ki-risikoassessment

name	ki-risikoassessment
description	Strukturierte KI-Risikobewertung pro KI-System – Identifikation, Risikoklassifizierung (KI-VO-Trigger + interner Risk-Score), Schadensanalyse (CIA, Fairness/Bias, Sicherheit, Rechtskonformität), Risk-Treatment und Wiedervorlage nach ISO/IEC 23894 und NIST AI RMF. Use when ein KI-System neu eingeführt, wesentlich geändert oder periodisch reassessiert werden soll.
language	de
agents	{"researcher":"../../agents/researcher.md","drafter":"../../agents/drafter.md","reviewer":"../../agents/reviewer.md"}
provider_variants	["claude","gemini","openai"]
test	./test.md

/ki-governance:ki-risikoassessment

Zweck

Der Skill liefert eine strukturierte, auditierbare Risikobewertung für ein konkretes KI-System – als Eingang in das interne KI-Asset-Register und als Entscheidungsgrundlage für Freigabe, Auflagen oder Ablehnung. Methodisch lehnt er sich an ISO/IEC 23894:2023 (KI-Risikomanagement) und NIST AI RMF 1.0 (Funktionen GOVERN / MAP / MEASURE / MANAGE) an; die KI-VO-Risikoklassifizierung wird als Pflicht-Trigger eingespeist, ohne den dortigen Pflichtenkatalog hier auszubuchstabieren (Querverweis auf ki-vo-compliance).

Eingaben

• KI-System-Beschreibung: Zweck, Nutzergruppen, Datenkategorien, Modelltyp (Regel-/ML-/LLM-basiert), Lieferkette (Eigenentwicklung / Closed-Source-SaaS / Open-Source)
• Einsatzkontext: Rolle der Organisation (Anbieter / Betreiber / Einführer / Händler), Branche, Bezug zu besonders sensiblen Bereichen (Beschäftigung, Kreditwürdigkeit, Strafverfolgung, Gesundheit, Bildung)
• Datenfluss: Trainingsdaten, Input, Output, Speicherorte, Drittlandtransfer
• Bisherige Bewertungen (Vorabprüfungen, DSFA, Sicherheitsanalysen)

Sub-Agent-Architektur

Researcher liefert KI-VO-Anker (Art. 5, 6, Anhang III; Art. 26 als Bezugspunkt), DSGVO-Anker (Art. 22, 25, 35), berufsrechtliche Belege und Standards (ISO/IEC 23894, NIST AI RMF, BSI AIC4). Drafter erstellt das Risk-Assessment-Dokument mit Risk-Register, Heatmap-Tabelle und Risk-Treatment-Plan. Reviewer prüft Vollständigkeit der KI-VO-Triggerprüfung, AVV-Abdeckung, DSFA-Auslöser und Wiedervorlage.

Ablauf

1. Systemidentifikation (NIST AI RMF: MAP 1)

Pflichtfelder im Risk-Register:

Feld	Inhalt
System-ID	Eindeutige Kennung im KI-Inventar
Zweck	Konkrete Aufgabe, Nutzergruppen
Modelltyp / Anbieter	Regel-/ML-/LLM-basiert; Eigen / SaaS / Open Source
Rolle der Organisation	Anbieter / Betreiber / Einführer / Händler iSv Art. 3 KI-VO
Datenkategorien	Personenbezug, besondere Kategorien Art. 9 DSGVO, Berufsgeheimnis § 203 StGB
Lieferkette	Trainingsdaten-Herkunft, Sub-Provider, Drittland
Lebenszyklusphase	Konzept / Pilot / Produktion / EOL

2. Risikoklassifizierung – zwei Achsen

a) KI-VO-Risikoklasse (gesetzlicher Trigger)

Klassifikation entlang Art. 5, 6 und Anhang III KI-VO als Pflichten-Trigger, nicht als interne Risk-Score:

• Verbotene Praxis (Art. 5 KI-VO) → Einsatz untersagt
• Hochrisiko-System (Art. 6 KI-VO + Anhang III bzw. Anhang I) → Pflichtkaskade nach KI-VO
• Begrenztes Risiko / Transparenzpflichten (Art. 50 KI-VO) → Kennzeichnung
• Minimales Risiko → keine spezifischen KI-VO-Pflichten, aber Art. 4 KI-VO (Schulung) bleibt

Detailprüfung der Pflichten: Skill /ki-vo-compliance:hochrisiko-klassifizierung. Hier nur die Auslösung dokumentieren.

b) Interner Risk-Score (ISO/IEC 23894-Logik)

Eigene Bewertungsmatrix entlang Eintrittswahrscheinlichkeit × Schadenshöhe, je 1–5. Schadensdimensionen:

• Vertraulichkeit (CIA): Geheimnisbruch, § 203 StGB, Geschäftsgeheimnisse
• Integrität: Manipulation der Outputs, Prompt-Injection, Datenvergiftung
• Verfügbarkeit: Ausfall, Anbieter-Lock-in, Modellabkündigung
• Fairness / Bias: Diskriminierung iSv AGG, mittelbare Benachteiligung
• Sicherheit (Safety): physische / wirtschaftliche Schäden
• Rechtskonformität: KI-VO, DSGVO, Berufsrecht, Wettbewerbsrecht
• Reputation: Vertrauensschaden, Aufsichtsverfahren

3. Schadensszenarien und Bias-Analyse

Pro Szenario: Ursache → Ereignis → Schaden → Eintrittswahrscheinlichkeit → Schadenshöhe → Risk-Score. Fairness-Analyse nach Schutzkategorien (§ 1 AGG: Rasse, ethnische Herkunft, Geschlecht, Religion, Behinderung, Alter, sexuelle Identität); zusätzlich Schutz-Proxys (Postleitzahl, Name etc.).

4. Datenschutz-Trigger

• DSFA-Pflicht (Art. 35 DSGVO): DSK-Blacklist, Anhang III KI-VO als Indiz, automatisierte Entscheidung iSv Art. 22 DSGVO
• AVV (Art. 28 DSGVO) mit jedem externen Anbieter
• Drittlandtransfer (Art. 44 ff. DSGVO): Angemessenheitsbeschluss / SCC / TIA

5. Berufsrechts-Trigger (falls einschlägig)

• § 43e BRAO: Auslagerung anwaltlicher Tätigkeiten – Schriftform, Verpflichtung zur Verschwiegenheit
• § 203 StGB: Mitwirkende Personen (Abs. 4); ggf. ärztliche / steuerberatende / wirtschaftsprüfende Schweigepflicht

6. Risk-Treatment (ISO/IEC 23894, Kapitel 6)

Pro identifiziertem Risiko eine der vier Optionen:

Option	Beispiel
Vermeiden	System nicht einsetzen, Alternative wählen
Mitigieren	TOMs, menschliche Aufsicht, Bias-Mitigation, Logging
Übertragen	Vertragliche Risikoallokation, Versicherung (KI-Haftpflicht)
Akzeptieren	Restrisiko dokumentieren, Freigabeentscheidung der Geschäftsleitung

7. Wiedervorlage

Mindestens jährlich; bei Hochrisiko-Systemen iSd KI-VO halbjährlich; bei wesentlicher Änderung (Modellupdate, neue Datenquelle, neue Nutzergruppe) sofort.

Quellen und Zitierweise

Verbindlich: ../../../references/zitierweise.md.

Unions- und nationales Recht

• VO (EU) 2024/1689 (KI-VO) – insb. Art. 3 (Begriffe), Art. 4 (Schulung), Art. 5 (verbotene Praktiken), Art. 6 + Anhang III (Hochrisiko), Art. 50 (Transparenz). Pflichtenprüfung erfolgt im Plugin ki-vo-compliance.
• Art. 22 DSGVO (automatisierte Entscheidung im Einzelfall)
• Art. 25 DSGVO (Datenschutz durch Technikgestaltung)
• Art. 28 DSGVO (Auftragsverarbeitung)
• Art. 35 DSGVO (DSFA)
• § 1 AGG
• § 43e BRAO (Auslagerung)
• § 203 StGB (Schweigepflicht)

Industrie-Standards

• ISO/IEC 23894:2023 – Information technology — Artificial intelligence — Guidance on risk management (iso.org)
• ISO/IEC 22989:2022 – AI concepts and terminology
• ISO/IEC 42001:2023 – AI Management System (für Einbettung des Assessments)
• NIST AI RMF 1.0 (Januar 2023) inkl. GenAI Profile (Juli 2024) – nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
• BSI AIC4 (Stand 2021) – Artificial Intelligence Cloud Service Compliance Criteria Catalogue

Kommentare

• Keller, in: Keller/Kapoor, KI-VO, 1. Aufl. 2025, Art. 6 Rn. 1 ff. [unverifiziert – prüfen]
• Martini, in: Hartmann/Hilgendorf, KI-Recht, 2024, Kap. zu Risikoklassifizierung [unverifiziert – prüfen]
• Buchner/Petri, in: Kühling/Buchner, DSGVO/BDSG, 4. Aufl. 2024, Art. 22 Rn. 1 ff.
• Bertermann, in: Ehmann/Selmayr, DSGVO, 3. Aufl. 2024, Art. 35 Rn. 1 ff. [unverifiziert – prüfen]

Rechtsprechung ([unverifiziert – prüfen in Beck-Online / juris / curia.europa.eu])

1. EuGH, Urt. v. 07.12.2023 – C-634/21, ECLI:EU:C:2023:957 (SCHUFA / Scoring iSv Art. 22 DSGVO)
2. BAG zur Mitbestimmung bei IT-Systemen, § 87 I Nr. 6 BetrVG (Kammer- und Senatsentscheidungen, jeweils einzelfallbezogen)

Ausgabeformat

KI-RISIKOASSESSMENT
System: <System-ID>  |  Stand: <Datum>  |  Assessor: <Rolle>

I. Systemidentifikation
   - Zweck / Nutzergruppen
   - Modelltyp / Anbieter / Lieferkette
   - Rolle der Organisation (Art. 3 KI-VO)
   - Datenkategorien (inkl. Art. 9 DSGVO / § 203 StGB)

II. Risikoklassifizierung
    a) KI-VO-Trigger: [verboten / Hochrisiko / begrenzt / minimal]
       → Pflichtprüfung in /ki-vo-compliance
    b) Interner Risk-Score (1–25 je Dimension)
       Vertraulichkeit / Integrität / Verfügbarkeit / Fairness /
       Sicherheit / Rechtskonformität / Reputation

III. Schadensszenarien
     <Tabelle: Ursache | Ereignis | Schaden | EW | SH | Score>

IV. Datenschutz-Trigger
    - DSFA-Pflicht Art. 35 DSGVO: ja/nein – Begründung
    - AVV Art. 28 DSGVO: vorhanden/fehlt
    - Drittlandtransfer: Mechanismus

V. Berufsrechts-Trigger (falls einschlägig)
    - § 43e BRAO / § 203 StGB / Spezialgesetz

VI. Risk-Treatment
    <Tabelle: Risiko | Option | Maßnahme | Verantwortlich | Frist>

VII. Restrisiko und Freigabeempfehlung
     🟢 / 🟡 / 🔴 mit Begründung

VIII. Wiedervorlage
      Datum: <jährlich / halbjährlich / ereignisbezogen>

IX. Quellenverzeichnis

Risiken / typische Fehler

• KI-VO-Pflichten inhaltlich doppeln statt querzuverweisen – Pflege-Aufwand und Widersprüche.
• Risk-Score ohne nachvollziehbare Skala (5×5-Matrix dokumentieren).
• Bias-Analyse auf § 1 AGG verkürzen – Proxy-Variablen (z. B. Postleitzahl, Name) werden übersehen.
• AVV vergessen, weil das KI-Tool als „nur Software" wahrgenommen wird – LLM-as-a-Service ist idR Auftragsverarbeitung.
• § 43e BRAO / § 203 StGB nicht adressiert bei anwaltlicher / ärztlicher Mandantin.
• Wiedervorlage unbestimmt ("nach Bedarf") – konkrete Frist setzen.
• Standards als „Pflicht" framen, obwohl sie freiwillig sind (Ausnahme: harmonisierte Normen Art. 40 KI-VO – Vermutungswirkung, nicht Verbindlichkeit).