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Ziel: In nur 60 Minuten startklar für Überprüfungen werden - ohne dass Innovation dabei gebremst wird.

> TL;DR: Starte mit einem schlanken Evidenz-Log, plane 10–20% Puffer ein und setze Privacy-Basics konsequent um. Dies schafft Transparenz, reduziert Risiken und erhält deine Entwicklungsgeschwindigkeit.

📋 Inhaltsverzeichnis

1 Einstieg: Drei echte Situationen aus der Praxis
2 Schritt 1 – Evidenzen & Logs: Entscheidungen sichtbar machen
3 Schritt 2 - Puffer in die Roadmap einbauen: Tempo ohne Blindflug
4 Schritt 3 - Datenschutz einfach umsetzen: Weniger ist zuverlässiger
5 Normen im Blick: Woran du dich fachlich orientierst
6 Mini‑Demo: 60‑Minuten‑Startpaket in Notion
7 Drei Wochen zur Routine: ein pragmatischer Ablauf
8 Häufige Fragen - kurz erklärt
9 Fazit
10 Nächster Schritt

## Einstieg: Drei echte Situationen aus der Praxis - Montagmorgen, kurz vor der Veröffentlichung eines neuen Tools: Das Marketing-Team fragt, ob das neue Tool zur Anreicherung von Kundendaten mit den Datenschutzregeln übereinstimmt. Niemand kann nachweisen, wer das überprüft hat. Folge: Alles wird gestoppt. Eine einfache Dokumentation hätte 15 Minuten statt 15 Tagen Zeit gespart. - Wöchentliches Projekt-Treffen: Eine neue Funktion muss gestrichen werden, weil das Team zu spät bemerkt hat, dass sich die Regeln zur Nutzung von Trainingsdaten geändert haben. Mit etwas zeitlichem Spielraum (etwa 15%) und der Möglichkeit, einzelne Funktionen schnell ein- und auszuschalten (sogenannte "Feature-Flags"), hätte die Veröffentlichung trotzdem stattfinden können. - Problem im Kundenservice: Ein Mitarbeiter hat automatisch Notizen zu Kundengesprächen erstellt. Die Frage "Wer hat das veranlasst?" wird mit "Der Mitarbeiter" beantwortet. Ohne separate Aufzeichnungen über automatisierte Aktionen ist es schwer herauszufinden, was genau passiert ist. Diese Probleme kann man vermeiden, mit drei einfachen Maßnahmen, die wenig Aufwand erfordern und schnell wirken. ******🔒 Premium-Only ab hier:****** ## Schritt 1 – Evidenzen & Logs: Entscheidungen sichtbar machen Transparenz reduziert Risiko. Statt großer Governance‑Programme startest du mit einem schlanken Evidenz‑Log. Jeder Eintrag beantwortet fünf Fragen: **Worum geht es? Welche Datenquellen stecken drin? Wer hat geprüft? Wann fand der Review statt? Mit welchem Ergebnis?** So setzt du es um: 1. Lege eine kleine Log‑Datenbank an (Titel, Datum, Use Case, Datenquelle, Reviewer, Ergebnis). 1. Schreibe Einträge unmittelbar nach Entscheidungen. 3-5 Sätze reichen. 1. Etabliere ein wöchentliches 10-Minuten‑Ritual, um neue Einträge zu prüfen.

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Praxisbeispiel: Ein Team testet einen neuen Dienst für Texterkennung. Im Protokoll werden die wichtigsten Infos festgehalten: Wofür wird er genutzt? Welche Daten sind betroffen? Gibt es einen Vertrag mit dem Anbieter? Wo werden die Daten gespeichert? Wer hat es geprüft? Das Ergebnis lautet: "Nachbessern" – mit zwei konkreten Aufgaben: "Datentransfer in die USA absichern" und "Sicherheitsmaßnahmen prüfen". Nach zwei Wochen kann das Team alle nötigen Nachweise per Link vorzeigen – perfekt für eventuelle Überprüfungen.

## Schritt 2 - Puffer in die Roadmap einbauen: Tempo ohne Blindflug Regeln ändern sich ständig. Trotzdem müssen neue Produkte pünktlich fertig werden. Plane daher bewusst Zeit-Spielraum ein, damit deine Veröffentlichungen nicht gefährdet sind. - Teile große Funktionen in kleinere Teile auf, damit Änderungen nur kleine Bereiche betreffen. - Plane 10-20% zusätzliche Zeit für mögliche Änderungen bei Richtlinien oder Verträgen ein. - Nutze Feature-Schalter (Feature-Flags) und Rücksetz-Möglichkeiten. So kannst du flexibel reagieren, ohne hektische Notfall-Korrekturen. - Protokolliere automatische System-Aktionen separat (wer, was, wann), um Probleme schneller zu finden.

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Beispiel aus der Praxis: Eine neue Richtlinie verbietet plötzlich ein bestimmtes Datenfeld. Dank Feature-Schaltern kann das Team dieses Feld innerhalb einer Stunde abschalten, veröffentlicht den Rest wie geplant und vermerkt die Lösung im Protokoll als "OK".

## Schritt 3 - Datenschutz einfach umsetzen: Weniger ist zuverlässiger Weniger Daten sammeln ist der beste Ansatz. Setze einfache, aber wirksame Regeln fest. - Biete Abmelde-Möglichkeiten genau dort an, wo Daten gesammelt werden (Social Media, Formulare, Kundendatenbank). - Sammle nur die Daten, die du wirklich brauchst. Verzichte auf unnötige Datenfelder. - Kläre Verträge mit externen Dienstleistern (Zweck, Sicherheitsmaßnahmen) und dokumentiere alles im Log. - Unterscheide zwischen verschiedenen Personengruppen (Website-Besucher, Kunden, Mitarbeiter, Partner) und passe deine Datenschutzhinweise entsprechend an.

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Beispiel aus der Praxis: Ein kleines Unternehmen führt eine einfache Liste für Datenschutzänderungen in Notion. Jede Änderung an Texten, Verträgen oder Sicherheitsmaßnahmen wird eingetragen und verlinkt. Bei Rückfragen kann die Geschichte sofort gezeigt werden.

## Normen im Blick: Woran du dich fachlich orientierst - DSGVO Art. 5(1)(c) – Datenminimierung: So wenig Daten wie nötig verarbeiten. Übersetze das in Checklistenpunkte und Feld‑Deletions. - DSGVO Art. 28 – Auftragsverarbeitung: AV‑Vertrag, TOMs‑Prüfung, dokumentierte Due‑Diligence. Hake das im Log ab. - DSGVO Kap. V – Drittstaatentransfer: Prüfe Angemessenheitsbeschluss, SCCs und Zusatzgarantien. Dokumentiere dein Ergebnis und die Risikoabwägung. - EU‑AI‑Act (Risikoklassen): Ordne deinen Use Case grob ein (minimal, begrenzt, hoch). Für höhere Risiken erhöhe Tiefe der Tests und der Dokumentation. - ISO/IEC 27001 (Informationssicherheit): Nutze sie als Referenzrahmen für Zugriff, Logging, Änderungsmanagement. - ISO/IEC 42001 (KI‑Managementsystem, im Aufbau/Einführung): Orientierung für durchgängige KI‑Governance‑Prozesse, auch wenn noch nicht überall Pflicht. - NIST AI RMF 1.0: Praktischer Rahmen für Risikoidentifikation, Tests und kontinuierliche Verbesserung. > Tipp: Mappe deine drei Playbook‑Bausteine auf diese Referenzen. Du brauchst keine 200‑seitige Policy – aber du brauchst einen sauberen Trace von „Anspruch → Maßnahme → Nachweis“. ## Mini‑Demo: 60‑Minuten‑Startpaket in Notion Zwei Bausteine, mit denen du heute beginnst: - Wochenstart‑Checkliste richtet das Team auf Risiko‑ und Review‑Punkte aus. - Evidenz‑Log‑Datenbank erfasst Entscheidungen, Prüfungen und Ergebnisse – inklusive Datum, Use Case, Datenquelle, Reviewer und Ergebnis. ## Drei Wochen zur Routine: ein pragmatischer Ablauf - Woche 1: Log anlegen, erste drei Use Cases eintragen, Checkliste montags einführen. - Woche 2: Rollback‑Pfad testen, Pufferquote festziehen, Opt‑out‑Texte aktualisieren. - Woche 3: Review‑Ritual fixieren, Verantwortliche benennen, Quick‑Audit mit zwei Einträgen simulieren. ## Häufige Fragen - kurz erklärt - „Governance klingt nach Buzzword…“ Stimmt manchmal. Hier bedeutet es: klare Leitplanken, wer was entscheidet, wie dokumentiert wird und wo das nachlesbar ist. - „Was ist ein Feature‑Flag?“ Ein Schalter, mit dem Funktionen kontrolliert aktiviert/deaktiviert werden – ideal für sichere Rollbacks. - „Warum getrennte Agent‑Logs?“ Automatisierte Aktionen brauchen eigene Spuren, damit du Ursachen schnell findest und seitenweise Tickets vermeidest. ## Fazit Dieses Playbook stellt Tempo und Verantwortung nebeneinander. Mit Logs, Puffer und Privacy Basics bleibt dein Team handlungsfähig – auch wenn sich Regeln ändern. Der wichtigste Schritt ist der erste: Sichtbarkeit schaffen und Entscheidungen dokumentieren. Alles Weitere wächst aus dieser Routine. ## Nächster Schritt Öffne das Template, lege heute drei Einträge an und verteile die Reviewer‑Rollen. Definiert anschließend eure Pufferquote für das nächste Release – und haltet sie im Log fest.

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Template hier öffnen: https://chrisseyboth.notion.site/ai-act-startpaket-checkliste-log-db-template

📄 AI Act Startpaket – Checkliste & Log-DB (Template)