Datenschutz und IT-SicherheitLesezeit: 3 Min

Wichtigkeit des Datenschutzes bei KI-Anwendungen in Unternehmen

In einer Welt, in der die Technologie unaufhaltsam voranschreitet, haben Unternehmen begonnen, Künstliche Intelligenz (KI) für effizientere und fortschrittlichere Arbeitsprozesse zu nutzen.
Während KI enorme Potenziale in der Automatisierung, Datenanalyse und im Kundenservice bietet, boomen auch die Datenschutzbedenken. Der Schutz personenbezogener Daten muss bei der Verwendung von KI unbedingt beachtet werden. In diesem Beitrag untersuchen wir, wie Unternehmen und andere Organisationen Datenschutzrichtlinien bei der Nutzung von KI einhalten können und welche Strategien notwendig sind, um das Gleichgewicht zwischen technologischem Fortschritt und Datenschutz zu wahren.

BLOG-TIPP: RISIKO-BEURTEILUNG NACH DS-GVO

Datenschutzgrundverordnung (DS-GVO)

Die Datenschutzgrundverordnung (DS-GVO) der EU ist eine der robustesten rechtlichen Rahmenbedingungen weltweit, die den Schutz persönlicher Daten und dadurch den Betroffenen gewährleisten soll.

Unternehmen, die KI-Technologien verwenden, müssen Datenschutz von Anfang an in ihre Systeme eingliedern, ein Konzept bekannt als „Privacy by Design“. Dies bedeutet, dass sie sicherstellen müssen, dass die KI-Algorithmen und Datenerfassungsprozesse so gestaltet sind, dass sie Datenschutz nicht nur respektieren, sondern aktiv fördern.

BLOG-TIPP: WAS BEDEUTEN PRIVACY BY DESIGN UND PRIVACY BY DEFAULT?

Identifizierung von Datenschutzrisiken bei KI

Erstens müssen Unternehmen mögliche Datenschutzrisiken identifizieren, die mit KI-Anwendungen verbunden sein könnten. KI-Systeme benötigen für das Machine Learning große Mengen an Daten. Wenn diese Daten personenbezogen sind, müssen sie gemäß den Vorgaben aus Datenschutzgrundverordnung (DS-GVO) und Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) behandelt werden. Das bedeutet, dass nur die notwendigen personenbezogenen Daten gesammelt, bearbeitet und gespeichert werden dürfen, und dass diese sicher vor unbefugten Zugriffen geschützt sein müssen.

BLOG-TIPP: BERECHTIGUNGSKONZEPTE UND ZUGRIFFSKONTROLLEN ALS TEIL DES DATENSCHUTZES

Datenschutzfreundliche KI-Implementierung

Ein wegweisender Schritt für datenschutzgerechte KI ist die Anonymisierung von Datensätzen. Indem Daten vor ihrer Verarbeitung anonymisiert oder pseudonymisiert werden, lassen sich personenbezogene Informationen nicht mehr zurückverfolgen, was eine höhere Sicherheitsstufe für die Privatsphäre der Nutzer schafft.

BLOG-TIPP: TOM IM DATENSCHUTZ – ANONYMISIERUNG

Transparenz und Kontrolle erhöhen

Eine weitere Säule des Datenschutzes ist es, Nutzern Transparenz und Kontrolle über ihre Daten zu geben. Wenn KI-basierte Systeme verwendet werden, sollten Unternehmen klar kommunizieren, welche Art von Daten erfasst werden und wie diese verarbeitet werden. Einwilligungen sollten freiwillig und informiert eingeholt werden, mit der Möglichkeit für Nutzer, ihre Datenlöschung jederzeit – unter Einhaltung gesetzlicher Vorgaben – zu verlangen.

Die Einhaltung von allen Vorgaben im Datenschutz, ist dabei verpflichtend. Dazu gehören unter anderem folgendes:

  • Implementierung von technischen und organisatorischen Maßnahmen (TOM) zum Schutz der personenbezogenen Daten
  • Führen eines Verzeichnisses von Verarbeitungstätigkeiten (VVT)
  • Umsetzung aller Betroffenenrechte und Pflichten für Verantwortlichen
  • (wenn nötig) bestellen eines (externen) Datenschutzbeauftragten
  • Verträge bei Auftragsverarbeitungen (AV-Verträge)
  • Prüfung, ob eine Datenschutzfolgenabschätzung durchgeführt werden muss

Auch die Mitarbeiter, welche mit personenbezogenen Daten arbeiten, sollten regelmäßig im Bereich Datenschutz geschult und sensibilisiert werden.

BLOG-TIPP: BEDEUTUNG UND UMSETZUNG VON TOM IN UNTERNEHMEN

Sicherheit als Priorität

Datensicherheit ist darüber hinaus unerlässlich, um Datenschutz zu gewährleisten. Durch Verschlüsselung, regelmäßige Sicherheitstests und die Beschränkung des Zugriffs auf Daten kann das Risiko von Datenlecks minimiert werden. KI-Systeme sollten auch auf Sicherheitslücken, wie Bias in den Algorithmen und Schwachstellen in der Software, regelmäßig überprüft werden.

Schulung und Bewusstsein

Schulungen und regelmäßige Updates über Datenschutzgesetze und Richtlinien sind für alle Mitarbeiter im Unternehmen ausschlaggebend, die mit KI-Systemen arbeiten. Ein tiefes Verständnis für Datenschutz ist der Schlüssel zu seiner effektiven Umsetzung.

BLOG-TIPP: AWARENESS IM UNTERNEHMEN ALS WICHTIGE GRUNDLAGE FÜR DEN DATENSCHUTZ

Datenschutz und KI als Investition in die Zukunft

Datenschutz in der Ära der Künstlichen Intelligenz erfordert strategisches Denken und starke Richtlinien, die sowohl gesetzliche Anforderungen als auch das Vertrauen der Nutzer berücksichtigen.

Die Investition in Datenschutz ist nicht nur rechtlich erforderlich, sondern sie zahlt sich auch langfristig dadurch aus, dass sie das Vertrauen der Stakeholder erhöht und die Reputation des Unternehmens stärkt. Angesichts der rasanten Entwicklung von KI ist es unerlässlich, dass Unternehmen Datenschutz als integralen Bestandteil ihrer Geschäftsmodelle betrachten.

Der (externer) Datenschutzbeauftragte kann dabei helfen, den Datenschutz im Zusammenhang mit der Nutzung von KI ausreichend umzusetzen und auf nötige Maßnahmen im Datenschutz hinweisen.

Das Team von Datenschutzberater.NRW bietet Organisationen unterschiedlicher Art Beratung im Datenschutz an. Mit unseren Fachleuten aus dem Bereich Datenschutz, IT und Steuerrecht erstellen wir Ihnen gerne ein individuelles Angebot für eine Datenschutz-Erstberatung, die Betreuung durch einen externen Datenschutzbeauftragten und entwickeln ein für Sie passendes Konzept. Nehmen Sie einfach Kontakt zu uns auf.

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Dieser Artikel dient zur allgemeinen Erstinformation, ersetzt keine fachliche und individuelle Beratung und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Wenn Sie sich unsicher sind, ob Sie den Datenschutz ausreichend umsetzen, dann lassen Sie sich von uns professionell beraten.

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Datenschutz bei der Nutzung von KI in Unternehmen: Eine notwendige Balance zwischen Technologie und Schutz personenbezogener Daten
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