Firmengeheimnis-Schutz bei KI-Nutzung: Wie Sie verhindern, dass Geschäftsdaten in Trainings-Datasets landen

Es passiert ohne böse Absicht und in Sekunden. Ein Vertriebsmitarbeiter lässt ChatGPT eine Angebots-E-Mail schärfer formulieren und kopiert dazu die komplette Kalkulation hinein. Eine Assistentin lädt das Protokoll der letzten Geschäftsleitungssitzung hoch, damit die KI eine Zusammenfassung schreibt. Ein Projektleiter beschreibt im Detail den Entwicklungsstand eines neuen Produkts, um sich Argumente für die Präsentation geben zu lassen. In jedem dieser Fälle hat ein Geschäftsgeheimnis das Unternehmen verlassen, und bei der falschen Art von KI-Konto kommt es nicht zurück. Dieser Artikel zeigt, wie Sie als Geschäftsführer, Datenschutzbeauftragter oder Compliance-Officer genau das verhindern. Stand: 2026-11-09.

Wie Geschäftsdaten in Trainings-Datasets landen

Geschäftsdaten landen im Training, wenn Mitarbeiter sie in private KI-Konten eingeben, bei denen der Anbieter die Eingaben standardmäßig zur Modellverbesserung nutzen darf. Bei ChatGPT Free und Plus ist das der Fall, solange niemand aktiv widerspricht. Business-, Team-, Enterprise- und API-Zugänge trainieren dagegen vertraglich nicht auf Ihren Daten.

Der entscheidende Unterschied verläuft also nicht zwischen kostenlos und bezahlt, sondern zwischen privaten Verbraucher-Konten und geschäftlichen Zugängen mit Vertrag. OpenAI nutzt bei Free- und Plus-Konten Konversationen standardmäßig zur Verbesserung der Modelle, es sei denn, der Nutzer deaktiviert das selbst in den Datenschutzeinstellungen. ChatGPT Plus bringt an dieser Stelle keinen zusätzlichen Schutz gegenüber der Gratis-Version. Bei ChatGPT Business, Team, Enterprise und über die API gilt die umgekehrte Voreinstellung: Diese Geschäftsdaten werden nicht für das Training verwendet.

Quelle: OpenAI: Enterprise Privacy (Datennutzung nach Tarif)

Das Tückische daran: Einmal in ein Modell eingeflossene Informationen lassen sich nicht zurückholen. Es gibt keinen Löschknopf für Wissen, das ein Modell aus Ihren Eingaben gezogen hat. Deshalb ist die Prävention der einzig wirksame Hebel. Reagieren, nachdem die Preiskalkulation eingegeben wurde, ist zu spät.

Warum das nicht nur Datenschutz ist, sondern Geheimnisschutz

Unkontrollierte KI-Nutzung verletzt zwei Regelwerke gleichzeitig: die DSGVO beim Umgang mit personenbezogenen Daten und das Gesetz zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen (GeschGehG) beim Umgang mit Know-how. Das GeschGehG ist dabei besonders unbarmherzig, weil es den Schutz an eine Bedingung knüpft, die Sie selbst erfüllen müssen.

Nach § 2 Nr. 1 GeschGehG ist eine Information nur dann ein geschütztes Geschäftsgeheimnis, wenn sie nicht allgemein bekannt ist, einen wirtschaftlichen Wert hat und Gegenstand angemessener Geheimhaltungsmaßnahmen durch den Inhaber ist. Dieser dritte Punkt ist der Haken. Wer keine erkennbaren Maßnahmen trifft, verliert den Schutzstatus. Die Information ist dann im rechtlichen Sinne gar kein Geschäftsgeheimnis mehr, und ein Konkurrent, der sie erlangt, muss keine Klage fürchten.

Quelle: Gesetz zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen (GeschGehG)

Angemessene Geheimhaltungsmaßnahmen verlangen keine perfekte Sicherheit. Gefragt sind nach objektivem Maßstab technische, organisatorische und vertragliche Vorkehrungen, die zum Wert der Information passen: Zugriffsbeschränkungen, Passwort- und Authentifizierungsverfahren, Mitarbeiterschulungen, Vertraulichkeitsklauseln in Arbeitsverträgen und eben Vorgaben, welche Werkzeuge für vertrauliche Informationen nicht genutzt werden dürfen. Eine KI-Nutzungsrichtlinie samt technischer Umsetzung ist genau so eine Maßnahme.

Kommt es zum Verrat, droht dem handelnden Mitarbeiter nach § 23 GeschGehG eine Freiheitsstrafe von bis zu drei Jahren oder Geldstrafe, in besonders schweren Fällen bis zu fünf Jahren. Für Sie als Unternehmen zählt aber vor allem die zivilrechtliche Seite: Unterlassungs- und Schadensersatzansprüche setzen voraus, dass überhaupt ein geschütztes Geschäftsgeheimnis vorlag. Ohne Ihre eigenen Schutzmaßnahmen steht dieser Hebel nicht zur Verfügung.

Quelle: Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO)

Wie groß das Risiko real ist

Das Risiko ist kein theoretisches. Nach der Bitkom-Studie Wirtschaftsschutz 2025 waren 87 Prozent der deutschen Unternehmen von Diebstahl, Spionage oder Sabotage betroffen. Der Gesamtschaden lag bei 289 Milliarden Euro, dem höchsten je gemessenen Wert, davon 202,4 Milliarden Euro durch Cyberangriffe. Unkontrollierte KI-Nutzung öffnet dafür ein zusätzliches Einfallstor von innen.

Die genannten Zahlen beschreiben zwar nicht allein KI-Vorfälle, sondern das gesamte Bedrohungsbild. Aber sie zeigen die Richtung: Der Abfluss von Know-how ist ein messbares, teures Problem, und KI-Tools machen den unbeabsichtigten Abfluss leichter als je zuvor. Was früher bewusst kopiert werden musste, geht heute mit einem Copy-and-paste in ein Chatfenster.

Quelle: Bitkom: Wirtschaftsschutz 2025 (289 Mrd. Euro Schaden)

Die Datenschutzkonferenz, das Gremium der deutschen Aufsichtsbehörden, hat in ihren Orientierungshilfen zu KI und Datenschutz (Mai 2024 sowie Juni und Oktober 2025) ausdrücklich empfohlen, Verantwortliche zu benennen, klare Handlungsanweisungen vorzugeben und die Verwendung privater Accounts und Geräte der Mitarbeiter für KI zu untersagen. Genau das ist der Kern der folgenden drei Schutzebenen.

Quelle: Datenschutzkonferenz (DSK): Orientierungshilfen zu KI und Datenschutz

Welche Daten nie in externe KI gehören

Nicht jede KI-Nutzung ist riskant. Allgemein zugängliche oder unkritische Inhalte sind meist unproblematisch. Kritisch wird es bei Informationen, die Ihrem Unternehmen einen Wert verschaffen oder die Dritte betreffen. Für diese Kategorien braucht es eine klare, konkrete Tabu-Liste, keine Generalklausel wie keine sensiblen Daten.

Die folgenden Kategorien dürfen ohne geprüften Vertrag und ohne kontrollierte Umgebung in kein externes KI-System:

• Personenbezogene Daten: Namen, Kontaktdaten, Gehalts- und Personaldaten von Mitarbeitern, Kunden oder Bewerbern. Hier gilt die DSGVO uneingeschränkt.
• Kundendaten und Vertragsdetails: laufende Verhandlungen, Preisinformationen, Vertragskonditionen, Projektbeschreibungen.
• Geschäftsgeheimnisse im engeren Sinn: Produktentwicklungen, Preiskalkulationen, Strategiepapiere, Übernahmeüberlegungen, technische Spezifikationen und Rezepturen.
• Finanz- und Buchhaltungsdaten: Bilanzen vor Veröffentlichung, interne Kostenstellen, Liquiditätszahlen.
• Sicherheitsrelevante IT-Informationen: Netzwerkarchitekturen, Zugangsdaten, Konfigurationen, Systembeschreibungen.

Diese Liste gehört wörtlich in Ihre Richtlinie, idealerweise mit einem konkreten Beispiel pro Zeile. Mitarbeiter halten sich eher an eine Regel, die sagt keine Preiskalkulationen und keine Kundenlisten, als an eine, die nur von Vertraulichkeit spricht. Wer mehr zur Abgrenzung und zum Phänomen der unkontrollierten Tools wissen will, findet das im Beitrag KI im Unternehmen: Schatten-IT und KI-Nutzung ohne Vorgaben.

Die drei Schutzebenen im Überblick

Wirksamer Firmengeheimnis-Schutz bei KI steht auf drei Beinen: einer Richtlinie, die die Regeln festlegt, einer bereitgestellten erlaubten KI-Alternative, damit niemand ausweichen muss, und technischen Grenzen, die riskante Dienste gar nicht erst erreichbar machen. Keine Ebene wirkt allein. Erst die Kombination hält im Alltag und vor Gericht.

Ebene 1: Die KI-Nutzungsrichtlinie

Die Richtlinie legt fest, welche KI-Tools erlaubt sind, welche Datenkategorien nie eingegeben werden dürfen, wer neue Tools freigibt und wie Verstöße behandelt werden. Sie ist kein Verbot, sondern die Grundlage für produktive und sichere KI-Nutzung. Und sie ist der dokumentierte Nachweis, dass Sie angemessene Geheimhaltungsmaßnahmen getroffen haben.

Eine gute Richtlinie bleibt kurz und konkret. Sie enthält eine Positivliste der erlaubten Werkzeuge, die wörtliche Tabu-Liste der Datenkategorien aus dem vorigen Abschnitt, einen einfachen Prozess für die Freigabe neuer Tools und eine Angabe, wer Ansprechpartner ist. Weil sich der KI-Markt schnell verändert, gehört ein Überprüfungsrhythmus dazu, mindestens halbjährlich. Wie Sie das sauber in die allgemeine IT-Nutzung einbetten, zeigt der Beitrag IT-Nutzungsrichtlinie für Mitarbeitende.

Entscheidend ist, dass die Richtlinie nachweisbar kommuniziert und von den Mitarbeitern zur Kenntnis genommen wird. Eine Datei auf einem Laufwerk, die niemand gelesen hat, ist im Streitfall wenig wert. Eine unterschriebene oder per System bestätigte Kenntnisnahme dagegen ist ein handfester Beleg.

Ebene 2: Die kontrollierte KI-Alternative

Verbote ohne Alternative scheitern. Wenn Mitarbeiter KI produktiv finden, aber kein erlaubtes Werkzeug haben, nutzen sie heimlich das private Konto. Deshalb gehört zu jeder Richtlinie eine bereitgestellte, kontrollierte KI-Option. Für die meisten KMU gibt es zwei realistische Wege: Microsoft 365 Copilot im eigenen Tenant oder eine On-Premise-KI im eigenen Haus.

Microsoft 365 Copilot arbeitet im geschlossenen Kontext Ihres M365-Tenants. Laut Microsoft-Dokumentation werden Prompts, Antworten und die über Microsoft Graph abgerufenen Daten nicht zum Training der zugrunde liegenden Sprachmodelle verwendet. Die Daten sind verschlüsselt, mandantengetrennt und verlassen die Microsoft-Cloud Ihres Unternehmens nicht für KI-Training. Für Betriebe, die ohnehin M365 nutzen, ist das die naheliegendste kontrollierte Alternative. Wichtig zur Ehrlichkeit: Nicht für Training verwendet bedeutet nicht nicht gespeichert. Prompts können für Audit, eDiscovery und Microsoft Purview protokolliert werden, was datenschutzrechtlich sogar erwünscht ist.

Quelle: Microsoft Learn: Microsoft 365 Copilot

Quelle: Microsoft Learn: Data, Privacy, and Security for Microsoft 365 Copilot

On-Premise-KI geht noch einen Schritt weiter. Hier läuft ein Open-Source-Sprachmodell wie Llama oder Mistral auf Ihrer eigenen Hardware, im eigenen Serverraum oder in einer von Ihnen kontrollierten EU-Umgebung. Die Eingaben verlassen das Haus nicht, es gibt keinen Drittlandtransfer und keine Abhängigkeit von einem externen Anbieter. Der Preis dafür ist Aufwand: Hardware, Betrieb, Wartung und Modellpflege liegen bei Ihnen. Für Unternehmen mit besonders schützenswertem Know-how oder strengen Vertraulichkeitsanforderungen kann sich das lohnen. Die grundsätzliche Abwägung zwischen eigener und ausgelagerter Infrastruktur beleuchtet Cloud oder eigener Server.

Ebene 3: Die technischen Grenzen

Die dritte Ebene sorgt dafür, dass die Richtlinie nicht nur auf dem Papier steht. Technische Maßnahmen machen riskante KI-Dienste entweder gar nicht erreichbar oder verhindern, dass sensible Daten das Unternehmen verlassen. Sie fangen den gut gemeinten Fehler ab, bevor er passiert.

Dazu zählen Webfilter, die private KI-Dienste im Firmennetz blockieren oder auf eine Warnseite umleiten, DLP-Regeln (Data Loss Prevention) in Microsoft 365, die das Hochladen oder Kopieren bestimmter Datenkategorien erkennen und unterbinden, sowie klare Zugriffs- und Berechtigungskonzepte, damit niemand Daten exportiert, die er ohnehin nicht sehen sollte. Flankiert wird das durch Grundlagen wie MFA und einen Passwortmanager, die den Zugang zu Ihren Systemen absichern.

In fünf Schritten zum belastbaren Schutz

Der Weg von der unkontrollierten Nutzung zum belastbaren Schutz lässt sich in fünf Schritten gehen. Jeder Schritt baut auf dem vorigen auf, und schon die ersten beiden verbessern Ihre Position spürbar. Wichtig ist, nicht mit dem Verbot zu beginnen, sondern mit der Bestandsaufnahme und der Alternative.

1. 1
   Bestand aufnehmen
   Erheben Sie offen und ohne Schuldzuweisung, welche KI-Tools heute im Einsatz sind und welche Daten dort typischerweise eingegeben werden. Eine kurze Befragung plus Blick in den Web-Traffic genügt für den Anfang.
2. 2
   Erlaubte Alternative bereitstellen
   Entscheiden Sie sich für eine kontrollierte KI-Option, in der Regel Microsoft 365 Copilot im eigenen Tenant oder eine On-Premise-Lösung, und machen Sie sie den Mitarbeitern verfügbar, bevor Sie etwas verbieten.
3. 3
   Richtlinie schreiben und kommunizieren
   Verfassen Sie eine kurze, konkrete KI-Nutzungsrichtlinie mit Positivliste, wörtlicher Tabu-Liste der Datenkategorien und Freigabeprozess. Lassen Sie die Kenntnisnahme nachweisbar bestätigen.
4. 4
   Technische Grenzen setzen
   Blockieren Sie private KI-Dienste per Webfilter, richten Sie DLP-Regeln in Microsoft 365 ein und prüfen Sie Zugriffsrechte. So wird aus der Vorgabe eine wirksame Barriere.
5. 5
   Dokumentieren und überprüfen
   Dokumentieren Sie alle Maßnahmen als Nachweis angemessener Geheimhaltung nach GeschGehG und überprüfen Sie Richtlinie und Toolliste mindestens halbjährlich, weil sich der KI-Markt schnell ändert.

Was das kostet

Die Kosten hängen davon ab, welche Schutzebenen Sie umsetzen und wie groß Ihr Betrieb ist. Eine Richtlinie und eine Bestandsaufnahme sind günstig, der große Posten sind Lizenzen für eine kontrollierte KI-Alternative sowie, falls gewählt, die Hardware für On-Premise-KI. Die folgenden Werte sind grobe Orientierung, keine Angebote.

Wie ITCC Sie dabei unterstützt

Firmengeheimnis-Schutz bei KI ist keine einmalige Aktion, sondern das Zusammenspiel aus Organisation und Technik, das zu Ihrem Betrieb passen muss. Genau da setzen wir an: ITCC ist Ihre externe IT-Abteilung und begleitet KMU in der Pfalz, der Region Rhein-Neckar und im Rhein-Main-Gebiet bei der sicheren Einführung von KI.

Wir sind IT-Dienstleister und keine Software-Firma, wir entwickeln also keine KI. Was wir tun: die Bestandsaufnahme Ihrer heutigen KI-Nutzung, die Einführung von Microsoft 365 Copilot im eigenen Tenant oder die Prüfung einer On-Premise-Lösung, die technische Umsetzung von Webfiltern und DLP-Regeln und die Verzahnung mit Ihrer Datenschutz- und NIS2-Dokumentation. Welche zusätzlichen Pflichten der EU AI Act für Ihren Betrieb auslöst, lesen Sie im Beitrag EU AI Act im Unternehmen. Wenn Sie Ihre Geschäftsgeheimnisse bei KI-Nutzung belastbar schützen wollen, sprechen Sie uns an.