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Datenschutz & Compliance

38 Videos, sortiert nach Empfehlungen.

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Worum es bei Datenschutz & Compliance geht

Ein wichtiger Grund für lokale KI ist die Kontrolle über die eigenen Daten: Wenn ein Modell auf Deinem Rechner oder im eigenen Netzwerk läuft, müssen Texte, Dokumente und Gespräche nicht an einen externen Anbieter übertragen werden. In dieser Kategorie geht es um genau diese Anwendungen, etwa lokale Alternativen zu Cloud-Assistenten in Word, das Schwärzen personenbezogener Angaben vor der Verarbeitung, Dokumentensuche mit RAG, Besprechungsnotizen und private KI-Server. Einsteiger sollten wissen, dass lokaler Betrieb allein noch keine Datenschutzkonformität garantiert. Auch dort spielen Zugriffsrechte, Speicherorte, Protokolle, Updates und die Herkunft der verwendeten Modelle und Erweiterungen eine Rolle. Für Verarbeitung personenbezogener Daten gelten rechtliche Vorgaben, deren Auslegung vom Einzelfall abhängt; bleib deshalb nicht bei allgemeinen Aussagen aus Videos stehen und ziehe Datenschutzbeauftragte, Rechtsberatung oder die zuständige Aufsichtsbehörde hinzu. Ebenso gilt: Hybride Lösungen, die Cloud- und lokale Modelle mischen, sollten genau darauf geprüft werden, welche Daten wohin gelangen. In den Videos findest Du praktische Beispiele für Dokumentenanalyse, Übersetzung und Assistenzfunktionen, die lokal laufen. Sie ersetzen keine Beratung zur Einhaltung der Vorgaben in Deiner Organisation.

Häufige Fragen

Sind meine Daten bei lokaler KI automatisch geschützt?

Nicht automatisch. Zwar verlassen sie das eigene System nicht zwingend, aber Zugriffsrechte, Speicherung und Erweiterungen müssen trotzdem sorgfältig geregelt sein. Prüfe auch, ob einzelne Programme Daten nach außen senden.

Reicht ein lokales Modell, um die DSGVO einzuhalten?

Das lässt sich nicht pauschal beantworten. Die Einhaltung hängt davon ab, wie und zu welchem Zweck Daten verarbeitet werden. Frage dazu Datenschutzbeauftragte oder eine Rechtsberatung.

Was ist PII-Schwärzung?

Dabei werden personenbezogene Angaben wie Namen vor der Verarbeitung durch ein Modell ersetzt und danach wieder eingesetzt. So sollen sensible Details nicht im Modelltext landen. Ein Video in dieser Kategorie zeigt das Prinzip an einem Beispiel.

Wie funktioniert das Befragen eigener Dokumente?

Meist werden Dokumente in Abschnitte zerlegt, durchsucht und passende Stellen dem Modell als Kontext übergeben. Das Verfahren heißt RAG. Die Videos zeigen Umsetzungen, etwa mit Open WebUI.