agentsclimarketplace

Hochrisiko datenqualitaet data governance art

Skill Klotzkette/claude-fuer-deutsches-recht/ki-vo-ai-act-pruefer/skills/hochrisiko-datenqualitaet-data-governance-art

⚠️ Experimentelle Skill-Sammlung für deutsches Recht (Arbeits-, Gesellschafts-, Insolvenz-, Datenschutz-, Prozessrecht u.a.) – inzwischen verbessert und im Alltag getestet, aber weiterhin Experiment. Bitte selber ausprobieren, Issues/PRs willkommen! Keine Rechtsberatung. Mandatsgeheimnis (§§ 203/204 StGB, § 43e BRAO), DSGVO, US-Transfer, KI-VO & Co

Install
npx -y skills add Klotzkette/claude-fuer-deutsches-recht --skill hochrisiko-datenqualitaet-data-governance-art

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

Wenn es um Datenqualität und Data Governance — Art. 10 europäischer Technikregulierungsrahmen in europäischem Technikregulierungsrecht geht: ordnet Sachverhalt, Norm, Beweislast, Gegenargumente und nächsten Schritt; liefert eine Gegenprüfung mit Fehler-, Beweis- und Fristencheck.

SKILL.md

6.0 KB, as published. Nobody here has run it

Datenqualität und Data Governance — Art. 10 KI-VO

Pflichten im Überblick (Art. 10 Abs. 2 KI-VO)

Anforderung 1 — Geeignete Datenverwaltungspraktiken

Anbieter müssen geeignete Datenverwaltungspraktiken umsetzen, die Folgendes umfassen:

  • Klare Festlegung des Entwicklungsziels und der vorgesehenen Verwendungszwecke
  • Verfahren zur Datenerhebung
  • Analyse auf mögliche Verzerrungen (Bias)
  • Erkennung und Behebung von Datenlücken und Mängeln

Prüffragen:

  • Gibt es eine schriftlich dokumentierte Datenstrategie?
  • Wurden Herkunft, Erhebungsmethode und Qualitätsmerkmale der Datensätze dokumentiert?

Anforderung 2 — Relevanz und Repräsentativität (Art. 10 Abs. 3 KI-VO)

Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze müssen:

  • Relevant für den vorgesehenen Zweck des Systems sein
  • Repräsentativ für die Bedingungen sein, unter denen das System eingesetzt werden soll
  • Hinreichend vollständig und fehlerfrei sein (unter Berücksichtigung des Einsatzbereichs)
  • Die spezifischen Eigenschaften und Merkmale der vorgesehenen Einsatzsituation aufweisen

Prüffragen:

  • Deckt der Datensatz die Vielfalt der Einsatzbedingungen ab?
  • Sind bestimmte Bevölkerungsgruppen, Szenarien oder Randfälle unterrepräsentiert?
  • Wurden bekannte Datenmängel dokumentiert und ihr Einfluss auf die Systemleistung bewertet?

Anforderung 3 — Bias-Erkennung und Bias-Minderung (Art. 10 Abs. 2 lit. f KI-VO)

Anbieter müssen Daten auf mögliche Verzerrungen analysieren und geeignete Maßnahmen zur Bias-Minderung ergreifen. Dies gilt insbesondere bei Systemen, die auf Merkmale wie Alter, Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit oder andere geschützte Kategorien zugreifen können.

Prüffragen:

  • Wurden Bias-Analysen durchgeführt (z.B. Fairness-Metriken, Subgruppen-Analysen)?
  • Sind die Maßnahmen zur Bias-Minderung dokumentiert und auf ihre Wirksamkeit geprüft?
  • Welche Restverzerrungen verbleiben nach den Minderungsmaßnahmen?

Anforderung 4 — Trennung der Datensätze

Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze müssen klar voneinander getrennt sein. Insbesondere darf der Testdatensatz nicht für das Training oder die Parameteroptimierung verwendet worden sein.

Prüffragen:

  • Sind die drei Datensätze klar getrennt und dokumentiert?
  • Wurde der Testdatensatz ausschließlich für die abschließende Leistungsbeurteilung verwendet?

Ausnahme für besondere Datenkategorien (Art. 10 Abs. 5 KI-VO)

Für die Zwecke der Erkennung und Korrektur von Verzerrungen in Hochrisiko-KI-Systemen ist die Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten nach Art. 9 Abs. 1 DSGVO (Rasse, Gesundheit, Religion, sexuelle Orientierung usw.) unter engen Voraussetzungen erlaubt:

  • Wirksame technisch-organisatorische Sicherheitsvorkehrungen müssen vorhanden sein
  • Die Verarbeitung darf ausschließlich zu diesem Zweck erfolgen
  • Die Daten dürfen nicht zu anderen Zwecken verarbeitet werden
  • Die Daten dürfen nicht übermittelt werden
  • Die Daten sind nach Abschluss der Bias-Analyse zu löschen

Prüffragen:

  • Liegt eine DSGVO-konforme Rechtsgrundlage für die Verarbeitung besonderer Kategorien vor?
  • Sind die Sicherheitsvorkehrungen dokumentiert?
  • Wird die Verarbeitung strikt auf den Bias-Korrekturzweck beschränkt?

Verhältnis zu anderen Pflichten

Art. 10 KI-VO ist eng verzahnt mit:

  • Art. 9 KI-VO (Risikomanagement — schlechte Daten erzeugen Risiken)
  • Art. 11 und Anhang IV KI-VO (Technische Dokumentation — Datensätze sind zu beschreiben)
  • DSGVO — Datenschutz gilt parallel für alle personenbezogenen Trainingsdaten

Typische Praxisprobleme

  • Trainingsdaten wurden nicht dokumentiert; keine Herkunftsnachweise.
  • Test- und Validierungsdaten überlappen mit Trainingsdaten.
  • Bias-Analyse wurde durchgeführt, aber Ergebnisse nicht dokumentiert.
  • Besondere Datenkategorien wurden ohne DSGVO-Rechtsgrundlage verarbeitet.

Hinweis: Keine Rechtsberatung. Mechanische Prüfung anhand vom Nutzer behaupteter Tatsachen. Die KI-VO ist in Auslegung und Konkretisierung dynamisch; Leitlinien der Kommission und Durchführungsrechtsakte sind laufend zu beobachten.

Zentrale Normen (Paragrafenkette)

  • Art. 3 Nr. 3/4 KI-VO — Anbieter / Betreiber-Definition
  • Art. 5 KI-VO — verbotene Praktiken (absolut ab 02.02.2025)
  • Art. 6 i.V.m. Anhang III KI-VO — Hochrisiko-Klassifikation
  • Art. 26 KI-VO — Betreiberpflichten
  • Art. 99 KI-VO — Bussgelder bis 35 Mio. EUR / 7 % Jahresumsatz

Triage zu Beginn

  1. Welche Rolle hat das Unternehmen im KI-Lieferkette (Art. 3 KI-VO — Anbieter, Betreiber, Importeur)?
  2. Liegt ein Hochrisiko-System vor (Art. 6 i.V.m. Anhang III Nr. 1-8 KI-VO)?
  3. Sind verbotene Praktiken nach Art. 5 KI-VO ausgeschlossen?
  4. Welche konkreten Pflichten aus dem aktuellen Skill-Kontext sind einschlaegig?
  5. Ist die Maßnahme nach aktuellem Art. 113- und Digital-Omnibus-Zeitstrahl fristgerecht umgesetzt?

Output-Template — Prüfergebnis

Adressat: Prüfer / Rechtsberater — Tonfall: strukturiert-rechtlich

PRUEFERGEBNIS — HOCHRISIKO DATENQUALITAET UND DATA GOVERNANCE ART 10
[DATUM] — System: [SYSTEMNAME] — Mandant: [NAME MANDANT]
[AKTENZEICHEN]

Gepruefte Norm(en): [Art. 10 Rn. 6]

Ergebnis:
[ ] Anforderung erfuellt
[ ] Anforderung nicht erfuellt — Massnahmen erforderlich:
 1. [MASSNAHME — Verantwortlicher: NAME — Frist: DATUM]
[ ] Nicht einschlaegig — Begruendung: [BEGRUENDUNG]

Sanktionsrisiko: [NIEDRIG / MITTEL / HOCH — bis [BETRAG] nach Art. 99 KI-VO]
Naechster Skill: [FOLGE-SKILL]
Geprueft: [NAME], [DATUM]

Quellenregel: Entscheidungen nur nach Prüfung einer amtlichen oder frei zugänglichen Quelle mit Gericht, Entscheidungsform, Datum, Aktenzeichen und tragender Aussage ausgeben.

Keep looking

Skills are one crate of 328,083. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.