ChatGPT im Unternehmen einsetzen: Verbreitete Konfigurationen und ihre Konformitätslage

Welche regulatorische Grundlage greift?

Beim Einsatz generativer KI im Unternehmen sind regelmäßig mehrere Regelwerke parallel zu beachten:

• AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689): Pflichten als Deployer nach Art. 26; Transparenzpflichten nach Art. 50; Verbote nach Art. 5.
• DSGVO (Verordnung (EU) 2016/679): Rechtsgrundlage nach Art. 6, Auftragsverarbeitungs-Vereinbarung nach Art. 28, Informationspflichten nach Art. 13/14, ggf. DPIA nach Art. 35.

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• EDPB ChatGPT Taskforce Report (2024): dokumentiert die behördliche Erwartung an Rechtmäßigkeit, Fairness und Transparenz beim Einsatz großer Sprachmodelle.
• Sektorale Vorgaben (z. B. Berufsgeheimnisse nach § 203 StGB, MaRisk im Finanzsektor, ärztliche Schweigepflicht) können zusätzlich greifen.

Welche Konstellation passt zu deinem KI-Profil?

Eine sinnvolle Tier-Wahl ergibt sich aus der Sensitivität der Eingabedaten. Die folgenden Konstellationen sind in der KMU-Praxis verbreitet:

• Öffentliche Daten (Marktanalysen aus dem Web, Pressemitteilungen, Allgemeinwissen): Sofern keine vertraulichen Bezüge bestehen, wird Free-Tier in Teilen als ausreichend diskutiert. Eine dokumentierte Risiko-Einordnung wird gleichwohl empfohlen.
• Interne, nicht-personenbezogene Daten (unveröffentlichte Konzepte, interne Mails ohne Personenbezug, Strategien): In verbreiteten Konfigurationen wird eine Verarbeitung in Enterprise-Tiers mit AVV als günstigere Konformitäts-Konstellation angesehen.

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• Vertrauliche und personenbezogene Daten (Kundendaten, HR-Akten, Geschäftsgeheimnisse): Eine Verarbeitung außerhalb eines Enterprise-Tiers mit AVV ist regelmäßig nicht zu empfehlen; EU-gehostete oder lokale Lösungen werden in besonders sensiblen Bereichen diskutiert.

Anbieter wie OpenAI (Enterprise/Team/API), Microsoft (365 Copilot) und Google (Gemini Enterprise) erklären in ihren Datenschutz-Hinweisen, Kunden-Eingaben nicht zu Trainingszwecken zu verwenden. Diese Angaben sind vertraglich abzusichern und im Einsatz zu überprüfen.

Welcher Aufbau-Rahmen ist verbreitet?

In der Beratungspraxis hat sich eine drei-bausteinige Struktur etabliert. Ob sie im konkreten Fall passt, ist im Einzelfall zu beurteilen.

Erster Baustein, Datensensitivitäts-Klassifikation

Eine schriftliche Festlegung, welche Datenkategorien in welchem Tier verarbeitet werden dürfen. Üblich ist eine Vier-Stufen-Logik (öffentlich, intern, vertraulich, personenbezogen) mit Tier-Zuordnung. Die Klassifikation wird typischerweise im KI-Inventar dokumentiert.

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Zweiter Baustein, Transparenz nach außen

Art. 50 AI Act adressiert drei Konstellationen:

• Interaktion mit Chatbots: Sofern natürliche Personen mit einem KI-System interagieren, ist die KI-Natur kenntlich zu machen, die konkrete Form (Footer, Bot-Intro) hängt vom Einsatz-Kontext ab.
• Synthetische Inhalte: KI-generierte Bilder, Videos und Audios sollen nach Art. 50 Abs. 2 AI Act maschinenlesbar markiert sein (z. B. C2PA, Watermarking). Die primäre Pflicht trifft den Anbieter; Deployer sollten die Markierungs-Fähigkeit bei der Tool-Auswahl berücksichtigen.
• Deepfakes: Bild-, Audio- oder Videomaterial, das real wirkt, aber KI-generiert ist, ist nach Art. 50 Abs. 4 AI Act sichtbar zu kennzeichnen (mit engen Ausnahmen für künstlerische und ähnliche Werke).

Dritter Baustein, interne Nutzungsrichtlinie

Eine schriftliche Regelung zu freigegebenen Tools, erlaubten und nicht erlaubten Datenkategorien, Eskalationswegen und arbeitsrechtlichen Konsequenzen. Eine begleitende Schulung mit dokumentierter Teilnahme wird typischerweise empfohlen, auch zur Erfüllung der KI-Kompetenz-Anforderung nach Art. 4 AI Act, die seit Februar 2025 anwendbar ist.

Tier-Orientierung nach Unternehmensgröße

Eine pauschale Tier-Empfehlung ist nicht möglich, die folgende Übersicht beschreibt verbreitete Konstellationen, ersetzt jedoch keine Einzelfall-Prüfung:

• Solo bis 10 MA: ChatGPT Team oder Microsoft 365 Copilot Pro werden häufig diskutiert; AVV-Fähigkeit ist im Einzelfall zu prüfen.
• 10 bis 50 MA: ChatGPT Enterprise oder Microsoft 365 Copilot Standard mit SSO, Audit-Logs und zentraler Datenkontrolle sind verbreitete Konfigurationen.
• Über 50 MA mit hohem Datenschutzanspruch: Microsoft Copilot mit EU Data Boundary in Verbindung mit Sensitivity-Labels, oder europäische Anbieter (Mistral, Aleph Alpha) bzw. Claude Enterprise via EU-Hoster werden in der Praxis erwogen.

Im Rahmen verbreiteter Audit-Verfahren (DSGVO-Prüfung, ISO 27001) werden typischerweise drei Bereiche adressiert: die Liste freigegebener Tools mit Vertragsstand, die dokumentierte Mitarbeiter-Nutzungs-Steuerung mit Schulungs-Nachweisen und die Sicherstellung der Datenkategorien-Eingrenzung (z. B. über Microsoft Purview oder vergleichbare Logging-Mechanismen).

Welche Konstellationen erfordern abweichendes Vorgehen?

In folgenden Konstellationen reicht die hier skizzierte Drei-Säulen-Orientierung nicht aus:

• Berufsgeheimnisträger (Ärzte, Rechtsanwälte, Steuerberater, § 203 StGB): Eine KI-Verarbeitung von Mandanten-/Patientendaten ist auch im Enterprise-Tier nur unter engen Voraussetzungen zulässig, eine fachliche Prüfung ist unverzichtbar.
• Finanzsektor (MaRisk, DORA, BAIT): Sektorale Vorgaben können Tier- und Hoster-Wahl deutlich einschränken.

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• Hochrisiko-Anwendungen nach Anhang III AI Act (HR-Vorauswahl per KI, Credit-Scoring): Auch bei Nutzung etablierter Enterprise-Tiers entstehen erweiterte Pflichten nach Art. 8-15, 26 AI Act.
• Internationaler Datentransfer: Sofern Daten außerhalb des EWR verarbeitet werden, sind die Vorgaben der Art. 44 ff. DSGVO und ggf. der Data Privacy Framework-Status zu prüfen.
• Anbieter-Konstellation durch Fine-Tuning: Wer ein Modell mit eigenen Daten substantiell anpasst und vermarktet, kann nach Art. 25 AI Act in die Anbieter-Rolle wechseln.
• Mitbestimmung: Beim Einsatz von KI-Systemen mit Bezug zur Mitarbeiter-Steuerung sind regelmäßig Beteiligungsrechte nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG zu beachten.

In diesen Konstellationen wird eine Einzelfall-Begleitung durch Datenschutzbeauftragte, Compliance-Funktion oder anwaltliche Beratung typischerweise empfohlen.

Nächster Schritt

Eine erste Standort-Bestimmung liefert der AI-Act-Check, ohne Anspruch auf Vollständigkeit oder Verbindlichkeit.

Für eine vertiefte Pflichten-Übersicht: AI Act für den Mittelstand: Was wirklich Pflicht ist.