AI Act seit 2. August: Warum "verschoben" für die meisten KMU nicht gilt

Seit Sonntag gilt eine Pflicht, von der viele Unternehmen annehmen, sie sei aufgehoben worden. Die vergangenen Monate waren geprägt von Meldungen über eine Verschiebung des AI Act, und in vielen Mittelstandsgesprächen hat sich daraus die Überzeugung verfestigt, das Thema sei bis 2027 vertagt. Das ist ein teures Missverständnis.

Verschoben wurde ein klar abgegrenzter Teil des Regelwerks, nämlich die aufwendigsten Pflichten für Hochrisiko-Systeme. Alles andere ist am 2. August 2026 planmäßig wirksam geworden. Betroffen davon sind ausgerechnet die Anforderungen, die für normale mittelständische Unternehmen am relevantesten sind: die Transparenzpflichten für alle, die KI im Kundenkontakt einsetzen.

Was der Digital Omnibus tatsächlich geändert hat

Die Änderungsverordnung, im Sprachgebrauch als Digital Omnibus on AI bekannt, wurde als Verordnung (EU) 2026/1744 verabschiedet und ist seit dem 27. Juli 2026 in Kraft. Das Europäische Parlament hatte am 16. Juni zugestimmt, der Rat am 29. Juni final angenommen.

Kern der Änderung sind zwei neue Anwendungsdaten für Hochrisiko-KI. Eigenständige Systeme nach Anhang III, also etwa Software für Bewerberauswahl, Bonitätsbewertung oder Zugangssteuerung zu Bildungseinrichtungen, müssen ihre Pflichten erst ab dem 2. Dezember 2027 erfüllen. Für KI, die in regulierte Produkte nach Anhang I eingebettet ist, gilt der 2. August 2028.

Ein wesentlicher Grund für die Verschiebung war pragmatisch: Die harmonisierten Normen, an denen sich Hersteller bei der Konformitätsbewertung orientieren sollen, lagen und liegen noch nicht vollständig vor. Die neuen Daten sind dabei als feste Backstops ausgestaltet. Die Pflichten greifen spätestens dann, unabhängig davon, ob bis dahin alle Normen verfügbar sind.

Unverändert geblieben ist dagegen fast alles andere: der allgemeine Anwendungsbeginn, die Verbote, die Transparenzpflichten, die nationalen Aufsichtsstrukturen und der Bußgeldrahmen.

Was seit dem 2. August 2026 gilt

Der praktisch wichtigste Punkt sind die Transparenzpflichten nach Artikel 50. Sie richten sich nicht nur an Anbieter von KI-Systemen, sondern in Teilen auch an diejenigen, die solche Systeme einsetzen.

Wer ein KI-System betreibt, das mit natürlichen Personen interagiert, muss sicherstellen, dass diese Personen erkennen können, dass sie mit einer Maschine kommunizieren. Ein Chatbot auf der Website, ein KI-gestützter Telefonassistent, ein automatisierter Support-Kanal: In all diesen Fällen ist der Hinweis Pflicht, sofern es sich nicht aus dem Kontext für eine angemessen informierte Person ohnehin offensichtlich ergibt.

Für synthetisch erzeugte oder manipulierte Inhalte gelten eigene Anforderungen. Bild-, Audio- oder Videomaterial, das reale Personen, Orte oder Ereignisse darstellt und den Eindruck von Echtheit erweckt, muss als künstlich erzeugt oder verändert gekennzeichnet werden. Bei KI-generierten Texten, die der Information der Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse dienen, greift eine vergleichbare Offenlegungspflicht, sofern kein Mensch die Inhalte inhaltlich geprüft und verantwortet hat.

Parallel dazu ist die Durchsetzung der Pflichten für Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck angelaufen. Diese Regeln gelten materiell bereits seit August 2025, waren aber bislang nicht durchsetzbar.

Zwei weitere Pflichtenpakete sind bereits seit Februar 2025 in Kraft und werden im Mittelstand regelmäßig übersehen. Die Verbote nach Artikel 5 untersagen bestimmte Praktiken vollständig, darunter Social Scoring, die gezielte Ausnutzung der Schutzbedürftigkeit bestimmter Personengruppen und das ungezielte Auslesen von Gesichtsbildern aus dem Internet zum Aufbau von Datenbanken. Und Artikel 4 verpflichtet Unternehmen dazu, für ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz bei allen Personen zu sorgen, die in ihrem Auftrag mit KI-Systemen arbeiten.

Was in den kommenden Monaten folgt

Der 2. Dezember 2026 bringt die nächste Stufe. Ab diesem Datum greift die Pflicht zur maschinenlesbaren Kennzeichnung KI-generierter Inhalte, also technisches Watermarking oder vergleichbare Verfahren im Ausgabeformat selbst. Diese Anforderung erstreckt sich auch auf bereits bestehende Systeme.

Zum selben Termin werden zusätzliche Verbote wirksam, die sich auf Anwendungen zur Erstellung manipulierter pornografischer Darstellungen sowie auf Systeme im Kontext von Darstellungen sexuellen Kindesmissbrauchs beziehen.

Im August 2027 sollen die nationalen KI-Reallabore für kontrollierte Tests zur Verfügung stehen. Dezember 2027 und August 2028 markieren dann die verschobenen Hochrisiko-Termine.

Die Rolle entscheidet über die Pflichten

Der häufigste Denkfehler in mittelständischen Unternehmen ist die Annahme, der AI Act betreffe nur, wer KI entwickelt. Die Verordnung unterscheidet zwischen Anbietern und Betreibern, und für die zweite Gruppe entstehen ebenfalls Pflichten.

Betreiber ist, wer ein KI-System in eigener Verantwortung einsetzt. Das trifft auf nahezu jedes Unternehmen zu, das eine KI-gestützte Software produktiv nutzt. In der Praxis verschwimmt die Grenze allerdings schneller, als vielen bewusst ist. Wer ein zugekauftes Modell unter eigenem Namen in ein Produkt integriert, es wesentlich verändert oder für einen anderen Zweck einsetzt als vom Hersteller vorgesehen, kann selbst in die Anbieterrolle rutschen, mit den entsprechend weitergehenden Pflichten.

Diese Zuordnung ist deshalb der erste Schritt jeder AI-Act-Bewertung. Sie lässt sich nicht pauschal für das Unternehmen treffen, sondern nur pro System.

Vier Schritte, die jetzt sinnvoll sind

KI-Inventar aufbauen. Ohne eine Liste der eingesetzten Systeme ist keine der weiteren Fragen beantwortbar. Erfahrungsgemäß findet sich deutlich mehr, als die IT-Abteilung erwartet: KI-Funktionen in CRM- und HR-Software, Textassistenten in der Office-Umgebung, Übersetzungs- und Zusammenfassungsdienste, Chatbots auf der Website, Bilderzeugung im Marketing, Spamfilter und Anomalieerkennung in der Sicherheitsinfrastruktur. Ein spürbarer Teil davon läuft als Schatten-IT ohne formale Freigabe.

Rollen und Risikoklassen je System bestimmen. Für jedes gefundene System ist zu klären, ob das Unternehmen Anbieter oder Betreiber ist und in welche Risikoklasse es fällt. Der weitaus größte Teil typischer Mittelstandsanwendungen ist weder verboten noch hochriskant. Ein relevantes Feld sticht allerdings heraus: Systeme, die Bewerbungen filtern, Kandidaten bewerten oder Personalentscheidungen vorbereiten, fallen unter Anhang III. Für sie gilt die Verschiebung auf Dezember 2027, was die Pflichten nicht aufhebt, sondern nur verzögert.

Transparenz technisch umsetzen. Der Hinweis auf die KI-Interaktion gehört an die Stelle, an der die Interaktion beginnt, nicht in die Datenschutzerklärung. Für Chatbots bedeutet das eine sichtbare Kennzeichnung im Widget selbst und idealerweise in der ersten ausgegebenen Nachricht. Für synthetische Medien im Marketing bedeutet es eine Kennzeichnung am Asset. Beides berührt Frontend, Produkttexte und Freigabeprozesse und ist damit keine reine IT-Aufgabe.

Governance dokumentieren. Wer entscheidet über die Freigabe neuer KI-Werkzeuge? Wer prüft die Ausgaben vor der Veröffentlichung? Welche Schulung haben die Mitarbeitenden erhalten, die täglich mit diesen Systemen arbeiten? Diese Fragen beantwortet Artikel 4 nicht mit einer bestimmten Maßnahme, sondern verlangt ein angemessenes Niveau. Angemessen ist im Zweifel das, was sich belegen lässt.

Warum die Verschiebung kein Argument fürs Abwarten ist

Der Digital Omnibus verschafft Unternehmen mit Hochrisiko-Anwendungen mehr als ein Jahr zusätzliche Zeit. Das ist eine echte Entlastung, verändert aber nichts an den inhaltlichen Anforderungen. Verschoben wurde der Zeitpunkt der Durchsetzung, nicht der Maßstab.

Für die praktische Planung folgt daraus ein zweigleisiges Vorgehen. Die Transparenzpflichten sind heute scharf und sollten kurzfristig umgesetzt werden, weil der Aufwand überschaubar und die Sichtbarkeit hoch ist. Ein nicht gekennzeichneter Chatbot auf der Startseite ist für jeden Wettbewerber, jeden Verband und jede Aufsichtsbehörde in Sekunden feststellbar.

Die Governance-Strukturen für Hochrisiko-Systeme lassen sich dagegen mit der gewonnenen Zeit sorgfältiger aufbauen. Risikomanagement, Datenqualitätssicherung, technische Dokumentation, Protokollierung und menschliche Aufsicht sind keine Aufgaben, die sich in einem Quartal nachholen lassen.

Bemerkenswert ist dabei, wie stark sich diese Bausteine mit dem überschneiden, was ohnehin bereits gefordert ist. Ein funktionierendes Informationssicherheitsmanagement liefert Risikomethodik, Rollenmodell, Lieferantenbewertung, Nachweisführung und Schulungsnachweise. Wer diese Grundlagen für NIS2 oder ISO 27001 aufgebaut hat, muss für den AI Act nicht neu anfangen, sondern kann die vorhandene Struktur um KI-spezifische Aspekte erweitern.

Genau darin liegt der Unterschied zwischen einem Compliance-Projekt und einer Compliance-Struktur. Das Projekt endet mit dem Stichtag. Die Struktur trägt auch den nächsten.