Künstliche Intelligenz ist im Unternehmensalltag angekommen. Doch mit 2025 endet die Pilotphase. Mit dem EU AI Act und der strengeren DSGVO-Auslegung verschiebt sich die Verantwortung: Nicht mehr das technisch Machbare, sondern das rechtlich Zulässige entscheidet über den Markterfolg.
Der risikobasierte Ansatz des EU AI Act
1. Verbotene KI-Praktiken (Unacceptable Risk)
Status: Absolut unzulässig. Verstoß gegen europäische Grundwerte.
Diese Anwendungen müssen sofort eingestellt werden. Es gibt hier keinen Compliance-Graubereich.
- Social Scoring: Bewertung von Sozialverhalten.
- Emotionserkennung am Arbeitsplatz: KI-Analyse von Konzentration oder Stimmung.
- Biometrische Fernidentifizierung: Echtzeit-Gesichtserkennung im öffentlichen Raum.
- Scraping: Ungezieltes Auslesen von Gesichtsbildern (z.B. Clearview AI).
2. Hochrisiko-KI-Systeme (High Risk)
Status: Zulässig, aber streng reguliert. Eingriff in Lebenschancen oder Infrastruktur.
Erfordert Konformitätsbewertung, Risikomanagement und hohe Datenqualität vor dem Einsatz.
- HR & Recruiting: Automatisches Vorsortieren von Lebensläufen.
- Bildung & Beruf: Zuweisung von Ausbildungsplätzen oder Prüfungsbewertung.
- Kreditwürdigkeit: KI-gestützte Bonitätsprüfung (Scoring).
- Kritische Infrastruktur: Steuerung von Wasser, Gas, Strom.
3. Begrenztes Risiko & Transparenzpflicht
Status: Zulässig unter Auflagen. Schutz vor Täuschung.
Der Nutzer muss wissen, dass er mit einer Maschine interagiert, um informiert zu entscheiden.
- Chatbots: Kennzeichnung „Ich bin ein virtueller Assistent“.
- Deepfakes: Synthetische Inhalte müssen markiert werden.
- Emotionserkennung (Privat): Nutzer müssen explizit zustimmen.
Spannungsfeld: DSGVO vs. Modell-Training
KI benötigt Datenmassen, die DSGVO fordert Minimierung. Dieser Konflikt ist der häufigste Grund für das Scheitern früher KI-Projekte.
Die technische Notwendigkeit (KI)
Moderne Modelle funktionieren nur durch Mustererkennung in riesigen Datensätzen.
- Datenhunger: Mehr Daten bedeuten robustere Ergebnisse.
- Feature Extraction: KI sucht Korrelationen, die Menschen übersehen.
- Black Box: Informationen sind in den Parametern „verbacken“.
Die rechtliche Bremse (DSGVO)
Die DSGVO minimiert Datenverarbeitung und schützt die Hoheit des Einzelnen.
- Zweckbindung: Vertragsdaten dürfen nicht einfach für „Training“ genutzt werden.
- Recht auf Vergessen: Wie löscht man Daten aus einem trainierten neuronalen Netz?
- Transparenz: Erklärbarkeit ist Pflicht. „Black Box“ reicht nicht.
Schatten-IT & „Bring Your Own AI“
Das Szenario
Mitarbeitende nutzen eigenmächtig Tools wie ChatGPT, DeepL oder PDF-Analyzer im Browser, oft über kostenlose Accounts ohne IT-Freigabe.
Die Konsequenz
Datenabfluss: Strategiepapiere und Kundendaten landen auf US-Servern zum KI-Training.
DSGVO-Verstoß: Ohne AVV ist dies eine illegale Datenübermittlung und oft eine meldepflichtige Datenpanne.
Was jetzt zu tun ist: Ihre strategische Agenda
KI-Inventur & Assessment
Bestandsaufnahme: Was läuft wo?
- Welche Tools werden offiziell genutzt?
- Wo existieren „graue“ Accounts?
- Klassifizierung nach AI Act.
- Prüfung der Datenherkunft.
Governance & Richtlinien
Ersetzen Sie Unsicherheit durch Leitplanken.
- Definition erlaubter/verbotener Tools.
- Festlegung tabuierter Datenkategorien.
- Regelung der Kennzeichnungspflicht.
Dienstleister-Management
Schauen Sie SaaS-Anbietern auf die Finger.
- Robuste Auftragsverarbeitungsverträge (AVV).
- „Opt-Out“-Klauseln für Trainingsdaten.
- Prüfung von Serverstandort/Drittland.
Folgenabschätzung (DSFA)
Pflicht bei Hochrisiko oder sensiblen Daten.
- Dokumentation der Risiken für Betroffene.
- Definition technischer Schutzmaßnahmen.
- Einbindung des DSB vor Livegang.
Verantwortung ist der Schlüssel zur Innovation
Wer KI rechtssicher nutzen will, muss jetzt handeln. Eine fundierte Einordnung schafft Rechtssicherheit und Vertrauen.
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