The Taxonomy

A shared vocabulary for describing technology.

Each category is a question people ask about a technology, and its elements are the answers. Choose a category, then an element, to see its icon and what it means. New to the terms? Read the concepts.

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Zweck

Welchen Zweck hat dieses System?

Warum es dieses System gibt – das Ziel, das es erreichen soll.

BarrierefreiheitStellt sicher, dass alle gleichberechtigten Zugang zu einem Ort oder einer Dienstleistung haben.

Kunst und KulturErmöglicht künstlerischen und/oder kulturellen Ausdruck.

Grenze und EinwanderungUnterstützt Entscheidungen oder Verfahren zu Einwanderung, Asyl oder Grenzübertritt – zum Beispiel Gesichtserkennung bei der Grenzkontrolle, Entscheidungen über Visa, Risikobewertung in Asylverfahren.

HandelErmöglicht den Kauf und Verkauf von Waren und Dienstleistungen.

Moderation von InhaltenFiltert, sortiert oder entfernt von Nutzenden erstellte Inhalte nach festgelegten Regeln – zum Beispiel Kommentarmoderation an einem öffentlichen Terminal, Bildfilterung oder Erkennung von Hassrede.

GastronomieDient der Versorgung mit Speisen oder Mahlzeiten.

ÖkologieUnterstützt die Messung oder Überwachung der natürlichen Umwelt.

Bildung und LernenUnterstützt Lehren, Lernen, Leistungsbewertung oder Bildungsberatung – zum Beispiel Lernassistenten, automatische Benotung oder Empfehlungssysteme in Bibliotheken und Museen.

Anspruch auf staatliche LeistungenBestimmt den Anspruch auf staatliche Leistungen und grundlegende öffentliche Dienstleistungen oder deren Verteilung – zum Beispiel Vergabe von Sozialleistungen, Wohnungshilfe, Risikobewertung in der Kinder- und Jugendhilfe.

Beschäftigung und ArbeitUnterstützt Personalauswahl, Einsatzplanung, Leistungsbeurteilung oder betriebliche Abläufe – zum Beispiel Vorauswahl von Bewerbungen, Schichtzuteilung, Überwachung der Produktivität.

EnergieeffizienzSenkt den Energieverbrauch und/oder hilft, Energie zu sparen.

Durchsetzung von RegelnDient der Durchsetzung von Regeln oder Vorschriften.

ZugangUnterstützt die Authentifizierung oder Überprüfung für den Zugang zu einem Ort oder einer Dienstleistung.

FinanzdienstleistungenUnterstützt Kreditvergabe, Versicherung, Betrugserkennung oder andere finanzielle Entscheidungen über Personen – zum Beispiel Bonitätsbewertung, Risikoprüfung bei Versicherungen, Markierung verdächtiger Transaktionen.

Feuerwehr und RettungsdienstUnterstützt Dienste, die in Notfällen für öffentliche Sicherheit und Gesundheit sorgen.

Umwelt und GesundheitMisst oder überwacht Faktoren der physischen Umwelt, die sich auf die menschliche Gesundheit auswirken – Luftqualität, Wasserqualität, Strahlung, Lärm oder Belastungen am Arbeitsplatz. Im Unterschied zu „Gesundheitsversorgung“, die die medizinische Behandlung einzelner Personen unterstützt.

GesundheitsversorgungUnterstützt die medizinische Behandlung einzelner Personen – zum Beispiel Diagnosehilfen, Behandlungsempfehlungen, medizinische Triage oder Gesundheits-Chatbots. Im Unterschied zu „Umwelt und Gesundheit“, das die physische Umwelt überwacht.

InformationUnterstützt allgemeine Auskünfte – Empfang, häufige Fragen, Beschilderung oder Hinweise zu einer Dienstleistung. Im Unterschied zu „Orientierung und Service“, das die räumliche Orientierung und Wegeführung an einem Ort abdeckt.

LogistikUnterstützt den Transport von Gütern oder Materialien.

Marketing und PersonalisierungRichtet Werbung gezielt aus, personalisiert Empfehlungen oder erstellt Zielgruppenprofile für das Marketing – zum Beispiel Treueangebote im Geschäft, personalisierte Anzeigen auf Bildschirmen, verhaltensbasierte Werbung.

MobilitätUnterstützt die Fortbewegung von Menschen und den Transport von Materialien.

Planung und EntscheidungsfindungUnterstützt Prognosen und die Analyse der Folgen politischer Maßnahmen auf Ebene der Bevölkerung oder des Gesamtsystems – zum Beispiel Stadtplanung, Infrastrukturplanung oder die Messung der Wirkung einer politischen Entscheidung. Im Unterschied zu „Risikobewertung und Triage“, das Einzelpersonen bewertet.

Forschung und EntwicklungUnterstützt ein im Einsatz befindliches Forschungsinstrument – ein System, das im Rahmen eines Forschungsprogramms einen Ort, eine Bevölkerungsgruppe oder eine Umgebung untersucht. Im Unterschied zu einem System im Regelbetrieb, das eine Dienstleistung für die Öffentlichkeit erbringt.

Risikobewertung und TriageBewertet oder priorisiert Einzelpersonen oder Fälle für eine genauere Prüfung oder weitere Maßnahmen – zum Beispiel Rückfallprognosen, Triage im Krankenhaus, Risikohinweise im Kinderschutz. Im Unterschied zu „Planung und Entscheidungsfindung“, das Prognosen auf Ebene der Bevölkerung oder des Gesamtsystems erstellt.

Schutz und SicherheitUnterstützt die vorbeugende Verringerung von Risiken in physischen Umgebungen – zum Beispiel Brandschutz, Einbruchschutz oder sichere Wege in Flughäfen oder auf Straßen. Im Unterschied zu „Durchsetzung von Regeln“ (Anwendung von Regeln) und zu „Feuerwehr und Rettungsdienst“ (Reaktion auf Vorfälle).

Übersetzung und SprachzugangÜbersetzt Sprache, Text oder Schilder, um einen Ort oder eine Dienstleistung über Sprachgrenzen hinweg zugänglich zu machen – zum Beispiel Dolmetschen in Echtzeit an einem Serviceschalter, mehrsprachige Beschilderung.

AbfallwirtschaftUnterstützt den Umgang mit Abfällen und ihre Entsorgung, einschließlich Wertstoffen, Kompost und Gefahrstoffen.

WassereffizienzSenkt den Wasserverbrauch und/oder hilft, Wasser zu sparen.

Orientierung und ServiceErleichtert die Orientierung an einem Ort und das Auffinden seiner Einrichtungen und Dienstleistungen.

Verantwortliche

Wer ist für dieses System verantwortlich?

Die Organisation, die für den Einsatz und Betrieb dieses Systems verantwortlich ist.

Context: Rolle

Wie diese Organisation am Einsatz des Systems beteiligt ist.

AnbieterDie Organisation, die das System entwickelt, liefert oder lizenziert.

BetreiberDie Organisation, die das System an diesem Ort einsetzt und betreibt.

InstitutionDie Stelle, die für dieses System verantwortlich und rechenschaftspflichtig ist

OrganisationDie Stelle, die für dieses System verantwortlich und rechenschaftspflichtig ist

Betroffene Personen

Auf wen wird dieses System angewendet?

Die Personen, auf die dieses System angewendet wird oder auf deren Leben sich seine Entscheidungen auswirken – auch jene, die sich nie dafür entschieden haben, mit ihm zu tun zu haben.

Context: Art der Betroffenheit

Wie dieses System diese Person oder Gruppe betrifft.

Von Entscheidung betroffenDas System erzeugt ein Ergebnis über diese Person, das sie unmittelbar betrifft – einen Punktwert, einen Treffer, eine Entscheidung über einen Anspruch.

Beiläufig erfasstDie Person gerät in die Daten des Systems, obwohl es keine Entscheidung über sie trifft – ein Gesicht im Hintergrund einer Kamera, die auf etwas anderes gerichtet ist.

Gemeinschaft als GanzesEin Ort oder eine Gruppe, die als Ganzes betroffen ist, über die einzelnen vom System verarbeiteten Personen hinaus – ein überwachtes Wohnviertel, eine in eine Rangfolge gebrachte Belegschaft.

MenschenDie Personen, auf die dieses System angewendet wird oder auf deren Leben sich seine Entscheidungen auswirken.

Was es tut

Was tut dieses System?

Was dieses System tut, in Alltagsverben ausgedrückt – es nimmt wahr, sagt voraus, entscheidet, erstellt, bewegt. Wer die Verben benennt, kann leichter einschätzen, worauf das System einwirkt und was schiefgehen könnte.

Context: Menschliche Beteiligung

Wer den Vorgang abschließt – ein schnelles Signal auf Systemebene dafür, wie viel ohne einen Menschen abläuft, angezeigt an dem Verb, das es einfärbt. Eine allgemeine Einordnung des Einsatzes, keine technische Prüfung.

Ein Mensch entscheidetDieses System schlägt vor oder informiert; ein Mensch trifft die Entscheidung, bevor etwas wirksam wird. Beispiel: Ein Triage-Werkzeug bringt Fälle in eine Rangfolge, und das medizinische Fachpersonal wählt aus, welche es zuerst behandelt.

Ein Mensch beaufsichtigt oder führt ausDieses System ermittelt das Ergebnis selbstständig; Menschen beaufsichtigen es, können eingreifen oder setzen das Ergebnis selbst um. Beispiel: Ein Optimierungsprogramm plant die Sammeltouren des Tages, und das Fahrpersonal fährt sie ab.

Läuft selbstständigDieses System entscheidet und wird wirksam, ohne dass ein Mensch jedes Ergebnis prüft. Beispiel: eine Straßenmaut, die Preise automatisch anpasst und abbucht, wenn sich der Verkehr ändert.

HandeltHandelt – zerlegt ein Ziel in Schritte und führt sie in Software aus: ruft Werkzeuge auf, bucht, reicht ein, eskaliert, führt mehrstufige Abläufe im Auftrag einer Person aus. Das Ergebnis ist eine ausgeführte Handlung, kein zurückgegebener Inhalt. Beispiele: einen Termin buchen, eine Steuererklärung einreichen, ein Ticket eskalieren. Bewegt die Handlung etwas Physisches, ist das „Bewegt“.

AntwortetAntwortet – beantwortet Fragen von Menschen im Gespräch: ein Chatbot, ein Sprachassistent, eine automatisierte Telefon-Hotline. Es führt einen Dialog, der sich in diesem Moment an Sie richtet. Beispiele: ein Nahverkehrs-Chatbot, der eine Verspätung erklärt, eine Service-Hotline, die Ihr Anliegen weiterleitet. Im Unterschied zu „Erstellt“, das Inhalte erzeugt, die danach für sich stehen.

ErstelltErstellt – erzeugt neue Texte, Bilder, Audio, Videos oder Code, die es nicht gab, bevor dieses System lief. Das Ergebnis ist ein vom System verfasster Inhalt, keine Kategorie und kein Punktwert zu vorhandenen Daten. Beispiele: einen Absatz aus einer Anweisung entwerfen, ein Bild aus einer Beschreibung generieren, Audio komponieren, Code vervollständigen. Im Unterschied zu „Antwortet“, das Ihnen im Gespräch antwortet.

EntscheidetEntscheidet – legt ein Ergebnis fest, das wirksam wird: genehmigen oder ablehnen, Preise festsetzen, zuteilen, zur Bearbeitung markieren. Beispiele: eine dynamische Straßenmaut, die sich nach dem Verkehr richtet, ein bewilligter oder abgelehnter Antrag, die Zuweisung eines Einsatzes. Trifft ein Mensch auf Grundlage der Vorschläge die endgültige Entscheidung, ist das stattdessen „Empfiehlt“.

IdentifiziertIdentifiziert – erkennt, wer oder was etwas ist, indem ein Gesicht, eine Stimme, ein Fingerabdruck, ein Kennzeichen oder ein Konto mit bekannten Einträgen abgeglichen wird. So wird aus „jemand ist hier“ ein „diese Person ist hier“. Beispiele: ein Gesichtsabgleich am Flugsteig, eine Kennzeichenabfrage an einer Mautbrücke. Im Unterschied zu „Nimmt wahr“, das erkennt, ohne zu benennen.

BewegtBewegt – wirkt auf die physische Welt ein. Das System steuert Motoren, Ventile, Signale oder andere Aktoren und verändert etwas in Ihrer Umgebung. Beispiele: einen Roboter lenken, eine Ampelphase umschalten, ein Tor öffnen, die Lüftung eines Gebäudes anpassen, eine Parkschranke öffnen.

Sagt vorausSagt voraus – schätzt ein, was wahrscheinlich ist: eine Prognose, ein Risikowert, eine Wahrscheinlichkeit. Es sagt, was geschehen könnte; was daraufhin zu tun ist, entscheidet weiterhin jemand oder etwas anderes. Beispiele: eine Prognose der Warteschlangenlänge, ein Kreditrisikowert, eine Vorhersage des Gedränges in der nächsten Stunde. Im Unterschied zu „Entscheidet“, das ein Ergebnis wirksam werden lässt.

EmpfiehltEmpfiehlt – schlägt einer Person Optionen zur Auswahl vor: eine Rangfolge, eine engere Auswahl, eine vorgeschlagene Route oder Behandlung. Nichts wird wirksam, bevor jemand den Vorschlag annimmt. Beispiele: eine Triage-Rangfolge für medizinisches Fachpersonal, eine Ausweichroute, die einer Person am Steuer angeboten wird, zuerst angezeigte Produkte. Im Unterschied zu „Entscheidet“, bei dem das Ergebnis von selbst wirksam wird.

Nimmt wahrNimmt wahr – macht aus Rohsignalen von Kameras, Mikrofonen oder Sensoren etwas, das der Rest des Systems nutzen kann: erkannte Objekte, Transkripte, Messwerte. Dazu gehört auch die fortlaufende Überwachung, die auf Ereignisse achtet. Beispiele: ein Fahrzeug in einem Kamerabild erkennen, einen gesprochenen Satz transkribieren, bemerken, dass ein Bahnsteig überfüllt ist. Im Unterschied zu „Identifiziert“, das benennt, wen oder was es wahrnimmt.

VerstehtVersteht – entnimmt Texten oder gesprochener Sprache die Bedeutung, findet verwandte Gedanken und verknüpft das Gelesene mit gespeichertem Kontext. Es liefert Treffer, Absichten, Zusammenfassungen oder Verweise auf relevantes vorhandenes Wissen, keine neuen Inhalte. Beispiele: einer Frage den passenden Hilfeartikel zuordnen, die Regelung heraussuchen, die auf einen Fall zutrifft, das Thema eines Satzes erkennen.

Risiken und Gegenmaßnahmen

Welche Risiken gibt es und wie werden sie gemindert?

Die Risiken, die von diesem System ausgehen könnten, und wie ihnen begegnet wird.

Verlust der SelbstbestimmungDas Risiko, dass dieses System die Fähigkeit einer Person einschränkt, eigene Entscheidungen zu treffen, über die eigene Identität zu bestimmen oder frei zu wählen. Dazu gehören Risiken durch eingeschränkten Zugang zu Alternativen, irreführende Gestaltung, die Entscheidungen in eine bestimmte Richtung lenkt, und das Fehlen einer echten Einwilligung. Mögliche Gegenmaßnahmen sind Widerspruchsmöglichkeiten, transparente Empfehlungen, Voreinstellungen, die die Entscheidungsfreiheit schützen, und menschliche Überprüfung folgenreicher Entscheidungen.

Eingriffe in GrundrechteDas Risiko, dass dieses System grundlegende Menschenrechte und Freiheitsrechte beeinträchtigt – Meinungs-, Versammlungs- und Bewegungsfreiheit, faires Verfahren oder Freiheit von willkürlicher Überwachung. Dazu gehören Risiken durch massenhafte Gesichtserkennung, vorausschauende Polizeiarbeit, Zensur rechtmäßiger Äußerungen und Einschüchterungseffekte bei Protesten. Mögliche Gegenmaßnahmen sind strenge Zweckbindung, richterliche oder unabhängige Aufsicht, eng begrenzte Speicherdauer und menschenrechtliche Folgenabschätzungen vor dem Einsatz.

UmweltschädenDas Risiko, dass dieses System die Umwelt schädigt – durch Energieverbrauch, Wasserverbrauch, Elektroschrott, CO₂-Emissionen oder den Rohstoffabbau für Hardware. Dazu gehören Risiken durch den Rechenaufwand beim Training, den Dauerbetrieb der Modelle, den Kühlbedarf von Rechenzentren und den schnellen Austausch von Hardware. Mögliche Gegenmaßnahmen sind Ziele für Energie- und Wassereffizienz, transparente Berichte über den Rechenaufwand, eine Planung des Hardware-Lebenszyklus und die Beschaffung erneuerbarer Energie für den Betrieb von Rechenzentren.

Finanzielle und geschäftliche SchädenDas Risiko, dass dieses System Einzelpersonen finanzielle Verluste oder Organisationen Schaden zufügt – durch fehlerhafte Preise, verweigerte Dienstleistungen, Betrug oder Marktmanipulation. Dazu gehören Risiken durch automatisierte Kreditentscheidungen, Ungerechtigkeiten bei dynamischen Preisen, KI-gestützte Betrugsmaschen und Störungen von Lieferketten durch Missbrauch. Mögliche Gegenmaßnahmen sind Schutzvorkehrungen für die Bezahlbarkeit, Fairness-Prüfungen von Preismodellen, mehrstufige Betrugserkennung und klare Beschwerde- und Abhilfeverfahren.

Personen- und SachschädenDas Risiko, dass die Ergebnisse dieses Systems zu Verletzungen von Personen oder zu Sachschäden führen. Dazu gehören Risiken durch autonome Fahrzeuge, Roboterbewegungen, fehlerhafte Navigationshinweise oder Fehler in kritischer Infrastruktur, die Menschen oder Sachwerte gefährden. Mögliche Gegenmaßnahmen sind strenge Sicherheitstests, ausfallsichere Voreinstellungen, Geofencing für gefährliches Verhalten und menschliche Aufsicht über physische Handlungen mit hohem Risiko.

Politische und wirtschaftliche SchädenDas Risiko, dass dieses System den politischen Diskurs manipuliert, in Wahlen eingreift, Marktmacht konzentriert oder öffentliche Institutionen beschädigt. Dazu gehören Risiken durch synthetische Medien, die auf Wahlberechtigte zielen, undurchsichtige gezielte Werbung, Wettbewerbsverzerrung durch monopolartigen Zugang zu Daten und Rechenleistung sowie schwindendes Vertrauen in Institutionen. Mögliche Gegenmaßnahmen sind die Kennzeichnung synthetischer Inhalte, kartellrechtliche Beobachtung der KI-Märkte, Prüfzugang für Aufsichtsbehörden und Transparenzpflichten für politische Werbung.

Verlust der PrivatsphäreDas Risiko, dass dieses System mehr über Menschen erfasst, ableitet oder offenlegt, als sie erwarten oder als sie zugestimmt haben. Dazu gehören Risiken durch das Nachverfolgen der Bewegungen von Menschen über längere Zeit, die Re-Identifizierung von Daten, die anonym bleiben sollten, das Verknüpfen von Datensätzen aus mehreren Systemen zu Profilen und die Weiterverwendung von Daten für andere als den angegebenen Zweck. Mögliche Gegenmaßnahmen sind die Beschränkung auf die nötigen Daten, die Verarbeitung auf dem Gerät, Anonymisierung schon bei der Erfassung, kurze Speicherfristen und Datenschutz-Folgenabschätzungen vor dem Einsatz.

Psychische SchädenDas Risiko, dass dieses System direkt oder indirekt das seelische Wohlbefinden oder die psychische Gesundheit beeinträchtigt. Dazu gehören Risiken durch süchtig machende Rückkopplungsschleifen, Belastung durch Überwachung, Belästigung durch generierte Inhalte und Ängste durch automatisierte Ablehnungen. Mögliche Gegenmaßnahmen sind Inhaltswarnungen, Schutzvorkehrungen für das Wohlbefinden, altersgerechte Gestaltung, leicht erreichbare Hilfsangebote und Begrenzungen für Verhalten, das auf möglichst intensive Nutzung abzielt.

RufschädigungDas Risiko, dass dieses System den Ruf von Einzelpersonen, Gruppen oder Organisationen schädigt – durch falsche Identifizierung, falsche Einordnung oder stigmatisierende Zuschreibungen. Dazu gehören Risiken durch ungenaue Gesichtserkennung, verleumderische generierte Inhalte und unfaire öffentliche Bewertungen, die Menschen von einem Zusammenhang in den nächsten verfolgen. Mögliche Gegenmaßnahmen sind Mindestwerte für die Genauigkeit, bevor Zuschreibungen öffentlich sichtbar werden, menschliche Überprüfung folgenreicher Identifizierungen, Verfahren zur Entfernung und klare Rechte auf Berichtigung.

Sicherheitsverletzungen und DatenpannenDas Risiko, dass Unbefugte auf dieses System oder die darin gespeicherten Daten zugreifen, sie stehlen, verändern oder die Kontrolle darüber übernehmen. Dazu gehören Risiken durch gehackte Kameras oder Sensoren, Datenlecks aus Datenbanken, abgefangene Übertragungen, Missbrauch durch Personen mit internem Zugang und Manipulationen, durch die ein System falsche Angaben macht oder falsch handelt. Mögliche Gegenmaßnahmen sind Verschlüsselung bei Speicherung und Übertragung, strenge Zugriffskontrollen, regelmäßige Sicherheitstests, zeitnahe Software-Updates und die Benachrichtigung betroffener Personen bei einer Datenpanne.

Gesellschaftliche und kulturelle SchädenDas Risiko, dass dieses System Gemeinschaften oder der Kultur schadet – durch schwindendes Vertrauen, den Verlust sprachlicher und kultureller Vielfalt oder eine ungesunde Abhängigkeit von undurchsichtigen Systemen. Dazu gehören Risiken durch massenhafte Falschinformationen, die Vereinheitlichung kulturellen Ausdrucks, die Verdrängung lokalen Wissens und die Verschlechterung öffentlicher Informationsräume. Mögliche Gegenmaßnahmen sind mehrsprachige Angebote, Partnerschaften mit betroffenen Gemeinschaften, Herkunftshinweise an generierten Inhalten und Investitionen in Modelle für lokale Sprachen und lokale Zusammenhänge.

Rechte

Welche Rechte haben Sie?

Was Sie in Bezug auf dieses System tun können – wie Sie Auskunft erhalten, Entscheidungen anfechten oder widersprechen können.

Recht auf AuskunftDas Recht, Auskunft darüber zu verlangen und zu erhalten, welche personenbezogenen Daten ein System über Sie erhoben hat, wie diese Daten verwendet werden und welche Entscheidungen auf ihrer Grundlage getroffen wurden. Dazu gehört das Recht, eine Kopie Ihrer Daten in einem lesbaren Format zu erhalten.

Recht auf algorithmische TransparenzDas Recht, in verständlicher Sprache darüber informiert zu werden, wie ein System grundsätzlich funktioniert – die zugrunde liegende Logik, die Tragweite der Verarbeitung und die wahrscheinlichen Folgen für die betroffenen Personen. Dies ist das Recht, das System selbst zu verstehen; das Recht auf Erläuterung einer bestimmten Entscheidung über Sie ist ein eigenes Recht.

Recht auf VergessenwerdenDas Recht, Ihre personenbezogenen Daten aus einem System löschen zu lassen, wenn die Daten für ihren ursprünglichen Zweck nicht mehr benötigt werden, wenn Sie Ihre Einwilligung widerrufen oder wenn kein berechtigtes Interesse an der weiteren Verarbeitung besteht. Soweit technisch machbar, gehört dazu auch, dass das System aus Ihren Daten abgeleitete Informationen wieder „verlernt“. Dies ist ein Recht auf Löschung; das Recht, die Verarbeitung ohne Löschung zu stoppen, ist ein eigenes Recht.

Recht auf AnfechtungDas Recht, eine Entscheidung anzufechten, die ein System über Sie getroffen hat – zusätzliche Informationen vorzulegen, Ihren Standpunkt darzulegen und die Entscheidung auf Grundlage Ihrer Angaben überprüfen zu lassen. Dies ist eine Abhilfemöglichkeit, nachdem eine Entscheidung getroffen wurde; das Recht auf menschliche Überprüfung, bevor eine Entscheidung umgesetzt wird, ist ein eigenes Recht.

Recht auf Berichtigung Ihrer DatenDas Recht, unrichtige oder unvollständige Daten, die ein System über Sie gespeichert hat, berichtigen oder vervollständigen zu lassen. Es unterscheidet sich vom Recht auf Auskunft über Ihre Daten (dem Recht, sie einzusehen) und vom Recht auf Vergessenwerden (dem Recht, sie löschen zu lassen). Werden die ursprünglichen Daten berichtigt, sollten Entscheidungen, die auf den fehlerhaften Daten beruhen, erneut geprüft werden.

Recht auf Erläuterung einer EntscheidungDas Recht auf eine klare und aussagekräftige Erläuterung, wie ein System zu einer bestimmten Entscheidung beigetragen hat, die Sie betrifft – welche Rolle das System gespielt hat, welche Hauptfaktoren zum Ergebnis geführt haben und was das für Sie bedeutet. Dieses Recht betrifft die tatsächlich über Sie getroffene Entscheidung; das Recht, darüber informiert zu werden, wie das System grundsätzlich funktioniert, ist ein eigenes Recht.

Recht auf NichtdiskriminierungDas Recht, von einem System nicht aufgrund geschützter Merkmale wie ethnischer Herkunft, Geschlecht, Alter, Religion, Behinderung oder sexueller Orientierung diskriminiert zu werden. Organisationen müssen geeignete technische und organisatorische Maßnahmen umsetzen und nachweisen, um diskriminierende Ergebnisse ihrer Systeme zu verhindern.

Recht auf Stopp der VerarbeitungDas Recht, von einer Organisation zu verlangen, dass sie Ihre personenbezogenen Daten nicht weiter verwendet, auch wenn die Daten selbst nicht gelöscht werden. Es unterscheidet sich vom Recht auf Vergessenwerden (bei dem die Daten gelöscht werden) und vom Recht auf Zweckbindung (das die Nutzung auf die ursprünglich genannten Zwecke begrenzt). Es ist die Möglichkeit, die Verarbeitung auf eigenen Wunsch sofort stoppen zu lassen – Ihre Daten bleiben möglicherweise gespeichert, dürfen aber nicht weiter verarbeitet werden.

Recht auf ZweckbindungDas Recht, dass Ihre Daten nur für die konkreten Zwecke verwendet werden, die bei der Erhebung genannt wurden. Die Organisation muss diese Zwecke vor Beginn der Erhebung festlegen und dokumentieren und darf Ihre Daten später nicht ohne Ihr Wissen oder Ihre Einwilligung für neue, damit nicht zusammenhängende Zwecke verwenden. Dies ist eine vorab gesetzte Grenze dafür, welche Nutzung überhaupt erlaubt ist; das Recht, eine bereits laufende Verarbeitung zu stoppen, ist ein eigenes Recht.

Recht auf menschliche ÜberprüfungDas Recht, dass ein Mensch – kein automatisiertes System – eine Entscheidung, die Sie betrifft, trifft oder ernsthaft neu prüft. Dies ist ein Weg zu einer nicht automatisierten Entscheidung, getrennt vom Recht, eine bereits getroffene Entscheidung anzufechten. Die prüfende Person muss die Befugnis und die Informationen haben, um das Ergebnis tatsächlich zu ändern.

Recht auf InformationDas Recht zu erfahren, dass ein System im Einsatz ist, bevor es Daten über Sie erhebt oder eine Entscheidung getroffen wird, die Sie betrifft. Dazu gehört, dass Ihnen mitgeteilt wird, wenn Daten über Sie erhoben werden, wenn Sie mit einem automatisierten System statt mit einem Menschen zu tun haben, wenn Inhalte KI-generiert sind und wenn biometrische Technik oder Technik zur Emotionserkennung eingesetzt wird. Dies ist die Voraussetzung für jedes andere Recht in dieser Kategorie – Sie können keine Rechte ausüben, von denen Sie nicht wissen, dass sie für Sie gelten.

Erfassungstechnik

Womit werden die Daten erfasst, die dieses System nutzt?

Die Geräte und Kanäle, die die Eingabedaten dieses Systems erfassen – Kameras, Sensoren, Mikrofone, Formulare oder Datenströme aus anderen Systemen. Das Instrument, das die Daten erhebt, im Unterschied zum Algorithmus, der sie verarbeitet.

Biometrischer ScannerErfasst ein körperliches Merkmal zur Identifizierung – Fingerabdruck, Handfläche, Iris oder einen Gesichtsscan an einem Tor, Terminal oder Drehkreuz. Gemeint ist das Erfassungsgerät selbst; der Abgleich des Scans mit gespeicherten Templates ist biometrische Erkennung und steht unter „Algorithmus oder Modell“.

KameraNimmt Standbilder oder Videos eines Ortes auf – an einem Mast, einem Fahrzeug oder einer Drohne montiert oder in ein Gerät eingebaut. Dazu gehören auch Infrarot- und Wärmebildkameras. Gemeint ist das Erfassungsgerät selbst; die Verfahren, die die Aufnahmen auswerten, stehen unter „Algorithmus oder Modell“, und wie stark die Aufnahmen auf Personen schließen lassen, steht bei der Kategorie „Eingabedaten“.

Telemetrie vernetzter GeräteMesswerte, die vernetzte Geräte automatisch übermitteln – Fahrzeuge melden Geschwindigkeit und Position, Wearables die Herzfrequenz, intelligente Zähler den Energieverbrauch, Maschinen ihren eigenen Zustand. Eine fortlaufende Erfassung, die im Hintergrund der alltäglichen Nutzung läuft.

UmweltsensorMisst Bedingungen in der Umgebung – Luftqualität, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Lärmpegel, Wasserstand oder Wetter. Diese Sensoren erfassen die Umgebung, nicht Personen; Lärm- und Luftmesswerte können aber dennoch menschliche Aktivität widerspiegeln.

Vorhandene DatenbeständeDaten, die die Organisation bereits besitzt – Kundenkonten, Fallakten, Register, Transaktionsverläufe, frühere Anträge. Es wird nichts Neues aus der Welt erfasst; das System greift auf früher Aufgezeichnetes zurück, das manchmal ursprünglich einem anderen Zweck diente.

MikrofonNimmt Schall auf – Sprache, Umgebungsgeräusche oder bestimmte Geräuschereignisse wie splitterndes Glas oder Schüsse. Zu finden in intelligenten Lautsprechern, Terminals, Gegensprechanlagen und Anlagen zur akustischen Überwachung. Gemeint ist das Erfassungsgerät selbst; Spracherkennung und andere Auswertungen stehen unter „Algorithmus oder Modell“.

NetzwerkverbindungVerbindet dieses System mit einem Netzwerk – ein Mobilfunkmodem, ein WLAN-Zugangspunkt oder eine Kabelverbindung. Sie überträgt Daten, statt sie zu erfassen, aber Verbindungsprotokolle können dennoch zeigen, welche Geräte in der Nähe oder verbunden waren, und ein Zugangspunkt mit öffentlichem WLAN ist zugleich ein Dienst, den Menschen nutzen.

Ortung und StandortBestimmt, wo sich etwas befindet – GPS-Empfänger in Fahrzeugen oder Apps, Bluetooth-Beacons oder Systeme zur Ortung in Gebäuden. Erzeugt Standortverläufe, eine der aufschlussreichsten Arten personenbezogener Daten, wenn sie mit einer Person oder ihrem Gerät verknüpft sind.

Präsenz- und BewegungsmelderErkennt, dass jemand oder etwas da ist oder sich bewegt, ohne ein Bild aufzunehmen – Passiv-Infrarot, Ultraschall, Druckmatten, Türzähler, Sitzbelegungssensoren. Meldet dem System, dass ein Raum belegt ist, nicht von wem.

Datenlieferung von DrittenDaten, die von einer anderen Organisation stammen – gekauft, lizenziert oder über eine Schnittstelle (API) oder eine Vereinbarung zur Datenweitergabe geliefert. Beispiele: Daten von Auskunfteien, Wetterdiensten, Kartenanbietern, Datenhändlern. Die Personen, um die es in den Daten geht, hatten womöglich nie mit dem Betreiber dieses Systems zu tun.

Eigene EingabenInformationen, die Menschen bewusst angeben – ein Formular, das sie ausfüllen, Text, den sie eintippen, eine Suche, die sie starten, ein Foto, das sie hochladen, ein Sprachbefehl, den sie sprechen. Die Person weiß, dass sie etwas übergibt, anders als bei einer Erfassung, die um sie herum geschieht.

FahrzeugerfassungErfasst Fahrzeuge auf einer Straße oder Fläche – Radar, LiDAR, Induktionsschleifen in der Fahrbahn, piezoelektrische Streifen oder an Schilderbrücken montierte Detektoren. Wird eingesetzt, um den Verkehr zu zählen, Geschwindigkeiten zu messen und Staus zu erkennen. Kennzeichenkameras gehören zu „Kamera“.

Erfassung von FunksignalenErkennt die Funksignale, die Geräte aussenden – WLAN-Suchanfragen von Mobiltelefonen, Bluetooth, RFID-Tags oder NFC-Kontakte. Wird oft eingesetzt, um Geräte zu zählen oder zu verfolgen, die sich durch einen Raum bewegen; das Signal eines Geräts kann als dauerhafte Kennung für die Person dienen, die es bei sich trägt.

Eingabedaten

Welche Eingabedaten verarbeitet dieses System?

Die Eingabedaten, die dieses eingesetzte System im Betrieb verarbeitet.

Context: Personenbezug

Wie stark die Daten auf eine Person schließen lassen, wenn dieses System sie verarbeitet. Der Name des Elements sagt, worum es bei den Daten geht; diese Farbe sagt, wie direkt sie eine Person identifizieren.

Anonymisierte DatenDaten über Personen, bei denen die Verbindung zur Person getrennt wurde. Kennungen wurden entfernt, die Daten unkenntlich gemacht, zusammengefasst oder verrauscht, sodass dieses System einen Datensatz nach vernünftigem Ermessen keiner einzelnen Person mehr zuordnen kann.

Pseudonymisierte DatenDie Daten jeder Person sind an ein Token (Hash, ID, Template) geknüpft, mit dem dieses System dieselbe Person über mehrere Ereignisse hinweg wiedererkennt; das Token selbst verrät aber keinen Namen. Mit zusätzlichen Informationen ist eine Re-Identifizierung möglich.

Identifizierende DatenDie Daten enthalten entweder eine direkte Kennung (Name, Adresse, Kontoname, erkennbares Gesicht oder erkennbare Stimme, Kennzeichen) oder tragen ein Token, mit dem dieses System während der Verarbeitung die rechtliche Identität ermittelt.

MessdatenSensormesswerte – Luftqualität, Temperatur, Schallpegel, Energie, Wasserdurchfluss. Das System nimmt Zahlenwerte von physischen Sensoren auf, meist ohne Bezug zu einer Person. Beispiele: PM2,5-Werte einer Luftmessstation, Dezibelwerte eines Schallsensors, Kilowattstunden eines Zählers.

Ortsbezogene DatenStandorte, Routen, Umgebungen oder Grundrisse. Das System nimmt Daten auf, die beschreiben, wo sich etwas befindet. Beispiele: GPS-Koordinaten eines Mobiltelefons, Zählungen des Fußverkehrs auf einem Gehweg, ein Plan der Flure eines Gebäudes.

VerhaltensdatenTippeingaben, Auswahlentscheidungen, zurückgelegte Wege, Verweildauer, Käufe oder Suchanfragen. Das System nimmt Aufzeichnungen darüber auf, was Menschen getan haben. Beispiele: an einem Orientierungsterminal angetippte Ziele, in einen Warenkorb gelegte Artikel, eine an einem öffentlichen Terminal eingegebene Suchanfrage.

Biometrische DatenGesichter, Fingerabdrücke, Stimmabdrücke, Gang, Gesten, Blick, Körperhaltung. Das System nimmt biologische Merkmale vom Körper einer Person auf. Beispiele: ein an einem Drehkreuz erfasstes Gesicht, eine vom Mikrofon eines Terminals aufgenommene Stimme, ein von einer Deckenkamera ausgewerteter Gang.

Entscheidung über SieEine Anspruchsprüfung, Einstufung, Rangfolge oder Ja-Nein-Entscheidung, die ein anderes System bereits über eine Person getroffen hat. Das System nimmt diese frühere Entscheidung auf und nutzt sie als Eingabe. Beispiele: ein Bonitätswert aus einem anderen Modell, eine Zugangsfreigabe aus einem vorgelagerten System, eine Triage-Stufe, die früher im Ablauf vergeben wurde.

Generierte InhalteTexte, Bilder, Audio oder Videos, die ein KI-System erstellt hat. Das System nimmt diese synthetischen Inhalte auf und verarbeitet sie weiter. Beispiele: eine von einem Sprachmodell (LLM) geschriebene Zusammenfassung, die an ein Übersetzungssystem geht, ein generiertes Foto, das an ein Moderationsmodell übergeben wird, ein Sprachsynthese-Clip, der an eine Audioanlage geleitet wird.

BetriebsdatenZeitpläne, Routen, Budgets, Belegungszahlen, öffentliche Register oder andere Verwaltungsdaten – nicht über eine einzelne Person. Das System nimmt Daten auf, die beschreiben, wie ein Ort oder eine Dienstleistung funktioniert. Beispiele: Schulbelegung nach Stunden, Routen der Müllabfuhr, ein Nahverkehrsfahrplan, das Budget einer Abteilung.

Physische HandlungEin Signal, dass sich in der physischen Welt etwas verändert hat – eine Tür öffnet sich, ein Licht geht an, ein Alarm ertönt. Das System nimmt Hinweise auf diese Veränderungen von vorgelagerten Aktoren oder Sensoren auf. Beispiele: das Entsperren eines Drehkreuzes, eine von einem Sensor aufgezeichnete Anpassung von Heizung oder Lüftung, eine zuvor abgespielte Warndurchsage.

Empfehlung oder VorhersageEin Vorschlag, eine Prognose, ein Risikowert oder eine Rangfolge, die ein anderes System zuvor erzeugt hat. Das System nimmt dieses beratende Ergebnis auf und nutzt es. Anders als eine verbindliche Entscheidung berät es, statt festzulegen. Beispiele: eine prognostizierte Nachfragekurve, ein Risikowert aus einem früheren Modell, eine von einem Navigationsdienst empfohlene Route.

Sensible personenbezogene DatenGesundheit, Finanzen, Überzeugungen, Sexualität, Aufenthaltsstatus oder andere persönliche Informationen, die rechtliche und soziale Risiken bergen. Das System nimmt solche besonders geschützten Daten auf. Beispiele: Versicherungsstatus an einem Klinik-Terminal, der Stand eines Antrags auf Sozialleistungen, ein selbst angegebenes Pronomen.

Algorithmus oder Modell

Welcher Algorithmus oder welches Modell verarbeitet die Daten?

Was die Eingabe verarbeitet – die Algorithmenfamilie, die Modellklasse oder das Verfahren, mit dem aus Eingaben Ergebnisse werden.

Stimmungs- und EmotionsanalyseVerfahren, die aus Text, Sprache, Gesichtsausdrücken oder körperlichen Signalen auf Gefühlszustand, Stimmung oder Haltung schließen. Sie werden eingesetzt, um die Stimmung in Menschenmengen einzuschätzen, Serviceerlebnisse zu bewerten oder Anzeichen von Notlagen zu erkennen. Wie genau und kulturell fair solche Rückschlüsse sind, ist umstritten, und in manchen Rechtsräumen ist ihr Einsatz am Arbeitsplatz und bei öffentlichen Dienstleistungen eingeschränkt.

AnomalieerkennungVerfahren, die ungewöhnliche Ereignisse, Muster oder Werte melden, die von einem erlernten Normalzustand abweichen. Sie werden eingesetzt, um Geräteausfälle vorherzusagen, Betrug aufzuspüren, Eindringversuche zu erkennen, Wasserlecks zu überwachen und vor ungewöhnlichen Bewegungen von Menschenmengen zu warnen. Die Ergebnisse sind in der Regel Punktwerte mit Schwellenwert, keine direkten Entscheidungen.

Biometrische ErkennungVerfahren, die eine bestimmte Person anhand biologischer Merkmale identifizieren oder ihre Identität überprüfen – Gesicht, Fingerabdruck, Stimme, Iris oder Gang. Anders als allgemeines maschinelles Sehen, weil das Ergebnis an eine namentlich bekannte Person geknüpft ist. In vielen Rechtsräumen ist biometrische Erkennung in öffentlich zugänglichen Räumen eingeschränkt oder verboten.

Klassifizierung und VorhersageVerfahren, die einer Eingabe eine Kategorie zuordnen oder einen Zahlenwert schätzen – darunter Klassifikatoren (Spam oder kein Spam, Risikostufe), Regressionsmodelle (vorhergesagte Nachfrage, erwartete Wartezeit) und Zeitreihenprognosen (Fahrgastzahlen der nächsten Stunde, Energielast). Sie werden mit statistischen Modellen oder maschinellem Lernen aus gekennzeichneten historischen Daten erstellt.

Clustering und SegmentierungVerfahren, die Personen, Orte oder Ereignisse nach Ähnlichkeit in Cluster gruppieren, ohne vorgegebene Kategorien zu verwenden. Sie werden eingesetzt, um Zielgruppen, Mobilitätsmuster, Energieverbrauchsprofile oder Zonen mit unterschiedlichem Bedarf an Dienstleistungen voneinander abzugrenzen. Die Ergebnisse sind Cluster-Zuordnungen, die nachgelagerte Systeme wie Kategorien behandeln können – obwohl Cluster abgeleitet und nicht bewusst festgelegt sind.

Maschinelles SehenVerfahren, die Bilder oder Videos auswerten – Personen zählen, Objekte erkennen, Text in Bildern lesen, Bewegungen verfolgen oder Szenen in Bereiche aufteilen. Verbreitet bei der Belegungserfassung, der Überwachung von Verkehr und Menschenmengen, bei Hilfen zur Barrierefreiheit und der Prüfung von Beschilderung. Im Unterschied zur biometrischen Erkennung, die bestimmte Einzelpersonen identifiziert.

SprachmodelleModelle, die menschliche Sprache lesen, schreiben, zusammenfassen und übersetzen oder Gespräche führen. Dazu gehören große Sprachmodelle (LLMs), Chatbots und Systeme, die Text generieren. Sie funktionieren, indem sie aus der Eingabe und dem bisherigen Kontext die wahrscheinlichsten nächsten Wortbausteine (Tokens) vorhersagen.

OptimierungVerfahren, die unter vorgegebenen Bedingungen nach der besten Zuordnung, Route, Zeitplanung oder Verteilung suchen. Dazu gehören Tourenplanung für Fahrzeuge, Ampelschaltungen für den Nahverkehr, Zeitpläne für Energie, Heizung und Lüftung, Dienstplanung und Ressourcenverteilung. Sie funktionieren, indem sie Möglichkeiten durchspielen, um ein festgelegtes Ziel wie Kosten, Zeit oder Emissionen zu maximieren oder zu minimieren.

Datenschutzwahrende UmwandlungVerfahren, deren Hauptaufgabe es ist, Eingabedaten so umzuwandeln, dass identifizierende Details vor jeder weiteren Nutzung entfernt, unkenntlich gemacht oder ersetzt werden. Dazu gehören das Verpixeln von Gesichtern, das Unkenntlichmachen von Kennzeichen, Tokenisierung, k-Anonymisierung, Differential Privacy und die Erzeugung synthetischer Daten. Die Umwandlung wirkt als Barriere zwischen den erhobenen Rohdaten und den Daten, die für Auswertungen oder Entscheidungen genutzt werden.

Empfehlung und RangfolgeVerfahren, die einer Person Dinge vorschlagen oder für sie sortieren – Dienstleistungen, Angebote, Nachrichten, Wegoptionen – auf Grundlage von Vorlieben, Verhalten oder Ähnlichkeit zu anderen Personen. Dazu gehören kollaboratives Filtern, inhaltsbasierte Empfehlungssysteme und gelernte Rangfolgen. Sie personalisieren, was jede Person aus demselben zugrunde liegenden Katalog zu sehen bekommt.

Suche und AbrufVerfahren, die als Antwort auf eine Anfrage relevante Inhalte aus einem Bestand an Dokumenten, Datensätzen oder Medien finden und anzeigen. Dazu gehören semantische Suche, Vektorsuche und RAG-Verfahren (Retrieval-Augmented Generation), die passende Textstellen an ein Sprachmodell weitergeben. Eingesetzt bei Fragen zu Dokumenten, bei der Abfrage öffentlicher Register und bei der Suche in Bibliotheken oder Archiven.

Sprache und AudioVerfahren, die gesprochene Worte in andere Formate umwandeln und umgekehrt oder Geräusche einordnen, die keine Sprache sind. Dazu gehören Sprache-zu-Text (Transkription), Text-zu-Sprache (synthetische Stimme), das Erkennen von Schlüsselwörtern und das Erkennen von Geräuschereignissen. Die Stimme als Identitätsmerkmal (erkennen, wer spricht) gehört zu „Biometrische Erkennung“.

Ausgabedaten

Was erzeugt dieses System?

Die Ausgabedaten, die dieses eingesetzte System im Betrieb erzeugt – Entscheidungen, Inhalte und Handlungen.

Context: Personenbezug

Wie stark die Daten auf eine Person schließen lassen, wenn dieses System sie erzeugt. Der Name des Elements sagt, worum es bei dem Ergebnis geht; diese Farbe sagt, wie direkt es eine Person identifiziert.

Anonymisierte DatenErgebnisse über Personen, bei denen die Verbindung zur Person getrennt wurde. Kennungen wurden entfernt, die Daten unkenntlich gemacht, zusammengefasst oder verrauscht, sodass das Ergebnis nach vernünftigem Ermessen keiner einzelnen Person mehr zugeordnet werden kann.

Pseudonymisierte DatenDas Ergebnis ist mit einem Token (Hash, ID, Template) versehen, mit dem dieses System das Ergebnis über mehrere Ereignisse hinweg derselben Person zuordnen kann, ohne einen Namen preiszugeben. Mit zusätzlichen Informationen ist eine Re-Identifizierung möglich.

Identifizierende DatenDas Ergebnis benennt eine Person direkt (Name, Adresse, Konto, erkennbares Gesicht oder erkennbare Stimme, Kennzeichen) oder trägt ein Token, das dieses System im selben Schritt der rechtlichen Identität zuordnet.

MessdatenDas System erzeugt Zahlenwerte im Zeitverlauf – Sensorwerte, abgeleitete Qualitätswerte, prognostizierte Werte. Beispiele: ein stündlicher Luftqualitätswert für einen Platz, eine vorhergesagte Kurve der Fahrgastzahlen für morgen, ein zusammengefasster Lärmpegelwert, der auf einem öffentlichen Dashboard veröffentlicht wird.

Ortsbezogene DatenDas System erzeugt Ergebnisse zu Standorten, Routen, Gebieten oder Grundrissen. Beispiele: eine an einem Terminal angezeigte Wegbeschreibung, eine Heatmap der Fußverkehrsdichte, eine Geofence-Grenze, die an nachgelagerte Systeme weitergegeben wird.

VerhaltensdatenDas System erzeugt Aufzeichnungen darüber, was Menschen getan haben – zurückgelegte Wege, ausgewählte Elemente, Verweildauern, Interaktionsmuster. Beispiele: ein Wochenbericht über die meistbesuchten Ziele, ein Sitzungsprotokoll der Eingaben am Touchscreen, eine abgeleitete Route, die jemand durch einen Veranstaltungsort genommen hat.

Biometrische DatenDas System erzeugt Ergebnisse, die biologische Merkmale vom Körper einer Person enthalten – Gesichts-Templates, Stimm-Embeddings, Gangvektoren, Gestenabfolgen. Beispiele: ein registriertes Gesichts-Template, das in einem nachgelagerten System gespeichert wird, ein Stimm-Embedding für einen späteren Abgleich, eine Gangsignatur, die an ein anderes System exportiert wird.

Entscheidung über SieDas System trifft eine verbindliche Festlegung über eine Person – Anspruch, Einstufung, Rangfolge oder Ja/Nein. Beispiele: ein Zugangskontrollsystem, das entscheidet, ein Tor zu öffnen, ein automatisch ermitteltes Ergebnis zum Anspruch auf Sozialleistungen, eine automatisierte Vorauswahl, die jemanden ausschließt.

Generierte InhalteDas System erzeugt neue Inhalte – Texte, Bilder, Audio oder Videos, die es vorher nicht gab. Beispiele: ein von einem Sprachmodell (LLM) geschriebener Betriebshinweis auf einer Anzeigetafel, eine Durchsage mit synthetischer Stimme über eine Lautsprecheranlage, eine generierte Illustration auf einem digitalen Terminal.

BetriebsdatenDas System erzeugt Verwaltungsdaten – Zeitpläne, Routen, Belegungsschätzungen, Budgetzuweisungen oder andere Aufzeichnungen darüber, wie ein Ort oder eine Dienstleistung funktioniert. Nicht über eine einzelne Person. Beispiele: eine optimierte Route der Müllabfuhr, eine Prognose der Schulbelegung, eine empfohlene Budgetzuweisung für das nächste Quartal.

Physische HandlungDas System löst etwas in der physischen Welt aus – eine Tür wird entriegelt, ein Licht geht an, ein Alarm ertönt, eine Anzeige wechselt, Heizung oder Lüftung werden angepasst. Beispiele: ein Drehkreuz, das sich nach erfolgreichem Gesichtsabgleich öffnet, eine automatisch abgespielte Warndurchsage, eine von einem Gebäudemodell angeordnete Anpassung von Heizung oder Lüftung.

Empfehlung oder VorhersageDas System erzeugt ein beratendes Ergebnis – einen Vorschlag, eine Prognose, einen Risikowert oder eine Rangfolge. Anders als eine verbindliche Entscheidung berät es, statt festzulegen. Beispiele: ein Anzeigesystem, das wegen vorhergesagten Gedränges eine Ausweichroute vorschlägt, eine prognostizierte Nachfragekurve für morgen, ein empfohlenes nächstes Ziel an einem Terminal.

Sensible personenbezogene DatenDas System erzeugt Ergebnisse zu Gesundheit, Finanzen, Überzeugungen, Sexualität, Aufenthaltsstatus oder anderen Kategorien, die rechtliche und soziale Risiken bergen. Beispiele: eine in einer Klinik vergebene Triage-Priorität, ein an ein Sozialleistungsportal gesendetes Ergebnis einer Anspruchsprüfung, ein abgeleitetes geschütztes Merkmal, das an nachgelagerte Systeme exportiert wird.

Erscheinungsform

Wie begegnen Menschen dem, was dieses System erzeugt?

Die Form, die das Ergebnis dieses Systems annimmt, wenn es die Welt erreicht – ein Bildschirm oder eine Anzeigetafel, ein Preis, eine Benachrichtigung, ein sich öffnendes Tor, eine gesprochene Antwort. Wie Menschen dem Ergebnis begegnen, im Unterschied zu den Ausgabedaten selbst.