Wie du ChatGPT & Co. datensicher nutzt

Was weiß die KI über deinen Job?

Entdecke die spannenden Aspekte von KI und Datenschutz in unserem Blog! Wir geben wertvolle Einblicke und praktische Tipps für deinen Berufsalltag.

Bei der Implementierung von KI-Systemen in Unternehmen stellt sich immer auch die Frage der Datensicherheit – oder sollte sie zumindest. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, den Balanceakt zwischen Effizienzgewinnen durch Künstliche Intelligenz und dem Schutz sensibler Unternehmensdaten zu meistern. Unternehmen müssen hierbei nicht nur technische Lösungen wie Verschlüsselung und Zugriffsmanagement evaluieren, sondern auch sicherstellen, dass die eingesetzten KI-Systeme die Datenschutzbestimmungen strikt einhalten.

Das Problem von KI und Datenschutz

Künstliche Intelligenz (KI) verändert viele Aspekte unseres Alltags und bietet enormes Potenzial für Unternehmen. KI-Systeme basieren üblicherweise auf Large Language Models (LLMs) und sind in der Lage, große Datenmengen effizient zu analysieren, Muster zu erkennen und Prognosen zu erstellen. Dabei handelt es sich um ein KI-Modell, das auf riesigen Datenmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es nutzt maschinelles Lernen, insbesondere Deep Learning, um Muster, Strukturen und Bedeutungen in Texten zu erkennen.

Dies birgt jedoch auch Herausforderungen im Hinblick auf den Datenschutz. Zum Beispiel: Wenn Mitarbeiter:innen in ChatGPT etwa eine Rechnung über das Jahresbudget auf Fehler überprüfen wollen und dann das Budget als Datei anhängen, nutzt ChatGPT unter Umständen diese Daten zum Trainieren des Algorithmus – denn wenn du deinen Prompt in den Chatbot eingibst, machst du die Informationen für die ChatGPT-Mutterfirma OpenAI zugänglich. Das bedeutet zwar nicht automatisch, dass deine Eingaben auch für Antworten an andere Nutzer:innen verwendet werden. Trotzdem könnte der Anbieter des Bots oder verbundene Unternehmen auf die Daten zugreifen und sie möglicherweise zur Weiterentwicklung der Technologie nutzen.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz birgt also bestimmte Datenschutzrisiken, die Unternehmen sorgfältig abwägen müssen. Ein Hauptproblem besteht darin, dass KI-Systeme enorme Datenmengen verarbeiten, wodurch sensible Informationen unwissentlich offengelegt oder falsch genutzt werden könnten. Eine zentrale Herausforderung ist die Sicherstellung der Datenanonymität, da KI-Modelle unter Umständen Rückschlüsse auf personenbezogene Daten (zum Beispiel Bewerber:innendaten) zulassen. Unternehmen sollten daher Richtlinien festlegen, um den unbefugten Zugriff auf sensible Daten zu vermeiden und Datenschutzverletzungen vorzubeugen. Hierbei spielen regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen und Schulungen neuer Mitarbeiter:innen eine entscheidende Rolle.

Zudem sollten die Verträge mit KI-Dienstleistern genau geprüft werden, um sicherzustellen, dass diese die Datenschutzstandards einhalten. Eine weitere Möglichkeit, Risiken zu minimieren, ist die Implementierung von „Privacy by Design“-Ansätzen, bei denen der Datenschutz in den Entwicklungsprozess der KI-Systeme integriert wird. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Entwickler:innen und Datenschutzbeauftragten innerhalb der Unternehmen.

Eigene KI oder Cloud-Lösungen: Was passt zu deinem Unternehmen?

Die Entscheidung zwischen einer eigenentwickelten KI und dem Einsatz von Cloud-Lösungen hängt stark von den spezifischen Anforderungen und Ressourcen eines Unternehmens ab. Eine maßgeschneiderte KI-Entwicklung ermöglicht es, anspruchsvolle Datenschutzanforderungen zu erfüllen, da die Kontrolle über Datenverarbeitung, Modelltraining und -interpretation vollständig intern bleibt. Diese Kontrolle reduziert potenzielle Datenschutzrisiken, die mit dem Datentransfer an Dritte verbunden sind. Allerdings erfordert dies erhebliche Investitionen in Infrastruktur und spezialisierte IT-Fachkräfte.

Cloud-basierte KI-Lösungen hingegen bieten eine schnellere Markteinführung und geringere Eintrittsbarrieren, da sie keine umfangreichen Vorabinvestitionen benötigen. Diese Lösungen sind ideal für Unternehmen, die über begrenzte Ressourcen verfügen. Allerdings ist hierbei die Sicherheit der Daten ein zentraler Punkt. Für sensible oder personenbezogene Daten ist sicherzustellen, dass der Dienstleister strenge Datenschutzrichtlinien einhält. Ein potenzieller Nachteil ist der reduzierte Einfluss auf Updates und Anpassungen der KI-Modelle.

Retrieval Augmented Generation und Open-Source-LLMs

Retrieval Augmented Generation (RAG) bietet eine innovative Methode zur Sicherung von Daten beim Einsatz von Sprachmodellen. Dieser Ansatz kombiniert die Stärken von KI in der Datenverarbeitung mit robusten Datenschutzmechanismen. Anders als bei herkömmlichen KI-Anwendungen, bei denen Daten direkt in das Modell eingespeist werden, können mit RAG interne Dokumente als Quellen genutzt werden, ohne, dass diese dem Modell selbst dauerhaft zugänglich gemacht werden. Retrieval Augmented Generation kann damit ein deutliches Plus der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO, bieten da keine unnötigen Daten im Modell verbleiben.

Auch ein Open-Source-LLM kann beim Thema Datenschutz richtig punkten – vor allem, wenn du sensible Daten verarbeiten möchtest. Warum? Hier sind die wichtigsten Gründe:

Volle Transparenz: Du kannst genau nachvollziehen, wie das Modell funktioniert, welche Daten es verarbeitet und wo potenzielle Risiken liegen. Das schafft Vertrauen und Kontrolle.
Lokale Nutzung: Statt ein Modell über fremde Server laufen zu lassen, kannst du ein Open-Source-LLM auf deinen eigenen Systemen betreiben. Deine Daten bleiben also komplett in deinem eigenen Netzwerk – keine Übertragung, kein Risiko.
Anpassbarkeit: Open-Source-Modelle lassen sich so konfigurieren, dass sie nur die Daten verwenden, die du freigeben möchtest. Das hilft dir, sensible Infos zu schützen und gleichzeitig effizient zu arbeiten.
Community-Support: Open-Source-LLMs werden von großen Communities weiterentwickelt. Das heißt, Sicherheitslücken oder Datenschutzfragen werden schnell erkannt und behoben.
Keine versteckten Datennutzungen: Anders als bei manchen kommerziellen Modellen weißt du genau, was das Modell mit deinen Daten macht – nämlich nur das, was du vorgibst.

Mit einem Open-Source-LLM behältst du die volle Kontrolle über deine Daten und kannst gleichzeitig von den Vorteilen moderner KI profitieren.

Praktische Tipps zur sicheren Arbeit mit KI

Wenn du deine Daten bei der Nutzung spezifisch von ChatGPT schützen möchtest, gibt es ein paar einfache, aber effektive Schritte, die du beachten kannst:

Keine sensiblen Informationen teilen: Verzichte darauf, persönliche Daten wie vollständige Namen, Adressen, Telefonnummern oder Finanzinformationen in den Chat einzugeben.
Anonym bleiben: Nutze keine echten Namen oder identifizierende Details, wenn du den Chatbot fragst.
Bewusst auswählen, was du teilst: Überlege dir vor dem Absenden, ob die Informationen vertraulich sind oder du sie lieber für dich behalten möchtest.

Was du jetzt tun kannst

Um Künstliche Intelligenz sicher und verantwortungsvoll in einem Unternehmen zu integrieren, ohne Kundendaten oder Geschäftsgeheimnisse zu gefährden, sind einige praktische Schritte von entscheidender Bedeutung. Deine Firma muss sicherstellen, dass besonders sensiblen Daten stets mit der gebotenen Sorgfalt behandelt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, Daten zu verschlüsseln und Cloud-Dienste zu wählen, die strenge Datenschutzstandards einhalten. Laufende Schulungen zum Thema Datenschutz und zugehörigen Richtlinien sind essenziell, um alle Mitarbeitenden auf dem neuesten Stand zu halten. Auch Open-Source-KI-Modelle die auf firmeneigenen Servern betrieben werden und die Anwendung von RAG sind gute Möglichkeiten, um die Kontrolle über die genutzten Daten zu maximieren. Vermeide es, unnötige oder zu vertrauliche Informationen in KI-Anwendungen einzugeben, die außerhalb deines unmittelbaren Einflussbereichs liegen.

Fazit

Die Integration von KI-Systemen in Unternehmen bietet großes Potenzial, birgt jedoch auch Herausforderungen – insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz. Unternehmen müssen einen Balanceakt meistern: Effizienzgewinne durch KI nutzen und gleichzeitig sensible Daten schützen. Dabei helfen technische Maßnahmen wie Verschlüsselung, Datenschutzrichtlinien und innovative Ansätze wie Retrieval Augmented Generation oder der Einsatz von Open-Source-LLMs.

Der Schlüssel liegt in der sorgfältigen Planung und der Einhaltung von Datenschutzstandards. Ob maßgeschneiderte Lösungen oder Cloud-basierte Angebote – jede Entscheidung sollte die spezifischen Anforderungen und Risiken des Unternehmens berücksichtigen. Mit einer Kombination aus technischen, organisatorischen und strategischen Maßnahmen können Unternehmen die Vorteile von KI sicher und verantwortungsvoll nutzen, ohne dabei die Kontrolle über ihre Daten zu verlieren.