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.

Deutsch: machine reviewed translation.It has not been checked by a fluent reviewer.Translation status

Eingabedaten

Elements 10

Welche Eingabedaten verarbeitet dieses System?

Die Eingabedaten, die dieses eingesetzte System im Betrieb verarbeitet.

About this category

Eingabedaten

Welche Eingabedaten verarbeitet dieses System?

Die Eingabedaten, die dieses eingesetzte System im Betrieb verarbeitet.

Datachain

Answer: Some devices, such as a gate or a display, take no data in. Answer it when the system processes data.
Icon shape: Data in motion: what goes in, what processes it, and what comes out.

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.

Variables

Beschreibung Required

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.

Empfehlung oder Vorhersage

Ein 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.

Context: Personenbezug

Variables

Beschreibung Required

Sources

EU AI Act Article 3(1) — output classes (predictions, content, recommendations, decisions)Regulation (EU) 2024/1689, Article 3(1).