Wir leben in einer Welt, die zunehmend von Daten bestimmt wird. Unternehmen jeglicher Größe sammeln Kunden- und Branchendaten aus einer Vielzahl von Quellen, analysieren sie auf Trends und Muster und nutzen sie dann, um neue Marktchancen zu erkennen, Vertriebsstrategien zu optimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Dieser Prozess wird als Datenermittlung bezeichnet.
Tools für künstliche Intelligenz (KI) haben die Möglichkeiten der Datenermittlung verändert, und jedes Unternehmen sucht nach Wegen, KI zu nutzen, um schnell profitable Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen. Allerdings birgt KI auch potenzielle Risiken für Unternehmen.
Datenschützer und Sicherheitsexperten sind besonders besorgt über den verantwortungsvollen Einsatz von KI bei der Datenermittlung, vor allem im Hinblick den Schutz von personenbezogenen Daten und Finanzdaten von Kunden, die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften und die Erstellung objektiver Datensätze.
Sehen Sie sich unser Webinar an, um mehr über Datenermittlung zu erfahren: Data Discovery Dispelled: Teil 1 – Data’s dark corners.
Was der Einsatz von KI bei der Datenermittlung für Datenschutzexperten bedeutet
Der Einsatz von KI-Tools in Ihrem Unternehmen kann Datenschützern die Arbeit zwar erleichtern - aber auch für schlaflose Nächte sorgen.
KI-Tools können manuelle datenschutzrelevante Aufgaben wie Datenklassifizierung, Überwachung und Compliance-Bewertungen automatisieren, wodurch sich Datenschützer auf strategischere Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können. Zudem können mithilfe von KI riesige Datenmengen schnell und genau analysiert werden, um Datenschutzverstöße aufzudecken oder potenzielle Datenschutzrisiken durch Analyse historischer Daten und Muster zu prognostizieren.
KI-Tools können jedoch auch Bedenken bei Datenschützern hervorrufen. Betrachten wir folgende Beispiele:
Datenerhebung und -nutzung
KI-Systeme werden in der Regel auf großen Datensätzen mit „anonymisierten“ personenbezogenen Daten trainiert. Datenschützer befürchten dabei, dass ihr Unternehmen Daten ohne das Wissen oder die Einwilligung des Einzelnen erhebt, Daten verwendet, für die der Einzelne keine Einwilligung gegeben hat, oder viel mehr Daten erhebt, als das Unternehmen benötigt.
Transparenz und Rechenschaftspflicht
Da KI-Systeme äußerst komplex sind, ist es schwierig zu verstehen, wie sie funktionieren und wie sie Entscheidungen treffen. Daher lässt sich nur schwer sicherstellen, dass KI-Tools in einer datenschutzkonformen Weise eingesetzt werden.
Da Regierungen und andere Aufsichtsbehörden immer mehr Datenschutzvorschriften erlassen, wird die Einhaltung der geltenden Datenschutzgesetze und -regularien zunehmend wichtiger. Aus diesem Grund betonen Datenschützer, wie wichtig Transparenz für den verantwortungsvollen Einsatz von KI bei der Datenermittlung ist.
Voreingenommenheit und mögliche Diskriminierung
Wenn Daten, die zum Trainieren von KI-Algorithmen verwendet werden, bestimmten Personengruppen gegenüber voreingenommen sind, kann der KI-Algorithmus diese Voreingenommenheit sehr wohl widerspiegeln, wodurch bestehende Vorurteile gegenüber Frauen, Minderheiten, der LGBTQ-Community oder anderen marginalisierten Gruppen weiter verstärkt werden können. Datenschützer befürchten, dass Unternehmen keine angemessenen Maßnahmen ergreifen, um die Voreingenommenheit ihrer KI-Tools zu verringern.