LLM Fine-Tuning: Wann kippt der Status zu Provider?
Wir trainieren ein Foundation-Modell auf unseren eigenen Daten weiter
Wir trainieren ein Foundation-Modell auf unseren eigenen Daten weiter: Diese Anwendung fällt voraussichtlich unter die Kategorie mit begrenztem Risiko. Im Vordergrund stehen Transparenzpflichten nach Art. 50 EU AI Act. Betroffen sind insbesondere Beschäftigte und Kundinnen und Kunden.
Zuletzt geprüft: 5. Juni 2026 · 3 Min. Lesezeit · Herausgeber: Innopulse Consulting GmbH, Zug
Warum diese Einstufung?
- ▸Das System unterstützt Entscheidungen, ohne sie automatisiert mit erheblicher Wirkung zu treffen.
- ▸Das System baut auf einem GPAI-Modell auf; Kapitel-V-Pflichten der Modell-Anbieter wirken mittelbar.
- ▸Es werden synthetische Inhalte erzeugt — Kennzeichnungspflicht nach Art. 50(2).
Rechtliche Grundlage
Artikel
Erwägungsgründe
Welche Pflichten gelten?
- Transparenzhinweis, dass Nutzer mit einem KI-System interagieren (Art. 50(1))
- Kennzeichnung synthetischer Inhalte, sofern erzeugt (Art. 50(2))
- KI-Kompetenz der mit dem System befassten Personen (Art. 4)
Zusätzliche Rechtsrahmen in der DACH-Region
Der EU AI Act steht nicht allein. Je nach Einsatz greifen in der Schweiz, Deutschland und Österreich weitere Vorgaben — hier die für diesen Fall relevanten:
Bei automatisierten Entscheidungen über natürliche Personen greift insbesondere Art. 22 DSGVO (Recht auf menschliches Eingreifen).
Das revidierte Schweizer Datenschutzgesetz verlangt bei automatisierten Einzelentscheidungen Information und die Möglichkeit, den eigenen Standpunkt darzulegen (Art. 21 revDSG).
Praxis-Beispiele
Hochrisiko
Fine-Tuned Modell wird in HR-Recruiting eingebettet → Annex III.4 Hochrisiko + Provider-Pflichten.
Grenzfall
Mittelgrosses Fine-Tuning auf 50k Domain-Texten — review nötig ob "substantial".
Unkritisch
LLM Fine-Tuning wird rein intern für Produktivität genutzt (keine Drittpersonen, keine publizierten KI-Inhalte) — minimal, nur Art. 4 KI-Kompetenz.
Pflicht-Trigger für diesen Fall
- Wirkt direkt auf natürliche Personen
- Entscheidungsunterstützung (Mensch im Loop)
- Nutzt General-Purpose AI (GPAI)
- Generiert synthetische Inhalte
Zusätzliche regulatorische Overlays
Neben dem AI Act greifen für diesen Fall sektorale Vorschriften, die zusätzliche Pflichten auslösen können.
Was muss konkret geklärt werden?
Ob Dein konkreter Use-Case unter Begrenztes Risiko fällt, hängt von folgenden Detailfragen ab:
- Substanzielle Modifikation (>10% Parameter, neue Capabilities) → Provider-Shift Art. 25(1)(c)?
- Wird das Modell unter eigenem Branding vermarktet → Art. 25(1)(a) Provider-Shift?
- Wurde das Modell fine-tuned?
- Welche Art Modifikation nimmst Du am System vor?
- Wie nutzt Ihr das GPAI-Modell?
Häufige Fragen
Ist „LLM Fine-Tuning" ein Hochrisiko-KI-System nach dem EU AI Act?
Voraussichtlich nein. Die Anwendung ist als begrenztes Risiko einzustufen. Es können jedoch Transparenz- und KI-Kompetenz-Pflichten gelten.
Substanzielle Modifikation (>10% Parameter, neue Capabilities) → Provider-Shift Art. 25(1)(c)?
Diese Abgrenzung entscheidet häufig über die Risikoklasse. Die genaue Ausgestaltung im Einzelfall ist entscheidend; ein Assessment ordnet die Faktoren strukturiert ein.
Wird das Modell unter eigenem Branding vermarktet → Art. 25(1)(a) Provider-Shift?
Diese Abgrenzung entscheidet häufig über die Risikoklasse. Die genaue Ausgestaltung im Einzelfall ist entscheidend; ein Assessment ordnet die Faktoren strukturiert ein.
Gilt das auch für Unternehmen in der Schweiz?
Der EU AI Act wirkt extraterritorial (Art. 2): Erreichen die KI-Outputs Personen in der EU, gilt er auch für Schweizer Anbieter und Betreiber. Zusätzlich greifen in der Schweiz das revDSG und — im Finanzbereich — die Erwartungen der FINMA. Genau diese DACH-Doppelperspektive prüfen wir mit.
Was sind die nächsten konkreten Schritte?
Transparenz- und KI-Kompetenz-Pflichten umsetzen und die Einstufung dokumentieren, damit sie bei Audits oder Änderungen belastbar ist.
Verwandte Anwendungsfälle
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