Künstliche Intelligenz ist längst im Alltag vieler Unternehmen angekommen – sei es zur Automatisierung von Aufgaben, zur Unterstützung im Marketing oder als Teil digitaler Customer-Experience-Prozesse. Gleichzeitig steht jedes Unternehmen vor der Herausforderung, KI strategisch zu implementieren, um nicht den Anschluss zu verlieren und echte Effizienzsprünge zu erzielen.
Doch ein Thema steht dabei für viele Unternehmen ganz oben: Wie kann man KI rechtssicher und DSGVO-konform nutzen?
Mit dem neuen EU AI Act kommen zusätzliche Anforderungen hinzu. In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie Sie KI sicher einführen, welche Pflichten auf Sie zukommen und welche konkreten Best Practices sich in der Praxis etabliert haben.
Typische Herausforderungen: Warum Unternehmen bei KI zögern
Im Markt sehen wir – auch ohne aufwendige Studien – immer wieder ähnliche Muster und Bedenken:
- Datenschutzfragen sorgen für Unsicherheit
Viele Unternehmen sind unsicher, wie personenbezogene Daten in KI-Systemen verarbeitet werden und ob überhaupt eine korrekte Rechtsgrundlage dafür vorliegt. - Fehlende Klarheit über Risiken & Verantwortlichkeiten
Unbekannte Fehlerquoten, Halluzinationen, Bias und fehlende Kontrollmechanismen machen KI-Entscheidungen schwer einschätzbar. Wer haftet, wenn etwas schiefgeht? - Uneinheitliche Prozesse im Unternehmen
Oft ist unklar, wer KI nutzen darf, welche Daten verwendet werden und wie die Ergebnisse im Nachhinein kontrolliert werden sollen. - Technische Heterogenität
Viele Tools arbeiten zwar mit KI, aber nicht alle sind gleich transparent oder bieten die notwendigen Datenschutzstandards. Das macht die Auswahl schwierig.
Diese Herausforderungen führen dazu, dass wertvolle Projekte ausgebremst werden, obwohl der Nutzen von KI unbestritten ist.
1. DSGVO & EU AI Act: Was Sie jetzt beachten müssen
DSGVO: das Fundament jeder KI-Nutzung
Auch mit modernster KI gelten die bekannten Datenschutzgrundsätze der DSGVO uneingeschränkt:
- Rechtmäßigkeit & Zweckbindung
- Transparenz gegenüber den Betroffenen
- Datenminimierung & Löschkonzepte
- Schutz personenbezogener Daten (durch TOMs)
- Rechenschaftspflicht
Rechtsgrundlagen wie Einwilligung, Vertrag oder berechtigtes Interesse müssen Sie jetzt ganz bewusst und korrekt auf Ihre jeweiligen KI-Anwendungsfälle übertragen.
EU AI Act – der neue regulatorische Rahmen
Der EU AI Act ergänzt die DSGVO um KI-spezifische Anforderungen, die bald in Kraft treten:
- Klassifizierung in Risikokategorien (gering, begrenzt, hoch, verboten)
- Pflichten für Anbieter und Betreiber von KI-Systemen
- Risikomanagement und technische Dokumentation
- Transparenzanforderungen für KI-gestützte Entscheidungen
- Governance-Strukturen für den sicheren Betrieb von KI
Für viele Marketing-, Sales- und Serviceanwendungen gilt: Sie fallen meist in die risikoarmen Kategorien, benötigen aber trotzdem klare Prozesse, eine sorgfältige Dokumentation und festgelegte Verantwortlichkeiten.
2. Was Sie prüfen müssen, bevor Sie KI einsetzen
Bevor Sie KI überhaupt in Betrieb nehmen, sollten Sie in Ihrem Unternehmen diese sechs zentralen Fragen beantworten:
- Zweck & Mehrwert: Welches Problem soll KI lösen? Welche Funktionen sind wirklich nötig, um das Ziel zu erreichen?
- Datenarten & Datenquellen: Welche personenbezogenen Daten werden verarbeitet? Kommen die Daten aus CRM, ERP, Support oder externen Quellen?
- Funktionsumfang & technische Grenzen: Welche KI-Funktionen sind sinnvoll, und welche sollten bewusst (aus Datenschutzgründen) ausgeschlossen werden?
- Anbieter-Compliance: Achten Sie auf Datenstandorte, dokumentierte Subprozessoren, technische & organisatorische Maßnahmen (TOMs), Model-Transparenz und einen korrekten AVV / DPA.
- Verlässlichkeit & Risiken: Wie gehen Sie mit “Halluzinationen” (Fehlern) & Bias um? Welche Fehlerraten sind akzeptabel? Welche Kontrollmechanismen (Human-in-the-loop oder Human-on-the-loop) sind erforderlich?
- Rollen- & Berechtigungskonzepte: Wer darf KI nutzen? Welche Daten dürfen einfließen? Wie wird Missbrauch verhindert?

3. Best Practices: So nutzen Unternehmen KI DSGVO-konform
1. Rechtsgrundlage korrekt wählen
- Einwilligung: Oft nötig bei Chatbots oder hochgradig personalisierter Kommunikation.
- Berechtigtes Interesse: Kann greifen bei internen Analysen oder der Content-Unterstützung (solange keine Profile gebildet werden).
2. Transparenz sicherstellen
- Aktualisierte Datenschutzhinweise (neu ist der Verweis auf KI-Nutzung).
- Klare Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten oder Interaktionen.
- Offenlegung, welche Datenflüsse involviert sind.
3. Datenminimierung & Löschkonzepte
- Kurze Speicherfristen etablieren.
- Pseudonymisierung & Maskierung von Daten, wo immer möglich.
- Strikte Zugriffskontrollen.
4. Privacy by Design & Default
- Standardmäßig die datensparsamste Konfiguration wählen.
- Sichere technische Umsetzung garantieren.
- Einschränkung der Nutzung sensibler Daten.
5. Risikobewertung & DSFA
- Risikobewertung pro neuem KI-Anwendungsfall durchführen.
- Schwellwertanalyse bei automatisierten Entscheidungen prüfen (wann ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung nötig?).
6. Schulung & KI-Kompetenz
- Teams müssen KI verstehen und wissen, wie die Tools intern funktionieren.
- Grenzen und Fehlerquoten kennen und Risiken richtig einordnen können.
4. Praxisnahe Herausforderungen bei KI-Anwendungen
Auch ohne ins Detail zu gehen, zeigen sich in vielen Projekten ähnliche Muster:
|
Use Case |
Risiken |
Empfehlungen |
|
Audiotranskription |
Umgang mit sensiblen Inhalten; Qualität der automatischen Transkription; Zugriffsschutz. |
Einwilligung einholen; klare Speicherdauer definieren; manuelle Qualitätssicherung ergänzen. |
|
KI-Agents & Prozessautomatisierung |
Unkontrollierte Funktionsausweitung („Scope Creep“); Prompt-Leaks; Fehlentscheidungen. |
Klare Zweckdefinition pro Workflow; Human-in-the-loop für kritische Schritte; Monitoring & Fehlermanagement. |
5. Woran erkennt man einen vertrauenswürdigen KI-Anbieter?
Die Wahl des richtigen Anbieters ist entscheidend. Achten Sie auf diese Kriterien:
Technische Kriterien
- Keine Nutzung Ihrer Daten zum Training der allgemeinen KI-Modelle.
- Transparente Modellinformationen (sogenannte Model Cards).
- Datenresidenz (z.B. EU-Server) klar dokumentiert.
- Hohe Sicherheit & Verschlüsselung.
- Opt-out-Möglichkeiten für die Datennutzung.
Rechtliche Kriterien
- DSGVO-konforme Verträge (AVV).
- Dokumentierte Subprozessoren.
- Existenz von Governance- und Kontrollmechanismen.
- Vorhandene Zertifizierungen (z.B. ISO).
Wer diese Punkte erfüllt, bietet eine solide Grundlage für KI-Implementierungen im Unternehmen.
6. Schritt-für-Schritt-Anleitung zur sicheren KI-Nutzung
Ein robustes Framework für die Praxis:
- Zweck & Funktionen definieren.
- Technische Performanz bewerten.
- Rechtsgrundlagen & Datenschutz prüfen.
- TOMs implementieren.
- Monitoring aufsetzen.
- Dokumentation erstellen.
- Risikobewertung durchführen (ggf. DSFA).
- Datenschutzbeauftragte frühzeitig einbinden.
7. Maximale Kontrolle: DSGVO-konforme KI-Nutzung in HubSpot
HubSpot ermöglicht es Ihnen, die Kontrolle über den Einsatz von KI im Unternehmen zu behalten und so die Compliance zu sichern. Das ist der entscheidende Vorteil, wenn Sie KI-Funktionen direkt in Ihrem CRM nutzen.
1. Granulare Zugriffssteuerung auf Nutzerebene
Ein zentrales Element der DSGVO-Compliance ist die Rechenschaftspflicht und die Zugriffskontrolle (TOMs). In HubSpot können Sie:
- Berechtigungen anpassen: Über die Benutzer- und Teameinstellungen legen Sie fest, wer welche spezifischen KI-Funktionen nutzen darf. So stellen Sie sicher, dass nur geschulte Mitarbeiter Zugang zu bestimmten Tools erhalten und Missbrauch verhindert wird.
- Rollenkonzepte abbilden: Sie steuern exakt, wer z.B. den KI-Assistenten im Content-Editor verwenden darf und wer nicht.

Berechtigungen auf Benutzer-Ebene
2. Globale Deaktivierung von Funktionen (Der "Kill-Switch")
Falls Ihr Unternehmen entscheidet, eine bestimmte KI-Funktionalität komplett auszuschließen, können Sie diese Funktionalitäten in den Allgemeinen Account-Einstellungen einfach deaktivieren. Dadurch ist gewährleistet, dass kein Nutzer – unabhängig von seiner Rolle – diese Funktion verwenden kann. Das schafft maximale Sicherheit und Prozessklarheit im gesamten Account.
KI-Einstellungen in HubSpot
3. Transparenz und Dokumentation
Darüber hinaus bietet HubSpot die notwendige Transparenz:
- Model Cards: Für Klarheit sorgen die Model Cards, die offenlegen, welche Modelle verwendet werden und wie die Daten verarbeitet werden.
- Trust Center Dokumentation: Alle rechtlichen Dokumente (AVV, Subprozessoren, TOMs) sind zentral im Trust Center verfügbar.
Mit dieser umfassenden Kontrollmöglichkeit lassen sich Marketing-, Vertriebs- und Serviceprozesse rechtskonform aufsetzen und verantwortungsvoll nutzen.
Fazit: Datenschutz ist kein Hindernis, sondern ein Wettbewerbsvorteil
Unternehmen, die KI sicher, strukturiert und DSGVO-konform einführen, profitieren von:
- effizienteren Prozessen
- geringeren Risiken
- besserer Datenqualität
- höherem Vertrauen bei Kund:innen
- skalierbaren digitalen Prozessen
Mit klarer Governance und den richtigen Werkzeugen wird KI nicht zum Risiko, sondern zu Ihrem messbaren Erfolgsfaktor.
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