Lokale KI mit kontrollierbaren Datenwegen einführen? Der AI Cube wird mit lokalem Modell, Open WebUI, Härtung und dokumentierter Basiseinrichtung vorkonfiguriert. Individuelle Datenquellen und Integrationen werden separat geprüft. Ohne eigene Hardware gibt es Open WebUI mit in Deutschland bei deutschen Anbietern betriebenen Modellen als KI-Plattform. AI Cube ansehen
„DSGVO-konforme KI“ ist keine einzelne Produktfunktion. Datenschutzkonformität entsteht aus einem konkreten Zweck, einer passenden Rechtsgrundlage, begrenzten Datenwegen und einem Betrieb, der die getroffenen Regeln tatsächlich durchsetzt. Dieser Leitfaden übersetzt die Anforderungen in prüfbare technische und organisatorische Fragen. Er ersetzt keine Rechtsberatung. Stand August 2026.
Kurzantwort: KI lässt sich DSGVO-konform einsetzen, wenn der konkrete Verarbeitungsvorgang zulässig ist und technisch so umgesetzt wird, dass Datenwege, Zugriffe, Aufbewahrung, Löschung und beteiligte Anbieter kontrolliert werden. Ein lokaler Server kann diese Kontrolle erleichtern, ersetzt die Prüfung aber nicht.
Die sieben Fragen vor dem KI-Einsatz
1. Welcher Zweck wird verfolgt?
„Wir möchten KI nutzen“ ist kein hinreichender Zweck. Beschreiben Sie den Arbeitsablauf: etwa interne Richtlinien auffindbar machen, Entwürfe aus freigegebenen Vorlagen erstellen oder Dokumente vorsortieren. Erst dann lassen sich erforderliche Daten, Nutzer und Aufbewahrungszeiten bestimmen.
2. Welche Daten gelangen in das System?
Erfassen Sie nicht nur Prompts. Zur Verarbeitung gehören auch hochgeladene Dateien, Wissensdatenbanken, Embeddings, Chatverläufe, Protokolle, Feedback, Backups und Ausgaben. Besondere Kategorien personenbezogener Daten nach Artikel 9 DSGVO und Berufsgeheimnisse benötigen eine entsprechend strengere Prüfung.
3. Auf welcher Rechtsgrundlage erfolgt die Verarbeitung?
Die Rechtsgrundlage richtet sich nach Zweck und Beziehung zu den betroffenen Personen. Ein berechtigtes Interesse, ein Vertrag, eine Einwilligung oder eine gesetzliche Pflicht sind nicht austauschbar. Bei Beschäftigtendaten kommen zusätzlich arbeitsrechtliche Anforderungen und die Beteiligung des Betriebsrats in Betracht.
4. Wer erhält technisch Zugriff?
Prüfen Sie Benutzer, Administratoren, Hersteller, Hostinganbieter, Unterauftragnehmer und Support. Ein lokales Modell reduziert den Kreis möglicher Empfänger, wenn auch Oberfläche, Datenbank, Logs, Backup und Administration innerhalb der definierten Grenze betrieben werden.
5. Welche Verbindungen führen nach außen?
Typische Verbindungen entstehen durch Modell- und Container-Downloads, Updates, Telemetrie, Websuche, externe OCR- oder Speech-Dienste, Cloud-Modelle, Monitoring, Fernwartung und Offsite-Backups. „On-Premise“ bedeutet nicht automatisch „offline“. Eine Egress-Liste und Firewall-Regeln machen die tatsächliche Betriebsart prüfbar.
6. Wie werden Rechte und Löschung umgesetzt?
Benötigt werden mindestens klare Benutzerrollen, minimale Berechtigungen, ein Aufbewahrungs- und Löschkonzept sowie ein Verfahren für Auskunft, Berichtigung und Löschung. Bei RAG-Systemen müssen Quellenrechte vor dem Abruf technisch erzwungen werden. Ein Hinweis im Systemprompt ist keine Zugriffskontrolle.
7. Wie wird der Betrieb nachweisbar?
Dokumentieren Sie Versionen, Konfiguration, Datenflüsse, Verantwortlichkeiten, Änderungen und Vorfälle. Protokollierung soll nachvollziehbar, aber datensparsam sein. Updates, Backup, Wiederherstellung und der Wechsel eines Modells gehören zum Datenschutz durch Technikgestaltung, weil ein ungepflegtes System seine zugesicherten Eigenschaften nicht dauerhaft hält.
Was lokale KI verbessert
Lokale KI kann Modellinferenz, Chatdaten und Wissensabruf in eine kontrollierte Umgebung verlagern. Damit lassen sich externe Übermittlungen reduzieren, Netzpfade begrenzen und administrative Zugriffe selbst festlegen. Für Berufsgeheimnisträger ist zusätzlich § 203 StGB zu berücksichtigen.
Sie beantwortet jedoch nicht automatisch, ob ein Zweck zulässig ist, ob alle Daten erforderlich sind oder wie Beschäftigte und Betroffene informiert werden. Technik schafft die kontrollierbare Grundlage; die Organisation muss sie passend zum Einsatz ausgestalten.
Datenschutz ist außerdem nur ein Teil der Freigabe. Rollen, Transparenz, menschliche Aufsicht und weitere Pflichten aus dem EU AI Act müssen abhängig vom konkreten System gesondert eingeordnet werden.
Drei Betriebsvarianten im Vergleich
| Variante | Vorteil | Besonders zu prüfen |
|---|---|---|
| Cloud-Arbeitsplatz | schneller Start, wenig eigener Betrieb | Anbieter, Tarif, Region, Unterauftragnehmer, Aufbewahrung und Funktionen |
| Dedizierte europäische Plattform | kontrollierbare Region und Administration | Vertrag, Schlüssel, Support, Exporte und Betriebsverantwortung |
| Lokale Plattform | enge technische Grenze und eigene Kontrolle | interne Rechte, Updates, Egress, Backup, Fernwartung und Verfügbarkeit |
Keine Variante ist allein aufgrund ihres Namens konform. Der konkrete Datenweg entscheidet.
Die dedizierte Variante bietet WZ-IT als KI-Plattform an: eigene Open-WebUI-Instanz je Organisation, Modelle bei einem KI-Hosting-Anbieter in Deutschland ohne Training auf Ihren Daten, AVV und Vereinbarung nach §203 StGB.
AI Cube als technische Grundlage
Der AI Cube liefert eine lokale KI-Plattform mit 128 GB Unified Memory, Open WebUI, lokalem Modell, Härtung und Funktionstest. Mitarbeitende können eigene oder geteilte Wissensbereiche in Open WebUI aufbauen. Der AI Cube kostet ab 6.490 € netto einmalig und ist nach Konfigurationsfreigabe in der Regel innerhalb von zwei Wochen einsatzbereit. Den laufenden technischen Betrieb mit Patching, Backup, Monitoring und Support übernimmt AI Cube Care ab 349,90 € netto im Monat; optional ist dazu eine Vereinbarung nach § 203 StGB erhältlich.
Automatisierte Wissensquellen, Fachsoftware-Anbindungen, eigene RAG-Pipelines, VPN- oder NetBird-Zugänge und individuelle Aufbewahrungsprozesse werden separat geplant. So bleibt sichtbar, welche Kontrollmaßnahmen Bestandteil der Plattform sind und welche vom konkreten Verarbeitungsvorgang abhängen.
DSGVO-Checkliste für KI im Unternehmen
- Zweck und gewünschtes Ergebnis schriftlich begrenzen.
- Datenarten, Quellen, Ausgaben, Logs und Backups erfassen.
- Rechtsgrundlage und Informationspflichten prüfen.
- externe Anbieter, Unterauftragnehmer und Drittlandtransfers dokumentieren.
- Benutzer-, Gruppen- und Administrationsrechte festlegen.
- Löschung, Aufbewahrung und Betroffenenrechte testen.
- ausgehende Verbindungen und Fernwartung technisch begrenzen.
- Modellqualität, Fehlerfälle und menschliche Prüfung definieren.
- Update, Backup-Restore und Incident-Prozess festlegen.
- bei hohem Risiko die Erforderlichkeit einer Datenschutz-Folgenabschätzung prüfen.
