Entwicklung von KI-Tools: Was muss man in Bezug auf den Datenschutz beachten?

Künstliche Intelligenz (KI) erleichtert Unternehmen aller Branchen die Abwicklung und Optimierung von Prozessen. Doch mit dem wachsenden Einsatz entstehen auch neue Herausforderungen, insbesondere im Umgang mit personenbezogenen Daten.

Für Unternehmen geht es deshalb nicht nur um die technische Umsetzung. Sie müssen ebenfalls die rechtliche Konformität, ethische Verantwortung und wirtschaftliche Zukunftsfähigkeit bedenken.

Wenn Künstliche Intelligenz in sensible Abläufe wie Bewerbungsverfahren oder Diagnosen eingreift, müssen Unternehmen personenbezogene Daten sehr sorgfältig schützen. Fehler bei automatisierten Entscheidungen bleiben nicht folgenlos und können Menschen gezielt benachteiligen.

Insbesondere beim Profiling zeigen sich die Risiken. Wenn ein Algorithmus allein über eine Kreditwürdigkeit oder eine Bewerbung entscheidet, fehlt es schnell an Transparenz. Die DSGVO verbietet solche automatisierten Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen. Ein klarer Hinweis auf die Grenzen technischer Autonomie.

KI-Modelle benötigen große Datenmengen, um zu lernen und präzise zu arbeiten. Doch Prinzipien wie Datenminimierung und Zweckbindung setzen klare Schranken. Hier entstehen Spannungsfelder, die Unternehmen nicht übergehen können. Ab August 2024 verschärft die EU-KI-Verordnung den rechtlichen Rahmen. Sie macht Datenschutz zur prüfbaren Pflicht, besonders im Umgang mit Hochrisiko-KI.

Neben technischen Anforderungen treten zunehmend gesetzliche Kontrollmechanismen in den Vordergrund. Die DSGVO regelt seit 2018, wie personenbezogene Daten verarbeitet werden dürfen. Die EU-KI-Verordnung ergänzt diesen Rahmen durch risikobasierte Vorgaben bei Anwendungen wie Biometrie, Scoring oder emotionaler Analyse.

Für Hochrisiko-KI, etwa beim CV-Parsing oder bei automatisierten Kreditentscheidungen, ist eine Konformitätsbewertung verpflichtend. Auch müssen Unternehmen Transparenzpflichten erfüllen und ihre Abläufe dokumentieren. Die bestehenden AV-Verträge nach Artikel 28 DSGVO behalten weiterhin ihre Gültigkeit. Bis August 2025 gilt eine Übergangsfrist, innerhalb derer Firmen ihre Systeme rechtskonform umstellen und auditierbar machen können.

Der Einsatz von KI macht Unternehmen effizienter und beschleunigt zentrale Prozesse erheblich. Besonders im iGaming-Bereich verdeutlichen das zahlreiche Online Casinos, die allein diesen Monat gestartet sind und deren Zahl weiter wächst. Bei dieser Marktdynamik liegt die Vermutung nahe, dass KI bereits in der Konzeption, beim Testing oder der Automatisierung eine tragende Rolle spielt. Doch vor jeder Implementierung steht eine grundlegende Entscheidung. Soll die KI selbst entwickelt oder auf eine fertige Lösung zurückgegriffen werden?

Unternehmen, die eigene Systeme programmieren, behalten die vollständige Kontrolle über Datenflüsse und Verarbeitungslogiken. Sensible Daten können lokal gespeichert werden, ohne Transfers an Drittanbieter oder in Drittländer außerhalb der EU. Gerade in regulierten Branchen ist dieser Aspekt ein zentraler Wettbewerbsvorteil.

Mit Blick auf die seit August 2024 schrittweise wirksame EU-KI-Verordnung gewinnt diese Kontrolle weiter an Bedeutung. Hochrisiko-Anwendungen erfordern transparente Modelle, dokumentierte Trainingsdaten und klar nachvollziehbare Entscheidungslogiken.

Autonomie bringt jedoch auch rechtliche und organisatorische Verpflichtungen mit sich. Für den stabilen Betrieb sind Qualitätssicherung, regelmäßige Wartung sowie eine verpflichtende Datenschutzfolgeabschätzung nach Artikel 35 DSGVO notwendig. Ohne internes Know-how steigen Aufwand und Haftungsrisiken schnell an.

Bei externen Anbietern wie Google oder OpenAI reduziert sich der Aufwand nicht, sondern verlagert sich. Neben Auftragsverarbeitungsverträgen sind Privacy Frameworks, EU-Standardvertragsklauseln und gegebenenfalls ein EU-Vertreter zur Wahrung der Rechenschaftspflicht erforderlich.

Zudem sollte geprüft werden, ob Trainings- oder Logdatei für Modellverbesserungen genutzt werden. Gerade bei cloudbasierten KI-Services entscheidet diese Frage darüber, ob ein Einsatz datenschutzrechtlich vertretbar bleibt.

Fertige Tools klingen verlockend, bleiben aber oft Black Boxes. Undurchsichtige Verarbeitungsprozesse und fehlende Einblicke in Modellentscheidungen erschweren die Einhaltung europäischer Datenschutzstandards erheblich. Ohne saubere Vertragsregeln, nachvollziehbare Risikoanalysen und klar dokumentierte Konformität ist letztlich kein KI-Einsatz rechtssicher.

Praxisorientierte Datensicherheit beginnt nicht erst beim fertigen KI-Produkt, sondern schon im Trainingsprozess. Wer Privacy by Design ernst nimmt, setzt früh auf Methoden wie Pseudonymisierung, Datenmaskierung oder vollständige Anonymisierung. Das reduziert die Abhängigkeit von sensiblen Informationen und senkt das Risiko für Datenschutzverstöße deutlich.

Bei technisch anspruchsvollen Anwendungen kommen zunehmend Privacy-Enhancing Technologies zum Einsatz. Dazu gehören Verfahren wie homomorphe Verschlüsselung oder differential privacy, die es ermöglichen, Datenanalysen durchzuführen, ohne einzelne Personen erkennbar zu machen. Solche Lösungen bieten eine solide Grundlage für datenschutzkonformes Machine Learning.

Sobald KI-Systeme im Live-Betrieb laufen, sind klare Netzwerksicherheitsmaßnahmen gefragt. Regelmäßige Audits sowie Penetrationstests helfen, Schwachstellen rechtzeitig zu identifizieren. Zusätzlich verschärft die NIS-2-Richtlinie die Sicherheitsanforderungen in sehr sensiblen Bereichen.

Wer biometrische Systeme einsetzt, kommt um eine Datenschutzfolgenabschätzung laut Artikel 35 DSGVO nicht herum. Voraussetzung dafür ist ein vollständiger Überblick über technische Infrastruktur, Zugriffsebenen und Logdateien. Nur so bleibt technischer Fortschritt kontrollierbar und rechtlich tragfähig.

Wenn es um Effizienz im Datenschutzmanagement geht, können KI-gestützte Tools entscheidende Vorteile bieten. Sie analysieren den Netzwerkverkehr in Echtzeit und spüren durch Anomalieerkennung verdächtige Zugriffsmuster frühzeitig auf. So lassen sich potenzielle Datenschutzvorfälle erkennen, bevor konkretes Risiko entsteht.

Ergänzend hilft eine automatisierte Datenklassifizierung dabei, sensible Informationen richtig einzuordnen und Vorgänge anhand ihres Risikopotenzials zu priorisieren. Vor allem für KMU ist das eine Chance, personelle Engpässe im Datenschutz zuverlässig zu überbrücken.

Doch trotz moderner Analyse bleibt klar, dass kein System ohne menschliche Prüfung und ethische Kontrolle vollständig verlässlich ist. Datenschutz braucht Verantwortung, Nachvollziehbarkeit und die Möglichkeit, Entscheidungen zu hinterfragen.

Das erwartete Marktvolumen für KI in Europa liegt bis 2025 bei über 58 Milliarden Euro. Ein deutlicher Hinweis auf das wirtschaftliche Potenzial regelkonformer Innovation. Um von dem Einsatz von KI zu profitieren, sollten Unternehmen sich detailliert mit den Rahmenbedingungen auseinandersetzen und intern entsprechende Maßnahmen umsetzen.

Bis zum 2. Februar 2025 sollen Unternehmen und Organisationen die richtigen Voraussetzungen schaffen, um intern sowohl bei der Entwicklung als auch in der Anwendung über ausreichende KI-Kompetenz zu verfügen. Arbeitgeber stehen dabei in der Verantwortung, entsprechende interne Richtlinien zu etablieren und klare Vorgaben zur Entwicklung, zum Einsatz und zur Überwachung von KI-Systemen zu definieren.

Erforderlich sind außerdem aktuelle AV-Verträge, ein vollständig geführtes Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten sowie dokumentierte Prozesse zur DSGVO-konformen Umsetzung. Um den Kompetenzaufbau praktisch zu unterstützen, bieten sich strukturierte Weiterbildungsangebote wie IHK-Seminare oder Checklisten des BayLDA an. Frühzeitig Ordnung und Nachvollziehbarkeit zu schaffen, reduziert Bußgeldrisiken, stärkt die Reputation am Markt und verbessert die Position gegenüber Partnern mit hohen Sicherheitsanforderungen.