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EU AI Act: Schlüsselanforderungen an die Dateninfrastruktur
Unternehmen, die eigene KI-Systeme entwickeln, müssen ihre Daten über den gesamten Lebenszyklus hinweg kontrollieren und absichern. Der EU AI Act stellt dabei hohe Anforderungen an die Datenhaltung und macht die Dateninfrastruktur zu einem zentralen Erfolgsfaktor.
Vier Bereiche stehen besonders im Fokus:
- Data Governance: Unternehmen müssen Herkunft, Qualität und Eignung ihrer Daten nachvollziehen können. Transparente Metadaten, Versionierung und Data Lineage helfen dabei, Trainingsdaten zu verwalten, Bias zu prüfen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
- Manipulationssichere Audit-Trails: Der EU AI Act verlangt eine lückenlose Protokollierung von KI-Systemen. Unveränderliche Speichertechnologien wie WORM (Write Once, Read Many) sorgen dafür, dass Logs revisionssicher und vertrauenswürdig bleiben.
- Schutz vor Datenmanipulation: Trainingsdaten müssen vor Cyberangriffen und sogenanntem Data Poisoning geschützt werden. Rollenbasierte Zugriffsrechte, Multifaktor-Authentifizierung, Monitoring und unveränderliche Speicherung stärken die Integrität der Daten.
- Lokale Datenhaltung: On-Premises-Lösungen können Unternehmen mehr Kontrolle über Daten, Compliance-Anforderungen und Speicherkosten geben. Gleichzeitig unterstützen sie die Einhaltung weiterer europäischer Vorgaben wie DSGVO, NIS2 und Cyber Resilience Act.
Fazit: Wer KI erfolgreich und rechtskonform einsetzen möchte, sollte die Dateninfrastruktur frühzeitig strategisch planen. Eine moderne, sichere und transparente Datenplattform ist die Grundlage für den zuverlässigen Betrieb eigener KI-Systeme.
Klaus Pontius
