abgrenzung-konventionelle-software-vs-ki-system
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npx mdskill add Klotzkette/claude-fuer-deutsches-recht/abgrenzung-konventionelle-software-vs-ki-systemAbgrenzt KI-Systeme von konventioneller Software
- Vermeidet Compliance-Risiken durch korrekte Systemklassifizierung.
- Wendet die Art. 3 Nr. 1 KI-VO Definition an reale Szenarien.
SKILL.md
.github/skills/abgrenzung-konventionelle-software-vs-ki-systemView on GitHub ↗
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name: abgrenzung-konventionelle-software-vs-ki-system
description: "Prueft typische Falschverortungen: wann liegt konventionelle Software vor und wann ein KI-System nach Art. 3 Nr. 1 KI-VO. Abgrenzung zu Expertensystemen deterministischer Logik einfachen Entscheidungsbaeumen und klassischer Automation. Hilft bei Grenzfaellen."
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# Abgrenzung: Konventionelle Software versus KI-System
## Zweck
Viele Nutzer ordnen ihre Systeme fälschlich als KI-Systeme ein — oder umgekehrt: Sie übersehen, dass eine Komponente ihres Systems die Schwelle zum KI-System überschreitet. Dieser Skill klärt typische Grenzfälle und liefert eine systematische Abgrenzungsmatrix.
## Warum die Abgrenzung entscheidend ist
Wird ein System irrtümlich als KI-System eingestuft, entstehen unnötige Compliance-Lasten. Wird ein KI-System irrtümlich als konventionelle Software behandelt, drohen erhebliche Bußgelder nach Art. 99 bis 101 KI-VO.
## Abgrenzungsmatrix
### Konventionelle Software — in der Regel KEIN KI-System
| Systemtyp | Merkmal | Ergebnis |
|---|---|---|
| Steuerrechner | Deterministisch, keine Inferenz | Kein KI-System |
| Datenbankabfrage (SQL) | Suche, Filterung, keine Vorhersage | Kein KI-System |
| Makro / Skript | Regelbasiert, keine Lernkomponente | Kein KI-System |
| Klassischer Entscheidungsbaum (hartcodiert) | Vollständig manuell definierte Regeln | Kein KI-System |
| Expertensystem ohne maschinelles Lernen | Manuelle Wissensbasis, keine Inferenz aus Daten | Kein KI-System |
| Suchmaschine (reine Indexabfrage) | Kein maschinelles Lernen, reine Volltextsuche | Kein KI-System |
### Grenzfälle — je nach Implementierung
| Systemtyp | Entscheidend | Hinweis |
|---|---|---|
| Recommendation Engine | Inferiert sie Präferenzen aus Nutzungsmustern? | Meist KI-System |
| Fraud-Detection | Regelbasiert ODER Anomalieerkennung per Modell? | Modellbasiert = KI-System |
| Chatbot | Regelbasiert (Skript) ODER KI-Sprachsystem? | KI-Sprachsystem-basiert = KI-System |
| Bildverarbeitung | Hardcodierte Filter ODER neuronales Netz? | Neuronales Netz = KI-System |
| Kreditscoring | Lineare Formel ODER Gradientenverfahren? | Lernbasiert = KI-System |
| Anomalieerkennung | Schwellenwert ODER Clusteringmodell? | Clusteringmodell = KI-System |
### Eindeutige KI-Systeme
| Systemtyp | Grund |
|---|---|
| Neuronale Netze (CNN, RNN, Transformer) | Inferenz, maschinelles Lernen |
| Generative Modelle (Text, Bild, Audio, Code) | Inferenz aus Trainingsdaten |
| Reinforcement-Learning-Systeme | Autonomes Lernen durch Feedback |
| Klassifikatoren (SVM, Random Forest, XGBoost) | Inferenz aus Trainingsdaten |
| Regressionsmodelle mit Vorhersagezweck | Vorhersage-Ausgabe |
| Clustering-Systeme mit Entscheidungsfolge | Ableitung von Kategorien |
## Typische Falschverortungen
**Falsch 1 — „Unser Chatbot ist nur ein FAQ-Bot"**
Wenn der Chatbot auf ein neuronales Netz (z.B. ein vortrainiertes Textgenerationssystem) zurückgreift, selbst wenn nur intern genutzt, liegt ein KI-System vor. Ausnahme: rein skriptbasierte Button-Chatbots ohne Inferenzkomponente.
**Falsch 2 — „Das ist nur eine Suchfunktion"**
Sobald personalisierte Suchergebnisse oder Empfehlungen durch ein Lernmodell generiert werden, ist die KI-VO-Schwelle in der Regel überschritten.
**Falsch 3 — „Das System lernt nicht mehr — es wurde einmal trainiert"**
Die Anpassungsfähigkeit ist ein optionales Merkmal (Art. 3 Nr. 1 KI-VO sagt „kann anpassungsfähig sein"). Ein einmal trainiertes und nun fest eingesetztes Modell ist trotzdem ein KI-System.
**Falsch 4 — „Wir nutzen nur eine externe API"**
Die Nutzung eines fremden KI-Systems als Betreiber begründet eigene Pflichten nach Art. 26 KI-VO. Die eigene Softwarearchitektur darum herum ist dabei unerheblich — das fremde KI-System bleibt ein KI-System.
**Falsch 5 — „Wir haben die Regeln selbst definiert"**
Wenn die Regeln nicht vollständig hardcodiert sind, sondern das System Parameter aus Daten lernt, liegt in der Regel ein KI-System vor — auch wenn der Entwickler die Architektur selbst entworfen hat.
## Rückfragen zur Klärung
Wenn der Nutzer unsicher ist, stellt das System folgende Klärungsfragen:
1. Wurden Trainingsdaten verwendet? (Wenn ja → starkes Indiz für KI-System)
2. Gibt es Gewichte, Parameter oder Schwellenwerte, die durch Daten ermittelt wurden und nicht manuell festgelegt wurden? (Wenn ja → KI-System)
3. Würde das System bei denselben Eingaben immer exakt dieselbe Ausgabe liefern, völlig ohne Zufallskomponente und ohne Kontextanpassung? (Wenn ja → möglicherweise konventionelle Software)
4. Verwendet das System eine externe KI-API oder ein vortrainiertes Modell als Baustein? (Wenn ja → KI-System-Komponente vorhanden)
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Hinweis: Keine Rechtsberatung. Mechanische Prüfung anhand vom Nutzer behaupteter Tatsachen. Die KI-VO ist in Auslegung und Konkretisierung dynamisch; Leitlinien der Kommission und Durchführungsrechtsakte sind laufend zu beobachten.
## Aktuelle Rechtsprechung (v14.2)
- EuGH, Urt. v. 07.12.2023 — C-634/21 (SCHUFA-Score), NJW 2024, 248 Rn. 49: KI-Scoring-System als automatisierte Einzelentscheidung nach Art. 22 DSGVO — Masstab fuer Hochrisiko-Klassifikation und Betreiberpflichten nach KI-VO.
- EuGH, Urt. v. 04.10.2024 — C-203/22 (Dun & Bradstreet), NJW 2025, 56 Rn. 38: Betreiber muss Entscheidungslogik offenlegen — Art. 13 KI-VO Transparenzpflicht und Art. 26 Abs. 6 Korrekturrecht.
- BGH, Urt. v. 19.06.2018 — VI ZR 184/17, NJW 2018, 2877 Rn. 15: Organisationspflichten bei technischen Systemen — massgeblich fuer KI-VO Betreiberpflichten und interne Governance.
- EuGH, Urt. v. 16.07.2020 — C-311/18 (Schrems II), NJW 2020, 2557 Rn. 87: Drittlandtransfer bei KI-APIs erfordert Schutzgarantien; Art. 28 DSGVO AVV in KI-Lieferkette.
## Zentrale Normen (Paragrafenkette)
- Art. 3 Nr. 3/4 KI-VO — Anbieter / Betreiber-Definition
- Art. 5 KI-VO — verbotene Praktiken (absolut ab 02.02.2025)
- Art. 6 i.V.m. Anhang III KI-VO — Hochrisiko-Klassifikation
- Art. 26 KI-VO — Betreiberpflichten
- Art. 99 KI-VO — Bussgelder bis 35 Mio. EUR / 7 % Jahresumsatz
## Kommentarliteratur
- Wendehorst/Grinzinger, AI Act, 1. Aufl. 2024, Art. 3 Nr. 1 Rn. 8: Anwendungsbereich und Pflichten.
- Ehmann/Selmayr, DS-GVO, 3. Aufl. 2024, Art. 22 Rn. 10: Wechselwirkung KI-VO und DSGVO.
## Triage zu Beginn
1. Welche Rolle hat das Unternehmen im KI-Lieferkette (Art. 3 KI-VO — Anbieter, Betreiber, Importeur)?
2. Liegt ein Hochrisiko-System vor (Art. 6 i.V.m. Anhang III Nr. 1-8 KI-VO)?
3. Sind verbotene Praktiken nach Art. 5 KI-VO ausgeschlossen?
4. Welche konkreten Pflichten aus dem aktuellen Skill-Kontext sind einschlaegig?
5. Ist die Massnahme fristgerecht umgesetzt (KI-VO Stufenplan bis 02.08.2026)?
## Output-Template — Pruefergebnis
**Adressat:** Pruefer / Rechtsberater — Tonfall: strukturiert-rechtlich
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PRUEFERGEBNIS — ABGRENZUNG KONVENTIONELLE SOFTWARE VS KI SYSTEM
[DATUM] — System: [SYSTEMNAME] — Mandant: [NAME MANDANT]
[AKTENZEICHEN]
Gepruefte Norm(en): [Art. 3 Nr. 1 Rn. 8]
Ergebnis:
[ ] Anforderung erfuellt
[ ] Anforderung nicht erfuellt — Massnahmen erforderlich:
1. [MASSNAHME — Verantwortlicher: NAME — Frist: DATUM]
[ ] Nicht einschlaegig — Begruendung: [BEGRUENDUNG]
Sanktionsrisiko: [NIEDRIG / MITTEL / HOCH — bis [BETRAG] nach Art. 99 KI-VO]
Naechster Skill: [FOLGE-SKILL]
Geprueft: [NAME], [DATUM]
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