Modelle trainieren, aber kein einziger Name darf ins Modell: Wie wir bei SIFAMO mit IDs statt mit Personendaten arbeiten.
Die Frage kam im Interview auf dem SIFAMO AI Summit in Dubai auf, und sie kommt in fast jedem Kundengespräch in Deutschland: Wir müssen Modelle trainieren, dürfen aber keine personenbezogenen Daten hineingeben. Wie soll KI Training unter diesen Bedingungen funktionieren? Meine Antwort ist kürzer, als viele erwarten.
Ausschnitt aus dem Interview auf dem SIFAMO AI Summit in Dubai.
Ich darf Ihren Namen nicht verwenden
Genau so habe ich es dem Kunden gesagt: Ich kann Ihren Namen nicht nehmen, um damit ein Modell zu trainieren. Das ist in Europa keine Grauzone, das ist die Regel. Was ich aber tun kann: Ich nehme Ihre Daten, anonymisiere sie und gebe ihnen zum Beispiel eine ID.
Diese ID geht in das Modell und trainiert es. Danach kommt die ID zurück in unser System und wird dort wieder zugeordnet. So wissen wir jederzeit, wie die Daten trainiert wurden, ohne dass das Modell jemals eine reale Person gesehen hat. Wir trainieren also ausschließlich mit Pseudonymen.
Was KI Training mit Pseudonymen für dein Unternehmen bedeutet
Der Ansatz ist technisch unspektakulär, und genau das ist seine Stärke. Die Zuordnung zwischen ID und Person bleibt in deinem eigenen System. Das Modell kennt nur IDs und fachliche Inhalte. Wenn ein Auditor oder der Datenschutzbeauftragte fragt, womit trainiert wurde, kannst du es zeigen, statt zu hoffen.
Für Unternehmen in regulierten Branchen heißt das: Datenschutz ist kein Grund, KI-Projekte zu stoppen. Er ist ein Grund, die Architektur von Anfang an richtig aufzusetzen. Wer tiefer einsteigen will, findet die ausführliche Fassung dieses Gedankens in meinem Beitrag zu KI trainieren ohne personenbezogene Daten.
Keine Personendaten im Modell. Namen, Adressen und ähnliche Angaben bleiben draußen, nur IDs und Fachinhalte gehen ins Training.
Die Zuordnung bleibt bei dir. Die Tabelle, die IDs wieder Personen zuordnet, liegt im eigenen System, nie im Modell.
Nachvollziehbar statt vertrauensbasiert. Du kannst jederzeit belegen, wie trainiert wurde, und das ist im Audit mehr wert als jede Zusicherung.
Wie geht ihr mit dem Thema um: Pseudonymisiert ihr schon, oder liegen eure KI-Projekte deshalb auf Eis? Schreibt es mir auf LinkedIn. Das vollständige Interview findet ihr auf meinem YouTube-Kanal.
Modelle trainieren, aber kein einziger Name darf ins Modell: Wie wir bei SIFAMO mit IDs statt mit Personendaten arbeiten.
Die Frage kam im Interview auf dem SIFAMO AI Summit in Dubai auf, und sie kommt in fast jedem Kundengespräch in Deutschland: Wir müssen Modelle trainieren, dürfen aber keine personenbezogenen Daten hineingeben. Wie soll KI Training unter diesen Bedingungen funktionieren? Meine Antwort ist kürzer, als viele erwarten.
Ich darf Ihren Namen nicht verwenden
Genau so habe ich es dem Kunden gesagt: Ich kann Ihren Namen nicht nehmen, um damit ein Modell zu trainieren. Das ist in Europa keine Grauzone, das ist die Regel. Was ich aber tun kann: Ich nehme Ihre Daten, anonymisiere sie und gebe ihnen zum Beispiel eine ID.
Diese ID geht in das Modell und trainiert es. Danach kommt die ID zurück in unser System und wird dort wieder zugeordnet. So wissen wir jederzeit, wie die Daten trainiert wurden, ohne dass das Modell jemals eine reale Person gesehen hat. Wir trainieren also ausschließlich mit Pseudonymen.
Was KI Training mit Pseudonymen für dein Unternehmen bedeutet
Der Ansatz ist technisch unspektakulär, und genau das ist seine Stärke. Die Zuordnung zwischen ID und Person bleibt in deinem eigenen System. Das Modell kennt nur IDs und fachliche Inhalte. Wenn ein Auditor oder der Datenschutzbeauftragte fragt, womit trainiert wurde, kannst du es zeigen, statt zu hoffen.
Für Unternehmen in regulierten Branchen heißt das: Datenschutz ist kein Grund, KI-Projekte zu stoppen. Er ist ein Grund, die Architektur von Anfang an richtig aufzusetzen. Wer tiefer einsteigen will, findet die ausführliche Fassung dieses Gedankens in meinem Beitrag zu KI trainieren ohne personenbezogene Daten.
Wie geht ihr mit dem Thema um: Pseudonymisiert ihr schon, oder liegen eure KI-Projekte deshalb auf Eis? Schreibt es mir auf LinkedIn. Das vollständige Interview findet ihr auf meinem YouTube-Kanal.
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