Scanara vs. manuelle Arbeit zur KI-Verordnung
Scanara im Vergleich mit Tabellen, Beratern und regelmäßigen Prüfungen für die KI-Verordnung. Keine Stunden- oder Preisangaben ohne Quelle.
Zusammenfassung
Tabellen, Berater und regelmäßige Prüfungen eignen sich für Arbeit, die menschliches Urteil verlangt. Scanara ergänzt regelbasierte Prüfungen von Code und Dokumenten, die sich wiederholen lassen, und bewahrt die Ergebnisse als Nachweis auf. Es ersetzt weder die Entscheidungen des Kunden noch Rechtsberatung.
Überblick
Viele Organisationen beginnen mit Tabellen, externen Beratern und regelmäßigen Prüfungen. Diese Methoden passen zu Bewertungen, die menschliches Urteil verlangen, etwa die Ausnahme nach Artikel 6 Absatz 3 oder die Frage, ob eine Praxis unter Artikel 5 fällt. Scanara dokumentiert solche Bewertungen; der Kunde entscheidet.
Scanara ergänzt wiederholbare Prüfungen: Semgrep-Regeln für Code, OPA-Regeln für Dokumente in 8 EU-Sprachen, geführte Bewertungen mit erfasster Einstufung nach Artikel 6 und Entwürfe von Compliance-Dossiers. Ein bestandener Scan bedeutet nicht, dass eine Organisation konform ist.
Aufwand im Überblick
Mit Scanara
Verbinden Sie ein Repository und starten Sie einen Scan. Wiederholen Sie ihn nach Änderungen; mit aktiviertem Merge-Gate werden Pull Requests gescannt. Geplante Scans gibt es noch nicht.
Manueller Prozess
Stunden und Kosten hängen von der Zahl der KI-Systeme, ihrer Risikoklasse und den ausführenden Personen ab. Diese Seite nennt keine Zahl, weil keine Zahl belegt ist.
Funktionsvergleich
| Funktion | Scanara | Manueller Prozess |
|---|---|---|
| Code-Scanning | Regelbasiert, 12 Programmiersprachen; die Treffsicherheit hängt von der Sprache ab | Manuelle Code-Prüfung |
| Risikoklassifizierung | Geführter Ablauf; der Kunde entscheidet, Scanara hält die Feststellung fest | Tabellenbasiert |
| Dokumentenvalidierung | Regelbasierte Prüfung auf erforderliche Inhalte, 8 EU-Sprachen | Manuelle Dokumentenprüfung |
| Scan-Häufigkeit | Auf Abruf; bei Pull Requests mit dem Merge-Gate | Immer dann, wenn die Prüfung wiederholt wird |
| Abdeckung | Dateien des verbundenen Repositorys; eigene oder verschleierte Codemuster können übersehen werden | Der Umfang, den die Prüfer wählen |
| Konsistenz | Gleiche Regeln und gleicher Code liefern das gleiche Ergebnis | Hängt vom Prüfer und von der Methode ab |
| Skalierbarkeit | Grenzen für Repositories und Scans hängen vom Plan ab | Der Aufwand wächst mit der Zahl der Systeme und Prüfer |
Schwachstellen manueller Compliance
Befunde veralten
Eine manuelle Prüfung beschreibt den Code am Tag der Prüfung. Spätere Änderungen sind erst abgedeckt, wenn jemand die Prüfung wiederholt.
Ungleichmäßige Abdeckung
Eine manuelle Prüfung deckt ab, was die Prüfer in der Zeit lesen können. Verschiedene Prüfer können für denselben Code zu verschiedenen Befunden kommen.
Zeit der Entwickler
Manuelle Arbeit kann Entwickler von der Produktarbeit abziehen, damit sie Fragebögen beantworten, Dokumente vorbereiten und an Review-Terminen teilnehmen.
Aufwand je System
Jedes weitere KI-System braucht eine eigene Prüfung. Der Aufwand wächst mit der Zahl der Systeme.
Wie Scanara hilft
Wiederholbar statt einmalig
Starten Sie einen Scan, sobald sich der Code ändert. Mit aktiviertem Merge-Gate wird jeder Pull Request gescannt, und eine Prüfung in GitHub zeigt das Ergebnis.
Regelbasiert und wiederholbar
Regeln decken Stand 24. August 2026 66 der 113 Artikel in der Abdeckungsübersicht von Scanara ab. Geführte Bewertungen decken weitere Pflichten ab, und der Kunde beantwortet sie. Das Code-Scanning kann eigenen oder verschleierten Code übersehen.
Ergebnisse im Pull Request
Mit aktiviertem Merge-Gate zeigt eine Prüfung an jedem Pull Request den Scan-Modus, eine Bewertung, die Zahl der Befunde nach Schweregrad und einen Link zu den Details.
Ersten Scan für Ihr Repository starten
Verbinden Sie ein Repository und starten Sie einen ersten Scan im kostenlosen Plan. Ihr Team entscheidet weiterhin und vervollständigt die Bewertungen.
Scanara bereitet Nachweise aus Ihren Repositorien vor
Scanara liest Ihre verbundenen GitHub-Repositorien und führt regelbasierte Scans auf gängige KI- und Machine-Learning-Muster durch. Unübliche Codemuster kann es übersehen. Getrennt davon erzeugt es aus Vorlagen und Ihren Antworten in der Bewertung Dokumentationsentwürfe als Nachweise für Ihre Compliance-Arbeit. Die Einstufung entscheiden Sie.