Eine AI Bill of Materials (AIBOM) ist ein strukturiertes Inventar der KI-Modelle, Trainingsdatensätze, fremden Bibliotheken und Laufzeit-Abhängigkeiten in einem KI-System. Sie ist die KI-spezifische Weiterentwicklung der SBOM (Software Bill of Materials), die im Software-Einkauf seit der Executive Order 14028 in den USA und dem Cyber Resilience Act in der EU zum Standard geworden ist. OWASP hat sein AIBOM-Projekt 2025 gestartet; die SPDX-3.0-Spezifikation der Linux Foundation enthält jetzt ein KI/ML-Profil; CycloneDX trägt die ML-BOM als formale Erweiterung. Die Standardisierung läuft schnell — und Auditoren der KI-Verordnung werden ab 2026 zunehmend AIBOM-ähnliche Nachweise prüfen, um die Anforderungen an die technische Dokumentation nach Anhang IV für Hochrisiko-Systeme zu bewerten.

Für HR-Tech-Käufer ist die AIBOM-Anfrage der schnellste Weg, um zu sehen, ob ein Anbieter die Ingenieursarbeit hinter seinen Compliance-Aussagen wirklich geleistet hat. Ein Anbieter mit einer echten AIBOM liefert sie in Tagen; ein Anbieter ohne braucht intern Monate — und das beantwortet die Procurement-Frage von selbst. Eine AIBOM speist außerdem drei weitere Compliance-Artefakte: Abschnitt 5 der DPIA (Herkunft der Trainingsdaten), die technische Dokumentation nach Anhang IV der KI-Verordnung und den Nachweis zur Lieferkette nach NIS2.

Dieser Leitfaden erklärt, was in einer AIBOM steht, worin sie sich von der SBOM unterscheidet, welche 7 Felder Auditoren konkret prüfen, woran du eine gute von einer schlechten AIBOM unterscheidest und wie du deinen KI-Anbieter danach fragst, ohne dort monatelange Rechtsprüfung auszulösen. Geschrieben für Procurement-Verantwortliche, Datenschutzbeauftragte und KI-Governance-Verantwortliche, die AIBOM-Anfragen 2026 zum Standard in der Anbieter-Due-Diligence machen müssen.

Für das übergeordnete Compliance-Bild siehe unseren Leitfaden KI-Governance und Compliance in der EU. Für Abschnitt 5 der DPIA, der direkt auf AIBOM-Daten zurückgreift, siehe die DPIA-Vorlage nach EDPB 2026.

2025Start des OWASP-AIBOM-Projekts; SPDX 3.0 und CycloneDX ergänzen die Unterstützung für KI/ML
7Felder, die Auditoren konkret in einer AIBOM prüfen
3Compliance-Artefakte, die auf AIBOM-Daten aufsetzen (DPIA Abschnitt 5, Anhang IV, NIS2)
daysTage braucht ein vorbereiteter Anbieter für die AIBOM; bei nicht vorbereiteten sind es Monate

Was ist eine AIBOM und wie unterscheidet sie sich von einer SBOM?

Eine SBOM listet die Software-Komponenten, Bibliotheken und Abhängigkeiten eines Softwarestücks auf. Sie ist heute Standard im Einkauf: Wer Unternehmenssoftware kauft, erwartet eine SBOM — typischerweise im SPDX- oder CycloneDX-Format. Sie ermöglicht Schwachstellen-Scans, Lizenz-Compliance und Transparenz in der Lieferkette.

Eine AIBOM ist die KI-spezifische Erweiterung. Sie enthält alles, was eine SBOM enthält, plus die KI-Schicht: die eingesetzten KI-Modelle (Name des Foundation-Modells, Version, Anbieter), die Trainingsdatensätze (Herkunft, Lizenzierung, Kennzeichnung synthetischer Daten), die Daten für Feintuning (falls vorhanden), die Modell-Karte (Fähigkeiten, Grenzen, bekannte Verzerrungen), die Inferenz-Abhängigkeiten (Vektor-Datenbanken, Embedding-Modelle, RAG-Korpora) und die Laufzeit-Telemetrie (Versions-Pinning der Modelle, Fallback-Kette, Observability-Anbindungen).

Der Unterschied ist wichtig, weil KI-Risiken eine andere Qualität haben als klassische Software-Risiken. Eine Software-Schwachstelle ist begrenzt: Ein CVE in Bibliothek X bedeutet, dass Bibliothek X gepatcht werden muss. Ein KI-Modell-Risiko ist nicht begrenzt: Verzerrungen in den Trainingsdaten, Drift im Produktivbetrieb, Abhängigkeit von einem undurchsichtigen Foundation-Modell, dessen Trainingsprozess du nicht einsehen kannst. Die SBOM sagt dir, welcher Code läuft; die AIBOM sagt dir, welche Intelligenz läuft und woher sie kommt. Auditoren wollen 2026 beides.

Die 7 Felder, die Auditoren konkret prüfen

AIBOM-FeldWas dokumentiert wirdWarum Auditoren es verlangen
1. Verwendete KI-ModelleName des Foundation-Modells, Version, Anbieter, Region des BetriebsTrifft die Pflichten der KI-Verordnung an Anbieter und den Drittland-Transfer nach DSGVO
2. Herkunft der TrainingsdatenWoher die Trainingsdaten stammen, Lizenzierung, gescrapt vs. lizenziert vs. synthetischPflichtangabe für Abschnitt 5 der DPIA; Bias-Quellenanalyse; Urheberrechts-Risiko
3. Daten für Feintuning (falls vorhanden)Vom Kunden eingebrachte Daten für das Feintuning; Folgen für die DatensouveränitätDSGVO Art. 32 Sicherheit; Trennung der Kundendaten; Transparenz im AVV
4. Modell-KarteFähigkeiten, vorgesehener Einsatz, bekannte Grenzen, dokumentierte VerzerrungenPflichtbestandteil der technischen Dokumentation nach Anhang IV
5. Inferenz-AbhängigkeitenVektor-Datenbank, Embedding-Modelle, RAG-Korpora und externe APIs, die zur Inferenz aufgerufen werdenTiefe der Lieferkette; NIS2-Meldepflichten; Risiko von Datenflüssen zwischen Mandanten
6. Laufzeit-TelemetrieVersions-Pinning der Modelle, Fallback-Kette, Observability-Anbindungen, Ziele der Audit-LogsPost-Market-Monitoring nach Anhang IV; Fähigkeit zur Vorfallmeldung
7. Update- und Versions-RichtlinieWie Modell-Updates ausgerollt werden, Benachrichtigung der Kunden, Rollback-UnterstützungChange-Management; Mitbestimmung des Betriebsrats bei wesentlichen Änderungen nach BetrVG; Reproduzierbarkeit

Starte eine KI-Governance-Bewertung

Die kostenlose 8-Minuten-Bewertung enthält Checks zur AIBOM-Bereitschaft deiner Anbieter. Du siehst, wer eine echte AIBOM in Tagen liefert — und wer dafür Monate braucht. Strukturierter KI-Report, ohne Anmeldung.

Jetzt ausprobieren

Gute AIBOM und schlechte AIBOM im Vergleich

So sieht eine gute AIBOM aus

  • Alle 7 Felder mit konkreten Fakten befüllt — nicht mit proprietär oder variiert

  • Konkrete Foundation-Modelle samt Version (gpt-4-turbo-2025-01, claude-3.5-sonnet-2025-02 etc.)

  • Trainingsdaten nach Quelle und Lizenz beschrieben, nicht pauschal als öffentlich verfügbare Daten

  • Modell-Karte verlinkt oder beigefügt, mit konkret benannten Grenzen und Verzerrungen

  • Maschinenlesbares Format (SPDX 3.0 oder CycloneDX ML-BOM) — nicht nur ein PDF

  • Innerhalb von 30 Tagen nach jeder wesentlichen Änderung aktualisiert

So sieht eine schlechte AIBOM aus

  • Felder mit vertraulich, proprietär oder nicht zutreffend gefüllt

  • Pauschaler Modell-Verweis ('wir nutzen OpenAI') ohne Versionsangabe

  • Trainingsdaten: verschiedene Quellen, darunter Web-Crawl

  • Keine Modell-Karte; Verzerrungen werden nicht offengelegt

  • Als Marketing-PDF geliefert, ohne maschinenlesbare Variante

  • Letzte Aktualisierung vor 2 Jahren — obwohl der Anbieter letztes Quartal Modelle gewechselt hat

So fragst du deinen KI-Anbieter nach einer AIBOM

Der falsche Weg führt über die Rechtsabteilung: Unser Rechtsteam verlangt eine umfassende AI Bill of Materials, einschließlich aller Trainingsdaten, Modellgewichte und proprietären algorithmischen Informationen. Das löst beim Anbieter eine monatelange Rechtsprüfung aus, eskaliert bis auf Vorstandsebene und produziert am Ende ein verwässertes PDF.

Der richtige Weg führt über den Einkauf — formuliert als Standard-Due-Diligence: Im Rahmen unserer Due-Diligence für KI-Anbieter 2026 erheben wir AIBOM-Informationen entsprechend OWASP AIBOM v1.0, SPDX 3.0 oder CycloneDX ML-BOM (Format nach Ihrer Wahl). Welche Angaben können Sie zu den 7 Standardfeldern liefern: verwendete KI-Modelle, Herkunft der Trainingsdaten, Daten für Feintuning, Modell-Karte, Inferenz-Abhängigkeiten, Laufzeit-Telemetrie sowie Update- und Versions-Richtlinie?

Diese Formulierung hat drei Eigenschaften. Erstens verweist sie auf veröffentlichte Standards — der Anbieter weiß, dass die Anfrage nicht maßgeschneidert und nicht rechtlich aufgeladen ist. Zweitens benennt sie die 7 Felder explizit, sodass der Anbieter nicht mit was meinen Sie mit AIBOM? ausweichen kann. Drittens überlässt sie ihm das Format, was die Anfrage umsetzbar hält. Vorbereitete Anbieter antworten typischerweise innerhalb einer Woche mit einem strukturierten Dokument. Nicht vorbereitete Anbieter antworten mit wir melden uns — was als Information für den Einkauf ebenfalls aussagekräftig ist.

In der Praxis im deutschen Mittelstand reicht es, die Anfrage als zusätzlichen Punkt in den bestehenden Procurement-Fragebogen aufzunehmen — neben AVV-Bereitschaft, ISO-27001-Nachweis und SOC-2-Bericht. Die Bitkom-KI-Studie 2026 zeigt, dass Einkaufsabteilungen in DACH AIBOM-Anfragen heute schon häufiger stellen als noch vor einem Jahr. Wer sie weiterhin überspringt, gibt freiwillig Verhandlungsspielraum auf.

Der 1-Wochen-Test. Ein Anbieter mit echter AIBOM kann die 7 Felder innerhalb einer Woche füllen. Ein Anbieter ohne braucht 1 bis 3 Monate. Die Antwortzeit selbst ist bereits ein Signal für den Einkauf. Wer in einer Woche nicht antwortet, dessen weitere Compliance-Aussagen zur KI-Verordnung solltest du mit dem gleichen Maß an Skepsis behandeln.

Starte einen KI-Readiness-Check

Die 8-Minuten-Bewertung gleicht die AIBOM-Bereitschaft deiner Anbieter mit den 7 Feldern ab. Kostenlos, strukturierter KI-Report, ohne Anmeldung. Damit kannst du Anbieter vor dem Einkauf einordnen.

Jetzt ausprobieren

Kernaussagen

1. AIBOM wird zum Standard. SBOM ist Standard für Software, AIBOM wird es für KI. Auditoren der KI-Verordnung werden sie als Nachweis verlangen.

2. 7 Felder im Audit. Verwendete KI-Modelle, Herkunft der Trainingsdaten, Feintuning-Daten, Modell-Karte, Inferenz-Abhängigkeiten, Laufzeit-Telemetrie und Update-Richtlinie. Jedes Feld konkret und überprüfbar.

3. Ein Inventar, drei Nachweise. Die AIBOM speist Abschnitt 5 der DPIA, die technische Dokumentation nach Anhang IV der KI-Verordnung und den Lieferketten-Nachweis nach NIS2.

4. Der 1-Wochen-Test entscheidet. Vorbereitete Anbieter liefern in einer Woche. Nicht vorbereitete brauchen Monate — die Antwortzeit selbst ist ein Einkaufssignal.

5. Frag über den Einkauf, nicht über die Rechtsabteilung. Verweise auf OWASP, SPDX und CycloneDX, benenne die 7 Felder und überlass dem Anbieter das Format. So vermeidest du monatelange Rechtsprüfung.