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title: EU-AI-ACT
description: "EU AI Act | Governance  für digitale KI-Fachkräfte | heronOS. EU AI Act pragmatisch umsetzen: Rollen, Kontrollpunkte, Change-Logs, Monitoring im Betrieb."
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![ai_made_in_germany_4-1-1](https://heronos.com/hs-fs/hubfs/ai_made_in_germany_4-1-1.png?width=250&height=250&name=ai_made_in_germany_4-1-1.png "ai_made_in_germany_4-1-1")

### EU AI Act: Governance-Unterstützung für produktive KI

Praktische Orientierung für Rollen, Kontrollpunkte, Nachvollziehbarkeit und Monitoring – damit Betrieb sicher skaliert. Keine Rechtsberatung.

- Governance im Betrieb: Freigaben, Change-Logs, Audit-Trail
- Nachvollziehbarkeit von Gesprächen bis zu Aktionen (im Rahmen der Integrationen)
- Human-in-the-Loop als Standardprinzip für Sonderfälle
- Besonders relevant für Public/kommunale Einsatzfelder (mit klaren Grenzen)

![OpenAI Playground 2025-08-16 at 18.17.29](https://heronos.com/hs-fs/hubfs/OpenAI%20Playground%202025-08-16%20at%2018.17.29.png?width=1024&height=1024&name=OpenAI%20Playground%202025-08-16%20at%2018.17.29.png "OpenAI Playground 2025-08-16 at 18.17.29")

### Was wir liefern (und was nicht)

- Governance-Unterstützung im Betrieb (Prozess, Kontrollen, Nachvollziehbarkeit)
- Keine Rechtsberatung und keine formale Einstufung Ihres Systems
- Ziel: pragmatische Umsetzung, die Betrieb ermöglicht statt blockiert

### Wo Governance besonders zählt

- Service/Support über Chat, Telefon, Messenger, E-Mail
- Public-Umfeld mit erhöhten Anforderungen an Transparenz und Zulässigkeit
- Prozesse mit Systemaktionen (Ticketing, Termin, Routing), weil „Erledigung“ Governance braucht

Es gibt gesetztliche Einschränkungen (z. B. keine Stimmerkennung, kein Wiedererkennen nach Session-Ende). Den zulässigen Rahmen erläutern wir im Setup.

![OpenAI Playground 2026-01-12 at 21.01.11](https://heronos.com/hubfs/OpenAI%20Playground%202026-01-12%20at%2021.01.11.png "OpenAI Playground 2026-01-12 at 21.01.11")

### Governance im Betrieb – die Bausteine.

##### 1) Rollen & Verantwortlichkeiten

Aktuell kann der Admin steuern, trainieren, kontrollieren und eingreifen (teamfähig). Weitere differenzierte Rollen sind geplant.

- Admin/Team-Betrieb: Training, Kontrolle, Eingriffe
- Verantwortlichkeiten werden in Betrieb und Freigabeprozessen festgelegt

##### **2) Kontrollpunkte (Freigaben & Workflows)**

- Freigabe-Workflows für Änderungen an Wissen/Regeln
- Kontrollpunkte vor Live-Schaltung (Standard-Testing, Reviews)

##### 3) Nachvollziehbarkeit (Traceability)

Nachvollziehbarkeit ist bis zu einem gewissen Punkt möglich – abhängig von Integrationen und Mitwirkung (z. B. Zielsysteme/Tickets/CRM).

- Gespräch/Transkript → Entscheidung/Regel → Aktion → (wenn integriert) Eintrag im Zielsystem
- Change-Logs für Wissensänderungen

##### 4) Monitoring & Reporting

- Basis-Reporting: Gespräche, Zeiten, Tage, Kanäle, Performance (use-case-abhängig, wächst)
- „Nicht-Wissen“/Unklarheiten können separat an das Unternehmen ausgekoppelt werden (z. B. per Mail)
- Internes Alerting/Thresholds zur Qualitätssicherung

### Wenn’s kritisch wird: Übergabe statt Risiko

- Übergabe via Ticket oder Telefon-Weiterleitung (je Setup)
- Übergabe mit Kontext/Zusammenfassung zur schnellen Bearbeitung
- Aktionen können „approval required“ sein, sofern Zielsysteme das unterstützen/angebunden sind

### Was wir im Governance Check klären

- Use Case & Zweck (was darf die Fachkraft, was nicht?)
- Zulässige Datenarten / Datensparsamkeit (Public-Rahmen)
- Rollen/Verantwortlichkeiten & Freigaben
- Kontrollpunkte (Human-in-the-Loop, Eskalationsregeln)
- Reporting/KPIs & Review-Prozess
- Traceability über Integrationen (wie weit die Kette abbildbar ist)

## Häufig gestellte Fragen

Macht ihr EU-AI-Act-Rechtsberatung?

Nein. Wir liefern Governance-Unterstützung im Betrieb (Kontrollen, Nachvollziehbarkeit, Monitoring) und helfen bei der pragmatischen Umsetzung im Alltag.

Können wir nachvollziehen, warum die KI etwas getan hat?

Über Transkripte, Change-Logs und – je nach Integration – die Kette bis zur Aktion im Zielsystem. Den Grad der Traceability klären wir in der Demo.

Wie reduziert ihr Risiko im Public-Umfeld?

Durch klare Grenzen je Use Case, Datensparsamkeit, Human-in-the-Loop und überprüfbare Betriebsprozesse.

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