Wie stelle ich DSGVO-Konformität bei KI-Systemen sicher?

DSGVO-konforme KI-Implementierung erfordert einen systematischen Compliance-Ansatz in fünf Kernelementen: 1) Rechtsgrundlage prüfen – berechtigtes Interesse, Einwilligung oder Vertragserfüllung identifizieren, 2) Datenschutz-Folgenabschätzung durchführen – Risiken für Betroffene bewerten und Schutzmaßnahmen definieren, 3) Privacy by Design implementieren – Datenminimierung, Pseudonymisierung und Verschlüsselung technisch verankern, 4) Betroffenenrechte sicherstellen – Auskunft, Widerspruch und menschliche Intervention ermöglichen, 5) Auftragsverarbeitung regeln – mit KI-Dienstleistern AVV abschließen und EU-Rechenzentren prüfen. Besonders kritisch bei Generative AI: Keine sensiblen Daten in Prompts eingeben und Opt-out für Modell-Training aktivieren. Dokumentieren Sie alle Compliance-Schritte für Rechenschaftspflicht gegenüber Aufsichtsbehörden.

Welche Anforderungen stellt der EU AI Act an Unternehmen?

Der EU AI Act klassifiziert KI-Systeme nach Risiko und definiert abgestufte Compliance-Anforderungen: 1) Verbotene Praktiken – Social Scoring, manipulative KI, biometrische Echtzeit-Überwachung im öffentlichen Raum, 2) Hochrisiko-KI – betrifft 8 Bereiche wie HR, Kreditwürdigkeitsprüfung, kritische Infrastruktur: Registrierungspflicht, Konformitätsbewertung, CE-Kennzeichnung, menschliche Aufsicht, Risikomanagement-System, technische Dokumentation und Qualitätsmanagement erforderlich, 3) Begrenzte-Risiko-KI – Transparenzpflichten bei Chatbots und Deepfakes: Kennzeichnung als KI-generiert verpflichtend, 4) Minimale-Risiko-KI – keine spezifischen Auflagen. Sanktionen staffeln sich bis 35 Millionen Euro oder 7 Prozent des Jahresumsatzes. Implementieren Sie ab sofort Governance-Strukturen zur Klassifizierung und Bewertung Ihrer KI-Anwendungen.

Wie implementiere ich Privacy by Design bei KI-Projekten?

Privacy by Design verankert Datenschutz bereits in der Entwicklungsphase von KI-Systemen durch sieben strategische Prinzipien: 1) Proaktive Prävention statt reaktive Korrektur – Risikobewertung vor Produktivstart und Schutzmaßnahmen frühzeitig integrieren, 2) Datenschutz als Standardeinstellung – automatische Pseudonymisierung, minimale Datenerhebung, verschlüsselte Speicherung ohne Nutzer-Konfiguration, 3) Datenschutz im Design – Federated Learning statt zentraler Datenspeicherung, Differential Privacy für Anonymisierung, 4) Volle Funktionalität – keine Trade-offs zwischen Datenschutz und Performance akzeptieren, 5) End-to-End-Sicherheit – über gesamten KI-Lifecycle von Datenerhebung bis Modell-Deployment, 6) Transparenz – nachvollziehbare Entscheidungen durch Explainable AI, 7) Nutzer-Zentrierung – einfache Kontrolle über eigene Daten. Technisch umsetzen durch Model Cards, Audit Trails und automatisierte Compliance-Checks.

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