KI-Inventar erstellen: Anleitung und Vorlage für Unternehmen

Stand: 16. Oktober 2026

Was ist ein KI-Inventar – und muss jedes Unternehmen eines führen?

Ein KI-Inventar ist eine strukturierte Übersicht der KI-Systeme, die ein Unternehmen entwickelt, testet oder verwendet, und ihrer konkreten Einsatzzwecke. Neben Anbieter und Betriebsmodell werden beispielsweise Datenarten, Zuständigkeiten und der Stand erforderlicher Prüfungen dokumentiert.

Eine allgemeine Pflicht zur Führung eines solchen Verzeichnisses enthält die europäische KI-Verordnung (AI Act) nicht. Für bestimmte KI-Systeme und Rollen können aber spezifische Dokumentations-, Informations- oder Registrierungspflichten bestehen. Die Registrierung nach Artikel 49 AI Act ist dabei etwas anderes als ein internes Inventar.

Auch bestehende DSGVO-Dokumentationen ersetzen die KI-Bestandsaufnahme nicht: Ein Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten nach Artikel 30 DSGVO erfasst personenbezogene Datenverarbeitungen. Das KI-Inventar betrachtet zusätzlich den Einsatzzweck von KI, technische Abhängigkeiten, Verantwortlichkeiten und betriebliche Risiken – auch ohne Personenbezug.

Welche KI-Anwendungen sollten erfasst werden?

Die Erhebung darf sich nicht auf offiziell eingekaufte KI-Produkte beschränken. KI-Funktionen finden sich in Bürosoftware, HR-Systemen, CRM-Plattformen, Suchfunktionen, internen Wissensdatenbanken und Automatisierungen. Auch Pilotprojekte und noch nicht freigegebene Anwendungen sind relevant.

Auch ein gewöhnliches Software-Update kann Anlass für eine erneute Erhebung sein: Ein bislang regelbasiertes Produkt erhält eine KI-Funktion, die Inhalte zusammenfasst, Vorschläge bewertet oder Entscheidungen vorbereitet. Wird die Funktion ohne gesonderte Beschaffung aktiviert, bleibt sie in einem rein einkaufsbezogenen Softwareverzeichnis leicht unbemerkt.

Schatten-KI nicht übersehen

Besonders leicht übersehen werden private KI-Accounts, eigenständig installierte Erweiterungen und KI-Funktionen, die Beschäftigte ohne zentrale Freigabe nutzen. Solche „Schatten-KI“ kann vertrauliche Informationen verarbeiten, obwohl sie in keiner Lizenzübersicht erscheint.

Fachbereichsbefragungen und ein einfacher Meldeweg helfen, diese Nutzung sichtbar zu machen. Ziel ist die Erfassung betrieblicher Anwendungen, nicht die Überwachung einzelner Beschäftigter.

Warum zwei Inventar-Ebenen sinnvoll sind

Ein KI-System und sein Einsatzzweck sind nicht identisch. Deshalb sollte die Vorlage zwei verbundene Übersichten enthalten: Systemstammdaten für Anbieter, Produkt und technische Umgebung sowie Anwendungsfälle für Fachbereich, Zweck, Daten, Prüfung und Freigabe.

Eine eindeutige System-ID verbindet beide Ebenen. So muss ein Produkt nur einmal erfasst werden, kann aber mehrere unterschiedlich bewertete Nutzungen haben.

KI-Inventar-Vorlage: Mit welchen Angaben beginnt man?

Für die erste Erhebung genügen fünf Angaben: KI-System / Tool, konkreter Einsatzzweck, fachlich verantwortlich, Datenkategorie und Bearbeitungsstatus. Das entspricht den Spalten im Schnellstart der DProtected-Arbeitsvorlage.

Anbieter, technische Details und Prüffragen werden anschließend in den Registern „Systeme“ und „Anwendungsfaelle“ ergänzt.

Beispiel für einen ausgefüllten Anwendungsfall

Der fiktive Datensatz zeigt das Ziel: Nicht nur eine Anwendung wird erfasst, sondern auch, unter welchen Bedingungen ihre konkrete Nutzung erlaubt ist.

Die beiden Datumsangaben sind keine gesetzlichen Prüffristen. Die formale Freigabeentscheidung einschließlich entscheidender Stelle, Begründung und Freigabedatum muss dort dokumentiert werden, wo der betriebliche Freigabeprozess dies vorsieht; die kostenlose Excel-Arbeitsvorlage enthält dafür derzeit kein vollständiges gesondertes Entscheidungsregister.

Prüffeststellung und Freigabe sind zu trennen: „Keine Auffälligkeit bei der Vorprüfung“ ist noch keine Nutzungsentscheidung. In der kostenlosen Vorlage können offene Punkte zunächst unter „Offene Maßnahmen / Auflagen“ erfasst werden.

Bei mehreren Maßnahmen sollten Verantwortliche, Fälligkeiten und Erledigungsnachweise in einem ergänzenden Maßnahmenplan oder vorhandenen Ticketsystem dokumentiert werden.

Die Register werden über die System-ID verbunden. In der überarbeiteten Arbeitsvorlage erkennen Kontrollspalten fehlende oder unbekannte Systemreferenzen und doppelte Fall-IDs. Eine solche Datenqualitätsprüfung verhindert nicht sämtliche Doppelerfassungen ähnlicher Produktbezeichnungen; diese sollten zusätzlich bei der Bestandsaufnahme abgeglichen werden.

KI-Inventar in fünf Schritten erstellen

Schritt 1: KI-Nutzung erheben

Beginnen Sie mit bestehenden Software- und Lizenzlisten. Fragen Sie anschließend IT, Einkauf und Fachbereiche nach produktiven Anwendungen, Pilotprojekten und bislang nicht freigegebener KI. Legen Sie eine zentrale Stelle fest, bei der neue Systeme gemeldet werden können.

Fünf Fragen für die Fachbereichsbefragung: Welches KI-System nutzen Sie? Wofür? Wer verantwortet den Einsatz? Welche Daten werden eingegeben oder abgerufen? Ist die Nutzung bereits genehmigt?

Arbeitsergebnis: Erste Liste bekannter und ungeprüfter KI-Anwendungsfälle.

Für den Start: Benennen Sie einen Koordinator, legen Sie eine einfache Frist für die Rückmeldung aus den Fachbereichen fest und kennzeichnen Sie Unklarheiten ausdrücklich als offen. Eine zunächst unvollständige, aber ehrliche Übersicht ist nützlicher als ein scheinbar vollständiges Verzeichnis, in dem unbekannte Angaben als „nicht relevant“ behandelt werden.

Schritt 2: Nutzung und Datenflüsse dokumentieren

Ordnen Sie jeden Anwendungsfall einem System zu und beschreiben Sie den tatsächlichen Prozess. Erfassen Sie Datenarten, angebundene Anwendungen und Zugriffsrechte. Bei KI-Assistenten ist etwa zu prüfen, ob Eingaben protokolliert, interne Dokumente eingebunden oder Aktionen in Geschäftssystemen ausgeführt werden können.

Auch EU-Hosting und ein Auftragsverarbeitungsvertrag beantworten nicht sämtliche Fragen. Welche zusätzlichen Kontrollen bei LLM-Anbietern relevant sind, erläutert unser Beitrag LLM-Anbieter prüfen.

Arbeitsergebnis: System und Einsatzzweck sind mit Daten, Verantwortlichkeit und technischen Abhängigkeiten verknüpft.

Prüfen Sie bei größeren Anwendungsfällen auch, welche Daten beim Anbieter verbleiben können: etwa Eingaben, hochgeladene Dokumente, Antwortinhalte, Nutzungsprotokolle oder technische Metadaten.

Ein zugesicherter Ausschluss der Nutzung zu Trainingszwecken beantwortet nicht automatisch die Fragen nach Supportzugriffen, Löschfristen oder angebundenen Dienstleistern. Erfassen Sie zumindest die offenen Fragen im Inventar und verlinken Sie bei Bedarf auf die gesonderte Anbieterprüfung.

Schritt 3: Prüfbedarf erkennen und Maßnahmen festhalten

Eine erste Risikotriage – also die Vorsortierung nach Prüfbedarf – sollte mindestens diese Fragen beantworten:

• Werden personenbezogene, besonders schutzbedürftige oder vertrauliche Daten verarbeitet?
• Beeinflusst die KI Entscheidungen über Menschen, etwa im Personalbereich?
• Könnte eine verbotene KI-Praktik oder eine Hochrisiko-Anwendung vorliegen?
• Entstehen Transparenzpflichten gegenüber Kunden, Beschäftigten oder der Öffentlichkeit?
• Kann die KI auf produktive Systeme zugreifen oder selbst Aktionen auslösen?

Halten Sie für jeden auffälligen Punkt fest, was geprüft werden muss, wer die Prüfung übernimmt und welche Maßnahmen bis dahin gelten. Eine ungeprüfte Anwendung darf nicht allein deshalb als freigegeben gelten, weil sie bereits technisch verfügbar ist.

Arbeitsergebnis: Vorläufige Einordnung und Maßnahmenliste – noch keine automatische Freigabe.

Die Triage lässt sich im betrieblichen Ablauf mit drei Bearbeitungspfaden verbinden: Standardprüfung für klar beschriebene, wenig kritische Einsätze, vertiefte Prüfung bei sensiblen Daten oder komplexen Schnittstellen und Eskalation bei möglichen Verboten oder ungeklärten Hochrisiko-Fragen.

Die Arbeitsvorlage besitzt hierfür noch kein eigenes Auswahlfeld; die gewählte Vorgehensweise kann zunächst im Prüfvermerk oder im vorhandenen Freigabeprozess festgehalten werden.

Schritt 4: Verantwortlichkeiten klären und Nutzung freigeben

Der Fachbereich beschreibt den Zweck und trägt die fachliche Verantwortung. IT und Informationssicherheit bewerten technische Risiken. Datenschutz und Compliance prüfen einschlägige Anforderungen.

Der Datenschutzbeauftragte berät und überwacht im Rahmen seiner gesetzlichen Aufgaben; er ist nicht automatisch die freigabeverantwortliche Stelle. Details erläutert unser Beitrag Datenschutzbeauftragter und KI.

Eine dokumentierte Entscheidung umfasst Status, entscheidende Stelle, Datum, Nutzungsauflagen, offene Maßnahmen und nächsten Prüftermin.

Das Anwendungsfallregister der Arbeitsvorlage verwendet die Statuswerte „Offen“, „In Prüfung“, „Freigegeben“, „Mit Auflagen“, „Nicht freigegeben“ und „Außer Betrieb“. Wer und wann freigegeben hat, sollte ergänzend im internen Freigabenachweis festgehalten werden.

Solange eine erforderliche Prüfung offen ist, sollte der Einsatz nach den internen Regeln gesperrt oder auf einen ausdrücklich begrenzten, geprüften Testumfang beschränkt bleiben.

Arbeitsergebnis: Nachvollziehbare Freigabeentscheidung für den konkreten Einsatzzweck.

Für den Freigabevermerk genügt häufig ein kurzer Entscheidungssatz: „Nutzung ausschließlich für öffentlich zugängliche Produktinformationen freigegeben; keine personenbezogenen Eingaben; Ergebnisse vor Veröffentlichung fachlich prüfen.“

Sobald eine neue Nutzung hinzukommt, etwa Kundenkommunikation auf Basis interner CRM-Daten, muss die ursprüngliche Freigabe auf ihre Reichweite überprüft werden. Das verhindert, dass ein freigegebenes Produkt stillschweigend für nicht geprüfte Zwecke verwendet wird.

Schritt 5: Änderungen und Reviews organisieren

Ein Inventar muss aktualisiert werden, sobald ein System neue Zwecke, Datenquellen, Schnittstellen oder Automatisierungsfunktionen erhält. Zusätzlich sollten regelmäßige Bestandsabgleiche stattfinden.

Jährliche Prüfungen einfacher, stabiler Anwendungsfälle und kürzere Intervalle bei kritischen Anwendungen können interne Richtwerte sein – nicht gesetzliche Pauschalfristen.

Arbeitsergebnis: Eine gepflegte Übersicht mit klaren Auslösern für neue Bewertungen.

AI Act und DSGVO: Was beim KI-Inventar zusätzlich zu beachten ist

Die rechtliche Einordnung erfolgt stets anhand des konkreten Einsatzes und der Unternehmensrolle. Besonders relevant sind die Verbote nach Artikel 5, die Einstufung möglicher Hochrisiko-Systeme nach Artikel 6 und Anhang III, die Transparenzpflichten des Artikels 50 sowie die Anforderungen an KI-Kompetenz nach Artikel 4.

Die Digital-Omnibus-Verordnung zur KI (EU) 2026/1744 hat die Vorschrift zur KI-Kompetenz angepasst. Anbieter und Betreiber müssen Maßnahmen ergreifen, um die Entwicklung der KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten und weiterer in ihrem Auftrag tätiger Personen zu unterstützen.

Ein bestimmtes Kompetenzniveau jedes Einzelnen müssen sie nicht garantieren. Das Inventar hilft, solche Maßnahmen nach Nutzergruppen und Anwendungsfällen auszurichten.

Die späteren Hochrisiko-Termine bedeuten nicht, dass sämtliche anderen Regeln bis dahin ausgesetzt sind. Datenschutzrecht und einschlägiges Arbeitsrecht gelten unabhängig davon.

So ist etwa die KI-gestützte Emotionserkennung am Arbeitsplatz nach Artikel 5 grundsätzlich verboten, abgesehen von eng begrenzten Ausnahmen.

Die Änderungen und Geltungsbeginne erläutert auch unser Beitrag KI-Omnibus 2026: Was sich beim EU AI Act ändert.

Bei Anwendungen im Personalbereich sollte die erste Bestandsaufnahme bereits zwischen verschiedenen Zwecken unterscheiden. Anhang III Nr. 4 lit. a erfasst Einstellung und Auswahl, insbesondere das Sichten, Filtern und Bewerten von Bewerbungen.

Lit. b betrifft unter anderem Entscheidungen über Arbeitsbedingungen, Beförderungen und Kündigungen sowie die Überwachung und Bewertung von Leistung und Verhalten. Diese Zwecke lassen sich nicht mit „HR-Tool“ ausreichend beschreiben.

Bei technischen Einrichtungen, die zur Leistungs- oder Verhaltensüberwachung von Beschäftigten bestimmt oder geeignet sind, kann außerdem § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG einschlägig sein; bei Auswahlrichtlinien ist insbesondere § 95 Abs. 2a BetrVG zu berücksichtigen.

Für bestimmte synthetische Inhalte und Veröffentlichungen bestehen Transparenzpflichten. Bei KI-generierten Texten zu Angelegenheiten von öffentlichem Interesse kann eine Ausnahme bei substantieller menschlicher Überprüfung oder redaktioneller Kontrolle unter entsprechender redaktioneller Verantwortung eingreifen.

Eine bloße Grammatikprüfung genügt dafür nach den Erläuterungen der EU-Kommission nicht.

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Häufige Fragen zum KI-Inventar

Reicht Excel für ein KI-Inventar aus?

Für viele kleinere und mittlere Unternehmen ja, wenn Zuständigkeiten, einheitliche Eingaben, geeignete Zugriffsrechte und regelmäßige Aktualisierungen geregelt sind.

Bei umfangreichen Beständen kann die Anbindung an vorhandene Governance- oder Compliance-Systeme sinnvoll sein.

Wer sollte das Inventar führen?

Die zentrale Koordination kann bei IT-Governance, Compliance oder einer anderen geeigneten Stelle liegen.

Fachbereiche liefern die Informationen zu ihren Einsatzzwecken; Bewertungen und Freigaben erfolgen durch die dafür benannten Funktionen. Datenschutz und Informationssicherheit werden entsprechend ihrem Aufgabenbereich eingebunden.

Was passiert mit einer ungeprüften KI-Anwendung?

Nach der Übernahme in das Anwendungsfallregister erhält sie zunächst den Status „Offen“, beim Schnellstart gegebenenfalls „In Klärung“.

Sobald die Bewertung begonnen hat, wird der Freigabestatus auf „In Prüfung“ gesetzt und eine verantwortliche Stelle mit konkreten Prüfaufgaben benannt.

Ob und in welchem Umfang eine Nutzung in der Zwischenzeit erlaubt ist, entscheidet der betriebliche Freigabeprozess. Die Erfassung selbst ist keine Nutzungserlaubnis.

Wie hängen KI-Inventar und KI-Richtlinie zusammen?

Das Inventar bildet die tatsächlichen Anwendungsfälle ab; eine KI-Richtlinie legt Regeln für Anmeldung, zulässige Nutzung, Umgang mit Daten, Ergebniskontrolle und Freigaben fest.

Beide Instrumente ergänzen sich. Die Richtlinie kann etwa verlangen, dass eine neue KI-Funktion vor dem produktiven Einsatz im Inventar erfasst und geprüft wird. Das Inventar dokumentiert anschließend die konkrete Entscheidung.

Fazit: Vom Überblick zu belastbaren Entscheidungen

Ein KI-Inventar muss nicht mit einem aufwendigen Spezialwerkzeug beginnen. Entscheidend ist, die tatsächliche KI-Nutzung sichtbar zu machen, System und Anwendungsfall zu unterscheiden und offene Risiken in nachvollziehbare Prüf- und Freigabeentscheidungen zu übersetzen.

Wer zunächst die fünf Basisangaben erhebt und anschließend kritische Anwendungsfälle gezielt vertieft, erhält einen praktikablen Einstieg in die KI-Governance.

Das Inventar sollte dabei mit vorhandenen Datenschutz-, Sicherheits- und Beschaffungsprozessen verbunden werden, statt eine isolierte Dokumentationspflicht zu erzeugen.

Quellen und rechtliche Grundlagen

• EU AI Act – Verordnung (EU) 2024/1689, insbesondere Art. 4, 5, 6, 25, 49 und 50 sowie Anhang III.
• Digital Omnibus on AI – Verordnung (EU) 2026/1744.
• Europäische Kommission: Leitlinien zu den Transparenzpflichten nach Art. 50 (20. Juli 2026; C(2026) 5054).
• Europäische Kommission: Fragen und Antworten zu Art. 50 AI Act.
• Datenschutz-Grundverordnung, insbesondere Art. 22, 30 und 35.
• Betriebsverfassungsgesetz, insbesondere §§ 87 und 95.
• DProtected: KI-Omnibus 2026 – Was sich beim EU AI Act ändert.