Künstliche Intelligenz ist längst mehr als ein Zukunftsthema: Sie verändert Geschäftsprozesse, Entscheidungsfindung und Kundeninteraktion in rasantem Tempo. Doch mit dem Potenzial steigen auch die rechtlichen Anforderungen. Denn wo KI personenbezogene Daten verarbeitet, greifen Datenschutzgrundsätze der DSGVO und künftig zusätzlich die Vorgaben der EU-KI-Verordnung. Unternehmen stehen damit vor einer doppelten Herausforderung: Sie müssen KI-Systeme nicht nur technisch effizient, sondern auch rechtssicher einsetzen. Fehlende Transparenz, unklare Verantwortlichkeiten oder nicht dokumentierte Entscheidungsprozesse verwandeln sich schnell in Compliance-Risiken.
KI und Datenschutz: Das Wichtigste in Kürze
- KI-Systeme unterliegen beim Umgang mit personenbezogenen Daten den Vorgaben der DSGVO und der EU-KI-Verordnung.
- Datenschutzrechtliche Grundprinzipien wie Zweckbindung, Datenminimierung und Transparenz gelten auch für KI.
- Die neue KI-Verordnung bringt zusätzliche Pflichten für Hochrisiko-Systeme in Bezug auf Dokumentation, Aufsicht und Risikoanalyse.
- Für eine datenschutzkonforme Umsetzung braucht es abgestimmte Zuständigkeiten zwischen Rechtsabteilung, IT und Geschäftsführung.
- Unternehmen, die frühzeitig handeln, minimieren Risiken und schaffen Vertrauen bei Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden.
Wie Künstliche Intelligenz und Datenschutz zusammenhängen
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Datenschutz-Kontext wirft zentrale rechtliche Fragen auf. Denn KI-Systeme arbeiten häufig mit großen Mengen personenbezogener Daten, darunter Verhaltensmuster, Standortinformationen oder sensible Merkmale. Das macht KI und Datenschutz zu einem untrennbaren Themenpaar. Sobald solche Systeme personenbezogene Daten verarbeiten, greifen unabhängig vom konkreten Einsatzzweck die Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).
Mit der neuen EU-KI-Verordnung (AI Act) kommen zusätzliche Anforderungen hinzu. Die Verordnung definiert klare Pflichten für Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, insbesondere bei sogenannten Hochrisiko-Anwendungen. Diese betreffen häufig den Kundenservice, den Personalbereich oder Scoring-Verfahren, bei denen besonders hohe Anforderungen an Transparenz, Datenqualität und Aufsicht gelten.
Datenschutz bei KI ist dabei nicht nur für externe Anwendungen relevant. Auch bei internen Projekten wie der Prozessoptimierung müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die Prinzipien von Datenschutz und KI einhalten.
Dabei ist entscheidend: Datenschutz ist kein bloßes Compliance-Add-on, sondern eine Grundvoraussetzung für den rechtssicheren und verantwortungsvollen Umgang mit Künstlicher Intelligenz in Hinblick auf den Datenschutz.
Gerade in der Kombination von DSGVO und KI erwarten Aufsichtsbehörden wie der Europäische Datenschutzausschuss (EDSA), dass Unternehmen datenverarbeitende KI-Systeme nachvollziehbar dokumentieren, einschließlich Zweckbindung, Datenkategorien und Risikoabwägungen. Wer KI datenschutzkonform einsetzen will, muss die regulatorischen Schnittstellen frühzeitig erkennen und aktiv gestalten.
Anwendungsbeispiele: So zeigt sich Datenschutz bei KI in der Praxis
Die Verbindung von Datenschutz und Künstlicher Intelligenz wird in der Praxis besonders greifbar, wenn konkrete Anwendungsszenarien betrachtet werden. Drei typische Beispiele verdeutlichen, wie sich Datenschutz bei KI systematisch umsetzen lässt und wo besondere Sorgfalt gefragt ist:
1. Kundenservice mit Chatbots (z. B. auf Basis von LLMs)
Moderne Chatbots analysieren Nutzereingaben in Echtzeit und generieren auf Grundlage großer Sprachmodelle (LLMs) passende Antworten. Dabei werden häufig personenbezogene Daten wie Namen, Anliegen oder Vertragsdaten verarbeitet. Unternehmen müssen hier Transparenz und Rechtsgrundlage sicherstellen: Nutzer sollten wissen, dass sie mit einer KI interagieren und nachvollziehen können, wie ihre Daten genutzt werden. Die Wahl der Rechtsgrundlage (etwa Vertragserfüllung oder Einwilligung) ist wesentlich, um KI datenschutzkonform einzusetzen.
2. Scoring-Systeme und KI-basierte Prognosen
Ob in der Kreditvergabe oder bei personalisierten Produktempfehlungen: KI-Systeme, die auf Basis personenbezogener Daten Prognosen erstellen, unterliegen hohen Anforderungen. Die DSGVO verlangt eine faire und nachvollziehbare Datenverarbeitung, insbesondere wenn automatisierte Einzelentscheidungen im Spiel sind. Hier greift Art. 22 DSGVO, der Betroffenen zusätzliche Schutzrechte zusichert. Damit KI und Datenschutz vereinbar bleiben, sollten Sie im Unternehmen dokumentieren, wie Modelle trainiert, evaluiert und eingesetzt werden.
Vertiefung: Wie KI im Vertrieb datenschutzkonform und zielgerichtet eingesetzt werden kann, zeigt unser Beitrag zu Predictive Lead Scoring.
3. KI-gestützte HR-Prozesse
Auch im Recruiting und der Personalentwicklung setzen Unternehmen zunehmend auf Künstliche Intelligenz, zum Beispiel bei der Bewerberauswahl oder der Leistungsanalyse. Hier stehen besonders sensible Daten im Fokus. Die Abwägung zwischen Einwilligung und berechtigten Interessen muss rechtlich sauber erfolgen. Um die Anforderungen von DSGVO und KI-Verordnung zu erfüllen, ist außerdem eine transparente Kommunikation gegenüber Bewerbern und Mitarbeitenden Pflicht.
Kernanforderungen im Datenschutz bei Künstlicher Intelligenz
Der rechtskonforme Umgang mit KI und Datenschutz erfordert mehr als technisches Know-how. Entscheidend ist die Einhaltung der zentralen Grundsätze der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Diese gelten unabhängig davon, ob es sich um klassische Datenverarbeitung oder um komplexe KI-Systeme handelt. Stellen Sie sicher, dass Sie schon bei der Planung und Entwicklung an die Vorgaben für Datenschutz und KI denken
Datenminimierung und Zweckbindung
Auch wenn KI-Anwendungen auf große Datenmengen angewiesen sind, gilt der Grundsatz: Nur so viele personenbezogene Daten wie nötig. Laut Art. 5 DSGVO dürfen Daten nur für klar definierte, legitime Zwecke verarbeitet werden. Wesentlich ist, dass die Daten nur für den ursprünglich festgelegten Zweck verwendet werden dürfen. Eine spätere Nutzung für andere Zwecke ist nur unter engen Voraussetzungen zulässig. Das ist besonders relevant im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz und Datenschutz, da hier oft umfangreiche und sensible Daten zum Einsatz kommen.
Rechtsgrundlagen der Verarbeitung
Für jede Form der Datenverarbeitung durch KI-Systeme braucht es eine belastbare rechtliche Grundlage. Neben der Einwilligung kommen häufig Vertragserfüllung oder berechtigte Interessen in Frage. Gerade Letztere bedürfen einer sorgfältigen Interessenabwägung, insbesondere wenn die Verarbeitung potenziell diskriminierende Auswirkungen haben kann. Unternehmen müssen dokumentieren, auf welcher Grundlage sie ihre KI DSGVO-konform einsetzen.
Betroffenenrechte und Transparenz
Die DSGVO räumt betroffenen Personen weitreichende Rechte ein: von der Auskunft über die Verarbeitung bis hin zum Widerspruch. Diese gelten uneingeschränkt auch bei KI und DSGVO. Unternehmen müssen verständlich erklären können, wie ein System funktioniert – auch wenn es sich um komplexe, lernende Modelle handelt. Besonders bei automatisierten Entscheidungen nach Art. 22 DSGVO sind Transparenz und Nachvollziehbarkeit entscheidend, um das Vertrauen in Datenschutz bei KI zu stärken.
Verantwortlichkeit und Rollenverteilung
Die korrekte Zuordnung von Verantwortlichkeiten ist eine zentrale Voraussetzung für die Einhaltung von Datenschutz in Bezug auf KI. Dabei stellen sich insbesondere folgende Fragen:
- Wer trifft die Entscheidungen über die Datenverarbeitung?
- Wer führt die Verarbeitung technisch durch?
Die DSGVO unterscheidet zwischen Verantwortlichen und Auftragsverarbeitern. Vor allem bei KI-Projekten mit mehreren Beteiligten oder externen Modellen wird diese Trennung äußerst komplex. Um den Anforderungen von DSGVO und KI gerecht zu werden, sind präzise vertragliche Regelungen zwingend notwendig.
Was die neue KI-Verordnung für den Datenschutz bedeutet
Mit dem Inkrafttreten des EU AI Acts schafft die Europäische Union erstmals einen einheitlichen Rechtsrahmen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Auch wenn die Verordnung kein klassisches Datenschutzgesetz ist, beeinflusst sie unmittelbar, wie Künstliche Intelligenz datenschutzkonform gestaltet werden muss, vor allem im Zusammenspiel mit der DSGVO.
Risiko-Klassifizierung von KI-Systemen
Herzstück der Verordnung ist die Einstufung von KI-Anwendungen in vier Risikokategorien:
- Minimal
- Begrenzt
- Hoch
- Unannehmbar
Besonders relevant für den Datenschutz bei KI sind Hochrisiko-Systeme, etwa in der Personalgewinnung, der Kreditvergabe oder bei biometrischen Verfahren. Diese unterliegen umfangreichen Pflichten: Unternehmen müssen u. a. ein Risikomanagement etablieren, Datenqualität sicherstellen und Transparenz- sowie Aufsichtspflichten erfüllen: Aspekte, die eng mit der DSGVO KI-Compliance verknüpft sind.
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Überschneidungen und Unterschiede zur DSGVO
Der AI Act ergänzt die DSGVO, ersetzt sie jedoch nicht. Beide Regelwerke gelten gleichzeitig und unabhängig voneinander. Eine Anwendung, die personenbezogene Daten verarbeitet, muss sowohl den datenschutzrechtlichen Anforderungen (z. B. Art. 5, 6, 22 DSGVO) als auch den KI-spezifischen Anforderungen des AI Acts gerecht werden. Unternehmen müssen daher sorgfältig prüfen, wie KI und DSGVO zusammenspielen, insbesondere in Bezug auf Betroffenenrechte, Transparenz und Rechenschaftspflicht.
Übergangsfristen und To-dos für Unternehmen
Die ersten Anforderungen an Hochrisiko-KI-Systeme sind seit August bereits in Kraft. Dies betrifft insbesondere auch Artikel 99 und 100, die die Strafen bei Verletzung des EU AI Acts festlegen. Für Hochrisiko-Systeme wird es eine Übergangsfrist von rund zwei Jahren geben. Unternehmen sollten diese Zeit nutzen, um:
- ihre bestehenden und geplanten KI-Systeme einer Risikoeinstufung zu unterziehen,
- bestehende Prozesse auf Konformität mit DSGVO und KI-Verordnung zu überprüfen,
- interne Zuständigkeiten für Datenschutz und KI klar zu definieren.
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Datenschutz und KI: Worauf in der Praxis zu achten ist
Der rechtssichere Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext ist kein reines Legal-Thema. Vielmehr erfordert er ein abgestimmtes Vorgehen über Abteilungsgrenzen hinweg: Recht, IT und Geschäftsführung müssen gemeinsam sicherstellen, dass sowohl die Anforderungen der DSGVO als auch die Vorgaben der EU-KI-Verordnung erfüllt werden.
Ob es um Datenschutz bei KI-Systemen, technische Maßnahmen oder Governance-Strukturen geht: Frühzeitig definierte Zuständigkeiten sind entscheidend, um Risiken zu minimieren und KI DSGVO-konform zu implementieren. Mit klaren Prozessen, transparenter Dokumentation und einer abgestimmten Rollenverteilung im Unternehmen setzen Sie KI datenschutzkonform um. Und das funktioniert nur so – daran führt kein anderer Weg vorbei.
Die folgende Übersicht zeigt, worauf es in den jeweiligen Verantwortungsbereichen beim Thema Künstliche Intelligenz und Datenschutz ankommt:
Für die Rechtsabteilung (Legal):
- Rechtsgrundlagen prüfen und dokumentieren: Für jeden Verarbeitungsschritt die passende Rechtsgrundlage festlegen (z. B. Vertrag, berechtigtes Interesse, Einwilligung).
- DSFA durchführen: Bei hohem Risiko systematisch bewerten, dokumentieren und ggf. Aufsichtsbehörde konsultieren.
- Verträge überprüfen: Rollenverteilung mit Anbietern und Partnern klären (Verantwortlicher vs. Auftragsverarbeiter), Standardvertragsklauseln und AVV auf KI-Tauglichkeit prüfen.
Für IT und Entwicklung:
- Technische und organisatorische Maßnahmen (TOMs) umsetzen: Datensicherheit, Zugriffskontrollen, Logging und Monitoring.
- Datenminimierung sicherstellen: Trainingsdaten auf das notwendige Maß begrenzen, Pseudonymisierung und Löschkonzepte integrieren.
- Transparenz und Nachvollziehbarkeit ermöglichen: Modellentscheidungen erklärbar gestalten, insbesondere bei Hochrisiko-KI.
- Einhaltung ethischer und regulatorischer Anforderungen: Performance, Fairness und Unsicherheit quantifizieren, bewerten und dokumentieren.
Für die Geschäftsführung:
- Rechenschaftspflicht (Accountability) wahrnehmen: Verantwortung für Compliance strukturieren, Rollen und Prozesse definieren.
- KI-Governance etablieren: Richtlinien, Audits und Kontrollmechanismen schaffen, um Risiken frühzeitig zu erkennen und zu steuern.
- KI-Inventar pflegen: Überblick über eingesetzte und geplante KI-Systeme als Grundlage für Risikobewertung und Berichtspflichten behalten.
Nicht nur Datenschutz spielt eine zentrale Rolle beim Einsatz von KI, auch Sicherheitsaspekte sind entscheidend. Erfahren Sie mehr dazu in unserem Beitrag über KI-Sicherheit.
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