DSGVO-konforme KI: Checkliste für Automatisierungen

DSGVO-konforme KI ist möglich, auch in automatisierten Abläufen. Entscheidend ist nicht das Modell, sondern der Einsatz: eine Rechtsgrundlage für jeden Zweck, ein Auftragsverarbeitungsvertrag mit jedem Dienst, kein Training mit Ihren Daten, Verarbeitung möglichst in der EU, nur nötige Daten in der Eingabe an die KI (dem Prompt), kurze Löschfristen und ein Mensch bei Entscheidungen über Personen.

Aktualisiert: Oktober 2026. Rechtsstand: DSGVO, BDSG, KI-Verordnung, StGB, BRAO, StBerG und BetrVG in der am 16. Oktober 2026 geltenden Fassung. Anbieterangaben geprüft am 16. Oktober 2026.

Ich bin Linh Phung Hoang, Full-Stack-Entwickler in Berlin mit acht Jahren Berufserfahrung. Ich habe RAG-Anwendungen (KI, die aus Ihren eigenen Dokumenten antwortet) und KI-Agenten gebaut und automatisiere heute Büroabläufe für kleine und mittlere Unternehmen. Bevor ich einen Workflow baue, gehe ich die Datenschutzfragen in genau der Reihenfolge durch, die Sie hier lesen. Viele Ratgeber zum Thema KI-Datenschutz erwähnen die DSGVO in einem Absatz. Hier stehen die einzelnen Schritte, mit Quellen.

Sie wollen das direkt an einem eigenen Ablauf klären? Im kostenlosen Prozess-Check schauen wir auf einen Prozess und darauf, welche Datenschutzschritte er braucht.

Kurze Antwort: Ist DSGVO-konforme KI möglich?#

Ja. Die DSGVO verbietet keine KI, sie regelt den Umgang mit personenbezogenen Daten. Die Datenschutzkonferenz (DSK), das gemeinsame Gremium der deutschen Aufsichtsbehörden, hat in ihrer Orientierungshilfe „Künstliche Intelligenz und Datenschutz“ vom 6. Mai 2024 beschrieben, was Unternehmen beim Einsatz prüfen sollen. Für einen automatisierten Ablauf sind es acht Punkte:

Nr.	Prüfpunkt	Kernfrage	Grundlage
1	Zweck und Rechtsgrundlage	Wofür verarbeitet der Workflow welche Daten?	Art. 5, 6, 9 DSGVO
2	Auftragsverarbeitung	Gibt es mit jedem beteiligten Dienst einen AVV?	Art. 28 DSGVO
3	Kein Training	Nutzt der Anbieter Ihre Ein- und Ausgaben zum Training?	DSK-Orientierungshilfe, Nr. 1.9
4	Verarbeitungsort	Wo laufen und liegen die Daten, wie ist ein Drittlandtransfer abgesichert?	Art. 44 ff. DSGVO
5	Datenminimierung	Bekommt die KI nur die nötigen Daten, und wann wird gelöscht?	Art. 5 Abs. 1 lit. c und e, Art. 25 DSGVO
6	Mensch entscheidet	Trifft die KI selbst Entscheidungen mit Rechtswirkung?	Art. 22 DSGVO
7	Folgenabschätzung	Steht der Einsatz auf der Muss-Liste oder ist das Risiko hoch?	Art. 35 DSGVO
8	Transparenz und Doku	Datenschutzhinweise, Verarbeitungsverzeichnis, interne Regel	Art. 13, 30 DSGVO

Dazu kommen zwei Sonderfälle, an denen viele Projekte scheitern: Berufsgeheimnisse nach § 203 StGB und die Rechte des Betriebsrats.

Ein Produkt ist übrigens nie an sich „DSGVO-konform“. Das Siegel auf der Website eines Anbieters sagt nur, dass er seinen Teil anbietet. Ob Ihr Einsatz konform ist, entscheiden Ihre Konfiguration und Ihre Dokumentation.

Was ändert sich, wenn KI in einem automatisierten Ablauf steckt?#

Beim Chat im Browser sieht ein Mensch, was er eintippt. In einem Workflow schickt eine Maschine Daten hundertfach am Tag weiter, ohne dass jemand hinsieht. Und die Daten landen an mehr Stellen, als man denkt. Ein typisches Beispiel: eingehende Kundenanfragen per E-Mail vorsortieren und einen Antwortentwurf vorbereiten, den ein Mensch prüft und abschickt.

Station	Was dort landet	Datenschutzrolle	Standard-Speicherdauer (Stand Oktober 2026, bitte prüfen)
Postfach (Microsoft 365, Google Workspace)	komplette E-Mail mit Anhängen	Auftragsverarbeiter	nach Ihren Einstellungen
Automatisierungswerkzeug, z. B. n8n	jede Ausführung mit allen Daten, die durch den Ablauf laufen	Cloud: Auftragsverarbeiter. Selbst gehostet: Sie, plus Ihr Hoster	n8n: abgeschlossene Ausführungen 14 Tage oder bis 10.000 Stück (n8n-Doku)
Sprachmodell-API, z. B. OpenAI oder Anthropic	Prompt und Antwort	Auftragsverarbeiter	OpenAI: Missbrauchs-Logs bis zu 30 Tage. Anthropic: Löschung innerhalb von 30 Tagen, mit Ausnahmen
Zielsystem (CRM, Ticketsystem)	Kategorie, Entwurf, Notiz	Auftragsverarbeiter oder Ihr eigener Server	nach Ihrem Löschkonzept
Fehlermeldungen, Benachrichtigungen, Protokolle	oft der ganze Datensatz im Fehlertext	wird leicht vergessen	unbestimmt

Die letzte Zeile ist die unscheinbarste. Ein Fehleralarm, der den kompletten Kundendatensatz in einen Chat-Kanal schreibt, ist ebenfalls eine Datenübermittlung. Zeichnen Sie diesen Datenfluss für jeden Workflow einmal auf. Er ist die Grundlage für alles Weitere: Verarbeitungsverzeichnis, AVVs, Löschfristen und, falls nötig, die Folgenabschätzung.

Welche Rechtsgrundlage braucht KI im Prozess?#

Für jeden Verarbeitungsschritt mit personenbezogenen Daten brauchen Sie eine Rechtsgrundlage, schreibt die DSK (Rn. 9). Im Unternehmen kommen vor allem diese aus Art. 6 Abs. 1 der DSGVO infrage:

• Vertrag (lit. b): Anfrage beantworten, Auftrag abwickeln, Rechnung schreiben. Die KI ist hier ein Werkzeug für etwas, das Sie ohnehin tun müssen.
• Rechtliche Pflicht (lit. c): etwa Belege nach Steuerrecht aufbewahren und verbuchen.
• Berechtigtes Interesse (lit. f): zum Beispiel interne Vorsortierung, um schneller zu antworten. Die Abwägung mit den Interessen der Betroffenen müssen Sie schriftlich festhalten.
• Einwilligung (lit. a): in automatisierten Abläufen selten praktikabel. Sie ist jederzeit widerrufbar, und dann muss der Ablauf für diese Person anders laufen.

Besondere Kategorien (Art. 9 DSGVO) wie Gesundheitsdaten, religiöse Überzeugungen oder Gewerkschaftszugehörigkeit dürfen Sie nur mit einer der engen Ausnahmen verarbeiten. Das betrifft nicht nur Praxen. Ein Workflow, der das Personalpostfach sortiert, liest auch Krankmeldungen. Planen Sie dafür einen Filter ein, der solche Nachrichten am KI-Schritt vorbeileitet.

Zweckbindung (Art. 5 Abs. 1 lit. b): Daten aus einer Kundenanfrage dürfen Sie für einen KI-Antwortentwurf auf genau diese Anfrage nutzen, das ist derselbe Zweck. Wollen Sie dagegen Ihre gesamte alte Korrespondenz nutzen, um ein Modell zu trainieren oder Vertriebsprofile zu bauen, ist das ein neuer Zweck. Den müssen Sie nach Art. 6 Abs. 4 gesondert prüfen. Meist ist es einfacher, die KI zur Laufzeit auf freigegebene Dokumente zugreifen zu lassen (RAG), statt mit Kundendaten zu trainieren.

Anwendungsfall	Typische Rechtsgrundlage	Worauf Sie achten
Kundenanfrage vorsortieren, Antwortentwurf	Art. 6 Abs. 1 lit. b oder f	Entwurf statt automatischer Versand
Eingangsrechnungen auslesen und vorkontieren	Art. 6 Abs. 1 lit. b und c	Rechnungen an Privatpersonen enthalten Namen und Adressen
Bewerbungen zusammenfassen	Art. 6 Abs. 1 lit. b (Anbahnung des Arbeitsverhältnisses)	keine automatische Absage, Art. 22. Nach der KI-Verordnung ein Hochrisiko-Bereich, Pflichten ab 2. Dezember 2027
Telefonassistent nimmt Termine an	Art. 6 Abs. 1 lit. b	KI-Hinweis zu Gesprächsbeginn, Folgenabschätzung prüfen
Alte Kundenmails für Training nutzen	neuer Zweck, Art. 6 Abs. 4	eher vermeiden, RAG statt Training

Art. 22: Die KI bereitet vor, ein Mensch entscheidet#

Entscheidungen mit Rechtswirkung oder ähnlich erheblicher Wirkung dürfen grundsätzlich nicht allein automatisiert fallen. Die DSK nennt ein klares Beispiel für einen Verstoß: Eine KI wertet Bewerbungen aus und verschickt selbstständig Einladungen zum Gespräch. Eine „lediglich formelle Beteiligung eines Menschen“ reicht nicht (Rn. 12 f.). Der Europäische Gerichtshof hat 2023 im SCHUFA-Urteil (C-634/21) zudem entschieden, dass schon ein automatisch berechneter Wert unter Art. 22 fallen kann, wenn er für die Entscheidung maßgeblich ist.

In der Praxis heißt das: Die KI liefert Vorschlag und Begründung. Der Mensch hat Zeit und Befugnis, davon abzuweichen. Halten Sie im Workflow fest, wie oft Menschen von Vorschlägen abweichen. Wer nie abweicht, prüft vermutlich nicht.

Auftragsverarbeitungsvertrag: Was muss mit KI-Anbietern geregelt sein?#

Verarbeitet ein Anbieter Daten in Ihrem Auftrag, brauchen Sie einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 Abs. 3 DSGVO (DSK, Rn. 32). Bei großen KI-Anbietern verhandeln Sie diesen Vertrag nicht, Sie akzeptieren deren Standard. Ihre Aufgabe ist, ihn zu prüfen, abzulegen und die Einstellungen passend zu wählen.

Prüfliste für den AVV eines KI-Anbieters:

• Gilt der AVV für genau den Tarif, den Sie nutzen? Private und kostenlose Tarife laufen unter Verbraucherbedingungen ohne AVV.
• Sind Ihre Ein- und Ausgaben vom Training ausgeschlossen? Die DSK hält solche Anwendungen für „datenschutzrechtlich vorzugswürdig“ (Rn. 24).
• Wie lange speichert der Anbieter Prompts, auch zur Missbrauchsüberwachung, und wer darf sie dabei lesen?
• Gibt es eine Liste der Unterauftragsverarbeiter und eine Benachrichtigung bei Änderungen?
• Wo werden Daten verarbeitet und gespeichert, und welcher Transfermechanismus gilt?
• Unterstützt der Anbieter Sie bei Auskunfts- und Löschanfragen und meldet er Datenpannen?
• Werden die Daten nach Vertragsende gelöscht?

Was große Anbieter derzeit zusagen (Stand Oktober 2026, bitte prüfen):

• OpenAI: AVV für die API, ChatGPT Business und ChatGPT Enterprise. Über die API gesendete Daten werden ohne ausdrückliches Opt-in nicht zum Training genutzt. Missbrauchs-Logs bleiben bis zu 30 Tage gespeichert. Zero Data Retention, also keine Speicherung, gibt es nur nach Freigabe durch OpenAI (OpenAI-Doku zu Datenkontrollen).
• Anthropic (Claude): Der AVV mit Standardvertragsklauseln ist automatisch Teil der Commercial Terms für die API und Claude for Work (Anthropic DPA). API-Ein- und Ausgaben werden innerhalb von 30 Tagen gelöscht, mit Ausnahmen etwa bei Verstößen gegen die Nutzungsrichtlinien (Anthropic Privacy Center). Nutzen Sie Claude über AWS, Google Cloud oder Microsoft, gelten deren Verträge.
• Automatisierungswerkzeug: Auch n8n Cloud, Make, Zapier oder Power Automate sind Auftragsverarbeiter. Bei n8n Cloud ist der AVV Teil der Nutzungsbedingungen (n8n Privacy).

Oft vergessen: Jeder Dienst in der Kette braucht einen AVV, nicht nur der KI-Anbieter. In der Datenfluss-Tabelle oben sind das bis zu fünf Verträge.

US-API, EU-Hosting oder eigenes Modell: Welche Variante passt?#

Datenübermittlungen in die USA sind an US-Unternehmen erlaubt, die unter dem EU-US Data Privacy Framework zertifiziert sind. Das ist ein Angemessenheitsbeschluss der EU-Kommission vom 10. Juli 2023. Das Gericht der EU hat ihn am 3. September 2025 bestätigt, ein Rechtsmittel ist beim EuGH anhängig (C-703/25 P). Ob ein Anbieter zertifiziert ist, prüfen Sie in der offiziellen DPF-Liste. Ist er es nicht, brauchen Sie Standardvertragsklauseln und eine dokumentierte Transfer-Folgenabschätzung.

Fällt der Beschluss, wie seine Vorgänger Safe Harbor und Privacy Shield, müssen Sie kurzfristig umstellen. Deshalb lohnt es sich, Workflows so zu bauen, dass das Modell austauschbar ist.

Variante	Beispiele (Stand Oktober 2026)	AVV	Training mit Ihren Daten	Verarbeitungsort	Passt für
1. Privater Chat-Tarif	ChatGPT Free und Plus, kostenlose Chat-Apps	nein	je nach Einstellung möglich	meist USA oder weltweit	nichts mit Personenbezug
2. Business-Chat	ChatGPT Business und Enterprise, Claude for Work	ja	nein (Standard)	je nach Tarif. ChatGPT Enterprise: Speicherung in Europa für neue Workspaces möglich	Textarbeit im Team, nicht für Workflows
3. US-API direkt	OpenAI API, Anthropic API	ja	nein (Standard)	OpenAI: EU-Verarbeitung über eu.api.openai.com, nur mit Freigabe. Anthropic: nur „global“ oder „us“	Alltagsdaten, wenn der Transfer dokumentiert ist
4. US-Cloud mit EU-Region	Azure OpenAI mit EU-Data-Zone, Google Vertex AI in EU-Regionen, Claude über AWS Bedrock mit EU-Profil	ja, über den Cloud-Vertrag	nein (Standard)	EU, US-Mutterkonzern	KMU-Workflows mit Kundendaten
5. EU-Anbieter	Mistral (Frankreich), IONOS AI Model Hub, STACKIT AI Model Serving (Deutschland)	ja	nein (laut Anbieter)	EU bzw. Deutschland	sensible Daten, Berufsgeheimnisse mit Zusatzvereinbarung
6. Eigenes Modell	offene Modelle mit Ollama oder vLLM auf eigenem oder gemietetem Server in Deutschland	nur mit dem Hoster	ausgeschlossen	Ihr Server	Gesundheits- und Mandantendaten, wenn die Qualität reicht

Drei Punkte zur Tabelle:

• EU-Region heißt nicht EU-Recht. Bei Variante 4 liegen die Daten in der EU, der Anbieter unterliegt aber als US-Konzern auch US-Recht. Für die meisten Geschäftsdaten ist das mit Dokumentation vertretbar. Für Patienten- oder Mandantendaten wählen Sie eher Variante 5 oder 6.
• EU-Verarbeitung kostet teils Aufpreis. Bei OpenAI kosten Modelle, die ab dem 5. März 2026 erschienen sind, auf den EU-Endpunkten 10 Prozent mehr (OpenAI-Doku). Anthropic bietet beim Direktzugang derzeit nur globale oder US-Verarbeitung an, EU-Regionen gibt es zum Beispiel über AWS Bedrock (Anthropic-Doku). Laut STACKIT werden Daten und Anfragen beim AI Model Serving weder gespeichert noch zum Training genutzt. Den genauen Rechenzentrumsstandort lassen Sie sich im Vertrag bestätigen.
• Eigene Modelle sind nicht automatisch konform. Sie sparen sich den KI-Anbieter als Empfänger, tragen aber selbst die IT-Sicherheit, die Updates und feste Serverkosten, egal wie viel Sie nutzen. Testen Sie vorher mit echten Beispielen, ob ein offenes Modell Ihre Aufgabe gut genug löst.

In meinen Projekten ist Variante 4 oder 5 der Normalfall, sobald Kundendaten im Spiel sind. Variante 1 kommt für personenbezogene Daten nie infrage. Wie Sie auch das Automatisierungswerkzeug selbst in der EU betreiben, zeigt die Anleitung n8n selbst hosten mit Docker in der EU.

Datenminimierung im Workflow: Pseudonymisierung und Löschfristen#

Der wirksamste Datenschutz ist, Daten gar nicht erst an die KI zu schicken. So baue ich das in einen Workflow ein:

1. Felder auswählen statt ganze Datensätze senden. Für eine Kategorisierung braucht die KI Betreff und Text, nicht Absenderadresse, Signatur und Anhänge.
2. Vor dem KI-Schritt maskieren. E-Mail-Adressen, Telefonnummern, IBAN, Kunden- und Vertragsnummern werden durch Platzhalter wie [KUNDE_1] ersetzt. In n8n erledigt das der Guardrails-Knoten mit der Funktion „Sanitize Text“: Er erkennt gängige personenbezogene Angaben und eigene Suchmuster und ersetzt sie durch Platzhalter (n8n-Doku). Für deutsche Kennungen wie IBAN, Steuer-ID oder Ihre Kundennummern legen Sie eigene Muster an.
3. Die Zuordnung bleibt bei Ihnen. Welcher Platzhalter zu welchem Original gehört, speichern Sie nur in Ihrem System. Nach dem KI-Schritt setzt ein eigener Schritt die Originale wieder ein, bevor der Entwurf beim Menschen landet. Der Guardrails-Knoten ersetzt nur, er stellt nichts wieder her.
4. Namen im Fließtext bleiben das Restrisiko. Suchmuster finden Nummern und Adressen zuverlässig, Namen und Umschreibungen nicht. Die DSK warnt ausdrücklich, dass es „regelmäßig nicht“ reicht, Namen und Anschriften zu entfernen, weil sich der Personenbezug aus dem Zusammenhang ergeben kann (Rn. 49).
5. Löschfristen an jeder Station setzen. Siehe Tabelle.

Station	Einstellung	Empfehlung
n8n	EXECUTIONS_DATA_SAVE_ON_SUCCESS, EXECUTIONS_DATA_MAX_AGE	erfolgreiche Ausführungen mit Personenbezug nicht speichern, fehlgeschlagene nur wenige Tage für die Fehlersuche
KI-API	Datenkontrollen des Anbieters	Standard kennen (bis 30 Tage), Zero Data Retention bei sensiblen Daten beantragen
Fehleralarme	Inhalt der Meldung	nur Ausführungs-ID und Fehlertyp, keine Kundendaten
Zielsystem	Löschkonzept	Entwürfe und KI-Notizen mit dem Vorgang löschen

Eine rechtliche Einordnung dazu: Pseudonymisierte Daten bleiben für Sie personenbezogene Daten, Sie haben ja den Schlüssel. Der EuGH hat im September 2025 entschieden, dass sie für einen Empfänger ohne diesen Schlüssel unter Umständen nicht personenbezogen sind (C-413/23 P). Bauen Sie Ihre Konformität nicht darauf. Die Maskierung senkt das Risiko, der AVV bleibt trotzdem nötig.

Ein Wort zu RAG, also KI, die zur Laufzeit in Ihren Dokumenten nachschlägt: Die DSK hält in ihrer Orientierungshilfe zu RAG-Systemen vom Oktober 2025 fest, dass die Methode unrichtige Ausgaben „in gewissem Umfang“ reduzieren und als eine von mehreren risikomindernden Maßnahmen gelten kann. Transparenz, Zweckbindung und Betroffenenrechte müssen Sie trotzdem für das ganze System lösen. Auch für die Vektordatenbank, in der die aufbereiteten Dokumente liegen, brauchen Sie eine Rechtsgrundlage und ein Löschkonzept.

Wann brauchen Sie eine Datenschutz-Folgenabschätzung?#

Eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) nach Art. 35 DSGVO ist eine dokumentierte Risikoanalyse vor dem Start. Pflicht ist sie, wenn die Verarbeitung voraussichtlich ein hohes Risiko für die Betroffenen hat. Beim KI-Einsatz wird das laut DSK „vielfach der Fall sein“ (Rn. 39).

Die wichtigste Orientierung ist die Muss-Liste der DSK. Nummer 11 nennt den „Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Verarbeitung personenbezogener Daten zur Steuerung der Interaktion mit den Betroffenen oder zur Bewertung persönlicher Aspekte der betroffenen Person“. Als typisches Einsatzfeld steht dort ausdrücklich der Kundensupport mittels KI. Weitere relevante Nummern: Nr. 3 für die umfangreiche Verarbeitung von Berufsgeheimnissen und Nr. 8 für die umfangreiche Verarbeitung von Daten über das Verhalten von Beschäftigten, die sich zur Bewertung ihrer Arbeit eignen.

Workflow	DSFA nötig?	Warum
E-Mails intern vorsortieren, Entwurf für das Team	meist nein, Prüfung dokumentieren	keine direkte Interaktion mit Betroffenen, keine Bewertung von Personen
Eingangsrechnungen auslesen	meist nein	überwiegend Geschäftsdaten
Chatbot auf der Website mit Zugriff auf Kundendaten	ja	Muss-Liste Nr. 11
Telefonassistent nimmt Anliegen auf und vergibt Termine	in der Regel ja	KI steuert die Interaktion, Nr. 11
Stimmungsanalyse von Kundengesprächen	ja	Beispiel aus Nr. 11
Bewerbungen vorsortieren	ja	Bewertung persönlicher Aspekte, dazu Art. 22
Patienten- oder Mandantendaten in größerem Umfang	ja	Art. 9 DSGVO bzw. Nr. 3

Was viele übersehen: Ist eine DSFA nötig, brauchen Sie nach § 38 Abs. 1 Satz 2 BDSG einen Datenschutzbeauftragten, „unabhängig von der Anzahl der mit der Verarbeitung beschäftigten Personen“. Ein Website-Chatbot mit Kundendaten kann damit auch für einen Fünf-Personen-Betrieb diese Pflicht auslösen.

Inhaltlich beschreibt eine DSFA den Ablauf, begründet seine Notwendigkeit, bewertet die Risiken und legt Gegenmaßnahmen fest (Art. 35 Abs. 7). Dafür brauchen Sie Informationen des Anbieters über die Funktionsweise (DSK, Rn. 40). Fragen Sie danach, bevor Sie einen Dienst auswählen.

Berufsgeheimnisträger: Was gilt nach § 203 StGB?#

Ärztinnen, Zahnärzte, Apotheker, Rechtsanwältinnen, Notare, Steuerberater, Wirtschaftsprüfer und weitere Berufe machen sich nach § 203 StGB strafbar, wenn sie anvertraute Geheimnisse unbefugt offenbaren. Das ist eine zweite Prüfung neben der DSGVO. DSGVO-konform heißt nicht automatisch schweigepflichtkonform.

Seit 2017 erlaubt § 203 Abs. 3 die Weitergabe an „sonstige mitwirkende Personen“, also auch an externe IT-Dienstleister, „soweit dies für die Inanspruchnahme der Tätigkeit“ erforderlich ist. Die Kehrseite steht in Abs. 4: Offenbart der Dienstleister das Geheimnis unbefugt, macht sich auch strafbar, wer nicht dafür gesorgt hat, dass er zur Geheimhaltung verpflichtet wurde.

Für Anwaltskanzleien konkretisiert § 43e BRAO das, für Steuerberater fast wortgleich § 62a StBerG:

• Der Vertrag braucht Textform und verpflichtet den Dienstleister zur Verschwiegenheit, mit Belehrung über die strafrechtlichen Folgen.
• Der Dienstleister darf nur erfahren, was er für den Auftrag braucht.
• Bei Diensten im Ausland muss der Geheimnisschutz dort dem inländischen vergleichbar sein.
• Dient ein Dienst unmittelbar einem einzelnen Mandat, braucht es die Einwilligung der Mandantin oder des Mandanten.

Daraus ergeben sich vier praktische Fragen an jeden KI-Anbieter:

1. Unterschreibt er eine Verschwiegenheitsverpflichtung, die diesen Vorschriften genügt? Die Standardbedingungen großer US-Anbieter sind nicht auf deutsches Berufsrecht zugeschnitten. Prüfen Sie den Wortlaut oder fragen Sie nach einer Zusatzvereinbarung.
2. Wer kann Prompts lesen? Wenn der Anbieter Daten zur Missbrauchsüberwachung speichert und prüfen lässt, klären Sie Zero Data Retention oder wählen Sie einen Anbieter ohne solche Prüfung.
3. Wo wird verarbeitet? EU oder Deutschland macht die Auslandsfrage einfach.
4. Ist der Einsatz mandatsbezogen? Dann planen Sie die Einwilligung in den Mandatsprozess ein.

Für Patienten- und Mandantendaten empfehle ich Variante 5 oder 6 aus der Tabelle oben, kombiniert mit Maskierung. Branchenspezifische Abläufe finden Sie in den Beiträgen zu KI in der Arztpraxis und KI für Rechtsanwälte.

Betriebsrat und Mitarbeiterdaten: Was ist mitbestimmungspflichtig?#

Haben Sie einen Betriebsrat, gelten drei Vorschriften des Betriebsverfassungsgesetzes:

• Unterrichtung: Nach § 90 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG ist er über geplante Arbeitsverfahren und Arbeitsabläufe „einschließlich des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz“ rechtzeitig zu informieren.
• Mitbestimmung: Nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG bestimmt er bei technischen Einrichtungen mit, die Verhalten oder Leistung überwachen können. Nach ständiger Rechtsprechung des Bundesarbeitsgerichts reicht es, dass ein System dazu objektiv geeignet ist.
• Sachverständige: Muss der Betriebsrat die Einführung von KI beurteilen, gilt die Hinzuziehung eines Sachverständigen als erforderlich (§ 80 Abs. 3 BetrVG). Planen Sie dafür Zeit und Budget ein.

Ein Spannungsfeld: Das Arbeitsgericht Hamburg hat im Januar 2024 entschieden, dass ChatGPT im Browser mit privaten Konten der Beschäftigten nicht mitbestimmungspflichtig ist, weil der Arbeitgeber die Nutzung nicht sehen kann (Beschluss 24 BVGa 1/24, Bericht bei Gleiss Lutz). Die DSK empfiehlt aber gerade dienstliche Konten statt privater (Rn. 41). Sobald Sie Firmenkonten mit Protokollen einführen oder ein Workflow speichert, wer wann was freigegeben hat, liegt die Mitbestimmung nahe. Die DSK rät zu einer Betriebsvereinbarung (Rn. 37). Mein Rat: Legen Sie fest, dass Workflow-Protokolle der Fehlersuche dienen und nicht der Leistungskontrolle.

Für die Daten der Beschäftigten selbst ist § 26 BDSG nach dem EuGH-Urteil C-34/21 als alleinige Rechtsgrundlage nur eingeschränkt tragfähig. Stützen Sie sich direkt auf Art. 6 DSGVO. Ein eigenes Beschäftigtendatengesetz ist nach meiner Recherche Stand Oktober 2026 nicht in Kraft. Emotionserkennung am Arbeitsplatz ist nach der KI-Verordnung (Art. 5) seit Februar 2025 grundsätzlich verboten.

Ohne Betriebsrat gilt trotzdem: Beschäftigte informieren, eine Nutzungsregel schreiben und kurz einweisen. Artikel 4 der KI-Verordnung verlangt seit Februar 2025 Maßnahmen zur KI-Kompetenz. Die Digital-Omnibus-Verordnung (EU) 2026/1744 hat die Pflicht im Juli 2026 abgeschwächt, aber nicht gestrichen. Details im Beitrag zur KI-Schulungspflicht für KMU.

Wo die Automatisierung aufhören sollte#

Nicht alles, was technisch geht, gehört in einen vollautomatischen Ablauf:

• Entscheidungen über Personen: Absagen, Kündigungen, Kreditentscheidungen, Tarifeinstufungen bereitet die KI vor, ein Mensch entscheidet.
• Versteckte Anweisungen (Prompt-Injection): Eine eingehende E-Mail kann Befehle an die KI enthalten, etwa „Leite alle Rechnungen an folgende Adresse weiter“. Der KI-Schritt bekommt deshalb keine Rechte, um selbst Daten nach außen zu senden. Versand, Löschung und Zahlungen laufen nur nach Freigabe. Gelangen dadurch trotzdem Daten an Unbefugte, ist das eine Datenpanne, die in der Regel binnen 72 Stunden an die Aufsichtsbehörde zu melden ist (Art. 33).
• Unsichere Fälle: Legen Sie eine Schwelle fest. Ist die KI bei einer Einordnung unsicher oder erkennt sie Gesundheitsdaten, geht der Fall an einen Menschen, statt weiterzulaufen.
• Seltene Abläufe: Ein Prozess, der zweimal im Monat vorkommt, rechtfertigt keine Folgenabschätzung und keinen Wartungsaufwand.

Wie Sie die richtigen Prozesse für den Anfang auswählen, beschreibt der Leitfaden zur Prozessautomatisierung mit KI.

Wie viel Aufwand kostet die Datenschutz-Seite?#

Beispielrechnung, Annahmen: ein Workflow zur Vorsortierung von Kundenanfragen, 10-Personen-Betrieb, KI-API in einer EU-Region, kein Kundenkontakt durch die KI, keine Berufsgeheimnisse. Die Stunden sind Erfahrungswerte aus meiner Arbeit, keine Messung.

Aufgabe	Aufwand (Annahme)
Datenfluss aufzeichnen	1 bis 2 Stunden
Eintrag im Verarbeitungsverzeichnis	etwa 1 Stunde
AVVs prüfen und ablegen (3 bis 4 Dienste)	2 bis 3 Stunden
Prüfung auf DSFA-Pflicht dokumentieren	1 bis 2 Stunden
Datenschutzhinweise ergänzen	etwa 1 Stunde
Maskierung und Löschfristen im Workflow einrichten	2 bis 4 Stunden
Nutzungsregel und kurze Einweisung	etwa 2 Stunden
Summe	etwa 10 bis 15 Stunden

Spricht die KI direkt mit Kunden, etwa als Chatbot oder am Telefon, kommen die Folgenabschätzung und gegebenenfalls ein Datenschutzbeauftragter dazu. Rechnen Sie dann mit mehreren Tagen zusätzlich. Bei Berufsgeheimnissen kommt die Vertragsprüfung nach § 203 StGB hinzu.

DSGVO-Checkliste für KI-Automatisierungen (zum Kopieren)#

Kopieren Sie die Liste in Ihr Projektdokument und haken Sie sie je Workflow ab.

Vor dem Bau

• Zweck des Workflows in einem Satz festgehalten
• Datenfluss mit allen Stationen aufgezeichnet, auch Protokolle und Fehleralarme
• Rechtsgrundlage je Verarbeitungsschritt bestimmt, Abwägung bei berechtigtem Interesse dokumentiert
• Besondere Kategorien (Art. 9) erkannt und ausgefiltert oder abgesichert
• Prüfung auf DSFA-Pflicht durchgeführt, bei Pflicht: DSFA erstellt und Datenschutzbeauftragter benannt
• Berufsgeheimnisse? Dann Verschwiegenheitsverpflichtung, Auslandsfrage und Einwilligung geklärt

Verträge und Anbieter

• AVV mit jedem Dienst geprüft und abgelegt, nur Business- oder API-Tarife
• Training mit Ihren Daten ausgeschlossen
• Verarbeitungsort und Transfermechanismus (DPF-Zertifizierung oder Standardvertragsklauseln) dokumentiert
• Modell im Workflow austauschbar gehalten

Technik

• Nur nötige Felder an die KI, Kennungen vor dem KI-Schritt maskiert
• Speicherung der Ausführungsdaten begrenzt, Fehleralarme ohne Kundendaten
• KI-Schritt ohne Rechte zum eigenständigen Versand, Löschen oder Bezahlen
• Menschliche Freigabe vor allem, was nach außen geht, Schwelle für unsichere Fälle
• API-Schlüssel mit minimalen Rechten, Zugriff auf den Workflow beschränkt

Betrieb

• Eintrag im Verarbeitungsverzeichnis, Datenschutzhinweise ergänzt
• Betriebsrat unterrichtet, bei Bedarf Betriebsvereinbarung
• Nutzungsregel und Einweisung dokumentiert
• Ablauf für Auskunfts- und Löschanfragen getestet
• Wiedervorlage alle 12 Monate und bei jedem Anbieterwechsel

Fazit: Datenschutz ist eine Bauentscheidung#

DSGVO-konforme KI entsteht nicht durch das richtige Siegel, sondern durch Entscheidungen beim Bau: welcher Anbieter in welcher Region, welche Daten der Prompt wirklich braucht, wie lange etwas gespeichert bleibt und wo ein Mensch freigibt. Wer diese Punkte vor der ersten Zeile klärt, braucht für einen einfachen internen Workflow eher Stunden als Wochen. Aufwendig wird es dort, wo die KI selbst mit Kunden spricht oder Berufsgeheimnisse berührt.

Ihr nächster Schritt: Nehmen Sie den Ablauf, den Sie zuerst automatisieren wollen, und zeichnen Sie seinen Datenfluss mit der Tabelle oben auf. Wenn Sie dabei Unterstützung möchten, fragen Sie auf der Seite zur KI-Prozessautomatisierung den kostenlosen Prozess-Check an. Konditionen besprechen wir im Gespräch.