Sensible Daten und KI: Warum Datensicherheit an erster Stelle steht

Gastbeitrag von Livia Schröder:

Künstliche Intelligenz ist längst im Alltag von Unternehmen und Verwaltungen angekommen. Chatbots beantworten Kundenfragen, Assistenzsysteme helfen bei Texten oder Dokumentationen, und auch interne Workflows werden zunehmend von KI unterstützt. Doch so hilfreich diese Werkzeuge sind, so gefährlich können sie werden besonders dann, wenn sensible personenbezogene Daten unbedacht in externe KI-Systeme eingegeben werden.

Das Risiko: Datenpreisgabe ohne Kontrolle

Viele KI-Tools laufen als Cloud-Dienste internationaler Anbieter. Wer dort Informationen eingibt, gibt sie automatisch in fremde Hände. Das bringt gleich mehrere Risiken mit sich:

• Personendaten wie Namen, Adressen, Krankheits- oder Finanzinformationen könnten in Trainingsdaten landen oder von Dritten eingesehen werden.
• Rechtliche Konflikte entstehen, weil Daten in Länder abfliessen, die nicht denselben Datenschutzstandards unterliegen wie die Schweiz oder die EU.
• Vertraulichkeit ist nicht gewährleistet, gerade bei Geschäftsgeheimnissen, Patientenakten oder Mitarbeiterinformationen kann ein einziger Fehlgriff gravierende Folgen haben.

Kurz gesagt: Wer sensible Daten in öffentliche KI-Tools eingibt, riskiert den Kontrollverlust über seine Informationen.

Sichere Alternativen: So geht es richtig

Zum Glück gibt es Ansätze, wie sich die Vorteile moderner KI nutzen lassen, ohne dabei die Datensicherheit aufs Spiel zu setzen.

1. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Bei RAG werden sensible Informationen nicht direkt an das KI-Modell übergeben, sondern in einer geschützten Datenbank gespeichert. Die KI greift nur auf die relevanten Ausschnitte zu, die für die jeweilige Antwort notwendig sind.

Beispiel:
Ein Mitarbeiter fragt einen Chatbot nach den Urlaubstagen nach einer Hochzeit. Anstatt die gesamte Personalakte an eine externe KI zu übermitteln, zieht das System die Antwort aus einer internen Datenquelle und ergänzt diese sicher in die Antwort.

So bleibt das Wissen im Unternehmen die KI liefert trotzdem eine präzise und hilfreiche Antwort.

2. Anonymisierung von Daten

Eine weitere Möglichkeit ist, Daten vor der Nutzung in KI-Workflows zu anonymisieren oder pseudonymisieren.

• Namen werden durch Platzhalter ersetzt,
• Identifikatoren entfernt,
• sensible Details verschleiert.

Dadurch lassen sich viele Anwendungsfälle abbilden, ohne die Privatsphäre von Mitarbeitenden oder Kunden zu gefährden.

3. Geschützte KI-Umgebungen

Immer mehr Unternehmen setzen auf lokale KI-Modelle oder souveräne Clouds, in denen Systeme innerhalb der eigenen Infrastruktur betrieben werden. So behalten Organisationen die volle Kontrolle darüber, welche Daten verarbeitet und gespeichert werden.

Was bedeutet das für Unternehmen in der Schweiz?

Für Schweizer Firmen und Behörden ist die Ausgangslage eindeutig: Wer sich auf internationale Standard-KI verlässt, muss damit rechnen, dass Daten ausserhalb des eigenen Einflussbereichs landen. Das ist nicht nur ein Datenschutzproblem, sondern kann auch Compliance-Risiken mit sich bringen, gerade im Hinblick auf die DSGVO und den kommenden EU AI Act.

Wer jedoch auf sichere KI-Architekturen mit RAG, Anonymisierung und lokaler Kontrolle setzt, kann die Vorteile moderner KI nutzen, ohne die eigenen Daten preiszugeben.

Fazit:

KI ist eine Schlüsseltechnologie aber sie darf nicht auf Kosten der Datensicherheit eingesetzt werden. Sensible personenbezogene Daten gehören nicht in öffentliche KI-Tools.

Die Lösung liegt in geschützten Architekturen, anonymisierten Daten und souveränen Infrastrukturen. Unternehmen, die heute auf diese sicheren Ansätze setzen, schützen nicht nur ihre Kunden und Mitarbeitenden, sondern sichern sich auch langfristig Vertrauen und Handlungsspielraum.

Mehr zu KI und Daten erfahren Sie im Vortrag mit Livia Schröder. Kontaktieren Sie uns für eine Buchungsanfrage: 1 (704) 804 1054 oder livia.schroeder@premium-speakers.com