DSGVO + AI Ops im Mittelstand: So wird KI-Betrieb auditfähig statt chaotisch

Viele Unternehmen behandeln DSGVO und KI wie zwei getrennte Welten.

Fehler.

Sobald KI mit personenbezogenen Daten arbeitet, ist Datenschutz kein Add-on. Er ist Teil des Betriebsmodells.

Das Kernproblem

In vielen Teams sieht es so aus:

• Prompting passiert unkontrolliert,
• Datenflüsse sind nicht dokumentiert,
• Modellversionen werden nicht sauber nachverfolgt,
• Entscheidungen sind im Nachhinein kaum erklärbar.

Damit bist Du weder technisch stabil noch regulatorisch sauber.

AI Ops mit DSGVO-Brille: das Mindest-Setup

1) Datenklassifizierung vor Modellwahl

Vor jedem KI-Use-Case klärst Du:

• welche Datenkategorien genutzt werden,
• ob personenbezogene Daten enthalten sind,
• welche Rechtsgrundlage und Schutzmaßnahmen gelten.

2) Logging, das wirklich hilft

Nicht „alles loggen“, sondern das Richtige:

• Input-/Output-Klassen,
• Modell- und Prompt-Version,
• Freigabestatus,
• Abweichungen und Fehlerbilder.

3) Freigabeprozess für neue Use-Cases

Kein Ticket-Friedhof, sondern kurzer Entscheidungsprozess:

• Fachlicher Nutzen klar?
• Datenschutz-Risiko akzeptabel?
• Technische Guardrails aktiv?

4) Betrieb mit Review-Rhythmus

Monatlich prüfen:

• Genauigkeit,
• Bias-/Fehlertrends,
• Kosten,
• Sicherheits- und Datenschutzvorfälle.

Wo Teams Zeit verlieren

• Sie diskutieren Tools statt Prozesse.
• Sie kaufen „Compliance-Software“, ohne Verantwortlichkeiten zu klären.
• Sie trennen Security, Datenschutz und Produktteams organisatorisch zu stark.

AI Ops funktioniert nur, wenn diese drei Perspektiven im selben Entscheidungsprozess landen.

Interne Verknüpfung, die sinnvoll ist

Dieses Thema gehört in euren Gesamt-Stack:

• Regulatorischer Rahmen: EU AI Act Readiness
• Sicherheitsrahmen: NIS2-Umsetzung im Mittelstand
• Technische Delivery-Basis: Leistungen

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