Die Entscheidung dieser Lektion
Sie rekonstruieren den Motor des Chat-Systems: Welches Sprachmodell wird über welchen Anbieter und welche Schnittstelle an welchem Ort betrieben? Das Ergebnis ist Ihre Betriebsentscheidung.
Das Bauteil im Chat-System
Der Produktname auf der Oberfläche und das Modell darunter sind nicht dasselbe. Ein Anbieter kann verschiedene Modelle anbieten, Modelle austauschen oder sie über Chat, API und eingebettete Assistenten unterschiedlich zugänglich machen. Deshalb wird dieser Layer bewusst getrennt entschieden.
Modell, Anbieter und Rechenort sind drei verschiedene Dinge
Im Alltag verschwimmt alles zu „ChatGPT”. Für die Betriebsentscheidung lohnt die Trennung:
- Das Modell ist das Sprachmodell selbst, das Texte erzeugt.
- Der Anbieter stellt das Modell über eine Oberfläche oder Schnittstelle bereit, zu seinen Vertragsbedingungen.
- Der Rechenort ist der Ort, an dem Ihre Eingaben verarbeitet werden: das Rechenzentrum eines Anbieters, ein Server unter Ihrer Kontrolle oder Ihr eigenes Gerät.
Dieselbe Aufgabe kann an sehr unterschiedlichen Rechenorten erledigt werden. Kleinere Modelle laufen inzwischen auf einem normalen Praxis- oder Kanzleirechner. Sie sind spürbar schwächer als die großen Cloud-Modelle, für viele einfache Aufgaben aber ausreichend.
Die Datenklasse startet die Prüfung, sie beendet sie nicht
Der Schlüssel dieser Schicht ist eine einfache Einteilung der Daten, mit denen gearbeitet wird:
| Klasse | Was das ist | Beispiel aus der Verwaltung |
|---|---|---|
| A. Öffentlich | Inhalte, die ohnehin veröffentlicht werden | Website-Texte, Stellenanzeige |
| B. Intern | Interne Inhalte ohne Personenbezug | Arbeitsanweisungen, Telefonleitfaden |
| C. Personenbezogen | Namen, Kontaktdaten, Termine | Terminerinnerung, Dienstplanentwurf |
| D. Gesundheitsdaten | Angaben zu Gesundheit von Personen | Befunde, Anamnesen, Arztbriefe |
Daraus ergibt sich die Grundregel: Je sensibler die Daten, desto genauer müssen Zweck, Rechtsgrundlage, Verträge und technische sowie organisatorische Schutzmaßnahmen geprüft werden. Ein EU-Server oder ein lokales Modell kann Risiken senken, ist aber für sich allein keine datenschutzrechtliche Freigabe. Der Europäische Datenschutzausschuss betont die Einzelfallprüfung auch bei der Entwicklung und Nutzung von KI-Modellen.
Die Klassen A bis D sind eine interne Orientierungshilfe dieses Kurses, keine gesetzlichen Kategorien und keine automatische Erlaubnis:
- Klasse A: Anbieter trotzdem auf Vertraulichkeit, Nutzungsrechte und zulässige Weiterverwendung prüfen.
- Klasse B: Vertragsbedingungen, Zugriffsschutz, Löschfristen und eine belastbare No-Training-Regel prüfen.
- Klasse C: Zweck und Rechtsgrundlage klären; Rollen, Auftragsverarbeitung, Datenminimierung, Zugriffe, Löschung und mögliche Drittlandtransfers prüfen.
- Klasse D: Zusätzlich die besonderen Anforderungen an Gesundheitsdaten und die berufliche Schweigepflicht berücksichtigen. Consumer-Werkzeuge ohne passenden geregelten Rahmen scheiden aus. Für den ersten Kurs-Anwendungsfall bleibt Klasse D bewusst außen vor.
Ein häufiges Missverständnis gehört hierher: Pseudonymisierung, also das Ersetzen von Namen durch Kürzel, macht aus Gesundheitsdaten keine harmlosen Daten. Pseudonymisierte Daten bleiben personenbezogen, und die Datenschutz-Grundverordnung gilt vollständig weiter. Pseudonymisierung senkt das Risiko und ist trotzdem sinnvoll, sie ändert aber die Klasse nicht.
Das Praxisbeispiel
Die Praxis am Lindenplatz ordnet ihren Anwendungsfall ein: QM-Arbeitsanweisungen sind Klasse B, interne Inhalte ohne Personenbezug. Die Betriebsentscheidung lautet: ein vertraglich geprüfter Chat-Dienst mit No-Training-Zusage, geregelten Löschfristen und für die Praxis akzeptabler Verarbeitungskette. Ein EU-Server ist dabei ein Prüfkriterium, aber kein Freifahrtschein. Für öffentliche Website-Texte (Klasse A) gelten weniger strenge Schutzanforderungen; auch hier werden Nutzungsbedingungen und Weiterverwendung geprüft. Für alles ab Klasse C gilt: nicht in diesem Projekt, nicht mit diesen Werkzeugen.
Bewusst dagegen entschieden hat sich die Praxis an zwei Stellen: kein eigener KI-Server („das wäre Überkomplexität für zwei Nutzerinnen”) und kein größtes Premium-Modell als Standard („für Arbeitsanweisungen reicht die mittlere Klasse”).
Der typische Fehler
Ein Werkzeug für alles. Ein privates Chatkonto, das für einen geprüften öffentlichen Website-Entwurf genutzt wird, wandert nach und nach auch in Termine, Namenslisten und irgendwann in einen Befund, „weil es gerade offen ist”. Das geprüfte Nutzungsszenario wird damit verlassen. Die Betriebsentscheidung gilt pro Anwendungsfall und Verarbeitung, nicht pauschal pro Werkzeug.
Kontrollfrage
Ihr Team möchte Terminerinnerungen (Name, Datum, Uhrzeit) mit demselben kostenlosen Chat-Werkzeug formulieren, das für die Website-Texte genutzt wird. Was sagt die Datenklassen-Logik dazu?
Antwort anzeigen
Terminerinnerungen mit Namen sind Klasse C, personenbezogene Daten. Ein kostenloses Consumer-Werkzeug ohne Auftragsverarbeitungsvertrag ist dafür der falsche Rechenort, auch wenn die Aufgabe harmlos wirkt. Entweder die Aufgabe ohne Personenbezug formulieren (Vorlage mit Platzhaltern statt echter Namen) oder eine Umgebung mit Vertrag und Datenminimierung nutzen.
Ihr Canvas-Eintrag
Füllen Sie das Feld Betriebsentscheidung aus: Datenklasse Ihres Anwendungsfalls, gewählter Rechenort, Anbieter- oder Vertragsanforderung (zum Beispiel No-Training-Zusage, Auftragsverarbeitungsvertrag) und was ausdrücklich ausgeschlossen ist.