Chancen und Risiken der Integration Künstlicher Intelligenz in Geschäftsprozesse

Die fortschreitende Integration Künstlicher Intelligenz (KI) in Geschäftsprozesse verspricht eine Revolution der Effizienz und Produktivität. Unternehmen in verschiedenen Sektoren setzen auf KI, um Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und innovative Dienstleistungen anzubieten. Doch mit den Chancen gehen auch erhebliche Bedenken einher, insbesondere hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit. Diese Dualität aus Potenzial und Risiko prägt die aktuelle Diskussion um den verantwortungsvollen Einsatz von KI.

Das Potenzial der Zeitersparnis durch KI

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, manuelle und repetitive Aufgaben zu automatisieren, wodurch Mitarbeiter entlastet und wertvolle Zeit für komplexere, strategische Tätigkeiten gewonnen wird. Eine Umfrage unter Online-Banking-Nutzern, durchgeführt von Civey im Auftrag des Technologieunternehmens Solaris, unterstreicht dies eindrucksvoll: Fast die Hälfte der Befragten (46,7 Prozent) sieht die Zeitersparnis als größten Vorteil von KI in Finanzgeschäften. Dies manifestiert sich in verschiedenen Anwendungsbereichen:

• Betrugsprävention: Zwei Drittel der Befragten (65,5 Prozent) würden KI-Funktionen nutzen, die vor potenziellen Betrugsfällen warnen.
• Finanzmanagement: Mehr als die Hälfte der Nutzer (54,6 Prozent) zeigt sich offen für KI-Vorschläge zur Gebührenvermeidung und zur Analyse von Ausgaben für personalisierte Spartipps (51,8 Prozent).
• Administrative Erleichterung: Auch bei der Bearbeitung von Formularen (55,1 Prozent) und der Zusammenstellung von Informationen für Anträge (52,8 Prozent) würden viele auf KI zurückgreifen.

Ein konkretes Beispiel für das Effizienzpotenzial liefert die Direktbank ING, die angekündigt hat, Anträge für Baufinanzierungen mithilfe von KI innerhalb von 30 Minuten prüfen zu können. Dies wird durch die automatisierte Beschaffung von Objektdaten und eine digitale Bonitätsprüfung ermöglicht. Solche Anwendungen können die Bearbeitungszeiten drastisch verkürzen und Prozesse verschlanken, was sowohl für Unternehmen als auch für Kunden von Vorteil ist.

Die Kehrseite der Medaille: Bedenken und Risiken

Trotz der vielversprechenden Potenziale ist die Skepsis gegenüber KI, insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz, weit verbreitet. Die erwähnte Civey-Umfrage zeigt, dass fast ebenso viele Befragte wie die, die Zeitersparnis als Vorteil sehen, sich vor Datenlecks sorgen (45,6 Prozent). Für vier von fünf Befragten steht die Datensicherheit bei KI-gestützten Finanzaufgaben an oberster Stelle.

Datenschutz und Datenlecks

Das Risiko von Datenlecks ist nicht unbegründet. Ein prominenter Fall im März 2023, bei dem Nutzer von ChatGPT Gesprächstitel anderer Personen in ihrer Chat-Historie sahen, verdeutlicht, wie schnell vertrauliche Informationen ungewollt offengelegt werden können. Solche Vorfälle können durch Softwarefehler, aber auch durch gezielte Angriffe oder unzureichende Sicherheitsmaßnahmen entstehen. Generative KI-Modelle, die mit riesigen Datenmengen trainiert werden, können unbeabsichtigt personenbezogene oder urheberrechtlich geschützte Inhalte reproduzieren, wenn diese in den Trainingsdaten enthalten waren.

Die Angriffsvektoren für Datenlecks in KI-Systemen sind vielfältig:

• Versehentliche Ausgabe: Durch sogenannte Prompt-Injections oder einfache Nachfragen kann das Modell Inhalte aus den Trainingsdaten preisgeben.
• Rekonstruktion: Fortschritte in der Forschung zeigen, dass Daten, selbst wenn sie nicht direkt ausgegeben werden, unter Umständen aus feinjustierten Modellen rekonstruiert werden können.
• Infrastruktur-Bugs: Fehler in der Betriebsumgebung eines KI-Dienstes, wie der Redis-Bug bei ChatGPT, können ebenfalls zu Datenlecks führen.

Vertrauen und menschliche Kontrolle

Ein weiterer kritischer Punkt ist das Vertrauen in vollständig automatisierte Entscheidungsprozesse. Nur ein Drittel der Befragten (37,7 Prozent) würde einen automatisierten Kreditantrag ohne menschliche Beteiligung nutzen. Die Befürchtung, dass ein Antrag willkürlich oder unfair abgelehnt werden könnte, ist hierbei ein wesentlicher Faktor. Der Prozentsatz steigt jedoch deutlich auf 55,4 Prozent, wenn der Kreditprozess eine menschliche Überprüfung und Genehmigung einschließt. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, bei kritischen Anwendungen einen "Human-in-the-Loop"-Ansatz zu verfolgen, bei dem Menschen die letzte Kontrolle behalten.

Eine Studie von KPMG zeigt zudem, dass zwei Drittel der Deutschen KI nutzen, aber nur 32 Prozent der Technologie vertrauen. Mangelndes Wissen und fehlende Richtlinien verstärken diese Skepsis. Deutschland liegt hierbei in der KI-Kompetenz („KI-Literacy“) hinter vielen vergleichbaren Volkswirtschaften zurück.

Regulierungsbestrebungen und der Weg nach vorne

Die Europäische Union hat mit dem EU AI Act auf diese Herausforderungen reagiert und einen Rahmen geschaffen, der darauf abzielt, Sicherheit, Transparenz und ethische Nutzung von KI zu gewährleisten. Für Hochrisiko-Systeme, zu denen auch viele GenAI-Anwendungen mit personenbezogenen Daten zählen, schreibt der AI Act strenge Anforderungen an Daten-Governance, Transparenz und Sicherheits-Engineering vor. Parallel dazu bleibt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) mit ihren Prinzipien des "Privacy by Design" und der "Purpose Limitation" voll gültig.

Für Unternehmen bedeutet dies, dass die Implementierung von KI nicht nur eine technologische, sondern auch eine strategische und rechtliche Herausforderung darstellt. Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen und gleichzeitig Risiken zu minimieren, sind folgende Schritte essenziell:

• Dateninventur und -klassifizierung: Sensible und öffentliche Daten müssen klar gekennzeichnet und getrennt behandelt werden.
• Anonymisierung und Synthetisierung: Personenbezüge sollten vor der Eingabe in Modelle herausgefiltert werden.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): Firmenwissen sollte in separaten, verschlüsselten Vektordatenbanken gespeichert werden, um die direkte Integration in das Modell zu vermeiden.
• Regelmäßige Sicherheitstests: Simulationen von Angriffen und Leak-Tests sind notwendig, um Schwachstellen frühzeitig zu erkennen.
• Klare Richtlinien und Schulungen: Unternehmen müssen Richtlinien für den KI-Einsatz entwickeln und Mitarbeiter im sicheren Umgang mit KI-Tools schulen.

Die Diskussion um KI und Datenschutz ist komplex und dynamisch. Während die Technologie enorme Chancen zur Effizienzsteigerung bietet, erfordert ihr verantwortungsvoller Einsatz eine kontinuierliche Auseinandersetzung mit den damit verbundenen Risiken und die Entwicklung robuster Schutzmechanismen. Nur so kann das Vertrauen in KI-Anwendungen gestärkt und ihr volles Potenzial sicher genutzt werden.

Bibliographie:

Bundesverband der Unternehmen der Künstlichen Intelligenz in Deutschland e. V. (Hrsg.) (2023). Konzeptpapier: Large European AI Models (LEAM) als Leuchtturmprojekt für Europa.

Civey-Umfrage im Auftrag von Solaris (November 2025).

dpa-AFX (2026). Zeitersparnis durch KI – doch viele fürchten Datenlecks. marketscreener.com.

heise online (2026). Zeitersparnis durch KI – doch viele befürchten Datenlecks. heise.de.

ifo Institut (2023). Künstliche Intelligenz: Chance oder Gefahr? Wie verändert der Einsatz von KI unsere Gesellschaft? ifo Schnelldienst 8/2023.

KPMG (2025). Zwischen Alltag und Sorge: Zwei Drittel der Deutschen nutzen KI – doch nur wenige vertrauen der Technologie. Pressemitteilung.

Mindener Tageblatt (2026). Zeitersparnis durch KI – doch viele fürchten Datenlecks. mt.de.

Redaktion ad-hoc-news.de (2026). KI spart Zeit – aber nicht für alle. ad-hoc-news.de.

Stefan Träger (2025). Datenschutz & KI – Risiken erkennen und sicher agieren. blog.doubleslash.de.

Stern.de (2025). 90 Prozent halten den Chatbot für kompetenter als ihren Chef. stern.de.