Die europäische digitale Regulierung hat eine neue Ära erreicht. Der Artikel von Jan Morgenstern beleuchtet, wie sich die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), die NIS-2-Richtlinie und die KI-Verordnung (AI Act) von fragmentierten Einzelpflichten zu einem kohärenten Ordnungsrahmen für Unternehmen entwickeln,. Dieses Integrierte Digital-Compliance-Management (DCM) ist der Königsweg, um Rechts- und Prüfungssicherheit zu gewinnen und die Gesamtkosten der Compliance messbar zu reduzieren,.
Was steckt hinter dem integrierten Ordnungsrahmen?
Die Konvergenz dieser drei Regime ist kein Zufall, sondern spiegelt einen modernen, risikobasierten Regulierungsansatz wider. Obwohl die Zielsetzungen im Detail variieren (Schutz von Grundrechten, Resilienz digitaler Dienste, vertrauenswürdige KI), stützen sich alle drei Normen auf gemeinsame Prinzipien:
- Risikoorientierung: Die Steuerung basiert auf Risikobewertungen,.
- „By Design“-Ansätze: Es werden Security und Privacy by Design and by Default verlangt,.
- Governance-Verantwortung: Die Verantwortung der Leitungsebene wird ausdrücklich adressiert,.
- Rechenschaft und Dokumentation: Erforderlich sind einheitliche Dokumentations- und Rechenschaftsmechanismen,.
- Krisenmanagement: Schlüssige Melde- und Krisenprozesse sind zwingend erforderlich.
Die Zusammenführung dieser Regime bedeutet für die Praxis, dass Kontrollen und Nachweise mehrfach genutzt werden können, was Doppelarbeit vermeidet und Prüfkosten senkt. Die Leitgedanken hierbei lauten: „One Risk, Many Duties“, „Controls First“ und „Evidence by Default“.
Was ist zu tun? (Ihre Roadmap zur Integration)
Unternehmen müssen jetzt handeln, da die zweite AI-Act-Welle bereits am 2. August 2025 Governance- und Transparenzpflichten für General-Purpose-AI (GPAI) in Kraft gesetzt hat und die nationale Umsetzung von NIS-2 mit dem Kabinettsbeschluss vom 30. Juli 2025 voranschreitet,,.
- Integrierte Governance etablieren (Rollenklärung): Richten Sie ein unternehmensweites Digital-Governance-Board ein, das den Datenschutzbeauftragten, die CISO/Informationssicherheitsleitung, Legal/Compliance sowie Produkt- und Datenverantwortliche inklusive eines „AI-Compliance-Leads“ umfasst. Dieses Board bündelt Berichte und stellt klare Nachweislinien zu Aufsichtsbehörden her.
- Risikomanagement vereinheitlichen: Nutzen Sie ein einheitliches Assessment-Framework, das die Datenschutz-Folgenabschätzung (DSGVO), das NIS-2-Risikomanagement und das AI-Act-Risikomanagement methodisch zusammenführt. Es sollte Risiken nach Eintrittswahrscheinlichkeit für Grundrechte (DSGVO), Betriebsrelevanz (NIS-2) und modellbezogenen Gefährdungen (AI Act) bewerten.
- Kontrollen mappen und dokumentieren: Erstellen Sie ein „Control-Overlay“ und ordnen Sie Maßnahmen (z. B. Multi-Faktor-Authentifizierung, Verschlüsselung) einem konsolidierten Verzeichnis zu, das ihre Relevanz für DSGVO, NIS-2 und AI Act transparent macht. Alle Artefakte sollten in einem zentralen Compliance-Repository mit einer normübergreifenden Taxonomie (z. B. Policy, Kontrolle, Evidenz, Meldedossier) abgelegt werden.
- Lieferkettenrisiken zentral managen: Implementieren Sie ein einheitliches Third-Party-Risk-Management (TPRM), das die Anforderungen aus DSGVO (Art. 28), NIS-2 (Supply-Chain-Sicherheit) und AI Act (Transparenz) integriert. Die Nutzung von Standards wie ISO/IEC 27001 (für NIS-2) und ISO/IEC 42001 (für KI-Governance) erleichtert die Mehrfachverwertung von Nachweisen.
- Krisen-Playbooks synchronisieren: Entwickeln Sie integrierte Incident-Playbooks mit einer zentralen Intake-Stelle, die eine dreidimensionale Triagierung (personenbezogener Datenbezug, Betriebsrelevanz, KI-Bezug) ermöglicht. Dies stellt sicher, dass die unterschiedlichen Meldefristen (z. B. 24/72 Stunden für NIS-2 und DSGVO) synchron eingehalten werden,.
Was sollte man bedenken?
- Zielkonflikt Datenminimierung vs. Monitoring: Die Spannung zwischen dem DSGVO-Grundsatz der Datenminimierung und dem notwendigen Sicherheits-Monitoring (NIS-2, AI Act) sollte durch datenschutzfreundliche Sicherheitsarchitekturen aufgelöst werden. Methoden wie Pseudonymisierung, differenzierte Log-Retention und Edge-Anonymisierung schaffen die notwendige Sichtbarkeit für Bedrohungen, ohne unnötig personenbezogene Daten zu akkumulieren.
- Technikakte für KI: Bedenken Sie, dass der AI Act – insbesondere bei Hochrisiko-Systemen – eine tiefgreifende technische Technikakte verlangt, die über die Management- und Prozessnachweise von DSGVO und NIS-2 hinausgeht.
- Policy-as-Code: Für Organisationen mit hohem Automatisierungsgrad bietet sich der Einsatz von „Policy-as-Code“ an. Hierbei werden Kontrollen direkt in Entwicklungspipelines abgebildet, was maschinenlesbare und prüffähige Spuren für das DCM schafft und die Audit-Kohärenz erhöht.
- Sanktionsrisiken und Haftung: Ein integriertes DCM dient als präventive Maßnahme, um die Wahrscheinlichkeit systemischer Mängel und damit die Ursachen hoher Bußgelder nach DSGVO, NIS-2 und AI Act erheblich zu reduzieren.
