Die EU-KI-Verordnung (KI-VO) schafft einen verbindlichen Rahmen für die verantwortungsvolle Nutzung künstlicher Intelligenz innerhalb der EU – insbesondere bei Systemen, die auf Entscheidungen, Prognosen oder Klassifikationen abzielen. Dashboards, die als Interpretationsschnittstelle für KI-basierte Auswertungen fungieren, sind davon in mehrfacher Hinsicht betroffen, da sie als Vermittlungsinstanz zwischen algorithmischer Analyse und menschlicher Entscheidung gelten.

1. Einordnung in Risikokategorien nach Art. 6–9 KI-VO:

Wenn Dashboards KI-generierte Inhalte anzeigen – etwa durch Risikobewertung, automatische Segmentierung oder Priorisierung – und diese Entscheidungen mit rechtlichen oder faktischen Wirkungen verbunden sind, gelten sie unter Umständen als Hochrisiko-Systeme. Die Anwendung muss dann registriert, dokumentiert, erklärbar und auditierbar gestaltet sein.

2. Erfüllung von Transparenzpflichten gemäß Art. 13, 52 KI-VO:

Dashboards, die auf KI zurückgreifen, müssen kenntlich machen, dass algorithmische Prozesse beteiligt sind, und wie deren Funktionslogik im Grundsatz aufgebaut ist. Dies betrifft insbesondere Systeme, die auf LLMs, neuronalen Netzen oder probabilistischen Modellen basieren. Die KI-VO verpflichtet Anbieter und Nutzer solcher Schnittstellen zur transparenten Darstellung…

Sobald operative oder strategische Entscheidungen auf Basis von Dashboards getroffen werden, entstehen mehrdimensionale Verantwortlichkeiten, die sowohl rechtlich als auch organisatorisch relevant sind. Dabei ist entscheidend, ob die dargestellten Informationen lediglich interpretativ wirken oder eine automatisierte, potenziell rechtswirksame Handlung vorbereiten oder auslösen.

1. Verantwortlichkeit für Datenqualität und Datenherkunft:Organisationen, die Dashboards betreiben, sind für die Korrektheit und Aktualität der zugrunde liegenden Daten verantwortlich. Fehlerhafte Datenquellen, veraltete KPIs oder unplausible Aggregationen können zu Fehlentscheidungen führen – mit haftungsrechtlichen Konsequenzen. Die Verantwortung für Datenqualität liegt damit beim Datenverantwortlichen (nach Art. 4 Nr. 7 DSGVO) bzw. der Organisation selbst.

2. Verantwortung für technische Implementierung und Funktionalität:Wird ein Dashboard intern entwickelt oder extern bezogen, liegt die technische Verantwortung für korrekte Darstellung, Filterlogik und Verarbeitung bei den IT-Administratoren, Systementwicklern bzw. bei externen Anbietern. Fehlt eine dokumentierte Schnittstellenbeschreibung oder sind AI-Komponenten fehlerhaft integriert, entsteht eine Mitverantwortung durch Organisationsversäumnis (§ 43 GmbHG, § 93 AktG).

3. Verantwortung für inhaltliche Interpretation und Handlungsableitung:Wer auf Basis…

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Dashboards lässt sich nur dann als rechtlich vertretbar und ethisch vertretbar qualifizieren, wenn er transparent kommuniziert, technisch abgrenzbar und organisatorisch kontrollierbar ist. Dabei geht es nicht allein um die Sichtbarkeit der Technologie, sondern um verständliche Erklärbarkeit, Nachvollziehbarkeit der Datenflüsse und verantwortliche Steuerbarkeit.

1. Sichtbarmachung durch deklarative Kennzeichnung:Wenn innerhalb eines Dashboards KI-gestützte Funktionen (z. B. Prognosen, Klassifikationen, Priorisierungen) eingesetzt werden, müssen diese eindeutig als solche kenntlich gemacht werden. Dies kann durch Piktogramme, Info-Tags oder separate Reiter erfolgen. Besonders bei generativen Komponenten (Texterstellung, Scoring) gilt eine Kennzeichnungspflicht gemäß Art. 52 EU-KI-VO.

2. Modelltransparenz durch technische Metadaten:Jede KI-basierte Auswertung sollte mit Modellinformationen verknüpft sein: Welche Daten flossen ein? Welcher Algorithmus wurde verwendet? Welche Trainingsdaten lagen zugrunde? Diese Metadaten sollten abrufbar und im Idealfall versioniert dokumentiert sein – im Sinne der Auditierbarkeit und Risikobewertung.

3. Interaktive Rückführbarkeit und Eingriffsmöglichkeit:KI-generierte Vorschläge, Bewertungen oder Warnungen müssen als Hypothesen und nicht als Tatsachen dargestellt…

Ein Dashboard erfüllt dann die Voraussetzungen für Rechtssicherheit und DSGVO-Konformität, wenn es nicht nur technisch stabil, sondern auch regulatorisch eingebettet, datenschutzsensibel ausgestaltet und funktional begrenzt ist. Die zentralen Prüfmerkmale lassen sich in vier übergreifende Anforderungen gliedern:

1. Rechtmäßigkeit der Datengrundlage:Alle im Dashboard visualisierten Daten müssen auf einer zulässigen Verarbeitungsgrundlage beruhen (Art. 6 DSGVO). Dies schließt insbesondere ein, dass entweder eine Einwilligung vorliegt oder ein berechtigtes Interesse hinreichend dokumentiert ist. Für Daten mit hohem Schutzbedarf (z. B. Mitarbeiterkennzahlen, Kundensegmente) gilt ein strenger Prüfmaßstab.

2. Zweckbindung und Datenminimierung:Dashboards dürfen keine Daten aggregieren oder darstellen, die über den ursprünglich definierten Zweck hinausgehen (Art. 5 Abs. 1 lit. b und c DSGVO). Das bedeutet: Keine erweiterte Profilbildung, keine unkontrollierte Verknüpfung von Systemen, keine Visualisierung sensibler Informationen ohne expliziten Bedarf.

3. Zugriffsschutz und Rechtemanagement:Ein DSGVO-konformes Dashboard verfügt über ein differenziertes Rollen- und Rechtesystem. Nur autorisierte Personen dürfen bestimmte Datenbereiche sehen oder interaktiv verändern. Dabei ist die Protokollierung von Zugriffen und Aktionen ebenso…