Praxisrahmen
Datenschutz ist eine Architekturfrage
Eine datenschutzbewusste KI-Einführung lässt sich nicht nur über Nutzungsregeln lösen. Teams brauchen eine technische und organisatorische Struktur: Welche Daten dürfen in welches Tool? Welche Quellen dürfen für RAG verwendet werden? Welche Antworten müssen zitiert werden? Welche Aktionen brauchen Freigabe?
Die wichtigsten Bausteine
- Datenklassifikation: öffentliche, interne, vertrauliche und besonders sensible Informationen getrennt behandeln.
- Tool-Freigaben: nicht jedes KI-Tool ist für jede Datenklasse geeignet.
- Lokale oder private Verarbeitung: sensible Workflows lokal, on-device oder in kontrollierter Infrastruktur abbilden.
- Audit und Nachvollziehbarkeit: wichtige KI-Aktionen protokollieren und fachlich überprüfbar halten.
Warum Schulung allein nicht reicht
Schulungen sind wichtig, aber sie müssen mit Architektur und Governance zusammenspielen. Wenn Mitarbeitende nur hören, dass sie "vorsichtig" sein sollen, bleibt KI-Nutzung unsicher und uneinheitlich. Besser ist ein klares Set aus erlaubten Tools, Datenklassen, Beispielen, No-Go-Szenarien und sicheren Alternativen.