Datensicherheit und Datenschutz Generative KI: Wie Unternehmen das volle Potenzial ausschöpfen

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Generative KI (GenAI) ist aktuell einer der wichtigsten Trends. Natürlich wollen auch Unternehmen diese neue Technologie nutzen – effektiv und rechtskonform. Die Sorge, gegen Datenschutzrichtlinien zu verstoßen, die passende IT-Infrastruktur bereitzustellen sowie ein Mangel an qualifiziertem Personal bremsen allerdings den Tatendrang.

In kurzer Zeit passende Stellenbeschreibungen verfassen, Anfragen im Kundenservice schneller beantworten oder die Qualität der Produktentwicklung verbessern – dafür nutzen Unternehmen bereits heute GenAI. Bei GenAI handelt es sich um einen Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Im Fokus stehen Modelle, sogenannte Large Language Models (LLM), die in der Lage sind, Daten zu analysieren, zu verstehen und neue authentische Inhalte zu generieren. Im Gegensatz zur reaktiven KI, die auf Befehle reagiert, kann generative KI eigenständig Inhalte erzeugen, sei es in Form von Bildern, Texten, Audio oder anderen Medien.

Gerade in Unternehmen hat die Technologie das Potenzial, Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten, einen hohen Grad an Individualisierung zu ermöglichen und Markteinführungen zu beschleunigen. Kein Wunder, dass Unternehmen großes Interesse daran haben, GenAI für sich zu nutzen.

Unternehmen und KI: Interessiert, aber verunsichert

Laut einer Umfrage des Bitkom halten rund zwei Drittel (68 %) der mehr als 600 befragten deutschen Unternehmen KI für die wichtigste Zukunftstechnologie. In der Praxis kommt GenAI aber kaum zum Einsatz: Bisher nutzen, laut Bitkom, nur 2 Prozent generative KI, 13 Prozent planen dies zu tun. Die Unternehmen, die sich bereits mit dem Einsatz von generativer KI beschäftigen, geben in der Bitkom-Umfrage an, dass die Anforderungen an den Datenschutz viele Projekte ausbremsen (85 %).

Zum Hintergrund: Die Qualität der Ergebnisse von KI-Modellen hängt entscheidend von der Qualität der Daten ab, mit der sie trainiert werden – am besten mit so vielen relevanten Informationen wie möglich. Dazu gehören auch sensible Nutzerdaten. Wie die verschiedenen KI-Anbieter solche Daten verarbeiten, ist oft unklar. Daher kann es bei unsicherer Datenverarbeitung zu Plagiaten, Urheberrechtsverstößen oder Datenschutzverletzungen kommen. Dennoch gilt: Wer nicht jetzt schon mit dem Einsatz von KI-Tools beginnt, riskiert den Anschluss an die Konkurrenz zu verlieren.

Datenschutz-Dilemma und Fachkräftemangel

Um den Umgang mit GenAI in der Praxis zu erleichtern, planen politische Institutionen, verschiedene Regelungen und Gesetzesentwürfe rund um das Thema KI. So haben das EU-Parlament und die EU-Mitgliedsstaaten erst kürzlich den Artificial Intelligence Act (AI Act) beschlossen. Diese Verordnung ist die weltweit erste Regulierung für Künstliche Intelligenz und soll Europa als Standort für erfolgreiche KI-Unternehmen stärken. Sie legt fest, dass KI nicht zur Massenüberwachung eingesetzt werden darf. Zudem soll der europäische AI Act verhindern, dass selbstlernende Software Vorurteile und Diskriminierungen bestimmter Gruppen übernimmt. Besonders mächtige KI-Modelle sollen zudem überwacht werden, um das Risiko von Missbrauch und unkontrollierten KI-Anwendungen zu minimieren.

Datenschutzaufsichtsbehörden wie der Europäische Datenschutzbeauftragte (EDSB) betonen allerdings, dass im EU AI Act Datenschutzrisiken noch deutlicher berücksichtigt werden müssen. Daher wird aktuell geprüft, ob GenAI-Tools wie ChatGPT der DSGVO entsprechen und wie die Verarbeitung personenbezogener Daten rechtmäßig mit KI funktionieren kann.

Egal, ob KI-Tools auf ihren rechtskonformen Einsatz prüfen, Modelle trainieren oder ausführliche Datenanalysen durchführen: Da GenAI vielfach ein neues Thema für Unternehmen ist, sind Fachkräfte in diesem Bereich rar und sehr gefragt. Zudem braucht es die passende IT-Infrastruktur, um die Möglichkeiten von GenAI für Business Cases zu entwickeln und auszuschöpfen.

KI sicher und effektiv in der Cloud nutzen

Know-how, Datensouveränität und ausreichend Rechenleistung: Marktführer wie AWS bieten flexible Public-Cloud-Services, die praktische KI-Anwendungen mit klaren Richtlinien zum sicheren Umgang mit sensiblen Daten vereinen. Hohe Investitionen entfallen, da die Nutzer nur für die Ressourcen zahlen, die sie verbrauchen. Daneben entfallen Kosten für Training und Entwicklung der KI-Systeme. Aktualisierungen und Wartungen übernimmt zu großen Teilen der Anbieter.

AWS-Partner wie T-Systems entwickeln dann neue Anwendungsfälle und Services rund um KI. So können Kunden Möglichkeiten der GenAI erproben und mit ihren eigenen Datenquellen mithilfe von Basismodellen chatten. Dabei haben Kunden stets die volle Kontrolle über ihre Daten sowie einen sicheren Zugriff und Verschlüsselung nach höchsten Sicherheitsstandards.

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