KI und Datenschutz

Dieser Kurs verbindet zwei Themenfelder, die im Zeitalter datengetriebener KI untrennbar zusammengehören: das konzeptionelle Verständnis von KI-Technologien und die rechtskonforme Handhabung personenbezogener Daten nach DSGVO und EU AI Act. Im Kern steht die Kombination aus drei KI-orientierten Inhaltsbereichen — KI-Grundlagen, Microsoft Azure AI-Dienste und generative KI mit Datenschutzrisiken — mit einer umfassenden Vorbereitung auf das CIPP/E-Examen (Certified Information Privacy Professional / Europe), einem der international bekanntesten Datenschutzzertifikate. Wer diesen Kurs abschließt, kann beurteilen, wie KI-Systeme unter der DSGVO betrieben werden dürfen, welche Verarbeitungsrechte bei automatisierten Entscheidungen entstehen und wie Datenschutz-Folgenabschätzungen für KI-Anwendungen korrekt durchgeführt werden. Der Kurs ist als Vollzeitkurs im Combined-Learning-Format über ein bis drei Monate konzipiert.

KI-Grundlagen aus Datenschutzsicht Dieses Modul vermittelt das konzeptionelle KI-Verständnis, das für fundierte datenschutzrechtliche Beurteilungen unabdingbar ist. Wer nicht versteht, wie KI-Systeme Daten verarbeiten, trainieren und Entscheidungen ableiten, kann ihre rechtlichen Implikationen nicht sachgerecht beurteilen.

• Grundbegriffe der KI: Algorithmen, Modelle, Trainingsdaten, Inferenz, Entscheidungsausgaben
• Machine Learning: Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning und ihre jeweiligen Datengrundlagen
• Deep Learning und neuronale Netze: wie Muster in Daten erkannt und genutzt werden
• Datenqualität, Repräsentativität und Bias als Quellen von Diskriminierungsrisiken in KI-Systemen
• EU AI Act im Überblick: Risikokategorien, Hochrisiko-Systeme, Pflichten für Betreiber und Anbieter

Azure-KI-Dienste und datenschutzrelevante Aspekte der Cloud Das Azure-Modul zeigt, wie KI-Dienste in der Cloud bereitgestellt werden — mit besonderem Augenmerk auf die datenschutzrelevanten Aspekte cloudbasierter KI-Verarbeitung nach DSGVO.

• Azure Cognitive Services: Sprach-, Bild- und Textanalyse-APIs und ihre Datenverarbeitungslogik
• Azure Machine Learning: Datenpipelines in der Cloud, Modelltraining, Datenverbleib und Zugriffsrechte
• Responsible AI bei Microsoft: Fairness, Erklärbarkeit, Transparenz, Datenschutz im Produktdesign
• Datenhaltungsoptionen in Azure: Regionen, Datenresidenzanforderungen und DSGVO-Konformität
• Auftragsverarbeitung durch Microsoft: was in den AGB von Azure steht und was das bedeutet

Generative KI und ihre spezifischen Datenschutzrisiken Generative KI-Modelle wie ChatGPT bringen spezifische Datenschutzrisiken mit sich, die über klassische KI-Anwendungen weit hinausgehen: Trainingsdaten können personenbezogene Informationen enthalten, Outputs können Personen identifizierbar machen. Dieses Modul behandelt diese Risiken direkt und praxisnah.

• Grundlagen generativer Modelle: wie LLMs trainiert werden und was dabei mit Daten passiert
• Personenbezug in Trainingsdaten: Betroffenenrechte, Löschansprüche, Widerspruchsrecht
• Risiken bei der unternehmensinternen Nutzung: Eingaben als mögliche Trainingsdaten für externe Modelle
• Implementierungsstrategien für den datenschutzkonformen Einsatz generativer KI im Unternehmen
• Interne Richtlinien und Nutzungsbeschränkungen für generative KI-Tools entwickeln und kommunizieren

CIPP/E — Datenschutzrecht nach DSGVO Der Kernblock des Datenschutzteils bereitet umfassend auf das CIPP/E-Examen der International Association of Privacy Professionals (IAPP) vor. Das CIPP/E ist das europaweit bekannteste Datenschutzzertifikat und deckt die gesamte Breite der DSGVO-Praxis ab.

• Europäische Datenschutzgesetze: DSGVO-Entstehung, Struktur, Verhältnis zu nationalen Umsetzungsgesetzen
• Personenbezogene Daten: Definitionen, Kategorien besonderer Sensibilität, Anonymisierung und Pseudonymisierung
• Verantwortliche und Auftragsverarbeiter: Rollen, Pflichten und Auftragsverarbeitungsverträge (AVV)
• Rechtmäßige Verarbeitungsgrundlagen nach Art. 6 DSGVO und deren Anwendung auf KI-Systeme
• Rechte betroffener Personen: Auskunft, Berichtigung, Löschung, Datenportabilität, Widerspruch
• Informationspflichten und Transparenz bei automatisierten Entscheidungen und Profiling (Art. 22 DSGVO)
• Privacy by Design und Privacy by Default: datenschutzfreundliche Systemgestaltung von Anfang an
• Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) nach Art. 35 DSGVO: wann erforderlich, wie durchzuführen
• Grenzüberschreitende Datenübertragungen: Standardvertragsklauseln, Angemessenheitsbeschlüsse, Drittlandtransfers
• Sicherheit der Verarbeitung nach Art. 32 DSGVO: technische und organisatorische Maßnahmen im Überblick
• Aufsichtsbehörden: Zuständigkeiten, Beschwerdeverfahren, Bußgeldrahmen nach Art. 83 DSGVO

Praxismodul — KI-Datenschutz in der Unternehmenspraxis

• DSFA für einen Chatbot durchführen, der personenbezogene Kundendaten verarbeitet
• AVV eines KI-Dienst-Anbieters als Cloud-Auftragsverarbeiter prüfen und bewerten
• Datenschutzrechtliche Einordnung von Profiling-Algorithmen im E-Commerce
• Betroffenenrechte in KI-Systemen technisch umsetzbar machen: Auskunftserteilung, Löschung, Portabilität
• Analyse einer realen KI-Datenpanne und ihrer regulatorischen Konsequenzen
• Datenschutzkonforme Prompt-Richtlinien für ein Unternehmen entwickeln
• Bewertung von Azure Responsible AI-Features unter DSGVO-Anforderungen
• Fallstudie: generative KI in der HR-Funktion — rechtliche Zulässigkeit und Grenzen
• Rechtsgrundlagen-Mapping für eine KI-gestützte Bonitätsprüfung
• Einordnung von LLM-Trainingsdaten in den DSGVO-Rahmen und Beurteilung von Löschansprüchen
• Bekannte DSGVO-Bußgeldfälle mit KI-Bezug analysieren und Lessons Learned ableiten
• Abschlusspräsentation: Datenschutzkonzept für eine KI-Anwendung im eigenen Berufsfeld

Das Praxismodul ist eng an aktuelle Fallbeispiele aus der DSGVO-Durchsetzungspraxis geknüpft und sorgt dafür, dass das erarbeitete Wissen direkt anwendbar ist — kein Auswendiglernen von Paragrafen, sondern Anwendung auf reale Szenarien.

Der Kurs richtet sich an Personen, die an der Schnittstelle von KI und Datenschutz tätig sind oder dorthin wechseln wollen. Sowohl technisch als auch rechtlich interessierte Personen profitieren, da der Kurs beide Dimensionen verbindet.

• Datenschutzbeauftragte und -koordinatorinnen, die KI-spezifisches Fachwissen systematisch aufbauen wollen
• Compliance-Mitarbeitende, die KI-Projekte datenschutzrechtlich begleiten und beurteilen müssen
• IT-Manager und Systemverantwortliche, die KI-Dienste in Unternehmen einführen und absichern wollen
• Juristen und Beraterinnen, die Datenschutzmandate im KI-Kontext übernehmen möchten
• Fachleute, die die CIPP/E-Zertifizierung anstreben und dabei gleichzeitig KI-Kompetenz aufbauen wollen

Das Combined-Learning-Format verbindet selbstgesteuertes Lernen auf digitalen Lernplattformen mit geführten Online- oder Präsenzeinheiten. Rechtliche Inhalte (DSGVO, CIPP/E-Stoff) werden in strukturierten Lernpfaden mit Fallbeispielen und Übungsfragen aufbereitet. Die KI-Module nutzen erklärende Videos, interaktive Übungen und Quizze. Im Praxismodul arbeiten Teilnehmende an realen Szenarien aus dem KI-Datenschutzalltag. Der Fokus liegt durchgängig auf der Anwendung, nicht auf dem Auswendiglernen von Paragrafen.

Die Weiterbildung dauert mehr als einen und bis zu drei Monate in Vollzeit. Angesichts der Kombination aus KI-Grundlagenmodul, Azure-Inhalten, GenAI-Datenschutzrisiken und dem umfangreichen CIPP/E-Stoff ist der Lernumfang hoch, aber durch die Combined-Learning-Struktur gut handhabbar. Eine regelmäßige Eigenarbeit parallel zu den geführten Einheiten ist eingeplant.

Mit dem Abschluss erhalten Teilnehmende eine trägerinterne Teilnahmebescheinigung. Der Kurs bereitet inhaltlich auf externe Prüfungen vor, darunter das CIPP/E der IAPP — eines der weltweit anerkanntesten Datenschutzexamina — sowie bei Bedarf auf die EXIN BCS AI Foundation und die Microsoft AI-900. Alle Prüfungen werden separat bei akkreditierten Testcentern oder der IAPP direkt abgelegt.

Die Frage, was beim Einsatz von KI datenschutzrechtlich zulässig ist, beschäftigt gegenwärtig nahezu jedes Unternehmen, das KI-Tools nutzt — sei es für Personalauswahl, Kundenanalysen oder die Nutzung von ChatGPT durch Mitarbeitende. Datenschutzbeauftragte ohne KI-Kenntnisse können diese Fragen nicht fundiert beantworten; KI-Spezialisten ohne Datenschutzwissen riskieren teure Compliance-Fehler. Dieser Kurs schließt genau diese Lücke. Das CIPP/E ist eines der wenigen Datenschutzzertifikate mit echter internationaler Wiedererkennbarkeit — es wird von Unternehmen, Behörden und Kanzleien in ganz Europa und darüber hinaus als Qualifikationsnachweis akzeptiert. In Kombination mit KI-technischem und Azure-spezifischem Grundwissen entsteht ein Profil, das sowohl in der Datenschutzpraxis als auch in KI-Projekten direkt einsetzbar ist. Wer nach diesem Kurs als Datenschutzbeauftragte oder KI-Compliance-Spezialist tätig ist, kann KI-Projekte bereits in der Planungsphase datenschutzgerecht mitgestalten — Privacy by Design von Anfang an, statt nachträglichem Feuerlöschen bei Behördenanfragen, Datenpannen oder regulatorischen Prüfungen.