KI und Datenschutz

KI und Datenschutz: So meistern KMUs und Solo-Selbstständige die DSGVO-Herausforderungen

Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet faszinierende Möglichkeiten für Unternehmen jeder Größe. Doch sobald KI-Systeme personenbezogene Daten verarbeiten – und das tun sie oft – rückt der Datenschutz in den Fokus. Für viele Unternehmerinnen und Unternehmer in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) sowie für Solo-Selbstständige, die sich bereits intensiv mit den Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) auseinandergesetzt haben, stellt sich die Frage: Was ändert sich durch KI? Und wie kann der Datenschutz auch beim Einsatz neuer Technologien gewährleistet werden?

Die gute Nachricht vorweg: Die DSGVO bleibt das zentrale Regelwerk. Die Prinzipien, die Sie bereits kennen und (hoffentlich) in Ihrem Datenschutz-Management-System verankert haben, gelten weiterhin. Der Einsatz von KI erfordert jedoch eine Erweiterung Ihrer Perspektive und möglicherweise eine Anpassung Ihrer bestehenden Prozesse. Es ist ein guter Zeitpunkt, um zu prüfen, ob Ihr Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten (VVT) aktuell ist und wie KI-Anwendungen darin abgebildet werden.

DSGVO als Fundament – KI als neue Facette

Die Grundsätze der DSGVO wie Rechtmäßigkeit, Transparenz, Zweckbindung, Datenminimierung, Richtigkeit, Speicherbegrenzung sowie Integrität und Vertraulichkeit sind auch beim KI-Einsatz maßgeblich. KI bringt jedoch einige spezifische Herausforderungen mit sich, die Ihre Aufmerksamkeit erfordern:

1. Sicherheit der Verarbeitung (Art. 32 DSGVO): Dies ist ein absolutes Grundlagenthema. Personenbezogene Daten, die von oder mit KI-Systemen verarbeitet werden, müssen angemessen geschützt werden. Dies gilt insbesondere beim Einsatz von Cloud-basierten KI-Diensten, die oft für KMUs attraktiv sind.
   • Für KMUs bedeutet das: Geeignete technische und organisatorische Maßnahmen (TOMs) implementieren und die Sicherheitsstandards von KI-Dienstleistern sorgfältig prüfen. Auftragsverarbeitungsverträge (AVV) nach Art. 28 DSGVO sind hier unerlässlich, um die Verantwortlichkeiten klar zu regeln. Achten Sie bei der Auswahl von Tools auch darauf, ob der Anbieter sich das Recht vorbehält, Ihre eingegebenen Daten für das Training seiner Modelle zu nutzen, und wählen Sie gegebenenfalls Anbieter, die dies ausschließen oder klare Opt-Out-Möglichkeiten bieten, um die Kontrolle über Ihre sensiblen Informationen und Ihr geistiges Eigentum zu behalten.
2. Datenminimierung vs. „Datenhunger“ der KI: Der DSGVO-Grundsatz der Datenminimierung (nur so viele Daten verarbeiten wie für den Zweck unbedingt nötig) steht oft im Spannungsverhältnis zum „Datenhunger“ vieler KI-Modelle, die von großen Datenmengen profitieren, um präzise Ergebnisse zu liefern.
   • Für KMUs bedeutet das: Auch bei KI-Anwendungen bewusst darauf achten, nur die wirklich erforderlichen personenbezogenen Daten zu verarbeiten. Prüfen Sie, ob Anonymisierungs- oder Pseudonymisierungstechniken eingesetzt werden können, um den direkten Personenbezug zu reduzieren, bevor Daten in KI-Systeme fließen.
3. Automatisierte Einzelentscheidungen (Art. 22 DSGVO): Vorsicht ist geboten, wenn KI-Systeme Entscheidungen treffen, die für Personen rechtliche Wirkung entfalten oder sie erheblich beeinträchtigen (z.B. bei der automatisierten Kreditwürdigkeitsprüfung oder der Vorauswahl von Bewerbern). Solche rein automatisierten Entscheidungen sind nach Art. 22 DSGVO nur unter strengen Voraussetzungen zulässig und erfordern besondere Schutzmaßnahmen, wie das Recht auf menschliches Eingreifen und die Darlegung des eigenen Standpunkts.
   • Für KMUs bedeutet das: Genau prüfen, ob eingesetzte KI-Tools potenziell unter Art. 22 DSGVO fallen. Ist dies der Fall, müssen die entsprechenden Vorkehrungen getroffen und die Betroffenen transparent informiert werden.
4. Transparenz und Erklärbarkeit (Explainability): KI-Entscheidungen, besonders von komplexen Systemen wie Neuronalen Netzen, können manchmal schwer nachvollziehbar sein (der „Black Box“-Effekt). Die DSGVO fordert jedoch Transparenz gegenüber den Betroffenen (Art. 13, 14 DSGVO). Es muss für Betroffene verständlich sein, wie KI-gestützte Entscheidungen, die sie betreffen, zustande kommen.
   • Für KMUs bedeutet das: Auf möglichst transparente KI-Systeme setzen und in der Datenschutzerklärung klar und verständlich darüber informieren, wo und wie KI mit personenbezogenen Daten eingesetzt wird und welche grundlegende Logik dahintersteckt.
5. Daten für das Training von KI-Modellen: Viele KI-Modelle, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, werden mit riesigen Datenmengen trainiert. Enthalten diese Trainingsdaten personenbezogene Daten, muss für deren Verarbeitung eine klare Rechtsgrundlage nach Art. 6 DSGVO vorliegen (z.B. Einwilligung, Vertragserfüllung, berechtigtes Interesse). Hier ist Transparenz darüber, woher die Daten stammen und wie sie verwendet werden, entscheidend.
   • Für KMUs bedeutet das: Beim Einsatz von Drittanbieter-Tools genau prüfen, wie der Anbieter mit Trainingsdaten umgeht und welche Garantien gegeben werden (siehe auch Punkt 1 zur Kontrolle über eigene Daten). Bei eigenen Entwicklungen muss die Herkunft und Rechtmäßigkeit der Trainingsdaten sorgfältig dokumentiert und sichergestellt werden.

Praktische Schritte für den datenschutzkonformen KI-Einsatz:

• Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten (VVT) aktualisieren: Dokumentieren Sie alle KI-Anwendungen, die personenbezogene Daten verarbeiten. Dies ist die Basis Ihres Datenschutzmanagements.
• Auftragsverarbeitungsverträge (AVV) prüfen/abschließen: Stellen Sie sicher, dass mit allen externen KI-Dienstleistern, die in Ihrem Auftrag Daten verarbeiten, konforme AVVs bestehen.
• Datenschutzerklärung anpassen: Informieren Sie Ihre Kunden und Webseitenbesucher transparent über den Einsatz von KI.
• Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) durchführen: Bei KI-Anwendungen, die voraussichtlich ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen zur Folge haben (z.B. bei umfangreicher Profilbildung), ist eine DSFA nach Art. 35 DSGVO Pflicht.
• Mitarbeitende schulen: Sensibilisieren Sie Ihr Team für die datenschutzrechtlichen Aspekte beim Umgang mit KI-Tools. (Verweis auf unseren EU-AI-Act-Guide für überlappende Aspekte).
• Unterstützung suchen, wenn nötig: Die datenschutzrechtlichen Anforderungen können komplex sein. Scheuen Sie sich nicht, bei Unklarheiten oder für die Implementierung eines umfassenden Datenschutz-Management-Systems Ihren bekannten Berater anzusprechen oder bei Bedarf spezialisierte externe Expertise hinzuzuziehen.

Datenschutz-Management-System (DSMS) als Anker

Gerade für KMUs und Solo-Selbstständige, die KI nutzen möchten, kann ein einfaches, aber strukturiertes DSMS helfen, den Überblick zu behalten und die Einhaltung der DSGVO sicherzustellen. Die Integration der KI-spezifischen Aspekte in ein bestehendes DSMS ist oft der effizienteste Weg. Wenn noch kein System vorhanden ist, kann der KI-Einsatz ein guter Anlass sein, damit zu beginnen und die Datenschutz-Compliance auf solide Füße zu stellen.

Fazit: Datenschutz als Qualitätsmerkmal im KI-Zeitalter

Der datenschutzkonforme Einsatz von KI ist kein Hindernis, sondern ein Qualitätsmerkmal und ein wichtiger Faktor für das Vertrauen Ihrer Kunden. Indem Sie die Prinzipien der DSGVO auch auf KI-Anwendungen konsequent anwenden und Ihre Datenschutzorganisation entsprechend anpassen, schaffen Sie eine solide Basis für den verantwortungsvollen und erfolgreichen Einsatz dieser Zukunftstechnologie.

Hinweis: Dieser Beitrag stellt keine Rechtsberatung dar – wenden Sie sich bei Fragen zu ihrer Situation an ihren externen Datenschutzbeauftragten oder entsprechende Fachkräfte.