KI DSGVO-konform nutzen: So schützt du deine Unternehmensdaten
Julia Burger5.2.2026
Wie du Sprachmodelle rechtssicher einführst, ohne die Kontrolle über sensible Geschäftsdaten zu verlieren
Inhalt
- Diese DSGVO-Regeln gelten bei LLMs und Machine Learning
- Darum solltest du deine Daten lokal schützen
- So funktioniert sichere Pseudonymisierung bei KI-Nutzung
- So etablierst du sichere Prozesse für KI-Nutzung
- Software-Tipp: ALBERT | AI – deine DSGVO-konforme KI-Lösung
- Fazit: Datensouveränität als Fundament für KI-Einsatz
Du willst KI im Unternehmen einsetzen, aber deine Rechtsabteilung hat Bedenken? Das ist kein seltenes Szenario: Denn wenn sensible Daten europäischer Unternehmen in US-basierte Cloud-Dienste fließen, besteht das Risiko von Datenschutzverstößen. US-Clouds sind zwar schnell verfügbar, unterliegen aber anderen Gesetzen. Kommt es bei den Anbieter*innen zu Datenschutzverstößen, tragen EU-Unternehmen dafür im Zweifelsfall die Verantwortung.
Um das zu verhindern, kannst du geeignete Maßnahmen ergreifen, zum Beispiel eine DSGVO-konforme Nutzung deiner Unternehmens-KI. In diesem Artikel zeigen wir dir, worauf es dabei ankommt und was du wissen musst.
Das Wichtigste in Kürze
- Der Einsatz von KI in Unternehmen erfordert die strikte Einhaltung von DSGVO-Prinzipien wie Zweckbindung und Datenminimierung.
- Öffentliche Cloud-KI birgt Risiken für Geschäftsgeheimnisse, weshalb lokale Hostings oder EU-Private-Clouds die sicherere Alternative bieten.
- Technische Schutzmaßnahmen wie automatisierte Pseudonymisierung verhindern, dass personenbezogene Daten überhaupt an das Sprachmodell gelangen.
- Sichere KI-Prozesse benötigen klare interne Richtlinien, Revisionssicherheit durch Protokollierung und eine Integration in bestehende Berechtigungssysteme.
Diese DSGVO-Regeln gelten bei LLMs und Machine Learning
Wenn du Large Language Models (LLMs) einsetzt, greifen die klassischen DSGVO-Prinzipien, allerdings in einem komplexeren Umfeld. Dazu betrachten wir zwei Punkte gesondert:
1. Zweckbindung
Nach Art. 5 Abs. 1 lit. b DSGVO müssen Daten für „festgelegte, eindeutige und rechtmäßige Zwecke“ erhoben werden. Bei LLMs entstehen hier zwei kritische Ebenen:
Trainingsphase: Viele Daten werden nicht fürs KI-Training erhoben. Ihre nachträgliche Nutzung ist deshalb nur mit klarer Rechtsgrundlage erlaubt – z. B. Einwilligung oder berechtigtes Interesse. Ohne die wird es rechtlich schwierig.
Anwendungsphase: Prompts dürfen nicht ohne Zustimmung für Training genutzt werden. Ausnahme: Du nutzt eine Variante, die das vertraglich ausschließt (z. B. Enterprise-KI).
Zweckbindung in diesem Sinne heißt also, dass Daten genutzt, aber nicht dauerhaft im Modell gespeichert oder für andere Zwecke wiederverwendet werden dürfen.
2. Datenminimierung
Gemäß Art. 5 Abs. 1 lit. c DSGVO müssen Daten auf das „notwendige Maß“ beschränkt sein. Bei LLMs neigen wir dazu, der KI den „ganzen Kontext“ zu geben, deshalb solltest du statt vollständiger Dokumente nur essenzielle Textpassagen übetragen.
3. Geschäftsgeheimnisse und öffentliche KI-Schnittstellen
Wenn du Tools wie ChatGPT oder Google Gemini nutzt, werden deine Eingaben häufig auf Servern außerhalb der EU verarbeitet. Diese Daten können gespeichert und unter bestimmten Bedingungen fürs Modelltraining verwendet werden. Gibst du dabei vertrauliche Informationen wie Kundendaten, Umsätze oder Geschäftsstrategien ein, riskierst du einen Datenschutzverstoß.
Noch kritischer ist es bei Geschäftsgeheimnissen: Laut § 2 GeschGehG verlieren diese ihren Schutz, wenn sie ohne angemessene Sicherung weitergegeben werden – etwa an eine öffentliche KI-Plattform. So kann es zu unbeabsichtigten Datenlecks oder gezielten Angriffen wie „Model Poisoning“ (ein gezielter Cyberangriff, um manipulierte Daten einzuschleusen) kommen.
Du kannst diese Risiken vermeiden, indem du nur KI-Systeme einsetzt, deren Speicherort, Zugriffskontrolle und Datenverarbeitung du auch vollständig steuern kannst. So bleibst du idealerweise DSGVO-konform.
Darum solltest du deine Daten lokal schützen
Um zu verhindern, dass deine sensiblen Daten an externe Anbieter*innen gehen, kannst du deine KI lokal hosten. Das geht entweder auf eigenen Servern (On-Premise) oder über einen europäischen Hoster mit klaren Datenschutzvereinbarungen (Private Cloud).
Unterschiede zu Cloud-Diensten
Um besser zu verstehen, wie Daten online geschützt werden, solltest du diese Unterscheidungen kennen:
- Cloud-KI (z. B. ChatGPT, Gemini): Die Daten verlassen unter anderem dein Unternehmen. Du hast keinen genauen Überblick über Speicherort, Zugriffe oder Datenverarbeitung.
- On-Premise: Die KI läuft auf deinen eigenen Systemen. Du kontrollierst Server, Software und Zugriff vollständig.
- Private Cloud (EU): Die KI läuft bei einem europäischen Anbieter auf dedizierter Infrastruktur. Die Daten bleiben im EU-Rechtsraum und sind vertraglich abgesichert.
Der Vorteil bei On-Premise und Privat Cloud liegt darin, dass die Daten dein System nicht verlassen – so brauchst du keinen internationalen Datentransfer, womit du das Risiko von DSGVO-Verstößen minimierst und die volle Souveränität über deine sensiblen Informationen behältst.
So funktioniert sichere Pseudonymisierung bei KI-Nutzung
Bevor du Eingaben an ein Sprachmodell sendest, kann ein zwischengeschaltetes System helfen, sensible Daten zu erkennen und durch Platzhalter zu ersetzen. So verhinderst du, dass personenbezogene Infos wie Namen oder E-Mail-Adressen beim Modell landen.
Funktionsweise eines Filtersystems
Schritt 01
Mustererkennung
RegEx
Klare Daten wie E-Mails oder Telefonnummern werden per RegEx erkannt, um Texte effizient nach bestimmten Mustern zu durchsuchen.
Schritt 02
Entitäten-Erkennung
Identification
Namen, Orte und Organisationen werden innerhalb des Datenstroms automatisch identifiziert und für die Anonymisierung markiert.
Schritt 03
Kontextanalyse
Context Check
Indirekte Hinweise wie „der Geschäftsführer“ werden durch den Kontext erkannt und durch neutrale Platzhalter ersetzt.
Schritt 04
Blocklist-Abgleich
Security Filter
Sensible Begriffe wie Projektnamen werden über eine spezifische Sperrliste (Blocklist) final abgeglichen und gefiltert.
Rückverknüpfung der Daten (Re-Identifizierung)
Damit du trotz der Anonymisierung eine brauchbare Antwort bekommst, speichert dein lokales System intern, welcher Platzhalter zu welcher Information gehört. Das Sprachmodell sieht nur die anonymisierten Daten – die Zuordnung erfolgt erst nach der Antwort. So sind deine sensiblen Informationen geschützt und verlassen nie deine Infrastruktur.
So etablierst du sichere Prozesse für KI-Nutzung
Auch der Umgang mit KI innerhalb deines Unternehmens muss geregelt sein. Ein gutes Grundgerüst ist dabei die halbe Miete:
1. Nachweisbarkeit
Gemäß DSGVO musst du die Kontrolle über die Datenflüsse nachweisen (Art. 5 Abs. 2 DSGVO). Ein Protokollsystem sollte daher vor allem Metadaten und Sicherheitsereignisse speichern, statt den vollen Inhalt jedes Gesprächs.
Ein datenschutzkonformes Audit-Log speichert folgende Informationen:
- Wer und wann: Identität der Nutzenden und Zeitpunkt der Anfrage.
- Sicherheits-Check: Wurden sensible Daten durch den Filter erkannt und blockiert/ersetzt? (Ja/Nein).
- Modell-Instanz: Welche KI-Version wurde genutzt (z. B. die sichere Enterprise-Umgebung)?
- Zweck: Zu welcher Kategorie gehörte die Anfrage (z. B. „Textzusammenfassung Marketing“)?
2. Verbindliche Richtlinien
Technologie allein reicht nicht; das Team muss wissen, wo die Grenzen liegen.
KI-Compliance & Sicherheitsrichtlinien
01
Datenschutz & Tools
Gib keine Kundendaten in Gratis-Versionen öffentlicher Tools ohne entsprechendes Datenschutz-Add-on ein.
02
Vier-Augen-Prinzip
KI-generierte Ergebnisse müssen immer geprüft werden – besonders bei rechtlichen oder medizinischen Themen.
03
Kennzeichnungspflicht
Sichere interne Transparenz: Dokumente, die maßgeblich durch KI erstellt wurden, müssen als solche markiert sein.
3. Integration in deine Systeme (RAG)
Am sichersten ist es, wenn du die KI direkt in deine bestehende IT-Infrastruktur einbindest – z. B. über Retrieval Augmented Generation (RAG).
- Zugriffsrechte: Die KI greift nur auf Daten zu, auf die der*die Nutzer*in auch im DMS (Dokumenten-Management-System) Zugriff hat. Wer keine Berechtigung hat, bekommt auch keine Antwort auf die Anfrage.
- Datenquellen: Die KI nutzt nur geprüfte, interne Informationen. So vermeidest du fehlerhafte Antworten („Halluzinationen“) und schützt sensible Daten.
Software-Tipp: ALBERT | AI – deine DSGVO-konforme KI-Lösung
Wenn du auf der Suche nach einem Tool bist, das deine Anforderungen hinsichtlich Datenschutz erfüllt, lohnt sich ein Blick auf ALBERT | AI von agorum core. Das System ist speziell für Unternehmen ab 50 Mitarbeiter*innen konzipiert, skaliert bis über 1.000.000 User*innen und integriert Schutzmechanismen wie Pseudonymisierung und Enterprise-Schnittstellen nativ. So ist ein DSGVO-konformer Einsatz im Unternehmenskontext möglich.
Kern-Features von ALBERT | AI
Feature | Was es macht | Dein Nutzen im Kontext der DSGVO |
|---|---|---|
Berechtigungs- & Rollenkonzept | Übernahme bestehender Rechte- und Rollenmodelle aus dem System bzw. DMS. | Verhindert unautorisierten Zugriff auf nicht freigegebene Inhalte; KI arbeitet nur mit zulässigen Daten. |
Lokale Instanzierung (On-Premise / Private Cloud) | Betrieb innerhalb der eigenen, kontrollierten Infrastruktur. | Keine Datenübertragung in Drittstaaten, volle Kontrolle über Speicherorte und Zugriffsrechte. |
Integrierter Datenschutzfilter | Automatisches Herausfiltern sensibler oder personenbezogener Daten vor der Verarbeitung. | Personenbezogene Daten gelangen nicht an das KI-Modell; reduziert Datenschutzrisiken. |
DMS-Integration | Enge Anbindung an Systeme wie agorum core pro ; direkter Zugriff auf interne Dokumentenprozesse. | KI nutzt ausschließlich interne, freigegebene Wissensquellen; keine Offenlegung vertraulicher Daten. |
Datenklassifizierung | Kennzeichnung besonders schützenswerter bzw. betroffener Daten. | Grundlage für effiziente Lösch-, Zugriffs- und Schutzkonzepte nach DSGVO. |
Such-, Export- und Löschfunktionen | Werkzeuge zum gezielten Finden, Exportieren oder Entfernen personenbezogener Daten. | Unterstützung bei Auskunfts-, Berichtigungs- und Löschverlangen (Art. 12–23 DSGVO). |
Zugriffsbeschränkungen auf Daten/Exporte | Steuerung, welche Daten exportiert oder weitergegeben werden dürfen. | Minimiert Offenlegungs- und Weitergaberisiken. |
Revisionssichere Protokollierung / Dokumentation | Vollständige Aufzeichnung aller Aktivitäten und KI-Interaktionen. | Nachweisbarkeit gegenüber Aufsichtsbehörden und Audits; Erleichterung von Datenschutzprüfungen. |
Unterstützung bei TOM (technische und organisatorische Maßnahmen) | Umfangreiche Einstellmöglichkeiten zum Schutz personenbezogener Daten. | Dient als Nachweis für ergriffene Schutzmaßnahmen gemäß DSGVO. |
Individualisierbare Workflows | Anpassung des Systems an spezifische Geschäftsregeln und Prozesse. | Erhöhte Prozesskonformität, keine Standard-KI – besserer Datenschutz durch passgenaue Kontrolle. |
Fazit: Datensouveränität als Fundament für KI-Einsatz
KI-Projekte scheitern selten an der Technologie, sondern meist unsicheren Umgang mit Daten. Wenn du sensible Informationen in der KI DSGVO-konform schützen willst, brauchst du klare Regeln, lokale oder EU-basierte Infrastruktur und nachvollziehbare Prozesse.
Automatische Filter, integrierte Rechtesysteme und Protokollierung helfen dabei, Datenschutz praktisch umzusetzen. Schulungen und klare Zuständigkeiten sorgen dafür, dass alle in deinem Team wissen, was erlaubt ist. So schützt du nicht nur dein Unternehmen vor Risiken und Bußgeldern, sondern auch das, was am wertvollsten ist: dein Wissen.
Disclaimer
Bei den Tipps sowie rechtlichen Informationen in diesem Artikel handelt es sich um eine zusammenfassende Darstellung der geltenden Grundlagen. Es besteht kein Anspruch auf Vollständigkeit oder Richtigkeit der Angaben. Eine im Einzelfall umfassende Prüfung und Beratung durch eine Rechtsanwaltskanzlei wird durch den Artikel nicht ersetzt.
Autor*In
Julia Burger
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Julia Burger
Julia ist SEO-Texterin bei OMR Reviews und Content-Enthusiast. Wenn sie nicht gerade Artikel schreibt findet man sie in verschiedenen Cafés in ganz Hamburg – immer auf der Suche nach neuen Spots.
