DSGVO-konforme KI: die Checkliste mit zwölf Punkten für jedes KI-Werkzeug
Kurz gesagt
„DSGVO-konform“ ist kein Siegel. Es bedeutet, dass Sie für ein KI-Werkzeug nachweisen können, welche personenbezogenen Daten hineingehen, auf welcher Grundlage, wo sie landen und wie Sie sie schützen. Zwölf Punkte entscheiden das: Rechtsgrundlage, Zweckbindung, Auftragsverarbeitungsvertrag, Drittlandübermittlung, Training, Speicherdauer, Zugriff, Protokollierung, DSFA, keine Entscheidungen über Menschen, Betroffenenrechte und der Prozess bei Datenpannen. Ein öffentlicher KI-Dienst scheitert meist an Übermittlung und Training; eine eigene Umgebung macht die meisten Punkte zum Fakt statt zum Versprechen.
Was DSGVO-konform bedeutet
Die DSGVO verbietet keine KI und kennt kein Konformitätssiegel. Sie verlangt, dass Sie die Verarbeitung beherrschen und das nachweisen können: die Rechenschaftspflicht. Für ein KI-Werkzeug sind das zwölf Fragen. Beantworten Sie alle mit Belegen, ist das Werkzeug für Ihre Nutzung konform. Bleibt eine offen, ist es das nicht, so gut der Rest auch sein mag. Siehe Ist ChatGPT DSGVO-konform? für die Anwendung auf das bekannteste Werkzeug.
Die Checkliste
| # | Frage | Was Sie brauchen |
|---|---|---|
| 1 | Rechtsgrundlage: auf welcher Grundlage verarbeiten Sie personenbezogene Daten mit diesem Werkzeug? | Eine Grundlage je Zweck, im Verarbeitungsverzeichnis festgehalten |
| 2 | Zweckbindung: nutzt das Werkzeug die Daten nur für Ihren Zweck? | Vertraglicher Ausschluss anderer Nutzung durch den Anbieter |
| 3 | Auftragsverarbeitung: gibt es einen Vertrag nach Artikel 28? | Unterzeichnet, mit Weisungen, Unterauftragsverarbeitern und Audit |
| 4 | Übermittlung: bleiben die Daten in der EU und außerhalb der Reichweite ausländischen Rechts? | Standort und Muttergesellschaft des Anbieters; siehe Der CLOUD Act und europäische Daten |
| 5 | Training: lernt das Modell aus Ihren Eingaben? | Ausschluss, nachweisbar; auf eigener Hardware ein Fakt |
| 6 | Speicherdauer: wie lange bewahrt das Werkzeug Prompts und Ausgaben auf? | Eine Frist, die Sie selbst festlegen und prüfen können |
| 7 | Zugriff: sieht das Werkzeug nur, was die Person sehen darf? | Rollen, die Ihren eigenen Berechtigungen folgen |
| 8 | Protokollierung: können Sie nachvollziehen, wer was getan hat? | Ein Audit-Log, das Sie selbst verwalten |
| 9 | DSFA: wurde die Verarbeitung bewertet? | Eine DSFA bei voraussichtlich hohem Risiko; siehe DSFA für generative KI |
| 10 | Entscheidungen: trifft das Werkzeug Entscheidungen über Menschen? | Nein, oder mit maßgeblicher menschlicher Beteiligung (Artikel 22) |
| 11 | Rechte: können Sie Auskunft, Berichtigung und Löschung umsetzen? | Ein Verfahren, das auch das KI-Werkzeug umfasst |
| 12 | Datenpanne: wissen Sie binnen 72 Stunden, was passiert ist? | Die Meldefrist des Anbieters und ein interner Notfallplan |
Öffentlicher Dienst oder eigene Umgebung
Bei einem öffentlichen KI-Dienst sind die Punkte 2, 4, 5, 6 und 8 Vertragsklauseln, denen Sie vertrauen und die Sie prüfen müssen, und bei einem kostenlosen oder privaten Konto fehlen sie ganz. Bei einer eigenen Umgebung, einem Node, der allein Ihrer Organisation gehört, mit Open-Weight-Modellen, sind dieselben Punkte technische Fakten: Die Daten verlassen die Organisation nicht, das Modell lernt nicht, Sie bestimmen die Speicherdauer und Sie verwalten das Protokoll. Die Punkte 1, 9, 10 und 11 bleiben in beiden Fällen Ihre eigene Arbeit.
So weisen Sie es nach
- Nehmen Sie das KI-Werkzeug ins Verarbeitungsverzeichnis auf, mit Zweck, Rechtsgrundlage und Datenkategorien.
- Bewahren Sie den Auftragsverarbeitungsvertrag oder die Dokumentation der eigenen Umgebung beim Verzeichnis auf.
- Halten Sie die DSFA fest, auch wenn das Ergebnis ein begrenztes Risiko ist.
- Exportieren Sie das Audit-Log regelmäßig und bewahren Sie die Rollenmatrix auf.
- Üben Sie den Prozess bei Datenpannen einmal mit einem KI-Szenario.
Wie werqly dazu passt
werqly ist so gebaut, dass die technischen Punkte dieser Liste stimmen: ein eigener Node in Ihrem Serverraum oder ein dedizierter Node in einem europäischen Rechenzentrum, Open-Weight-Modelle, die nicht aus Ihren Daten lernen, Rollen pro Team und ein Audit-Log unter eigener Kontrolle. Rechtsgrundlage, DSFA und Betroffenenrechte bleiben Ihre Arbeit; werqly liefert den Nachweis für den Rest.
Häufige Fragen
Fragen zu diesem Thema
Gibt es ein DSGVO-Siegel für KI-Werkzeuge?
Nein. Die DSGVO arbeitet mit der Rechenschaftspflicht: Sie müssen selbst nachweisen können, dass eine Verarbeitung in Ordnung ist. Zertifizierungen von Anbietern helfen als Beleg, ersetzen aber Ihre eigene Bewertung nicht.
Reicht ein Auftragsverarbeitungsvertrag?
Nein. Er regelt das Verhältnis zum Anbieter, aber nicht die Rechtsgrundlage, die DSFA, den Zugriff in Ihrer Organisation oder die Betroffenenrechte. Er ist einer von zwölf Punkten.
Woran scheitern öffentliche KI-Dienste am häufigsten?
An Übermittlung und Training. Viele Dienste laufen bei US-Unternehmen, die unter den CLOUD Act fallen, und nutzen Eingaben standardmäßig zur Modellverbesserung, sofern kein Geschäftsvertrag das ausschließt.
Ist eine eigene KI-Umgebung automatisch konform?
Nein. Die technischen Punkte stimmen, aber Rechtsgrundlage, Zweckbindung, DSFA, Zugriff pro Rolle und Betroffenenrechte müssen Sie weiterhin einrichten. Der Unterschied: Sie haben diese Einrichtung selbst in der Hand.
Quellen
- Datenschutzkonferenz — Orientierungshilfe KI und Datenschutz (Mai 2024)
- EDSA — Leitlinien 07/2020 zu den Begriffen Verantwortlicher und Auftragsverarbeiter
Dieser Beitrag ist eine allgemeine Information, keine Rechtsberatung. Regeln und Leitlinien ändern sich; prüfen Sie im Zweifel die genannten Quellen oder fragen Sie Ihre Rechtsabteilung oder Ihren Datenschutzbeauftragten.