Sicherer Umgang mit KI und Datenschutz in KMU

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in geschäftliche Prozesse erfordert sorgfältige Überlegungen hinsichtlich Datenschutz und Governance. Eine unausgewogene Handhabung kann nicht nur rechtliche Risiken bergen, sondern auch das Vertrauen der Kunden untergraben. Im folgenden Artikel werden typische Fehler bei der Implementierung von KI in Bezug auf Datenschutz und Governance beleuchtet und mögliche Korrekturen aufgezeigt.

Fehler 1: Unzureichende Datenanonymisierung
Ein häufiger Fehler besteht darin, dass personenbezogene Daten nicht ausreichend anonymisiert werden. Die Verarbeitung von Daten, die Rückschlüsse auf einzelne Personen zulassen, verstösst gegen Datenschutzgesetze wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Um diesen Fehler zu korrigieren, sollte ein robustes Anonymisierungsverfahren angewandt werden. Dazu eignen sich Techniken wie Datenverschlüsselung oder die Nutzung von aggregierten Datensätzen statt individueller Datenpunkte.

Fehler 2: Fehlende Einwilligung der Betroffenen
Viele Unternehmen versäumen es, die Einwilligung der Dateninhaber einzuholen, bevor sie deren Daten durch KI-Systeme verarbeiten lassen. Dies ist nicht nur ein Compliance-Verlust, sondern kann auch das Vertrauen der Kunden erheblich beeinträchtigen. Hier sollte ein Standardverfahren eingeführt werden, welches sicherstellt, dass Einwilligungen eindeutig, informiert und freiwillig eingeholt werden. Tools, die den Konsens automatisch dokumentieren, können diesen Prozess effizient unterstützen.

Fehler 3: Mangel an interner Governance-Struktur
Ohne eine klare Governance-Struktur können KI-Projekte unübersichtlich werden, was zu einem Missmanagement von Daten führen kann. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen eine Dedizierte Rolle für die Überwachung der KI-Governance einrichten, wie etwa einen „Data Protection Officer“. Dieser sollte sicherstellen, dass alle Prozesse bei der Nutzung von KI in Einklang mit den internen Richtlinien und den rechtlichen Vorgaben stehen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Einführungsveranstaltung zur Sensibilisierung: Führen Sie innerhalb der ersten Woche ein Team-Meeting durch, um die Bedeutung von Datenschutz und Governance bei KI-Projekten zu betonen. Verdeutlichen Sie die rechtlichen und ethischen Implikationen.
2. Überprüfung bestehender Datenschutzerklärungen: Evaluieren Sie in der zweiten Woche alle aktuellen Datenschutzerklärungen und Einwilligungsprozesse. Passen Sie diese an, um vollständig konform mit den geltenden Gesetzen zu sein.
3. Implementierung von Anonymisierungstechniken: Bis zum Ende der dritten Woche wählen Sie geeignete Anonymisierungstechniken aus und beginnen mit der Anwendung. Dies sollte in Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung erfolgen.
4. Einrichtung einer Governance-Struktur: Legen Sie klare Verantwortlichkeiten und Berichtswege fest. Schulen Sie bis zum Ende der vierten Woche key stakeholders in Fragen der KI-Governance und richten Sie regelmässige Überprüfungsintervalle ein, um die Einhaltung sicherzustellen.

Durch die Umsetzung dieser Schritte minimieren Unternehmen nicht nur das Risiko rechtlicher Sanktionen, sondern durch den Aufbau von Vertrauen in ihrer Kundenbasis einen Wettbewerbsvorteil schaffen. Regelmässige Überprüfungen sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die Datenschutz- und Governance-Praktiken kontinuierlich auf dem neuesten Stand bleiben.