Die Umsetzung von Datenschutz und seine reibungslose Integration in Geschäftsprozesse ist eine kontinuierliche Complianceaufgabe, die Unternehmen immer wieder vor Herausforderungen stellt. Besondere Aufmerksamkeit in diesem Kontext erfordert derzeit die künstliche Intelligenz (KI). Laut einer Umfrage des Digitalverbands Bitkom nutzt bereits ein Fünftel der deutschen Unternehmen KI, und 74% planen in den nächsten Jahren entsprechende Investitionen. Während KI nahezu unbegrenzte Möglichkeiten zur Optimierung von Geschäftsprozessen bietet, stellt sie Unternehmen auch vor neue datenschutzrechtliche Herausforderungen.
Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) bietet dafür weiterhin den rechtlichen Rahmen. Mit dem EU AI Act, der im August 2024 in Kraft getreten ist, haben sich die Anforderungen jedoch weiter verschärft. Wie lässt sich der effektive Einsatz von KI-Lösungen mit hohen Datenschutzstandards vereinbaren? Damit müssen sich Datenschutzbeauftragte befassen – während auch sie gleichzeitig die Chancen von KI nutzen können, um effizienter zu arbeiten.
Strengere Regeln für den verantwortungsvollen KI-Einsatz
Ergänzend zur DSGVO schärft der AI Act den Blick auf bestehende Datenschutzfragen. Vor allem drei Aspekte sollten Unternehmen in der Praxis beachten:
- Transparenz und Kontrolle: Es muss klar sein, welche Daten in KI-Systeme einfließen, wie sie verarbeitet werden und ob sie auf Anfrage gelöscht werden können – gerade bei generativen KI-Systemen wie ChatGPT oder Microsoft Copilot ist das oft schwierig.
- Risikoabschätzung: Vor der Einführung von KI-Anwendungen ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) Pflicht, wenn ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten betroffener Personen besteht.
- Menschliche Kontrolle: Unternehmen müssen sicherstellen, dass automatisierte Entscheidungen keine rechtlichen Auswirkungen ohne menschliche Überprüfung haben.
KI und Datenschutz praxisnah umsetzen: Risiken minimieren, Effizienz bewahren
Regulierungen wie DSGVO und AI Act geben den Rahmen vor. Nun liegt es an Unternehmen, Datenschutzprozesse so zu gestalten, dass sie sicher, aber auch praktikabel und zukunftsfähig sind. Dazu gehört, Risiken zu minimieren, ohne die Vorteile von KI auszubremsen.
Grundsätzlich sollten dafür personenbezogene Daten nur dann in KI-Modelle einfließen, wenn dies unbedingt erforderlich ist. Das reduziert Datenschutzrisiken und minimiert zudem den Aufwand. Wo möglich, hilft Anonymisierung, etwa durch automatisierte Filter, die sensible Informationen vor der Verarbeitung entfernen oder durch generische Werte ersetzen.
Daneben ist das Einwilligungsmanagement besonders an Kundenschnittstellen essenziell – etwa bei Chatbots oder virtuellen Assistenten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Nutzer aktiv der Verbwendung ihrer Daten zustimmen und diese Einwilligung nachvollziehbar dokumentiert wird.
Auch intern birgt der Einsatz von KI Risiken, etwa wenn Mitarbeitende unbeabsichtigt sensible Daten in Tools wie Microsoft Copilot oder ChatGPT eingeben. Schulungen und klare Richtlinien sind daher unverzichtbar. Ein strukturierter Code of Conduct sorgt für Orientierung und Verbindlichkeit. Je nach erwarteter Nutzung im Unternehmen kann auch eine separate KI-Richtlinie Sinn ergeben.
Neben organisatorischen Maßnahmen spielt Technologie eine Schlüsselrolle im modernen Datenschutz. Datenschutzplattformen können Workflows standardisieren, lückenlose Dokumentation bereitstellen und klare Entscheidungsgrundlagen liefern. Als „Single-Source-of-Truth“ verknüpfen sie DSGVO- und AI-Act-Anforderungen, so dass Unternehmen Datenschutzvorgaben effizient umsetzen können – ohne die Innovationskraft von KI einzuschränken.
Intelligenter Datenschutz: KI optimiert Prozesse und schafft neue Freiräume
Während KI auf der einen Seite neue Herausforderungen für den Datenschutz schafft, bietet sie auf der anderen Seite große Potentiale, um Complianceprozesse effizienter zu gestalten. Datenschutzbeauftragte, die oft mit knappen Ressourcen arbeiten, können von KI-gestützten Lösungen erheblich profitieren.
Ein klarer Vorteil von KI ist ihre Fähigkeit, Routineaufgaben zu automatisieren. Ein Beispiel: Statt Verzeichnisse der Verarbeitungstätigkeiten (VVT) manuell zu erstellen, können Datenschutzbeauftragte auf KI-gestützte Tools zurückgreifen, die Auditergebnisse analysieren und daraus automatisiert VVT-Entwürfe generieren. Diese müssen anschließend nur noch überprüft und angepasst werden, was den Arbeitsaufwand erheblich reduziert.
Ein weiteres Einsatzgebiet ist die Priorisierung von Risiken. KI-Systeme können Datenschutzaudits auswerten und die kritischsten Risiken identifizieren. So können Datenschutzbeauftragte ihre Ressourcen gezielt auf die Bereiche lenken, die den größten Handlungsbedarf haben – ein entscheidender Schritt, um ihre Zeit effizient zu nutzen.
Darüber hinaus hilft KI dabei, die oft herausfordernde Kommunikation zwischen Datenschützern und anderen Abteilungen zu vereinfachen. Mit Hilfe generativer KI-Tools lassen sich juristische Inhalte in eine verständliche Sprache übersetzen. Dies erleichtert beispielsweise die Zusammenarbeit mit Marketing- oder IT-Abteilungen, die häufig nicht mit datenschutzrechtlichem Fachjargon vertraut sind.
KI kann nicht nur bestehende Prozesse unterstützen – sie eröffnet auch neue Möglichkeiten für Datenschutz und Compliance, etwa mit Tools, die Datenschutzrichtlinien proaktiv analysieren und Schwachstellen in der Umsetzung identifizieren. Verantwortliche erhalten so eine frühzeitige Warnung, bevor Datenschutzfälle eskalieren.
KI als Werkzeug – nicht als Wächter
Trotz dieser Chancen bleibt klar: KI muss im Datenschutz – mehr noch als in anderen Bereichen – verantwortungsvoll gesteuert werden. Ihr Einsatz sollte stets unterstützend erfolgen. Datenschutzbeauftragte treffen weiterhin die letzten Entscheidungen und tragen dafür Verantwortung. Unternehmen, die auf KI-gestützte Datenschutzlösungen setzen, können aber nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch sicherstellen, dass sie auf zukünftige Herausforderungen besser vorbereitet sind. Dafür dürfen Datenschutz und KI nicht als Gegensätze betrachtet werden. Vielmehr müssen Unternehmen beides verknüpfen, um die Chancen der digitalen Transformation zu nutzen und gleichzeitig höchste Standards im Umgang mit Daten zu gewährleisten.
