KI-Plattformen im Unternehmen: Was bedeuten Multi-Modell-Architekturen für die Compliance?

Was steckt hinter Multi-Modell-KI-Plattformen?

Multi-Modell-Plattformen oder Compound AI Systems kombinieren mehrere KI-Modelle in einer gemeinsamen Architektur und verbinden häufig auch multimodale Fähigkeiten, also die Verarbeitung von Sprache, Bildern oder Audiodaten.  

Mit KI-Plattformen sind Unternehmen heute sogar in der Lage, Tools wie ERP-, CMS- oder CRM-Systeme zu verbinden und Datenflüsse für Echtzeitanalysen zwischen den einzelnen Anwendungen zu steuern.  

Dafür kommen zum Beispiel Standards wie das Model Context Protocol (MCP) zum Einsatz, die eine einheitliche „Sprache“ bereitstellen, über die Large Language Models (LLMs) mit externen Datenquellen, Anwendungen und Diensten kommunizieren können.  

Beispiel: Was kann eine KI-Plattform leisten?

Mit KI-Plattformen können Unternehmen zum Beispiel eine Designsoftware direkt mit KI-Tools verbinden. Die KI greift über standardisierte Schnittstellen auf die Designs zu, analysiert UI-Elemente und generiert automatisch Code. Gleichzeitig holt ein Automatisierungs-Tool Kundendaten aus CRM-Systemen, um gemeinsam mit den Designs aus der Designsoftware personalisierte Landing Pages zu erstellen und direkt im CMS anzulegen.

Welche Vor- und Nachteile haben KI-Plattformen für Unternehmen?

Eine KI-Plattform, die aktuelle Informationen abrufen, auswerten und konkrete Maßnahmen auslösen kann, funktioniert wie eine Schaltzentrale für Unternehmen, die Prozesse automatisiert und Workflows anstößt.  

Gleichzeitig entstehen dadurch jedoch neue Datenflüsse und Schnittstellen innerhalb der Organisation und ihrer IT-Systeme. Sobald dabei personenbezogene und geschäftskritische Daten im Spiel sind, steigen die Risiken für Datenschutz und Informationssicherheit.

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Vor welche datenschutzrechtlichen Herausforderungen stellen KI-Plattformen ihre Nutzer?

Beim Einsatz von KI-Plattformen müssen Datenschutzverantwortliche zum einen die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) beachten und zum anderen die KI-Verordnung der EU. Dabei stehen sie vor drei zentralen Herausforderungen.

Herausforderung 1: Überblick über Datenflüsse und Verantwortlichkeiten behalten

Die DSGVO verlangt eine klare Zuordnung, wer für welche Verarbeitung verantwortlich ist (Art. 4 Nr. 7 DSGVO). In Multi-Modell-Architekturen kann eine solche Zuordnung schwierig sein – besonders, wenn Modelle von Drittanbietern eingebunden werden und Daten quer durch verschiedene Systeme fließen.  

Beispiel: Ein KMU nutzt ein Sprachmodell eines US-Anbieters, die Bildverarbeitungs-KI eines EU-Anbieters und verbindet beides mit einer internen Wissensdatenbank. Zu klären ist nun, welcher Anbieter welche Verantwortung trägt und wo Daten zwischengespeichert werden. Ohne vollständige Transparenz ist eine DSGVO-konforme Einordnung der Datenflüsse und -verarbeitungen durch Verantwortliche oder Auftragsverarbeiter allerdings kaum möglich.

Herausforderung 2: Folgen für Rechte Betroffener abschätzen  

Sobald eine KI-Plattform sensible oder umfangreiche personenbezogene Daten verarbeitet oder automatisierte Entscheidungen trifft, sind damit besondere Risiken für Betroffenenrechte verbunden. In diesem Fall ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) nach Art. 35 DSGVO Pflicht.

Zusätzlich wird die KI-Verordnung künftig eine Folgenabschätzung für hochriskante KI-Systeme verlangen. Auch wenn die Verfahren im Grundsatz ähnlich sind, gibt es Unterschiede. Beide Verfahren sollten deshalb gut aufeinander abgestimmt sein, um Doppelarbeit zu vermeiden.

Tipp: Spätestens nach etwa ein bis zwei Jahren oder wenn sich die Architektur der KI-Plattform ändert, sollte eine Überprüfung der DSFA erfolgen.  

Herausforderung 3: Datenflüsse und Sicherheitsmaßnahmen sauber dokumentieren

Die DSGVO verpflichtet Verantwortliche zur Rechenschaftspflicht (Art. 5 Abs. 2). Nur wer sämtliche Verarbeitungsvorgänge nachvollziehbar dokumentiert, kann Compliance belegen und Haftungsrisiken reduzieren. Ein vollständiges Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten (VVT, Art. 30 DSGVO) ist dafür unverzichtbar.

Bei Multi-Modell-Systemen ist eine besonders fein granulierte Dokumentation notwendig, damit Verarbeitungen nachvollziehbar bleiben und Updates einfacher durchgeführt werden können. Unternehmen sollten nicht alle KI-Komponenten gebündelt dokumentieren, sondern modular:

• Basis-Dokumentation: Gesamtarchitektur, zentrale Verträge, Governance

• Modul-Dokumentation: Für jedes KI-Modell oder jede Datenquelle ein eigenes Blatt im VVT

• Prozess-Dokumentation: Für Routinen wie Datenbereinigung, Löschung oder Betroffenenrechte

Hinzu kommen technische und organisatorische Maßnahmen (TOM) wie Verschlüsselung, Rollen- und Berechtigungskonzepte, definierte Löschprozesse und Monitoring. Betroffene müssen außerdem in der Lage sein, Auskunfts-, Berichtigungs- oder Löschungsansprüche einfach durchsetzen zu können.

5 häufige Fehler bei KI-Plattformen – und wie man sie vermeidet

Wer unterstützt Unternehmen bei KI-Plattform-Compliance?  

Gerade KMU profitieren von der Expertise externer Datenschutzbeauftragter (DSB). Dieser bringt Erfahrung aus unterschiedlichen Branchen mit und hilft, komplexe KI-Architekturen pragmatisch zu bewerten.

Ein DSB übersetzt regulatorische Anforderungen in nachvollziehbare Schritte, begleitet Risikoanalysen und sorgt mit regelmäßigen Schulungen für Compliance-Awareness im Team. Zusätzlich hilft eine spezialisierte Datenschutzsoftware, die komplexen Datenflüsse im Blick zu behalten, die KI-Plattformen so effizient, aber auch riskant machen.

Fazit: Mit Transparenz und Expertise zu sicheren KI-Plattformen

Multi-Modell-KI-Plattformen sind das Rückgrat moderner Unternehmensdigitalisierung. Allerdings stellen ihre Architektur und die Datenflüsse innerhalb des Systems und darüber hinaus hohe Anforderungen an den Datenschutz und die Informationssicherheit.  

Mit gründlichen Risikoanalysen und sauberer Dokumentation von Verantwortlichkeiten und Datenflüssen legen Unternehmen das Fundament für einen sicheren KI-Einsatz. Gerade KMU profitieren dabei von der Unterstützung durch Experten.