Swiss Room · Teamstudie

Wie ein KI-Risiko-Meeting das Team fast zerreisst

AI-Act-Risiko-Klassifizierung im 4-Phasen-Format — bei Valitech Solutions AG

60–90 Min Workshop AI Act · Team

Was diese Teamstudie Ihrem Team gibt

Ein strukturiertes Format, um AI-Act-Anforderungen im Team zu durchdenken – mit Rollenverteilung und konkreten Ergebnissen.

Das KI-Risiko-Meeting, das das Team fast zerreisst – und wie es doch gelingt

UnternehmenValitech Solutions AG, Rotkreuz ZG
BranchePredictive-Maintenance-Software für Maschinenbauer in DE/AT
Grösse68 Mitarbeitende
RegulierungEU AI Act – mögliche Hochrisiko-Einstufung (Art. 6, Anhang I/III), technische Dokumentation (Anhang IV), ggf. FRIA (Art. 27)
KonfliktauslöserGrosskunde fordert AI-Act-Konformität bis Q3 2026 – sonst Vertragsende
LernpunktHochrisiko-KI wird nicht im Rechenzentrum entschieden – sondern im Meetingraum

· © 2026

Einordnung

Diese Teamstudie zeigt, wie ein AI-Act-Umsetzungsprojekt durch den Zusammenprall von Entwicklungslogik, Rechtslogik und Governance-Logik an den Rand des Scheiterns gerät – und wie strukturierte Moderation die Wende bringt.

Die Ausgangslage

Die Valitech Solutions AG aus Rotkreuz entwickelt Predictive-Maintenance-Software für Maschinenbauer in Deutschland und Österreich. Ein Grosskunde verlangt bis Q3 2026 eine AI-Act-konforme Version – sonst droht Vertragsbeendigung. Das ist eine vertragliche Kundenanforderung, die den Druck vorverlagert — nicht automatisch der gesetzliche allgemeine Anwendungstermin der Hochrisikopflichten (der nach dem Digital Omnibus ohnehin später liegt).

Der externe AI-Governance-Berater kommt nach Prüfung der konkreten Zweckbestimmung und Produktintegration zu dem vorläufigen Ergebnis, dass das Kernsystem als Hochrisiko-KI einzuordnen sein könnte — angenommen wird, dass es als Sicherheitskomponente einer Maschine dient, die einem Harmonisierungsrechtsakt nach Anhang I unterliegt und für die eine Konformitätsbewertung durch eine dritte Stelle erforderlich ist (Art. 6 Abs. 1 i. V. m. Anhang I). Die endgültige Einstufung hängt von dieser Subsumtion ab. Was folgt, ist kein technisches Problem – es ist ein Teamdynamik-Problem.

Methodische Grundlage: das Modell der Vier Arbeitslogiken nach Sabine Müller (systemische Prozessberatung, Trigon-Schule, vgl. Königswieser/Hillebrand). NBK Legal wendet es im regulatorischen Kontext an. Es ist eine systemische Arbeitsheuristik — keine gesetzlich vorgeschriebene oder diagnostisch validierte Typologie; Menschen und Funktionen können je nach Situation mehrere Logiken verwenden. Vertiefung in der Methodik.

Das Modell: Vier Arbeitslogiken

AI-Act-Projekte scheitern selten an der Technik. Sie scheitern daran, dass Entwicklerinnen, Juristinnen und Governance-Berater nie in der richtigen Reihenfolge reden dürfen. Das 4-Phasen-Modell schafft diese Reihenfolge.

SystemArbeitslogikFokusIn diesem Meeting
AResonanzMenschen, Klima, WirkungAnna – CEO
BStrukturPflichten, Relevanz, EntscheidungenDr. Keller – Head of Legal
CExplorationIdeen, Optionen, InnovationSarah – Lead ML Engineer
DTiefeAnalyse, Risiken, AbhängigkeitenTimo – AI-Governance-Berater

Die Konfliktlage

System A – Resonanz
Anna
„Wenn wir uns jetzt zerstreiten, verlieren wir den Kunden – und uns selbst.“
System B – Struktur
Dr. Keller
„Wir brauchen vollständige technische Dokumentation nach Annex IV. Das ist keine Option.“
System C – Exploration
Sarah
„Wir sind ein kleines Team. Wenn wir jetzt monatelang alles dokumentieren, wird nie etwas fertig.“
System D – Tiefe
Timo
„Wenn die konkrete Zweckbestimmung das System als Hochrisiko-KI qualifiziert, greifen Konformitätsbewertung und technische Dokumentation — sonst drohen Marktzugangs-Probleme.“

Die Eskalation

Nach zehn Minuten reden alle durcheinander. Die Energie kippt.

Sarah knallt den Laptop zu: „Dann entwickle ich eben woanders – hier geht’s ja nur noch um PDFs!“

Stille. Anna muss eingreifen. Jetzt.

Die 4-Phasen-Wende

Anna stoppt das Meeting. Nicht um zu eskalieren, sondern um die Struktur zurückzugeben.

Phase 1 — Exploration (System C)
Fünf Minuten frei reden. Niemand unterbricht. Anna: „Sarah, du beginnst. Fünf Minuten frei reden – niemand unterbricht.“ Sarah beschreibt Überlastung, Innovationsdruck und die Angst vor Überregulierung. Zum ersten Mal hört der Raum wirklich zu. Dr. Keller notiert. Timo nickt.
Phase 2 — Analyse (System D)
Was passiert konkret, wenn wir nicht konform werden? Anna zu Timo: „Jetzt du – was passiert, wenn wir nicht konform werden?“ Timo nennt Szenarien: Marktzugangs-Probleme in der EU. Bussgelder — deren Höchstgrenze von der verletzten Vorschrift abhängt: bei Verstössen gegen Hochrisiko-/Anbieterpflichten grundsätzlich bis 15 Mio. Euro oder 3 % des Weltumsatzes (die Höchststufe 35 Mio./7 % betrifft insbesondere verbotene Praktiken). Kundenverlust. Vertrauensverlust bei künftigen Partnern. Sarah hört zu. Ohne Gegenwehr.
Phase 3 — Struktur (System B)
Nur basierend auf Phase 1 und 2 – nicht aus dem Lehrbuch. Anna: „Dr. Keller, bitte strukturieren – aber nur basierend auf Phase 1 und 2.“ Ergebnis: die Anforderungen werden in 7 Dokumentationspakete gegliedert (statt 180 loser Seiten). Klare Tests pro Risikobereich. Ob eine Grundrechte-Folgenabschätzung (FRIA, Art. 27 AI Act) nötig ist, hängt von Rolle und Einsatzkontext ab — sie ist nicht für jeden Anbieter und jedes Hochrisiko-System vorgeschrieben; hier wird ein freiwilliger Impact-Review pro Release vorgesehen. Realistische Timeline. Sarah liest die Liste und sagt: „Das ist machbar.“
Phase 4 — Kommunikation (System A)
Machbar, schützend, teamfähig. Anna: „Das ist machbar, schützt uns und hält den Kunden. Können wir gemeinsam dahinterstehen?“ Alle nicken. Sarah: „Okay. Dann machen wir das.“ Ein Satz, der vor zwanzig Minuten undenkbar war.

Das Ergebnis nach 120 Minuten

Eine AI-Act-Roadmap, die realistisch und vollständig ist

Klare Rollen und Verantwortlichkeiten für jeden Compliance-Schritt

7 Dokumentationspakete statt 180 loser Seiten – auditfähig vorbereitet (Vollständigkeit/Konformität anschliessend fachlich zu prüfen)

Ein Team, das wieder miteinander spricht

Eine echte Chance, den Grosskunden zu halten

Learnings

1AI Act scheitert nicht an TechnikEr scheitert daran, dass Entwickler und Juristen nie in der richtigen Reihenfolge reden dürfen.
2Hochrisiko-KI wird im Meetingraum entschiedenNicht im Rechenzentrum. Die technische Realität ist klar – das Problem ist die gemeinsame Verarbeitung.
3Moderation ist Governance-ArbeitWer die 4-Phasen-Moderation beherrscht, macht aus dem AI Act ein Innovations-Tool statt eine Innovationsbremse.
4KI-Governance ist TeamdynamikNicht Papierarbeit. Die Dokumentation ist das Ergebnis – nicht der Prozess.
5Reihenfolge = ErfolgC → D → B → A. Erst Entwicklungssicht, dann Risikosicht, dann Struktursicht, dann gemeinsame Verantwortung.
Kernaussage
Der AI Act scheitert nicht an Technik. Er scheitert an Meetings ohne Struktur. Wer die Reihenfolge kennt, macht aus dem AI Act einen Wettbewerbsvorteil.

NBK Legal ·

Die vorliegende Teamstudie ersetzt keine Rechtsberatung. Unternehmen, Personen und Sachverhalte sind fiktiv bzw. für didaktische Zwecke verdichtet.

Nachbesprechung · für den Workshop
Nicht „Wer hatte recht?", sondern:
  • Welche Annahme brachte jede Funktion mit (Legal, IT/CISO, Risk, Geschäftsleitung)?
  • Welche Information fehlte — und wem?
  • Welche Entscheidung wurde dadurch verzögert?
  • Welche Struktur (klare Rolle, Eskalationsweg, gemeinsame Kriterien) hätte den Konflikt verhindert?
  • AI-Act-Kontext: Pflichten hängen an der Rolle — trennen Sie klar zwischen Provider (entwickelt/bringt in Verkehr) und Deployer (setzt betrieblich ein); die Diskussion sollte auf eine der beiden Rollen scharfgestellt werden.
So wird aus dem Lesetext ein moderierbares Board- bzw. Team-Modul.
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