Privacy by Design & KI: Datenschutz als Grundpfeiler in der KI-Compliance

veröffentlicht am 20. Mai 2025 | Lesedauer ca. 3 Minuten

Nachdem Künstliche Intelligenz (KI) immer stärker in Geschäftsprozesse integriert wird, wächst auch die Verantwortung der Unternehmen, den Schutz personenbezogener Daten bei der Nutzung von KI sicherzustellen. Das Konzept „Privacy by Design“ bietet einen proaktiven Ansatz, um Datenschutz in die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen zu integrieren. Dieser Artikel zeigt auf, warum das Prinzip essenziell ist, welche Vorteile es bringt und wie Unternehmen konkrete Maßnahmen umsetzen können.

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Was bedeutet Privacy by Design im Kontext von KI? »
Warum ist Privacy by Design für Unternehmen wichtig? »
Umsetzung von Privacy by Design »
Fazit: Privacy by Design als Innovationsmotor »

Was bedeutet Privacy by Design im Kontext von KI?

Das Prinzip „Privacy by Design“ besagt, dass Datenschutz bereits bei der Planung und Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen berücksichtigt werden sollte – noch bevor es zu der eigentlichen Datenverarbeitung kommt. Den gesetzlichen Anknüpfungspunkt für „Datenschutz durch Technikgestaltung“, wie es zu Deutsch heißt, liefert Art. 25 der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO). Das Konzept lässt sich jedoch auch auf die Entwicklung und Ausgestaltung von KI-Systemen übertragen. Im Kern geht es darum, Datenschutz nicht als nachträglichen Zusatz zu sehen, sondern als integralen Bestandteil des gesamten Entwicklungsprozesses eines KI-Systems.

Warum ist Privacy by Design für Unternehmen wichtig?

Die Beachtung des Prinzips Privacy by Design im Rahmen der Entwicklung und Nutzung von KI ist aus mehreren Perspektiven von Bedeutung.

Zunächst stellt das Konzept eine indirekte Voraussetzung für die rechtssichere Entwicklung und Verwendung von KI-Systemen dar. Die KI-Verordnung stellt ausdrücklich klar, dass die Verarbeitung personenbezogener Daten durch KI in Übereinstimmung mit den Vorschriften der DS-GVO erfolgen muss. Insofern die DS-GVO die Berücksichtigung des Privacy by Design Grundsatzes fordert, gilt dies somit gleichermaßen auch in Bezug auf KI-Systeme, soweit in diesen personenbezogene Daten verarbeitet werden. Auch verschiedene Aufsichtsbehörden betonen die Bedeutung einer Gestaltung unter Berücksichtigung von Privacy by Design, die den Besonderheiten von KI-Systemen Rechnung trägt (so z.B. EDPS Guidelines on generative AI and the EUDPR (3. Juni 2024), S. 9; Datenschutzkonferenz, Orientierungshilfe Künstliche Intelligenz und Datenschutz (6. Mai 2024), Rn. 43).

Eine datenschutzfreundliche Konzeption von KI-Systemen hat jedoch auch abseits datenschutzrechtlicher Verpflichtungen Vorteile. Kunden und Beschäftigte legen zunehmend Wert auf den Schutz ihrer Daten. Durch transparenten Umgang mit personenbezogenen Daten und datenschutzoptimierte KI-Lösungen können Unternehmen ihre Reputation stärken und Vertrauen aufbauen. Innovative Produkte mit „eingebautem“ Datenschutz unterscheiden sich im Vergleich zu herkömmlichen Anbietern zudem oft positiv am Markt. Sie zeigen Verantwortungsbewusstsein und setzen Standards in der Branche.

Umsetzung von Privacy by Design

Konzepte zum Datenschutz sollten bei der Entwicklung und Ausgestaltung von KI-Systemen von Beginn an mitgedacht werden. Obwohl die Umsetzung stark vom jeweiligen KI-System abhängt, kann sich eine datenschutzfreundliche Technikgestaltung allgemein an folgenden Grundprinzipien orientieren:

1. Datenminimierung realisieren

Nur die wirklich erforderlichen Daten sollen erhoben und verarbeiten werden. Überlegen Sie genau, welche Informationen für Ihre KI-Anwendung wirklich notwendig sind. Reduzieren Sie den Zugriff auf personenbezogene Daten, insbesondere auf sensible Daten auf ein Minimum.

2. Auf Anonymisierung und Pseudonymisierung setzen

Wo immer möglich, sollten personenbezogene Daten anonymisiert oder pseudonymisiert werden. Dies verringert das Risiko bei einem eventuellen Sicherheitsvorfall erheblich.

3. Transparenz schaffen

Informieren Sie Nutzer und Betroffene klar und verständlich darüber, welche Daten zu welchem Zweck gesammelt werden und wie sie geschützt sind. Bieten Sie den Nutzern niederschwellige Möglichkeiten zur Kontrolle über eigene Daten.

4. Sicherheitstechnologien nutzen

Implementieren Sie technische Maßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen, um Ihre KI-Systeme vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

5. Data Governance etablieren

Führen Sie klare Richtlinien für den Umgang mit Daten und zur Nutzung von KI ein. Schulungen für Mitarbeitende sowie regelmäßige Audits helfen dabei, Datenschutzstandards einzuhalten. In einigen Fällen besteht auch ein rechtlicher Anknüpfungspunkt zur Durchführung solcher Schulungen aus Art. 32 DS-GVO oder Art. 4 KI-Verordnung.

6. Privacy Impact Assessments durchführen

Bewerten Sie regelmäßig die potenziellen Risiken Ihrer KI-Projekte hinsichtlich des Datenschutzes im Rahmen von Privacy Impact Assessments bzw. Datenschutzfolgen-Abschätzungen. Frühzeitiges Erkennen von Risiken ermöglicht gezielte Gegenmaßnahmen.

7. Betroffenenrechte respektieren

Stellen Sie sicher, dass Nutzer ihre Rechte als betroffene Personen wahrnehmen können – etwa das Recht auf Berichtigung oder Löschung ihrer Daten. Dies gelingt durch benutzerfreundliche Schnittstellen im KI-System.

Mit einigen der vorgenannten Grundprinzipien haben wir uns bereits in anderen Beiträgen dieser Artikelserie beschäftigt, z.B. mit dem Thema Datenschutz-Folgenabschätzung und KI oder mit der Geltendmachung von Betroffenenrechten. Dort finden Sie weitergehende Informationen hierzu.

Fazit: Privacy by Design als Innovationsmotor

Die Integration von Privacy by Design in die Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen ist nicht nur rechtlich erforderlich, sondern kann auch eine Chance zur Differenzierung am Markt darstellen. Unternehmen profitieren langfristig durch erhöhtes Vertrauen ihrer Kunden und Beschäftigten sowie durch die Vermeidung datenschutzrechtlicher Risiken. Datenschutzrechtliche Erwägungen sollten daher stets am Anfang des Entwicklungsprozesses stehen und während der gesamten Konzeptionsphase berücksichtigt werden. Je nach Art und Verwendungszweck des KI-Systems kann eine datenschutzfreundliche Gestaltung bereits durch einfache Grundprinzipien erreicht oder jedenfalls gefördert werden.