhängig davon gilt die Schulungspflicht aus Art. 4 KI-VO seit dem 2. Februar 2025 für die Personen, die mit KI in Berührung kommen; inhaltlich gehören als Praxisempfehlung KI-Definition, Risikoklassen, verbotene Praktiken, Transparenzpflichten und menschliche Aufsicht dazu. Kommen personenbezogene Daten in die Prompts, braucht die Verarbeitung eine Rechtsgrundlage nach Art. 6 Abs. 1 DSGVO; für Daten besonderer Kategorien — etwa Gesundheitsdaten — gilt das grundsätzliche Verarbeitungsverbot des Art. 9 Abs. 1 DSGVO mit den engen Ausnahmen des Abs. 2.

2. Microsoft Copilot für Office-Assistenz

Risiko: begrenzt. Pflichten und Praxisempfehlungen: Tenant-Isolation prüfen, Datenklassifikation, AUP, Schulung. Achtung: Vor der Freischaltung klären, welche Tenant-Daten der Assistent erreichen kann — Berechtigungen und Sensitive Labels prüfen (siehe unten).

Auch beim Office-Assistenten ist das KMU Betreiber (Art. 3 Nr. 4 KI-VO); die GPAI-Anbieterpflichten aus Art. 53 KI-VO liegen beim Modellanbieter. Der Unterschied zu Use Case 1 ist der Datenzugriff — und er verschiebt das Schwergewicht von der KI-VO zur DSGVO.

Vor der Freischaltung ist zu klären, welche Datenbestände der Assistent erreichen kann. Hat eine Form der Verarbeitung, insbesondere bei Verwendung neuer Technologien, aufgrund ihrer Art, ihres Umfangs, ihrer Umstände und Zwecke voraussichtlich ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen zur Folge, ist vorab eine Datenschutz-Folgenabschätzung durchzuführen (Art. 35 Abs. 1 DSGVO); als Regelbeispiel nennt Art. 35 Abs. 3 DSGVO unter anderem die umfangreiche Verarbeitung besonderer Datenkategorien nach Art. 9 DSGVO. Verarbeitet der Dienstleister personenbezogene Daten im Auftrag, verlangt Art. 28 Abs. 1 und 3 DSGVO hinreichende Garantien und einen Vertrag mit dem dort festgelegten Mindestinhalt.

Praxisempfehlung: Führen Sie vor der Freischaltung eine Schwellwertprüfung nach Art. 35 DSGVO durch und halten Sie das Ergebnis je Tenant fest; Berechtigungen und Klassifizierung der Ablagen sollten Sie vorher prüfen, nicht danach, und in derselben Akte wie das KI-Inventar führen (siehe Sofort-To-Dos). Konkret heißt das zweierlei: Erstens die Reichweite prüfen — welche SharePoint-, OneDrive- und Postfach-Ablagen ein Nutzerkonto über den Assistenten erreichen kann. Zweitens die Klassifizierung prüfen — Ablagen mit Daten besonderer Kategorien nach Art. 9 DSGVO vor der Freischaltung kennzeichnen und aus dem Zugriff nehmen. Die Pflicht zu KI-Kompetenz-Maßnahmen nach Art. 4 KI-VO und die Acceptable Use Policy aus Use Case 1 gelten für dieses Werkzeug unverändert.

3. KI-Recruiting-Tool

Risiko: HOCH (Anhang III, 4). Pflichten: Für private KMU als Betreiber gelten ab dem 2. Dezember 2027 die Betreiberpflichten nach Art. 26 (menschliche Aufsicht durch kompetente Personen, geeignete und repräsentative Eingabedaten, Aufbewahrung der Protokolle mindestens sechs Monate, Information der betroffenen Beschäftigten und Arbeitnehmervertreter) — festgelegt durch Art. 113 Abs. 3 lit. c Ziff. i KI-VO in der Fassung der Verordnung (EU) 2026/1744, in Kraft seit 27. Juli 2026.

Keine FRIA für private KMU: Eine Grundrechte-Folgenabschätzung (FRIA) trifft ein privates KMU beim Recruiting-Tool nicht: Art. 27 Abs. 1 verpflichtet dazu nur Betreiber, „bei denen es sich um Einrichtungen des öffentlichen Rechts oder private Einrichtungen, die öffentliche Dienste erbringen, handelt“, sowie Betreiber von Hochrisiko-KI-Systemen nach Anhang III Nr. 5 lit. b und c (Kreditwürdigkeit, Lebens-/Krankenversicherung).

Hinzu kommen unabhängig von der KI-VO: Bias-Test als Praxisempfehlung (siehe unten; die § 22 AGG-Beweislastumkehr greift in Deutschland schon JETZT; Österreich: Beweismaßerleichterung nach § 12 Abs. 12 bzw. § 26 Abs. 12 GlBG — Betroffene müssen die Diskriminierung glaubhaft machen; Anlaufstellen sind Gleichbehandlungskommission und Gleichbehandlungsanwaltschaft), Datenschutzerklärung, Transparenz, Widerspruchs-Recht der Bewerber.

Ob ein HR-Werkzeug in Anhang III Nr. 4 fällt, entscheidet nicht der Produktname, sondern die Frage, ob es Menschen bewertet:

Die Zuordnung ist eine Praxis-Einordnung anhand der in der Tabelle genannten Fundstellen. Die Ausnahme des Art. 6 Abs. 3 KI-VO ist eng auszulegen und ausgeschlossen, sobald das System ein Profiling natürlicher Personen durchführt; erzeugt ein System Bewertungen oder Empfehlungen, die menschliche Entscheidungen wesentlich beeinflussen können, bleibt es Hochrisiko.

Zwei Grenzen gehören vor den Rollout: Systeme, die Emotionen von Beschäftigten auswerten, stoßen an das Verbot der Emotionserkennung am Arbeitsplatz (Art. 5 Abs. 1 lit. f KI-VO). Und datenschutzrechtlich ist die systematische umfassende Bewertung persönlicher Aspekte (Profiling), auf die sich Entscheidungen mit Rechtswirkung stützen, das Regelbeispiel für eine Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 Abs. 3 DSGVO. Auskunftsverlangen abgelehnter Bewerber sind unverzüglich, in jedem Fall binnen eines Monats zu beantworten; die Frist ist bei Komplexität und Anzahl der Anträge um zwei Monate verlängerbar (Art. 12 Abs. 3 DSGVO). Praxisempfehlung: Protokollaufbewahrung und Löschfristen für Bewerberdaten vor dem Produktivstart aufeinander abstimmen.

Praxisempfehlung zum Bias-Test: Prüfen Sie die Trefferquoten des Systems getrennt nach den in § 1 AGG genannten Merkmalen, dokumentieren Sie Datum, Datenbasis und Ergebnis je Prüflauf und wiederholen Sie den Test nach jeder Modell- oder Kriterienänderung — die Dokumentation ist das, was Sie im Fall des § 22 AGG vorlegen. Für das Widerspruchsrecht der Bewerber ist die Antwortfrist dieselbe wie bei Auskunftsverlangen (Art. 12 Abs. 3 DSGVO).

4. KI-Chatbot für Customer Support

Risiko: begrenzt. Pflichten und Praxisempfehlungen: Bot-Hinweis 'Sie chatten mit KI' (Art. 50), Eskalation an Mensch, Datenschutz-Hinweise, AUP.

Der Hinweis hat einen klaren Adressaten: Nach Art. 50 Abs. 1 KI-VO müssen Anbieter sicherstellen, dass zur direkten Interaktion mit natürlichen Personen bestimmte KI-Systeme diese Personen darüber informieren, dass sie mit einem KI-System interagieren. Die Pflicht gilt seit dem 2. August 2026 (Art. 113 KI-VO). Praxisempfehlung für Betreiber: Prüfen Sie, ob der Hinweis in der ausgelieferten Oberfläche tatsächlich erscheint, und regeln Sie ihn im Vertrag mit dem Chatbot-Lieferanten — ausgespielt wird er auf Ihrer Seite.

Wertet der Chatbot Emotionen aus, müssen Betreiber die betroffenen Personen über den Betrieb des Systems informieren (Art. 50 Abs. 3 KI-VO); gegenüber Beschäftigten greift zusätzlich das Verbot aus Art. 5 Abs. 1 lit. f KI-VO. Datenschutzrechtlich gilt: Soweit Chatverläufe personenbezogene Daten enthalten, braucht die Verarbeitung eine Rechtsgrundlage nach Art. 6 Abs. 1 DSGVO; verarbeitet ein Dienstleister diese Daten im Auftrag, ist ein Vertrag nach Art. 28 Abs. 1 und 3 DSGVO erforderlich, und Anträge betroffener Personen sind binnen eines Monats zu beantworten (Art. 12 Abs. 3 DSGVO). Speichert das Chat-Widget Informationen auf dem Endgerät oder greift es auf gespeicherte Informationen zu, ist das in Deutschland nur mit vorheriger, informierter Einwilligung zulässig — es sei denn, der alleinige Zweck ist die Durchführung der Nachrichtenübertragung oder der Zugriff ist unbedingt erforderlich, damit der vom Nutzer ausdrücklich gewünschte digitale Dienst bereitgestellt werden kann (§ 25 Abs. 1 und 2 TDDDG).

Praxisempfehlung zur Eskalation: Legen Sie fest, ab welcher Anfrageart der Chat an eine zuständige Person übergeben wird, und halten Sie diese Regel dort fest, wo der Support sie liest — im Serviceprozess, nicht nur in der Policy.

5. KI-gestützte Anomalie-Erkennung in Buchhaltung

Risiko: minimal. Pflichten und Praxisempfehlungen: Dokumentation im KI-Inventar, AI-Literacy-Schulung. Keine Hochrisiko-Klassifizierung.

Die Anomalie-Erkennung in der Buchhaltung ist minimales Risiko, weil sie Buchungsdaten prüft und keine natürlichen Personen bewertet: Damit ist keiner der acht Bereiche des Anhangs III einschlägig (Art. 6 Abs. 2 KI-VO in Verbindung mit Anhang III). Die Schulungspflicht aus Art. 4 KI-VO und die Aufnahme ins KI-Inventar bleiben davon unberührt.

Die Einstufung kippt, sobald dieselbe Auswertung Verhalten oder Leistung von Beschäftigten bewertet — etwa, wer welche Buchung erfasst oder freigegeben hat. Dann rückt Anhang III Nr. 4 (Beschäftigung, Personalmanagement) in den Blick — wie beim Performance-Scoring in der Tabelle zu Use Case 3. Emotionserkennung am Arbeitsplatz ist ohnehin verboten (Art. 5 Abs. 1 lit. f KI-VO).

Datenschutzrechtlich gilt: Sobald die Auswertung personenbezogene Daten erfasst, braucht sie eine Rechtsgrundlage nach Art. 6 Abs. 1 DSGVO. Praxisempfehlung: Halten Sie im Inventar fest, welche Felder personenbezogen sind und wer Treffer prüft — genau dort verläuft die Grenze zwischen minimalem Risiko und Anhang III Nr. 4.

Pflichten und Fristen: was für diese fünf Use Cases seit wann gilt

Für die fünf Use Cases sind fünf Pflichtenkreise maßgeblich: KI-Kompetenz, Verbote, GPAI-Anbieterpflichten, Transparenz und die Hochrisiko-Betreiberpflichten. Die beiden letzten Zeilen der Tabelle stehen zur Abgrenzung dabei: Sie greifen für keinen der fünf Use Cases. Jede Zeile der Tabelle nennt einen Pflichtenkreis der KI-VO und den Termin seines Anwendungsbeginns nach Art. 113 KI-VO; wo die Norm den Adressaten selbst benennt, steht er in der Zeile.

Zum Rechtsstand: Der Digital-Omnibus ist als Verordnung (EU) 2026/1744 angenommen worden und in Kraft seit 27. Juli 2026. Damit gelten die Hochrisiko-Pflichten der Kapitel III Abschnitte 1–3 für Anhang-III-Systeme ab 2. Dezember 2027 und für Anhang-I-Systeme ab 2. August 2028 (Art. 113 Abs. 3 lit. c KI-VO n. F.); von der Verschiebung nicht erfasst sind Art. 4, Art. 5, die GPAI-Pflichten und Art. 50, und der allgemeine Geltungsbeginn 2. August 2026 bleibt bestehen. Die Fundstellen dazu finden Sie im Quellenblock.

Datenschutz läuft parallel: was die DSGVO zusätzlich verlangt

Sobald ein Use Case personenbezogene Daten verarbeitet, gelten KI-VO und DSGVO nebeneinander — mit eigenen Rechtsgrundlagen, eigenen Fristen und eigener Aufsicht. Jede Zeile der folgenden Tabelle nennt eine Pflicht der DSGVO; Auslöser ist jeweils der in der Fundstelle genannte Tatbestand.

Praxisempfehlung: Führen Sie beide Nachweisstränge je System in einer Akte — die KI-VO fragt nach Rolle, Klassifizierung und Aufsicht, die DSGVO nach Rechtsgrundlage, Verträgen und Betroffenenrechten. Getrennte Ablagen erzeugen doppelte Arbeit, sobald eine Anfrage kommt.

Deutschland und Österreich: wo sich die Pflichten unterscheiden

Die KI-VO gilt als EU-Verordnung in beiden Ländern unmittelbar und wortgleich — Anhang III, die Rollen, die Betreiberpflichten und die Fristen sind identisch. Unterschiede liegen im nationalen Recht; die folgende Tabelle behandelt drei Bereiche: Diskriminierungsschutz, Datenschutzbeauftragter und Behörden. Alle Zeilen der Tabelle nennen nationale Vorschriften, keine Pflichten der KI-VO.

Für die KI-VO selbst benennt jeder Mitgliedstaat mindestens eine notifizierende Behörde und mindestens eine Marktüberwachungsbehörde; eine Marktüberwachungsbehörde ist zentrale Anlaufstelle, die Kontaktdaten waren bis zum 2. August 2025 öffentlich zugänglich zu machen (Art. 70 Abs. 1 und 2 KI-VO). In Deutschland ist Marktüberwachungsbehörde seit 29. Juli 2026 die Bundesnetzagentur (§ 2 Abs. 1 KI-MIG), soweit nicht sektorale Behörden — etwa die BaFin — zuständig sind; sie ist zugleich zentrale Anlaufstelle nach Art. 70 Abs. 2 KI-VO (§ 6 Abs. 1 KI-MIG). Österreich hat bis zum Stand dieses Artikels (17.08.2026) keine Marktüberwachungsbehörde nach Art. 70 KI-VO benannt; die KI-Servicestelle der RTR ist eine Informations- und Beratungsstelle ohne Aufsichtsbefugnis. Ein Punkt hilft beim Recruiting-Use-Case doppelt: In Deutschland gilt nach § 12 Abs. 1 bis 3 AGG eine geeignete Schulung der Beschäftigten als Erfüllung der Pflicht, Maßnahmen zum Schutz vor Benachteiligungen zu treffen — die AI-Literacy-Schulung nach Art. 4 KI-VO und die AGG-Schulung lassen sich daher als ein Termin planen (Praxisempfehlung für Deutschland).

Bußgeldrahmen: welche Stufe für welchen Verstoß gilt

Die KI-VO staffelt die Obergrenzen nach der Schwere des Verstoßes (Art. 99 Abs. 3 bis 5 KI-VO); wo personenbezogene Daten betroffen sind, laufen die Rahmen der DSGVO daneben. Alle Zeilen nennen gesetzliche Obergrenzen, keine Regelbeträge.

Zwei Punkte gehören dazu: Für KMU und Start-ups sieht Art. 99 Abs. 6 KI-VO ein Privileg vor — angesetzt wird der jeweils niedrigere Wert. Und Verstöße gegen die KI-Kompetenz-Pflicht des Art. 4 fallen nicht unter den Rahmen des Art. 99 Abs. 4; Sanktionen richten sich insoweit nach nationalem Recht im Rahmen von Art. 99 Abs. 1 KI-VO.

Sofort-To-Dos: Inventar, Schulungsnachweis, Rollenklärung

Drei Schritte tragen alle fünf Use Cases: KI-Inventar aufbauen, Schulung dokumentieren, Anbieter- oder Betreiberstatus je System klären. Die Reihenfolge und die Rhythmen unten sind Praxisempfehlungen, keine Fristen der KI-VO.

1. KI-Inventar. Erfassen Sie je System sechs Felder: Name und Anbieter, Use Case, Rolle (Anbieter, Betreiber oder beides), Risikoklasse (verboten nach Art. 5, Hochrisiko nach Anhang III, GPAI oder minimal), verarbeitete Datenarten einschließlich besonderer Kategorien nach Art. 9 DSGVO sowie die Verantwortlichen für Aufsicht und Eskalation. Das Inventar ist die Grundlage, auf der alle weiteren Nachweise aufsetzen.

2. Schulung dokumentieren. Die Pflicht aus Art. 4 KI-VO gilt seit dem 2. Februar 2025. Zu den Inhalten siehe Use Case 1. Art. 4 KI-VO schreibt keine bestimmte Form des Nachweises vor und verpflichtet Anbieter und Betreiber nicht, ein bestimmtes Niveau an KI-Kompetenz zu garantieren (Abs. 1 in der Fassung der Verordnung (EU) 2026/1744). Praxisempfehlung: Teilnehmerkreis, Datum und Inhalte je Durchgang festhalten und neue Beschäftigte beim Onboarding einplanen.

3. Rolle klären. Bestätigen Sie die Rolle je System nach dem Prüfweg (Art. 3 Nr. 4, Art. 25 KI-VO). Praxis-Rhythmus, keine gesetzliche Frist: Inventar und Rollenzuordnung bei jedem neuen Werkzeug prüfen und zusätzlich einmal jährlich durchsehen.