MASTERCHECKLISTE KI‑Systeminventar / AI‑Registry (2026)

Dokumentenart: Audit‑Checkliste
Umfang: 200 Audit‑Prüfungsfragen
Rechtsgrundlagen: EU‑AI‑Act, DSGVO, NIS2, IT‑Sicherheitsrecht, Branchenregulatorik, ISO/IEC 42001:2025, ISO/IEC 27001:2025

Die MASTERCHECKLISTE – KI‑Systeminventar / AI‑Registry (2026) ist das umfassendste, tiefgreifendste und revisionssicherste Inventarisierungs‑Framework für Unternehmen, die sämtliche KI‑Systeme, Modelle, Datenflüsse, Risiken und Verantwortlichkeiten vollständig, transparent und auditfähig dokumentieren müssen.

Sie wurde speziell für Organisationen entwickelt, die eine vollständig dokumentierte, skalierbare und regulatorisch belastbare KI‑Registry benötigen – inklusive Stammdaten, Datenklassifizierung, Datenflüssen, Compliance‑Pflichten, technischer Architektur, Sicherheit, Betrieb, Monitoring und Audit‑Nachweisen.

Mit 200 präzisen Audit‑Fragen deckt die Checkliste alle relevanten technischen, organisatorischen und regulatorischen Bereiche ab:

– Stammdaten des KI‑Systems (Systemname, ID, Version, Kategorie, Betriebsmodell, Verantwortlichkeiten)
– Systemstatus (Idee, Bewertung, Pilot, Produktiv, Decommissioned)
– Datenkategorien (personenbezogen, sensibel, geschäftskritisch, intern, extern)
– Datenklassifizierung (Feld‑, Quellen‑ und Output‑Klassen, Data‑Owner‑Freigaben)
– Datenflüsse (Input, Output, Zwischenspeicher, Übertragungswege, Verarbeitungsorte, Exporte, Importe)
– Datenaufbewahrung (Speicherorte, Fristen, Löschkonzepte, Archivierung)
– DSGVO‑Pflichten (Rechtsgrundlage, Zweckbindung, DPIA, Betroffenenrechte, Drittlandtransfer, AVV/DPA)
– EU‑AI‑Act‑Pflichten (Risikoklasse, High‑Risk‑Pflichten, GPAI‑Pflichten, Transparenz, Human Oversight, Konformitätsbewertung)
– Branchenregulatorik (Finanz, Medizin, Berufsrecht, Produkthaftung)
– Modellinformationen (Modelltyp, Version, Architektur, Trainingsdaten, Fine‑Tuning, RAG‑Konfiguration)
– Infrastruktur (Compute, Storage, Netzwerk, Skalierung, Fallback, Backup)
– Schnittstellen (APIs, Formate, Authentifizierung, Autorisierung, Rate‑Limits)
– Sicherheit (RBAC, Verschlüsselung, Secret‑Management, Prompt‑Security, Penetrationstests, Red‑Teaming)
– Betrieb & Monitoring (Qualität, Performance, Kosten, Drift, Alerts, Incident‑Management, Change‑Management)
– Pflichtdokumente (Modellkarten, Risikoanalysen, DPIA, AVV/DPA, Betriebsvereinbarungen, Monitoring‑Reports, Audit‑Reports)

Die Checkliste ermöglicht:

– EU‑AI‑Act‑Konformität bei Systeminventar, Risikoklassifizierung, Dokumentationspflichten, Transparenzanforderungen und Audit‑Trails
– DSGVO‑Konformität bei Datenklassifizierung, Datenflüssen, Löschkonzepten, Betroffenenrechten und AVV/DPA
– NIS2‑Konformität durch Sicherheitsmaßnahmen, Monitoring, Incident‑Management und Infrastruktur‑Härtung
– Audit‑ und Prüfungsfestigkeit gegenüber Aufsichtsbehörden, Zertifizierungsstellen und internen Revisionen
– Transparenz über alle KI‑Systeme, Modelle, Datenflüsse, Risiken und Verantwortlichkeiten  
– Standardisierung aller Inventarisierungs‑, Compliance‑ und Governance‑Prozesse nach internationalen Best Practices
– Integration in KI‑Governance, Security‑Governance, Compliance‑Strukturen, MLOps‑Pipelines und produktive KI‑Systeme

Ideal für:

– KI‑Governance
– Compliance & Legal
– Security
– Data‑Science‑Teams
– MLOps & DevOps
– IT‑Architektur
– interne/externe Auditoren
– Unternehmen mit produktiven KI‑Systemen oder regulatorischen Anforderungen