Illustration Absmeier foto freepik

Kommentar von Sascha Kreutziger, HiScout

Viele Unternehmen steuern voller Elan in Richtung KI-Zukunft – oder sind bereits mittendrin. Dies ist verständlich, denn KI bietet neue Chancen: Prozesse werden automatisiert, Analysen beschleunigt, neue Services ermöglicht. Doch im Schatten dieser Euphorie lauern teils noch unbekannte Datenschutzrisiken – insbesondere, wenn KI-Systeme unkontrolliert eingeführt oder genutzt werden. Die zentrale Frage lautet: Wissen wir wirklich, woher die Daten stammen und wie sie verarbeitet werden? Wer bei der Nutzung von KI also den Datenschutz ausblendet, ist im Blindflug unterwegs.

Wo Daten der Treibstoff sind, braucht es klare Regeln, Sichtbarkeit und Kontrolle. Gerade in der Geschäftswelt, in der personenbezogene Daten eine zentrale Rolle spielen – sei es im Kundenservice, Personalwesen oder in der Produktentwicklung –, sollten Unternehmen bei der Integration von KI-Systemen einen strukturierten, datenschutzkonformen Ansatz verfolgen. Es geht nicht nur um rechtliche Absicherung, sondern um Vertrauen, Reputationsschutz und nachhaltige Unternehmensführung.

Datenschutz-Folgenabschätzung als Frühwarnsystem

Ein entscheidender Hebel dabei ist die konsequente Durchführung von Datenschutz-Folgenabschätzungen (DSFA). Dieses Instrument der DSGVO ist immer dann erforderlich, wenn eine geplante Datenverarbeitung voraussichtlich ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen mit sich bringt – insbesondere auch bei der Einführung neuer Technologien. Als eine Art Frühwarnsystem und Orientierung hilft die DSFA, genau diese Risiken systematisch zu identifizieren, vorausschauend zu bewerten und geeignete Maßnahmen zur Risikominimierung zu ergreifen – bevor ein Schaden entsteht.

Gemäß DSGVO (Art. 35 Abs. 7) umfasst die Datenschutz-Folgenabschätzung mindestens diese vier zentralen Elemente:

eine Beschreibung, was genau mit den Daten passieren soll und zu welchem Zweck,
eine Prüfung, ob die Verarbeitung notwendig und angemessen ist,
eine Einschätzung möglicher Risiken für die Betroffenen sowie
Maßnahmen, um diese Risiken zu minimieren und den Datenschutz nachweislich sicherzustellen.

Transparenz schaffen durch klare Dokumentation

Ebenso wichtig: die vollständige und nachvollziehbare Dokumentation der Datenverarbeitung durch eingesetzte KI-Tools im Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten. In diesem Verzeichnis halten Unternehmen alle Prozesse fest, bei denen personenbezogene Daten verarbeitet werden. Es enthält unter anderem Angaben zu Zweck, Art der Daten, betroffenen Personen, Empfängern, Aufbewahrungsfristen sowie technischen und organisatorischen Schutzmaßnahmen. Nur so bleibt die Datenverarbeitung im Falle von Audits, Prüfungen, Datenschutzvorfällen oder bei Nachfragen von Betroffenen transparent und rechtssicher.

Struktur statt Excel-Chaos

Der strukturierte Umgang mit Datenschutzfragen ist kein Innovationshemmnis – sondern die Voraussetzung dafür, dass der Einsatz von KI-Anwendungen mit Verantwortung gelingt. Unternehmen sollten künstliche Intelligenz daher nicht isoliert betrachten, sondern als Teil ihrer Gesamtstrategie für Datenschutz, Sicherheit und Compliance. Nur so lässt sich das enorme Potenzial von KI nutzen – ohne die Kontrolle über die Daten zu verlieren. Dabei ist es ratsam, auf integrierte Software-Lösungen zu setzen, die mit einer zentralen Datenbasis arbeiten und verschiedene GRC-Bereiche abdecken. Das verhindert nicht nur das typische Excel- und Zettel-Chaos, sondern schafft auch Synergien und Transparenz im Arbeitsalltag.

Weitere Infos zum Thema Excel finden Sie in unserer Videoreihe »Excel vs. Tools«: https://www.youtube.com/playlist?list=PLWxU4V6G82FaayGzg7Yi63ERbBUuAmiMu.

Was genau muss man mit einer Datenschutz-Folgenabschätzung bei KI beachten?

Eine DSFA nach Art. 35 DSGVO ist verpflichtend, sobald der Einsatz von KI voraussichtlich ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen birgt. KI-Systeme erfüllen häufig mehrere der Schwellenwert-Kriterien und lösen damit die Pflicht zur DSFA aus .

Pflicht zur DSFA: Trigger-Kriterien

Folgende Regelfälle laut Art. 35 Abs. 3 DSGVO gelten typischerweise für KI-Anwendungen:

Automatisiertes Profiling mit rechtlicher Wirkung oder ähnlicher Bedeutung
Umfangreiche Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten (zum Beispiel Gesundheitsdaten)
Systematische, umfangreiche Überwachung öffentlich zugänglicher Bereiche
Einsatz neuer Technologien, die aufgrund von Art, Umfang, Umständen und Zwecken ein hohes Risiko erwarten lassen

Zusätzlich greift die Schwellenwertanalyse (WP 248 und EDPB-Kriterien), wenn mindestens zwei der Kriterien erfüllt sind (große Datenmengen + neuartige Technologie).

2. Systematischer Ablauf einer DSFA

Erforderlichkeitsprüfung
Ermitteln, ob eine DSFA durchzuführen ist (Art. 35 Abs. 1 DSGVO).
Beschreibung der Verarbeitung
Definieren von Zwecken, Abläufen, Datenkategorien und Beteiligten.
Rechtsgrundlagen klären
Bestimmen, auf welcher Grundlage die Daten verarbeitet werden (Art. 6 ff. DSGVO).
Notwendigkeits- und Verhältnismäßigkeitsbewertung
Abwägen, ob Umfang und Mittel angemessen sind.
Risikoanalyse
Identifizieren und Bewerten potenzieller Schäden für Betroffene (Wahrscheinlichkeit & Schwere).
Maßnahmen zur Risikominderung
Technische und organisatorische Schutzmaßnahmen festlegen (z. B. Zugriffskontrollen, Anonymisierung).
Dokumentation und Einbezug DSB/Betroffener
Ergebnisse festhalten, Datenschutzbeauftragten einbinden und Betroffenenrechte sicherstellen.

KI-spezifische Besonderheiten

Blackbox-Modelle vs. Zweckbindung: Entscheidungen schwer nachvollziehbar, womöglich Verstoß gegen Art. 5 DSGVO
Bias und Diskriminierung: Verzerrungen in Trainingsdaten führen zu unfairer Behandlung
Halluzinationen und Folgefehler: Falsche Ausgaben können personenbezogenen Schaden verursachen
Modell- und Datenrisiken: Memorization, Model Inversion Attacks, Re-Identifikation
Datenminimierung vs. Big Data: Spannungsverhältnis zwischen maximaler Performance und Datensparsamkeit
Drittlandstransfers: Dienste in Drittländern erfordern Transfer Impact Assessments und EU-Standardvertragsklauseln2.

Inhaltliche Mindestanforderungen einer DSFA

Bestandteil	Beschreibung
Verarbeitungsvorgang	Systematische Beschreibung der Abläufe und beteiligten Systeme
Zwecke und Kategorien	Ziele der Verarbeitung und betroffene Datenarten
Notwendigkeit & Verhältnismäßigkeit	Begründung, warum und in welchem Umfang Daten verarbeitet werden
Risikoabschätzung	Bewertung der Risiken für Rechte und Freiheiten der Betroffenen
Schutzmaßnahmen	Technische und organisatorische Kontrollen zur Risikoreduktion
Dokumentation	Nachweis aller Schritte, Einbindung DSB und Betroffenenrechte

Diese Mindestinhalte ergeben sich aus Art. 35 Abs. 7 DSGVO und ergänzen KI-spezifische Risiken (zum Beispiel Bias, Transparenz) .

Typische Fallstricke und Best Practices

Shadow AI:
Unkontrollierte Nutzung von KI-Tools ohne zentrale Governance
Unklare Verantwortlichkeit:
Hersteller vs. Betreiber vs. Dienstleister
Fehlende Transparenz:
Betroffene können ihre Rechte nicht einfordern
Ongoing Monitoring:
Drift-Detection und regelmäßige Neubewertungen implementieren
Privacy-by-Design/Default:
Datenschutz bereits in Planung und Entwicklung berücksichtigen
Explainable AI:
XAI-Methoden einsetzen, um Entscheidungen nachvollziehbar zu machen

Ein systematisches Risikomanagement und eine enge Verzahnung von Datenschutz, IT-Security und Fachbereichen sichern langfristig Compliance und Vertrauen.

Genki Absmeier

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Was genau muss man mit einer Datenschutz-Folgenabschätzung bei KI beachten?

Pflicht zur DSFA: Trigger-Kriterien

2. Systematischer Ablauf einer DSFA

KI-spezifische Besonderheiten

Inhaltliche Mindestanforderungen einer DSFA

Typische Fallstricke und Best Practices

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