Die schnelle Integration generativer künstlicher Intelligenz in Unternehmensabläufe bedeutet einen deutlichen Produktivitätssprung. Von der Erstellung von Mitteilungen bis zur Analyse komplexer Datensätze sind die Vorteile unbestreitbar. Diese Leistungsfähigkeit bringt jedoch ein neues, komplexes Netz von Compliance- und Sicherheitsherausforderungen mit sich, das Sicherheitsverantwortliche meistern müssen. Unternehmen setzen sich mit der Einführung dieser leistungsstarken Tools kritischen Risiken aus, darunter der Exfiltration sensibler PII- und Unternehmensdaten an externe Large Language Models (LLMs). Warum sollte die Compliance im Bereich generativer KI im Jahr 2025 Priorität haben? Weil ein Versäumnis nicht nur ein Sicherheitsversehen darstellt, sondern auch die regulatorische Stellung, das Kundenvertrauen und die finanzielle Stabilität direkt gefährdet.

Der Kern des Problems liegt in einem grundlegenden Konflikt: dem unbändigen Datenhunger von KI-Modellen einerseits und der strengen, grenzenlosen Welt der regulatorischen Vorgaben andererseits. Ein strukturierter Ansatz für KI-Governance, -Risiken und -Compliance ist daher nicht nur eine bewährte Methode, sondern eine betriebliche Notwendigkeit. Sicherheitsteams stehen nun an vorderster Front und müssen einen sicheren operativen Rahmen für den KI-Einsatz schaffen, der Geschäftsinnovationen ermöglicht und gleichzeitig die wertvollsten Vermögenswerte des Unternehmens schützt. Dies erfordert ein tiefes Verständnis bestehender und neuer rechtlicher Rahmenbedingungen sowie den Einsatz ausgefeilter technischer Kontrollen, um Richtlinien am Risikopunkt durchzusetzen.

Schatten-KI und Datenexfiltration

Bevor ein Unternehmen die regulatorischen Anforderungen im Bereich KI überhaupt erfüllen kann, muss es zunächst Einblick in seine KI-Nutzung gewinnen. Der einfache Zugang zu öffentlichen GenAI-Tools führt dazu, dass Mitarbeiter aller Abteilungen häufig mit ihnen experimentieren, oft ohne offizielle Genehmigung oder Aufsicht. Dieses als „Schatten-KI“ bekannte Phänomen schafft einen massiven blinden Fleck für Sicherheits- und Compliance-Teams. Jede Eingabe, die ein Mitarbeiter in eine öffentliche KI-Plattform eingibt, könnte vertrauliche Informationen enthalten – von geistigem Eigentum und strategischen Plänen bis hin zu personenbezogenen Kundendaten und Finanzdaten.

Die Verteilung des Zugriffs auf Schatten-KI zeigt, dass 89 % der KI-Nutzung außerhalb der organisatorischen Aufsicht erfolgt

Stellen Sie sich einen Marketingmitarbeiter vor, der ein kostenloses KI-Tool nutzt, um Kundenfeedback aus einer proprietären Tabelle zusammenzufassen. Bei dieser einzigen Aktion könnten sensible Kundendaten an einen externen KI-Anbieter weitergegeben worden sein – ohne Aufzeichnung, ohne Kontrolle und ohne Möglichkeit, dies zu widerrufen. Diese Daten könnten zum Trainieren zukünftiger Versionen des Modells verwendet, unbegrenzt auf den Servern des Anbieters gespeichert und so anfällig für Sicherheitsverletzungen auf dessen Seite werden. Wie die GenAI-Sicherheitsaudits von LayerX zeigen, handelt es sich hierbei nicht um ein hypothetisches Szenario, sondern um eine alltägliche Erscheinung in Unternehmen ohne angemessene Kontrollen. Dieser unkontrollierte Datenfluss verstößt direkt gegen die Grundsätze nahezu aller wichtigen Datenschutzbestimmungen und macht proaktives KI- und Compliance-Management unerlässlich.

DSGVO im Zeitalter der KI

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist nach wie vor ein Eckpfeiler des Datenschutzrechts, und ihre Grundsätze gelten unmittelbar für den Einsatz von KI. Für Organisationen, die innerhalb der EU tätig sind oder mit Daten von EU-Bürgern arbeiten, ist die DSGVO-Konformität ihrer GenAI-Workflows unverzichtbar. Die Verordnung basiert auf grundlegenden Prinzipien wie Datenminimierung, Zweckbindung und Transparenz, die durch die Natur von LLMs in Frage gestellt werden.

Die Umsetzungsraten der DSGVO-Konformität zeigen, dass die Sicherheit mit 91 % vorne liegt, während die Zweckbindung mit 78 % hinterherhinkt.

Um die KI-Compliance gemäß DSGVO zu erreichen, müssen sich Unternehmen schwierige Fragen stellen. Sind die in ein KI-Tool eingespeisten personenbezogenen Daten für den beabsichtigten Zweck unbedingt erforderlich? Werden die betroffenen Personen darüber informiert, dass ihre Informationen von einem KI-System verarbeitet werden? Kann das Recht auf Vergessenwerden einer betroffenen Person erfüllt werden, wenn ihre Daten in ein komplexes, trainiertes Modell integriert wurden? Gemäß DSGVO sind Unternehmen die Verantwortlichen und tragen die volle Verantwortung für die in ihrem Namen durchgeführten Verarbeitungsaktivitäten, einschließlich derer, die von einer GenAI-Plattform durchgeführt werden. Das bedeutet, dass die bloße Nutzung eines „konformen“ KI-Anbieters nicht ausreicht; die Verantwortung für die Sicherstellung und den Nachweis der Compliance liegt eindeutig beim Unternehmen.

HIPAA-Konformität und KI im Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen schreibt der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) noch strengere Regeln vor. Die Verordnung soll die Privatsphäre und Sicherheit geschützter Gesundheitsinformationen (Protected Health Information, PHI) schützen. Die Einführung von KI in klinische oder administrative Arbeitsabläufe stellt ein leistungsstarkes Tool dar, birgt aber auch ein erhebliches Compliance-Risiko. Die Verwendung von GenAI zur Zusammenfassung von Patientennotizen, Analyse von Krankenakten oder zum Verfassen von Patientenkommunikationen kann einen HIPAA-Verstoß darstellen, wenn sie nicht in einer sicheren und konformen Architektur verwaltet wird.

Eine wichtige Voraussetzung ist das Business Associate Agreement (BAA), ein Vertrag zwischen einem HIPAA-konformen Unternehmen und einem Geschäftspartner. Jeder KI-Anbieter, dessen Plattform mit PHI interagieren könnte, muss ein BAA unterzeichnen. Die Herausforderung geht jedoch über Verträge hinaus. Unternehmen müssen über technische Sicherheitsvorkehrungen verfügen, um die versehentliche oder böswillige Weitergabe von PHI an nicht konforme KI-Systeme zu verhindern. Beispielsweise könnte ein Arzt Patientendaten für eine kurze Zusammenfassung in einen öffentlichen KI-Chatbot kopieren und einfügen und so sofort einen Datenverstoß verursachen. Effektive KI im Gesundheitswesen im Hinblick auf Risiko und Compliance erfordert detaillierte Kontrollen, die die Übertragung von PHI an nicht genehmigte Ziele identifizieren und blockieren können. So wird sichergestellt, dass Patientendaten geschützt bleiben und gleichzeitig Innovationen möglich sind.

ISO 42001 für KI-Managementsysteme

Mit der Weiterentwicklung des KI-Ökosystems entwickeln sich auch die Standards, die es regeln. Die Einführung der ISO 42001 markiert einen entscheidenden Fortschritt und bietet den ersten internationalen, zertifizierbaren Managementsystemstandard für künstliche Intelligenz. Sie bietet Unternehmen einen strukturierten KI-Compliance-Rahmen, um ihre KI-Governance zu etablieren, zu implementieren, aufrechtzuerhalten und kontinuierlich zu verbessern. Anstatt sich auf die Details einer einzigen Verordnung zu konzentrieren, bietet die ISO 42001 einen umfassenden Plan für verantwortungsvolles KI-Management und deckt dabei alle Bereiche ab – von der Risikobewertung und Daten-Governance bis hin zu Transparenz und menschlicher Kontrolle.

Die Einführung eines Rahmenwerks wie ISO 42001 unterstützt Unternehmen beim Aufbau eines tragfähigen und überprüfbaren KI-Programms. Es erfordert eine systematische Bewertung KI-bezogener Risiken und die Implementierung von Kontrollen zu deren Minimierung. Sicherheitsverantwortlichen bietet es einen klaren Weg, Sorgfalt walten zu lassen und eine Kultur verantwortungsvoller KI-Innovation aufzubauen. Es hilft, übergeordnete Prinzipien in konkrete Maßnahmen umzusetzen und stellt sicher, dass der gesamte Lebenszyklus eines KI-Systems – von der Beschaffung über die Bereitstellung bis hin zur Außerbetriebnahme – mit Fokus auf Sicherheit und Compliance verwaltet wird. Dieser strategische Wandel führt das Unternehmen von einer reaktiven zu einer proaktiven Compliance-Haltung.

Wichtige Säulen eines KI-Compliance-Frameworks

Der Aufbau einer nachhaltigen Strategie zur GenAI-Compliance basiert auf mehreren Grundpfeilern, die Struktur und Durchsetzbarkeit gewährleisten. Diese Prinzipien gewährleisten, dass KI nicht nur effektiv, sondern auch sicher und verantwortungsvoll eingesetzt wird, indem die technologischen Möglichkeiten mit den geschäftlichen und regulatorischen Verpflichtungen in Einklang gebracht werden.

Datensouveränität und Datenaufbewahrung

Datensouveränität bedeutet, dass Daten den Gesetzen und der Rechtsprechung des Landes unterliegen, in dem sie sich befinden. Viele Länder haben Anforderungen an den Datenspeicherort, die vorschreiben, dass die personenbezogenen Daten ihrer Bürger innerhalb der Landesgrenzen gespeichert und verarbeitet werden müssen. Bei der Nutzung cloudbasierter GenAI-Dienste können Daten leicht Grenzen überschreiten und unmittelbare Compliance-Probleme verursachen. Ein effektives KI-Compliance-Framework muss daher Kontrollen zur Durchsetzung der Datenspeicherortregeln beinhalten und sicherstellen, dass sensible Daten nicht in Rechtsräume mit anderen Rechtsnormen gelangen. Dies beinhaltet häufig die Auswahl von KI-Anbietern mit regionalen Rechenzentren oder den Einsatz von Lösungen, die den Datenaustausch basierend auf geografischen Richtlinien einschränken können.

Überprüfbarkeit und Transparenz

Wenn eine Aufsichtsbehörde oder ein Prüfer fragt, wie eine bestimmte KI-gesteuerte Entscheidung getroffen wurde oder welche Daten zum Trainieren eines Modells verwendet wurden, muss ein Unternehmen eine klare und umfassende Antwort geben können. Dies ist der Kern der Prüfbarkeit. Ohne detaillierte Protokolle und transparente Aufzeichnungen der KI-Nutzung ist der Nachweis der KI- und regulatorischen Compliance nahezu unmöglich. Unternehmen müssen nachverfolgen, welche Benutzer auf welche KI-Tools zugreifen, welche Datentypen geteilt werden und welche Richtlinien durchgesetzt werden. Dieser Prüfpfad ist ein entscheidender Beweis dafür, dass das Unternehmen sein KI-Ökosystem ordnungsgemäß überwacht und kontrolliert. Er ist die Grundlage vertrauenswürdiger KI und ein unverzichtbarer Bestandteil jedes seriösen Governance-Programms.

Der Bedarf an KI-Compliance-Tools

Schriftliche Richtlinien sind ein notwendiger erster Schritt, reichen aber allein nicht aus. Mitarbeiter legen Wert auf Produktivität und wählen oft den Weg des geringsten Widerstands, selbst wenn dies die Unternehmensrichtlinien umgeht. Um die Lücke zwischen Richtlinien und Praxis zu schließen, benötigen Unternehmen effektive KI-Compliance-Tools, die die Regeln in Echtzeit und direkt im Arbeitsablauf des Benutzers durchsetzen können. Der moderne Sicherheits-Stack eines Unternehmens muss sich weiterentwickeln, um Bedrohungen zu begegnen, die nicht nur von externen Angreifern, sondern auch von der genehmigten und nicht genehmigten Anwendungsnutzung durch Insider ausgehen.

Hier bieten Browser Detection and Response (BDR)-Lösungen eine einzigartige Stärke. Stellen Sie sich einen Phishing-Angriff auf Chrome-Erweiterungen vor: Ein Nutzer installiert eine schädliche Erweiterung, die wie ein legitimes Produktivitätstool aussieht. Diese Erweiterung könnte dann unbemerkt Daten aus den Browsersitzungen des Nutzers abgreifen, einschließlich der in SaaS-Apps oder GenAI-Plattformen eingegebenen Daten. Eine moderne Sicherheitslösung muss diese Bedrohung auf Browserebene erkennen können, wo die Aktivität stattfindet. LayerX ermöglicht es Unternehmen beispielsweise, die gesamte GenAI-Nutzung unternehmensweit abzubilden, Sicherheits-Governance durchzusetzen und die Weitergabe sensibler Informationen an LLMs einzuschränken. Durch die Analyse von Nutzeraktionen im Browser kann zwischen legitimem und riskantem Verhalten unterschieden und granulare, risikobasierte Schutzmaßnahmen für die gesamte SaaS- und Web-Nutzung, einschließlich der Interaktion mit KI-Plattformen, angewendet werden. Dieses Maß an Kontrolle ist erforderlich, um eine Papierrichtlinie in einen wirksamen Abwehrmechanismus zu verwandeln. Die Shadow SaaS Audit Tools von LayerX helfen dabei, diese nicht genehmigten Anwendungen zu identifizieren und bieten die notwendige Transparenz für die Umsetzung einer angemessenen KI-Compliance-Strategie.