Ein Knopfdruck, die Türen schliessen sich, die Kabine setzt sich in Bewegung. Kaum jemand fragt sich dabei, nach welchen Vorgaben Bremsen und Türen geprüft werden oder wie Sensoren, Steuerung und Anzeige zuverlässig zusammenspielen. Vertrauen entsteht hier fast nebenbei.
Wenn künstliche Intelligenz im Bewerbungsprozess eine Vorauswahl trifft, verdächtige Zahlungen erkennt oder medizinische Bilder analysiert, tauchen sofort Fragen auf: Wie zuverlässig ist das Ergebnis? Funktioniert das System für unterschiedliche Personengruppen gleich gut? Und wer trägt die Verantwortung, wenn es unethisch ist oder sich irrt?
Die kurze Antwort lautet: Gute Absichten genügen nicht. Damit Vertrauen mehr ist als ein Versprechen, braucht es gemeinsame und überprüfbare Regeln.
Normen sind selten spektakulär. Gerade darin liegt ihre Stärke. Sie müssen nicht auffallen, um zu wirken. Im Hintergrund schaffen sie die Voraussetzungen dafür, dass Technik zuverlässig funktioniert. Sie legen beispielsweise fest, wie etwas beschrieben, gemessen, geprüft oder miteinander verbunden werden soll. Dadurch müssen nicht alle Beteiligten jedes technische Detail immer wieder neu aushandeln.
Ein Rettungszeichen soll unabhängig vom Gebäude verstanden werden. Ein Blatt Papier soll in unterschiedliche Drucker passen. Bauteile verschiedener Hersteller sollen sich kombinieren lassen. Messwerte sollen vergleichbar sein. Hinter solchen Selbstverständlichkeiten stehen häufig technische Normen.
Normen reduzieren Komplexität und schaffen Orientierung. Dank ihnen müssen sich Nutzende nicht darum kümmern, wie jede einzelne Komponente funktioniert. Unternehmen profitieren von einheitlichen Begriffen, standardisierten Prüfverfahren und interoperablen Schnittstellen. Behörden, Prüfstellen und Geschäftspartner können sich auf eine gemeinsame Grundlage beziehen. So entsteht eine Art technische Kurzschrift: Wer sie versteht und anwendet, kann sich auf etabliertes Wissen abstützen.
Normen sind keine Gesetze. Ihre Anwendung ist grundsätzlich freiwillig. In der Praxis kommt ihnen dennoch eine grosse Bedeutung zu, etwa wenn Verträge, Beschaffungen, Branchenanforderungen oder gesetzliche Regelungen auf sie Bezug nehmen. In solchen Fällen kann eine freiwillig angewandte Norm dabei helfen nachzuweisen, dass ein Produkt, ein Prozess oder eine Dienstleistung bestimmte Anforderungen erfüllt.
Gemeinsame technische Regeln sind auch in der digitalen Welt unverzichtbar. Sie sorgen dafür, dass Datenformate, Schnittstellen, Cloud-Dienste und elektronische Signaturen systemübergreifend funktionieren. Auch KI-Systeme brauchen solche Regeln. Anforderungen an sie lassen sich jedoch weniger eindeutig festlegen und überprüfen als bei technischen Bauteilen.
Klassische technische Eigenschaften lassen sich oft eindeutig messen: Ein Bauteil hält einer bestimmten Belastung stand oder nicht. KI-Systeme liefern dagegen häufig wahrscheinlichkeitsbasierte Ergebnisse. Ihre Leistung hängt von Daten, Einsatzgebiet und Bedingungen ab. Ein Modell kann im Test überzeugen und im Alltag scheitern. Es kann eine hohe Trefferquote erreichen und für bestimmte Gruppen dennoch schlechtere Ergebnisse liefern.
Hinzu kommt: Fehler sind nicht immer sichtbar. Ein defektes Bauteil erkennt man oft von blossem Auge. Eine sachlich falsche KI-Empfehlung kann dagegen sprachlich korrekt und überzeugend wirken. Normen müssen deshalb nicht nur das Endergebnis, sondern den gesamten Lebenszyklus eines KI-Systems berücksichtigen, von der Datengrundlage und Entwicklung bis zur Überwachung im Betrieb. Dabei geht es unter anderem um Robustheit, Transparenz, Sicherheit und Zuverlässigkeit.
Begriffe wie «sicher», «fair», «transparent» oder «vertrauenswürdig» klingen überzeugend, sind für die Praxis aber zu ungenau. Was bedeutet «zuverlässig», wenn ein System Krankheiten erkennen soll? Reicht eine Trefferquote von 95 Prozent? Wurde auch mit seltenen und unerwarteten Situationen getestet?
Genau hier können Normen einen Unterschied machen. Sie übersetzen abstrakte Erwartungen in konkrete Fragen, Verfahren und Nachweise. Je nach Anwendungsgebiet können sie etwa festlegen:
Normen beantworten nicht jede ethische oder gesellschaftliche Frage und machen eine KI nicht automatisch sicher oder fair. Sie schaffen aber eine gemeinsame Grundlage, auf der solche Eigenschaften beschrieben, geprüft und verbessert werden können. Ohne gemeinsame Messlatte könnte jedes Unternehmen selbst definieren, was «vertrauenswürdig» bedeutet. Vergleiche wären schwierig, Prüfungen uneinheitlich und Versprechen kaum belastbar. Normen machen aus wohlklingenden Prinzipien überprüfbare Praxis.
Künstliche Intelligenz wird zunehmend reguliert. Mit dem EU AI Act hat die Europäische Union ein risikobasiertes Regelwerk geschaffen. Je nach Einsatz und Risikokategorie gelten unterschiedlich strenge Vorgaben; bestimmte KI-Praktiken sind ganz verboten. Auch die Schweiz arbeitet an einer Vernehmlassungsvorlage für eine KI-Regulierung.
Ein Gesetz kann beispielsweise Transparenz, Risikomanagement, Datenqualität oder menschliche Aufsicht verlangen. Es kann jedoch nicht für jede Technologie und jeden Anwendungsfall im Detail ausführen, wie diese Anforderungen umzusetzen sind. Unternehmen brauchen aber spezifische Antworten auf konkrete Fragen: Welche Prozesse sind angemessen? Was muss dokumentiert werden? Wie lässt sich die Einhaltung nachweisen?
Hier kommen technische Normen ins Spiel. Sie übersetzen allgemeine Anforderungen in konkrete technische und organisatorische Vorgaben und können somit eine anerkannte Route von den gesetzlichen Zielen zur praktischen Umsetzung bereitstellen.
Im europäischen System werden dafür sogenannte harmonisierte Normen entwickelt, also Normen, die von den europäischen Normungsorganisationen im Auftrag der Europäischen Kommission erarbeitet werden und die Anforderungen eines EU-Rechtakts konkretisieren sollen. Im Fall von künstlicher Intelligenz werden diese zur Unterstützung der Anforderungen des EU AI Act entwickelt. Werden die harmonisierten Normen im Amtsblatt der Europäischen Union veröffentlicht, können sie für die von ihnen abgedeckten Anforderungen eine Vermutung der Konformität begründen. Ihre Anwendung bleibt freiwillig, kann Unternehmen aber den Nachweis erheblich erleichtern, dass sie bestimmte gesetzliche Vorgaben erfüllen.
Im Zusammenhang mit KI und Regulierung gewinnen Normen auch wirtschaftlich an Bedeutung. Sie können den Zugang zu Märkten mitprägen.
Für Schweizer Unternehmen, die KI-Lösungen in Europa anbieten möchten, ist entscheidend, welche Anforderungen gelten. Wer relevante Normen früh kennt, kann Produkte, Prozesse und Dokumentation darauf ausrichten. Wer sie erst kurz vor dem Markteintritt entdeckt, muss möglicherweise aufwendig nachbessern.
Normen können dabei eine ähnliche Funktion wie ein technischer Pass übernehmen. Sie öffnen den Markt nicht automatisch, erleichtern aber den Nachweis der Voraussetzungen und schaffen eine gemeinsame Sprache zwischen Entwicklung, Compliance, Prüfstellen und Kundschaft.
Davon profitieren auch kleinere und mittlere Unternehmen. Weil sie oft nicht über eigene Rechts-, Normungs- und Compliance-Abteilungen verfügen, sind sie besonders auf Orientierung angewiesen. Gemeinsame Normen helfen ihnen, Anforderungen systematisch anzugehen.
Normen entstehen in einem interdisziplinären Prozess. Fachpersonen aus Wirtschaft, Wissenschaft, Verwaltung und weiteren interessierten Kreisen erarbeiten sie gemeinsam. Wer definiert, wie Risiken bewertet, Daten dokumentiert oder Verzerrungen gemessen werden, beeinflusst auch, welche Lösungen später als zuverlässig und marktfähig gelten.
An KI-Normen wird derzeit sowohl auf globaler als auch auf europäischer Ebene intensiv gearbeitet. Das von CEN und CENELEC getragene Joint Technical Committee 21 Artificial Intelligence, kurz JTC 21, entwickelt europäische KI-Normen, darunter auch die harmonisierten Normen zur Umsetzung des EU AI Act. Die Schweiz beteiligt sich über das nationale Unterkomitee UK 42 Artificial Intelligence der Schweizerischen Normen-Vereinigung (SNV) an diesen Arbeiten. Die Schweizerische Akademie der Technischen Wissenschaften SATW engagiert sich aktiv im UK 42 und übernimmt als Co-Chair des UK 42 eine führende Rolle bei der Koordination der Expertinnen und Experten aus Industrie, Wissenschaft und Behörden.
Vom 6. bis 9. Oktober 2026 kommt das JTC 21 in Winterthur zu seiner zweiten Plenarversammlung des Jahres zusammen. Mehrere zentrale Normen sollen bis Ende 2026 vorliegen. Die Arbeiten befinden sich damit in einer entscheidenden Phase und stehen international stark im Fokus.
Dass Fachpersonen aus zahlreichen Ländern gerade jetzt in der Schweiz an den Grundlagen der künftigen KI-Praxis arbeiten, macht die Arbeit an KI-Normen greifbar. Zugleich zeigt es, wie wichtig unterschiedliche Erfahrungen und Perspektiven sind.
Künstliche Intelligenz entwickelt sich schnell. Umso verlockender ist es, Normen als etwas Langsames, Technisches oder Nachgelagertes zu betrachten. Doch ohne gemeinsame Begriffe, Prüfverfahren und Nachweise bleibt unklar, woran sich verantwortungsvolle KI überhaupt erkennen lässt.
Normen nehmen Unternehmen, Behörden und der Gesellschaft keine Entscheidungen ab. Sie lösen auch nicht jeden Zielkonflikt. Aber sie schaffen eine gemeinsame Grundlage, auf der sich Qualität, Sicherheit und Verantwortung diskutieren und überprüfen lassen.
Beim Lift ist dieses Vertrauen längst Teil des Alltags. Bei künstlicher Intelligenz entsteht es gerade erst. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur, was KI künftig leisten soll – sondern auch, nach welchen Spielregeln sie es tun darf.
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| Editorial staff | Sereina Schär |
| Text von | Sandro Brawand |
