ISO/IEC 22989: KI-Begriffe, Lücken und die KI-Verordnung

ISO/IEC 22989 ist die internationale Norm, die das Vokabular der künstlichen Intelligenz festlegt. Erschienen im Juli 2022, dient sie der ISO/IEC 42001 als normative Verweisung für Begriffe und steht kostenlos zum Download bereit. Zwei Einschränkungen fehlen in fast jeder Zusammenfassung: Die Definitionen decken sich nicht Wort für Wort mit denen der KI-Verordnung, und die Ausgabe von 2022 stammt aus der Zeit vor der generativen KI. Wir haben den vollständigen Text gelesen und nachgezählt. Dieser Leitfaden zeigt, was in der Norm steht, wo sie vom Gesetz abweicht und wie sich daraus ein tragfähiges Glossar für die eigene KI-Governance bauen lässt, ohne Rechtsfragen mit dem falschen Wörterbuch zu beantworten.

Auf einen Blick

• Terminologie- und Konzeptnorm des ISO/IEC JTC 1/SC 42, erste Ausgabe Juli 2022, in Europa als EN ISO/IEC 22989:2023 übernommen.
• Nach unserer Zählung 117 nummerierte Begriffseinträge in sieben Gruppen, dazu Konzeptabschnitte zu Vertrauenswürdigkeit, Lebenszyklus und Stakeholder-Rollen.
• Nicht zertifizierbar: Die Norm enthält Definitionen, keine Anforderungen. Sie steht kostenlos in der ISO-Liste der öffentlich verfügbaren Normen.
• „Provider“, „Autonomie“ und „Risiko“ bedeuten dort nicht dasselbe wie in der KI-Verordnung.
• Kein einziger Begriff zur generativen KI im Text von 2022. Änderung 1 zur generativen KI befindet sich in der Genehmigungsphase, Änderung 2 im Stadium des Komitee-Entwurfs.

Was ist ISO/IEC 22989?

Der vollständige englische Titel lautet „Information technology, Artificial intelligence, Artificial intelligence concepts and terminology“, die deutsche Fassung trägt den Titel „Informationstechnik, Künstliche Intelligenz, Konzepte und Terminologie der Künstlichen Intelligenz“. Erarbeitet hat das Dokument das Gemeinsame Technische Komitee ISO/IEC JTC 1 (Informationstechnik), genauer dessen Unterkomitee SC 42 für künstliche Intelligenz. Die erste Ausgabe stammt vom Juli 2022. Der Anwendungsbereich ist knapp gefasst: Die Norm legt Terminologie fest und beschreibt Konzepte. Sie soll bei der Entwicklung weiterer Normen verwendet werden und die Verständigung zwischen unterschiedlichen Interessenträgern erleichtern. Sie gilt für Organisationen jeder Art, also für Unternehmen ebenso wie für Behörden und gemeinnützige Einrichtungen. Wer in einem Projekt schon einmal erlebt hat, dass Data Science, Rechtsabteilung und Einkauf unter „Modell“, „KI-System“ oder „Validierung“ drei verschiedene Dinge verstehen, kennt das Problem, das hier gelöst werden soll.

Ein Wörterbuch, keine Anforderung

Abschnitt 2 der ISO/IEC 22989 stellt fest, dass es keine normativen Verweisungen gibt. Der Text definiert und beschreibt, er enthält keine einzige Muss-Anforderung. Daraus folgt: Es gibt nichts, wogegen sich auditieren ließe, und es gibt kein Zertifikat. Schulungsanbieter verkaufen Personenzertifikate für absolvierte Kurse, das ist etwas anderes als die Zertifizierung einer Organisation. Ein Hersteller, der sein Produkt als „konform mit ISO/IEC 22989“ bewirbt, behauptet etwas, das kein Zertifizierungsprogramm überprüfen kann. Ehrlich wäre die Aussage, dass die eigene Dokumentation die Begriffe der Norm verwendet. Seit September 2023 ist ISO/IEC 22989 unentgeltlich in der ISO-Liste der Publicly Available Standards zu finden. Im Dezember 2025 wurde eine korrigierte Fassung des Textes von 2022 herausgegeben. Wer zitiert, sollte deshalb das Abrufdatum der verwendeten Datei vermerken.

Was ISO/IEC 22989 enthält

Abschnitt 3 bildet den Kern: 117 nummerierte Begriffseinträge, nach unserer Zählung verteilt auf sieben Gruppen. <table header-row=“true“> <tr> <td>Begriffsgruppe</td> <td>Einträge</td> <td>Beispiele</td> </tr> <tr> <td>Begriffe zur KI</td> <td>35</td> <td>AI agent, AI system, autonomy, heteronomy, general AI, narrow AI, model, inference</td> </tr> <tr> <td>Daten</td> <td>15</td> <td>dataset, ground truth, test data, validation data, production data, data annotation</td> </tr> <tr> <td>Maschinelles Lernen</td> <td>17</td> <td>machine learning, trained model, hyperparameter, retraining, reinforcement learning, human-machine teaming</td> </tr> <tr> <td>Neuronale Netze</td> <td>10</td> <td>neural network, deep learning, convolutional neural network, long short-term memory</td> </tr> <tr> <td>Vertrauenswürdigkeit</td> <td>18</td> <td>accountability, bias, controllability, explainability, predictability, reliability, resilience, risk, transparency, verification, validation</td> </tr> <tr> <td>Verarbeitung natürlicher Sprache</td> <td>18</td> <td>natural language understanding, machine translation, sentiment analysis, emotion recognition, speech recognition</td> </tr> <tr> <td>Computer Vision</td> <td>4</td> <td>computer vision, image recognition</td> </tr> </table> Auf Abschnitt 4 mit den Abkürzungen folgen die Konzeptabschnitte 5 bis 9: KI-Konzepte, Lebenszyklus des KI-Systems, funktionale Übersicht, KI-Ökosystem und Fachgebiete der KI. Dort wird erläutert, was die Definitionen nur benennen. Vertrauenswürdigkeit etwa ist sinngemäß die Fähigkeit, Erwartungen der Interessenträger auf überprüfbare Weise zu erfüllen. Bias beschreibt die Norm als systematisch unterschiedliche Behandlung bestimmter Objekte, Personen oder Gruppen im Vergleich zu anderen. Das ist eine neutrale, beschreibende Definition und kein Synonym für rechtswidrige Diskriminierung, was bei der Arbeit an Bias in KI-Systemen regelmäßig übersehen wird. Auch Erklärbarkeit und Rechenschaftspflicht haben hier ihren festen Platz. Abschnitt 6.2 nennt acht Phasen des Lebenszyklus und betont zugleich, dass kein bestimmtes Lebenszyklusmodell vorgeschrieben wird:

• Konzeption (inception)
• Entwurf und Entwicklung (design and development)
• Verifizierung und Validierung (verification and validation)
• Bereitstellung (deployment)
• Betrieb und Überwachung (operation and monitoring)
• Kontinuierliche Validierung (continuous validation)
• Neubewertung (re-evaluation)
• Außerbetriebnahme (retirement)

Der informative Anhang A ordnet diese Phasen dem Lebenszyklus zu, den die OECD für KI-Systeme beschreibt. Abschnitt 5.19 der ISO/IEC 22989 schließlich definiert die Rollen der Beteiligten. Der AI provider stellt Produkte oder Dienste bereit, die ein oder mehrere KI-Systeme nutzen, mit den Unterrollen AI platform provider und AI product or service provider. Der AI producer entwirft, entwickelt, testet und stellt bereit, Unterrolle ist der AI developer. Der AI customer nutzt ein KI-Produkt oder einen KI-Dienst direkt oder stellt ihn AI users zur Verfügung, der AI user ist seine Unterrolle. Hinzu kommen der AI partner (AI system integrator, data provider, AI auditor, AI evaluator), das AI subject (betroffene Person im Sinne des Datenschutzes und weitere Betroffene) sowie die zuständigen Stellen, also Politik und Regulierungsbehörden. Eine Anmerkung hält fest, dass eine Organisation mehrere Rollen zugleich innehaben kann.

ISO/IEC 22989 und KI-Verordnung: gleiche Wörter, andere Bedeutungen

Ein verbreiteter Irrtum lautet, die KI-Verordnung habe ihre Begriffe aus der internationalen Normung übernommen. Das stimmt nicht. Die Definition des KI-Systems in Artikel 3 Nummer 1 folgt der Fassung der OECD vom 8. November 2023, nicht der ISO. Für fünf zentrale Begriffe ergeben sich daraus Unterschiede mit praktischen Folgen. <table header-row=“true“> <tr> <td>Begriff</td> <td>In der Norm</td> <td>In der KI-Verordnung</td> <td>Folge</td> </tr> <tr> <td>KI-System</td> <td>Eintrag 3.1.4: „engineered system that generates outputs such as content, forecasts, recommendations or decisions for a given set of human-defined objectives“</td> <td>Artikel 3 Nummer 1: maschinengestütztes System, für einen in unterschiedlichem Grade autonomen Betrieb ausgelegt, nach Betriebsaufnahme möglicherweise anpassungsfähig, das aus den Eingaben für explizite oder implizite Ziele ableitet, wie Ausgaben erstellt werden, die physische oder virtuelle Umgebungen beeinflussen können</td> <td>„Maschinengestützt“ statt „engineered“, „explizite oder implizite“ statt vom Menschen festgelegter Ziele. Ableitung, Autonomie und Anpassungsfähigkeit stehen nur im Gesetz. Ob ein System erfasst ist, entscheidet allein der Gesetzestext.</td> </tr> <tr> <td>Provider und Anbieter</td> <td>AI provider: stellt Produkte oder Dienste bereit, die KI-Systeme nutzen</td> <td>Artikel 3 Nummer 3: entwickelt ein KI-System oder ein KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck oder lässt es entwickeln und bringt es unter eigenem Namen oder eigener Handelsmarke in Verkehr oder nimmt es in Betrieb, entgeltlich oder unentgeltlich</td> <td>Die Rolle nach der Norm sagt nichts über die Pflichten nach dem Gesetz aus.</td> </tr> <tr> <td>User und Betreiber</td> <td>AI user als Unterrolle des AI customer</td> <td>Artikel 3 Nummer 4: Betreiber verwendet ein KI-System in eigener Verantwortung, außer im Rahmen einer persönlichen, nicht beruflichen Tätigkeit. Dazu kommen Einführer, Händler, Bevollmächtigter und Akteur</td> <td>Die Wörter deployer, importer und distributor kommen in der Norm nicht vor. Eine Eins-zu-eins-Zuordnung existiert nicht.</td> </tr> <tr> <td>Autonomie</td> <td>Eintrag 3.1.5: Eigenschaft eines Systems, seinen vorgesehenen Einsatzbereich oder sein Ziel ohne Eingriff, Steuerung oder Aufsicht von außen ändern zu können</td> <td>Ein gewisser Grad an Unabhängigkeit der Handlungen von menschlichem Zutun (Leitlinien der Kommission)</td> <td>Die Schwelle des Gesetzes liegt weit niedriger. Ein nach der Norm nicht autonomes System kann ohne Weiteres ein KI-System im Rechtssinn sein.</td> </tr> <tr> <td>Risiko</td> <td>Eintrag 3.5.11: „effect of uncertainty on objectives“, die Definition der ISO 31000, mit positiven wie negativen Auswirkungen</td> <td>Artikel 3 Nummer 2: Kombination aus der Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Schadens und der Schwere dieses Schadens</td> <td>Das Gesetz kennt nur Schaden. Ein Risikoregister nach ISO-Logik beantwortet die Fragen der Verordnung nicht von selbst.</td> </tr> </table> Zur Autonomie lohnt ein zweiter Blick. Die Norm stellt ihr die Heteronomie (Eintrag 3.1.16) gegenüber, also den Betrieb unter der Beschränkung durch Eingriff, Steuerung oder Aufsicht von außen. Automatisierung ist ein dritter, eigenständiger Begriff: ein System funktioniert unter festgelegten Bedingungen ohne menschliches Eingreifen. In diesem Vokabular ist fast jedes heute produktiv eingesetzte KI-System heteronom und automatisiert, aber nicht autonom. Wer daraus schließt, die Verordnung greife nicht, liegt falsch, und wer die menschliche Aufsicht plant, sollte beide Lesarten auseinanderhalten. Die teuerste Verwechslung betrifft den Anbieter. Eine Organisation, die sich im Vokabular der Norm als AI customer oder AI user einordnet, kann nach Artikel 3 Nummer 3 dennoch Anbieter sein: Es genügt, ein System entwickeln zu lassen und es unter eigenem Namen in Betrieb zu nehmen. Ein Versicherer, der bei einem Dienstleister ein Scoring-System beauftragt und unter eigener Marke intern einsetzt, ist im ISO-Sinn Kunde und im Rechtssinn Anbieter. Bei Hochrisiko-KI-Systemen hängt daran der gesamte Pflichtenkatalog einschließlich der Konformitätsbewertung. Der Grund für die Abweichungen ist einfach: Die beiden Texte beantworten unterschiedliche Fragen. Die Norm beschreibt, das Gesetz verteilt Pflichten. Für die Abgrenzung des Anwendungsbereichs gewinnt deshalb immer die gesetzliche Definition. In Grenzfällen sind die Leitlinien der Kommission zur Definition des KI-Systems vom 6. Februar 2025 die Referenz. Sie sind rechtlich nicht bindend, werden aber von Behörden und Beratern herangezogen.

Was der Text von 2022 nicht definiert: generative KI und die Änderungen

Wir haben die Ausgabe von 2022 der ISO/IEC 22989 im Volltext durchsucht. Das Ergebnis: null Treffer für „generative“, „foundation model“, „large language model“, „prompt“, „hallucination“ und „fine-tuning“. Ebenso fehlen die Wörter der europäischen Produktregulierung: „deployer“, „importer“, „distributor“, „intended purpose“, „high-risk“ und „substantial modification“. Das ist kein Versäumnis des Komitees, sondern eine Frage des Datums. Der Text war fertig, bevor große Sprachmodelle den Alltag der Unternehmen erreichten. Zwei Begriffe sorgen besonders für Missverständnisse. General AI meint in der Norm die allgemeine künstliche Intelligenz im Sinne einer Artificial General Intelligence, nicht das „KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck“ der Verordnung. Und der AI agent ist definiert als automatisierte Einheit, die ihre Umgebung wahrnimmt, auf sie reagiert und Handlungen ausführt, um ihre Ziele zu erreichen. Diese Definition entstand, bevor es Agenten auf Basis großer Sprachmodelle gab. Sie passt formal, sagt aber nichts über Werkzeugaufrufe, Planung oder Delegation. Die Lücke wird geschlossen, allerdings in mehreren Schritten:

• Änderung 1 „Generative AI“: Der Änderungsentwurf wurde 2025 verteilt, die europäische Umfrage lief als EN ISO/IEC 22989:2023/prA1:2025. Im ISO-Katalog war sie bei unserer Prüfung am 8. Oktober 2026 als Schlussentwurf „in der Genehmigungsphase“ ausgewiesen.
• Änderung 2: Bei der ISO liegt ein Komitee-Entwurf vor. Das europäische Projekt wurde am 28. Oktober 2025 unter CEN/CLC/JTC 21 registriert.
• Teil 2: Ein Arbeitsvorhaben für einen eigenen Teil zum Gesundheitswesen ist angelegt.

Die praktische Folge: Bis Änderung 1 veröffentlicht ist, müssen Begriffe zur generativen KI aus anderen Quellen kommen. Maßgeblich sind Artikel 3 Nummer 63 der Verordnung für das KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck und das NIST-Dokument AI 600-1. Das eigene Glossar gehört mit einem Datum versehen, damit später nachvollziehbar bleibt, auf welchem Stand eine Einstufung getroffen wurde.

Wo ISO/IEC 22989 im Normengefüge steht

Die Bedeutung der ISO/IEC 22989 ergibt sich weniger aus ihr selbst als aus den Dokumenten, die auf ihr aufbauen. Die ISO/IEC 42001:2023, die zertifizierbare Norm für KI-Managementsysteme, führt die Ausgabe von 2022 als normative Verweisung und übernimmt deren Begriffe, ergänzt um eigene. Wer ein KI-Managementsystem nach ISO 42001 aufbaut, arbeitet also zwangsläufig mit diesem Vokabular. Auch die ISO/IEC 23894 mit ihren Leitlinien zum KI-Risikomanagement und die ISO/IEC 23053, das Rahmenwerk für KI-Systeme auf Basis maschinellen Lernens, greifen auf dieselben Begriffe zurück. Der Einfluss reicht über die ISO hinaus. Das NIST AI RMF 1.0 vom Januar 2023 kennzeichnet seine Beschreibung eines KI-Systems als angepasst aus der OECD-Empfehlung zu KI von 2019 und aus ISO/IEC 22989:2022. Wer das NIST AI RMF neben einem ISO-Managementsystem nutzt, findet deshalb eine weitgehend gemeinsame Begriffsbasis vor. In Europa haben CEN und CENELEC die Norm am 28. Juni 2023 als EN ISO/IEC 22989:2023 übernommen. Die Mitglieder beider Organisationen setzen Europäische Normen als identische nationale Normen um. Für Deutschland ist das DIN als Mitglied von CEN zuständig. Das deutsche Spiegelgremium für die KI-Grundlagennormen ist im Normenausschuss Informationstechnik und Anwendungen (NIA) des DIN angesiedelt, wie die DIN-Projektseite zur europäischen Änderung 2 ausweist. Als Marktüberwachungsbehörde für die KI-Verordnung ist die Bundesnetzagentur benannt. Die deutsche Sprachfassung der Norm ist hilfreich, weil der deutsche Gesetzestext von „Anbieter“ und „Betreiber“ spricht und die Zuordnung zu den englischen Rollenbezeichnungen sonst jedes Team für sich erfindet. Parallel erarbeitet das gemeinsame Komitee CEN-CENELEC JTC 21 die harmonisierten Normen, die die Kommission für die KI-Verordnung angefordert hat. Nach Artikel 40 begründen harmonisierte Normen, deren Fundstellen im Amtsblatt veröffentlicht sind, eine Konformitätsvermutung. Nach öffentlich zugänglichen Übersichten war bis Juli 2026 keine einzige harmonisierte Norm zur KI-Verordnung im Amtsblatt zitiert. Noch gibt es also keine Norm, die diese Vermutung auslöst. Eine reine Begriffsnorm könnte das ohnehin für keine Anforderung leisten. Wie sich Normen und Gesetz tatsächlich ergänzen, zeigt unser Beitrag zum Konformitäts-Baukasten aus ISO 42001 und KI-Verordnung. Die Fristen stehen nach dem Digitalen Omnibus zur KI, der Verordnung (EU) 2026/1744 (in Kraft seit 27. Juli 2026), wie folgt: Verbotene Praktiken und KI-Kompetenz gelten seit 2. Februar 2025, die Pflichten für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck seit 2. August 2025, die Transparenzpflichten des Artikels 50 seit 2. August 2026. Die Hochrisiko-Pflichten für Systeme nach Anhang III greifen ab 2. Dezember 2027, für in Produkte eingebettete Systeme nach Anhang I ab 2. August 2028.

ISO/IEC 22989 anwenden: die Glossar-Methode in fünf Schritten

Aus den Befunden ergibt sich ein Vorgehen, das wenig Aufwand kostet und viele spätere Diskussionen erspart.

1. Norm als Standardglossar festlegen. ISO/IEC 22989 wird zum Standardglossar des KI-Managementsystems erklärt, und die KI-Richtlinie sagt das ausdrücklich. Damit ist geklärt, welche Bedeutung gilt, wenn ein Dokument nichts anderes bestimmt.
2. Abweichungsregister führen. Jeder Begriff, den das anwendbare Recht anders definiert, erhält zwei Spalten (Norm und Gesetz) und eine Regel, welche Definition für welches Dokument maßgeblich ist. Die fünf Zeilen der Tabelle oben sind der Anfang: KI-System, Anbieter, Betreiber, Autonomie, Risiko.
3. Rollen je KI-System doppelt erfassen. Im KI-Register stehen pro System zwei Rollenangaben: die Rolle nach Abschnitt 5.19, nützlich für Verträge und die Abbildung der Lieferkette, und die Rolle nach der KI-Verordnung, die über die Pflichten entscheidet.
4. Lebenszyklus-Vokabular angleichen. Die internen Phasenbezeichnungen werden den acht Phasen der Norm zugeordnet. So legen alle Teams Nachweise unter denselben Phasennamen ab, und die Dokumentation des KI-Systems bleibt über Abteilungen hinweg lesbar.
5. Glossar datieren und überprüfen. Das Glossar trägt ein Datum und wird überprüft, sobald Änderung 1 erscheint, eine harmonisierte Norm zur Terminologie veröffentlicht wird oder eine Leitlinie der Kommission eine Definition verschiebt.

Eine KI-Governance-Plattform wie AI Sigil hält Glossar, Rollen und Nachweise an einem Ort, sodass die doppelte Erfassung nicht in getrennten Tabellen auseinanderläuft.

Häufige Fragen

Was ist ISO/IEC 22989 einfach erklärt? ISO/IEC 22989 ist das gemeinsame Wörterbuch der künstlichen Intelligenz. Sie definiert nach unserer Zählung 117 Begriffe, von Modell und Trainingsdaten bis Vertrauenswürdigkeit, und beschreibt Konzepte wie den Lebenszyklus eines KI-Systems und die Rollen der Beteiligten. Erarbeitet wurde sie vom ISO/IEC JTC 1/SC 42 und im Juli 2022 veröffentlicht. Sie stellt keine Anforderungen, sondern sorgt dafür, dass Entwicklung, Recht, Einkauf und Prüfung dieselben Wörter mit derselben Bedeutung verwenden. Andere Normen, allen voran die Norm für KI-Managementsysteme, bauen auf diesem Vokabular auf. Ist ISO/IEC 22989 kostenlos? Ja. Die Norm ist seit September 2023 in der ISO-Liste der öffentlich verfügbaren Normen (Publicly Available Standards) aufgeführt und kann dort unentgeltlich als englische Fassung heruntergeladen werden. Das ist bei ISO-Dokumenten die Ausnahme und hängt mit ihrer Funktion als Grundlagennorm zusammen. Nationale Ausgaben und Übersetzungen der europäischen Übernahme werden von den jeweiligen Normungsorganisationen vertrieben und folgen deren eigenen Bedingungen. Der Text bleibt urheberrechtlich geschützt: Herunterladen und Lesen ist frei, das Weiterverbreiten der Datei oder längerer Auszüge nicht. Kann sich ein Unternehmen nach ISO/IEC 22989 zertifizieren lassen? Nein. Die Norm enthält ausschließlich Definitionen und Beschreibungen und keine Anforderungen, gegen die ein Auditor prüfen könnte. Ein Zertifikat für Organisationen gibt es deshalb nicht. Angebote, die so klingen, sind in der Regel Schulungen mit einem Teilnahme- oder Personenzertifikat. Zertifizierbar ist dagegen die ISO/IEC 42001, die Anforderungen an ein KI-Managementsystem stellt und ihre Begriffe aus der Terminologienorm bezieht. Sinnvoll ist die Aussage, dass die eigene Dokumentation deren Vokabular verwendet, nicht die Behauptung einer Konformität. Wie definiert die Norm ein KI-System? Eintrag 3.1.4 beschreibt ein KI-System sinngemäß als technisch konstruiertes System, das für eine gegebene Menge vom Menschen festgelegter Ziele Ausgaben wie Inhalte, Prognosen, Empfehlungen oder Entscheidungen erzeugt. Die Definition ist bewusst breit und technikneutral. Sie verlangt weder maschinelles Lernen noch Autonomie oder Anpassungsfähigkeit. Genau darin unterscheidet sie sich von Artikel 3 Nummer 1 der KI-Verordnung, der die Ableitung aus Eingaben, einen gewissen Grad an Autonomie und explizite oder implizite Ziele nennt. Für die Frage, ob ein System unter das Gesetz fällt, zählt allein der Gesetzestext. Wie hängt ISO/IEC 22989 mit ISO/IEC 42001 zusammen? Die ISO/IEC 42001:2023 führt die Terminologienorm als normative Verweisung. Ihre Begriffe und Definitionen sind diejenigen der Terminologienorm, ergänzt um einige eigene. Wer ein KI-Managementsystem aufbaut oder zertifizieren lässt, verwendet das Vokabular also automatisch, auch ohne es bewusst eingeführt zu haben. Auditoren erwarten, dass Richtlinien, Risikobewertungen und Systembeschreibungen die Begriffe konsistent gebrauchen. Die Terminologienorm liefert die Wörter, die Managementsystemnorm die Anforderungen. Beide zusammen ersetzen nicht die Prüfung, welche Pflichten die KI-Verordnung für das einzelne System auslöst. Deckt ISO/IEC 22989 generative KI ab? Die Ausgabe von 2022 nicht. Unsere Volltextsuche ergab keinen Treffer für „generative“, „foundation model“, „large language model“, „prompt“, „hallucination“ oder „fine-tuning“. Änderung 1 mit dem Titel „Generative AI“ soll das beheben und war am 8. Oktober 2026 im ISO-Katalog als Schlussentwurf in der Genehmigungsphase geführt. Eine zweite Änderung liegt als Komitee-Entwurf vor. Bis zur Veröffentlichung sollten Begriffe zur generativen KI aus Artikel 3 Nummer 63 der KI-Verordnung und aus NIST AI 600-1 stammen, und das eigene Glossar sollte ein Datum tragen.

Fazit

Ein gemeinsames Vokabular ist die günstigste Kontrolle in der KI-Governance und zugleich die, die am häufigsten ausgelassen wird. ISO/IEC 22989 liefert es kostenlos: 117 Begriffe, acht Lebenszyklusphasen, ein Rollenmodell für die Lieferkette. Die Grenzen sind bekannt und lassen sich benennen. Der Text stammt von 2022, er kennt keine generative KI, und seine Definitionen sind nicht die des Gesetzes. Wer „Provider“ sagt und „Anbieter“ meint, beantwortet eine Rechtsfrage mit dem falschen Wörterbuch. Daraus folgt kein Grund, auf die Norm zu verzichten, sondern eine Arbeitsanweisung in drei Verben: übernehmen, Abweichungen festhalten, datieren. Ein Glossar mit zwei Spalten, eine für die Norm und eine für das Gesetz, kostet wenige Stunden und verhindert, dass Einstufungen an einem Missverständnis über ein einzelnes Wort scheitern.