Unternehmen nutzen zunehmend generative KI, um die Effizienz zu steigern, aber die Technologie birgt auch erhebliche Datenschutzrisiken. Durch die Verwendung großer Datenmengen kann es zu unbeabsichtigter Weitergabe von privaten Unternehmensinformationen kommen. Laut einem Bericht von RiverSafe wurden bereits sensible Unternehmensdaten von einem von fünf britischen Unternehmen durch die Verwendung von generativer KI preisgegeben, unter anderem bei Samsung. Diese Risiken verstoßen gegen Datenschutzrichtlinien wie die DSGVO oder das Datenschutzgesetz von 2018.
Die Risiken umfassen mehrere Vektoren – offengelegte Informationen verstoßen gegen Datenschutzrichtlinien und können zu Datenschutzverletzungen und Strafen führen. Daher müssen Unternehmen Strategien entwickeln, um diese Risiken zu mindern. Die Handhabung sensibler Informationen durch KI-Systeme ist eine der Hauptbedenken, da diese große Datenmengen verarbeiten und sensible Informationen erfassen könnten. Die Integrität von KI-Systemen hängt stark von der Qualität und Zuverlässigkeit der Trainingsdaten ab.
Die Verwendung von generativer KI in Unternehmen wirft spezifische regulatorische Herausforderungen auf. Obwohl es keine spezifischen Vorschriften für generative KI gibt, schaffen aktuelle Gesetze und Richtlinien Standards für den verantwortungsbewussten Einsatz der Technologie. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO ist komplex und erfordert ein tiefgreifendes Verständnis der Vorschriften. Unternehmen sollten auf Datenschutzprinzipien wie “Privacy-by-Design” achten und robuste Kontrollen implementieren, um unbefugten Zugriff und Datenlecks zu verhindern.
Es ist entscheidend, dass Unternehmen AI-spezifische Richtlinien und Verfahren entwickeln und regelmäßig aktualisieren, um sicherzustellen, dass diese mit den Vorschriften konform sind. Die Einstellung von Chief AI Officers kann dazu beitragen, die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten. Unternehmen sollten auch in Betracht ziehen, Mitarbeiter dazu zu bringen, Unternehmensversionen von generativen KI-Tools zu verwenden, um die Nutzung und den Zugriff zu kontrollieren. Es ist wichtig, zu beachten, dass die Implementierung von KI-Modellen innerhalb einer Organisation nie wirklich abgeschlossen ist und kontinuierliche Arbeit erforderlich ist, um die getroffenen Entscheidungen zu überprüfen und schädliche Ausgaben zu minimieren.