In einer Welt, in der künstliche Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung gewinnt, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, diese Technologien effizient und zugleich datenschutzkonform einzusetzen. Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT revolutionieren zwar Arbeitsprozesse durch Effizienzsteigerungen, werfen jedoch Fragen hinsichtlich der Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) auf.
Effizienzsteigerung durch KI
KI-Systeme können die Effizienz in Unternehmen enorm steigern. Von automatisierter Kundenkommunikation über optimierte Betriebsabläufe bis hin zu datengestützten Entscheidungsprozessen – die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig. ChatGPT und ähnliche Modelle können Routineaufgaben übernehmen, wodurch sich Mitarbeitende auf komplexere und wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren können.
Herausforderungen durch die DSGVO
Trotz der offensichtlichen Vorteile ist der Einsatz von LLMs in bestimmten Unternehmensbereichen, z. B. im HR-Sektor, aufgrund von Datenschutzbedenken nicht immer möglich. Die DSGVO erfordert einen sorgfältigen Umgang mit personenbezogenen Daten, was bei der Nutzung von Cloud-basierten KI-Lösungen wie ChatGPT nicht gewährleistet ist.
Lokale Open-Source-Lösungen als Ausweg
Für Unternehmen, die hochsensible Daten verarbeiten, bieten lokale Open-Source-KI-Modelle eine praktikable Alternative: Durch den Betrieb dieser Systeme im eigenen Rechenzentrum oder lokal können Unternehmen die vollständige Kontrolle über die Datenverarbeitung behalten und somit die DSGVO-Konformität sicherstellen.
Case Study: Eine deutsche Kommune setzt auf lokale KI
Ein Beispiel für die erfolgreiche Umsetzung lokaler KI-Lösungen bietet eine deutsche Gemeinde, die aufgrund von Datenschutzvorschriften keine Cloud-Dienste nutzen darf. Gemeinsam mit der IT der Kommune haben wir Use Cases identifiziert, darauf optimierte Open-Source-KI-Modelle ausgewählt, ihre Daten für die Modelle optimiert und den Aufbau der erforderlichen Infrastruktur unterstützt.
Was die Infrastruktur angeht, konnte unsere Empfehlung erfreulich günstig ausfallen: ca. EUR 10.000 wurden in einen Server investiert der für eine Arbeitsgruppe von 20-30 Usern schon ausreichen kann.
Daten und Wissen liegen in jeder Organisation in allen erdenklichen Formen vor:
- PDF-Dokumente,
- Word-Dokumente,
- Listen – wenig standardisiert und Form, Inhalt und Qualität sind sehr unterschiedlich.
Da die Effektivität und Effizienz von Sprach-KI maßgeblich von der Qualität des bereitgestellten Wissens abhängen, war es wichtig das vorhandene Wissen sowohl in Bezug auf Use Cases als auch auf das jeweils verwendete Sprachmodell anzupassen. Was die Sprachmodelle selbst angeht, gilt es aus der schier unüberschaubaren Menge an verschiedenen Modellen und deren verschiedenen Konfigurationen diejenigen herauszusuchen, die für den jeweiligen Use Case am besten performen. Hier gibt es erhebliche Unterschiede. In diesem Dreieck von Modellen, Datenqualität und Use Cases die richtigen Entscheidungen zu treffen, ist die Grundlage für ein erfolgreiches Projekt.
KI-Nutzung auch mit strengen Datenschutzauflagen möglich
Die Integration von KI in Unternehmensprozesse ist unumgänglich für die Wettbewerbsfähigkeit. Während Cloud-basierte Lösungen in vielen Bereichen sinnvoll sind, erfordern datensensible Anwendungen eine differenziertere Herangehensweise. Jedoch ist auch mit strengen Datenschutzauflagen eine effiziente Nutzung von KI möglich. Durch den Einsatz von lokalen Open-Source-KI-Lösungen können Unternehmen nicht nur die DSGVO-Konformität gewährleisten, sondern können durch effizientere Prozesse auch den Fachkräftemangel entschärfen.
Gern unterstützen wir auch Ihr Unternehmen bei der Analyse und der Implementierung entsprechender Technologien. Sprechen Sie uns an.
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