Datenschutz bei KI: Warum Wahlfreiheit bei Modellen entscheidend ist

Bei KI wird oft über Features gesprochen. Über Geschwindigkeit. Über Möglichkeiten.

Was dabei häufig zu kurz kommt, ist die Grundlage von allem: Vertrauen.

Gerade im KMU-Umfeld drehen sich die Fragen weniger um das Was kann KI?
sondern viel mehr um das Dürfen wir das? und Können wir das verantworten?

Datenschutz ist dabei kein Zusatz. Keine Option. Und auch kein Feature. Er ist Voraussetzung.

Datenschutz ist keine Funktion

Gerade im KMU-Umfeld tauchen immer wieder dieselben Fragen auf:

• Wo liegen unsere Daten?

• Wer hat Zugriff?

• Was passiert im Hintergrund?

• Können wir das gegenüber Kund:innen, Mitarbeitenden und Partnern verantworten?

Diese Fragen sind berechtigt.
Und sie lassen sich nicht mit Marketing-Antworten klären.

Ein häufiger Denkfehler

Viele Diskussionen rund um KI und Datenschutz enden zu schnell bei Gesetzen.
Oder bei pauschalen Aussagen wie:

• „Das darf man nicht.“

• „Das ist in der Schweiz verboten.“

• „KI ist grundsätzlich unsicher.“

Die Realität ist differenzierter.

Nicht KI an sich ist das Problem.
Sondern wie sie eingesetzt wird.
Und welche Modelle dabei zum Einsatz kommen.

Nicht jedes Modell passt zu jedem Anwendungsfall

KI ist kein monolithischer Block.
Es gibt unterschiedliche Modelle, unterschiedliche Anbieter und unterschiedliche Betriebsarten.

In der Praxis bedeutet das:

• Manche Aufgaben eignen sich für grosse, leistungsfähige Modelle

• Andere benötigen bewusst lokale oder europäische Modelle

• Wieder andere profitieren von kundenspezifisch konfigurierten Modellen, z.B. für Recherche, Wissensmanagement oder interne Prozesse

Entscheidend ist nicht, welches Modell am bekanntesten ist
sondern welches zum Kontext passt.

Wahlfreiheit schafft Verantwortung

Genau hier setzt unser Ansatz mit kira an.

kira arbeitet nicht mit einem einzigen Modell.
Sondern bietet bewusst Wahlfreiheit:

• Einsatz von etablierten Modellen wie ChatGPT oder Gemini

• Möglichkeit, Modelle nach Region auszuwählen (Schweiz, Europa, USA)

• Integration von individuellen Modellen, z.B. für Kundenrecherche, internes Wissen oder spezifische Fachanwendungen

• Klare Trennung von Daten, Kontexten und Zugriffsrechten

So entsteht keine Blackbox, sondern eine kontrollierbare KI-Umgebung.

Datenschutz realistisch gedacht

Datenschutz bedeutet nicht, auf KI zu verzichten.
Aber er bedeutet, bewusst zu entscheiden:

• Welche Daten dürfen wohin?

• Welche Aufgaben brauchen welche Modelle?

• Und wo macht es Sinn, bewusst restriktiv zu sein?

Diese Entscheidungen lassen sich treffen.
Wenn man sie nicht an Tools delegiert, sondern strategisch angeht.

Fazit

Datenschutz bei KI ist kein Showstopper.
Aber er ist auch kein Nebenthema.

Wer Wahlfreiheit bei Modellen hat,
kann KI sicher, verantwortungsvoll und sinnvoll einsetzen.

Und genau darum geht es.