Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Werte schaffen. Doch mit den enormen Chancen gehen auch neue Herausforderungen einher, insbesondere im Bereich des Datenschutzes. Im Folgenden geben wir einen Überblick über die wichtigsten Aspekte und zeigen praktische Lösungsansätze auf.

Was ist KI und wann sprechen wir davon?

Künstliche Intelligenz bezeichnet Computersysteme, die menschenähnliche kognitive Prozesse simulieren können. Anders als herkömmliche Software können KI-Systeme aus Daten lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Typische Anwendungsfälle sind:

• Automatisierte Entscheidungsfindung
• Biometrische Erkennung
• Generative KI (z.B. Text- und Bildgenerierung)
• Chatbots und Assistenzsysteme
• Predictive Maintenance
• Videoüberwachung mit automatisierter Objekterkennung
• Personalisierte Empfehlungssysteme

Datenschutzrechtliche Herausforderungen bei KI

Der Einsatz von KI-Systemen wirft zahlreiche datenschutzrechtliche Fragen auf. Hier die wichtigsten Herausforderungen:

1. Personenbezug und Anonymität

KI-Systeme verarbeiten oft große Datenmengen, bei denen nicht immer klar ist, ob es sich um personenbezogene Daten handelt. Die Fähigkeit von KI, Informationen zu verknüpfen, kann dazu führen, dass scheinbar anonyme Daten wieder personenbeziehbar werden.

Praxistipp: Prüfen Sie sorgfältig, ob die von Ihrer KI verarbeiteten Daten tatsächlich anonym sind. Berücksichtigen Sie dabei auch die Möglichkeit der Re-Identifizierung durch Verknüpfung verschiedener Datensätze.

2. Rechtmäßigkeit der Datenverarbeitung

Für jede Verarbeitung personenbezogener Daten durch KI-Systeme benötigen Sie eine Rechtsgrundlage nach Art. 6 DSGVO.

Praxistipp: Prüfen Sie für jeden Verarbeitungsschritt, ob eine Einwilligung, ein Vertrag, eine rechtliche Verpflichtung oder ein berechtigtes Interesse als Grundlage dienen kann. Dokumentieren Sie Ihre Überlegungen sorgfältig.

3. Zweckbindung und Datenminimierung

KI-Systeme neigen dazu, möglichst viele Daten zu sammeln und für verschiedene Zwecke zu nutzen. Dies kann im Konflikt mit den Grundsätzen der Zweckbindung und Datenminimierung stehen.

Praxistipp: Definieren Sie klar die Zwecke Ihrer Datenverarbeitung und beschränken Sie die Datenmenge auf das für diesen Zweck Notwendige. Implementieren Sie technische Maßnahmen zur Durchsetzung dieser Prinzipien.

4. Transparenz und Erklärbarkeit

Viele KI-Systeme funktionieren als “Black Box”, deren Entscheidungsprozesse schwer nachvollziehbar sind. Dies steht im Konflikt mit den Transparenzanforderungen der DSGVO.

Praxistipp: Wählen Sie wenn möglich KI-Modelle, deren Entscheidungen nachvollziehbar sind. Dokumentieren Sie die Funktionsweise Ihrer KI-Systeme so detailliert wie möglich und stellen Sie diese Informationen den Betroffenen in verständlicher Form zur Verfügung.

5. Betroffenenrechte

Die Umsetzung von Betroffenenrechten wie Auskunft, Berichtigung oder Löschung kann bei komplexen KI-Systemen eine technische Herausforderung darstellen.

Praxistipp: Entwickeln Sie schon bei der Konzeption Ihrer KI-Systeme Prozesse und technische Lösungen, um Betroffenenrechte effektiv umsetzen zu können.

Praktische Schritte zur datenschutzkonformen KI-Nutzung

Um die genannten Herausforderungen zu meistern, empfehlen wir folgende Schritte:

1. Datenschutz-Folgenabschätzung durchführen: Für viele KI-Anwendungen ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO erforderlich. Führen Sie diese sorgfältig durch, um Risiken frühzeitig zu erkennen und zu minimieren.
2. Privacy by Design umsetzen: Berücksichtigen Sie Datenschutzaspekte von Anfang an bei der Entwicklung und Implementierung Ihrer KI-Systeme. Nutzen Sie Techniken wie Datenmaskierung, Pseudonymisierung oder föderiertes Lernen, um den Schutz personenbezogener Daten zu verbessern.
3. Transparenz schaffen: Informieren Sie Ihre Kunden und Mitarbeiter umfassend über den Einsatz von KI. Erklären Sie in verständlicher Sprache, welche Daten wie verarbeitet werden und welche Auswirkungen dies haben kann.
4. Kontrollmechanismen einführen: Implementieren Sie Prozesse zur regelmäßigen Überprüfung und Auditierung Ihrer KI-Systeme. Achten Sie besonders auf mögliche Verzerrungen (Bias) in den Trainingsdaten oder Algorithmen.
5. Schulungen durchführen: Sensibilisieren und schulen Sie Ihre Mitarbeiter im Umgang mit KI und Datenschutz. Nur wenn alle Beteiligten die Grundprinzipien verstehen, können sie in der täglichen Arbeit umgesetzt werden.
6. Dokumentation pflegen: Führen Sie ein detailliertes Verzeichnis Ihrer Verarbeitungstätigkeiten, das auch die KI-spezifischen Aspekte abdeckt. Eine gute Dokumentation hilft Ihnen nicht nur bei der Einhaltung der Rechenschaftspflicht, sondern auch bei der kontinuierlichen Verbesserung Ihrer Prozesse.

Fazit und Ausblick

Die Vereinbarkeit von KI und Datenschutz ist eine der größten Herausforderungen für Unternehmen in den kommenden Jahren. Mit einem proaktiven und strukturierten Ansatz lassen sich die Chancen der KI nutzen, ohne den Schutz personenbezogener Daten zu vernachlässigen. Unsere Datenschutzbeauftragten stehen wir Ihnen bei allen Fragen rund um KI und Datenschutz zur Seite. Kontaktieren Sie uns über das Kontaktformular.

_{Headerbild: Mike Marchetti © Canva.com}