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Datenschutz & DSGVO

Auftragsverarbeitung mit KI-Anbietern: AVV, Subunternehmer, Trainingsausschluss

Sobald ein LLM personenbezogene Daten verarbeitet, wird der Anbieter zum Auftragsverarbeiter. Was im AVV stehen muss, Subprozessor-Ketten und der Trainingsausschluss.

Leutrim Miftaraj
Leutrim Miftaraj
Gründer & CEO
·5 min Lesezeit

Wer einen LLM in sein Produkt integriert und damit personenbezogene Daten verarbeitet, macht den Modellanbieter zum Auftragsverarbeiter nach Artikel 28 DSGVO. Das verlangt einen AVV mit den üblichen Pflichtbestandteilen — plus zwei KI-spezifische Punkte: ein vertraglicher Ausschluss der Nutzung von Prompts für das Modelltraining und Transparenz über die Subprozessor-Kette, denn die grossen Anbieter betreiben Inferenz teils über weitere Dienstleister.

Dieser Leitfaden ordnet Auftragsverarbeitung mit KI- und LLM-Anbietern in sieben Abschnitten ein: Kontext, Rahmen, die konkreten Anforderungen, die Umsetzung in der Praxis, typische Fehler, der DACH-Kontext und die nächsten Schritte.

Der KI-Anbieter in der Verarbeitungskette

Wer einen LLM in sein Produkt integriert und damit personenbezogene Daten verarbeitet, macht den Modellanbieter zum Auftragsverarbeiter nach Artikel 28 DSGVO. Das verlangt einen AVV mit den üblichen Pflichtbestandteilen — plus zwei KI-spezifische Punkte: ein vertraglicher Ausschluss der Nutzung von Prompts für das Modelltraining und Transparenz über die Subprozessor-Kette, denn die grossen Anbieter betreiben Inferenz teils über weitere Dienstleister. Die praktische Frage lautet: Was bedeutet das konkret für ein Team oder ein Produkt im DACH-Raum? Der Kern lässt sich in wenigen Punkten fassen:

  • LLM-Anbieter wird zum Auftragsverarbeiter nach Artikel 28
  • AVV mit allen acht Pflichtbestandteilen erforderlich
  • Vertraglicher Ausschluss der Prompt-Nutzung fürs Training
  • Subprozessor-Kette dokumentieren und überwachen

Was der Vertrag regeln muss

Die DSGVO gilt seit Mai 2018, in der Schweiz ergänzt das revDSG seit September 2023, und für KI- und Gesundheitsanwendungen kommen weitere Regime hinzu — der EU AI Act, die MDR für Medizinprodukte, sektorspezifisches Recht. Für sensible Datenkategorien wie Gesundheits- oder Finanzdaten gelten besonders strenge Anforderungen. Wir bauen Produkte unter genau diesen Vorgaben — Penday verarbeitet Gesundheitsdaten, BudgetHub Finanzdaten — und die Compliance ist keine nachträgliche Schicht, sondern Architektur-Entscheidung ab der ersten Tabelle.

Der Ausschluss der Nutzung für Modelltraining

Im Zentrum von Auftragsverarbeitung mit KI- und LLM-Anbietern stehen die folgenden Punkte. Jeder hat unmittelbare Konsequenzen für Architektur, Prozess oder Organisation:

  • LLM-Anbieter wird zum Auftragsverarbeiter nach Artikel 28
  • AVV mit allen acht Pflichtbestandteilen erforderlich
  • Vertraglicher Ausschluss der Prompt-Nutzung fürs Training
  • Subprozessor-Kette dokumentieren und überwachen
  • Zero-Retention-Endpunkte bevorzugen
  • Die Verarbeitung im Verzeichnis nach Artikel 30 führen

Unterauftragsverarbeiter und Verarbeitungsorte

Von der Theorie zur Umsetzung führt ein klarer Pfad. Für Auftragsverarbeitung mit KI- und LLM-Anbietern bewährt sich ein Vorgehen in drei Phasen:

Zusagen, die weniger abdecken, als sie klingen

  • Auftragsverarbeitung mit KI- und LLM-Anbietern als einmaliges Projekt behandeln statt als laufende Disziplin
  • Werkzeuge wählen, bevor der Prozess verstanden ist
  • Den DACH-Kontext ignorieren und US-Vorlagen unverändert übernehmen
  • Dokumentation aufschieben, bis sie unter Druck entsteht
  • Erfolg an Aktivität messen statt an Wirkung

Verarbeitung in Drittländern

Einen Anbieter belastbar prüfen

Der pragmatische Einstieg in Auftragsverarbeitung mit KI- und LLM-Anbietern ist eine ehrliche Standortbestimmung: Wo stehen wir, wo wollen wir hin, was sind die drei wirkungsvollsten nächsten Schritte? Innopulse Consulting begleitet DACH-Unternehmen bei genau diesen Fragen — von der Analyse über die Konzeption bis zur Umsetzung. Erreichbar unter info@innopulse.io.

Über den Autor
Leutrim Miftaraj
Leutrim Miftaraj
Gründer & CEO · Innopulse Consulting

Gründer und leitender Ingenieur von Innopulse Consulting. MSc Innovation Management (FFHS). Autor von „Identity Over Discipline".

Topics
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