Welche KI-Lösungen sind DSGVO-konform? Kriterien für die Industrie
DSGVO-konform sind KI-Lösungen für deutsche Industrieunternehmen, wenn acht Kriterien in drei Gruppen erfüllt und nachgewiesen sind: beim Datenfluss Verarbeitung in der EU, Modell-Aufruf ohne Drittland und Trainingsverbot; beim Zugriff Rechte aus den Quellsystemen je Anfrage, Fundstelle je Antwort und Löschkonzept; beim Nachweis ein Auftragsverarbeitungsvertrag nach Artikel 28 und ein Protokoll je Anfrage. Jedes Kriterium hat eine Probe, die einen Tag dauert.
DSGVO-konform sind KI-Lösungen für deutsche Industrieunternehmen, wenn acht Kriterien in drei Gruppen erfüllt und nachgewiesen sind. Datenfluss: Verarbeitungsort EU inklusive Sicherungen, Modell-Aufruf ohne Drittland-Subunternehmer, Trainingsverbot im Vertrag. Zugriff: Rechte aus den Quellsystemen je Anfrage, Fundstelle je Antwort, Löschkonzept für Index, Graph, Protokolle und Sicherungen. Nachweis: Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 mit Subunternehmerliste und Protokoll je Anfrage ohne Leistungsprofil. Jedes Kriterium hat einen Nachweis vom Anbieter und eine Probe im Haus; von fünf Lösungsarten erfüllen dedizierte EU-Instanz und eigene Hardware alle acht. Auswahl über Quellenliste, Proben, Datenschutzbeauftragten und Betriebsrat, Pilot mit Abbruchkriterium.
Kurz beantwortetDSGVO-Konformität ist eine Eigenschaft von Datenfluss, Zugriff und Vertrag; das Sprachmodell dahinter ist austauschbar. Für deutsche Industrieunternehmen entscheiden acht Kriterien, und jedes lässt sich mit einer Probe im eigenen Haus prüfen: eine Frage, deren Antwort der Fragende nicht sehen dürfte, ein gelöschtes Dokument, ein Blick in die Subunternehmerliste. Die Prüfung von drei Angeboten dauert mit vorbereiteter Quellenliste etwa drei Arbeitstage.
Was heißt DSGVO-konform bei einer KI-Lösung für deutsche Industrieunternehmen?
Dass für jeden Ort, an dem Betriebsdaten mit Personenbezug verarbeitet werden, Rechtsgrundlage, Vertrag und Zugriffskontrolle vorliegen. Bei einem Wissenssystem sind das drei Orte: die Quellsysteme, der Index mit dem Wissensgraphen und der Modell-Aufruf. Dieselbe Software ist konform, wenn alle drei Orte in der EU liegen und der Anbieter vertraglich gebunden ist, und sie ist es nicht mehr, sobald der Modell-Aufruf ohne Rechtsgrundlage in ein Drittland geht.
Für deutsche Industrieunternehmen kommt eine Besonderheit hinzu: Ihre Dokumente enthalten selten Kundendaten im Sinne des Handels, dafür fast immer Namen von Mitarbeitern, Technikern und Ansprechpartnern beim Kunden, in Tickets, Serviceberichten und Postfächern. Das Sprachmodell liest diese Namen mit. Deshalb zählt bei der Auswahl, welche Quellen die Lösung liest und mit welchen Rechten, mehr als die Frage, welches Modell antwortet. Die fünf Kaufmerkmale einer datenschutzkonformen Lösung stehen in DSGVO-konforme KI-Lösungen: die fünf Merkmale; dieser Artikel baut sie zu acht prüfbaren Kriterien aus und zeigt, wie jedes nachgeprüft wird. Den Überblick über alle Pflichten aus DSGVO, Betriebsverfassung und KI-Verordnung gibt DSGVO und KI in der Industrie: Pflichten im Überblick.
Welche acht Kriterien entscheiden?
Gruppe Datenfluss. Erstens der Verarbeitungsort: Index, Wissensgraph, Protokolle und Sicherungen liegen in einem EU-Rechenzentrum oder im eigenen Haus. Zweitens der Modell-Aufruf: Die Abschnitte, die bei jeder Frage an das Sprachmodell gehen, verlassen die EU nicht, auch nicht über einen Subunternehmer des Anbieters. Drittens das Trainingsverbot: Betriebsdaten werden nie zum Training eines Modells verwendet, und das steht im Vertrag mit Kontrollrecht.
Gruppe Zugriff. Viertens Rechte je Anfrage: Die Berechtigungen aus SharePoint, ERP und Ticketsystem werden gespiegelt und bei jeder Frage geprüft. Wer ein Dokument im Quellsystem nicht öffnen darf, bekommt es auch als Zusammenfassung nicht. Fünftens die Fundstelle: Jeder Satz der Antwort führt mit einem Klick zum Dokument, aus dem er stammt. Sechstens das Löschkonzept: Ein im Quellsystem gelöschtes Dokument verschwindet innerhalb einer Frist aus Index, Graph, Protokollen und Sicherungen. Wie Berechtigungen technisch zur Systemgrenze werden, steht in Berechtigungen als Systemgrenze.
Gruppe Nachweis. Siebtens der Auftragsverarbeitungsvertrag nach Artikel 28 DSGVO mit Subunternehmerliste, Löschfristen und Kontrollrecht, ergänzt um ein Merkblatt für das Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten. Achtens das Protokoll je Anfrage: Nutzer, Zeit, Frage, gelesene Passagen, Antwort und Modellversion, auswertbar für Nachweis und Fehlersuche, und zugleich so gestaltet, dass kein Leistungsprofil je Person entsteht.
Wie prüfe ich jedes Kriterium in einem Tag?
Mit einem Nachweis vom Anbieter und einer Probe im eigenen Haus. Der Nachweis ist ein Dokument, die Probe ist eine Handlung, deren Ergebnis jeder sehen kann. Beides zusammen dauert je Angebot etwa einen Arbeitstag, wenn die Quellenliste mit Zweck je Quelle vorbereitet ist.
Kriterium Nachweis vom Anbieter Probe Wenn es fehlt 1 Verarbeitungsort EU Datenflussbild mit Rechenzentrum und Land Sicherungsort erfragen; Antwort muss ein Land nennen Drittlandprüfung nach Art. 44 ff. nötig 2 Modell-Aufruf ohne Drittland Subunternehmerliste mit Ort je Dienst Nach dem Anbieter des Modells fragen, nicht nach dem Server Server in Frankfurt, Modell in Übersee 3 Trainingsverbot Vertragsklausel mit Kontrollrecht Klausel im Vertrag suchen, nicht in der Werbung Nutzungsbedingungen erlauben Training 4 Rechte je Anfrage Beschreibung der Berechtigungsspiegelung Frage stellen, deren Antwort der Fragende nicht sehen dürfte Rechte werden beim Import einmal gesetzt 5 Fundstelle je Antwort Beispielantwort mit Verweisen Zehn Antworten: führt der Klick zum Dokument? Antwort ohne Beleg ist im Audit eine Behauptung 6 Löschkonzept Fristen für Index, Graph, Protokolle, Sicherungen Testdokument löschen, nach Frist erneut fragen Kopien überleben die Löschung im Quellsystem 7 AVV nach Art. 28 Vertragsentwurf mit Subunternehmerliste Sechs Pflichtpunkte abhaken Vertrag nach Anbieterstandard ohne Verhandlung 8 Protokoll je Anfrage Muster eines Protokolleintrags Auswertung je Person versuchen; sie darf scheitern Nachweis fehlt oder Leistungskontrolle möglich
Welche Arten von KI-Lösungen erfüllen die Kriterien?
Fünf Lösungsarten kommen in Auswahlgesprächen mit Industriebetrieben vor, und sie unterscheiden sich weniger im Modell als im Datenfluss und im Zugriff. Die Matrix ordnet sie nach den drei Kriteriengruppen und dem Aufwand.
Der öffentliche Chatdienst mit privatem Konto scheitert an allen drei Gruppen: Betriebsdaten verlassen den Betrieb ohne Vertrag, ohne Rechte, ohne Protokoll. Der Assistent der Büro-Plattform erfüllt Datenfluss und Nachweis je nach Vertrag und Region, setzt die Rechte aber meist beim Import und kennt ERP-Belege nur als Kopfdaten. Die Anbieter-API in einer EU-Region ist beim Ort sauber, sofern der Modell-Aufruf dort bleibt; Rechte und Fundstelle muss ein Integrator darüber bauen. Die dedizierte EU-Instanz eines Anbieters, der Berechtigungsspiegelung, Fundstelle und Löschkonzept mitbringt, erfüllt alle acht bei mittlerem Aufwand. Eigene Hardware erfüllt sie ebenfalls und verlagert den Aufwand in den eigenen Betrieb.
Ein Kriterium fehlt in der DSGVO und gehört trotzdem in die Auswahl: das Abschaltrisiko. Im Juni 2026 deaktivierte ein US-Anbieter nach einer Exportkontrollanordnung seine Spitzenmodelle achtzehn Tage lang für alle Kunden weltweit, unabhängig davon, auf welchem Kontinent die Daten lagen. Wer das Modell austauschbar hält, wechselt in Tagen. Die vier Betriebsformen nach Zugriffs- und Abschaltrisiko vergleicht Datenhoheit bei KI: vier Betriebsformen; woran ein Anbieter mit echtem EU-Hosting zu erkennen ist, EU-Hosting für KI-Lösungen: zehn Anbieterkriterien.
Wie läuft die Auswahl in sechs Schritten ab?
Über die Quellenliste, die Proben und einen Pilot auf echten Daten. Die Funktionsliste des Anbieters kommt erst in Schritt vier.
- Quellen listen, je Quelle ein Zweck. Welche Systeme sollen gelesen werden und wozu: „Das Ticketsystem wird gelesen, um Störungsfälle zu finden." Diese Liste ist die Grundlage für Probe, Vertrag und Folgenabschätzung.
- Personenbezug je Quelle markieren. Postfächer immer, Tickets fast immer, Zeichnungen selten. Daraus folgt, ob eine Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 nötig ist; wie sie in drei Tagen steht, zeigt DSFA für KI-Wissenssysteme.
- Nachweise anfordern. Datenflussbild, Subunternehmerliste, Vertragsentwurf, Löschfristen, Protokollmuster: die acht Nachweise aus der Tabelle, vor jeder Präsentation.
- Proben durchführen. Rechteprobe, Fundstellenprobe, Löschprobe mit echten Dokumenten aus den gewählten Quellen. Ein Angebot, das die Rechteprobe verfehlt, scheidet aus, gleich wie gut die übrigen Antworten sind.
- Datenschutzbeauftragten und Betriebsrat einbinden. Mit der Quellenliste und den Proben in der Hand, vor der Entscheidung. Wie das früh und ehrlich gelingt, beschreibt KI und Betriebsrat im Mittelstand.
- Pilot mit Abbruchkriterium. Zwei Wochen auf echten Daten in der gewählten Betriebsform, mit Vorher-Zahl und Nachher-Messung. Bei TROESTER sank die Lösungszeit im Service so von rund sechs Stunden auf 76 Minuten.
Was zeigt eine Fallskizze mit drei Angeboten?
Annahmen gekennzeichnet. Ein Zulieferer mit 220 Mitarbeitern prüft drei Angebote für einen Wissensassistenten über Ticketsystem, Dokumentenablage und Service-Postfach (Annahme). Angebot A ist der Assistent der Büro-Plattform, Angebot B eine Anbieter-API in einer EU-Region über einen Integrator, Angebot C eine dedizierte EU-Instanz mit Berechtigungsspiegelung. Die Proben ergeben (Annahme): A verfehlt Kriterium vier, weil ein Sachbearbeiter die Zusammenfassung eines Tickets sieht, das er im System nicht öffnen darf; B verfehlt Kriterium zwei, weil die Subunternehmerliste den Modell-Aufruf in einem Drittland nennt; C besteht alle acht Proben.
Die Prüfung kostet, Annahme, drei Personen an drei Tagen zu 8 Stunden und 70 Euro Vollkosten, also 5.040 Euro. Sie ersetzt eine Entscheidung nach Präsentation, deren Fehler erst der Auditor oder der Betriebsrat gefunden hätte, mit Nachbesserung im laufenden Betrieb. Was ein Wissensassistent insgesamt kostet, mit den Posten, die im Angebot fehlen, rechnet Was kostet ein KI-Wissensassistent?.
Datenschutz bei KI in der Fertigung: Gelten die Kriterien in der Halle anders?
Die acht Kriterien gelten gleich, die Quellen sind andere. In der Fertigung tragen Sensorwerte keinen Personenbezug, das Schichtbuch, das sie kommentiert, schon; dazu kommen Fotos und Sprachnotizen aus der Halle und die Frage der Leistungskontrolle, die der Betriebsrat mitbestimmt. Wie Datenschutz bei KI in der Fertigung praktisch umgesetzt wird, vom Schichtbuch bis zur Betriebsvereinbarung, steht in Datenschutz bei KI in der Fertigung; die fünf Bausteine für den rechtskonformen Betrieb, wenn die Lösung gewählt ist, in Wie hoste ich KI-Systeme rechtskonform?.
Begriffe kurz erklärt
- Drittlandübermittlung
- Jede Verarbeitung personenbezogener Daten außerhalb von EU und EWR, auch ein Modell-Aufruf über einen Subunternehmer. Sie braucht eine Rechtsgrundlage nach Art. 44 ff. DSGVO.
- Berechtigungsspiegelung
- Die Rechte der Quellsysteme gelten bis in die Antwort und werden bei jeder Anfrage geprüft, statt einmal beim Import gesetzt zu werden.
- Trainingsverbot
- Vertragsklausel, nach der Betriebsdaten weder zum Training noch zur Verbesserung eines Modells verwendet werden, mit Kontrollrecht des Betriebs.
- Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten
- Pflichtdokument nach Art. 30 DSGVO, in dem jede Verarbeitung mit Zweck, Datenkategorien, Empfängern und Löschfristen steht. Der Anbieter liefert dafür ein Merkblatt.
Weiterführend
- Datenschutz bei KI in der Fertigung: die Quellen der Halle und die Betriebsvereinbarung.
- DSGVO und KI in der Industrie: Pflichten im Überblick: zehn Pflichten mit Nachweisdokument.
- EU-Hosting für KI-Lösungen: zehn Anbieterkriterien und Wie hoste ich KI-Systeme rechtskonform?.
- DSGVO-konforme KI-Lösungen: fünf Merkmale, Bleiben unsere Daten in Deutschland? und Berechtigungen im Namen des Nutzers.
- Themen-Hub: DSGVO-konforme KI im Maschinenbau und die Leistungsseite Hosting und Wartung.
Häufige Fragen
Welche KI-Lösungen sind DSGVO-konform für deutsche Industrieunternehmen?
Lösungen, die acht Kriterien nachweisen: Verarbeitung in der EU, Modell-Aufruf ohne Drittland, Trainingsverbot, Rechte je Anfrage, Fundstelle je Antwort, Löschkonzept, Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 und Protokoll je Anfrage. Dedizierte EU-Instanzen und eigene Hardware erfüllen sie in der Regel; öffentliche Chatdienste erfüllen keines.
Ist ChatGPT DSGVO-konform im Betrieb?
Mit privatem Konto und Betriebsdaten im Eingabefeld scheitert die Nutzung an allen acht Kriterien: kein Vertrag, keine Rechte, kein Protokoll, Daten außerhalb der EU. Eine Unternehmensversion mit EU-Vertrag kann Datenfluss und Nachweis erfüllen; Rechte je Anfrage und Fundstelle bleiben offen.
Reicht ein Server in Deutschland?
Nein. Der Serverstandort ist eines von acht Kriterien. Entscheidend ist zusätzlich, wo der Modell-Aufruf läuft, ob der Anbieter einen Subunternehmer im Drittland nutzt und ob Rechte, Löschung und Protokoll geregelt sind.
Wie prüfe ich, ob die Berechtigungen eingehalten werden?
Mit der Rechteprobe: Eine Frage stellen, deren Antwort der Fragende im Quellsystem nicht sehen dürfte. Erscheint sie als Zitat oder Zusammenfassung, werden die Rechte beim Import statt bei der Anfrage geprüft, und die Lösung ist für den Betrieb ungeeignet.
Wie lange dauert die Auswahl einer DSGVO-konformen KI-Lösung?
Mit vorbereiteter Quellenliste etwa ein Arbeitstag je Angebot für Nachweise und Proben, dazu die Abstimmung mit Datenschutzbeauftragtem und Betriebsrat. Der anschließende Pilot auf echten Daten dauert zwei Wochen.
Welche Quellen soll Ihre KI-Lösung lesen, und wer darf was sehen?
Rozalia Karbowniczek geht im Erstgespräch die Quellenliste mit Ihnen durch und klärt, welche der acht Proben für Ihren Betrieb zuerst zählen.
Gespräch vereinbaren →Vom Pilot in den Regelbetrieb: Hosting, Berechtigungen und Rollout je Abteilung stehen auf der Seite KI-Implementierung.
