Datenschutz bei generativer KI

Generative KI hat sich in kürzester Zeit von einem technologischen Trend zu einem zentralen Werkzeug in vielen Unternehmen entwickelt. Ob zur Texterstellung, für die Softwareentwicklung oder im Kundenservice - Systeme wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Mistral verändern Arbeitsprozesse grundlegend. Doch mit den Chancen dieser Technologie wachsen auch die Risiken - insbesondere in Bezug auf Datenschutz und Datensicherheit.

Unternehmen, die generative KI einsetzen, müssen sicherstellen, dass sie die gesetzlichen Datenschutzbestimmungen, insbesondere die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung), strikt einhalten. Dieser Artikel zeigt im Detail, worauf Firmen achten müssen, um KI rechtskonform, sicher und verantwortungsvoll einzusetzen.

Was bedeutet Datenschutz im Kontext generativer KI?

Datenschutz bezeichnet den Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und unrechtmäßiger Verarbeitung. Im Kontext generativer KI geht es vor allem darum, wie Eingabedaten (Prompts), Trainingsdaten und generierte Ausgaben verarbeitet, gespeichert und analysiert werden.

Generative KI-Systeme „lernen“ aus riesigen Datenmengen. Wenn in diesen Daten personenbezogene Informationen enthalten sind, besteht das Risiko, dass diese unbeabsichtigt in generierten Texten oder Analysen wieder auftauchen. Zudem können Nutzereingaben bei der Nutzung externer KI-Plattformen auf Servern Dritter verarbeitet werden, was Fragen nach Datentransfer, Speicherung und Zugriff aufwirft.

Rechtlicher Rahmen: DSGVO und KI-Verordnung der EU

DSGVO als Grundlage

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) bildet die rechtliche Basis für den Umgang mit personenbezogenen Daten in der EU. Sie schreibt unter anderem vor:

• dass personenbezogene Daten nur mit Rechtsgrundlage verarbeitet werden dürfen,
• dass Betroffene über die Verarbeitung informiert werden müssen,
• dass Datensparsamkeit, Zweckbindung und Transparenz eingehalten werden,
• und dass Unternehmen geeignete technische und organisatorische Maßnahmen zum Schutz der Daten treffen müssen.

Für Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen, bedeutet das: Jede Verarbeitung personenbezogener Daten durch KI muss DSGVO-konform erfolgen - auch dann, wenn die KI von einem Drittanbieter stammt.

Die EU-KI-Verordnung (AI Act)

Zusätzlich zur DSGVO schafft die kommende EU-KI-Verordnung (AI Act) einen rechtlichen Rahmen speziell für KI-Systeme. Sie teilt KI-Anwendungen in Risikokategorien ein - von minimal bis hochriskant - und legt Pflichten für Entwickler und Anwender fest.

Generative KI wird dabei besonders beachtet, da sie Inhalte erzeugen kann, die täuschend echt wirken oder persönliche Informationen enthalten. Unternehmen müssen hier zusätzliche Transparenzpflichten erfüllen, z. B. offenlegen, dass ein Inhalt KI-generiert wurde oder sicherstellen, dass Trainingsdaten keine urheberrechtlich geschützten oder personenbezogenen Informationen enthalten.

Datenschutzrisiken bei der Nutzung generativer KI

Beim Einsatz generativer KI können verschiedene Datenschutzrisiken auftreten. Die wichtigsten sind:

• Ungewollte Preisgabe personenbezogener Daten
  Wenn Mitarbeiter personenbezogene Informationen (z. B. Kundendaten, interne E-Mails, Vertragsinhalte) in Prompts eingeben, gelangen diese möglicherweise an den Anbieter der KI-Plattform. Diese Daten können dort gespeichert oder für Trainingszwecke verwendet werden.
• Intransparente Datenverarbeitung
  Nutzer wissen oft nicht genau, wo und wie ihre Daten verarbeitet werden. Viele KI-Modelle basieren auf Cloud-Architekturen, bei denen Daten in verschiedenen Ländern oder Regionen gespeichert werden können.
• Fehlende Kontrolle über generierte Inhalte
  KI-Systeme können sensible oder vertrauliche Informationen ungewollt wiedergeben, wenn diese im Trainingsmaterial enthalten waren.
• Fehlende Lösch- und Widerspruchsmöglichkeiten
  Einmal in Trainingsdaten enthaltene Informationen lassen sich kaum wieder entfernen. Das kann gegen das „Recht auf Vergessenwerden“ nach Art. 17 DSGVO verstoßen.
• Unsichere Integrationen in Unternehmensprozesse
  Werden KI-Tools in bestehende Systeme (z. B. CRM, ERP oder Support-Plattformen) integriert, besteht das Risiko, dass personenbezogene Daten in unsichere Umgebungen übertragen werden.

Typische Anwendungsfälle und Datenschutz-Herausforderungen

Technische und organisatorische Maßnahmen für datenschutzkonforme KI

Um Datenschutzverletzungen zu vermeiden, müssen Unternehmen eine Kombination aus technischen und organisatorischen Maßnahmen (TOMs) umsetzen. Dazu gehören:

Technische Maßnahmen

• Datenminimierung: Nur die notwendigsten Daten sollten verarbeitet oder in die KI eingegeben werden.
• Pseudonymisierung und Anonymisierung: Personenbezug entfernen, bevor Daten in KI-Systeme gelangen.
• Verschlüsselung: Daten sollten bei Übertragung und Speicherung verschlüsselt werden.
• Zugriffskontrollen: Nur autorisierte Personen dürfen KI-Systeme mit sensiblen Daten nutzen.
• Auditierbarkeit: Protokollierung aller Datenverarbeitungsvorgänge zur Nachvollziehbarkeit.

Organisatorische Maßnahmen

• Richtlinien zur KI-Nutzung: Unternehmen sollten interne Guidelines erstellen, die die Nutzung von KI regeln.
• Schulung der Mitarbeiter: Sensibilisierung für Datenschutz und sichere Prompteingaben.
• Vertragliche Regelungen mit Anbietern: Prüfung von Auftragsverarbeitungsverträgen (AVV) nach Art. 28 DSGVO.
• Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA): Pflicht bei hohem Risiko für Betroffene, z. B. bei automatisierten Entscheidungen.
• Regelmäßige Überprüfungen: Laufende Kontrolle der Systeme und Prozesse auf Datenschutzkonformität.

Zusammenarbeit mit externen KI-Anbietern

Viele Unternehmen nutzen KI-Dienste von Drittanbietern, etwa OpenAI, Anthropic oder Microsoft. Hier ist besondere Vorsicht geboten.

Wichtige Punkte, die Unternehmen prüfen sollten:

• Vertragliche Absicherung: Existiert ein DSGVO-konformer Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV)?
• Datenstandort: Werden Daten in der EU oder in Drittländern verarbeitet?
• Trainingsdaten: Werden Nutzerdaten zum weiteren Training der Modelle verwendet?
• Transparenz: Können Unternehmen nachvollziehen, welche Daten gespeichert werden und wie lange?
• Löschkonzepte: Gibt es Möglichkeiten, Nutzerdaten löschen zu lassen?

Wenn diese Fragen nicht eindeutig beantwortet werden können, sollten Unternehmen den Einsatz solcher Tools kritisch prüfen oder auf lokale, datenschutzkonforme Alternativen setzen.

Datenschutzfreundliche Alternativen und Strategien

Unternehmen müssen nicht auf generative KI verzichten - sie können sichere Alternativen nutzen oder eigene Lösungen aufbauen:

• On-Premise-KI-Systeme:
  Eigenbetriebene Modelle auf Unternehmensservern, die keine Daten an Dritte weitergeben.
• EU-basierte KI-Anbieter:
  Nutzung von Anbietern mit Serverstandorten in der EU und strenger DSGVO-Konformität.
• Private Instanzen bekannter Modelle:
  Einige Anbieter (z. B. OpenAI Enterprise, Azure OpenAI) bieten Business-Versionen ohne Datenweitergabe.
• Differenzierte Zugriffsrechte:
  Nur bestimmte Abteilungen erhalten Zugriff auf generative KI-Systeme mit sensiblen Daten.
• Prompt-Management-Systeme:
  Tools, die Prompts zentral verwalten und sensible Informationen automatisch anonymisieren.

Datenschutz als Erfolgsfaktor im KI-Zeitalter

Der Einsatz generativer KI bringt enorme Effizienzgewinne und Innovationspotenzial. Doch Datenschutz darf dabei nie zur Nebensache werden. Unternehmen müssen verstehen, dass generative KI-Systeme nur dann nachhaltig nutzbar sind, wenn Vertrauen, Transparenz und Sicherheit gewährleistet sind.

Wer heute in eine datenschutzkonforme KI-Strategie investiert, schützt nicht nur sich selbst vor rechtlichen Risiken, sondern stärkt auch das Vertrauen von Kunden, Partnern und Mitarbeitenden. Generative KI und Datenschutz schließen sich nicht aus - sie sind zwei Seiten derselben Medaille einer verantwortungsvollen digitalen Zukunft.