GDPR und KI: Bewertung von Softwareanbietern mit dem AI Trust Score
Unabhängige Prüfungen zeigen, dass große KI-Plattformen in Bezug auf den Datenschutz von C+ bis A+ abschneiden. Die AITS-Methodik bietet Unternehmen einen datengestützten Rahmen zur Bewertung der Compliance von Anbietern.
Die meisten Unternehmen setzen KI-Tools ein, ohne einen standardisierten Weg zu haben, um zu messen, wie diese Plattformen tatsächlich die Benutzerdaten schützen. Beschaffungsteams bewerten Preise, Betriebszeiten und Integrationen, stellen jedoch selten die Frage, die die GDPR Artikel 22 und CCPA-Vorschriften verlangen: Wie verwaltet dieser Anbieter seine KI, und können wir die Compliance nachweisen, falls ein Regulierer anklopft?
Die AITS-Methodik: Ein standardisierter Rahmen zur Bewertung der KI-Governance
Die AITS (AI Trust Score)-Methodik wurde entwickelt, um diese Evaluierungslücke zu schließen. Der Rahmen bewertet Softwareplattformen anhand von 20 verschiedenen Kriterien, die in zwei Kategorien unterteilt sind: AITS Basis, die 12 traditionelle Datenschutzgrundlagen wie Datenaufbewahrung, internationale Übertragungen und Opt-out-Mechanismen abdeckt, und AITS KI, die 8 Kriterien zur Governance von Künstlicher Intelligenz bewertet, einschließlich Transparenz der Trainingsdaten, ethische KI-Prinzipien und Rechte auf algorithmische Anfechtungen.
Jedes Kriterium erhält eine Bestehen- oder Nichtbestehen-Auszeichnung auf der Grundlage dokumentierter Nachweise aus öffentlichen Datenschutzrichtlinien, Nutzungsbedingungen und ergänzenden Dokumentationen. Die Punkte werden dann in Noten umgewandelt, wobei 91 % bis 100 % A+, 81 % bis 90 % A, 71 % bis 80 % B+, 61 % bis 70 % B, 51 % bis 60 % C+ und progressiv niedrigere Bereiche C, D und E entsprechen. Dieser Ansatz verwandelt subjektive Anbieteransprüche in objektive, vergleichbare Kennzahlen.
Was die Daten offenbaren: Drei Plattformen, drei sehr unterschiedliche Noten
Eine Prüfung im Februar 2026 bewertete drei wichtige Plattformen, die Unternehmen täglich verwenden. Die Ergebnisse offenbaren erhebliche Unterschiede, die Compliance-Beauftragte nicht ignorieren können.
Eine Plattform erzielte die höchste Note von A+ und erfüllte 19 von 20 bewerteten Kriterien. Sie erreichte die volle Punktzahl in allen 8 Kriterien zur Governance spezifischer KI und stellt den aktuellen Maßstab für Transparenz dar. Die Datenschutzrichtlinie dieser Plattform erklärt klar, wie Benutzerdaten für das Modelltraining verwendet werden können, bietet einen leicht zugänglichen Opt-out-Mechanismus und hält eine definierte Aufbewahrungsfrist von 30 Tagen für gelöschte Gespräche ein. Die einzige Lücke bezieht sich auf die Verfügbarkeit der Datenverarbeitungsvereinbarung, bei der die Richtlinie auf kommerzielle Bedingungen verweist, ohne direkten öffentlichen Zugang zu einer standardisierten DPA bereitzustellen.
Eine andere Plattform folgte mit einer Note von A und erreichte die volle Compliance in allen 12 Basis-Datenschutzkriterien. Sie dokumentiert ihre Datenverarbeitungspraktiken mit erheblicher Klarheit und bietet den Benutzern über das Datenschutz-Dashboard granularen Zugriff. Diese Plattform erhielt B+ bei den Kriterien zur KI-Governance, wobei die Hauptschwäche die universelle Lücke widerspiegelt, die weiter unten behandelt wird.
Die dritte Plattform erzielte C+, die niedrigste Note in unserer Bewertung. Obwohl sie 18 von 20 Kriterien bestand, haben die Art der Mängel erhebliches Gewicht. Diese Plattform erhielt C in den Basis-Datenschutzpraktiken, mit bemerkenswerten Lücken in der Dokumentation zur Datenaufbewahrung und dem Fehlen expliziter Hinweise auf ethische KI-Prinzipien, verantwortliche KI oder algorithmische Voreingenommenheit in ihren analysierten Richtlinien. In Bezug auf die KI-Governance erzielte die Plattform B, aber die Kombination aus Schwächen im Basisdatenschutz und Governance-Lücken führte zu einer erheblich schwächeren Gesamtposition im Vergleich zu ihren Mitbewerbern.
Die universelle Schwäche: Keine Plattform dokumentiert die Rechte auf Anfechtung von KI
Eine der kritischsten Erkenntnisse aus unserer Analyse ist, dass jede bewertete Plattform dieselbe Voraussetzung nicht erfüllt: Keine von ihnen dokumentiert einen klaren Mechanismus für Benutzer, um automatisierte KI-Entscheidungen anzufechten. Dies ist kein geringfügiger Dokumentationsfehler.
Artikel 22 der GDPR gewährt Einzelpersonen ausdrücklich das Recht, eine menschliche Überprüfung von Entscheidungen zu beantragen, die ausschließlich durch automatisierte Verarbeitung getroffen werden und sie erheblich betreffen. CCPA verstärkt ähnliche Prinzipien der Transparenz in der automatisierten Entscheidungsfindung.
Die praktischen Implikationen sind erheblich. Wenn ein KI-System innerhalb einer Unternehmensplattform automatisch ein Meeting transkribiert und Aktionspunkte generiert, wenn KI-gesteuerte Spam-Filter wichtige Kommunikationen blockieren oder wenn automatisierte Klassifizierungssysteme Dokumente mit Sensibilitätskennzeichnungen versehen, fehlt es den Benutzern derzeit an dokumentierten Wegen, um diese Entscheidungen anzufechten. Jedes dieser Szenarien stellt eine potenzielle Compliance-Verletzung in Rechtsordnungen dar, in denen Rechte auf algorithmische Anfechtungen gesetzlich geschützt sind.
Was Compliance-Beauftragte jetzt tun sollten
Der AITS-Rahmen ist nicht darauf ausgelegt, Gewinner und Verlierer unter den Anbietern zu erklären. Sein Zweck besteht darin, Unternehmen die objektiven Daten zu geben, die sie benötigen, um informierte Entscheidungen zu treffen und stärkere Schutzmaßnahmen zu verhandeln. Basierend auf unseren Erkenntnissen empfehlen wir vier konkrete Schritte für Compliance-Teams.
Erstens, prüfen Sie Ihren aktuellen Anbieter-Stapel anhand standardisierter Kriterien. Subjektive Anbieterzusicherungen bezüglich des Datenschutzes sind unzureichend für den regulatorischen Schutz. Fordern Sie Punkte, keine Versprechen. Zweitens, verlangen Sie dokumentierte KI-Governance-Richtlinien als Voraussetzung für die Beschaffung. Wenn ein Anbieter nicht klar angeben kann, wie er mit Trainingsdaten, Opt-out-Rechten und Datenaufbewahrung umgeht, ist dieses Schweigen selbst ein Risikofaktor.
Drittens, verhandeln Sie vertragliche Klauseln, die die universelle Anfechtungs-Lücke ansprechen. Da derzeit keine große Plattform dieses Recht ausreichend dokumentiert, sollten Unternehmen explizite Bestimmungen für die menschliche Überprüfung automatisierter Entscheidungen in ihren Serviceverträgen verlangen. Viertens, bewerten Sie die Anbieterbeziehungen regelmäßig. Die KI-Governance entwickelt sich schnell, und eine Plattform, die heute C+ bewertet wird, könnte sich innerhalb weniger Monate erheblich verbessern, während ein aktueller Marktführer neue Funktionen einführen könnte, die unvorhergesehene Compliance-Risiken schaffen.
Der Unterschied zwischen A+ und C+ ist nicht nur ein Buchstabe auf einem Punktesystem. Er repräsentiert den Abstand zwischen dokumentierter Compliance-Bereitschaft und regulatorischer Exposition, die Millionen an Geldstrafen und Reputationsschäden kosten könnte. Die AITS-Methodik macht diesen Abstand messbar, vergleichbar und umsetzbar.
Transparenz ist nicht optional, sie ist messbar
Die regulatorische Landschaft wird sich nur verschärfen. Das EU AI-Gesetz führt zusätzliche Compliance-Ebenen ein, und die Aufsichtsbehörden erhöhen die Kontrolle über automatisierte Entscheidungssysteme in verschiedenen Branchen. Organisationen, die warten, bis eine regulatorische Anfrage die Bewertung der KI-Governance ihrer Anbieter anstößt, finden sich in der Reaktion statt im Führen. Unabhängige, datengestützte Bewertungsrahmen wie die AITS-Methodik bieten eine proaktive Alternative. Wenn die Auswahl von Anbietern durch dokumentierte Beweise und nicht durch Marketingzusicherungen geleitet wird, schützen Unternehmen nicht nur ihre Compliance-Position, sondern auch das Vertrauen jedes Mitarbeiters und Kunden, dessen Daten durch diese Plattformen fließen. Die Punktzahlen sind öffentlich. Die Methodik ist transparent. Die Frage für jeden Compliance-Beauftragten ist klar: Welche Note erhält Ihr Anbieter, und ist diese Note akzeptabel?
