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Private ChatGPT-Nutzung versus Unternehmenseigene KI-Lösungen: Rechtliche Risiken und strategische Alternativen

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Veröffentlicht am: 30. Mai 2025 / Update vom: 30. Mai 2025 – Verfasser: Konrad Wolfenstein

Private ChatGPT-Nutzung versus Unternehmenseigene KI-Lösungen: Rechtliche Risiken und strategische Alternativen

Private ChatGPT-Nutzung versus Unternehmenseigene KI-Lösungen: Rechtliche Risiken und strategische Alternativen – Bild: Xpert.Digital

ChatGPT am Arbeitsplatz: Zwischen Innovation und rechtlichen Risiken

KI-Tools im Büro: Chancen und Herausforderungen für Unternehmen

Die Verlockung ist groß: ChatGPT verspricht schnelle Unterstützung bei der täglichen Arbeit, von der E-Mail-Formulierung bis zur Texterstellung. Während viele Mitarbeitende das KI-Tool heimlich nutzen, stehen Unternehmen vor der strategischen Entscheidung zwischen Verbot, Tolerierung oder eigenen KI-Implementierungen. Die vorliegende Analyse zeigt, dass die private Nutzung von ChatGPT am Arbeitsplatz erhebliche rechtliche und sicherheitstechnische Risiken birgt, während unternehmenseigene KI-Lösungen sowohl die Innovationskraft der Belegschaft nutzen als auch Datenschutz und Compliance gewährleisten können.

Rechtliche Fallstricke der privaten ChatGPT-Nutzung

Arbeitsrechtliche Beschränkungen und Weisungsrechte

Die Nutzung von ChatGPT über private Accounts am Arbeitsplatz bewegt sich in einem rechtlichen Graubereich. Das Arbeitsgericht Hamburg entschied 2024, dass die private Nutzung von KI-Tools grundsätzlich nicht der betrieblichen Mitbestimmung unterliegt, solange der Arbeitgeber keinen Zugriff auf die Daten hat. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Arbeitgebende die Nutzung uneingeschränkt tolerieren müssen. Im Rahmen ihres Weisungsrechts können sie die Verwendung von ChatGPT am Arbeitsplatz durchaus untersagen.

Die grundsätzliche arbeitsrechtliche Problematik liegt in der höchstpersönlichen Verpflichtung zur Arbeitsleistung. Nach § 613 S.1 BGB müssen Dienstleistungen “im Zweifel in Person” erbracht werden. Während Hilfsmittel durchaus erlaubt sind, dürfen Mitarbeitende ihre Arbeit nicht vollständig auf Dritte – oder in diesem Fall auf KI-Systeme – verlagern. Unzulässig ist es jedenfalls, wenn Beschäftigte ihre Arbeit vollständig und ohne Wissen des Arbeitgebers durch eine KI erledigen lassen. Der zulässige Umfang der KI-Nutzung hängt dabei stark von der konkret geschuldeten Arbeitsleistung ab.

Datenschutzrechtliche Herausforderungen

Die DSGVO-Konformität bei der ChatGPT-Nutzung stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Der Bayerische Landesbeauftragte für den Datenschutz stellte 2025 klar, dass der Anwendungsbereich der DSGVO bereits dann eröffnet ist, wenn lediglich die Trainingsdaten Personenbezug aufweisen. Dies bedeutet, dass praktisch jede Nutzung von Large Language Models wie ChatGPT datenschutzrechtliche Vorgaben beachten muss.

Besonders problematisch ist die Intransparenz der KI-Algorithmen. ChatGPT gilt hinsichtlich des Datenschutzes als “Blackbox”, wodurch Unternehmen keine detaillierte Auskunft über die Datenverarbeitung geben können. Eine wirksame Einwilligung gemäß Art. 6 Abs. 1 DSGVO ist daher nahezu unmöglich. Zusätzlich können Unternehmen ihre Informationspflichten aus Art. 13 und 14 DSGVO nicht erfüllen, da sie keine ausreichenden Informationen über Umfang, Rechtsgrundlage und Empfänger der Datenverarbeitung bereitstellen können.

Urheberrechtliche und Haftungsrisiken

Die unkontrollierte Nutzung von ChatGPT birgt erhebliche urheberrechtliche Risiken. Das KI-Tool generiert Texte basierend auf Trainingsdaten, die urheberrechtlich geschützte Werke enthalten können. Dies kann zu unbewussten Urheberrechtsverletzungen führen, wenn generierte Texte bestehenden Werken ähneln oder daraus übernommen wurden. Unternehmen können für solche Verstöße ihrer Mitarbeitenden haftbar gemacht werden, was zu kostspieligen rechtlichen Auseinandersetzungen führen kann.

Ein weiteres Risiko liegt in der fehlenden Verantwortlichkeit für KI-generierte Inhalte. Wenn ChatGPT fehlerhafte Informationen liefert und diese ungeprüft verwendet werden, können maßgebliche Konsequenzen entstehen. Dies gilt insbesondere für fachspezifische Bereiche, wo falsche Informationen zu geschäftlichen oder sogar rechtlichen Problemen führen können.

Sicherheitsrisiken und Datenverluste

Unbeabsichtigte Datenlecks und Trainingsnutzung

Die private Nutzung von ChatGPT für berufliche Zwecke birgt erhebliche Sicherheitsrisiken. Mitarbeitende geben oft unwissentlich vertrauliche Unternehmensdaten in das System ein, die dann möglicherweise mit anderen Nutzern geteilt werden. OpenAI nutzt Chat-Verläufe traditionell für das Training neuer Modelle, wodurch eingegebene Informationen theoretisch von anderen Nutzern abgerufen werden können.

Bereits dokumentierte Zwischenfälle zeigen die Realität dieser Risiken: Bei Amazon und Samsung tauchten Unternehmensgeheimnisse in OpenAIs Wissensdatenbank auf, nachdem Mitarbeitende diese versehentlich über ChatGPT geteilt hatten. Auch direkte Datenpannen bei ChatGPT führten dazu, dass Nutzer Eingaben aus Nachrichtenverläufen anderer Nutzer einsehen konnten.

Schatten-IT und Kontrollverlust

Umfragen zeigen, dass bis zu 80 Prozent der Beschäftigten sogenannte Schatten-IT nutzen – Software oder Hardware im Unternehmensnetzwerk ohne Erlaubnis oder Wissen der IT-Abteilung. Diese unkontrollierte Nutzung führt zu einem kompletten Kontrollverlust über sensible Unternehmensdaten. Zusätzlich können Cyberkriminelle durch Phishing-Angriffe oder Credential Stuffing in Mitarbeiter-Accounts eindringen und auf fremde Daten zugreifen.

Die Nutzung privater Accounts macht es für Unternehmen praktisch unmöglich, Sicherheitsrichtlinien durchzusetzen oder Datenlecks nachzuvollziehen. Ohne angemessene Kontrolle und Schulung setzen sich Organisationen erheblichen Haftungsrisiken aus.

Strategische Vorteile unternehmenseigener KI-Lösungen

Effizienzsteigerung und Automatisierung

Unternehmenseigene KI-Implementierungen bieten erhebliche Vorteile gegenüber der unkontrollierten privaten Nutzung. KI-Systeme können repetitive Aufgaben schneller und präziser erledigen als Menschen, wodurch Mitarbeitende ihre Zeit für anspruchsvollere und strategischere Aufgaben nutzen können. Durch die Automatisierung von Arbeitsabläufen können Unternehmen sowohl ihre Effizienz steigern als auch Kosten senken.

Besonders im Kundenservice zeigen sich deutliche Verbesserungen: KI-gestützte Chatbots können häufig gestellte Fragen beantworten und Kundenanfragen bearbeiten, was nachweislich die Kundenzufriedenheit um bis zu 20 Prozent steigern kann. Darüber hinaus ermöglicht KI eine verbesserte Entscheidungsfindung durch die Analyse großer Datenmengen und das Erkennen von Mustern, die für menschliche Analysten schwer erkennbar wären.

Personalisierung und Wettbewerbsvorteile

Unternehmenseigene KI-Lösungen ermöglichen es, personalisierte und maßgeschneiderte Angebote für Kunden zu erstellen. Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen Bedürfnisse und Vorlieben besser verstehen und individuelle Empfehlungen entwickeln. Diese Personalisierung führt zu stärkeren Kundenbindungen und langfristig zu Wettbewerbsvorteilen.

Unternehmen, die KI erfolgreich in ihren Geschäftsbetrieb integrieren, können sich deutlich von der Konkurrenz abheben. KI ist dabei keine vorübergehende Technologie, sondern wird die Zukunft des Unternehmertums nachhaltig prägen. Etwa 15 Prozent der deutschen Unternehmen haben bereits konkrete Erfahrungen mit KI-Implementierungen gesammelt und positive Effekte festgestellt.

 

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On-Premise KI: Warum Kontrolle und Sicherheit den Unterschied machen

Technische Implementierungsoptionen

On-Premise KI-Lösungen für maximale Kontrolle

On-Premise KI-Lösungen bieten Unternehmen die vollständige Kontrolle über ihre Daten und KI-Systeme. Diese lokalen Implementierungen gewährleisten, dass sensible Informationen nicht in externe Clouds gelangen und ermöglichen es, Sicherheitsvorkehrungen nach eigenen Standards festzulegen. Unternehmen können dadurch Kunden ein höheres Maß an Vertrauen bieten und gleichzeitig Datenschutzbestimmungen vollständig einhalten.

Die Vorteile von On-Premise Lösungen umfassen schnellere Innovationszyklen, da Unternehmen die volle Kontrolle über Entwicklung und Implementierung haben. Maßgeschneiderte Lösungen können exakt auf individuelle Geschäftsprozesse zugeschnitten werden, was bei externen Diensten nicht möglich ist. Tools wie OnPrem.LLM ermöglichen es, Large Language Models vollständig lokal zu betreiben und gleichzeitig bei Bedarf Cloud-Integrationen zu nutzen.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) für unternehmensspezifische Anwendungen

RAG-Systeme kombinieren Information Retrieval mit Large Language Models und ermöglichen es KI-Systemen, auf spezifische Unternehmensdaten zuzugreifen, anstatt nur auf Trainingsdaten angewiesen zu sein. Dies erhöht die Genauigkeit und Robustheit der generierten Inhalte erheblich und macht sie für geschäftskritische Anwendungen geeignet.

Der RAG-Prozess besteht aus vier wesentlichen Stufen: Datenindexierung, Datenabruf, Augmentierung und Antwortgenerierung. Unternehmensdaten werden in Worteinbettungen umgewandelt und in Vektordatenbanken indexiert, wodurch sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effektiv genutzt werden können. Diese Technologie ermöglicht es Chatbots, auf interne Unternehmensdaten zuzugreifen und verlässliche, quellenbasierte Antworten zu generieren.

Enterprise-Lösungen und hybride Ansätze

ChatGPT Enterprise und ähnliche Unternehmens-Lösungen bieten erweiterte Sicherheitsfeatures, unbegrenzten Hochgeschwindigkeitszugang und anpassbare Funktionen. Diese Plattformen gewährleisten, dass Kundendaten nicht für das Training von OpenAI-Modellen verwendet werden und bieten Verschlüsselung sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung.

Für kleinere Organisationen können hybride Ansätze sinnvoll sein, bei denen lokale KI-Modelle über REST-APIs mit Tools wie vLLM, OpenLLM oder Ollama bereitgestellt werden. Diese Lösungen ermöglichen es, die Vorteile von Enterprise-KI zu nutzen, ohne die hohen Kosten vollständiger On-Premise Implementierungen tragen zu müssen.

Mitarbeitereinbindung und Change Management

Organische KI-Adoption fördern

Die erfolgreiche Implementierung von Unternehmens-KI erfordert eine durchdachte Change-Management-Strategie. Mitarbeitende nutzen KI-Software bereits in allen Branchen und Regionen, da die Einstiegshürden niedrig sind und die Vorteile schnell erkennbar werden. Anstatt diese organische Adoption zu bekämpfen, sollten Unternehmen sie gezielt fördern und gleichzeitig negative Auswirkungen reduzieren.

Der Schlüssel liegt in der Einbindung der Mitarbeitenden, um zu verstehen, wie und warum sie KI nutzen möchten. Durch formalisierte Ansätze können Unternehmen die Vorteile maximieren, während sie gleichzeitig Leitplanken für die sichere Einführung schaffen. Dies erfordert klare Grenzen und Regeln, die sicherstellen, dass generative KI Wirkung zeigt, ohne breitere strategische Bemühungen zu behindern.

Schulung und Befähigung

Wenn KI in den Händen von geschulten und befähigten Mitarbeitenden liegt, ersetzt sie nicht den menschlichen Einfallsreichtum, sondern reduziert Aufwand und Zeit bei generativen Prozessen. Datenanalyse, Codeerstellung und Inhaltspflege können durch KI gestrafft werden, indem automatisch auf unterschiedliche Datenquellen zugegriffen wird, um wiederholbare Aufgaben zu optimieren und zu skalieren.

Erfolgreiche KI-Implementierungen erfordern, dass Mitarbeitende frühzeitig in den Transformationsprozess eingebunden werden. Sie müssen die Möglichkeit haben, sich aktiv mit ihren Erfahrungen und Bedenken einzubringen. Fragen wie “Wo kann ich als Mitarbeiter entlastet werden?” und “An welcher Stelle ist der KI-Einsatz sinn- und wirkungsvoll?” sollten gemeinsam beantwortet werden.

Compliance und Governance-Frameworks

Datenschutz-konforme Implementierung

Für DSGVO-konforme KI-Implementierungen müssen Unternehmen als Verantwortliche im Sinne der Datenschutzgrundverordnung auftreten. Dies bedeutet, dass sie die vollständige Kontrolle über die Datenverarbeitung behalten und sicherstellen müssen, dass alle datenschutzrechtlichen Anforderungen erfüllt werden. Bei der Verwendung von Drittanbieter-KI aus Nicht-EU-Ländern sind zusätzliche Vorkehrungen für internationale Datenübertragungen erforderlich.

Ein wesentlicher Baustein ist der Abschluss von Auftragsverarbeitungsverträgen (AVV) mit KI-Anbietern. Diese Verträge sind immer dann erforderlich, wenn personenbezogene Daten durch weisungsabhängige Dienstleister verarbeitet werden. Unternehmen müssen außerdem sicherstellen, dass sie ihren Informationspflichten gemäß Art. 13 und 14 DSGVO nachkommen können.

Risikomanagement und Sicherheitsarchitektur

Unternehmenseigene KI-Lösungen ermöglichen es, umfassende Risikomanagement-Strategien zu implementieren. KI kann dabei helfen, potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen und Sicherheitslücken zu identifizieren. Durch den kontrollierten Einsatz können Unternehmen ihre Sicherheitsmaßnahmen verbessern und Daten vor potenziellen Bedrohungen schützen.

Die Sicherheitsarchitektur sollte mehrschichtig aufgebaut sein, mit klaren Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Monitoring-Systemen. On-Premise Lösungen bieten dabei die höchste Kontrolle, während Cloud-basierte Enterprise-Lösungen oft einen guten Kompromiss zwischen Sicherheit und Funktionalität darstellen.

KI am Arbeitsplatz: So vermeiden Unternehmen rechtliche und datenschutztechnische Fallen

Die heimliche private Nutzung von ChatGPT am Arbeitsplatz mag kurzfristig produktiv erscheinen, birgt jedoch erhebliche rechtliche, sicherheitstechnische und wirtschaftliche Risiken für Unternehmen. Von arbeitsrechtlichen Verstößen über DSGVO-Verletzungen bis hin zu unbeabsichtigten Datenlecks – die Nachteile überwiegen deutlich die vermeintlichen Vorteile der “unsichtbaren” Nutzung.

Stattdessen sollten Unternehmen die Innovationsmotivation ihrer Mitarbeitenden strategisch nutzen und in kontrollierte, unternehmenseigene KI-Lösungen investieren. On-Premise Implementierungen, RAG-Systeme und Enterprise-Lösungen bieten nicht nur höchste Sicherheitsstandards, sondern ermöglichen es auch, maßgeschneiderte Anwendungen zu entwickeln, die echte Wettbewerbsvorteile schaffen. Durch frühzeitige Mitarbeitereinbindung und strukturiertes Change Management können Organisationen die Vorteile der KI-Revolution nutzen, ohne dabei Compliance oder Datenschutz zu gefährden.

 

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