Ein neuer Assistent in der Software zur Kundenverwaltung (CRM). Eine Erweiterung im Ticketsystem. Ein Tool, das der Fachbereich ausprobiert. KI ist oft schon im Unternehmen, bevor jemand ein KI-Projekt ausruft. Entscheidend ist dann nicht die nächste Richtlinie, sondern eine nachvollziehbare Prüfung des konkreten Einsatzes.
Auf den Punkt
Eine Richtlinie beschreibt, was gelten soll. Ein Prüfvermerk zeigt, was tatsächlich geprüft wurde und wer die Entscheidung verantwortet.
Die neue Funktion ist schneller als die Freigabe
In einem Webinar für den Berufsverband der Datenschutzbeauftragten Deutschlands (BvD) ging es um eine praktische Frage: Wie berücksichtigen wir Datenschutz vor der Einführung im Unternehmen und nicht erst danach? Die Diskussion hat mir erneut gezeigt, wie wichtig der Blick auf den tatsächlichen Einführungsweg ist.
KI kommt häufig als Update einer Software, die seit Jahren im Einsatz ist. Im CRM, im Ticketsystem oder in der Office-Umgebung erscheint ein Assistent. Der Vertrag wurde vielleicht vor zwei Jahren sorgfältig geprüft. Ob er die neue Funktion und ihre Datenverarbeitung abdeckt, ist damit aber noch nicht geklärt.
Daneben stehen die kleinen Anschaffungen: Marketing abonniert ein Werkzeug, Vertrieb testet eines, IT ergänzt eine Erweiterung. Alles bewegt sich im normalen Budget. Trotzdem können sich Zweck, Datenflüsse und beteiligte Anbieter verändern.
Wenn Datenschutzverantwortliche erst davon erfahren, nachdem Daten geflossen sind, kommt ihre Prüfung zu spät. Der Ansatzpunkt liegt deshalb dort, wo der Bedarf entsteht oder sich eine bestehende Anwendung verändert.
Zwei Fälle. Zwei falsche Abkürzungen.
Aus sieben Jahren im Softwarevertrieb und in der Einführung von Software kenne ich beide Extreme. Die folgenden Fälle sind anonymisiert.
Hausgerätehersteller
Eine Vereinbarung ersetzt keine technische Kontrolle.
Für ein KI-Projekt sollten reale Produktdaten ins Training fließen. Die Fachbereiche zögerten. Als Absicherung gab es im Wesentlichen eine Geheimhaltungsvereinbarung.
Eine solche Vereinbarung kann Vertraulichkeit und Haftung regeln. Sie kontrolliert jedoch nicht von selbst die technische Verarbeitung. Bei trainierten Modellen kann es schwierig sein, den Einfluss einzelner Daten nachträglich zu entfernen. Das Projekt scheiterte am Datenaustausch.
Automobilzulieferer
Ein pauschales Nein ersetzt keine Abwägung.
Eine externe Spezialsoftware lieferte im Test für eine eng umrissene Aufgabe bessere Ergebnisse als die interne Lösung. Eingesetzt wurde dennoch die Eigenentwicklung, weil nur sie die internen Sicherheitsfreigaben erhalten hatte.
Der Einkaufsverantwortliche beschrieb die Haltung so: Software as a Service hatte praktisch keine Chance. Damit endete die Diskussion, bevor Datenflüsse, Schutzmaßnahmen und verbleibende Risiken differenziert verglichen wurden.
Einmal fehlt eine belastbare Kontrolle. Einmal wird Kontrolle zum pauschalen Ausschluss. Weder die externe Lösung noch die Eigenentwicklung ist allein wegen ihres Betriebsmodells die bessere Wahl. Die konkrete Aufgabe und ihre Risiken gehören gemeinsam auf den Tisch.
Was eine Richtlinie leisten kann. Und was nicht.
Eine KI-Richtlinie ist sinnvoll. Sie legt Spielregeln fest. Sie belegt aber noch nicht, dass jemand ein bestimmtes Werkzeug, seine Datenflüsse und seinen Einsatzzweck geprüft hat.
Die Rechenschaftspflicht aus Artikel 5 Absatz 2 der DSGVO verlangt, dass der Verantwortliche die Einhaltung der Datenschutzgrundsätze nachweisen kann. Für die Praxis heißt das: die Entscheidung an einem konkreten Werkzeug, zu einem konkreten Zeitpunkt und mit nachvollziehbarer Begründung festhalten.
Hinzu kommen die Anforderungen der KI-Verordnung. Die Vorgaben zur KI-Kompetenz gelten seit dem 2. Februar 2025; der am 27. Juli 2026 in Kraft getretene AI Omnibus hat sie vereinfacht. Für Unternehmen bleiben bedarfsgerechte Qualifizierung und eine nachvollziehbare Schulungsplanung praktisch wichtig.
Bei den seit August 2026 geltenden Transparenzregeln muss außerdem zuerst geklärt werden, welche Rolle das Unternehmen hat und welche Art von System es einsetzt. Anbieter- und Betreiberpflichten sind nicht austauschbar. Übergangsregeln müssen am konkreten Fall geprüft werden.
Sieben Fragen an jedes neue KI-Werkzeug
Die folgenden Fragen orientieren sich an der KI-Checkliste des Bayerischen Landesamts für Datenschutzaufsicht. Sie sind ein Einstieg in die Prüfung, keine vollständige Freigabe- oder Compliance-Checkliste.
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Zweck
Welches Problem soll das Werkzeug lösen? Wer hat den Einsatz entschieden, und wofür soll es ausdrücklich nicht verwendet werden?
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Datenkategorien
Welche Daten werden verarbeitet? Gibt es Personenbezug, besonders geschützte Daten oder Informationen, die einem Berufsgeheimnis unterliegen?
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Rechtsgrundlage
Worauf stützt sich die Verarbeitung? Trägt diese Grundlage auch die neue KI-Funktion und ihren konkreten Zweck?
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Auftragsverarbeitung
Deckt der bestehende Vertrag die Funktion ab? Welche weiteren Dienstleister und Modellanbieter sind beteiligt?
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Trainingsdaten
Werden Eingaben für das Training verwendet? Welche vertraglichen Zusagen, Einstellungen und technischen Kontrollen begrenzen die Nutzung?
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Drittlandzugriff
Wer kann von außerhalb der EU auf Daten zugreifen? Zu prüfen sind auch Support, Konzernunternehmen und Modellanbieter.
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Ausstieg
Wie lassen sich Daten exportieren und löschen? Was passiert mit Kopien und Protokollen? Können Anbieter oder Modell ausgetauscht werden?
Die Architektur ist Teil der Antwort
Bei der Frage nach Trainingsdaten wird die technische Gestaltung besonders wichtig. Informationen im Training zu verwenden ist etwas anderes, als passende Dokumente erst für eine einzelne Anfrage aus einer Wissensbasis abzurufen.
Eine getrennte Wissensbasis kann gezielte Aktualisierung, Zugriffskontrolle und Löschung der dort gespeicherten Dokumente ermöglichen. Häufig wird dieser Ansatz als Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, bezeichnet. Er ist aber keine automatische Datenschutzgarantie: Auch an das Modell übermittelte Ausschnitte, Protokolle, Zwischenspeicher, Aufbewahrungsfristen und die Regeln des Anbieters müssen geprüft werden.
Umgekehrt ist nicht jedes trainierte Modell automatisch anonym. Der Europäische Datenschutzausschuss fordert in seiner Stellungnahme 28/2024 eine Einzelfallbetrachtung. Unter anderem kommt es darauf an, ob personenbezogene Informationen aus dem Modell gewonnen werden können.
Für Kanzleien und andere Berufsgeheimnisträger kommt eine weitere Ebene hinzu: Ein Auftragsverarbeitungsvertrag nach Artikel 28 DSGVO erfüllt nicht automatisch sämtliche Anforderungen aus § 203 StGB. Welche zusätzlichen Verpflichtungen erforderlich sind, muss rechtlich geprüft werden.
Am Ende braucht es eine nachvollziehbare Entscheidung
Mein Vorschlag ist ein kurzer Prüfvermerk je Werkzeug. Nicht als Ersatz für erforderliche ausführliche Prüfungen, sondern als verständlicher Einstieg und Verweis auf die vorhandenen Nachweise:
- Fragestellung
- Welche Funktion und welcher Einsatz werden bewertet?
- Prüfung
- Welche Unterlagen, Einstellungen und Datenflüsse wurden geprüft?
- Offene Risiken
- Was bleibt ungeklärt und welche Maßnahmen sind noch nötig?
- Verantwortung
- Wer entscheidet über den Einsatz und trägt die Verantwortung?
- Wiedervorlage
- Wann und bei welchen Änderungen wird erneut geprüft?
So wird aus einer allgemeinen Vorgabe eine konkrete, überprüfbare Entscheidung. Und aus einer einmaligen Freigabe ein Vorgang, der bei neuen Funktionen oder anderen Datenflüssen wieder aufgenommen werden kann.
Früh am Tisch statt spät an der Tür
Entscheider und Datenschutzbeauftragte sollten nicht erst gefragt werden, wenn die Einführung praktisch beschlossen ist. Sie müssen früh genug beteiligt sein, um eine fachliche Abwägung einzufordern. Bevor ein Werkzeug unbemerkt eingeführt oder pauschal abgelehnt wird.
Dafür braucht es einen klaren Meldepunkt am Anfang: wenn ein Bedarf entsteht, eine Funktion hinzukommt oder sich die Verarbeitung verändert. Die sieben Fragen helfen, dieses Gespräch verständlich und konkret zu führen.
Wenn Sie das an einem Werkzeug aus Ihrem Unternehmen durchgehen möchten, sprechen Sie mich an. Mein Blick gilt der praktischen Umsetzung und Informationssicherheit. Die rechtliche Bewertung gehört in die Hände der dafür zuständigen Fachleute.
Über den Autor
Andreas Ostner
Andreas Ostner gehört zum SOULSURF-Team. Sein Schwerpunkt liegt auf der praktischen KI-Einführung und Informationssicherheit. In diesem Beitrag verbindet er Erfahrungen aus Softwarevertrieb und Einführung mit konkreten Fragen an den KI-Einsatz.
Erstveröffentlicht von Andreas Ostner auf LinkedIn am 18. September 2026.
Quellen und Einordnung
Redaktionsstand: 18. September 2026. Die Rechtsangaben dienen der Orientierung und ersetzen keine rechtliche Prüfung des Einzelfalls.
KI im Unternehmen sinnvoll einführen.
Ein bestehendes Tool prüfen oder eine neue Anwendung planen: Wir verbinden die konkrete Aufgabe mit Datenflüssen, Zugriffsrechten und einer passenden technischen Umsetzung.