Die Auswirkungen des EU AI Act auf Business Intelligence

Wird Ihr BI-Dashboard bald zum Compliance-Risiko?

Setzt Ihr BI-System auf KI-Forecasts, Anomalieerkennung, NLP oder automatisierte Insights? Oder fließen Dashboard-Daten in ML-Modelle oder RAG-Pipelines?
Dann sind Sie im Scope. Und die Compliance-Pflichten sind größer, als viele Teams vermuten.

Zeitplan‍

Die Pflichten gelten gestaffelt und greifen bereits teilweise bereits seit 2025:

• 2024 → Inkrafttreten
• 2025 → Verbot bestimmter KI-Praktiken
• 2026 → Codes of Practice und erste Transparenzregeln für General-Purpose-AI
• 2027 → volle Pflichten für Hochrisiko-KI-Systeme

Für BI-Teams heißt das: Sie haben etwa 6-18 Monate Zeit, bevor die strengeren Anforderungen greifen.
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Transparency by Design wird Pflicht

Der EU AI Act verlangt, dass KI-Systeme erklärbar, transparent und auditierbar sind.

Für BI bedeutet das

• Keine „Black Box“-Forecasts oder Empfehlungen mehr.
• Jeder KI-gestützte Insight muss auf Datenquellen und Transformationen zurückführbar sein.
• Nutzer müssen verstehen, warum eine Empfehlung erzeugt wurde.

Tools wie Databricks Unity Catalog oder Microsoft Purview gehen schon in diese Richtung: Lineage, Zugriffskontrollen, Audit Trails. Mit dem AI Act werden solche Governance-Tools vom „Nice-to-have“ zur Compliance-Pflicht.
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Wie steht es um Qlik?

Qlik bietet Governance und Katalogisierung über Qlik Catalog und Add-ons wie das Governance Dashboard. Diese können Datenflüsse klassifizieren und nachverfolgen. Aber im Unterschied zu Unity Catalog oder Purview sind sie nicht tief in die BI-Plattform integriert.
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Das heißt: Qlik-Kunden, die KI-Funktionen nutzen, müssen zusätzliche Katalogisierungs- und Lineage-Praktiken etablieren, um die Anforderungen an Erklärbarkeit zu erfüllen.

Business Impact: 
Stärkere Data Lineage und Metadaten-Managementwerden unverzichtbar, nicht nur für Compliance, sondern auch für Vertrauen in Entscheidungen.

Hochrisiko-Use-Cases = höhereStandards

Der AI Act definiert „Hochrisiko“-Bereiche wie Finanzen, HR und kritische Infrastrukturen.

Wenn BI-Pipelines KI-Modelle in diesen Bereichen speisen, gelten strengere Anforderungen:

• Dokumentierte Datenqualitäts-Checks
• Bias-Erkennung in KI-Modellen
• Menschliche Aufsicht bei automatisierten Entscheidungen

Business Impact: 
Wenn BI-Dashboards Daten für KI-basierte Entscheidungssysteme liefern, verschiebt sich das Compliance-Risiko upstream, in Reporting und ETL-Pipelines.
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Ich habe das schon wie folgt erlebt:
Eine bekannte Konsumgütermarke entwickelte ein hervorragend funktionierendes KI-Modell, entschied sich aber gegen den Rollout, wegen Unsicherheit bei Compliance und Erklärbarkeit. Und das, obwohl die Regulierung noch nicht galt. Diese Zurückhaltung wird mit dem AI Act weiter zunehmen.

Mehr als Compliance: Die Chance

Auf den ersten Blick wirkt der AI Act wie eine Last.
Aber BI-Leader, die früh handeln, können Compliance in einen Vorteil verwandeln:

• Dashboards mit „Trust by Design“ erhöhen die Nutzerakzeptanz.
• Klare Lineage reduziert Diskussionen über „welche Zahlen richtig sind“.
• Investitionen in AI Governance und BI-Compliance beschleunigen Entscheidungen, sicher und nachvollziehbar.

Während einige Unternehmen zögern wie die Konsumgütermarke, die ihr Modell eingestellt hat, verschaffen sich andere einen Vorsprung, weil sie bereits auf erklärbare und AI-ready BI-Systeme setzen.

Was BI-Teams jetzt tun sollten

1. Lineage kartieren 
   → Nachvollziehen, wie KPIs und KI-gestützte Insights entstehen.
2. KI-Features prüfen 
   → Forecasting, Anomalieerkennung, NLP können AI-Act-Pflichten auslösen.
3. Data Contracts stärken 
   → Verantwortung zurück zu den Datenproduzenten schieben.
4. AI-Governance-Tools einsetzen 
   → Unity Catalog, Purview oder Qlik Catalog mit ergänzenden Lineage-Praktiken.
5. Outputs prüfen 
   → Genauigkeit von KI-Empfehlungen oder RAG-Assistenten messen, Halluzinationen kennzeichnen.
6. Stakeholder aufklären 
   → CTOs und Manager müssen verstehen, wann Dashboards in regulierte KI fallen.

Das große Ganze

Der EU AI Act ist nicht „nur eine weitere Regulierung“.
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Er signalisiert: Transparenz, Verantwortlichkeit und Erklärbarkeit werden Standard in moderner Analytics.
Für BI-Teams bedeutet das: Systeme so zu designen, dass sie nicht nur Zahlen liefern, sondern Zahlen, die vertrauenswürdig, erklärbar und verteidigbar sind.
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Ich wurde letzte Woche beim Generative AI Summit daran erinnert:
Während viele große Unternehmen bereits Generative AI mit semantischen Schichten einsetzen, war den meisten TeilnehmerInnen der AI Act und seine Auswirkungen noch unbekannt. Diese Lücke zwischen Enterprise-Adoption und Regulatory Awareness ist genau dort, wo aktuell Risiken, und Chancen, entstehen.