Bremsen Datenschutzvorschriften die KI aus? Warum mehr Datenschutz in der Cloud bei KI-Projekten hilft

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Werden die Daten in der Cloud besser geschützt, ist dies kein Hindernis für den Erfolg bei künstlicher Intelligenz (KI), auch wenn viele Umfragen dies suggerieren. Stattdessen ist die Umsetzung der Datenschutz-Prinzipien eine wichtige Hilfe für den KI-Erfolg, nicht nur aus Compliance-Gründen. Wir erklären, warum Cloud-Datenschutz für KI gut ist.

Datenschutz-Bedenken bremsen KI: Stimmt das?

Die Liste der Umfragen und Studien ist lang, die im Datenschutz ein Hemmnis für neue Technologien und Innovationen wie KI sehen. Nicht nur der Digitalverband Bitkom hat gemeldet, dass viele Unternehmen beim Einsatz von KI zögern, aus Angst, gegen den Datenschutz zu verstoßen. 70 Prozent aller Unternehmen und sogar 80 Prozent der Unternehmen, die KI nutzen, sehen in einer Bitkom-Umfrage Datenschutzverstöße als größtes Risiko beim KI-Einsatz. 62 Prozent meinen demnach, dass sich KI-Dienste in der Cloud nicht mit Datenschutzvorgaben vereinen lassen.

Auch das Analystenhaus GlobalData sieht in Datenschutz-Sorgen einen wesentlichen Grund, warum KI bei vielen Unternehmen nicht vorankommt. Charlotte Dunlap, Forschungsdirektorin für Unternehmenstechnologie und -dienstleistungen bei GlobalData, kommentierte zum Beispiel: „Es gibt immer mehr Hinweise darauf, dass einige Unternehmen den Einsatz von GenAI durch Entwickler bei der Anwendungserstellung und -neuformatierung im Jahr 2025 erheblich einschränken werden, bis die Branche besser weiß, wie private Daten von Hyperscalern verwendet werden.“

Ist der Datenschutz also ein Bremsklotz für KI-Dienste aus der Cloud und KI-Entwicklung in der Cloud?

Umfrage von Bitkom

Deutsche Innovation scheitert am Datenschutz

Was der Datenschutz wirklich fordert

Um die Auswirkungen des Datenschutzes auf die Cloud und auf KI zu hinterfragen, lohnt es sich, die sogenannten Grundsätze für die Verarbeitung personenbezogener Daten in der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) näher anzusehen und die Folgen daraus abzuleiten.

Grundsätzlich fordert der Datenschutz, dass personenbezogene Daten auf rechtmäßige Weise, nach Treu und Glauben und in einer für die betroffene Person nachvollziehbaren Weise verarbeitet werden (Rechtmäßigkeit, Verarbeitung nach Treu und Glauben, Transparenz), für festgelegte, eindeutige und legitime Zwecke erhoben werden und nicht in einer mit diesen Zwecken nicht zu vereinbarenden Weise weiterverarbeitet werden (Zweckbindung), dem Zweck angemessen und erheblich sowie auf das für die Zwecke der Verarbeitung notwendige Maß beschränkt sein (Datenminimierung), sachlich richtig und erforderlichenfalls auf dem neuesten Stand sein (Richtigkeit), in einer Form gespeichert werden, die die Identifizierung der betroffenen Personen nur so lange ermöglicht, wie es für die Zwecke, für die sie verarbeitet werden, erforderlich ist (Speicherbegrenzung) und in einer Weise verarbeitet werden, die eine angemessene Sicherheit der personenbezogenen Daten gewährleistet, einschließlich Schutz vor unbefugter oder unrechtmäßiger Verarbeitung und vor unbeabsichtigtem Verlust, unbeabsichtigter Zerstörung oder unbeabsichtigter Schädigung durch geeignete technische und organisatorische Maßnahmen (Integrität und Vertraulichkeit).

Dies ist ein langer Absatz, doch er enthält alle wesentlichen Prinzipien, die dem Datenschutz zugrunde liegen. Wer also prüfen will, ob der Datenschutz in der Cloud der KI-Nutzung schadet, kann dies anhand dieser Prinzipien nachvollziehen.

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Datenschutz-Prinzipien unterstützen den Erfolg von Cloud und KI

Sehen wir uns die Prinzipien also nun genauer an:

Rechtmäßigkeit und Transparenz: Die Daten, mit denen eine KI trainiert werden und die während der Nutzung von der KI verarbeitet werden, benötigen eine rechtliche Grundlage, es muss legal sein, sie zu nutzen. Das ist für jedes Unternehmen nachvollziehbar. Ebenso muss es nachvollziehbar sein, womit eine KI trainiert wurde und wie sie auf ihre Ergebnisse kommt. Die Transparenz und die Rechtmäßigkeit bei einer KI fordert deshalb nicht nur der Datenschutz, es ist im Sinne jedes Unternehmens.

Zweckbindung: Dies ist für viele Datenschutz-Kritiker ein wunder Punkt. Doch gutes Datenmanagement hat immer eine Zweckbindung, denn man speichert und verarbeitet Daten nicht grundlos, sondern zu einem Zweck. Nun kann man im Nachhinein feststellen, dass die Daten auch für einen anderen Zweck gut wären. Dann muss man schauen, ob diese andere Verwendung rechtmäßig ist. Sonst verliert die Datennutzung ihre rechtliche Grundlage, die KI-Nutzung wäre dann nicht mehr legal.

Richtigkeit: Mit fehlerhaften Daten will kein Unternehmen die KI trainieren oder die KI mit falschen Daten arbeiten lassen. Datenqualität ist jedem Unternehmen wichtig. Der Datenschutz sieht dies genauso.

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Datenminimierung und Speicherbegrenzung: Für KI scheint man möglichst viele Daten zu benötigen. In Wirklichkeit braucht man nicht viele, sondern die richtigen Daten. Wenn man unnötig viele Daten vorhält, erhöht dies nur die Kosten, zum Beispiel für den Speicherplatz in der Cloud. Tatsächlich sind es oftmals auch die Kosten, die KI-Projekte ins Straucheln bringen. Der Datenschutz will, dass unnötige Daten gelöscht werden, das sollte jedes Unternehmen generell wollen.

Integrität und Vertraulichkeit: Diese Forderungen decken sich mit denen aus der IT-Sicherheit. Offensichtlich will man vertrauliche Daten vor Unbefugten schützen, ebenso will man Manipulationen und unerlaubte Veränderungen ausschließen. Das hilft der KI-Sicherheit und dem Datenschutz.

Es zeigt sich also, dass die Forderungen aus dem Datenschutz den Vorgaben, die ein Unternehmen generell an den Einsatz von KI stellen sollte, nicht widersprechen, sondern vielmehr diesen entsprechen.

Wer KI legal, nachvollziehbar, zielgerichtet, korrekt, mit möglichst wenig Kosten und sicher einsetzen will, fährt gut damit, den Datenschutz nach DSGVO einzuhalten, nicht nur um den gefürchteten Sanktionen zu entgehen, sondern weil die Forderungen aus dem Datenschutz generell Sinn machen und für einen höheren Erfolg bei KI-Projekten sorgen können.

Nicht der Datenschutz behindert also den KI-Einsatz, sondern eine Unsicherheit darüber, was der Datenschutz fordert und wie es sich umsetzen lässt.

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