Datenschutz in der KI: Herausforderungen und Lösungen

Künstliche Intelligenz und Datenschutz: Eine Frage der Governance

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmensprozesse bietet zahlreiche Chancen, birgt jedoch auch Risiken im Bereich des Datenschutzes. Eine klare Governance-Strategie ist unerlässlich, um den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten und regulatorischen Anforderungen zu genügen.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler ist der Mangel an Transparenz. Unternehmen übersehen oft die Notwendigkeit, die Entscheidungsprozesse von KI-Systemen nachvollziehbar zu gestalten. Dies erschwert es, etwaige Datenschutzprobleme rechtzeitig zu erkennen und zu beheben. Die Lösung besteht darin, transparente Prozesse zu schaffen, bei denen die Algorithmen und ihre Entscheidungsfindung offen gelegt werden. Dokumentationen und Erklärbarkeits-Tools können hierbei helfen.

Ein weiterer typischer Fehler ist die unzureichende Einwilligungserklärung der betroffenen Personen. Oft fehlt es an klaren und verständlichen Informationen darüber, welche Daten wie genutzt werden. Unternehmen sollten ihre Einverständniserklärungen überprüfen und sicherstellen, dass diese einfach verständlich und umfassend sind. Zudem sollten sie die Möglichkeit bieten, Einwilligungen einfach zu widerrufen.

Ein dritter häufiger Fehler betrifft die unzureichende Überwachung und Kontrolle der eingesetzten KI-Systeme. Ohne regelmässige Kontrollen und Anpassungen kann es zu unerwünschten Datenschutzverletzungen kommen. Unternehmen sollten kontinuierliche Audits und Überwachungen der KI-Systeme durchführen, um sicherzustellen, dass diese stets den gesetzlichen und internen Anforderungen entsprechen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Analyse und Dokumentation (Tage 1–7): Beginnen Sie mit einer umfassenden Prüfung Ihrer bestehenden KI-Systeme, um deren Datenschutzkonformität zu bewerten. Erstellen Sie eine detaillierte Dokumentation, die den aktuellen Stand der Datennutzung und Entscheidungsfindung beschreibt.
2. Verbesserung der Transparenz (Tage 8–15): Entwickeln Sie klare und nachvollziehbare Verfahren, die die Entscheidungsprozesse Ihrer KI transparenter machen. Implementieren Sie Erklärungsmodelle, die es Stakeholdern ermöglichen, die Funktionsweise und Logik Ihrer Systeme zu verstehen.
3. Überarbeitung der Einwilligungen (Tage 16–21): Überprüfen und überarbeiten Sie die Einwilligungserklärungen Ihrer Datenprozesse. Stellen Sie sicher, dass diese verständlich und umfassend sind, und entwickeln Sie einfache Mechanismen für den Widerruf der Einwilligung.
4. Kontinuität durch Audits (Tage 22–30): Richten Sie regelmässige Audits ein, um die Einhaltung von Datenschutz- und Governance-Vorgaben sicherzustellen. Nutzen Sie diese Audits, um kontinuierlich Verbesserungen in Ihren Sicherheits- und Governancesystemen zu identifizieren und umzusetzen.

Durch diese Schritte schaffen Sie eine solide Grundlage für eine datenschutzkonforme Nutzung von KI in Ihrem Unternehmen und minimieren das Risiko rechtlicher Probleme in der Zukunft.