Effiziente Löschkonzepte im KI-Datenmanagement

Kernaussage: Retention- und Löschkonzepte sind essenziell, um den Daten- und PII-Schutz in KI-Anwendungen sicherzustellen und gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.

Mit der zunehmenden Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen wächst die Menge an gespeicherten Daten, darunter auch personenbezogene Informationen (PII). Um Datenschutzrisiken zu minimieren und gesetzlichen Bestimmungen, beispielsweise der DSGVO, gerecht zu werden, sind gut strukturierte Retentions- und Löschkonzepte unverzichtbar. Diese Konzepte legen fest, wie lange Daten vorgehalten werden und wann sowie wie deren Löschung erfolgt.

Typische Fehler bei Retention- und Löschkonzepten

1. Fehlende Transparenz der Datenspeicherung: Viele Unternehmen haben kein vollständiges Bild davon, welche Daten gespeichert sind und wo diese liegen. Ohne dieses Wissen ist es kaum möglich, effektive Retentions- und Löschstrategien zu entwickeln. Korrektur: Erstellen Sie ein umfassendes Dateninventar, das alle Datenquellen und deren Speicherorte dokumentiert. Nutzen Sie dabei automatisierte Tools zur Datenerfassung und -klassifizierung.
2. Unzureichende Definition von Aufbewahrungsfristen: Oft werden Aufbewahrungsfristen pauschalisiert und nicht an den spezifischen Anforderungen und rechtlichen Vorgaben ausgerichtet. Korrektur: Analysieren Sie die gesetzlichen und geschäftlichen Erfordernisse für jede Art von Daten und legen Sie spezifische Aufbewahrungsfristen fest. Dies kann in Zusammenarbeit mit einer Datenschutzfachkraft geschehen, die über aktuelle Kenntnisse der relevanten Gesetzgebung verfügt.
3. Mangelhafte Implementierung von Löschprozessen: Selbst wenn Löschkonzepte existieren, sind die entsprechenden Prozesse häufig ineffizient oder unvollständig implementiert. Korrektur: Integrieren Sie automatisierte Löschprozesse in Ihr Datenmanagementsystem. Stellen Sie sicher, dass diese regelmäßig geprüft und verbessert werden. Zudem kann durch eine Testdeletion-Phase überprüft werden, ob alle Systeme wie erwartet funktionieren.

Handlungsanleitung für die nächsten 14-30 Tage

1. Phase 1 (Tag 1-7): Bestandsaufnahme

• Erstellen Sie ein vollständiges Inventar aller gespeicherten Daten innerhalb der Organisation. Beziehen Sie IT sowie alle relevanten Fachabteilungen ein, um einen umfassenden Überblick zu gewinnen.
• Bewerten Sie vorhandene Retentions- und Löschkonzepte auf ihre Wirksamkeit und Rechtmässigkeit. Identifizieren Sie Lücken und Verbesserungspotenziale.

1. Phase 2 (Tag 8-21): Konzeptentwicklung und -überarbeitung

• Entwickeln oder überarbeiten Sie Ihre Retentionsrichtlinien auf Basis der in Phase 1 gewonnenen Erkenntnisse. Diese Richtlinien sollten klar definierte Aufbewahrungsfristen und Löschprozesse enthalten.
• Implementieren Sie diese Richtlinien im Rahmen eines kleinen Pilotprojekts, um deren Praxistauglichkeit zu testen. Identifizieren Sie dabei mögliche Herausforderungen.

1. Phase 3 (Tag 22-30): Implementierung und Schulung

• Führen Sie die überarbeiteten Retentions- und Löschkonzepte organisationweit ein. Achten Sie darauf, dass alle relevanten Systeme und Prozesse darauf abgestimmt werden.
• Schulen Sie die Mitarbeitenden zur Sensibilisierung im Umgang mit personenbezogenen Daten und den neuen Richtlinien. Eine regelmässige Schulung kann das Verständnis und die Akzeptanz nachhaltig fördern.

Durch diese strukturierte Vorgehensweise wird die Organisation nicht nur gesetzliche Anforderungen besser erfüllen können, sondern auch das Vertrauen von Kunden und Partnern stärken.