KI im Unternehmen einführen: Diese Datenschutzfragen solltest du vorher klären:

Künstliche Intelligenz zieht in immer mehr Unternehmensbereiche ein, vom Kundenservice bis zur Personalabteilung. Die Chancen sind groß, keine Frage. Doch mit dem Einsatz von KI gehen auch neue Verantwortlichkeiten einher, besonders dann, wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden.

Was viele unterschätzen: Datenschutz ist kein nachgelagerter Schritt, sondern eine zentrale Voraussetzung für den rechtskonformen und nachhaltigen Einsatz von KI. 

➡️Und genau deshalb braucht es vor der Einführung klare Antworten auf entscheidende Fragen:

• Welche Daten verarbeitet die KI?

• Gibt es ein hohes Risiko für die Rechte der Betroffenen?

• Wie sorge ich für Transparenz, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit?

Dieser Beitrag zeigt, worauf es aus Sicht der DSGVO und des AI-Acts jetzt ankommt. Am Beispiel des Bewerbungsmanagements zeigen wir gemeinsam mit Datenschutzbeauftragte Julia Andonie von Datafreshup, wie sich Unternehmen praxisnah auf den KI-Einsatz vorbereiten können.

Der AI-Act bringt uns in ein klares Spannungsverhältnis.

Auf der einen Seite steht der berechtigte Wunsch, Innovationen durch KI voranzutreiben. Auf der anderen Seite geht es um den Schutz der Grundrechte, insbesondere bei sensiblen personenbezogenen Daten. Denn gerade in diesem Bereich müssen Risiken frühzeitig erkannt, bewertet und mit geeigneten Maßnahmen bearbeitet werden.

Die DSGVO gibt uns mit der Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) bereits ein starkes Instrument an die Hand, auf das wir auch im Kontext von KI-Anwendungen gezielt aufbauen können. Mehr dazu findest du im Beitrag: AI Act & DSFA in der Praxis.

Ein wichtiger Punkt im AI-Act ist auch die Verpflichtung zur Sensibilisierung und Schulung von Unternehmen und Mitarbeitern. Man kann KI nur richtig einsetzen, wenn man versteht, wie sie funktioniert und welche Risiken sie birgt.

💡Wichtig zu beachten ist auch, dass der AI-Act laufende Überwachung fordert, das heißt: Unternehmen müssen kontinuierlich prüfen, ob die eingesetzte KI noch rechtskonform, sicher und nachvollziehbar arbeitet. Genau hier braucht es praxisnahe Prozesse und idealerweise ein Tool wie unsere DSGVO-Software Privacy, das diese strukturiert begleitet.

Diskriminierung, Bias & Transparenz: Datenschutzrisiken im KI-gestützten Bewerbungsprozess.

Gerade im Bewerbungsmanagement treffen zwei Dinge aufeinander, die aus Datenschutzsicht besonders sensibel sind: eine hohe Dichte an personenbezogenen Daten und der zunehmende Wunsch nach Effizienz durch KI. Lebensläufe, Motivationsschreiben, Herkunft, Alter, Geschlecht, Ausbildung oder Sprachkenntnisse, all das sind Informationen, die einer besonderen Schutzbedürftigkeit unterliegen.

Wenn KI hier Entscheidungen vorbereitet oder gar trifft, entstehen konkrete Risiken: 

💡Werden Bewerbungen fair beurteilt? 

💡Können Verzerrungen (Bias) ausgeschlossen werden? 

💡Und wie lässt sich ein diskriminierungsfreier Auswahlprozess nachweisen?

Fazit dieses Abschnitts

Wer KI im Recruiting einsetzen möchte, muss die datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen nicht nur verstehen, sondern aktiv gestalten. Genau hier setzt eine gut vorbereitete Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) an.

Praxis Fokus: So funktioniert die Umsetzung einer Datenschutz-Folgenabschätzung mit Privacy.

➡️ Effizienz durch Struktur: Privacy als zentrales DSFA-Tool.

In der Praxis zeigt sich: Datenschutzkonformität muss nicht kompliziert sein, wenn die Prozesse klar sind und die richtigen Tools genutzt werden. 

Mit der DSGVO-Software Privacy dokumentieren Unternehmen nicht nur ihre Verarbeitungstätigkeiten zentral und nachvollziehbar, sondern können auch TOMs (Technische und organisatorische Maßnahmen) und Schwellenwertanalysen integrieren. Besonders bei sensiblen KI-Anwendungen wie im Bewerbungsmanagement ist das ein echter Vorteil, da Risiken so strukturiert bewertet und direkt in eine Datenschutz- Folgenabschätzung (DSFA) überführt werden können.

Die Software Privacy führt Schritt für Schritt durch den gesamten DSFA-Prozess

Dank integrierter Funktionen lassen sich alle erforderlichen Schritte einer DSFA effizient und nachvollziehbar abbilden. 

Dazu gehören unter anderem:

✅ 01 Verarbeitungstätigkeit

Lege ganz einfach eine Verarbeitungstätigkeit an – wie in unserem Beispiel für das Bewerbermanagement. Privacy liefert dir dabei alle wichtigen Bausteine für deine Dokumentation: von den Kategorien Betroffener und Empfänger über die Art der personenbezogenen Daten bis hin zur passenden Anwendung und der DSFA.

✅  02 Technische und organisatorische Maßnahmen

Dokumentiere deine TOMs ganz einfach im entsprechenden Abschnitt, verknüpfe sie mit Anwendungen (IT-Systemen, …)  und Verarbeitungstätigkeiten – und zeige jederzeit, wie du die Daten schützt. 

✅ 03 Schwellenwertanalyse

Im dritten Schritt führst du eine Schwellenwertanalyse durch. Ergibt die Analyse, dass du eine DSFA benötigst, dann starte direkt mit deiner DSFA. In unserem Praxisbeispiel für das Bewerbermanagement ist eine DSFA erforderlich und in jedem Fall empfehlenswert. 

✅ 04 DSFA Bericht

Nun beginnt die eigentliche DSFA. Du startest mit dem DSFA-Bericht. Er liefert dir eine fundierte Grundlage für deine Datenschutz-Folgenabschätzung und enthält alle wichtigen Angaben des Verantwortlichen zur jeweiligen Verarbeitungstätigkeit.

✅ 05 Risikoanalyse

Weiter geht es mit der Risikoanalyse. Hier bewertest du mögliche Schwachstellen deiner Verarbeitungstätigkeit in Bezug auf Verfügbarkeit, Vertraulichkeit und Datenintegrität. Für jede Verarbeitungstätigkeit lassen sich potenzielle Risiken wie diskriminierende Effekte (Bias), mangelnde Transparenz oder Fehlklassifikationen durch KI gezielt bewerten.

✅ 06 Zielerfüllungsmanagement & Maßnahmenkatalog

Im letzten Abschnitt, dem Zielerfüllungsmanagement, betrachtest du die Verarbeitung aus einem erweiterten datenschutzrechtlichen Blickwinkel.  Dabei geht es um mögliche Schwachstellen in Bezug auf Datenminimierung, Intervenierbarkeit, Transparenz, Nichtverkettung, Konzeptionseinhaltung und Richtigkeit. Auch diese Bewertung erfolgt anhand klarer Kriterien, die von der Software unterstützt werden, damit du zuverlässig beurteilen kannst, ob deine Verarbeitung diesen Anforderungen gerecht wird.

💡Privacy bietet passende Dokumentations-Maßnahmen zur Risikominimierung an, wie etwa die Einführung eines Bias-Checks, das Vier-Augen-Prinzip, regelmäßige Modell-Reviews oder dokumentierte Entscheidungsprozesse.

Automatischer DSFA-Report

Am Ende steht ein revisionssicherer, exportierbarer DSFA-Report auf Knopfdruck.

Das Privacy Logbuch hilft dir dabei, Datenschutzaufgaben wie Schulungen oder Prüfungen im Blick zu behalten. 

Gesamtes Fazit: 

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen, ob im Bewerbungsmanagement, im Kundenservice oder in anderen datengetriebenen Bereichen,  ist mit klaren Verantwortlichkeiten verbunden. Datenschutz ist dabei kein optionaler Zusatz, sondern ein essenzieller Bestandteil eines nachhaltigen und vertrauenswürdigen KI-Einsatzes.

Die Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) bildet dabei die zentrale Brücke zwischen DSGVO und AI Act, d.h. mit der richtigen Unterstützung wird sie zum wirkungsvollen Werkzeug: verständlich, strukturiert und rechtssicher.

Tools wie Privacy helfen nicht nur bei der Dokumentation, sondern ermöglichen eine praxisorientierte Bewertung und Reduktion von Risiken. So wird aus regulatorischem Aufwand ein strategischer Vorteil. Mehr dazu im Beitrag: KI, DSFA und DSGVO mit Privacy umsetzen.

Du hast Fragen zur DSGVO-Software Privacy? 

Kontaktiere uns. Wir beraten dich gerne. 

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Bildnachweis: Canva Bilderdatenbank