KI und Datenschutz: DSGVO-konforme Automatisierung

Das Datenschutz-Dilemma

Viele Münchner Unternehmer zögern bei KI-Projekten aus einem guten Grund: Datenschutz. Die DSGVO ist streng, die Strafen können hoch sein, und Cloud-Dienste amerikanischer Anbieter sind rechtlich komplex.

Die gute Nachricht: Es gibt Lösungen.

Die drei Säulen der DSGVO-konformen KI

1. Datenminimierung

Prinzip: Nur die Daten verarbeiten, die wirklich notwendig sind.

In der Praxis:

• Anonymisierung von Kundendaten vor der Verarbeitung
• Löschung von Trainingsdaten nach Modellentwicklung
• Klare Definition, welche Datenfelder verarbeitet werden

2. Transparenz

Prinzip: Betroffene müssen wissen, dass und wie ihre Daten verarbeitet werden.

In der Praxis:

• Aktualisierung der Datenschutzerklärung
• Information bei automatisierten Entscheidungen
• Dokumentation der eingesetzten KI-Systeme

3. Technische Sicherheit

Prinzip: Daten müssen angemessen geschützt sein.

In der Praxis:

• Verschlüsselung bei Übertragung und Speicherung
• Zugriffskontrollen und Logging
• Regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen

Self-Hosted vs. Cloud: Eine ehrliche Bewertung

Cloud-Lösungen (z.B. OpenAI, Google)

Vorteile:

• Schnelle Implementierung
• Kein eigener Server-Betrieb
• Modernste Modelle verfügbar

Risiken:

• Datenübertragung in die USA (Schrems II)
• Abhängigkeit vom Anbieter
• Weniger Kontrolle über Datenverarbeitung

Self-Hosted Lösungen

Vorteile:

• Volle Datenkontrolle
• Betrieb in deutschen Rechenzentren möglich
• Keine Datenübertragung an Dritte

Nachteile:

• Höherer initialer Aufwand
• Server-Administration notwendig
• Modelle manchmal weniger leistungsfähig

Unser Ansatz: Das Beste aus beiden Welten

Bei KI für München setzen wir auf einen pragmatischen Ansatz:

1. Sensible Daten (Kundendaten, Finanzen, Personal) werden ausschließlich self-hosted verarbeitet
2. Nicht-sensible Aufgaben (Texterstellung, allgemeine Recherche) können Cloud-Dienste nutzen
3. Klare Trennung zwischen den Systemen

Konkrete Maßnahmen für Ihr Unternehmen

Vor dem KI-Projekt

• Datenschutz-Folgenabschätzung durchführen
• Verarbeitungsverzeichnis aktualisieren
• Auftragsverarbeitungsvertrag prüfen/schließen

Während der Implementierung

• Minimale Datenzugriffe konfigurieren
• Verschlüsselung aktivieren
• Mitarbeiter schulen

Nach dem Go-Live

• Regelmäßige Audits planen
• Löschfristen einhalten
• Betroffenenrechte gewährleisten

Fazit: Datenschutz ist kein Hindernis

DSGVO-konforme KI ist möglich — sie erfordert nur die richtige Planung. Mit selbst gehosteten Lösungen und einem bewussten Umgang mit Daten können Münchner Unternehmen die Vorteile der Automatisierung nutzen, ohne rechtliche Risiken einzugehen.

Der wichtigste Rat: Datenschutz von Anfang an mitdenken, nicht nachträglich draufsetzen.