KI & Datenschutz - Was der Mittelstand beachten muss: DSGVO & EU AI Act

Die neue Realität für KMU

Die digitale Transformation macht vor keinem Unternehmen Halt – und ganz besonders kleine und mittelständische Betriebe spüren den Druck, innovativ zu bleiben. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier enorme Chancen: Ob im Kundenservice, in der Produktion oder bei HR-Prozessen – die Automatisierung und Analyse großer Datenmengen kann Prozesse beschleunigen, Kosten senken und neue Geschäftsfelder eröffnen.
Doch wer KI einsetzt, muss auch die Risiken im Blick behalten. Datenschutz und neue gesetzliche Vorgaben wie der EU AI Act setzen hohe Hürden, die vielen Mittelständlern Kopfzerbrechen bereiten. Doch keine Sorge: Mit dem richtigen Know-how und einer klaren Vorgehensweise ist ein datenschutzkonformer KI-Einsatz kein Hexenwerk.

Warum dieses Thema jetzt so wichtig ist

Im Februar 2025 tritt der EU AI Act in Kraft – das weltweit erste Gesetz, das sich speziell mit KI-Anwendungen befasst. Zusammen mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) entsteht damit ein umfassendes, aber auch komplexes Regelwerk.
Gerade für den Mittelstand, der oft nur begrenzte personelle und finanzielle Ressourcen hat, bedeutet dies eine besondere Herausforderung. Gleichzeitig liegt darin aber auch eine Chance: Wer KI-Anwendungen sauber konzipiert und auf einen transparenten Umgang mit Daten setzt, stärkt das Vertrauen von Kunden, Mitarbeitern und Geschäftspartnern.

Warum Datenschutz bei KI-Systemen unverzichtbar ist

KI-Systeme brauchen Daten – und zwar oft große Mengen davon. Viele davon lassen sich (direkt oder indirekt) auf einzelne Personen zurückführen. Das macht Datenschutz zu einem der wichtigsten Erfolgsfaktoren für KI-Projekte:

• Vertrauensbildung: Kunden und Mitarbeiter wollen sicher sein, dass ihre Daten vertraulich und nur für den angegebenen Zweck verwendet werden.
• Prävention von Diskriminierung: Unbehandelte Trainingsdaten können zu Verzerrungen (Bias) führen – und bestimmte Gruppen benachteiligen.
• Rechtssicherheit: Verstöße gegen die DSGVO können teuer werden. Bußgelder von bis zu 20 Millionen Euro oder 4 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes sind keine Seltenheit.

Umfragen belegen, dass 76 % der Verbraucher besorgt sind, wie ihre Daten in KI-Systemen genutzt werden. Transparenz ist also nicht nur eine gesetzliche Auflage, sondern eine strategische Notwendigkeit für die Akzeptanz neuer Technologien.

Kernprinzipien der DSGVO

Die seit 2018 geltende Datenschutz-Grundverordnung bildet das Fundament für den Umgang mit personenbezogenen Daten. Bei KI-Projekten sind besonders diese Prinzipien zu beachten:

1. Datenminimierung: Sammeln und verarbeiten Sie nur so viele Daten, wie unbedingt nötig.
2. Zweckbindung: Definieren Sie klar, für welche Zwecke die Daten genutzt werden dürfen.
3. Transparenz: Informieren Sie Betroffene offen und verständlich über Art und Umfang der Verarbeitung.
4. Einwilligung oder Rechtsgrundlage: Achten Sie auf eine valide Einwilligung oder eine andere rechtliche Grundlage.
5. Betroffenenrechte: Stellen Sie sicher, dass Personen Auskunft, Löschung, Widerspruch und Datenportabilität einfordern können.

Spezielle Herausforderungen für KI

Bei KI-Systemen ergeben sich zusätzliche Fragestellungen:

• Trainingsdaten: Werden personenbezogene Informationen fürs Training genutzt, greift die DSGVO vollumfänglich.
• Cloud-Infrastrukturen: Beim Einsatz externer Anbieter und internationalen Datenflüssen müssen Sie auf entsprechende Sicherheitsmaßnahmen achten (z.B. EU-Standardvertragsklauseln).
• Erklärbarkeit: KI-Systeme agieren oft als „Black Box“. Doch Betroffene haben das Recht zu wissen, wie eine Entscheidung zustande kam.
• Feature Engineering: Auch abgeleitete Daten können Personenbezug haben (z.B. Geodaten, Online-Profile oder Verhaltenserkenntnisse).

Der EU AI Act und seine Implikationen

Das erste umfassende KI-Gesetz weltweit

Mit dem EU AI Act betritt Europa regulatorisches Neuland. Er teilt KI-Anwendungen nach Risiko in vier Kategorien ein:

1. Minimales Risiko: z.B. einfache Chatbots oder Spam-Filter
2. Begrenztes Risiko: KI-Systeme mit gewissen Transparenzpflichten (z.B. Emotionserkennung)
3. Hohes Risiko: etwa KI-Systeme für medizinische Diagnosen, im Personalwesen oder im Banksektor
4. Inakzeptables Risiko: Verbotene Anwendungen wie Social Scoring oder manipulative KI

Besonders für KMU sind Systeme mit hohem Risiko relevant, da sie strenge Anforderungen erfüllen müssen.

Anforderungen an Hochrisiko-KI-Systeme

Solche KI-Anwendungen dürfen nur eingesetzt werden, wenn bestimmte Auflagen beachtet werden:

• Risikomanagement: Kontinuierliche Identifikation und Minimierung von Risiken.
• Datenqualität: Hochwertige Trainingsdaten ohne Verzerrungen.
• Transparente Dokumentation: Von der technischen Architektur bis zur Bedienungsanleitung muss alles nachvollziehbar sein.
• Menschliche Aufsicht: KI darf nicht völlig autonom agieren – Fachkräfte müssen jederzeit eingreifen können.
• Zertifizierung: Über ein formales Konformitätsbewertungsverfahren (CE-Kennzeichnung) wird sichergestellt, dass die Anforderungen eingehalten werden.

Synergie mit der DSGVO

Der EU AI Act und die DSGVO ergänzen sich gegenseitig:

• Die DSGVO legt den Fokus auf die Verarbeitung personenbezogener Daten.
• Der AI Act konzentriert sich stärker auf das System selbst, seine Sicherheit und Fairness.

Erst im Zusammenspiel beider Regelwerke ergeben sich umfassende Leitplanken für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz.

Praxistipps für KMU: So gelingt der Spagat

1. Bestandsaufnahme
   Prüfen Sie zuerst, wo in Ihrem Unternehmen bereits KI-Technologien im Einsatz sind oder geplant sind. Welche Daten werden verarbeitet? Welche Ziele verfolgen Sie damit?
2. Risikokategorisierung
   Ordnen Sie Ihre KI-Anwendungen den Kategorien des EU AI Act zu. Handelt es sich um hochriskante Systeme oder eher um einfache Tools?
3. Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA)
   Führen Sie für KI-Projekte eine DSFA durch, wenn die Verarbeitung personenbezogener Daten umfangreich ist oder sensible Daten betroffen sind. So erkennen Sie Risiken frühzeitig.
4. Transparenz schaffen
   Informieren Sie Betroffene über die KI-Nutzung. Stellen Sie verständliche Erklärungen bereit, wie Ihre KI Entscheidungen trifft und wozu die Daten genutzt werden.
5. Data Governance etablieren
   Definieren Sie Rollen und Verantwortlichkeiten für den Umgang mit Daten. Schaffen Sie klare Prozesse, wie Sie Datensicherheit und -qualität gewährleisten.
6. Bias-Prävention
   Achten Sie auf die Qualität und Repräsentativität Ihrer Trainingsdaten. Ansonsten kann es zu Verzerrungen kommen, die Kunden oder Mitarbeiter unfair behandeln.
7. Menschliche Kontrolle sicherstellen
   Selbst die beste KI sollte nicht ohne menschliche Aufsicht agieren. Fachleute müssen KI-Ergebnisse hinterfragen und, wenn nötig, eingreifen können.
8. Rechtliche Beratung einholen
   Gerade beim EU AI Act kann es ratsam sein, juristische Expertise hinzuzuziehen. So vermeiden Sie kostspielige Fehltritte.

Fazit: Mit klarem Plan zum datenschutzkonformen KI-Einsatz

Kleine und mittlere Unternehmen stehen beim Einsatz von KI zwischen dem Wunsch nach Innovation und den strengen Vorgaben von DSGVO und AI Act. Die gute Nachricht ist: Mit einem strukturierten Vorgehen, klaren Prozessen und Transparenz können Sie die Hürden sicher meistern.
Wer dabei Kunden- und Mitarbeitervertrauen in den Mittelpunkt stellt, wird langfristig belohnt – nicht nur rechtlich, sondern auch wirtschaftlich. Setzen Sie also auf Datenschutz als Wettbewerbsvorteil und gestalten Sie Ihre KI-Anwendungen zukunftssicher und fair.

Sie möchten direkt loslegen? Dann starten Sie jetzt mit einer gründlichen Bestandsaufnahme Ihrer KI-Projekte und bringen Sie sowohl Ihre Datenstrategie als auch Ihre Compliance auf ein neues Level. Ihr Unternehmen wird es Ihnen danken – und Ihre Kunden ebenso.