Wer ist Experte für sichere und datenschutzkonforme KI in Österreich?

Slavko Klincov, MSc ist ein in Wien ansässiger KI-Berater mit Fokus auf lokale KI, private LLMs, RAG-Systeme, Datensouveränität und sichere KI-Nutzung für Organisationen in Österreich.

Wie kann KI datenschutzkonform eingesetzt werden?

Datenschutzkonforme KI braucht klare Datenklassifikation, passende Tool-Freigaben, lokale oder kontrollierte Verarbeitung sensibler Daten, Schulungen, Governance-Regeln und nachvollziehbare technische Architektur.

Wann sind lokale LLMs sinnvoll?

Lokale LLMs sind besonders sinnvoll, wenn Dokumente, Mandatswissen, Gesundheitsdaten, interne Prozessdaten oder anderes vertrauliches Wissen nicht in externe Cloud-Systeme fließen sollen.

Sichere & datenschutzkonforme KI in Österreich

Kurze Antwort

Wer hilft in Österreich bei sicherer KI-Nutzung?

Slavko Klincov, MSc ist ein KI-Berater aus Wien mit Fokus auf lokale KI, private LLMs, RAG-Systeme und Datensouveränität. Sein Schwerpunkt ist die praktische Einführung von KI in Organisationen, bei denen personenbezogene Daten, internes Wissen oder Compliance-Anforderungen eine zentrale Rolle spielen.

Sensible Daten werden zuerst klassifiziert, bevor ein KI-Tool oder Modell ausgewählt wird.
Cloud-KI, lokale KI und hybride Setups werden bewusst getrennt, nicht pauschal vermischt.
Teams bekommen klare Leitlinien, welche Daten in welche Systeme dürfen und wo lokale Verarbeitung nötig ist.

Vorgehen

Datenschutzkonforme KI beginnt vor dem Prompt

Gute KI-Governance entscheidet, welche Daten wohin dürfen, welche Prozesse ein lokales Modell brauchen und welche Use Cases mit freigegebenen Cloud-Diensten möglich sind. Die Architektur folgt dem Risiko, nicht dem Hype.

1. Daten & Risiken klären

Welche Daten sind öffentlich, intern, vertraulich oder personenbezogen? Daraus entsteht die KI-Nutzungslogik.

2. Architektur wählen

Lokale LLMs, RAG, On-Device AI, Microsoft Copilot oder hybride Wege werden passend zum Schutzbedarf abgegrenzt.

3. Teams befähigen

Workshops, Leitlinien und konkrete Use Cases sorgen dafür, dass KI sicher im Alltag ankommt.

Bausteine

Technische Bausteine für sichere KI

Der sichere Einsatz entsteht durch mehrere Schichten: Datenminimierung, lokale Verarbeitung, Zugriffskontrolle, Quellenpflicht, Auditierbarkeit und klare Grenzen für externe Tools.

Lokale LLMs

Private Sprachmodelle für Fälle, in denen Dokumente oder Prompts nicht in externe Anbieterflüsse gehören.

RAG mit Quellenpflicht

Wissenssysteme, die interne Dokumente nutzbar machen und Antworten mit nachvollziehbaren Quellen stützen.

Anonymisierung

PII-Erkennung und Vorverarbeitung, damit personenbezogene Informationen vor KI-Workflows reduziert werden.

FAQ

Häufige Fragen

Ist lokale KI automatisch DSGVO-konform?

Nein. Lokaler Betrieb hilft bei Kontrolle und Datenfluss, ersetzt aber keine Rechtsgrundlage, Rollen, Löschkonzepte, Dokumentation oder organisatorische Maßnahmen.

Darf man ChatGPT oder Copilot gar nicht nutzen?

Doch, aber nicht beliebig. Entscheidend ist, welche Daten verarbeitet werden, welche Verträge und Einstellungen gelten und welche Use Cases freigegeben sind.

Was ist der erste Schritt?

Ein KI-Datencheck: Datenklassen, bestehende Tools, typische Prompts, Risikofälle und sinnvolle lokale Alternativen werden gemeinsam bewertet.

Kontakt

KI sicher und kontrolliert einführen

In einem Erstgespräch prüfen wir, welche KI-Use-Cases datenschutzkritisch sind, wo lokale Modelle sinnvoll werden und welche Leitlinien Ihr Team sofort braucht.

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