KI-Server für Zertifizierer und benannte Stellen: technische Unterlagen im Haus vorprüfen

Was ein KI-Server für eine Konformitäts­bewertungs­stelle leistet

Für eine benannte Stelle oder eine Zertifizierungsstelle ist ein KI-Server ein Sprachmodell auf eigener Hardware, das die technische Dokumentation eines Herstellers liest, zu jedem Punkt der Anforderungsliste die passende Stelle findet, Lücken und widersprüchliche Dokumentversionen markiert und aus den Notizen der Prüferin oder des Prüfers Berichtstext entwirft. Jede Feststellung prüft und jede Entscheidung trifft die Prüferin oder der Prüfer. Weil das Modell auf dem eigenen Server läuft, verlassen die Unterlagen des Herstellers nie den Einflussbereich der Stelle, und genau das erwarten die Regeln des EU-Produktrechts zum Berufsgeheimnis.

Dieser Leitfaden richtet sich an Geschäftsführungen, Zertifizierungsleitungen und technische Leitungen bei benannten Stellen, Produktzertifizierern und Zertifizierern für Managementsysteme sowie an das IT-Team, das ihre Systeme betreibt. Er behandelt die Vertraulichkeitsregeln, die die Wahl des Werkzeugs bestimmen, die Aufgaben, die ein Modell in einer Bewertung übernehmen kann, wie Unterlagen verschiedener Hersteller getrennt bleiben, und den Server, der die Arbeit trägt. Hersteller, die ihre eigene Dokumentation vorbereiten, finden ihre Seite in unseren Leitfäden zum KI-Server für Medizin­produkte­hersteller und zu Betriebsanleitungen nach der Maschinenverordnung. Die Abschlussprüfung mit ihren eigenen Vertraulichkeitsregeln behandelt unser Leitfaden zum KI-Server für Wirtschaftsprüfer und Buchhaltung.

Dies ist eine allgemeine Information zum EU-Recht mit Stand Oktober 2026, keine Rechtsberatung. Was für Ihre Organisation gilt, bestätigen Ihre Rechtsberatung, Ihre notifizierende Behörde und für akkreditierte Tätigkeiten Ihre Akkreditierungsstelle.

Berufsgeheimnis im EU-Produktrecht

Der gemeinsame Rechtsrahmen der EU für die Vermarktung von Produkten, Beschluss Nr. 768/2008/EG, enthält Musterbestimmungen, die das Sektorrecht übernimmt. Sein Artikel R17 zu den Anforderungen an notifizierte Stellen verpflichtet in Absatz 10 das Personal einer Konformitäts­bewertungs­stelle zur Wahrung des Berufsgeheimnisses für alle Informationen, die es bei seinen Aufgaben erhält, und verlangt den Schutz von Eigentumsrechten. Artikel R20 regelt die Vergabe an Unter­auftrag­nehmer: Vergibt eine notifizierte Stelle bestimmte Aufgaben, stellt sie sicher, dass der Unter­auftrag­nehmer dieselben Anforderungen erfüllt, unterrichtet die notifizierende Behörde und trägt die volle Verantwortung für die Arbeiten von Unter­auftrag­nehmern oder Zweigunternehmen, unabhängig von deren Sitz.

Die neueren Verordnungen bleiben auf dieser Linie und schärfen sie. Die Maschinenverordnung, Verordnung (EU) 2023/1230, wiederholt die Pflicht zum Berufsgeheimnis in Artikel 30 Absatz 10 für die Aufgaben nach ihren Anhängen zur Konformitätsbewertung und ergänzt, dass Eigentumsrechte, Rechte des geistigen Eigentums und Geschäftsgeheimnisse zu schützen sind. Artikel 30 Absatz 4 verlangt, dass die Tätigkeiten von Zweigunternehmen oder Unter­auftrag­nehmern die Vertraulichkeit, Objektivität und Unparteilichkeit der Bewertung nicht beeinträchtigen. Die KI-Verordnung, Verordnung (EU) 2024/1689, verlangt in Artikel 31 Absatz 7 dokumentierte Verfahren, die sicherstellen, dass Personal, Ausschüsse, Zweigunternehmen, Unter­auftrag­nehmer und alle zugehörigen Stellen oder Personal externer Stellen die Vertraulichkeit der erhaltenen Informationen wahren, und in Artikel 31 Absatz 2 angemessene Anforderungen an die Cybersicherheit.

EUR-Lex-Texte von Beschluss Nr. 768/2008/EG und Verordnung (EU) 2023/1230 sowie AI Act Service Desk der Kommission zu Artikel 31 der Verordnung (EU) 2024/1689, alle gelesen am 25. Oktober 2026 (englische Fassungen, hier sinngemäß wiedergegeben).

Nach unserer Lesart ist ein Cloud-KI-Dienst, der die technische Dokumentation eines Herstellers erhält, eine externe Partei, die die Vertraulichkeits­verfahren der Stelle und ihre Verträge mit den Herstellern erfassen müssen, gleich ob er im rechtlichen Sinn als Unter­auftrag­nehmer gilt. Ein Modell auf dem eigenen Server nimmt diese Partei aus der Kette. Zertifizierungsstellen außerhalb des Systems der benannten Stellen arbeiten nach Akkreditierungsnormen wie ISO/IEC 17021-1:2015, den Anforderungen an Stellen, die Managementsysteme auditieren und zertifizieren, und ISO/IEC 17065:2012, den Anforderungen an Stellen, die Produkte, Prozesse und Dienstleistungen zertifizieren. Ihre Verträge mit Kunden enthalten meist eigene Vertraulichkeitspflichten, für die dieselbe Überlegung gilt.

Technische Dokumentation prüfen und Auditberichte entwerfen mit KI

Eine Bewertung erzeugt drei Arten von Schreibtischarbeit, die zu einem Sprachmodell passen: Unterlagen gegen eine Liste abgleichen, Unterlagen auf Widersprüche prüfen und aus Notizen Text machen. In jeder bereitet das Modell vor, und der Mensch entscheidet. Die Methode hinter den ersten beiden ist Retrieval: Die Unterlagen werden in Abschnitte zerlegt, ein Index findet die zu einer Frage passenden Abschnitte, und das Modell antwortet mit zitierter Fundstelle, wie unser Leitfaden zu RAG auf Unternehmensdaten erklärt.

Unsere Zusammenfassung typischer Schreibtischaufgaben; die Anforderungsliste stammt aus der eigenen Checkliste der Stelle für das jeweilige Recht.

Eine Anforderungs-Vorprüfung arbeitet die Checkliste der Stelle Punkt für Punkt ab. Für eine Maschine aus Anhang I Teil A der Maschinenverordnung, für die Artikel 25 Absatz 2 eine EU-Baumusterprüfung mit anschließender Konformität mit der Bauart auf Grundlage einer internen Fertigungskontrolle, eine umfassende Qualitätssicherung oder eine Einzelprüfung verlangt, folgt diese Checkliste den grundlegenden Sicherheits- und Gesundheitsschutzanforderungen und dem Inhalt der technischen Unterlagen. Zu jedem Punkt durchsucht das Modell die Unterlagen und liefert die gefundenen Abschnitte mit Dokumentname, Revision und Seite. Die Prüferin oder der Prüfer liest diese Abschnitte, statt sie zu suchen. Lücken sind die Punkte, zu denen nichts Passendes gefunden wurde; jede einzelne bestätigt der Mensch, denn ein fehlender Treffer kann auch eine gescannte Seite ohne Text bedeuten.

Versionsabgleiche finden eine häufige Art von Widerspruch: eine Risikobeurteilung, die eine Zeichnung in Revision C zitiert, während die Zeichnungsliste Revision E führt, oder ein Prüfbericht für ein Bauteil, das die Stückliste nicht mehr enthält. Ein Modell liest Dokumentlisten und Verweise quer durch die Unterlagen und listet jede Abweichung für die Prüfenden auf. Gescannte Zeichnungen, Zertifikate und gestempelte Seiten brauchen zuerst ein Vision-Language-Modell oder Texterkennung, die unser Leitfaden zu Vision-Language-Modellen für Dokumenten-KI dimensioniert.

Der Berichtsentwurf bringt die sichtbarste Entlastung und braucht die meiste Aufmerksamkeit. Das Modell macht aus strukturierten Notizen den Berichtswortlaut der Stelle und nutzt dabei freigegebene Formulierungen aus ihren Vorlagen. Es darf keine Feststellungen erfinden, deshalb sind die Notizen der Prüfenden die Eingabe, und der Entwurf bleibt als Entwurf gekennzeichnet, bis er bearbeitet und unterschrieben ist.

Warum die Arbeit wächst

Zwei EU-Termine bringen benannten Stellen mehr Unterlagen. Die Maschinenseite der Kommission nennt die verpflichtende Anwendung der Verordnung (EU) 2023/1230 ab 20. Januar 2027, und ihre Erwägungsgründe 54 und 55 sehen eine Konformitätsbewertung durch Dritte für Sicherheitsbauteile mit vollständig oder teilweise selbstentwickelndem Verhalten auf Basis von maschinellem Lernen vor, wie unser Leitfaden zu GPU-Servern für Robotiksimulation zitiert. Für Medizinprodukte behandelt die Leitlinie MDCG 2025-6 der Kommission KI in einem Produkt nach der KI-Verordnung als hochriskant, wenn das Produkt unter anderem einer Bewertung durch eine benannte Stelle unterliegt, und nach der durch Verordnung (EU) 2026/1744 geänderten KI-Verordnung gelten diese Regeln ab 2. August 2028. Unser Artikel zur KI-Verordnung für Maschinenbauer ordnet die Termine ein.

Mehr Unterlagen mit mehr Software darin bedeuten mehr Seiten je Bewertung für dieselben Prüfenden. Ein Modell, das die Schreibtischarbeit vorbereitet, lässt jeder Prüferin und jedem Prüfer mehr Zeit für das Urteil.

Wir liefern KI-Server auf Bestellung und richten im Rahmen unseres Private-AI/ML-Service Modell, Dokumentensuche und Zugriffsrechte ein; schicken Sie uns die Arten von Unterlagen, die Sie bewerten, und ihren typischen Umfang, und unser Team antwortet mit einer Konfiguration.

Unterlagen verschiedener Hersteller getrennt halten

Das Berufsgeheimnis gilt zwischen Kunden ebenso wie nach außen. Die Unterlagen von Hersteller A dürfen nie in einer Antwort für jemanden auftauchen, der an Hersteller B arbeitet, auch wenn beide ähnliche Produkte bauen. Wir empfehlen eine Trennung in vier Ebenen:

1. Ein Index je Bewertung. Jedes Projekt erhält eine eigene Dokumentensammlung. Eine Suche läuft nur in der Sammlung des Projekts, dem die Person zugeordnet ist.
2. Rechte aus der Zuordnung. Der Zugriff folgt der Projektzuordnung im Verzeichnis der Stelle; wer ein Projekt verlässt, verliert am selben Tag den Zugriff auf dessen Index.
3. Kein Training mit Kundenunterlagen. Das Modell wird so genutzt, wie es geliefert wird. Es lernt nichts aus den Unterlagen, die es liest, deshalb kann nichts von einem Kunden in den Antworten für einen anderen auftauchen.
4. Löschen mit der Akte. Jeder Index, die Einträge im Abfrageprotokoll des Projekts und zwischengespeicherter Text werden gelöscht, wenn die Aufbewahrungsfrist der Bewertungsakte endet, im selben Schritt wie die Akte.

Berichtsvorlagen und die eigenen Leitfäden der Stelle bilden eine gemeinsame Sammlung, die jedes Projekt durchsuchen darf. Frühere Berichte zu anderen Herstellern gehören nicht hinein. Unsere Leitfäden zur Vorbereitung von Unternehmens­dokumenten für einen KI-Assistenten und zu Geschäftsgeheimnissen, NDAs und KI-Werkzeugen behandeln Vorbereitung und Vertragsseite.

Konfigurationsoptionen

Technische Unterlagen sind lang, das Modell braucht also einen langen Kontext und Platz für mehrere Prüfende zugleich. gpt-oss-120b unter der Lizenz Apache 2.0, mit 117 Milliarden Parametern, von denen 5,1 Milliarden je Token aktiv sind, nimmt laut Konfigurationsdatei bis zu 131.072 Positionen an. Seine Gewichte belegen laut Files-Seite auf Hugging Face etwa 65 GB (60,8 GiB). Nach unserer Nutzer-pro-Karte-Regel, die 90 Prozent der 95,6 GiB nimmt, die der Treiber meldet, abzüglich 3 GiB je Karte und abzüglich der Gewichte, trägt eine RTX PRO 6000 Server Edition 19 Gespräche mit 32K Tokens bei 16-Bit-Cache, und ein Tensor-Parallel-Paar aus zwei Karten, ein Modell über beide verteilt, trägt 93.

Nutzer-pro-Karte-Regel mit dem 16-Bit-Cache von gpt-oss-120b (18 Schichten mit voller Attention, 8 KV-Heads, Kopfdimension 64 in seiner config.json): 1,125 GiB je 32K, 4,5 GiB je 128K; Paar (166,08 − 60,8) / 1,125 = 93 und / 4,5 = 23. Leistung nach unserer Schätzung (Karten, zwei Prozessoren und 15 Prozent für den Rest), bestätigt durch eine Messung am gelieferten System.

Ein Gespräch ist hier eine Anfrage, die im selben Moment beantwortet wird, etwa ein Punkt einer Vorprüfung samt gefundenen Abschnitten. Eine Vorprüfung mit einer Checkliste von mehreren hundert Punkten ist also eine Warteschlange von mehreren hundert Anfragen, die der Server viele auf einmal abarbeitet und die als Batch-Lauf außerhalb der Arbeitszeit laufen kann. Der Wert für 128K zählt, wenn jemand eine Frage zu einem ganzen Dokument auf einmal stellt, etwa zu einem langen Prüfbericht.

Zwei Karten passen zu einer Stelle mit einigen Dutzend Prüfenden in einem Bereich. Vier Karten passen zu einer Stelle mit mehreren Bereichen oder zu einer, die Vorprüfungen für viele Akten parallel bearbeitet; die beiden Paare können auch verschiedene Modelle tragen, etwa eines für Text und eines für gescannte Seiten. Ohne eigenen Serverraum betreibt unser Private-AI/ML-Service die Plattform auf dedizierter Hardware in einem Tier-3-Rechenzentrum in Litauen, innerhalb der EU; dieser Standort und der Dienstleister gehören dann in die Vertraulichkeitsdokumentation.

Hinweise für das IT-Team

1. Netzwerk. Der KI-Server steht im internen Netz ohne eingehenden Zugriff aus dem Internet. Hersteller laden Unterlagen in das vorhandene Portal hoch; ein Konnektor kopiert sie in den Projektindex.
2. Anmeldung und Rechte. Anmeldung über das Unternehmensverzeichnis; jede Projektsammlung ist an Rollen im Verzeichnis gebunden, die der Zuordnung folgen.
3. Logs. Das Abfrageprotokoll enthält Abschnitte aus Kundenunterlagen und trägt deshalb dieselbe Vertraulichkeit und Aufbewahrung wie die Akten. Unser Leitfaden zu einem LLM-Gateway mit Schlüsseln und Logging zeigt einen Aufbau.
4. Feste Versionen. Halten Sie Modell-Prüfsumme, Version der Serving-Software, Treiberzweig und Container-Images fest, damit sich eine Vorprüfung mit demselben Stack wiederholen lässt, falls ein Hersteller eine Feststellung bestreitet.
5. Härtung. BMC, Treiber und Container-Runtime wie in unserem Leitfaden zur Absicherung eines GPU-Servers, was auch die Forderung der KI-Verordnung nach angemessener Cybersicherheit unterstützt.
6. Lieferung. Auf Wunsch kommt der Server mit installiertem Betriebssystem, NVIDIA-Treiber, CUDA und Container-Runtime.

Strom und Raum

Nach unserer Schätzung zieht ein Server mit zwei Karten etwa 1,8 kW an der Steckdose und passt an einen Anschluss mit 230 V 16 A, der bei 80 Prozent 2,94 kW trägt. Vier Karten mit 600 W ziehen etwa 3,4 kW und brauchen 32 A oder Drehstrom. Eine Messung am gelieferten System bestätigt die Schätzung. Unser Leitfaden zur Vorbereitung eines Serverraums für einen GPU-Server nennt, was vor der Lieferung zu prüfen ist.

Was wir liefern

Sie können dieses System bei uns kaufen: Unser Team legt die Konfiguration nach Ihrer Last und Ihrem Budget aus und antwortet innerhalb eines Werktages. Wir bauen KI-Server auf Bestellung mit zwei, vier oder acht Karten RTX PRO 6000 Server Edition, vor der Lieferung montiert und getestet, geliefert in die gesamte EU mit einem EU-Vertrag und einer Rechnung, mit Herstellergarantie auf jede Komponente, abgewickelt über uns; Mengen und Lieferzeit werden mit dem Angebot schriftlich bestätigt. Unser Service Private AI/ML, mit unserem Engineering-Partner Vixen.UNO, richtet Modell, Projektindizes, Zugriffssteuerung und Abfrageprotokoll ein; unsere Private-AI/ML-Seite nennt ein NDA vor technischen Details, einen Auftrags­verarbeitungs­vertrag auf Wunsch und im Vertrag benannte Unterauftrags­verarbeiter.

FAQ