Künstliche Intelligenz – kompakt erläutert.
Künstliche Intelligenz und Datenschutz in KMU
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in KMU bietet viele Chancen, wirft jedoch auch wesentliche Fragen zum Datenschutz und zur Governance auf. Der Schutz personenbezogener Daten ist zentral, um nicht nur regulatorische Anforderungen zu erfüllen, sondern auch das Vertrauen der Kunden zu bewahren.
Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz
KI-Systeme müssen umfangreiche Datenmengen verarbeiten, um effektiv zu funktionieren. Das erfordert einen sorgsamen Umgang mit personenbezogenen Informationen, die im Zuge von Geschäftsprozessen gesammelt werden. Eine häufige Herausforderung dabei ist, sicherzustellen, dass Daten anonymisiert und sicher gespeichert werden. Missachtete Datenschutzbestimmungen könnten zu rechtlichen Konsequenzen und einem Vertrauensverlust führen. Eine adäquate Daten-Governance ist daher unverzichtbar.
Typische Datenschutzfehler bei KI-Anwendungen
Ein häufiger Fehler ist das Sammeln von mehr Daten als notwendig. Dies erhöht nicht nur das Risiko eines Datenlecks, sondern erschwert auch die Verwaltung. Eine Korrektur besteht darin, sich auf die wirklich relevanten Daten zu beschränken und unnötige Datensätze gar nicht erst zu speichern.
Ein weiterer typischer Fehler ist die unzureichende Dokumentation von Datenschutzrichtlinien. Ohne klare Dokumentation ist schwer nachvollziehbar, wie Daten erhoben, genutzt und geschützt werden. Hier gilt es, umfassende und leicht verständliche Dokumentationen zu erstellen, die den Datenschutz in jedem Schritt des KI-Prozesses berücksichtigen.
Implementierung einer soliden Governance-Struktur
Eine solide Datenschutz-Governance ist essenziell, um KI in KMU sicher und regelkonform zu nutzen. Dazu gehört die Ernennung eines Datenschutzbeauftragten, der regelmässig interne Audits durchführt. Diese Überprüfungen helfen, Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Zudem sollten alle Mitarbeitenden regelmässig geschult werden, damit sie ein Bewusstsein für Datenschutzmassnahmen entwickeln.
Praktische Beispiele aus dem KMU-Alltag
Ein kleines Handelsunternehmen, das KI für Warenbestandsprognosen einsetzt, kann auf Basis der obengenannten Prinzipien Verbesserungen vornehmen. Beispielsweise könnte es seine Algorithmen so anpassen, dass nur aggregierte statt individuelle Kundendaten genutzt werden. Damit schützt es die Privatsphäre der Kunden, ohne die Funktionalität der KI einzuschränken. Ein weiteres Beispiel ist ein Dienstleister, der KI-Tools zur Spracherkennung verwendet, darauf achten muss, dass Gespräche nicht unbegrenzt gespeichert und angemessene Einwilligungen der Gesprächspartner vorliegen.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Verfassen Sie ein Dokument, das den Zweck und die Methode der Datenerhebung Ihrer KI-Anwendungen klar beschreibt.
Beschränken Sie den Datenzugriff auf Mitarbeitende, die auf Basis ihrer Aufgaben darauf angewiesen sind.
Schulen Sie alle Mitarbeitenden zu den neuen Datenschutzrichtlinien und machen Sie sie mit deren Bedeutung vertraut.
Benennen Sie einen Datenschutzbeauftragten, der die Einhaltung der Vorgaben überprüft und Verbesserungspotenziale aufzeigt.
Führen Sie einen Testlauf zur Überprüfung der Anonymisierung und Sicherheit Ihrer datenverarbeitenden Systeme durch.
Evaluieren und Dokumentieren Sie die getroffenen Massnahmen und deren Ergebnisse. Bereiten Sie sich auf mögliche Anpassungen vor und legen Sie einen regelmässigen Überprüfungszeitraum fest.
Durch die Berücksichtigung dieser Schritte können KMU nicht nur ihre datenschutzrechtliche Compliance sichern, sondern auch eine Basis für nachhaltiges Vertrauen und Erfolg im Umgang mit KI schaffen.
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