Welche Tools für welche Datenklasse

Use Case

Nicht jedes KI-Tool ist für jede Datenklasse zulässig. Mit einem festen Klassifikationsschema — öffentlich, intern, vertraulich, streng vertraulich — und einer klaren Tool-Zuordnung treffen Sie vor jedem KI-Einsatz die richtige Entscheidung in zehn Sekunden.

Für: IT / Compliance · Niveau: Mittel · Tools: Microsoft Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini

Für wen ist dieser Use Case geeignet?

Dieser Use Case eignet sich für alle, die regelmäßig zwischen verschiedenen KI-Tools wählen — und nicht jedes Mal aufs Neue prüfen wollen, ob die geplante Eingabe zulässig ist. Besonders relevant für Vertrieb, Kundenservice, Personal, Beratung, Recht, Buchhaltung und Geschäftsführung.

Auch für Verantwortliche im Bereich IT, Datenschutz und KI-Governance ist das Schema die Grundlage für eine KI-Nutzungsrichtlinie. Wer einmal sauber klassifiziert und zugeordnet hat, kann Mitarbeitende eindeutig anleiten — statt jeden Einzelfall einzeln zu prüfen.

Sie brauchen kein juristisches Spezialwissen, aber eine klare Vorstellung davon, mit welchen Daten Sie typischerweise arbeiten. Die Klassifikation erfolgt dann nicht pro Vorgang, sondern pro Datentyp — einmal überlegen, dauerhaft anwendbar.

Ausgangsproblem

In der Praxis nutzen Mitarbeitende oft das KI-Tool, das gerade verfügbar ist — die kostenlose ChatGPT-Variante im Browser, das Copilot-Icon in Office, eine Gemini-Empfehlung aus dem Privatgebrauch. Ohne klare Zuordnung von Datenklasse zu Tool entstehen ständig kleine DSGVO-Verstöße, oft unbemerkt.

Die Lösung ist nicht „alle Mitarbeitenden zu Datenschutzexperten machen“, sondern eine einfache Vorab-Entscheidung: Welche Datenklasse darf in welches Tool? Wenn diese Zuordnung einmal sauber existiert und kommuniziert ist, reduziert sich die Tagesentscheidung auf einen Blick — Datenklasse erkannt, Tool gewählt.

Schritt-für-Schritt-Anleitung

Schritt 1: Datenklassen verbindlich definieren

Legen Sie für Ihr Unternehmen — oder zumindest für Ihre Rolle — vier Datenklassen fest:

öffentlich — Inhalte ohne Schutzbedarf, ohne Personenbezug, bereits veröffentlicht oder veröffentlichungsfähig (Pressemitteilungen, allgemeine Marketing-Texte, öffentliche Studien)
intern — Inhalte, die nicht für die Öffentlichkeit bestimmt sind, aber keinen direkten Personenbezug haben (interne Konzepte, Strategiepapiere ohne Personenbezug, allgemeine Prozessbeschreibungen)
vertraulich — Inhalte mit Personenbezug, Vertragsdaten, Geschäftsgeheimnisse, Kundenbezug (Kundenmails, Verträge, Personalakten ohne sensible Kategorien, Angebote, Kalkulationen)
streng vertraulich — besondere Kategorien personenbezogener Daten nach Art. 9 DSGVO (Gesundheit, Religion, Gewerkschaftszugehörigkeit, sexuelle Orientierung), Mandantendaten, Geschäftsgeheimnisse mit existenzieller Bedeutung

Schritt 2: Tools nach Vertragslage einordnen

Klären Sie für jedes im Unternehmen verfügbare Tool, welche vertragliche Basis besteht:

kostenlose Variante ohne AVV — kein Vertrag, keine Datenschutzzusagen über die allgemeinen Nutzungsbedingungen hinaus
Pro-/Plus-Variante mit Bezahl-Abo ohne AVV — bessere Funktionen, aber datenschutzrechtlich gleich behandelt wie die kostenlose Variante
Enterprise-/Team-Variante mit Datenschutz-Vertrag (AVV) — Auftragsverarbeitung vertraglich geregelt, Verarbeitungsverzeichnis möglich, keine Nutzung zu Trainingszwecken
On-Premise- oder lokale KI-Variante — Daten verlassen das Unternehmen nicht; höchste Schutzstufe

Schritt 3: Datenklasse und Tool zusammenführen

Bilden Sie die Zuordnung in einer Matrix ab. Die einfachste Regel lautet:

öffentlich → jedes Tool zulässig, auch kostenlose Varianten
intern → in der Regel nur Tools mit Bezahl-Plan oder mindestens vertraglich geregelter Datenverarbeitung — Faustregel: kein kostenloses Tool
vertraulich → ausschließlich Tools mit abgeschlossenem AVV (Enterprise/Team mit Datenschutz-Vertrag)
streng vertraulich → ausschließlich Tools mit AVV und zusätzlichen Sicherheitsmaßnahmen; im Zweifel On-Premise oder lokale KI; bei besonderen Kategorien personenbezogener Daten oft gar keine externe KI

Schritt 4: Schnelltest vor jedem KI-Einsatz

Bauen Sie einen 10-Sekunden-Reflex ein. Drei Fragen reichen:

Welche Datenklasse hat der Inhalt, den ich verarbeiten will?
Welches Tool ist für diese Datenklasse freigegeben?
Habe ich Zugriff auf dieses Tool — oder muss ich vorher anonymisieren?

Schritt 5: Sonderfälle dokumentieren

Wenn der Vorgang sich keiner Klasse eindeutig zuordnen lässt — etwa bei einer Mischung aus öffentlichen und vertraulichen Inhalten — gilt die strengere Klasse für das Gesamtdokument. Solche Sonderfälle dokumentieren und mit Datenschutz besprechen, bevor Sie KI einsetzen.

Schritt 6: Matrix lebendig halten

Tool-Verträge ändern sich. Anbieter erweitern oder reduzieren ihre Datenschutzzusagen. Prüfen Sie Ihre Matrix mindestens einmal jährlich oder bei jeder vertraglichen Änderung — und kommunizieren Sie Änderungen an alle Mitarbeitenden, die KI nutzen.

Beispielprompt

Hinweis: Dieser Use Case ist kein klassischer KI-Prompt-Use-Case, sondern eine Entscheidungsroutine. Wenn Sie dennoch eine KI bei der Klassifikation unterstützen lassen wollen, hier ein nutzbarer Prompt für eine vertrauliche oder bessere Tool-Variante:

Ich überlege, ob ich einen bestimmten Inhalt mit einer bestimmten KI verarbeiten darf.

Inhalt (Beschreibung ohne Klardaten):
[z. B. „eine Excel-Liste mit 40 Kundennamen, Adressen und Vertragsvolumen aus dem Vertrieb"]

Geplantes Tool:
[z. B. „ChatGPT in der kostenlosen Variante"]

Tool-Vertragslage in unserem Unternehmen:
[z. B. „kein AVV abgeschlossen, kostenlose Web-Variante"]

Aufgabe:
1. Ordne den Inhalt einer der vier Datenklassen zu (öffentlich, intern, vertraulich, streng vertraulich) und begründe kurz.
2. Bewerte, ob das geplante Tool für diese Datenklasse zulässig ist.
3. Wenn nicht: Welche Alternativen kommen in Frage — anderes Tool, anonymisierte Eingabe, abstrahierte Aufgabenstellung?
4. Welche Stellen im Unternehmen sollten vor der Nutzung kurz einbezogen werden (z. B. Datenschutzbeauftragter, IT, Betriebsrat)?

Wichtig:
- Erfinde keine vertraglichen Details zu Anbietern, die du nicht sicher kennst.
- Bei Unsicherheit immer zur strengeren Bewertung tendieren.
- Verweise im Zweifel auf den Datenschutzbeauftragten oder die Geschäftsführung.

Qualitätscheck

Bevor Sie die Tool-Datenklasse-Matrix verbindlich einführen, prüfen Sie:

Sind die vier Datenklassen für Ihr Unternehmen klar definiert und mit Beispielen unterlegt?
Ist für jedes verfügbare KI-Tool die Vertragslage dokumentiert (AVV vorhanden, ja/nein)?
Ist für jede Datenklasse eindeutig festgelegt, welche Tools zulässig sind?
Ist die Matrix für alle Mitarbeitenden zugänglich, die KI nutzen?
Ist ein Schnelltest-Reflex (10 Sekunden, drei Fragen) eingeübt?
Ist geregelt, an wen sich Mitarbeitende bei Zweifelsfällen wenden?

Ein guter Test: Fragen Sie drei Mitarbeitende, welches Tool sie für eine konkrete Aufgabe (z. B. „Ich will eine Kundenmail entwerfen“) nutzen würden. Wenn die Antworten konsistent sind, ist die Matrix verstanden. Wenn nicht, braucht es Schulung oder Klarstellung.

Risiken und Grenzen

Eine Matrix ohne klare Definition der Datenklassen führt in der Praxis zu Ratespielen. Wenn jeder Mitarbeitende selbst entscheidet, was „vertraulich“ bedeutet, sind die Tool-Entscheidungen inkonsistent — und Verstöße bleiben strukturell wahrscheinlich.

Eine Matrix ohne Aktualisierung wird schnell falsch. Anbieter ändern Vertragsbedingungen, Tools werden gekauft oder eingestellt, neue Tools kommen hinzu. Eine veraltete Matrix gibt falsche Sicherheit.

Auch wenn ein Tool formal für eine Datenklasse freigegeben ist, gilt weiter der Grundsatz der Datenminimierung. Ein freigegebenes Tool ist kein Freibrief, möglichst viele Daten einzugeben — sondern eine Erlaubnis, im erforderlichen Umfang zu arbeiten.

Mitarbeitende greifen im Zweifel zur bequemsten Lösung. Wenn das freigegebene Tool umständlich ist und die kostenlose Variante schneller, entsteht Schatten-IT. Die Matrix muss in der Praxis funktionieren, nicht nur auf dem Papier.

Datenschutzhinweis

Die DSGVO verlangt nach Art. 32 angemessene technische und organisatorische Maßnahmen für die Datenverarbeitung. Eine klare Tool-Datenklasse-Matrix ist genau eine solche Maßnahme — sie reduziert das Risiko unbeabsichtigter Verarbeitung in nicht freigegebenen Systemen.

Für die Verarbeitung personenbezogener Daten durch einen externen Dienstleister (und KI-Anbieter sind solche Dienstleister) ist ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) nach Art. 28 DSGVO Pflicht. Ohne AVV ist die Verarbeitung personenbezogener Daten regelmäßig unzulässig.

Microsoft Copilot mit M365-Enterprise-Lizenz hat in der Regel einen AVV als Teil der M365-Verträge mit abgedeckt — vertrauliche Daten sind damit grundsätzlich zulässig, vorbehaltlich interner Richtlinien. ChatGPT Enterprise und ChatGPT Team bieten AVV; ChatGPT Plus und die kostenlose Variante tun das nicht. Claude Enterprise bietet AVV; Standard- und Pro-Varianten nicht. Gemini in Google Workspace bietet AVV; die kostenlose Variante außerhalb von Workspace nicht.

Bei besonderen Kategorien personenbezogener Daten (Art. 9 DSGVO) reicht ein AVV oft nicht aus. Hier sind zusätzliche technische und organisatorische Maßnahmen, ggf. eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA), und teilweise auch eine explizite Einwilligung der Betroffenen erforderlich. Im Zweifel: keine externe KI, sondern manuelle Bearbeitung oder lokale KI.

Eine KI-Nutzungsrichtlinie sollte die Matrix verbindlich abbilden, Konsequenzen bei Verstößen regeln und die Zuständigkeiten für Pflege und Auslegung klären (Datenschutzbeauftragter, IT, Geschäftsführung). Bei Betriebsrats-Mitbestimmung ist auch dessen Einbindung notwendig, sobald die KI-Nutzung systematisch betrieben wird.

Auch lokale oder On-Premise-KI-Modelle entbinden nicht vollständig von Datenschutzpflichten — sie reduzieren aber das Risiko der Datenweitergabe an Dritte erheblich. Für streng vertrauliche Inhalte sind sie oft die einzige tragfähige Lösung.

Passende Tools

Microsoft Copilot: Enterprise mit M365-Lizenz und AVV: öffentlich, intern, vertraulich zulässig; je nach Konfiguration auch streng vertraulich nach interner Prüfung
ChatGPT: Enterprise/Team mit AVV: öffentlich, intern, vertraulich zulässig; Plus/Free: NUR öffentlich oder anonymisiert
Claude: Enterprise mit AVV: öffentlich, intern, vertraulich zulässig; Pro/Free: NUR öffentlich oder anonymisiert
Gemini: in Google Workspace mit AVV: öffentlich, intern, vertraulich zulässig; außerhalb Workspace: NUR öffentlich oder anonymisiert