Automotive Tier-1-Zulieferer: ADAS-KI fit für Konformitätsbewertung

Ausgangslage

Der Mandant ist ein etablierter Tier-1-Zulieferer mit Schwerpunkt auf Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) — insbesondere Kamerasysteme und Sensorfusions-Software für europäische OEM-Kunden. Das Unternehmen ist seit vielen Jahren TISAX-zertifiziert und betreibt ein ausgereiftes Qualitätsmanagement nach ISO 9001 und ISO/SAE 21434. KI-Komponenten sind fester Bestandteil mehrerer Produktlinien.

Mit Blick auf die Hochrisiko-Pflichten des EU AI Act (geltend ab August 2026 für die relevanten Produktkategorien) stand das Unternehmen vor einer Grundsatzfrage: Wie lässt sich der EU AI Act organisatorisch sauber integrieren, ohne die bestehenden Prozesse zu verdoppeln? Parallel hatten drei OEM-Kunden bereits EU-AI-Act-Konformität in den Standard-Lieferantenverträgen verankert — die Zeit drängte.

Herausforderung

Im Kick-off kristallisierten sich fünf Kernherausforderungen heraus:

• Überlappende Regulierungen: TISAX (Informationssicherheit), ISO 26262 (funktionale Sicherheit), ISO/SAE 21434 (Cybersicherheit im Fahrzeug) und nun EU AI Act. Die Versuchung, jedes Regelwerk in einem eigenen Silo zu bearbeiten, war groß — und wäre teuer geworden.
• Anbieter-Rolle im AI Act: Als Zulieferer von ADAS-Komponenten, die in Hochrisiko-KI-Systemen (Fahrzeuge) verbaut werden, rutscht das Unternehmen je nach Konstellation in die Anbieterrolle nach EU AI Act mit vollen Pflichten nach Anhang IV.
• Keine dedizierte Compliance-Rolle: Die Rolle war informell auf drei Personen verteilt — Qualität, Informationssicherheit und Entwicklung. Niemand hatte die Gesamtübersicht über AI-Act-Themen.
• OEM-Druck von außen: Mehrere OEM-Kunden hatten Konformitätsanforderungen ohne vertragliche Toleranz — Nicht-Erfüllung hätte Produktionsverträge gefährdet.
• Tschechischer Standort: EU-AI-Act-Umsetzung in zwei Rechtsräumen erforderte koordinierte Vorgehensweise.

Unser Vorgehen

Nach einer zweiwöchigen Gap-Analyse (enthalten in der EU AI Act Beratung) stand ein priorisierter 14-Wochen-Fahrplan. Parallel wurde ein DATUREX-Mitarbeiter als externer KI-Beauftragter benannt, mit dem Qualitätsleiter des Mandanten als internem Pendant.

Woche 1–3: Inventarisierung und Rollenklärung. Alle KI-relevanten Komponenten des Produktportfolios wurden erfasst — von klassischer Computer-Vision über Deep-Learning-basierte Spurerkennung bis zu Sensorfusions-Algorithmen. Ergebnis: 23 Module in drei Produktlinien, davon neun als Hochrisiko-KI eingestuft (relevant für OEM-Integration in Fahrzeuge der Klassen, die unter AI Act Art. 6 fallen).

Woche 4–6: Rechtliche Einstufung und Vertragsanalyse. Für jede Komponente wurde die Rolle nach AI Act geklärt: reiner Zulieferer, integraler Anbieter, Co-Anbieter. Parallel wurden bestehende OEM-Verträge auf Konformitätsklauseln geprüft — drei der fünf Kernverträge enthielten bereits AI-Act-Pflichten, die Einhaltung aber noch nicht dokumentiert.

Woche 7–10: Integration in bestehende QMS. Die größte Zeitersparnis entstand durch Integration statt Parallelisierung: Die Anhang-IV-Dokumentation wurde als Ergänzung der bestehenden TISAX- und ISO-21434-Dokumente aufgebaut, nicht als neuer Datensilo. Das bestehende Risikomanagement nach ISO 26262 wurde um AI-Act-spezifische Risikoklassen erweitert. Ergebnis: ein einheitliches QMS, das drei Regelwerke gleichzeitig bedient.

Woche 11–13: KI-Folgenabschätzung und OEM-Kommunikation. Für die neun Hochrisiko-Module wurde eine strukturierte KI-Folgenabschätzung nach Art. 27 durchgeführt. Die Ergebnisse wurden als standardisierter Nachweis an die drei OEM-Kunden mit Konformitätsklauseln ausgeliefert — die Akzeptanz war durchgehend positiv.

Woche 14: Governance und Schulungen. Abschluss mit einer unternehmensspezifischen KI-Governance-Richtlinie (siehe unseren Ratgeber dazu), Art.-4-Schulungen für 340 Mitarbeiter (in drei Stufen nach Rolle) und einem dokumentierten Freigabeprozess für zukünftige KI-Erweiterungen.

Ergebnis

Nach 14 Wochen war der Mandant vollständig EU-AI-Act-konform aufgestellt — vor der August-2026-Deadline, ohne die bestehenden TISAX- und ISO-Prozesse zu stören. Konkret:

• Anhang-IV-Dokumentation für neun Hochrisiko-Module, nachgewiesen gegenüber drei OEM-Kunden — alle drei bestätigten die Compliance-Anforderung als erfüllt.
• 21 Stunden Vorbereitungsaufwand pro Modul statt der ursprünglich kalkulierten 35 Stunden — Einsparung durch Integration in TISAX.
• Null zusätzliche Vollzeitstellen — die laufende KI-Beauftragten-Funktion läuft extern, mit Anbindung an die bestehenden drei internen Rollen.
• Ein OEM (Namenshinweis redacted) hat nach Abschluss die Compliance-Dokumentation als „best practice” gegenüber zwei weiteren Zulieferern zitiert — das führte zu einer unplanmäßigen Kundenempfehlung.
• Laufender Monats-Rhythmus etabliert: Monitoring, Behördenkommunikation (Marktüberwachung noch in Aufbau, aber bereit), jährliche Auffrischungsschulungen.

Die Jahreskosten für den externen KI-Beauftragten liegen bei ca. 9.600 Euro (Paket L individualisiert) — bei einem Produkt-Portfolio, dessen AI-Act-Nichtkonformität Produktionsverträge in zwei- bis dreistelliger Millionenhöhe gefährdet hätte.

Was daraus gelernt wurde

Die wichtigste Erkenntnis aus diesem Mandat: Regelwerke nicht parallel, sondern integriert behandeln. TISAX, ISO 26262, ISO/SAE 21434 und EU AI Act haben erheblich überlappende Anforderungen an Risikomanagement, Dokumentation und Qualitätsmanagement. Wer die Dokumente einheitlich aufbaut, spart 40–50 Prozent Aufwand gegenüber Silo-Bearbeitung — und hält das QMS langfristig konsistent, was wiederum Audit-Risiken reduziert.

Für Automotive-Zulieferer, die in ähnlicher Konstellation sind: Der Einstieg lohnt sich nicht über einzelne Tools, sondern über eine strukturierte Gap-Analyse. Sie zeigt, wie viel Ihrer bestehenden TISAX- oder ISO-Arbeit bereits auf AI-Act-Anforderungen einzahlt — und wo tatsächlich Neuaufbau nötig ist.

Anonymisierte Mandatsdarstellung. Branche, Größenordnung und Vorgehen orientieren sich an realen Mandatsverläufen; einzelne Kennzahlen wurden zur Wahrung der Vertraulichkeit verändert, verallgemeinert oder sind illustrativ.