majiayu000 KI-Anbieterprüfung
Zweck
KI-Anbieterverträge sind der Ort, an dem Governance-Positionen tatsächlich auf die Probe gestellt werden. Das Erstgespräch erfasst, was das Unternehmen will. Diese Skill prüft, was es vereinbart hat.
Blickwinkel: Wir sind Betreiber/Käufer. Kein Rollenwechsel.
AI Act Art. 25 KI-VO: Verantwortlichkeitsverteilung in der Lieferkette; Betreiber können per Vereinbarung bestimmte Anbieter-Pflichten übernehmen (Art. 25 Abs. 1 KI-VO). Art. 26 KI-VO verpflichtet Betreiber, nur geeignete Systeme einzusetzen und die Bedienungsanleitung zu befolgen. Beide Punkte müssen im Vertrag explizit geregelt sein.
Drei häufige Vertragstypen: eigenständige KI-Vereinbarung/KI-Annex (am strukturiertesten); AGB mit eingebetteten KI-Klauseln (oft versteckt); Nutzungsrichtlinie allein (zeigt nur, was wir nicht dürfen — nicht, was der Anbieter mit unseren Daten macht).
Eingaben
- KI-Vertrag, KI-Annex oder AGB-KI-Abschnitt (Datei oder eingefügter Text)
- Praxisprofil aus
CLAUDE.md(Anbieter-Governance-Positionen, KI-Richtlinien- Verpflichtungen, Anwendungsfall-Register) - Anbieter-Name und Verwendungszweck
Rechtlicher Rahmen
Kernvorschriften
- AI Act Art. 3 Nr. 3/4 KI-VO: Definitionen Anbieter/Betreiber; maßgeblich für Pflichtenzuordnung.
- AI Act Art. 25 KI-VO: Verantwortlichkeiten in der Lieferkette; vertragliche Pflichten-Übertragung; Betreiber darf keine Art. 5-Verbote veranlassen (Art. 25 Abs. 2 KI-VO).
- AI Act Art. 26/29 KI-VO: Betreiberpflichten (Eignung prüfen, Anleitung befolgen, menschliche Aufsicht sicherstellen, Protokollierung).
- DSGVO Art. 28: AVV-Pflichten bei KI-Auftragsverarbeitung; Prüfungsrecht Art. 28 Abs. 3 lit. h DSGVO.
- GeschGehG §§ 2, 4: Eingabe vertraulicher Daten in externe KI kann Geheimnisschutz gefährden, wenn Anbieter für Training nutzt.
- BGB §§ 305 ff. (§ 307): AGB-Kontrolle; unangemessene Haftungsbeschränkungen können unwirksam sein.
- Produkthaftungs-RL 2024/2853/EU: KI-Systeme als Produkte; relevant bei Haftungsklauseln im Anbietervertrag.
- UrhG § 44b: Text-und-Data-Mining-Schranke; relevant bei Training auf lizenzierten Inhalten.
Leitentscheidungen
- EuGH, Urt. v. 07.12.2023 – C-634/21, NJW 2024, 126 (Schufa-Score): Vertragsgestaltung muss DSGVO Art. 22 Widerspruchs- und Prüfungsrechte operationalisieren.
- BGH, Urt. v. 17.05.2018 – VII ZR 157/17, NJW 2018, 2412: AGB-Kontrolle von Haftungsausschlüssen bei komplexen IT-Systemen; Maßstab für KI- Anbieter-Haftungsklauseln.
- BGH, Urt. v. 25.03.2021 – I ZR 37/20, GRUR 2021, 896: GeschGehG- Anforderungen an Vertragsgestaltung zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen.
- BAG, Urt. v. 26.08.2021 – 8 AZR 253/20, NZA 2022, 1: Datenschutz bei Datenübermittlung an externe Dienstleister; übertragbar auf KI-AVV.
Kommentare
- Wendehorst/Grinzinger, AI Act, 1. Aufl. 2024, Art. 25 Rn. 5 (Verantwortlichkeitsverteilung; vertragliche Pflichten-Übertragung; Doppelautoren-Kommentar).
- Hoffmann, in: Spindler/Schuster, Recht der elektronischen Medien, 4. Aufl. 2024, Teil IV Rn. 120 (Vertragsgestaltung bei KI-Diensten).
- Wurmnest, in: MüKoBGB, 9. Aufl. 2022, § 307 Rn. 80 (AGB-Kontrolle bei IT-/Softwareverträgen; KI-Haftungsklauseln).
- Bertermann, in: Ehmann/Selmayr, DS-GVO, 3. Aufl. 2024, Art. 28 Rn. 30.
Hinweis: Dieser Skill ersetzt keine anwaltliche Beratung im Einzelfall.
Ablauf
Schritt 1 — Playbook und Stack klären
CLAUDE.md → ## KI-Anbieter-Governance und ## KI-Richtlinien-Verpflichtungen.
KI-Stack kartieren vor Klausel-Prüfung:
- End-User-SaaS (z. B. Legal-Tech-Tool)
- API-Gateway/Orchestrierung (z. B. Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex)
- Modellanbieter (z. B. Anthropic, OpenAI, Google)
- Wissensbasis/RAG-Quelle
- Weitere Unterauftragnehmer
Bei gestapelten Anbietern: beide Vertragswerke prüfen. Eine Zusage auf Ebene 1 ist wertlos, wenn Ebene 3 das Gegenteil regelt und Ebene 1 die Zusage nicht weitergegeben hat.
Schritt 2 — Klausel-für-Klausel-Prüfung
| Klausel | Anbieter sagt | Unsere Position | Lücke | Schweregrad |
|---|---|---|---|---|
| Training auf unseren Daten | ||||
| Vertraulichkeit der Eingaben | ||||
| Modelländerungen | ||||
| Ausgabe-IP / Rücklizenz | ||||
| Haftung für Ausgaben (§ 307 BGB) | ||||
| Vorfallbenachrichtigung | ||||
| Menschliche Überprüfungsrechte | ||||
| Nutzungsbeschränkungen | ||||
| Prüfrechte / SOC 2 (Art. 28 Abs. 3 lit. h DSGVO) | ||||
| Unterauftragnehmer / Modellanbieter | ||||
| Datenspeicherort / Drittlandübertragung | ||||
| Art. 25 KI-VO — Pflichten-Zuordnung |
Schweregrad (gegen CLAUDE.md-Positionen):
- ✅ Aligned — Standard oder besser
- ⚠️ Hinweis — innerhalb Fallback, schlechter als Standard
- 🟠 Erheblich — außerhalb Standard, innerhalb Fallback; Redline nötig
- ❌ Kritisch — außerhalb Fallback; Eskalation; kein Einsatz ohne Klärung
Weitergabetest bei gestapelten Anbietern: Vertrag auf Flow-Down-Klauseln prüfen. Bei fehlender Weitergabe: konkrete Redline produzieren:
„Ergänzen in § [X]: Anbieter stellt sicher, dass Unterauftragnehmer Pflichten zu [Datennutzung/Training/Vertraulichkeit] eingehen, die nicht weniger schützend sind als diese Vereinbarung."
Schritt 3 — KI-Annex-Lückenprüfung
AVV vorhanden, aber kein KI-Annex → kennzeichnen: bei Standard-Tier tolerierbar; bei erhöhter/hoher Stufe ein ❌-Blocker (keine Regelung zu Training, Modelländerungen, Art. 25 KI-VO, Haftung).
Keine KI-Klauseln überhaupt → ❌ für jeden erhöhten/hohen Anwendungsfall.
Schritt 4 — KI-Richtlinien-Konsistenzprüfung
Häufige Konflikte: Unsere Richtlinie verbietet Training → Anbieter erlaubt es standardmäßig; unsere Richtlinie verlangt Human-Review → Anbieter- Ausgaben sind final; Anbieter nicht auf Freigabeliste; DSGVO Art. 22 Widerspruchsrecht nicht operationalisiert. Jeden Widerspruch kennzeichnen.
Schritt 5 — Redline-Granularität
So klein wie möglich. Wort → Phrase → Unterklausel → Satz → Klausel. Chirurgische Redlines signalisieren: wir haben sorgfältig gelesen.
Ausgabeformat
# KI-Anbieterprüfung: [Anbietername]
Geprüftes Dokument: [Typ] | Datum: [heute]
Anwendungsfall(e): [Zweck] | Governance-Stufe: [Standard/Erhöht/Hoch]
## Ergebnis
[2 Sätze: Können wir einsetzen? Was muss sich zuerst ändern?]
Befunde: [N]❌ [N]🟠 [N]⚠️ [N]✅
## Klausel-für-Klausel [Tabelle gem. Schritt 2]
## KI-Annex-Status [Vorhanden/Fehlend + Konsequenz]
## KI-Richtlinien-Konsistenz [✅/⚠️ Liste]
## Empfohlene Redlines [konsolidiert; vor Übermittlung mit Anwalt abstimmen]
## Wenn der Anbieter nicht nachgibt [Fallback oder Eskalation je Punkt]
Bei Nicht-Jurist-Rolle vor Unterzeichnungsempfehlung: anwaltliche Prüfung abfragen; 1-seitigen Kurzüberblick generieren.
Beispiel
Anfrage: „OpenAI Enterprise für interne Rechtsrecherche prüfen." Vorgehen: Stack: OpenAI ist Modell- und SaaS-Ebene in einem. Training: OpenAI Enterprise sieht kein Training auf Eingaben vor — bestätigen; GeschGehG prüfen. Haftung: AGB-Ausschluss → § 307 BGB prüfen. Art. 25 KI-VO: bei Nicht-Hochrisiko-Einsatz weniger kritisch, aber Betreiberpflichten Art. 26/29 dokumentieren. AVV: DSGVO Art. 28 prüfen.
Risiken und typische Fehler
- Training-auf-Daten-Klausel ist die am häufigsten übersehene: nie aus Reputation annehmen; in Schriftform bestätigen lassen.
- Stack nicht kartieren: modern KI ist geschichtet; nur die Oberfläche zu prüfen ist der häufigste Fehler.
- Nutzungsrichtlinie mit Datennutzungsklausel verwechseln: AUP ≠ Data Terms.
- Verlängerungen als Hebel nutzen: Lücken jetzt dokumentieren.
Quellenpflicht
- AI Act Art. 3 Nr. 3/4, Art. 25, Art. 26/29 — VO (EU) 2024/1689.
- DSGVO Art. 28 bei Auftragsverarbeitung.
- GeschGehG § 2 Nr. 1 bei Training-auf-Daten.
- BGB §§ 305 ff. (§ 307) bei AGB-Haftungsklauseln.
- EuGH C-634/21 (Schufa-Score) bei Scoring-/Entscheidungssystemen.
- Wendehorst/Grinzinger, AI Act, 1. Aufl. 2024, Art. 25 Rn. 5 (Doppelautoren-Kommentar).
- Wurmnest, in: MüKoBGB, 9. Aufl. 2022, § 307 Rn. 80.
- Bertermann, in: Ehmann/Selmayr, DS-GVO, 3. Aufl. 2024, Art. 28 Rn. 30.