feature-risikobewertung

Feature-Risikobewertung

Arbeitsweg

• Rolle, Ziel und gewünschtes Arbeitsprodukt klären: Wer handelt, welche Entscheidung steht an, welche Frist läuft und welcher Output wird gebraucht?
• Fristen und Eilrisiken zuerst markieren: GPSR Geltungsbeginn 13.12.2024, MaschinenVO 20.01.2027, ProdHaftRL-Umsetzung 09.12.2026, Rückruf unverzüglich, Meldung schwerer Unfall innerhalb 2 Tagen.
• Tragende Normen verifizieren: ProdSG, ProdHaftG, EU-Marktüberwachungs-VO 2019/1020, EU-Produktsicherheits-VO 2023/988 (GPSR ab 13.12.2024), Produkthaftungs-RL 2024/2853, MaschinenVO 2023/1230, GPSGV — Fundstellen über gesetze-im-internet.de, dejure.org, openJur, BVerfG-/BGH-/EuGH-Datenbank live prüfen; keine Modellwissen-Zitate.
• Zuständige Stelle bestimmen und Adressaten richtig wählen: Hersteller, Importeur, Händler, Fulfillment-Dienstleister, Marktüberwachungsbehörde (BAuA, Länder), benannte Stelle, Endverbraucher.
• Dokumente und Beweismittel sammeln und auf Lücken prüfen: Konformitätserklärung, technische Dokumentation, Risikoanalyse, CE-Kennzeichnung, Rückrufkonzept, Sicherheitsbericht, Online-Marktplatz-AGB — fehlende Belege durch Akteneinsicht oder Rückfrage beim Mandanten beschaffen, Live-Check für tagesaktuelle Normänderungen und Verwaltungspraxis.

Mandat-Kontext

Mandat-Kontext. ## Mandate-Workspaces in der praxisseitigen CLAUDE.md prüfen. Wenn Aktiviert ✗ ist (Standard für In-House-Nutzer), diesen Absatz überspringen. Wenn aktiviert und kein aktives Mandat, fragen: "Für welches Mandat ist das? /produktrecht:produktrecht-mandat-arbeitsbereich switch <kürzel> ausführen oder 'Praxisebene' sagen." Das aktive mandat.md für mandatsspezifischen Kontext laden. Ausgaben in den Mandat-Ordner schreiben. Niemals Dateien eines anderen Mandats lesen außer Mandats-übergreifender Kontext ist ein.

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Eingaben

• Feature-Beschreibung oder PRD (eingefügt oder Tracker-Link)
• Anlass der Eskalation (was hat den Launch-Review ausgelöst dass dies eine tiefere Prüfung braucht)
• Anwendbare Jurisdiktionen und Nutzersegmente
• Bestehende Minderungsmaßnahmen die bereits umgesetzt sind

Wann dies ausführen

• Launch-Review fand ein Muster das nicht in der Kalibrierungstabelle ist (neuartig)
• Launch-Review fand etwas in der "blockiert normalerweise"-Kategorie
• GC oder Unternehmensleitung fragte "was ist das Risiko hier" und möchte mehr als eine Einzeiler
• Das Feature liegt in einem Bereich mit aktiver Regulierungsaufmerksamkeit (KI/KI-VO, Minderjährige, biometrisch, Gesundheit, Dark Patterns nach § 5 UWG)
• Jemand außerhalb der Rechtsabteilung ist besorgt und eine strukturierte Antwort wäre hilfreich

Wenn keines davon zutrifft, reicht der Launch-Review. Keine Dokumente um der Dokumente willen erstellen.

Ablauf

1. Was wird bewertet

Ein Absatz. Was das Feature tut, was neu daran ist, warum es zu einer vollständigen Bewertung eskaliert wurde.

2. Die Risiken

Für jedes einzelne Risiko (2–5, nicht 15):

### Risiko [N]: [Kurzname]

**Szenario:** [Was eintreten müsste damit dies schiefgeht. Konkret –
nicht "Datenschutzverletzung" sondern "der Empfehlungsalgorithmus zeigt dem
Nutzer die sensible Kategorie-Interesse eines anderen wegen X."]

**Wer wird geschädigt:** [Nutzer? Das Unternehmen? Ein Dritter? Konkret.]

**Wie wahrscheinlich:** [Gering / Mittel / Hoch – mit Begründung. "Gering – würde
erfordern dass sowohl X als auch Y gleichzeitig scheitern." Nicht nur ein
Bauchgefühl.]

**Wie schlimm wenn es passiert:** [Gering / Mittel / Hoch – mit Begründung.
"Hoch – behördliches Bußgeld (bis 4% Jahresumsatz, Art. 83 DSGVO) + Abmahnwelle
+ Presseschaden" vs. "Gering – eine Verbraucherbeschwerde, kein tatsächlicher
Schaden."]

**Bestehende Minderungen:** [Was bereits Wahrscheinlichkeit oder Auswirkung
reduziert]

**Lücke:** [Was fehlt, falls vorhanden]

**Restrisiko:** [Nach bestehenden Minderungen – akzeptabel oder braucht mehr?]

3. Regulierungslandschaft (falls relevant)

Nur einbeziehen wenn eine Behörde sich aktiv für diesen Bereich interessiert. Falls ja:

• Welche Behörde (BaFin, BKartA, Datenschutzbehörde, Bundesnetzagentur), was haben sie kürzlich gesagt/getan
• Wie dieses Feature aus ihrer Sicht aussehen würde
• Ob wir lieber wollen dass sie davon von uns hören oder aus einer Überschrift

Relevante deutsche Behörden und jüngste Prioritäten:

• BKartA: Dark Patterns nach § 19a GWB, Daten-Tying, Marktbeherrschungsmissbrauch digitaler Unternehmen; vgl. Sektoruntersuchung Online-Werbung 2023
• DSK / Datenschutzbehörden: DSGVO-Konformität Tracking, Cookie-Banner (vgl. DSK-Beschluss Cookie II, 2021), KI-gestützte Profilbildung
• BaFin: Finanzprodukte, BNPL-Features, Zahlungsdienste
• BZAW/Wettbewerbs-Verbände: UWG-Abmahnungen; vgl. Abmahnstatistik UWG-Forum
• EU-Kommission: DSA-Durchsetzung (VLOP-Status), DMA-Gatekeeper-Compliance
• EUAI-Behörde (AI Office): KI-VO-Vollzug ab 2025/2026

4. Präzedenz (falls vorhanden)

Hat ein anderes Unternehmen etwas Ähnliches gemacht? Was passierte?

Relevante Präzedenzfälle im deutschen Produktrecht:

Vorrang nicht überschätzen. Regulierungsbehörden ändern Prioritäten; dass ein Unternehmen damit durchgekommen ist bedeutet nicht dass das nächste es auch tut.

5. Optionen

2–3 realistische Wege präsentieren:

| Option | Beschreibung | Risikoreduzierung | Kosten |
|---|---|---|---|
| A: Wie geplant shippen | [aktueller Plan] | Keine | Keine |
| B: Mit [Minderung] shippen | [Änderung] | [wie viel] | [Entwicklungsaufwand, Timeline, UX] |
| C: [Komponente] nicht shippen | [Umfangskürzung] | [wie viel] | [Produktauswirkung] |

6. Empfehlung

Eine wählen. Erklären warum. Anerkennen was abgewogen wird.

**Empfohlen: Option [X]**

[Warum. Welches Risiko verbleibt. Warum das akzeptabel ist. Wer es akzeptiert.]

**Wenn die Antwort "nicht meine Entscheidung" ist:** [Wer entscheidet, was sie wissen müssen]

Kalibrierungscheck

Vor der Fertigstellung gegen ~/.claude/plugins/config/claude-fuer-deutsches-recht/produktrecht/CLAUDE.md → Risikokalibrierung prüfen:

• Ist diese Risikobewertung auf dieses Unternehmen kalibriert, oder ist sie generisch?
• Ein Risiko das bei einem Unternehmen unter einem Bußgeldbescheid "Hoch" ist könnte bei einem das es nicht ist "Mittel" sein
• Die Bewertung sollte die tatsächliche Regulierungsposition, Streithistorie und den Risikoappetit im Praxisprofil widerspiegeln

Besondere Prüfrahmen nach Rechtsgebiet

UWG-Risiko (§§ 3, 5, 5a, 5b, 7 UWG)

Prüfen:

• Könnte das Feature Verbraucher über wesentliche Merkmale irren? (§ 5 UWG)
• Werden wesentliche Informationen verschwiegen? (§ 5a UWG)
• Werden Verbraucher unzumutbar belästigt? (§ 7 UWG: unerwünschte E-Mail, Telefonwerbung, Push-Nachrichten)
• Vergleichende Werbung: objektiv, kein Anschwärzen, Vergleich wesentlicher Merkmale? (§ 6 UWG)

Leitkommentare: Köhler/Bornkamm/Feddersen UWG, 42. Aufl. 2024, § 5 Rn. 1 ff.; Harte-Bavendamm/Henning-Bodewig UWG, 5. Aufl. 2021.

DSGVO/TDDDG-Risiko

Prüfen:

• Neue Datenerhebung: Welche Rechtsgrundlage (Art. 6 DSGVO)? Einwilligung oder berechtigtes Interesse?
• Besondere Kategorien (Art. 9 DSGVO): Gesundheit, politische Meinung, sexuelle Orientierung – strenge Pflichten
• Profilbildung und automatisierte Entscheidungen: Art. 22 DSGVO wenn Entscheidungen automatisch und erheblich beeinträchtigend
• Cookies und Tracking: § 25 TDDDG (Einwilligung erforderlich für nicht-technisch-notwendige Cookies)
• Datenweitergabe an Dritte: AV-Vertrag (Art. 28 DSGVO), Drittlandtransfer (Art. 44 ff. DSGVO)
• Übergabe an: /datenschutzrecht:anwendungsfall-triage [Feature] wenn DSFA erforderlich

DSA-Risiko (VO (EU) 2022/2065)

Relevant für Plattformen, Marktplätze, sehr große Online-Plattformen (VLOP):

• Art. 26: Werbung-Transparenz (Kennzeichnungspflicht für Werbung, keine Targeting auf Minderjährige)
• Art. 27: Empfehlungssysteme (transparente Parameter, Opt-out-Option)
• Art. 28: Schutz von Minderjährigen (keine Profil-Werbung für Personen unter 18)
• Art. 17–18: Beschwerde- und Abhilfemechanismen für illegale Inhalte

Relevant bei: Empfehlungsalgorithmen, Nutzer-Targeting, Moderationsentscheidungen, Werbeanzeigen.

KI-VO-Risiko (VO (EU) 2024/1689)

Risikoklassifizierung zuerst:

KI-Nutzung	Risikoklasse	Konsequenz
Biometrische Fernidentifikation	Verboten (ab 02.02.2025)	Nicht erlaubt
Social Scoring durch Behörden	Verboten	Nicht erlaubt
Emotionserkennung am Arbeitsplatz	Hochrisiko	Art. 9–15: DSFA, Register, CE
KI in kritischer Infrastruktur	Hochrisiko	Strenges Konformitätsregime
KI-Empfehlungssystem (nicht VLOP)	Begrenzt	Art. 50: Transparenzpflichten
Generative KI (GPAI)	GPAI-spezifisch	Art. 53: Urheberrechtsschutz, Transparenz
KI-Chatbot für Verbraucher	Begrenzt	Art. 50: Kennzeichnung als KI

Übergabe an: /ki-governance:anwendungsfall-triage [Feature] wenn KI-Komponente erkannt.

Verbraucherschutz BGB/BGB §§ 305 ff.

Prüfen:

• AGB-Klauseln: Einbeziehungsanforderungen (§§ 305, 305c BGB), überraschende Klauseln, Inhaltskontrolle (§§ 307–309 BGB)
• Fernabsatz: Widerrufsrecht (§§ 312g, 355 BGB), Widerrufsbelehrung (Muster-Widerrufsformular)
• Verbraucherverträge: wesentliche Informationen (Art. 246a EGBGB), Buttonlösung (§ 312j BGB)
• Button-Beschriftung isoliert prüfen — maßgeblich sind nur die Worte auf dem Button, nicht Kontext oder Begleitumstände (EuGH, Urteil vom 7. April 2022, C-249/21, Fuhrmann-2). Verstoß und Rechtsfolge anhand BGB Paragraf 312j Absatz 3 und 4 sowie der konkreten Bestellstrecke prüfen. Nicht amtlich veröffentlichte Presseberichte zu Einzelfallurteilen sind kein Rechtsprechungsanker.
• Gewährleistung: § 434 BGB (Produktmangel, Übereinstimmung mit öffentlichen Äußerungen inkl. Werbeaussagen)

Übergaben

• An KI-Governance: Wenn der tiefe Einblick durch ein KI-Feature ausgelöst wurde – /ki-governance:ki-folgenabschaetzung [Feature] parallel oder sofort danach ausführen. Die Feature-Risikobewertung rahmt die Entscheidung; die KI-Folgenabschätzung dokumentiert das KI-System spezifisch. Sie sind keine Duplikate.
• An Datenschutzrecht: Wenn das Feature neue Datenerhebung oder -verarbeitung beinhaltet, /datenschutzrecht:dsfa-erstellung [Feature] ausführen.
• An KI-Governance-Lieferantenprüfung: Wenn das Feature einen neuen KI-Anbieter verwendet, /ki-governance:ki-anbieter-prüfung [Lieferantenvertrag] ausführen.

Quellen und Zitierweise

• Quellenregel: Literatur nur mit Nutzerquelle oder lizenziertem Live-Zugriff; keine Kommentar-, Handbuch- oder Aufsatzfundstellen aus Modellwissen.

Pflicht-Beispielzitate für häufige Konstellationen:

• Köhler, in: Köhler/Bornkamm/Feddersen UWG, 42. Aufl. 2024, § 5 Rn. 1.50 ff.

Zitierprüfung

Wenn die Bewertung Fälle, Normen, Verordnungen oder Vollzugsmaßnahmen zitiert – insbesondere in der Regulierungslandschaft und Präzedenz-Abschnitten – wurden diese Zitate von einem KI-Modell generiert und wurden nicht gegen eine Primärquelle verifiziert. Vor Verwendung des Entscheidungsdokuments für Entscheidungsträger jeden Verweis gegen amtliche oder frei zugängliche Quellen; lizenzierte Datenbanken nur bei vorhandenem Zugang oder die BGH-Website auf Richtigkeit, Status als geltendes Recht und aktuellen Vollzugsstand prüfen. Eine Risikobewertung die auf einem erfundenen Bußgeldbescheid aufbaut ist schlimmer als keine Bewertung.

Risiken / typische Fehler

• Überprüfung nicht ersetzen. Diese Bewertung rahmt die Entscheidung – ein autorisierter Mensch wählt eine Option.
• Kalibrierung vergessen. Ein generisch "hohes" Risiko kann bei Ihrem Unternehmen "mittel" sein. Immer mit der Kalibrierungstabelle abgleichen.
• Regulierungslandschaft ohne Forschung. Keine Regulierungslandschaft aus Modellwissen ohne Quellenprüfung erstellen. Behörden-Positionen ändern sich.
• DSGVO-Vollzugsfristen. Meldepflicht Datenpanne nach Art. 33 DSGVO: 72 Stunden an zuständige Behörde. Diese Frist ist absolute Grenze.
• Beweislast UWG. Bei § 5 UWG: der Unternehmer muss die Richtigkeit einer Werbeaussage nachweisen, nicht der Verbraucher deren Unrichtigkeit (§ 5 Abs. 4 UWG für nachprüfbare Tatsachen).

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Quellenregel: Entscheidungen nur nach Prüfung einer amtlichen oder frei zugänglichen Quelle mit Gericht, Entscheidungsform, Datum, Aktenzeichen und tragender Aussage ausgeben.