Es gibt eine Zahl, die so eigentlich nicht sein müsste. Laut einer Bitkom-Studie haben 70 Prozent der deutschen Unternehmen mindestens einmal ein Innovationsprojekt gestoppt, weil sie Bedenken beim Datenschutz hatten.
Ich erlebe das immer wieder in Erstgesprächen. Geschäftsführer aus dem Mittelstand berichten mir über ihre ersten Schritte mit KI: Das Team war motiviert und erste Experimente mit Tools wurden gemacht. Und dann fragt irgendwann jemand im Meeting: Moment. Darf das überhaupt auf US-Server? Der Datenschutzbeauftragte wird nervös. Jemand hat über den EU-AI-Act gelesen und fragt sich, ob die Firma damit gerade dagegen verstößt. Das Projekt liegt auf Eis. Keiner traut sich, den Aus-Knopf zu drücken. Keiner traut sich, den An-Knopf zu drücken. Wochen vergehen, nichts passiert.
Diese Bedenken sind nicht neu. Es gab sie bei der Cloud, beim E-Commerce und bei mobilen Apps genauso. Am Ende hat sich jede dieser Technologien durchgesetzt, weil der Mehrwert größer war als das Risiko und weil sich das Risiko managen ließ.
Meine Antwort in solchen Fällen: Nicht der Datenschutz ist das Problem. Das Problem ist, dass die falschen Werkzeuge eingesetzt werden. Wer die kostenlose Version eines amerikanischen Chatbots mit sensiblen Kundendaten füttert, hat ein Datenschutzproblem. Wer dagegen eine sauber aufgesetzte KI-Infrastruktur nutzt, die in Deutschland gehostet wird und nach deutschen Standards betrieben und dokumentiert wird, stellt sich hingegen gut auf.
Saubere Systeme bauen
Genau solche Systeme lassen sich heute sauber bauen. Mit echten Patientendaten in Krankenhäusern zum Beispiel. Made in Germany, gehostet in Deutschland, DSGVO– und EU-AI-Act-konform. Und wenn es im Krankenhaus funktioniert, dann funktioniert es auch in der Kanzlei, der Steuerberatung oder im Industriebetrieb.
Wichtig ist dabei die richtige Reihenfolge. Wer mit Tools experimentiert und hofft, dass sich die Prozesse und eine sichere Struktur von selbst finden, bleibt stecken. Jede Woche kommen neue Tools heraus, und am Ende des Jahres hat das Unternehmen drei Pilotprojekte und keinen einzigen EBIT-Effekt. Der umgekehrte Weg funktioniert: erst die Geschäftsprozesse analysieren und mit dem Team priorisieren, welcher Use Case den größten Hebel hat. Dann das passende Tool aussuchen, mit dem richtigen Implementierungspartner sauber aufsetzen und Schritt für Schritt skalieren.
Was heißt das für den Mittelstand? Die 70-Prozent-Zahl ist eigentlich eine 70-Prozent-Chance. Wer jetzt handelt, während die Mehrheit noch zögert, zieht vorbei. Die Technologie ist da, die Infrastruktur ist da, das Know-how ist da. Es fehlt nur an Entscheidungen und den richtigen Partnern, die das Unternehmen sicher dorthin bringen, wo es hinwill.
Meine These: Wenn ein KI-Projekt am Datenschutz scheitert, scheitert es nicht am Datenschutz. Es scheitert an der Umsetzung. Und das ist die gute Nachricht. Denn Umsetzung kann man lösen. Man muss nur die richtigen Leute an den Tisch holen.
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Gastautor: Berthold Glass, AI Consultant