KI sicher und datenschutzkonform in die Cloud einbinden

Generative Künstliche Intelligenz eröffnet Unternehmen viele neue Möglichkeiten zur Automatisierung. Doch die Unsicherheit rund um Datenschutz und Urheberrecht lässt bislang noch viele Unternehmen vor KI zurückschrecken. Eine mögliche Lösung: sichere KI-Tools aus der Cloud.

Als der Online-Versandhändler Amazon im Jahr 2002 die Amazon Web Services (AWS) ins Leben rief, diente die Cloud-Computing-Plattform zunächst lediglich dazu, die Stabilität der Webseite abzusichern. 20 Jahre später hat sich daraus ein globales Geschäftsmodell entwickelt. Welches nur deshalb florieren konnte, weil die fortschreitenden Sicherheitsstandards im Laufe der Jahre immer mehr Unternehmen überzeugten, von On-Premises-Ressourcen auf Web-Services zu wechseln. Das Ergebnis: Inzwischen nutzen laut IT-Branchenverband Bitkom neun von zehn Unternehmen in Deutschland Cloud-Anwendungen. Wie groß längst auch das Vertrauen in Public-Cloud-Umgebungen ist, zeigte zuletzt auch Vitesco Technologies, ein großer deutscher Automobilzulieferer, der unternehmenskritische Anwendungen für seine rund 50 Standorte auf die AWS-Plattform verlagerte.

An einem ähnlichen Punkt wie zu Beginn des Jahrtausends stehen wir nun in Bezug auf die Trendtechnologie der Künstlichen Intelligenz. Abermals sehen sich Unternehmen mit einer verheißungsvollen, aber vermeintlich unsicheren Technologie konfrontiert. Sie beeinflusst bereits zahlreiche Branchen, indem sie das Handling stetig wachsender Datenmengen verbessert und die Digitalisierung von Routinearbeiten erleichtert. Generative KI-Systeme (GenAI) wie ChatGPT bieten – von Texten bis hin zu Programmcode – enorm praktische und entlastende Unterstützung für viele verschiedene Unternehmensbereiche, sei es in der Beratung oder Datenauswertung. Eine globale Studie von McKinsey prognostiziert, dass generative KI-Lösungen das Potenzial haben, die weltweite Produktivität um 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar zu steigern.

Datenschutz erfordert klare KI-Richtlinien

Der unsichere Umgang mit sensiblen Daten trübt jedoch derzeit noch in vielen Unternehmen den KI-Optimismus. Das Dilemma: Einerseits hängt die Effizienz von KI-Modellen maßgeblich von der Verfügbarkeit und Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Sie sind das Herzstück jeder KI-Anwendung, denn ohne Daten kann kein KI-Modell trainiert oder optimiert werden. Trotz des enormen Potenzials gibt es jedoch Bedenken – vor allem hinsichtlich des Umgangs mit sensiblen Nutzerdaten. Viele KI-Anbieter nutzen eingegebene Daten zur Weiterentwicklung ihrer Modelle, was bei unsicherer Datenverarbeitung zu ernsthaften Datenschutzfragen, zu Plagiaten oder Urheberrechtsdiskussionen führt. Daher ist es entscheidend, dass Unternehmen, die KI-Lösungen implementieren wollen, sorgfältig abwägen, wie und welche Daten verwendet werden, um die Sicherheit und Privatsphäre zu gewährleisten.

Die Lösung: Ein flexibler Public-Cloud-Service, der praktische KI-Anwendungen mit klaren Richtlinien zum verantwortungsvollen und sicheren Umgang mit sensiblen Daten vereint.

Wird die Public Cloud somit zum Gamechanger für KI in Unternehmen? Drei Gründe, die dafürsprechen.

1. Datenschutz und KI in der Cloud miteinander kombinieren

Generative KI nutzt vorhandene Daten, um neue Informationen zu erstellen, was den Mitarbeitenden die Arbeit erheblich erleichtert. Die erforderliche Rechenleistung können nur wenige Unternehmen in den eigenen Serverräumlichkeiten vorhalten. Vielmehr ist eine Cloud-Infrastruktur erforderlich, die sowohl leistungsstark als auch konform mit datenschutzrechtlichen Bestimmungen ist. In der AWS-Cloud müssen sich Unternehmen nicht länger zwischen KI oder Datenschutz entscheiden. Denn die Plattform vereint beide Aspekte. Dieser Ansatz ermöglicht es, große Datenmengen effizient auszuwerten und neue, datenschutz- sowie urheberrechtskonforme Inhalte zu generieren, sei es in Form von Grafiken, Texten oder Programmcode. Als AWS-Partner unterstützt T-Systems Unternehmen beim Gang in die AWS KI-Cloud. Dabei stellt der Technologiedienstleister mit dem sogenannten GenAI-Proof of Concept (PoC) sicher, dass Kunden das KI-Potenzial sicher und Compliance-konform nutzen können, ohne in Training oder die Entwicklung der KI-Systeme investieren zu müssen.

Bei diesem Onboarding in die Cloud stehen Datensicherheit und Datenresidenz im Vordergrund. Kunden erhalten volle Kontrolle über ihre Daten, einschließlich sicherem Zugriff und Verschlüsselung nach höchsten Sicherheitsstandards. Diese Kontrolle ist entscheidend, um Vertrauen in die Technologie zu schaffen und gleichzeitig die Einhaltung von Datenschutzvorschriften zu gewährleisten.

2. KI-Cloud als Platform-as-a-Service (PaaS) ist die ideale Basis für mehr Produktivität

KI in die Geschäftsprozesse zu integrieren, bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile. Sie können enorme Datenmengen effizient verarbeiten, Einblicke in Echtzeit gewinnen und fundiertere Entscheidungen treffen. KI-gesteuerte Automatisierung kann Betriebskosten reduzieren, die Effizienz erhöhen und die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen begünstigen. Auf der anderen Seite birgt das Zögern, KI zu implementieren, erhebliche Risiken. Unternehmen, die auf KI verzichten, können den Anschluss an die technologische Entwicklung verlieren, was ihre Wettbewerbsfähigkeit beeinträchtigt. Darüber hinaus besteht das Risiko, dass sie nicht in der Lage sind, die sich aus der Datenflut ergebenden Möglichkeiten voll auszuschöpfen, was zu einem Verlust von Marktanteilen und Innovationspotenzial führen kann. In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft ist die KI-Nutzung nicht mehr nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit, um langfristig erfolgreich zu sein.

Für zahlreiche GenAI-Anwendungen existieren bereits spezielle Software-as-a-Service-Angebote (SaaS). Dieses Bezugsmodell bietet zwar den Vorteil, Anwendungen schnell und ohne große Investitionen einzuführen. Sie schränken aber auch den Handlungsspielraum ein, wenn es um individuelle Anpassungen geht. Ein Platform-as-a-Service-Modell wie in der Public Cloud von AWS führt ebenso zu schnellen Ergebnissen, wenn Unternehmen die vorhandenen Tools nutzen wollen. Es liefert ihnen aber auch die Flexibilität, um bestehende Tools an ihre eigenen Zwecke anzupassen oder eigene GenAI-Modelle zu entwickeln. Unternehmen können dabei auf skalierbare Cloud-Ressourcen zurückgreifen, die den Aufbau individueller GenAI-Modelle erleichtern. So geht die Entwicklungsarbeit schneller voran, weil die Teams sich ganz auf ihr Projekt konzentrieren können. Die Verwaltung der Server übernimmt der Cloud-Betreiber.

3. Der AI Act der EU stärkt das Vertrauen in KI-Systeme

Die Debatte um generative KI und wie sie ethisch korrekt und datensicher genutzt werden kann, hat längst auch die Politik erreicht. Mit der DSGVO gelten in der EU bereits strenge Datenschutzregelungen, die auch die Datenverarbeitung in der Cloud betreffen. Seit einigen Monaten gilt zudem das EU-US Data Privacy Framework für transatlantische Datenübertragungen. Kürzlich verabschiedete die EU außerdem den EU-AI Act. Die weltweit erste Regulierung Künstlicher Intelligenz soll unter anderem die Qualität der für die Entwicklung der Algorithmen verwendeten Daten gewährleisten und sicherstellen, dass bei der KI-Entwicklung keine Urheberrechte verletzt werden. Verschärfte Vorgaben soll es zudem für risikoreiche Anwendungen geben, etwa bei kritischer Infrastruktur, Sicherheitsbehörden und Personalverwaltung.

Generell steht die Politik in Zukunft vor der Herausforderung, einen Rahmen zu schaffen, der die Sicherheit und Privatsphäre der Bürger schützt und zugleich den Weg für innovative KI-Anwendungen ebnet. In diesem Zusammenhang müssen auch Fragen zur Verantwortlichkeit bei Fehlern oder Schäden durch KI-Systeme und zur Transparenz in der Entscheidungsfindung von KI-Algorithmen intensiv diskutiert werden.

Von Beginn an auf Nummer sicher

Um in Sachen KI und Cloud immer auf der sicheren Seite zu sein, können Unternehmen einen Digitalisierungspartner ins Boot holen. Dieser kann von Beginn an dabei unterstützen, modernste Verschlüsselungstechnologien und Sicherheitsprotokolle zu integrieren, damit die Datenintegrität und -vertraulichkeit jederzeit gewahrt bleibt. Damit Unternehmen die Vorteile einer flexiblen Cloud-Infrastruktur und leistungsfähiger KI-Tools voll ausnutzen können.