Von der KI-Idee zur sicheren Umsetzung im Schweizer KMU

Künstliche Intelligenz kann Schweizer KMU bei der Bearbeitung von Dokumenten, im Kundendienst, Marketing, Vertrieb, Controlling und bei internen Recherchen unterstützen. Viele Anwendungen lassen sich innerhalb weniger Tage testen. Genau diese einfache Verfügbarkeit birgt jedoch Risiken:

Mitarbeitende kopieren möglicherweise Personendaten, vertrauliche Verträge oder Geschäftsgeheimnisse in ein frei zugängliches Tool, ohne zu wissen, wo die Informationen verarbeitet und wie sie weiterverwendet werden.

Eine DSG-konforme KI Integration in schweizer KMU beginnt deshalb nicht mit dem Kauf einer Software, sondern mit einer strukturierten Prüfung. Das Schweizer Datenschutzgesetz (DSG) verlangt unter anderem einen rechtmässigen, transparenten und verhältnismässigen Umgang mit Personendaten. Unternehmen müssen zudem angemessene technische und organisatorische Massnahmen treffen und Betroffene über relevante Bearbeitungen informieren. Die folgenden sieben Schritte bilden einen praxistauglichen Rahmen. Sie gelten sowohl für cloudbasierte generative KI als auch für interne Modelle, Automatisierungen und Systeme, die Entscheidungen vorbereiten.

Ziel ist nicht, jede Innovation zu verhindern. Vielmehr sollen Nutzen, Datenschutz, Informationssicherheit und klare Verantwortlichkeiten von Anfang an zusammengeführt werden.

1. Datenschutzbedarf und Geschäftsprozess vor dem KI-Einsatz analysieren

Am Anfang steht eine genaue Beschreibung des Geschäftsprozesses.

Welche Aufgabe soll die KI übernehmen? Welche Daten werden dafür benötigt? Wer nutzt die Anwendung, welche Ergebnisse entstehen und welche Folgen kann ein Fehler haben? Eine solche Prozessanalyse verhindert, dass ein Tool lediglich deshalb eingesetzt wird, weil es gerade populär ist. Erstellen Sie zunächst ein Verzeichnis möglicher Anwendungsfälle. Ein KMU könnte beispielsweise eingehende Kundenanfragen klassifizieren, Sitzungsnotizen zusammenfassen oder interne Wissensdatenbanken durchsuchen lassen. Anschliessend wird jeder Fall nach dem Schutzbedarf bewertet. Enthält der Prozess Namen, Kontaktdaten, Bewerbungsunterlagen, Gesundheitsangaben, Finanzinformationen oder andere besonders schützenswerte Personendaten? Werden Daten über Kundinnen, Mitarbeitende oder Geschäftspartner verarbeitet?

Ebenso wichtig ist die Risikobetrachtung. Eine KI, die einen Entwurf für eine Produktbeschreibung liefert, hat normalerweise ein anderes Risiko als ein System, das Bewerbungen vorsortiert, Kreditrisiken einschätzt oder Versicherungsfälle bewertet. Je stärker Menschen durch ein Ergebnis betroffen sind, desto höher sind die Anforderungen an Transparenz, Kontrolle und menschliche Überprüfung.

• Zweck: Der konkrete Nutzen und die erlaubte Verwendung werden schriftlich festgehalten.
• Daten: Datenarten, Quellen, Aufbewahrungsfristen und mögliche Drittlandübermittlungen werden erfasst.
• Risiko: Fehler, Diskriminierung, unbefugter Zugriff und unbeabsichtigte Offenlegung werden bewertet.
• Alternative: Es wird geprüft, ob der Prozess auch mit weniger Daten oder einer regelbasierten Lösung funktioniert.

Diese Vorarbeit ist ein zentraler Baustein für eine DSG-konforme KI Integration in schweizer KMU. Sie schafft ausserdem eine belastbare Grundlage für die Anbieterwahl, interne Richtlinien und spätere Kontrollen.

2. Schweizer Datenschutzgesetz und interne Vorgaben in Einklang bringen

Das revidierte Schweizer Datenschutzgesetz ist technologieneutral. Es verbietet KI nicht, stellt aber Anforderungen an die Bearbeitung von Personendaten. Dazu gehören insbesondere Rechtmässigkeit, Verhältnismässigkeit, Zweckbindung, Transparenz und Datensicherheit. Unternehmen sollten prüfen, ob die geplante Bearbeitung mit den bestehenden Datenschutzerklärungen, Arbeitsverträgen, Kundenvereinbarungen und internen Weisungen übereinstimmt.

Für jeden Anwendungsfall ist die Rolle des Unternehmens zu klären. In der Regel bleibt das KMU Verantwortlicher, wenn es Zweck und Mittel der Bearbeitung bestimmt. Ein KI-Plattformanbieter kann als Auftragsbearbeiter tätig sein. Dann braucht es geeignete vertragliche Regelungen, etwa zu Weisungen, Vertraulichkeit, Subunternehmern, Sicherheitsmassnahmen, Löschung und Unterstützung bei Betroffenenrechten.

Werden Personendaten ins Ausland übermittelt, muss die internationale Datenbekanntgabe geprüft werden. Entscheidend sind der Sitz des Anbieters, die Speicherorte, eingesetzte Unterauftragnehmer und die geltenden Garantien. Ein Serverstandort in der Schweiz kann Vorteile bei Datenhoheit und Nachvollziehbarkeit bieten, ersetzt aber nicht automatisch die gesamte Datenschutzprüfung.

Bei hohem Risiko kann eine Datenschutz-Folgenabschätzung erforderlich sein. Das betrifft beispielsweise umfangreiche Profile, sensible Daten oder systematische Bewertungen von Personen. Auch automatisierte Einzelentscheidungen müssen besonders sorgfältig betrachtet werden. Betroffene können unter bestimmten Voraussetzungen verlangen, dass eine Entscheidung von einer natürlichen Person überprüft wird oder dass die Entscheidung erläutert wird.

Interne Vorgaben sollten verständlich und verbindlich sein. Eine gute KI-Richtlinie regelt zugelassene Tools, verbotene Dateneingaben, Prüfpflichten, Meldewege und die private Nutzung. So wird die DSG-konforme KI Integration in schweizer KMU nicht zur Aufgabe einer einzelnen Datenschutzperson, sondern zu einem nachvollziehbaren Standard im Arbeitsalltag.

3. KI-Anbieter anhand von Datenschutz, Sicherheit und Datenhoheit vergleichen

Ein Funktionsvergleich allein reicht bei KI-Tools nicht aus. Entscheidend ist, was mit Eingaben und Ausgaben geschieht. Werden Prompts und hochgeladene Dokumente zum Training allgemeiner Modelle verwendet? Wie lange bleiben sie gespeichert? Können Administratoren oder Supportmitarbeitende darauf zugreifen? Gibt es eine Option zur Deaktivierung von Trainingszwecken und eine nachvollziehbare Löschfunktion?

Fordern Sie vom Anbieter aktuelle Unterlagen an. Dazu gehören Datenschutzerklärung, Auftragsbearbeitungsvertrag, technische und organisatorische Massnahmen, Liste der Unterauftragnehmer, Angaben zu Speicherregionen sowie Informationen zu Sicherheitsvorfällen. Zertifizierungen wie ISO 27001 können ein positives Signal sein, ersetzen aber keine eigene Prüfung des konkreten Produkts.

• Ist der Anbieter bereit, einen Vertrag zur Auftragsbearbeitung abzuschliessen?
• Werden Daten standardmässig für Modelltraining oder Produktverbesserungen verwendet?
• Welche Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Protokollierung sind vorhanden?
• Können Rollen, Berechtigungen und Aufbewahrungsfristen zentral verwaltet werden?
• Wie werden Löschanfragen, Auskunftsbegehren und Sicherheitsvorfälle unterstützt?
• Wo werden Daten verarbeitet und welche Unterauftragnehmer sind beteiligt?

Für besonders vertrauliche Inhalte können private Cloud-Umgebungen, lokal betriebene Modelle oder Schweizer Rechenzentren geeigneter sein. Allerdings ist auch eine lokale Lösung nicht automatisch sicher: Fehlkonfigurationen, schwache Passwörter und unkontrollierte Exporte bleiben mögliche Risiken. Eine DSG-konforme KI Integration in schweizer KMU hängt deshalb vom Gesamtsetup ab, nicht nur vom Standort des Servers.

4. Daten minimieren, anonymisieren und Zugriffe strikt begrenzen

Der sicherste Datensatz ist derjenige, der gar nicht erst an ein KI-System übertragen wird. Prüfen Sie vor jeder Verarbeitung, welche Informationen für die Aufgabe tatsächlich notwendig sind. Für eine Zusammenfassung genügt möglicherweise ein bereinigter Text ohne Namen, E-Mail-Adressen, Kundennummern oder konkrete Vertragswerte.

Anonymisierung und Pseudonymisierung sind dabei zu unterscheiden. Bei einer echten Anonymisierung kann eine Person nicht oder nur mit unverhältnismässigem Aufwand identifiziert werden. Bei der Pseudonymisierung bleibt eine Zuordnung über einen separaten Schlüssel möglich. Pseudonymisierte Daten sind daher weiterhin Personendaten und müssen geschützt werden.

Technisch bewährt sich ein mehrschichtiges Berechtigungskonzept. Mitarbeitende sollten nur die KI-Funktionen und Daten sehen, die sie für ihre Aufgaben benötigen. Nutzen Sie, wenn möglich, Single Sign-on, Mehrfaktor-Authentifizierung, rollenbasierte Rechte und getrennte Arbeitsbereiche. Protokollieren Sie Zugriffe und Exporte, ohne dabei selbst unnötige Personendaten anzusammeln.

Auch die Ausgaben benötigen Schutz. Eine KI kann vertrauliche Inhalte reproduzieren, falsche Verknüpfungen herstellen oder personenbezogene Informationen in einem neuen Zusammenhang ausgeben. Legen Sie daher fest, wo Ergebnisse gespeichert werden dürfen, wer sie weiterleiten darf und wann sie gelöscht werden. Auf diese Weise wird die DSG-konforme KI Integration in schweizer KMU durch konkrete Sicherheitskontrollen unterstützt.

5. Mitarbeitende für sichere KI-Nutzung und Datenschutz sensibilisieren

Technologie allein verhindert keine Datenschutzverletzungen. In vielen Fällen entstehen Risiken durch gut gemeinte Handlungen: Eine Person fügt einen Kundenvertrag in ein öffentliches Chat-Tool ein, lädt eine Bewerberliste zur automatischen Bewertung hoch oder übernimmt eine KI-Antwort ungeprüft in eine Kundenkommunikation.

Schulungen sollten deshalb praxisnah sein. Mitarbeitende müssen wissen, welche Informationen niemals in nicht freigegebene Systeme gehören. Dazu zählen insbesondere Gesundheitsdaten, Personaldossiers, Passkopien, Zugangsdaten, vollständige Kundendatenbanken und vertrauliche Entwicklungsunterlagen. Ebenso wichtig ist die Erkenntnis, dass auch eine scheinbar harmlose Kombination aus Beruf, Ort und Ereignis eine Person identifizierbar machen kann.

Eine kurze, verpflichtende Einführung bei der Bereitstellung eines Tools ist oft wirksamer als ein umfangreiches Handbuch. Ergänzend eignen sich konkrete Beispiele aus dem Unternehmen, simulierte Phishing-Situationen und regelmässige Auffrischungen. Die Schulung sollte auch Halluzinationen, Verzerrungen, Urheberrecht und sichere Passwort- sowie Dateiverwaltung behandeln.

Definieren Sie einen einfachen Meldeweg. Wenn jemand versehentlich Daten in ein falsches System eingegeben hat, muss die Person dies ohne Angst vor Sanktionen melden können. Schnelles Sperren von Zugängen, Kontaktaufnahme mit dem Anbieter und dokumentierte Erstbeurteilung können den Schaden begrenzen. Eine gelebte Fehlerkultur ist daher ein wichtiger Bestandteil jeder DSG-konformen KI Integration in schweizer KMU.

6. KI-Ausgaben prüfen und Verantwortlichkeiten klar definieren

KI erzeugt plausible, aber nicht immer richtige Ergebnisse: Sie kann Quellen erfinden, Zahlen falsch interpretieren, veraltete Informationen verwenden oder bestimmte Personengruppen benachteiligen. Deshalb darf die Verantwortung für eine geschäftliche Entscheidung nicht an ein Modell delegiert werden. Für jeden Anwendungsfall sollte feststehen, wer die Eingaben kontrolliert, wer die Ausgabe fachlich prüft und wer sie freigeben darf.

Bei rechtlichen Schreiben, Personalentscheidungen, medizinischen Themen, Finanzinformationen oder sicherheitsrelevanten Prozessen ist eine besonders qualifizierte menschliche Kontrolle erforderlich. Die prüfende Person sollte nicht nur auf Grammatik achten, sondern auch Fakten, Quellen, Berechnungen, Tonalität und mögliche Diskriminierung bewerten. Hilfreich sind standardisierte Prüfchecklisten und Freigabestufen.

Eine KI-generierte interne Ideensammlung kann beispielsweise eine einfache Plausibilitätskontrolle benötigen, während eine automatisch erstellte Antwort an eine Kundin eine inhaltliche Prüfung erfordert und erst danach versendet werden darf.

Werden Entscheidungen vorbereitet, muss zudem dokumentiert werden, welchen Einfluss das System tatsächlich hatte. Bestimmen Sie ausserdem eine verantwortliche Stelle für den Betrieb, etwa die IT-Leitung, den Datenschutzkoordinator oder ein interdisziplinäres KI-Gremium. Diese Stelle muss nicht jede Ausgabe selbst prüfen, sollte aber Richtlinien, Vorfälle, Änderungen und regelmässige Bewertungen koordinieren.

Klare Zuständigkeiten machen die DSG-konforme KI-Integration in schweizer KMU dauerhaft steuerbar.

7. DSG-Konformität im laufenden Betrieb dokumentieren und 2026 aktualisieren

Datenschutzkonformität ist kein einmaliger Projektabschluss. Anbieter ändern Modelle, Speicherorte, Funktionen und Vertragsbedingungen. Auch interne Prozesse, gesetzliche Anforderungen und die Risikolage können sich verändern.

Im Jahr 2026 sollten Schweizer KMU deshalb mindestens jährlich prüfen, ob ihre KI-Inventarliste und ihre Richtlinien noch aktuell sind.

• Dokumentieren Sie für jedes freigegebene System den Zweck, die verantwortliche Person, die Datenkategorien, die Nutzergruppen, die Speicherorte, die Aufbewahrungsdauer, die Rechtsgrundlage und die wichtigsten Risiken.
• Halten Sie ausserdem fest, wann eine Datenschutz-Folgenabschätzung durchgeführt, welche Schutzmassnahmen beschlossen und wie deren Wirksamkeit kontrolliert wurde.
• Prüfen Sie quartalsweise Berechtigungen und entfernen Sie nicht mehr benötigte Konten.
• Kontrollieren Sie regelmässig Anbieter- und Vertragsänderungen.
• Testen Sie Stichproben der KI-Ausgaben auf Fehler, Verzerrungen und Datenabfluss.
• Aktualisieren Sie Schulungen und interne Beispiele mindestens bei wesentlichen Produktänderungen.
• Dokumentieren Sie Datenschutzvorfälle, Beschwerden und Korrekturmassnahmen.

Bei neuen Funktionen, neuen Datenarten oder einer Ausweitung auf weitere Geschäftsbereiche sollte der Prüfprozess erneut gestartet werden. Besonders aufmerksam sollten Unternehmen bei biometrischen Informationen, Gesundheitsdaten, umfangreichen Profilen und automatisierten Bewertungen sein. Auch Entwicklungen rund um internationale Regulierung, Kundenanforderungen und branchenspezifische Standards können 2026 Einfluss auf die interne Governance haben.

Wer Prozesse, Verträge, Kontrollen und Schulungen miteinander verbindet, schafft mehr als formale Compliance. Eine DSG-konforme KI-Integration in Schweizer KMU stärkt das Vertrauen von Kundschaft und Mitarbeitenden, reduziert Sicherheitsrisiken und ermöglicht Innovation mit vertretbarem Aufwand. Der beste Start ist ein klar begrenzter Pilot mit wenig sensiblen Daten, messbaren Zielen und einer dokumentierten menschlichen Prüfung. Aus den Ergebnissen lässt sich anschliessend sicher skalieren.