Hinweis: Dieser Beitrag gehört zur Wissensrubrik Wem gehören deine Daten? Warum Kontrolle über dein wichtigstes Asset über deine Zukunft entscheidet im Mehrklicks-Wissensportal.
Die Inhalte beschreiben Methoden und Strukturen, mit denen wir Marken für KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews sichtbar machen.
Eine thematische Einordnung und die operative Umsetzung findest du auf der Seite Agentur für KI-Sichtbarkeit.
Ich erinnere mich an einen Workshop mit einem Mittelständler. Der Marketingleiter zeigte mir stolz, wie sein Team ChatGPT nutzte, um Kundenfeedback zu analysieren.
Sie kopierten ganze E-Mail-Verläufe, Support-Tickets und interne Notizen in das Prompt-Fenster, um Stimmungen zu extrahieren und Zusammenfassungen zu erstellen. Effizient, clever – und brandgefährlich.
Auf meine Frage, was mit diesen Daten passiere, zuckte er mit den Schultern. „Die sind doch bei OpenAI sicher, oder?“
Diese Annahme ist ein Trugschluss, der Unternehmen Millionen kosten kann. Jeder Prompt, der sensible Geschäftsdaten enthält – Kundenlisten, Produktstrategien, Finanzkennzahlen –, wird zum Geschenk an die globale KI. Du trainierst mit deinen wertvollsten Insights die Modelle, die morgen deine Konkurrenz nutzt.
Die Geschichte von Samsung, deren Mitarbeiter versehentlich geheimen Quellcode und interne Meeting-Protokolle an ChatGPT verfütterten, ist keine Ausnahme. Sie ist eine Warnung.
Sie legt eine fundamentale Lücke in unserem Verständnis offen, wie wir mit diesen neuen Werkzeugen umgehen müssen. Wir behandeln LLMs wie eine magische Blackbox, ohne die Regeln des Datenaustauschs zu verstehen.
Um das Problem zu verstehen, schauen wir uns an, wie Modelle wie GPT standardmäßig funktionieren. Wenn du oder dein Team die kostenlose Version von ChatGPT nutzt, stimmst du implizit zu, dass deine Eingaben zum Training zukünftiger Modelle verwendet werden können. OpenAI sagt das ganz offen in seinen Nutzungsbedingungen.
Das bedeutet: Dein einzigartiges Kundenfeedback, deine innovative Marketingstrategie oder die Details deines nächsten Produkt-Launchs werden abstrahiert und fließen in das kollektive Wissen des Modells ein. Deine Daten werden zu einem winzigen, aber permanenten Teil des Systems.
Selbst wenn du den Chat-Verlauf deaktivierst, um das Training zu verhindern – eine Option, die viele nicht kennen –, speichert OpenAI deine Konversationen laut eigenen Angaben bis zu 30 Tage lang zur Missbrauchsüberwachung. Und wie der Hack von über 100.000 ChatGPT-Konten gezeigt hat, ist kein System zu 100 % vor externen Angriffen sicher.
Das Risiko ist also zweifach:
Die Lösung ist nicht, auf KI zu verzichten. Die Lösung ist, die Kontrolle über den Datenfluss zurückzugewinnen.
Die Power von LLMs liegt in ihrer Fähigkeit, Muster, Kontexte und Strukturen zu erkennen. Sie benötigen dafür keine konkreten Namen, Zahlen oder geheimen Projektnamen, sondern lediglich die Struktur der Information. Und genau hier setzen wir an.
Ein „Data Sanitization Gateway“ ist kein komplexes Software-Tool, sondern ein Prozess – eine Denkweise, die du vor jedem Prompt anwendest. Es ist eine manuelle oder teilautomatisierte Brücke zwischen deinen Rohdaten und dem KI-Modell.
Der Prozess besteht aus vier einfachen Schritten:
Identifizieren: Bestimme, welche Informationen in deinem Datensatz sensibel sind. Das können Kundennamen, Adressen, Umsatzzahlen, interne Projektcodes oder strategische Begriffe sein.
Abstrahieren (Sanitize): Ersetze diese sensiblen Daten durch generische Platzhalter. Aus „Müller GmbH hatte im Q3 einen Umsatz von 2,5 Mio. € mit unserem Produkt ‘QuantumDrive’“ wird „[KUNDE A] hatte in [ZEITRAUM] einen Umsatz von [UMSATZ] mit unserem Produkt ‘[PRODUKT B]’“.
Prompten: Sende den bereinigten, anonymisierten Text an das LLM. Die KI kann die Struktur, die Stimmung und die Beziehung zwischen den [Entitäten] perfekt analysieren, ohne die eigentlichen Daten zu kennen.
Re-Kontextualisieren: Nimm die Antwort der KI (z. B. „Kunde A zeigt hohes Engagement für Produkt B“) und füge die ursprünglichen, sensiblen Daten in deinem eigenen, sicheren System wieder ein.
Durch diesen Prozess nutzt du 100 % der analytischen Kraft des Modells, ohne auch nur ein einziges Geschäftsgeheimnis preiszugeben. Du trennst die Struktur von der eigentlichen Information. Das ist der Kern für eine nachhaltige [KI-Sichtbarkeit] – du nutzt die Technologie, ohne dich von ihr abhängig oder angreifbar zu machen.
Je nach Anwendungsfall kannst du die Abstraktion unterschiedlich tief gestalten. Ich unterscheide hier drei Ebenen:
Anonymisierung: Alle personenbezogenen oder identifizierbaren Daten werden unwiderruflich entfernt. Gut für statistische Analysen, aber oft geht der Kontext für spezifische Rückschlüsse verloren.
Pseudonymisierung: Sensible Daten werden durch Platzhalter (Pseudonyme) ersetzt, wie im Gateway-Beispiel oben. Der Schlüssel zur Wiederherstellung der Originaldaten bleibt bei dir. Das ist die flexibelste und sicherste Methode für die meisten Business-Anwendungen.
Synthetisierung: Eine fortgeschrittene Methode, bei der komplett neue, künstliche Datensätze erstellt werden, die die statistischen Eigenschaften der Originaldaten nachbilden. Nützlich für das Training eigener Modelle, ohne reale Daten zu verwenden.
Für den täglichen Umgang mit LLMs wie ChatGPT ist die Pseudonymisierung der goldene Standard. Es ist der pragmatische Mittelweg zwischen vollem Nutzen und null Risiko. Es geht darum, deine Marke und deine Daten für KI-Systeme [maschinenlesbar] zu machen, aber unter deinen eigenen Bedingungen.
Ist die kostenpflichtige API von OpenAI nicht sicherer als die Web-Oberfläche?
Ja, die API bietet mehr Kontrolle. Seit März 2023 werden über die API eingespeiste Daten standardmäßig nicht mehr zum Training verwendet. Allerdings werden sie weiterhin für 30 Tage zur Missbrauchsüberwachung gespeichert. Das Gateway-Prinzip bleibt also eine wichtige Sicherheitsebene, besonders bei hochsensiblen Daten.
Reicht es nicht, einfach den Schalter „Chat-Verlauf & Training“ in den ChatGPT-Einstellungen zu deaktivieren?
Das ist ein wichtiger erster Schritt und verhindert, dass deine Daten aktiv für das Training neuer Modelle genutzt werden. Wie erwähnt, schließt dies die 30-tägige Speicherung jedoch nicht aus. Ein bewusster Prozess der Datenbereinigung ist immer sicherer, als sich nur auf eine Einstellungsoption zu verlassen.
Gilt dieses Problem auch für andere KI-Tools wie Google Gemini oder Anthropic Claude?
Absolut. Das Grundprinzip ist bei allen großen Sprachmodellen ähnlich. Lies immer die Datenschutzrichtlinien und die Nutzungsbedingungen eines Tools, bevor du sensible Unternehmensdaten hochlädst. Gehe im Zweifel immer davon aus, dass deine Daten nicht privat sind, und wende das Gateway-Prinzip an.
Dieser manuelle Prozess klingt sehr aufwändig. Lohnt sich das?
Der Aufwand ist eine Investition in die Sicherheit deines Unternehmens. Ein einziges Datenleck kann einen weitaus größeren Schaden anrichten – sowohl finanziell als auch für deine Reputation. Für wiederkehrende Aufgaben kannst du einfache Skripte (z. B. mit Python) erstellen, die sensible Muster automatisch erkennen und durch Platzhalter ersetzen.
Wir stehen am Anfang einer Ära, in der die Interaktion mit KI zur täglichen Routine wird. Der unbedachte Umgang mit unseren Daten ist die größte Gefahr für unseren Wettbewerbsvorteil.
Hör auf, die KI mit deinen Kronjuwelen zu füttern. Betrachte jeden Prompt als eine bewusste Transaktion. Du gibst eine strukturierte, anonymisierte Frage und erhältst eine Analyse zurück. Die wertvollen Rohdaten verlassen niemals dein System.
Die Zukunft gehört nicht denen, die KI am meisten nutzen, sondern denen, die sie am klügsten und sichersten steuern. Beginne damit, eine Schleuse zwischen deinem Wissen und dem Appetit der Modelle zu bauen. Dein „Data Sanitization Gateway“ ist der erste und wichtigste Schritt.