Datensicherheit und KI: Was Unternehmen vor dem ersten Projekt klären sollten

Datensicherheit vs. Datenschutz: Was bedeutet was?

Die Begriffe Datensicherheit und Datenschutz werden oft synonym verwendet – dabei beschreiben sie unterschiedliche Dinge. Wer KI im Unternehmen einführen will, sollte beide Konzepte verstehen und klar voneinander trennen können.

Datenschutz bezieht sich auf den rechtlichen Rahmen: Welche personenbezogenen Daten dürfen erhoben werden? Wie müssen sie verarbeitet werden? Welche Rechte haben betroffene Personen? In Europa regelt die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) diese Fragen. Verstöße können mit Bußgeldern von bis zu vier Prozent des weltweiten Jahresumsatzes geahndet werden.

Datensicherheit hingegen beschreibt die technischen und organisatorischen Maßnahmen, die Daten vor unbefugtem Zugriff, Verlust oder Manipulation schützen. Die drei klassischen Schutzziele sind Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit. Es geht um Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Backup-Strategien und Notfallpläne. Datensicherheit betrifft alle Daten im Unternehmen – nicht nur personenbezogene.

Für den KI-Einsatz bedeutet das: Selbst wenn ein Unternehmen keine personenbezogenen Daten in ein KI-System einspeist, können dennoch massive Risiken entstehen. Geschäftsgeheimnisse, strategische Pläne, Produktionsdaten oder E-Mail-Kommunikation können in falsche Hände geraten oder unbeabsichtigt in öffentliche KI-Modelle einfließen.

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Warum Datensicherheit beim KI-Einsatz besonders kritisch ist

KI-Systeme – insbesondere generative KI wie ChatGPT, Gemini oder Claude – funktionieren anders als klassische Software. Sie lernen aus Daten, verarbeiten Eingaben und können diese unter Umständen speichern oder für Trainingszwecke verwenden. Für den Schutz von Daten entstehen dadurch neue Bedrohungen und Risikodimensionen.

83 Prozent der Unternehmen verfügen über keine automatisierten Sicherheitskontrollen für KI-Tools. Stattdessen setzen sie auf Schulungen für Mitarbeitende, einfache Warnhinweise – oder gar nichts. Das bedeutet: Sensible Daten können kontinuierlich in öffentliche KI-Systeme gelangen, ohne dass dies dokumentiert oder kontrolliert wird. Vor allem bei der Nutzung von generativen KI-Tools ist dieses Risiko hoch.

Anders als bei klassischen Datenpannen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt auftreten, passiert der Datenabfluss bei KI schleichend. Mitarbeitende nutzen KI-Tools im Arbeitsalltag, kopieren Texte hinein, lassen E-Mails zusammenfassen oder Berichte analysieren. Sobald diese Daten in öffentlichen Systemen landen, können Unternehmen sie weder nachverfolgen noch zurückholen oder löschen.

Hinzu kommt die regulatorische Dynamik: In Europa ist die NIS2-Richtlinie bereits in Kraft, und die KI-Verordnung stellt zusätzliche Anforderungen. Wer die Nutzung von KI im Unternehmen nicht dokumentiert und kontrolliert, riskiert Compliance-Verstöße – oft ohne es zu merken. Wie Unternehmen KI-Tools rechtssicher einsetzen können, zeigt unser Artikel zur DSGVO und KI-Verordnung.

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Die drei größten Risiken bei fehlender Datensicherheit

Unkontrollierter Datenabfluss

Das offensichtlichste Risiko: Vertrauliche Informationen gelangen nach außen. Das kann passieren, wenn Mitarbeitende sensible Dokumente in öffentliche KI-Tools hochladen, um sie zusammenfassen oder übersetzen zu lassen. Einmal eingegeben, können diese Daten Teil des Trainingsmaterials werden – und im schlimmsten Fall in Antworten für andere Nutzer:innen auftauchen. Die Folgen reichen von Datenverlust bis hin zu unbeabsichtigtem Datendiebstahl durch Dritte.

Besonders kritisch wird es bei Geschäftsgeheimnissen. Wenn Produktstrategien, Kalkulationen oder Vertragsdetails in öffentliche Systeme fließen, kann der Wettbewerbsvorteil über Jahre verloren gehen. Und anders als bei einem klassischen Hack durch Cyberkriminelle gibt es hier keinen Angreifer, den man identifizieren könnte – der Schaden entsteht durch alltägliche Nutzung.

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Compliance-Verstöße

Unternehmen, die KI-Tools ohne Nachverfolgung nutzen, verstoßen gegen zentrale regulatorische Anforderungen. Die Einhaltung der DSGVO verlangt in Artikel 30, dass sämtliche Verarbeitungstätigkeiten dokumentiert werden. Jede nicht nachverfolgte KI-Interaktion mit personenbezogenen Daten ist ein potenzieller Verstoß.

Auch branchenspezifische Regulierungen greifen: Im Gesundheitswesen können Verstöße gegen Datenschutzvorschriften besonders schwer wiegen. In regulierten Branchen wie dem Finanzsektor gelten strenge Anforderungen an die Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungsprozessen – auch wenn KI daran beteiligt ist.

Reputationsschäden

Datenpannen sind teuer – nicht nur wegen möglicher Bußgelder, sondern vor allem wegen des Vertrauensverlustes. Kund:innen, Partner:innen und Mitarbeitende erwarten, dass ihre Daten sicher behandelt werden. Wenn bekannt wird, dass sensible Informationen durch fahrlässigen KI-Einsatz nach außen gelangt sind, kann der Imageschaden den finanziellen Schaden übersteigen.

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Was Unternehmen vor dem ersten KI-Projekt klären sollten

Bevor Unternehmen mit externen Anbieter:innensprechen oder Tools evaluieren, sollten sie intern Klarheit schaffen. Die folgenden Fragen helfen dabei, die eigene Position zu bestimmen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Welche Daten sind besonders schützenswert?

Nicht alle Daten sind gleich sensibel. Eine Klassifizierung hilft, Prioritäten zu setzen. Typische Kategorien sind personenbezogene Daten von Kund:innen und Mitarbeitenden, Geschäftsgeheimnisse wie Produktentwicklungen oder Preisstrategien, Finanzdaten und vertrauliche Kommunikation.

Für jede Kategorie sollte festgelegt werden: Darf diese Art von Daten überhaupt in KI-Systeme eingegeben werden? Wenn ja, unter welchen Bedingungen? Welche Tools sind dafür zugelassen?

Wo werden unsere Daten verarbeitet und gespeichert?

Der Standort der Datenverarbeitung ist aus rechtlicher und strategischer Sicht relevant. Wo findet die Verarbeitung statt, und wer hat Zugriff auf die Daten? 45 Prozent der deutschen Unternehmen bevorzugen Rechenzentren mit Standort in Deutschland. Das ist nachvollziehbar: Europäische Datenschutzstandards gelten als strenger, und die rechtliche Durchsetzbarkeit ist einfacher.

Bei der Auswahl von KI-Anbietern sollte geprüft werden: Wo stehen die Server? In welche Länder werden Daten übertragen? Gelten dort vergleichbare Datenschutzstandards? Gibt es Garantien bezüglich der Datennutzung für Trainingszwecke? Gerade bei Cloud-Lösungen und SaaS-Anwendungen ist diese Prüfung essenziell.

Wer darf welche Tools nutzen – und wie wird das kontrolliert?

Ohne klare Richtlinien entscheiden Mitarbeitende selbst, welche KI-Tools sie nutzen. Das führt zu Schatten-IT: Anwendungen, die ohne Wissen oder Genehmigung der IT-Abteilung im Einsatz sind. KI hält häufig durch die Hintertür Einzug in Unternehmen, weil Mitarbeitende eigenständig Chatbots oder andere KI-Dienste nutzen, ohne dass dies offiziell genehmigt oder kontrolliert wird.

Unternehmen sollten daher definieren, welche Tools für welche Anwendungsfälle freigegeben sind. Ebenso wichtig: technische Kontrollen, die verhindern, dass sensible Daten in nicht autorisierte Systeme gelangen – etwa durch Netzwerk-Policies oder eingeschränkte Zugriffsrechte. Wer hier von Anfang an klare Strukturen schafft, spart sich später aufwendige Nachbesserungen.

Wie andere Mittelständler:innen KI-Governance erfolgreich aufgebaut haben, erfährst du unter anderem auf der Mittelstands Stage auf dem data:unplugged Festival 2026 am 26. & 27. März in Münster. Einen Überblick über alle Speaker:innen findest du hier.

Wie dokumentieren wir den KI-Einsatz?

Dokumentation ist nicht nur für Compliance relevant, sondern auch für die interne Steuerung. Welche KI-Systeme sind im Einsatz? Für welche Prozesse? Welche Daten fließen hinein? Wer ist verantwortlich?

Die meisten Unternehmen haben noch kein KI-Governance-Framework etabliert. Das bedeutet: Sie können auf Nachfrage nicht belegen, wie sie KI einsetzen und welche Datensicherheitsmaßnahmen greifen. Für Audits, Zertifizierungen oder im Fall einer Datenpanne ist das ein Problem.

Was passiert im Ernstfall?

Kein System ist hundertprozentig sicher. Unternehmen sollten daher auch den Ernstfall durchspielen: Was tun wir, wenn sensible Daten durch KI-Nutzung nach außen gelangen? Wer wird informiert? Welche Maßnahmen greifen? Wie kommunizieren wir intern und extern?

Ein Notfallplan für KI-bezogene Datenpannen sollte Teil der allgemeinen IT-Sicherheitsstrategie sein. Er stellt sicher, dass im Ernstfall alle Beteiligten wissen, was zu tun ist. Je früher diese Fragen geklärt werden, desto schneller und souveräner kann das Unternehmen reagieren und sensible Informationen schützen.

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Von der Theorie zur Praxis: Die nächsten Schritte

Die gute Nachricht: Datensicherheit beim KI-Einsatz ist kein unlösbares Problem. Es erfordert bewusste Entscheidungen und klare Strukturen. Mit den richtigen Lösungen und einem durchdachten Vorgehen lässt sich das Risiko erheblich reduzieren. Der erste Schritt ist oft der wichtigste – nämlich das Thema überhaupt auf die Agenda zu setzen.

Viele Unternehmen beginnen mit einem internen Workshop, in dem IT, Geschäftsführung und Fachabteilungen gemeinsam die aktuelle Situation analysieren. Welche KI-Tools sind bereits im Einsatz? Welche Daten fließen wohin? Wo gibt es blinde Flecken? Aus dieser Bestandsaufnahme lassen sich dann konkrete Maßnahmen und Ressourcen ableiten.

Wer strukturiert an das Thema herangeht, gewinnt nicht nur Sicherheit, sondern auch Handlungsfähigkeit. Denn mit einem klaren Rahmen für die Absicherung sensibler Informationen können Unternehmen KI-Projekte schneller starten, weil die Grundfragen bereits geklärt sind.

In den Masterclasses auf dem data:unplugged Festival erklären Expert:innen konkrete Sicherheitskonzepte für den KI-Einsatz – von der ersten Risikoanalyse bis zur erfolgreichen Implementierung.

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Fazit: Datensicherheit als Voraussetzung für erfolgreiche KI-Nutzung

Datensicherheit ist keine Bremse für KI-Projekte – sie ist die Voraussetzung dafür, dass diese Projekte nachhaltig erfolgreich sein können. Unternehmen, die vor dem ersten Schritt die richtigen Fragen stellen, vermeiden später teure Nachbesserungen, Compliance-Probleme und Reputationsschäden.

Der Schlüssel liegt in der Balance: offen sein für die Möglichkeiten von KI, aber gleichzeitig verantwortungsvoll mit den Risiken umgehen. Wer diese Balance findet, kann KI nicht als Bedrohung, sondern als Chance begreifen. Wie du den Einstieg konkret gestalten kannst, erfährst du in unserem Leitfaden zur KI-Implementierung im Mittelstand.

Wie andere Mittelständler:innen Datensicherheit und KI-Nutzung erfolgreich verbinden, erfährst du auf dem data:unplugged Festival 2026 am 26. & 27. März in Münster. Auf der Mittelstands Stage und in interaktiven Masterclasses teilen Unternehmen ihre Erfahrungen – von der ersten Risikoanalyse bis zum etablierten Governance-Framework.

Datensicherheit ist kein Thema für Einzelkämpfer:innen. Für eine erfolgreiche Umsetzung ist es wichtig, IT, Fachabteilungen und Geschäftsführung gemeinsam mitzunehmen. data:unplugged steht für praxisnahe Wissensvermittlung – von der das gesamte Team profitiert. Sichere dir jetzt dein Ticket!