Künstliche Intelligenz verspricht schnellere Prozesse, weniger manuelle Fehler und deutlich mehr Effizienz im Tagesgeschäft. Doch viele Unternehmen zögern, nicht weil sie den Nutzen bezweifeln, sondern weil sie sich die Fragen stellen: Was passiert mit unseren Daten? Wer hat Zugriff? Und wie lässt sich KI-Automatisierung mit DSGVO und dem neuen EU AI Act in Einklang bringen?
Wir arbeiten seit Jahren mit Unternehmen aus dem Versicherungswesen, dem Gesundheitssektor und der Industrie zusammen, Branchen, in denen Datensicherheit ein absolutes Muss ist. In diesem Artikel erklären wir, wo der Unterschied zwischen Datensicherheit und Datenschutz liegt, welche konkreten Risiken KI-Systeme mitbringen, was der EU AI Act für Unternehmensprozesse bedeutet und wie sichere KI-Automatisierung in der Praxis aussieht.
Inhaltsverzeichnis
- Unterschied zwischen Datensicherheit und Datenschutz
- Risiken für die Informationssicherheit
- EU AI Act und DSGVO
- KI-Automatisierung in der Praxis
- TCG Process und KI-Automatisierung
- Maßnahmen zur Datensicherheit
- Fazit
Was ist der Unterschied zwischen Datensicherheit und Datenschutz bei KI?
Die beiden Begriffe werden häufig synonym verwendet, sie meinen jedoch unterschiedliche Dinge.
Datensicherheit bezeichnet alle technischen und organisatorischen Maßnahmen, die Daten vor unberechtigtem Zugriff, Verlust oder Manipulation schützen. Sie basiert auf drei Grundprinzipien der Informationssicherheit: Vertraulichkeit (nur Berechtigte erhalten Zugang), Integrität (Daten werden nicht unbemerkt verändert) und Verfügbarkeit (Systeme und Daten sind zuverlässig erreichbar). Diese drei Säulen gelten für alle Daten, unabhängig davon, ob sie personenbezogen sind oder nicht.
Datenschutz hingegen ist ein rechtliches Konzept. Er regelt, welche personenbezogenen Daten zu welchem Zweck und auf welcher Rechtsgrundlage verarbeitet werden dürfen. In Deutschland und der EU ist das primär durch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) geregelt.
Bei KI-Systemen greifen beide Dimensionen unmittelbar ineinander: Ein KI-Modell, das Rechnungen, Verträge oder Patientenakten verarbeitet, muss sowohl technisch als auch rechtlich zuverlässig abgesichert sein. Wer nur eine Seite betrachtet, riskiert Sicherheitslücken und Compliance-Verstöße.
Welche Risiken bringt KI für die Informationssicherheit?
KI ist kein Risiko per se aber sie vergrößert die Angriffsfläche, wenn sie ohne klare Sicherheitsarchitektur eingesetzt wird. Die relevantesten Risiken in der Praxis:
Unkontrollierter Datenabfluss in externe Systeme: Werden Unternehmensdaten zur Verarbeitung an externe KI-Dienste übermittelt, verlässt potenziell sensibles Material die kontrollierte IT-Umgebung. Besonders kritisch ist das bei Geschäftsgeheimnissen, personenbezogenen Daten oder branchenspezifischen Informationen.
Fehlende Nachvollziehbarkeit: Viele KI-Modelle treffen Entscheidungen, die sich nicht einfach erklären lassen. In regulierten Branchen, etwa im Versicherungswesen oder im Gesundheitsbereich, ist Nachvollziehbarkeit jedoch Pflicht. Fehlt ein lückenloses Protokoll darüber, welche Daten wann wie verarbeitet wurden, entsteht ein Compliance-Risiko.
Halluzinationen in kritischen Prozessen: Generative KI-Modelle können plausibel klingende, aber sachlich falsche Ausgaben erzeugen. In automatisierten Geschäftsprozessen, etwa bei der Rechnungsverarbeitung oder Vertragsprüfung, kann das zu fehlerhaften Ergebnissen führen, die ohne geeignete Kontrollmechanismen unbemerkt bleiben.
Nicht-konforme Drittanbieter: Die Nutzung von KI-Diensten, deren Anbieter nicht DSGVO-konform operieren oder Daten außerhalb der EU verarbeiten, schafft rechtliche Haftungsrisiken, unabhängig davon, ob der Schaden tatsächlich eintritt.
Keines dieser Risiken ist unvermeidbar. Sie entstehen nicht durch KI selbst, sondern durch unzureichende Planung und fehlende Sicherheitsarchitektur.
EU AI Act und DSGVO: Was bedeutet das für KI in Unternehmensprozessen?
Mit dem EU AI Act hat die Europäische Union den ersten umfassenden Rechtsrahmen für den Einsatz von KI geschaffen. Er trat im August 2024 in Kraft und wird gestaffelt angewendet.
Was ist die KI-Verordnung der EU? Der EU AI Act klassifiziert KI-Systeme nach ihrem Risikopotenzial: von minimal über begrenzt bis hin zu hoch und unakzeptabel. Systeme, die in sensiblen Bereichen eingesetzt werden, etwa zur automatisierten Entscheidungsfindung im Personalwesen, im Kreditwesen oder in der kritischen Infrastruktur, fallen in die Hochrisikokategorie und unterliegen strengeren Anforderungen an Transparenz, Dokumentation und menschliche Aufsicht.
Welche KI-Systeme sind DSGVO-konform? Die DSGVO gilt weiterhin parallel zum EU AI Act, sie wird durch ihn nicht ersetzt. Jedes KI-System, das personenbezogene Daten verarbeitet, muss eine gültige Rechtsgrundlage vorweisen, Betroffenenrechte gewährleisten und die Grundsätze der Datensparsamkeit und Zweckbindung einhalten. Entscheidend ist dabei häufig die Frage, ob personenbezogene Daten das eigene System verlassen oder innerhalb einer kontrollierten Umgebung bleiben.
Für Unternehmen, die KI-gestützte Prozessautomatisierung einführen, empfiehlt sich daher eine systematische Risikoklassifikation der geplanten KI-Anwendungen.
Wie sieht sichere KI-Automatisierung in der Praxis aus?
Datensicherheit in KI-Projekten beginnt nicht beim Datenschutzbeauftragten sondern bei der Architekturentscheidung. Wer festlegt, wo Daten verarbeitet werden und wie das System kontrolliert werden kann, trifft die sicherheitsrelevanteste Entscheidung des gesamten Projekts.
Ein zentrales Instrument ist die Wahl des Betriebsmodells. On-Premise-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, KI-Automatisierung vollständig innerhalb der eigenen IT-Infrastruktur zu betreiben, Daten verlassen zu keinem Zeitpunkt das Unternehmensnetzwerk. Private-Cloud-Umgebungen bieten eine vergleichbare Kontrolle mit höherer Skalierbarkeit.
Wie TCG Process sichere KI-Automatisierung umsetzt
Sichere KI-Automatisierung ist für uns selbstverständlich.
Beim Betrieb setzen wir auf die Modelle, die zu den Sicherheitsanforderungen unserer Kunden passen: On-Premise, Private Cloud oder Managed Services, je nachdem, welche Kontrolle über Daten und Infrastruktur benötigt wird.
Für Compliance und Auditierbarkeit liefert der Process Audit Trail in unserer OCTO-Plattform eine lückenlose Dokumentation aller Prozessschritte, als Grundlage für interne Audits, regulatorische Prüfungen und Process-Mining-Analysen.
Welche Maßnahmen zur Datensicherheit sind bei KI-Projekten entscheidend?
Sichere KI-Automatisierung erfordert kein eigenes Sicherheitskonzept von Grund auf, sondern baut auf etablierten IT-Sicherheitsprinzipien auf, die konsequent auf KI-spezifische Anforderungen angewendet werden.
Datenklassifikation vor Projektstart: Bevor ein KI-System eingeführt wird, sollte klar sein, welche Datenkategorien es verarbeitet, intern, vertraulich, personenbezogen oder branchenspezifisch reguliert. Das bestimmt, welche Sicherheitsanforderungen gelten und welches Betriebsmodell geeignet ist.
Zugriffskontrolle und Rollenmanagement: KI-Systeme sollten dem Prinzip der minimalen Rechtevergabe folgen. Nur wer eine Aufgabe tatsächlich ausführt, erhält Zugang zu den dafür notwendigen Daten.
Protokollierung und Auditierbarkeit: Jede Verarbeitungsaktivität sollte nachvollziehbar dokumentiert sein. Das gilt für Fehlerfälle ebenso wie für Regelbetrieb und ist Voraussetzung dafür, im Streitfall oder bei Audits belastbare Nachweise liefern zu können.
Auswahl DSGVO-konformer Anbieter: Bei Softwarekomponenten und KI-Modellen von Drittanbietern muss geprüft werden, ob diese die datenschutzrechtlichen Anforderungen erfüllen, insbesondere in Bezug auf Datenverarbeitungsort und Unterauftragsverhältnisse.
Change Management für Mitarbeitende: Datensicherheit ist kein rein technisches Thema. Mitarbeitende müssen verstehen, welche Daten sie in KI-Systeme eingeben dürfen und welche nicht. Klare Richtlinien, Schulungen und die Begleitung der Mitarbeitenden bei der Arbeit mit KI sind ein unterschätzter, aber wirksamer Schutzfaktor.
Fazit: Sicherheit beginnt mit der richtigen Entscheidung
KI wird im Kontext von Datensicherheit meistens als Risikofaktor diskutiert, dabei kann sie auch ein wirksames Instrument zur Stärkung der IT-Sicherheit sein. In automatisierten Geschäftsprozessen lässt sich KI gezielt einsetzen, um Anomalien zu erkennen, Abweichungen vom definierten Prozessablauf zu signalisieren und Fehler frühzeitig sichtbar zu machen, bevor sie sich auswirken.
Kurz gesagt: KI schafft Risiken, wenn sie unkontrolliert eingesetzt wird und sie reduziert Risiken, wenn sie als kontrolliertes Element in einer durchdachten Sicherheitsarchitektur betrieben wird.
KI-Automatisierung und Datensicherheit schließen sich nicht aus, sie bedingen einander. Unternehmen, die KI-Projekte mit einem klaren Sicherheitskonzept, dem richtigen Betriebsmodell und einer DSGVO-konformen Architektur angehen, schaffen nicht nur Compliance sondern Vertrauen.
Wir entwickeln unsere Software in Deutschland und der Schweiz, betreiben sie wahlweise On-Premise oder in der Private Cloud und begleiten Kunden aus dem Versicherungswesen, dem Gesundheitssektor, der Energiewirtschaft und der Industrie dabei, KI-Automatisierung so einzuführen, dass sie den eigenen Sicherheitsstandards und regulatorischen Anforderungen standhält. Täglich werden dabei Millionen von Informationen mit unseren Prozessen verarbeitet, in Branchen, in denen Datensicherheit keine Option ist.
