EU-AI-Act-Compliance-Checkliste für die Mandatsträger-Pipeline vor 2.8.2026
Mit elf Wochen bis zur Art.-50-Disclosure-Pflicht braucht die Mandatsträger-Pipeline 2026 eine konkrete operative Checkliste. Was muss bis zum 2. August getan sein, was kann nach 2.8. nachgezogen werden, welche Schnittstellen müssen mit Justiziar besprochen werden? Diese Checkliste fasst die Vor-Vertiefungen zu einer Pre-Frist-Routine zusammen.
Mit elf Wochen bis zur Art.-50-Disclosure-Pflicht am 2. August 2026 braucht die Mandatsträger-Pipeline eine konkrete operative Checkliste. Was muss bis zum 2. August getan sein, was kann nach 2.8. nachgezogen werden, welche Schnittstellen müssen mit Justiziar besprochen werden? Diese Checkliste fasst die Vor-Vertiefungen T2-C19-01 bis T2-C19-04 zu einer Pre-Frist-Routine zusammen.
Was hier untersucht wird
Dieser Tiefe-2-Artikel schließt den T2-C19-Cluster mit einer operativen Checkliste. Die Vor-Vertiefungen haben die EU-AI-Act-Mechanik im Detail beschrieben. Hier wird die konkrete Pipeline-Vorbereitungs-Schritte für den Vollzug ab 2.8.2026 aufgelistet.
Phase eins: Bis Ende Mai 2026 (ab sofort)
Schritt eins: KI-Inventar erstellen. Liste aller KI-Tools, die in der Pipeline genutzt werden. Pro Tool: Provider, Funktion, GPAI-Klassifikation, Disclosure-Status. Aufwand: vier Stunden.
Schritt zwei: Pipeline-Stufen-Audit. Wo in der Sieben-Stufen-Pipeline (siehe T1-C09) werden KI-Tools genutzt? Stufe 1 (Whisper-Transkription), Stufe 2 (LLM-Scoring), Stufe 4 (Caption-LLM), ggf. Stufe 6 (KI-gestützte Distribution). Jede KI-berührende Stufe wird dokumentiert.
Schritt drei: Cut-Klassifikation. Pro produzierter Cut wird klassifiziert: enthält er KI-generierte Bild-, Audio-, Video- oder Text-Elemente? Wenn ja: welche?
Phase zwei: Juni bis Mitte Juli 2026
Schritt vier: Disclosure-Standard definieren. Wie sieht die sichtbare KI-Kennzeichnung aus? Empfehlung: Text-Overlay “KI-generiert” oder “AI-generated” in der unteren Cut-Hälfte, mindestens 24-Punkt-Schrift, kontrastreich. Aufwand: zwei Stunden plus Design-Mock-ups.
Schritt fünf: Editorial-Review-Workflow. Wenn LLM-bearbeitete Captions ohne Disclosure publiziert werden sollen: Workflow so, dass jeder LLM-Output einer menschlichen Review unterzogen ist (siehe T2-C09-05). Aufwand: Workflow-Anpassung 4 Stunden.
Schritt sechs: Pipeline-Vorlagen aktualisieren. Schnitt-Templates, Caption-Templates, Caption-LLM-Prompts: in alle Templates wird die Disclosure-Logik integriert. Aufwand: 6-8 Stunden.
Phase drei: Mitte Juli bis 2. August 2026
Schritt sieben: Test-Lauf. Mindestens fünf Cuts werden mit dem neuen Disclosure-Workflow produziert. Performance-Daten werden gegen frühere Vergleichs-Cuts beobachtet.
Schritt acht: Mitarbeiter-Schulung. Personalpauschale-Mitarbeiter und externe Pipeline-Akteure werden in der neuen Routine geschult. Aufwand: 2-4 Stunden Workshop.
Schritt neun: Justiziar-Pre-Audit. Vor 2.8.2026 ein abschließender Justiziar-Check der gesamten Pipeline. Aufwand: rund 4 Stunden Anwalts-Konsultation.
Phase vier: Nach 2.8.2026
Schritt zehn: Performance-Monitoring. In den ersten 4 Wochen nach 2.8.2026 wird die Pipeline auf Disclosure-Konformität überwacht. Performance-Daten werden gegen Vor-Frist-Daten verglichen — gibt es Reichweiten-Veränderungen?
Schritt elf: Provider-News-Tracking. Wie reagieren KI-Tool-Provider auf den Vollzug? Tool-Verfügbarkeit, neue Features, Compliance-Updates.
Schritt zwölf: Quartalsweises Pipeline-Audit. Alle drei Monate Compliance-Status-Check.
Die häufigsten Vor-Frist-Fehler
Drei Fehler-Muster, die bei der Umsetzung beobachtbar sind.
— Fehler eins: zu enges Verständnis von “KI-generiert”. Nicht nur Suno-Tracks und Midjourney-Bilder sind KI-Inhalte. Auch LLM-bearbeitete Captions, Whisper-transkribierte Texte (mit substantieller LLM-Korrektur) und KI-Voice-Cloning fallen unter Disclosure-Pflicht.
— Fehler zwei: Disclosure als nachträgliche Schicht. Wenn Disclosure erst am Cut-Ende eingefügt wird (statt im Schnitt-Template integriert): Pipeline-Geschwindigkeit leidet. Disclosure muss strukturell vorab integriert sein.
— Fehler drei: keine Mitarbeiter-Schulung. Personalpauschale-Mitarbeiter und externe Editoren müssen die neue Routine kennen. Pipeline-Fehler treten häufig durch Untrainiertheit auf, nicht durch Provider-Lücken.
Operative Konsequenzen
Drei priorisierte Pre-Frist-Schritte.
— Priorität A: KI-Inventar binnen 14 Tagen. Spätestens Ende Mai 2026.
— Priorität B: Disclosure-Workflow binnen Juni 2026. Inklusive Editorial-Review-Routine.
— Priorität C: Justiziar-Pre-Audit binnen Juli 2026. Vor Frist-Ablauf.
Empfehlungen mit Priorität
— Priorität A: KI-Inventar binnen 14 Tagen. — Priorität B: Disclosure-Workflow Juni 2026. — Priorität C: Justiziar-Pre-Audit Juli 2026.
Status-Hinweis
Stand 19.05.2026: Pre-Launch-Compliance-Review abgeschlossen. Bei konkretem Anwendungs- oder Streitfall ist die Konsultation eines spezialisierten Fachanwalts weiterhin empfohlen. Die hier formulierte Checkliste ist eine operative Heuristik; die konkrete Umsetzung sollte mit Fachanwalt für IT- und Verwaltungsrecht abgestimmt werden.
Wo das hingehört
Tiefe-1 EU AI Act 2026: T1-C19. Vor-Vertiefungen: T2-C19-01 bis T2-C19-04. Compliance-Audit Plenarrede: T2-A03-06. LLM-Caption-Generierung: T2-C09-04. Human-Review-Workflow: T2-C09-05.
Codex AI-Automation Sektion 13.
Was du als nächstes tust
Heute: KI-Inventar starten. Welche Tools nutzt die Pipeline? Auflistung in 30 Minuten möglich.
Diese Woche: Inventar mit Stufen-Audit ergänzen.
Nächste Woche: Disclosure-Standard mit Designer-Input definieren.