KI-Richtlinie für generative KI und vertrauliche Dokumente: Was hineingehört

In fast jeder Organisation kopiert bereits jemand einen Vertrag in einen Chatbot, um ihn zusammenfassen zu lassen, lädt ein Protokoll hoch, um die Beschlüsse herauszuziehen, oder lässt einen Assistenten eine Antwort auf einen Widerspruch aus der Akte entwerfen. Ob generative KI genutzt wird, ist nicht mehr die Frage – sondern ob nach Regeln. Ohne schriftliche Richtlinie entscheidet jede Person selbst, welches Tool sie mit welchem Konto nutzt und was sie ihm anvertraut. Die Organisation weiß dann nicht mehr, wo ihre Dokumente gelandet sind.

Dieser Beitrag skizziert den Aufbau einer praxistauglichen KI-Richtlinie für Dokumente mit personenbezogenen Daten oder vertraulichen Informationen: Informationen einstufen, vorher anonymisieren, Tools freigeben und protokollieren.

Warum eine schriftliche Richtlinie nötig ist

Wer personenbezogene Daten in ein KI-Tool eingibt, verarbeitet sie im Sinne der DSGVO: Es braucht eine Rechtsgrundlage, Datenminimierung und Zweckbindung gelten, und verarbeitet der Anbieter im Auftrag, ist ein Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 nötig. Bei besonderen Kategorien wie Gesundheitsdaten steigen die Anforderungen, und ein umfangreicher Einsatz kann eine Datenschutz-Folgenabschätzung erfordern. Hinzu kommen Berufsgeheimnisse, vertragliche Vertraulichkeit, Geschäftsgeheimnisse und im Beschäftigtenkontext die Mitbestimmung des Betriebs- oder Personalrats.

Die Datenschutzkonferenz (DSK) hat im Mai 2024 eine Orientierungshilfe „Künstliche Intelligenz und Datenschutz“ veröffentlicht, die sich vor allem an Verantwortliche richtet, die LLM-Anwendungen einsetzen. Sie empfiehlt unter anderem, Einsatzfelder und Zwecke vorab festzulegen, zwischen geschlossenen und offenen Systemen zu unterscheiden, interne Regelungen zu treffen, betriebliche Accounts statt privater Konten einzurichten, Beschäftigte zu sensibilisieren und bei der Eingabe personenbezogener Daten besonders vorsichtig zu sein. Im Oktober 2025 folgte eine eigene Orientierungshilfe zu RAG-Systemen. Die KI-Verordnung (Verordnung (EU) 2024/1689) verlangt zudem seit Februar 2025 von Betreibern Maßnahmen für ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals (Art. 4).

Schritt 1: Informationen einstufen

Die Kernregel der Richtlinie sollte nicht lauten „welches Tool“, sondern „welche Information“. Eine einfache Matrix klärt die meisten Alltagsfragen:

Schritt 2: Anonymisieren, bevor die KI das Dokument sieht

Am wirksamsten ist es, wenn personenbezogene Daten das Tool gar nicht erst erreichen. Für die meisten Aufgaben – zusammenfassen, übersetzen, Klauseln extrahieren, Entwürfe schreiben – muss das Modell weder den Namen noch die Steuer-ID der Person kennen. Vor dem Hochladen sollte die Richtlinie verlangen, Folgendes zu entfernen oder zu ersetzen:

• Namen, Unterschriften und Funktionsbezeichnungen, die auf eine bestimmte Person verweisen.
• Kennungen: Steuer-ID, Sozialversicherungsnummer, Personalausweisnummer, IBAN, Kfz-Kennzeichen, Akten- oder Patientennummern.
• Kontaktdaten: Anschriften, Telefonnummern, E-Mail-Adressen.
• Datums- und Betragsangaben, die zusammen eine Person erkennbar machen (etwa das genaue Unfalldatum in einem kleinen Ort).
• Gesundheitsdaten, Daten von Kindern und Angaben zu Straftaten.
• Metadaten der Datei: Autor, Kommentare, Änderungsverfolgung, interne Pfade.

Zwei Techniken helfen. Die Anonymisierung entfernt die Angabe unumkehrbar und passt, wenn das KI-Ergebnis nicht wieder Personen zugeordnet werden muss. Die Pseudonymisierung ersetzt jede Angabe durch einen einheitlichen Platzhalter („PERSON_1“, „FIRMA_2“): Das Modell versteht, wer wer ist, und die Organisation kann die Ersetzung später mit ihrer Zuordnungstabelle rückgängig machen. Achtung: Für den Inhaber der Tabelle bleiben pseudonymisierte Daten personenbezogen – ein nicht freigegebenes Tool wird dadurch nicht zulässig. Mehr zur Pseudonymisierung von Dokumenten.

Schritt 3: Tools nach klaren Kriterien freigeben

Die Richtlinie sollte eine Liste freigegebener Tools enthalten, für jedes die zulässige Informationsstufe nennen und private Konten für dienstliche Zwecke ausschließen. Vor der Freigabe prüfen Sie:

Ob ein Tool eine externe API aufruft oder das Modell in eigener Infrastruktur bzw. bei einem europäischen Auftragsverarbeiter läuft, verändert das Risiko deutlich; den Vergleich finden Sie unter lokale KI oder Cloud-KI.

Schritt 4: Protokolle, menschliche Prüfung und Vorfälle

Eine Richtlinie ohne Nachvollziehbarkeit bleibt eine Absichtserklärung. Legen Sie fest, was wie lange dokumentiert wird:

• Verzeichnis der Anwendungsfälle: Aufgabe, Tool, Informationsart, Verantwortliche und ob eine DSFA nötig war.
• Nutzungsprotokoll: wer welches Tool wann mit welcher Informationsklasse genutzt hat. Jede einzelne Eingabe zu speichern, ist selten nötig und oft nicht ratsam – auch mit Blick auf Leistungs- und Verhaltenskontrolle.
• Verpflichtende menschliche Prüfung aller Ergebnisse, die nach außen gehen, veröffentlicht werden oder einer Entscheidung über Personen zugrunde liegen. Die KI schlägt vor, ein Mensch entscheidet und zeichnet.
• Meldeweg für Vorfälle: was zu tun ist, wenn versehentlich personenbezogene Daten in ein nicht freigegebenes Tool gelangt sind, einschließlich der Prüfung, ob eine Meldung an die Aufsichtsbehörde binnen 72 Stunden nötig ist.

Schritt 5: Schulung und regelmäßige Überprüfung

Eine Richtlinie muss erklärt werden, nicht nur im Intranet stehen. Eine kurze Schulung mit Beispielen aus dem eigenen Haus – was eingefügt werden darf und was nicht, wie man ein Dokument in zwei Minuten anonymisiert, was nach einem Fehler zu tun ist – bringt mehr als zehn Seiten Regelwerk. Wo Beschäftigte betroffen sind, sollte die Richtlinie mit der Arbeitnehmervertretung abgestimmt werden. Überprüfen Sie sie mindestens jährlich und bei jedem neuen Tool, da Anbieter ihre Bedingungen häufig ändern.

Wo Anonimatum ansetzt

Anonimatum macht Schritt 2 einfach: Es erkennt Namen, Kennungen, Anschriften, Beträge, Kennzeichen und weitere Angaben mit eigener KI auf Servern in der EU, ohne Texte an externe Sprachmodell-APIs zu senden, und liefert das anonymisierte oder pseudonymisierte Dokument im Originalformat zurück (PDF, Word, Excel, PowerPoint oder E-Mail). Bei der Pseudonymisierung wird die Zuordnungstabelle verschlüsselt gespeichert, sodass sich das Ergebnis zurückführen lässt. Wie das funktioniert, zeigt die Seite Dokumente vor der Nutzung von ChatGPT anonymisieren.