Ein Unternehmen klagt gegen einen KI-Anbieter, weil das gelieferte Machine-Learning-System fehlerhafte Vorhersagen trifft. Eine Bewerberin vermutet algorithmische Diskriminierung durch ein KI-gestütztes Recruiting-Tool. Eine Versicherung bestreitet die Deckung eines KI-verursachten Schadens. In allen drei Fällen braucht das Gericht einen Sachverständigen. Aber welchen? Die österreichische Sachverständigenliste kennt kein Fachgebiet „Künstliche Intelligenz“. Der Richter öffnet die SDG-Liste auf sdgliste.justiz.gv.at, sucht nach „KI“ oder „Artificial Intelligence“ – und findet: nichts. Dieser Beitrag erklärt, warum das kein Defizit ist, sondern in der Natur der Technologie liegt, wo Gerichte den richtigen Sachverständigen finden, und worauf Anwälte bei der Formulierung des Beweisantrags achten müssen.
Die Sachverständigenliste: Was es gibt und was fehlt
Die österreichische Gerichtssachverständigen- und Gerichtsdolmetscherliste basiert auf dem Sachverständigen- und Dolmetschergesetz (SDG, BGBl 1975/137). Die dort eingetragenen allgemein beeideten und gerichtlich zertifizierten Sachverständigen sind nach einer vom Bundesministerium für Justiz (BMJ) festgelegten Systematik geordnet: der sogenannten Nomenklatur. Diese Nomenklatur gliedert die Sachgebiete in Fachgruppen (zweistellige Nummern) und innerhalb dieser in Fachgebiete (zweistellige Nummer nach dem Punkt).
Für IT-Fragestellungen ist primär die Fachgruppe 68 – Informationstechnik relevant. Die dort verzeichneten Fachgebiete zeigen den aktuellen Stand:
68.10 – IT-Systeme, Computer inkl. Betriebssysteme, Computerperipherie. 68.11 – Personal-Computer (PC). 68.13 – Prozessdatenverarbeitung, Echtzeitsysteme. 68.14 – Mikroprozessoren in der Gerätetechnik, Embedded Systems. 68.50 – Softwaretechnik, Programmierung. 68.60 – IT Sicherheit, Datenschutz, Verschlüsselung und Signaturerstellung, Virenschutz. 68.62 – Forensische Datensicherung, Datenrekonstruktion, Datenauswertung. 68.65 – Internetsoftware, WEB Programmierung, Netzwerkanwendung. 68.70 – Anwendungssoftware, Standardprogramme. 68.75 – Kommunikationssysteme: LAN, WAN, MAN, Internet. 68.77 – IT-Projektplanung, IT-Projektmanagement.
Dazu kommen verwandte Fachgebiete in anderen Fachgruppen: 21.20 – Programmierung (Fachgruppe 21, Mathematik und Statistik). 91.25 – Betriebsinformatik: IT Einsatzorganisation (Fachgruppe 91, Arbeit und Betrieb).
Was in dieser gesamten Aufstellung nicht vorkommt: Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, algorithmische Entscheidungssysteme. Kein einziges Fachgebiet der Nomenklatur adressiert diese Technologien explizit. Auch der jüngste Nomenklatur-Erlass des BMJ vom 3. Juli 2025, der punktuelle Änderungen der Fachgebietseinteilung brachte, hat daran nichts geändert. Die Neuerungen betrafen Dach- und Fassadenbegrünung, Möbeltischlerarbeiten und Nachhaltigkeitsberichterstattung – nicht Informationstechnologie.
Das bedeutet: Wenn ein Gericht einen KI-Sachverständigen benötigt, kann es in der SDG-Liste nicht einfach nach diesem Begriff filtern. Es muss verstehen, welche der bestehenden Fachgebiete die konkrete Fragestellung abdecken.
Warum es kein Fachgebiet „Künstliche Intelligenz“ gibt – und warum das logisch ist
Die Fachgebietseinteilung der Sachverständigenliste folgt einer technologie- und sachgebietsbezogenen Logik. Ein Fachgebiet beschreibt einen klar abgrenzbaren Bereich, in dem ein Sachverständiger über Sachkunde und zehnjährige (bzw. fünfjährige bei Hochschulabschluss) praktische Erfahrung in verantwortlicher Stellung verfügt. Die Fachgebiete der Gruppe 68 sind genau so aufgebaut: IT-Systeme, Softwaretechnik, IT-Sicherheit, Netzwerke, Projektmanagement. Jedes Fachgebiet beschreibt einen spezifischen Bereich mit klar definierbarer Sachkunde.
Künstliche Intelligenz hingegen ist kein abgrenzbares Sachgebiet, sondern eine Querschnittstechnologie. Ein KI-System besteht aus Software (Fachgebiet 68.50), läuft auf IT-Infrastruktur (68.10), verarbeitet Daten (68.62), kommuniziert über Netzwerke (68.75), erfordert Projektmanagement bei der Implementierung (68.77) und wirft IT-Sicherheitsfragen auf (68.60). Die Besonderheit liegt nicht in einer neuen Technologieklasse, die von allen bisherigen Fachgebieten verschieden wäre, sondern in der spezifischen Kombination und Anwendung bestehender IT-Disziplinen, ergänzt um statistische Methoden und datengetriebene Ansätze.
Ein Vergleich verdeutlicht das: Es gibt auch kein eigenes Fachgebiet „Cloud Computing“, obwohl Cloud-Technologie die IT-Landschaft der letzten 15 Jahre mindestens so stark verändert hat wie KI. Cloud-Fragen werden je nach Kontext von IT-Systeme-Sachverständigen (68.10), Netzwerkexperten (68.75), IT-Sicherheitsgutachtern (68.60) oder Softwaresachverständigen (68.50) bearbeitet. Dasselbe Prinzip gilt für KI.
Das ist kein Defizit der Nomenklatur. Ein eigenständiges Fachgebiet „KI“ würde das Problem nicht lösen, sondern verlagern. Denn: Welcher KI-Sachverständige wäre zuständig? Einer mit Schwerpunkt Natural Language Processing könnte wenig zu einem Computer-Vision-System sagen. Ein Experte für Machine-Learning-Algorithmen hätte möglicherweise keine ausreichende Sachkunde für die Frage, ob die IT-Infrastruktur eines KI-Systems den vertraglichen Anforderungen entspricht. KI ist ein Werkzeug, kein Fachgebiet – und die Fragestellung bestimmt, welcher Sachverständige die richtige Antwort liefern kann.
Welche Fachgebiete KI-Streitigkeiten tatsächlich abdecken
In der Praxis lässt sich jede KI-bezogene Fragestellung auf bestehende Fachgebiete zurückführen. Die Zuordnung hängt davon ab, was das Gericht konkret wissen will.
Wenn die Frage lautet, ob ein KI-System der vertraglichen Spezifikation entspricht – also ob die gelieferte Software das tut, was vereinbart wurde –, handelt es sich um eine Frage der Softwaretechnik (68.50) in Verbindung mit Anwendungssoftware (68.70). Der Sachverständige bewertet den Leistungsvergleich zwischen Spezifikation und tatsächlicher Funktionalität. Dass die Software maschinelles Lernen einsetzt, ändert an der methodischen Vorgehensweise wenig: Befundaufnahme (Was wurde vereinbart?), Ist-Zustand (Was leistet das System?), Bewertung (Liegt ein Mangel vor?). Die KI-spezifische Kompetenz liegt im Verständnis, wie probabilistische Systeme getestet und bewertet werden müssen – also in der Frage, welche Genauigkeitsmetriken angemessen sind, welche Testdaten aussagekräftig sind und welche Performance-Schwankungen im Rahmen des Erwartbaren liegen.
Wenn das Gericht wissen will, ob personenbezogene Daten unrechtmäßig in ein KI-System eingespeist wurden, ist IT-Sicherheit und Datenschutz (68.60) das primäre Fachgebiet. Der Sachverständige analysiert Datenflüsse, prüft Auftragsverarbeitungsverträge auf technische Plausibilität und bewertet, ob technische Schutzmaßnahmen wie Anonymisierung oder Pseudonymisierung angemessen implementiert wurden.
Wenn es um die Frage geht, ob ein KI-System manipuliert oder kompromittiert wurde – etwa durch Data Poisoning, Adversarial Attacks oder Prompt Injection –, ist dies eine Frage der IT-Sicherheit (68.60) in Verbindung mit forensischer Datensicherung (68.62). Die forensische Methodik bleibt identisch: Beweissicherung, Analyse, Dokumentation. Die KI-Spezifik liegt im Wissen darüber, welche Angriffsvektoren bei maschinell lernenden Systemen existieren und wie sie nachgewiesen werden können.
Wenn die Frage die Implementierung eines KI-Projekts betrifft – Verzögerungen, Budgetüberschreitungen, unzureichendes Anforderungsmanagement –, ist IT-Projektplanung und IT-Projektmanagement (68.77) das richtige Fachgebiet. KI-Projekte haben spezifische Risiken (Datenqualität, Modelltraining, Iterationszyklen), aber die Bewertung der Projektführung folgt denselben Grundsätzen wie bei jedem IT-Projekt.
Das Problem der Mehrfachkompetenz: Wenn ein Sachverständiger nicht reicht
Die eigentliche Herausforderung bei KI-Streitigkeiten ist nicht das Fehlen eines Fachgebiets in der Liste, sondern die Tatsache, dass viele KI-Fragestellungen mehrere Kompetenzbereiche gleichzeitig berühren. Und hier liegt das praktische Problem.
Ein konkretes Beispiel: Ein Unternehmen klagt gegen den Anbieter eines KI-gestützten Kreditbewertungssystems. Das System wurde implementiert (IT-Projekt: 68.77), die Software funktioniert technisch (Softwaretechnik: 68.50), aber sie liefert diskriminierende Ergebnisse (Bias-Analyse: statistische Methodik) und verarbeitet dabei personenbezogene Daten (Datenschutz: 68.60). Gleichzeitig stellt sich die Frage, ob das System die Anforderungen des EU AI Act erfüllt (regulatorische Bewertung).
Ein einzelner Sachverständiger, der in 68.50 eingetragen ist, kann die Softwaretechnik bewerten. Aber hat er die statistische Kompetenz für eine Bias-Analyse? Die datenschutzrechtliche Expertise für eine DSGVO-Bewertung? Das regulatorische Verständnis für den AI Act? In vielen Fällen lautet die Antwort: nicht in ausreichender Tiefe.
Das SDG bietet hierfür Lösungswege. Das Gericht kann gemäß § 351 ZPO mehrere Sachverständige bestellen, wenn die Beurteilung eines Beweisthemas verschiedene Sachkenntnisse erfordert. In der Praxis geschieht das selten, weil es Kosten vervielfacht und die Koordination erschwert. Häufiger wird ein Sachverständiger bestellt, der den Kern der Fragestellung abdeckt, und das Gericht erwartet, dass dieser Sachverständige die Grenzen seiner Sachkunde transparent benennt. Ein verantwortungsvoller Sachverständiger weist das Gericht darauf hin, wenn eine Teilfrage seine Kompetenz überschreitet, und empfiehlt die Beiziehung eines weiteren Sachverständigen.
In der Praxis hat sich ein pragmatischer Ansatz bewährt: Der bestellte IT-Sachverständige fungiert als primärer Ansprechpartner des Gerichts und koordiniert bei Bedarf mit weiteren Fachleuten. Die Verantwortung für die Gutachtenserstellung bleibt beim bestellten Sachverständigen, der die Beiträge zusammenführt und die Gesamtbewertung vornimmt. Dieses Modell funktioniert, weil KI-Streitigkeiten in der Regel einen klar identifizierbaren technischen Kern haben, der in ein bestehendes Fachgebiet fällt, und die interdisziplinären Aspekte ergänzenden Charakter haben.
Was Richter bei der Sachverständigenbestellung beachten sollten
Wenn ein Richter in einer KI-Streitigkeit einen Sachverständigen bestellen muss, steht er vor einer doppelten Herausforderung: Der Suchbegriff „KI“ liefert in der SDG-Liste kein Ergebnis, und die Fragestellung ist oft so formuliert, dass sie nicht direkt auf ein Fachgebiet verweist.
Der erste Schritt ist daher die Zerlegung der Beweisfrage. Statt „Ist das KI-System mangelhaft?“ muss die Frage aufgegliedert werden: Entspricht die gelieferte Software der vertraglichen Spezifikation? Verarbeitet das System personenbezogene Daten in Übereinstimmung mit der DSGVO? Erfüllt das System die technischen Anforderungen des EU AI Act? Jede Teilfrage verweist auf ein konkretes Fachgebiet.
Der zweite Schritt ist die gezielte Suche in der SDG-Liste. Die relevantesten Fachgebiete für KI-Streitigkeiten sind 68.50 (Softwaretechnik) für Fragen zur KI-Software selbst, 68.60 (IT-Sicherheit, Datenschutz) für Datenschutz- und Sicherheitsfragen, 68.77 (IT-Projektmanagement) für Implementierungsstreitigkeiten und 68.62 (Forensische Datensicherung) für Beweissicherung und Manipulation. Zusätzlich ist die Spezialisierung des einzelnen Sachverständigen relevant: Viele Sachverständige haben in ihrem SDG-Eintrag Spezialisierungen vermerkt oder beschreiben in ihren Zusatzinformationen Schwerpunkte, die über die Fachgebietsbezeichnung hinausgehen.
Der dritte Schritt ist die Formulierung des Bestellungsbeschlusses. Ein gut formulierter Beschluss beschreibt die zu beantwortende Fragestellung so konkret, dass der Sachverständige seinen Prüfungsumfang klar erkennt. Bei KI-Fragen ist das besonders wichtig, weil die Technologie ein breites Spektrum an Teilfragen aufwirft. Statt „Der Sachverständige möge die Funktionsfähigkeit des KI-Systems beurteilen“ wäre eine präzisere Formulierung etwa: „Der Sachverständige möge beurteilen, ob die Genauigkeit der Vorhersagen des Systems den vertraglich vereinbarten Spezifikationen (Beilage ./A) entspricht und welche technischen Ursachen für eine allfällige Abweichung vorliegen.“
Was Anwälte bei der Formulierung von Beweisanträgen beachten sollten
Für Anwälte, die in KI-Streitigkeiten Beweisanträge formulieren, gelten vergleichbare Überlegungen – mit dem zusätzlichen strategischen Aspekt. Ein zu breit formulierter Beweisantrag riskiert, dass ein Sachverständiger bestellt wird, der den technischen Kern verfehlt. Ein zu eng formulierter Beweisantrag riskiert, dass relevante Aspekte unberücksichtigt bleiben.
Bei KI-Streitigkeiten empfiehlt sich ein strukturierter Beweisantrag, der die technische Fragestellung in nachvollziehbare Teilfragen zerlegt. Dabei sollte der Anwalt in der Begründung des Antrags das gewünschte Fachgebiet benennen – nicht als bindende Vorgabe, sondern als Orientierungshilfe für das Gericht. Die Formulierung „Es wird die Bestellung eines Sachverständigen aus dem Fachgebiet 68.50 (Softwaretechnik, Programmierung) mit nachweislicher Erfahrung im Bereich maschineller Lernverfahren beantragt“ ist präziser und hilfreicher als „Es wird die Bestellung eines KI-Sachverständigen beantragt“.
Ein weiterer praktischer Aspekt: Wenn absehbar ist, dass die Streitigkeit Fachgebiete berührt, die über die Kompetenz eines einzelnen Sachverständigen hinausgehen, kann der Anwalt das bereits im Beweisantrag adressieren. Die ausdrückliche Benennung der verschiedenen Teilfragen und der jeweils erforderlichen Sachkunde erleichtert dem Gericht die Entscheidung, ob ein einzelner Sachverständiger ausreicht oder ob die Beiziehung eines weiteren Sachverständigen sinnvoll ist.
Der Privatgutachter als Alternative: KI-Kompetenz gezielt einkaufen
Im Unterschied zur gerichtlichen Sachverständigenbestellung, bei der das Gericht den Sachverständigen aus der SDG-Liste auswählt, haben Auftraggeber bei der Beauftragung eines Privatgutachters die freie Wahl. Das ist bei KI-Fragestellungen ein erheblicher Vorteil.
Ein Privatgutachten ist nicht an die Fachgebietseinteilung der Nomenklatur gebunden. Der Auftraggeber – ob Unternehmen, Anwalt oder Versicherung – kann einen Sachverständigen beauftragen, der exakt die Kombination aus IT-Kompetenz und KI-Spezialwissen mitbringt, die die konkrete Fragestellung erfordert. Die Qualitätsanforderungen bleiben dabei dieselben: nachvollziehbare Methodik, saubere Trennung von Befund und Gutachten, Objektivität, gerichtsfeste Dokumentation.
Ein Privatgutachten kann in KI-Streitigkeiten verschiedene strategische Funktionen erfüllen. Vor einem Verfahren kann es als Grundlage für die Entscheidung dienen, ob eine Klage Aussicht auf Erfolg hat. Im Verfahren kann es dem Gericht als qualifizierter Parteivortrag vorgelegt werden, um die eigene technische Position zu untermauern. Im Versicherungsfall kann es gegenüber dem Versicherer die Schadenshöhe und die technischen Ursachen dokumentieren.
Der entscheidende Vorteil des Privatgutachtens bei KI-Fragestellungen liegt in der Flexibilität. Der Sachverständige kann einen Prüfungsumfang definieren, der die tatsächliche Komplexität des Systems abbildet, statt sich an die Grenzen eines einzelnen Fachgebiets halten zu müssen. Ein Privatgutachten zu einem KI-System kann gleichzeitig die Softwarequalität, die Datenverarbeitung, die Sicherheitsarchitektur und die regulatorische Compliance bewerten – eine integrierte Betrachtung, die bei gerichtlicher Bestellung mit einem auf ein Fachgebiet beschränkten Sachverständigen schwerer zu erreichen ist.
Blick in die Zukunft: Brauchen wir ein eigenes KI-Fachgebiet?
Die Frage, ob die BMJ-Nomenklatur um ein explizites KI-Fachgebiet ergänzt werden sollte, wird im Sachverständigenwesen diskutiert. Es gibt Argumente dafür und dagegen.
Für ein eigenes Fachgebiet spricht die zunehmende regulatorische Bedeutung: Der EU AI Act schafft ein eigenes Regelwerk für KI-Systeme, das spezifische technische Bewertungen erfordert. Wenn Behörden und Gerichte zunehmend KI-spezifische Sachverständige benötigen, wäre ein eigenes Fachgebiet ein klares Signal und würde die Suche erleichtern.
Dagegen spricht, dass ein Fachgebiet „Künstliche Intelligenz“ zu breit wäre, um eine aussagekräftige Zertifizierung zu ermöglichen. Die zehnjährige Berufserfahrung in verantwortlicher Stellung, die das SDG verlangt, müsste sich auf einen definierbaren Bereich beziehen. „KI“ umfasst so unterschiedliche Technologien wie Sprachmodelle, Computer Vision, Robotik, Empfehlungssysteme und autonome Systeme, dass eine einzelne Zertifizierung wenig über die tatsächliche Sachkunde im konkreten Fall aussagen würde.
Ein pragmatischerer Ansatz wäre die Einführung von registrierbaren Spezialisierungen innerhalb bestehender Fachgebiete. Das SDG ermöglicht bereits nach § 3a Abs. 3 die Eintragung einer Spezialisierung innerhalb des Fachgebiets. Ein Sachverständiger in 68.50 (Softwaretechnik) könnte beispielsweise die Spezialisierung „insbesondere für: Maschinelle Lernverfahren und KI-Systeme“ eintragen lassen. Das würde die Auffindbarkeit in der SDG-Liste erheblich verbessern, ohne ein neues Fachgebiet mit allen Abgrenzungsproblemen zu schaffen.
Unabhängig von der formalen Frage wird der Bedarf an IT-Sachverständigen mit KI-Kompetenz in den kommenden Jahren erheblich steigen. Der EU AI Act tritt ab August 2026 in seinen Hochrisiko-Bestimmungen vollständig in Kraft. Behördenprüfungen, Diskriminierungsvorwürfe und Haftungsfragen im Zusammenhang mit KI werden zunehmen. Richter und Anwälte werden Sachverständige brauchen, die nicht nur die IT-Infrastruktur bewerten können, sondern auch die spezifischen Funktionsweisen und Risiken von KI-Systemen verstehen.
Fazit: Die Fragestellung bestimmt den Sachverständigen
KI ist kein eigenes Fachgebiet in der Sachverständigenliste – und das muss kein Problem sein, solange alle Beteiligten verstehen, wie die Zuordnung funktioniert. Die Nomenklatur der SDG-Liste ist eine Organisationsstruktur, kein Kompetenzraster. Ein in 68.50 (Softwaretechnik) eingetragener Sachverständiger mit nachweislicher KI-Erfahrung ist für die Bewertung eines KI-Systems besser qualifiziert als ein hypothetischer „KI-Sachverständiger“ ohne fundierte Softwaretechnik-Kenntnisse.
Für Richter liegt der Schlüssel in der präzisen Formulierung der Beweisfrage und der gezielten Suche in den Fachgebieten der Gruppe 68. Für Anwälte liegt er in strukturierten Beweisanträgen, die das gewünschte Fachgebiet und die erforderliche Spezialisierung benennen. Und für Unternehmen und Versicherungen liegt er in der Möglichkeit, über ein Privatgutachten gezielt die KI-Kompetenz einzukaufen, die die konkrete Situation erfordert – unabhängig von den Grenzen der Fachgebietseinteilung.
Die wachsende Bedeutung von KI-Streitigkeiten wird mittelfristig auch die Sachverständigenliste verändern. Ob durch ein neues Fachgebiet, durch Spezialisierungen innerhalb bestehender Fachgebiete oder durch eine grundlegende Überarbeitung der Nomenklatur: Die formale Struktur wird der technologischen Realität folgen. Bis dahin gilt: Nicht das Fachgebiet in der Liste beantwortet die Frage, ob ein Sachverständiger die richtige Wahl ist, sondern seine tatsächliche Sachkunde. Und die lässt sich durch gezielte Nachfrage, Referenzen und die Qualität bisheriger Gutachten wesentlich besser beurteilen als durch eine vierstellige Nummer.