EU AI Act Compliance Services
Die Hochrisiko-Frist des EU AI Act ist der 2. August 2026. Die Artikel 9–17 verlangen dokumentiertes Risikomanagement, Daten-Governance, technische Dokumentation, automatische Protokollierung, menschliche Aufsicht und Cybersicherheitsnachweise, bevor ein Hochrisiko-KI-System auf dem EU-Markt bereitgestellt werden kann. Artikel 99 sieht bei Verstößen Bußgelder von bis zu 35 Mio. € oder 7 % des weltweiten Jahresumsatzes vor.
DataVLab liefert die Evaluationsnachweise und Compliance-Dokumentation, die KI-Teams benötigen, um die acht Compliance-Kategorien abzudecken, Konformitätsbewertungen zu bestehen und Compliance in Enterprise-Beschaffungsprozessen nachzuweisen. Wir arbeiten ausschließlich mit EU-basierten Domain-Experten und unterstützen Souveränitätsanforderungen parallel zu Compliance-Anforderungen.
Dokumentierte Evaluationsnachweise für Compliance mit den EU-AI-Act-Artikeln 10 und 15.
EU-basierte Domain-Experten für mehrsprachige und sektorspezifische Evaluation.
Compliance-Paket, strukturiert für Konformitätsbewertung und Enterprise-Beschaffung.
Hochrisiko-KI-Systeme nach dem EU AI Act müssen vor ihrer Bereitstellung auf dem EU-Markt Compliance in acht operativen Kategorien nachweisen: Risikomanagementsystem (Artikel 9), Daten-Governance (Artikel 10), technische Dokumentation (Artikel 11), Aufzeichnungspflichten und automatische Protokollierung (Artikel 12), Transparenz und Nutzerinformation (Artikel 13), menschliche Aufsicht (Artikel 14), Genauigkeit, Robustheit und Cybersicherheit (Artikel 15) sowie Qualitätsmanagementsystem (Artikel 17).
Für die meisten KI-Teams sind Daten-Governance und Cybersicherheit am schwierigsten glaubwürdig zu dokumentieren. Daten-Governance erfordert den Nachweis, dass Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze für die europäischen Populationen und Anwendungsfälle repräsentativ sind, die das System bedienen soll. Cybersicherheit erfordert dokumentierte adversarial Testing Evidence, die Resilienz gegen Prompt Injection, Jailbreaking und weitere Angriffe zeigt. Keine dieser Kategorien lässt sich mit informeller Best-Effort-Dokumentation belastbar abdecken.
Die meisten KI-Teams unterschätzen drei konkrete Compliance-Lücken. Erstens: Datensatzrepräsentativität für europäische Deployments. Systeme, die primär auf englischsprachigen Daten trainiert wurden, erfüllen die Anforderung aus Artikel 10 an Datensätze, die den vorgesehenen europäischen Anwendungsfall repräsentieren, oft nicht. Zweitens: Nachweise zu adversarial Testing für die Cybersicherheits-Compliance nach Artikel 15. Ohne strukturierte Red-Teaming-Ergebnisse zu Prompt Injection, Jailbreaking und Data Poisoning ist es schwierig, angemessene Cybersicherheit unter regulatorischer Prüfung nachzuweisen. Drittens: Dokumentation der Annotierungs-Methodik. Systeme, die automatisierte Labeling-Pipelines ohne dokumentiertes Inter-Annotator Agreement, Kalibrierungsprotokolle oder Validierung durch Domain-Experten verwendet haben, können die von Artikel 10 geforderte Qualität der Daten-Governance nicht belegen.
Diese Lücken lassen sich nicht rückwirkend durch bessere Berichte schließen. Sie erfordern tatsächliche Evaluationsarbeit: mehrsprachige Tests, Red Teaming, Annotator-Kalibrierung und IAA-Messung. Die Dokumentation spiegelt diese Arbeit wider; sie kann sie nicht ersetzen.
DataVLab bietet Evaluationsservices, die darauf ausgelegt sind, die dokumentierten Nachweise zu erzeugen, die Hochrisiko-KI-Compliance erfordert. Dazu gehören mehrsprachige Evaluation durch EU-basierte Muttersprachler-Annotatoren auf Französisch, Deutsch, Italienisch, Spanisch und weiteren europäischen Sprachen, um die Repräsentativitätsnachweise aus Artikel 10 zu liefern. Strukturierte adversariale Tests nach OWASP Top 10 for LLMs und NIST AI RMF liefern die Cybersicherheitsnachweise aus Artikel 15. Aufbau und Kalibrierung von Präferenzdatensätzen mit dokumentiertem Inter-Annotator Agreement liefern die Daten-Governance-Nachweise aus Artikel 10. Kundenspezifische Evaluationssuiten mit 100–200 domänenspezifischen Testfällen, dokumentierten Rubriken und Pass/Fail-Kriterien liefern Nachweise zu Genauigkeit und Robustheit nach Artikel 15.
Jedes Projekt erzeugt Dokumentation, die Konformitätsbewertung, Enterprise-Due-Diligence in der Beschaffung und regulatorische Anfragen unterstützt. Das Evidenzpaket ist so strukturiert, dass es direkt auf die Artikel und Anhänge abbildet, die Prüfer betrachten.
Für Systeme, die eine Bewertung durch eine notifizierte Stelle nach Anhang VII benötigen, ist die Kapazität der Stellen inzwischen begrenzt; eine frühe Einbindung ist daher entscheidend.
Die praktische Priorisierung für Teams, die jetzt starten: KI-Systeme zuerst inventarisieren und klassifizieren, dann Daten-Governance und adversarial Testing parallel angehen, da diese die meiste Kalenderzeit beanspruchen, und anschließend die technische Dokumentation auf Basis der erzeugten Evaluationsnachweise aufbauen. DataVLab-Projekte sind darauf ausgelegt, direkt in die technische Dokumentationsphase einzuspeisen und die Gesamt-Compliance-Timeline gegenüber sequenziellen Ansätzen zu verkürzen.
Für KI-Anbieter, die an europäische Enterprise-Märkte verkaufen, dient Compliance-Dokumentation außerdem als Beschaffungsunterlage. Enterprise-Käufer verlangen zunehmend nachweisbare EU-AI-Act-Compliance als Voraussetzung für die Anbieterauswahl, nicht erst als nachträglichen Gedanken.
EU-AI-Act-Compliance-Nachweise, die DataVLab liefert
Jeder Service erzeugt Dokumentation, die bestimmte Artikel adressiert und Konformitätsbewertung, Enterprise-Beschaffung und regulatorische Anfragen unterstützt.
Mehrsprachige Evaluation (Artikel 10)
Datensatzrepräsentativität für europäische Deployments
EU-basierte Muttersprachler-Annotatoren bewerten die Modellleistung auf Französisch, Deutsch, Italienisch, Spanisch und weiteren europäischen Sprachen. Die Ergebnisse umfassen Qualitätsmetriken pro Sprache, demografische Abdeckungsanalyse und dokumentierte Lücken, die direkt in die Daten-Governance-Nachweise nach Artikel 10 einfließen.
Adversarial Testing (Artikel 15)
Cybersicherheitsnachweise durch strukturiertes Red Teaming
Strukturiertes LLM-Red-Teaming nach OWASP Top 10 for LLMs, NIST AI RMF und MITRE ATLAS. Abdeckung von Single-Turn- und Multi-Turn-Angriffen. Ergebnisse umfassen Angriffserfolgsraten je Kategorie, umgesetzte Mitigationsmaßnahmen und Re-Test-Validierung. Adressiert direkt die Cybersicherheitsanforderungen aus Artikel 15.
Kundenspezifische Evaluationssuiten (Artikel 15)
Dokumentation von Genauigkeit und Robustheit
Domänenspezifische Evaluationssuiten mit 100–200 Testfällen, dokumentierten Rubriken, Pass/Fail-Kriterien und Validierung durch Domain-Experten. Deckt die Genauigkeits- und Robustheitsdimensionen der Artikel-15-Compliance mit workload-spezifischen Nachweisen statt generischer Benchmark-Scores ab.
Präferenzdatensätze + IAA-Dokumentation (Artikel 10)
Daten-Governance für RLHF- und DPO-Pipelines
EU-basierter Aufbau von Präferenzpaaren mit kontinuierlicher Überwachung des Inter-Annotator Agreement, Aufzeichnungen zu Kalibrierungssitzungen und Dokumentation der Annotator-Demografie. Erzeugt die Daten-Governance-Nachweise, die Artikel 10 für Systeme verlangt, die auf Human-Preference-Daten trainiert oder fine-getuned wurden.
RAG-Pipeline-Evaluation (Artikel 13, 15)
Faithfulness und Genauigkeit für Retrieval-Augmented-Systeme
RAGAS-Framework-Evaluation von RAG-Pipelines über Faithfulness, Context Precision, Context Recall und Answer Relevancy. Inklusive Kalibrierung von LLM-Judges gegen Human-Expert-Review. Adressiert Transparenzanforderungen (Artikel 13) und Genauigkeitsanforderungen (Artikel 15) für RAG-basierte Hochrisiko-Anwendungen.
Zusammenstellung des Compliance-Evidence-Pakets
Dokumentation strukturiert für die Konformitätsbewertung
Alle Evaluationsergebnisse werden in einem strukturierten Paket dokumentiert, das auf die Anforderungen an die technische Dokumentation nach Anhang IV abbildet. Enthält Methodikbeschreibungen, Evaluationsergebnisse, identifizierte Lücken, Mitigationsmaßnahmen und Re-Test-Evidence. Ausgelegt zur Unterstützung sowohl der internen Kontrolle (Anhang VI) als auch der Konformitätsbewertung durch notifizierte Stellen (Anhang VII).
Entdecken Sie, wie unser Prozess funktioniert
Projekt definieren
Pilotannotation und Kalibrierung
Annotation
Prüfung und Qualitätssicherung
Lieferung
Datenannotation für spezialisierte KI-Anwendungen
Wir unterstützen Teams aus verschiedenen Branchen mit qualitätsgesicherten Trainingsdaten, die auf ihre Datenquellen, Modellziele und operativen Anforderungen abgestimmt sind.
Verbessern Sie die Leistung Ihrer KI
Wir bieten hochwertige Annotationsdienste, um die Leistung Ihrer KI zu verbessern
Häufig gestellte Fragen
Antworten auf häufige Fragen zu Datenannotation, Qualitätssicherung, Projektablauf und Preisen.
Ja. Für viele Projekte können wir eine kleine Musterannotation oder einen Pilotdatensatz erstellen, damit Sie Qualität, Guidelines und Format vor einer größeren Beauftragung prüfen können.
Die Kosten hängen von Datenart, Komplexität, benötigter Expertise, Qualitätsprüfung und Projektvolumen ab. Wir erstellen ein individuelles Angebot auf Basis Ihrer Daten, Anforderungen und gewünschten Lieferformate.
Qualitätsgesicherte Annotation für leistungsstarke KI-Modelle
Bis zu 10x schneller
Beschleunigen Sie Ihr KI-Training mit High-Speed-Annotationen, die herkömmliche Prozesse deutlich übertreffen.
KI-unterstützt
Nahtlose Verbindung von menschlichem Fachwissen und KI-gestützter Präzision für höchste Annotationsqualität.
Fortgeschrittene Qualitätssicherung
Individuelle Qualitätskontrollen zur Sicherstellung präziser Annotationen – projektbasiert und zuverlässig.
Hochspezialisiert
Arbeiten Sie mit branchenerfahrenen Annotatoren zusammen, die ihr branchenspezifisches Know-how gezielt in Ihre Datenprojekte einbringen.
Ethisches Outsourcing
Verantwortungsvolle Arbeitsbedingungen und transparente Prozesse für qualitativ hochwertige Annotationen.
Bewährtes Fachwissen
Nachgewiesene Erfolge in verschiedenen Branchen – wir liefern zuverlässige, effektive Trainingsdaten für Ihre KI.
Skalierbare Lösungen
Von kleinen Datensätzen bis zu großflächigen KI-Projekten – wir skalieren Ihre Annotation nahtlos mit.
Globales Team
Ein weltweites Netzwerk aus erfahrenen Annotator:innen und KI-Expert:innen – für höchste Präzision und Effizienz.
Ihrer KI – noch heute.
Blog und Ressourcen
Lesen Sie unsere neuesten Artikel zu Datenannotation, Trainingsdaten, Qualitätssicherung, LLM-Evaluation und Best Practices für KI-Teams.
Nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer KI – mit hochwertigen Trainingsdaten
Wir unterstützen Sie mit präziser Datenannotation, klaren Workflows und qualitätsgesicherten Trainingsdaten – damit Ihre KI-Modelle zuverlässiger, robuster und leistungsfähiger werden.