KI-Systeme & Datenschutz – Anforderungen an Governance und Datenkontrolle

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) wächst rasant in Unternehmen – von Chatbots über automatisierte Auswertungssysteme bis zu Entscheidungs-Engines. Doch die EU-DSGVO trifft hier klare Vorgaben: Sobald KI personenbezogene Daten verarbeitet, müssen Datenschutz-Grundsätze wie Rechtmäßigkeit, Transparenz und Datenminimierung eingehalten werden. In diesem Beitrag beleuchten wir, welche Anforderungen sich daraus ergeben, welche Praxisregeln gelten und wie Datenschutz- und IT-Sicherheitsteams effektiv zusammenarbeiten können.

KI-Systeme & Datenschutz  

Warum die EU-DSGVO auch bei KI gilt

KI-Systeme verarbeiten oft große Mengen an Daten, darunter auch personenbezogene Daten. Sobald ein Unternehmen eine KI-Anwendung nutzt, die personenbezogene Daten verarbeitet oder daraus ableitet, greift automatisch die EU-DSGVO. Sie gilt für jede Verarbeitung „personenbezogener Daten“, also Informationen zu identifizierten oder identifizierbaren Personen. Der Geltungsbereich umfasst nicht nur das Training von Modellen mit Daten, sondern auch die operative Nutzung solcher Systeme im Alltag. Verantwortliche müssen deshalb sicherstellen, dass alle datenschutzrechtlichen Anforderungen eingehalten werden, auch wenn die Daten in KI-Modellen verarbeitet werden. Dies betrifft sowohl die Rechtmäßigkeit, Zweckbindung als auch Transparenz und Rechenschaftspflichten. 

Welche EU-DSGVO-Aspekte KI-Systeme besonders betreffen

Rechtmäßigkeit & Zweckbindung:
Ein KI-System darf personenbezogene Daten nur verarbeiten, wenn dafür eine gültige Rechtsgrundlage vorliegt. Klassisch ist dies die Einwilligung oder ein berechtigtes Interesse, das sorgfältig dokumentiert werden muss. Zudem muss klar definiert werden, zu welchem Zweck die Daten verarbeitet werden – dieser Zweck darf nicht im Nachhinein ausgeweitet werden.

Transparenz & Informationspflichten:
Personen müssen darüber informiert werden, wenn ihre Daten in einer KI-Anwendung genutzt werden. Das umfasst klare Hinweise darauf, welche Daten verwendet werden, wofür und auf welcher Rechtsgrundlage. Automatisierte Entscheidungsprozesse – etwa bei Bewerbungsverfahren oder Kreditentscheidungen – müssen transparent gemacht und gegebenenfalls erläutert werden, obwohl KI-Systeme oft schwer nachvollziehbare Algorithmen nutzen. Diese Anforderungen sind in den Grundsätzen der EU-DSGVO fest verankert. 

Datenminimierung & Speicherbegrenzung:
Auch bei KI-Systemen gilt: Es dürfen nur solche personenbezogenen Daten verarbeitet werden, die für den jeweiligen Zweck unbedingt erforderlich sind. Eine pauschale „Datenhamsterung“ zur späteren Nutzung in KI-Modellen verstößt gegen das Prinzip der Datenminimierung. Zudem müssen Speicherfristen definiert und eingehalten werden, sodass Daten nicht länger vorgehalten werden als notwendig.

Automatisierte Entscheidungen & Betroffenenrechte:
KI-Entscheidungen, die erhebliche Auswirkungen auf Personen haben, können in den Bereich der automatisierten Entscheidungsfindung fallen. Nach EU-DSGVO haben Betroffene in bestimmten Fällen ein Widerspruchs- oder Auskunftsrecht, etwa wenn ein System ausschließlich automatisierte Entscheidungen trifft. Unternehmen müssen darauf vorbereitet sein, entsprechende Abläufe zu implementieren. 

Praxisregeln für Verantwortliche

Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA):
Bevor ein KI-System eingeführt wird, ist oft eine DSFA nötig – insbesondere wenn sensible personenbezogene Daten genutzt werden oder die Verarbeitung ein hohes Risiko für Betroffene aufweist. Diese Bewertung hilft, Risiken zu identifizieren und geeignete Schutzmaßnahmen festzulegen.

Privacy by Design & Default:
Datenschutz muss bereits bei der Konzeption von KI-Systemen berücksichtigt werden. Das bedeutet, Systeme so zu gestalten, dass sie von vornherein datenschutzfreundlich arbeiten, etwa durch datensparsame Voreinstellungen oder anonymisierte Datenverarbeitung.

Transparenz & Dokumentation:
Alle relevanten Schritte – von der Auswahl der Datenquellen über die eingesetzten Algorithmen bis zu den Verarbeitungsprozessen – müssen dokumentiert werden. Diese Dokumentation ist wichtig, um die Einhaltung der EU-DSGVO nachweisen zu können und im Audit- oder Prüfungsfall darlegen zu können, wie KI-Systeme datenschutzkonform betrieben werden.

Erklärbarkeit von KI:
Da viele KI-Algorithmen als „Black Box“ gelten, ist es wichtig, Mechanismen zur Erklärbarkeit („Explainable AI“) einzusetzen. Diese helfen, Entscheidungen des Systems zu interpretieren und sie für Aufsichtsbehörden oder Betroffene nachvollziehbar zu machen. 

Zusammenarbeit von Datenschutz- und IT-Sicherheitsteams

Um KI-Systeme datenschutzkonform zu betreiben, müssen Datenschutz- und IT-Sicherheitsteams eng kooperieren:

• Gemeinsame Risikoanalysen: Beide Teams sollten die Risiken der KI-Nutzung gemeinsam bewerten – sowohl aus datenschutzrechtlicher als auch aus technischer Sicht.
• Technische & organisatorische Maßnahmen: Die IT-Sicherheit implementiert Schutzmaßnahmen wie Zugriffskontrollen und technische Absicherung, während der Datenschutz sicherstellt, dass diese Maßnahmen mit den Rechten der Betroffenen vereinbar sind.
• Monitoring & Audit: Laufende Überwachung und regelmäßige Audits stellen sicher, dass KI-Systeme langfristig EU-DSGVO-konform bleiben und Schwachstellen frühzeitig erkannt werden.
• Schulungen & Sensibilisierung: Mitarbeitende müssen über Risiken und Anforderungen beim Einsatz von KI geschult werden – sowohl aus Sicht des Datenschutzes als auch der Sicherheit.

Fazit

Auch wenn KI-Technologien viele Vorteile bieten, bringt ihr Einsatz besondere datenschutzrechtliche Herausforderungen mit sich. Sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden, ist die EU-DSGVO voll anwendbar – und sie fordert Rechtmäßigkeit, Transparenz, Zweckbindung, Datenminimierung und Rechenschaftspflicht. Unternehmen müssen daher frühzeitig geeignete Prozesse, Dokumentationen und technische Maßnahmen einführen und sicherstellen, dass Datenschutz- und IT-Sicherheitsteams gemeinsam agieren. Mit einem klaren Fokus auf Governance und Datenkontrolle lassen sich Risiken reduzieren und KI-Anwendungen rechtskonform nutzen. 

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