ML Ops unterstützt die technische Umsetzung mehrerer konkreter Pflichten aus dem EU AI Act, insbesondere für Hochrisiko-Systeme.

Durch durchgängige Versionierung von Daten, Code und Modellständen entsteht eine vollständige Nachvollziehbarkeit des gesamten Lebenszyklus. Diese End-to-End-Traceability unterstützt die Anforderungen an die technische Dokumentation gemäß Art. 11 AI Act (Technische Dokumentation) sowie das geforderte Risikomanagement nach Art. 9 (Risikomanagement-System) und das Qualitätsmanagement-System nach Art. 17.

ML Ops implementiert außerdem automatische Logging-Mechanismen im Betrieb. Modellversionen, Konfigurationen, Releases und relevante Ereignisse werden systematisch protokolliert. Damit werden die Record-Keeping-Pflichten aus Art. 12 AI Act (Aufzeichnungspflichten) technisch operationalisiert, der ausdrücklich eine automatische Aufzeichnung von Ereignissen zur nachträglichen Nachvollziehbarkeit verlangt.

Freigabeprozesse und kontrollierte Releases unterstützen die Anforderungen an Human Oversight gemäß Art. 14 AI Act (Überwachung durch Menschen). Neue Versionen durchlaufen definierte Tests und Prüfungen, bevor sie produktiv gehen. Diese Freigaben und manuellen Review-Schritte implementieren „Human-in-the-Loop“-Mechanismen im Sinne von Art. 14.

Durch kontinuierliches Monitoring von Performance, Drift und Fehlverhalten wird die laufende Risikoüberwachung gemäß Art. 72 AI Act (Post-Market-Monitoring) unterstützt. Der hierfür notwendige Post-Market-Monitoring-Plan ist zugleich Bestandteil der technischen Dokumentation nach Art. 11. Transparenzmechanismen zahlen zudem auf die Informationspflichten nach Art. 13 (Transparenz und Bereitstellung von Informationen für Nutzer) ein.