Interne KI-Richtlinie für KMU: klar regeln, sinnvoll nutzen

Eine interne KI-Richtlinie muss nicht jedes Modell erklären. Sie muss Mitarbeitenden in einer konkreten Situation eine klare Antwort geben: Darf ich diese Information in dieses Werkzeug eingeben, wer entscheidet im Zweifel und wer prüft das Ergebnis? Für ein KMU reichen dafür oft wenige, verständliche Regeln – sofern Zuständigkeiten und Ausnahmen sauber festgelegt sind.

Das Ziel: Orientierung statt Totalverbot

Ein pauschales Verbot verdrängt KI-Nutzung leicht in private Konten und nicht freigegebene Dienste. Eine völlig offene Nutzung lässt dagegen Fragen zu Datenschutz, Vertraulichkeit, Urheberrecht und Fehlerkontrolle ungelöst. Die Richtlinie sollte deshalb erlaubte Anwendungen benennen und Grenzen sichtbar machen.

Sie gilt für alle KI-Funktionen, nicht nur für bekannte Chatbots. Dazu gehören auch Schreibassistenten, automatische Sitzungsprotokolle, Übersetzungen, Bildgeneratoren, Analysefunktionen in Fachanwendungen und selbst entwickelte Modelle. Entscheidend ist, was mit Daten geschieht – nicht, ob auf der Oberfläche «KI» steht.

1. Geltungsbereich und Verantwortung festlegen

Benennen Sie eine verantwortliche Rolle, die Werkzeuge freigibt, Fragen beantwortet und die Liste zugelassener Anwendungen pflegt. Je nach Grösse kann das die Geschäftsleitung, die IT-Verantwortung oder eine kleine Gruppe aus IT, Datenschutz und Fachbereich sein.

Die interne Verantwortung für das Arbeitsergebnis sollte bei der Person bleiben, die es verwendet. KI darf vorbereiten, strukturieren oder Varianten liefern. Für Verträge, Personalentscheide, medizinische Aussagen, finanzielle Freigaben oder verbindliche Kundenkommunikation sollte die Richtlinie eine fachkundige menschliche Prüfung verbindlich vorsehen. Beruht eine Entscheidung ausschliesslich auf automatisierter Bearbeitung und hat sie für eine betroffene Person eine Rechtsfolge oder erhebliche Beeinträchtigung, gelten zudem die Informations- und Überprüfungsrechte nach Art. 21 DSG. Die Richtlinie sollte ausserdem festhalten, wie Fehler, unerwartete Datenausgaben und mögliche Datenschutzverletzungen gemeldet werden.

2. Daten mit einem einfachen Ampelmodell trennen

Eine kurze Klassifizierung ist im Alltag hilfreicher als eine lange Verbotsliste:

Grün: bereits veröffentlichte Informationen, allgemeine Formulierungshilfen und künstliche Beispieldaten. Diese dürfen in freigegebenen Werkzeugen verarbeitet werden.
Gelb: interne Arbeitsunterlagen ohne besonders schützenswerte Personendaten oder Geschäftsgeheimnisse. Dafür gelten nur vertraglich und technisch geprüfte Dienste sowie die nötigen Zugriffsrechte.
Rot: besonders schützenswerte Personendaten, Personalakten, Zugangsdaten, unveröffentlichte Finanzdaten, Vertragsgeheimnisse oder vollständige Kundendossiers. Ihre Verarbeitung braucht eine ausdrücklich freigegebene Umgebung und einen dokumentierten Zweck – oder bleibt ausgeschlossen.

Diese Einteilung ersetzt keine Einzelfallprüfung. Sie sorgt aber dafür, dass Mitarbeitende nicht bei jeder Textkorrektur denselben Freigabeprozess durchlaufen wie bei einem vertraulichen Dossier.

3. Mindestregeln für jede Nutzung definieren

Eine belastbare Richtlinie enthält mindestens folgende Vorgaben:

Nutzen Sie ausschliesslich freigegebene Konten und Anwendungen.
Geben Sie nur Daten ein, die für die Aufgabe notwendig sind.
Entfernen oder ersetzen Sie identifizierende Angaben, wenn der Zweck dies erlaubt.
Übernehmen Sie Ausgaben nie ungeprüft. Prüfen Sie Fakten, Berechnungen, Quellen und Tonalität.
Kennzeichnen oder dokumentieren Sie KI-Unterstützung dort, wo Nachvollziehbarkeit für interne Kontrollen, Kunden oder Behörden nötig ist.
Melden Sie Fehlversand, unerwartete Offenlegung und sicherheitsrelevante Ausgaben über den bestehenden Vorfallprozess.

Wo Personendaten bearbeitet werden, bleibt das Schweizer Datenschutzgesetz anwendbar. Dazu gehören unter anderem die Grundsätze der Rechtmässigkeit, Zweckbindung, Verhältnismässigkeit und Datensicherheit. Ergibt die Vorprüfung ein voraussichtlich hohes Risiko für die Persönlichkeit oder die Grundrechte betroffener Personen, ist nach Art. 22 DSG eine Datenschutz-Folgenabschätzung erforderlich.

4. Werkzeuge nach Datenfluss auswählen

Vor einer Freigabe braucht es mehr als einen Funktionsvergleich. Prüfen Sie:

Wo werden Eingaben, Ausgaben, Protokolle und Sicherungen verarbeitet?
Nutzt der Anbieter Ihre Inhalte zur Modellverbesserung, und lässt sich dies vertraglich und technisch ausschliessen?
Welche Unterauftragnehmer und Rechtsräume sind beteiligt?
Wie funktionieren Anmeldung, Rollen, Protokollierung, Löschung und Datenexport?
Was geschieht nach Vertragsende?

Offene Modelle und selbst kontrollierbare Infrastruktur können Abhängigkeiten reduzieren und sensible Datenflüsse besser begrenzbar machen. «Open Source» oder «Open Weight» bedeutet jedoch nicht automatisch, dass eine konkrete Installation sicher oder datenschutzkonform ist. Modell, Laufzeit, Zugriffssteuerung, Updates und Betriebsverantwortung müssen gemeinsam beurteilt werden. Offene Formate, dokumentierte Schnittstellen und exportierbare Daten gehören deshalb ebenfalls in die Auswahlkriterien. Sie unterstützen die Datenportabilität und Exit-Fähigkeit, falls Anforderungen oder Anbieter wechseln.

5. Mit einem Anwendungsregister starten

Führen Sie eine einfache Liste mit Zweck, verantwortlicher Person, Datenkategorie, verwendetem Dienst, Freigabestatus und nächstem Prüftermin. Beginnen Sie mit den tatsächlich genutzten Anwendungen, nicht mit einem theoretischen Vollinventar. Neue Werkzeuge durchlaufen vor dem produktiven Einsatz einen kurzen Prüfprozess.

Für wiederkehrende Abläufe sollte die KI-Richtlinie mit den Regeln für KMU-Automatisierung zusammenspielen. Sobald ein Modell selbständig Daten zwischen Systemen überträgt oder Aktionen auslöst, braucht es zusätzlich definierte Berechtigungen, Protokolle, Fehlerwege und eine Möglichkeit zum manuellen Eingriff.

6. Die Richtlinie im Betrieb halten

Eine unterschriebene PDF-Datei allein ändert kein Verhalten. Stellen Sie die Regeln an konkreten Beispielen vor, geben Sie einen erreichbaren Meldeweg an und überprüfen Sie Freigabeliste sowie Datenflüsse regelmässig. Anpassungen sind nötig, wenn neue Funktionen aktiviert werden, Verträge ändern oder ein Anwendungsfall von Testdaten auf echte Geschäfts- oder Personendaten wechselt.

Der sinnvolle erste Schritt ist damit überschaubar: Anwendungen inventarisieren, Datenklassen festlegen, Verantwortliche benennen und wenige Werkzeuge kontrolliert freigeben. Unterstützung bei Modellwahl, kontrollierbarer Infrastruktur und Richtlinien erhalten Sie unter KI & Datenhoheit.