Daten, Sicherheit und Compliance: So machen Sie KI-Automatisierung DSGVO-fit
Jonas Weidtke
Skalierung braucht Vertrauen. Hier erfahren Sie, wie Sie Datenschutz, Sicherheit und Governance pragmatisch verankern – von Datenminimierung über Guardrails bis hin zu Monitoring und Audit.
Ohne Vertrauen keine Skalierung. Datenschutz, Sicherheit und Governance sind kein Bremsklotz, sondern ermöglichen nachhaltige Automatisierung.
Datenschutzgrundlagen
Datenminimierung: Nur erforderliche Daten nutzen
Zweckbindung und Rechtsgrundlage: Vertrag, Einwilligung, berechtigtes Interesse
Speicherbegrenzung: Aufbewahrungsfristen und Löschung
Betroffenenrechte: Auskunft, Berichtigung, Löschung, Widerspruch
Technische Schutzmaßnahmen
Pseudonymisierung/Anonymisierung, wo möglich
Verschlüsselung in Ruhe und Transport
Zugriff nur nach Need-to-know, Rollenbasiert
Secrets-Management für API-Keys und Zugangsdaten
Modell- und Anbieterauswahl
Datenresidenz und -haltung: EU/EWR bevorzugt
Logging/Audit: Nachvollziehbarkeit aller automatischen Entscheidungen
Fine-Tuning vs. Prompting: So wenig wie möglich, so viel wie nötig
On-Prem/Private Endpoint für sensible Daten
Prompt-Sicherheit und Guardrails
Kein Einspeisen von Geheimnissen in Prompts
Output-Filter: Profanity, PII-Detektion, Richtlinienchecks
Validierung kritischer Felder mit Regeln/Heuristiken
Menschliche Freigabe bei rechtlich relevanten Aktionen
Governance und Betrieb
KI-Richtlinie für Mitarbeitende (Do/Don’t, Tools, Daten)
Modellkatalog: Freigegebene Modelle, Anwendungsfälle, Verantwortliche
Risiko-Bewertungen pro Use Case (DPIA, falls nötig)
Monitoring von Qualität, Bias, Drift und Kosten
Fazit
Regeln schaffen Klarheit und Geschwindigkeit. Mit einem schlanken Datenschutz- und Sicherheitskonzept können Sie KI-Automatisierung sicher skalieren.
