Europäische KI und souveräne KI: Wo liegen Ihre Daten, und was müssen Sie regeln?

Kurze Antwort. Bei souveräner KI vermischen sich drei Fragen: wo Ihre Daten gespeichert werden, wo das Modell Ihre Daten verarbeitet und welchem Recht Ihr Anbieter unterliegt. Europäische Datenspeicherung bei einem US-Anbieter regelt die ersten beiden, nicht die dritte. Das ist kein Grund, US-Modelle zu meiden, wohl aber einer, je Anwendung zu entscheiden: Business-Modelle mit Verarbeitung in der EU, wo das möglich ist, ein europäischer Anbieter oder ein eigenes Open-Weight-Modell, wo die Daten wirklich sensibel sind, und eine eigene Schicht, die festlegt, welche Daten an welches Modell gehen. Die DSGVO verbietet Übermittlungen außerhalb Europas nicht, knüpft sie aber an Bedingungen. Der AI Act stellt keine Anforderungen an den Ort, an dem Ihre Daten liegen.

Dieser Beitrag richtet sich an Organisationen mit 20 bis 250 Mitarbeitenden und stützt sich auf die Dokumentation der Anbieter und Aufsichtsbehörden selbst.

Was souveräne KI und europäische KI in der Praxis bedeuten

Europäische KI klingt nach einer einzigen Eigenschaft, es sind aber vier. Souveräne KI bedeutet, dass Sie zu jeder davon eine bewusste Entscheidung treffen.

• Datenresidenz: wo Ihre Unterhaltungen, Dokumente und Ausgaben gespeichert werden.
• Verarbeitungsort: wo das Sprachmodell (LLM) Ihre Anfrage berechnet. Das kann ein anderes Land sein als das, in dem die Daten liegen.
• Rechtsraum: welchem Recht der Anbieter unterliegt, unabhängig davon, wo die Server stehen.
• Kontrolle über das Modell: Nutzen Sie ein Modell über den Dienst eines Anbieters oder ein Open-Weight-Modell, das Sie selbst betreiben können?

Zum Rechtsraum gehört der US-amerikanische CLOUD Act. Dieses Gesetz von 2018 verpflichtet US-Anbieter von Kommunikations- und Clouddiensten, Daten in ihrem Besitz oder unter ihrer Kontrolle auf rechtmäßige Anordnung aufzubewahren oder herauszugeben, unabhängig davon, ob diese Daten innerhalb oder außerhalb der Vereinigten Staaten liegen. Die DSGVO bestimmt in Artikel 48, dass ein Urteil oder eine Anordnung eines Gerichts oder einer Behörde außerhalb der EU nur anerkannt wird, wenn sie auf einer internationalen Übereinkunft beruht, etwa einem Rechtshilfeabkommen. Diese beiden Regeln reiben sich. Als Kunde stellen Sie fest, ob das für Ihre Daten ein relevantes Risiko ist: Bei Arbeitsanweisungen fällt diese Abwägung anders aus als bei Gesundheitsdaten.

Die vier realistischen Optionen

1. US-Modelle mit Speicherung und Verarbeitung in der EU

Die großen US-Anbieter haben europäische Optionen, aber nicht in jedem Abonnement und nicht für jeden Bestandteil.

• OpenAI (ChatGPT): Neue Kunden von ChatGPT Enterprise und Edu können Unterhaltungen und Dateien in Europa (EWR und Schweiz) speichern lassen, und wer die Voraussetzungen erfüllt, lässt auch die Berechnung durch das Modell dort stattfinden. Anmeldung, Routing und das Auslesen hochgeladener Dateien können weiterhin außerhalb der Region erfolgen, und Daten, die über Verknüpfungen oder Websuchen an externe Dienste gehen, fallen nicht darunter. Mehr zu den Abonnements lesen Sie in ChatGPT für Unternehmen: Business oder Enterprise.
• OpenAI (API): Daten, die Sie über die API senden, werden seit dem 1. März 2023 nicht zum Training von Modellen verwendet, es sei denn, Sie entscheiden sich selbst dafür. Speicherung und Verarbeitung in Europa gibt es für Kunden, die die Voraussetzungen erfüllen, mit zusätzlichen Vereinbarungen zu Monitoring und Aufbewahrung.
• Microsoft: Innerhalb der EU Data Boundary speichert Microsoft Kundendaten unter anderem für Microsoft 365 und Azure in der EU und den EFTA-Staaten und verarbeitet sie dort, mit begrenzten, dokumentierten Ausnahmen. Bei Copilot bleibt der Datenverkehr von EU-Nutzern innerhalb dieser Grenze, außer bei den Modellen von Anthropic, die Microsoft als Unterauftragsverarbeiter anbietet; diese fallen derzeit nicht darunter. Bauen Sie selbst in Microsoft Foundry, dann hält eine EU Data Zone die Verarbeitung innerhalb dieser Grenze; ein globales Deployment kann in jeder Azure-Region rechnen. Siehe auch Microsoft Copilot oder eine AIOS-Schicht.
• Anthropic (Claude): Über die eigene API wählen Sie zwischen weltweiter Verarbeitung und Verarbeitung in den USA, die Speicherung erfolgt in den USA. Eine europäische Region bietet diese API nicht. Über Amazon Bedrock oder Google Cloud bestimmt der gewählte Endpunkt die Region.

Der Vorteil: Modelle, die Ihre Mitarbeitenden bereits kennen, zu bekannten geschäftlichen Bedingungen. Der Nachteil: Die Frage des Rechtsraums bleibt, und die europäischen Optionen stecken oft in teureren Abonnements oder erfordern eine zusätzliche Vereinbarung.

2. Ein europäischer Modellanbieter

Ein bekanntes Beispiel ist Mistral AI, ein französisches Unternehmen mit Sitz in Paris. Mistral speichert Daten standardmäßig in der Europäischen Union, es sei denn, Sie nutzen bewusst den US-amerikanischen API-Endpunkt. Je nach Funktion können Daten vorübergehend an Unterauftragsverarbeiter außerhalb der EU gehen, abgesichert durch Standardvertragsklauseln.

Achten Sie allerdings auf das Training. In der Enterprise-Version des Chatassistenten von Mistral ist das Training mit Ihren Daten standardmäßig deaktiviert. Für die API regeln Sie den Opt-out selbst in der Verwaltungskonsole, getrennt von der Einstellung für den Chatassistenten. Europäisch bedeutet also nicht, dass alles von selbst richtig eingestellt ist. Ihre Daten und Ihr Anbieter unterliegen europäischem Recht; die Qualität testen Sie je Aufgabe, wie bei jedem Modell.

3. Open-Weight-Modelle, selbst gehostet oder bei einem europäischen Hoster

Bei einem Open-Weight-Modell stellt der Hersteller die Gewichte zur Verfügung, sodass Sie es auf eigenen Servern oder bei einem Hoster Ihrer Wahl betreiben können. Mistral bietet neben kommerziellen Modellen auch Open-Weight-Modelle an, einen Teil davon unter der Apache-2.0-Lizenz. Das ist gemeint, wenn von On-Premise-KI oder einem Private GPT die Rede ist: eine eigene Chatumgebung, bei der keine Daten an einen externen Modellanbieter gehen.

Sie erhalten die meiste Kontrolle und auch die meiste Arbeit: Rechenleistung, Updates, Sicherheit und die Überwachung der Qualität. Das passt meist am besten zu einer klar abgegrenzten Anwendung mit sehr sensiblen Daten.

4. Hybrid: Sensible Daten bleiben in Ihrer eigenen Schicht

Die vierte Option kombiniert die anderen drei. Ihre Dokumente, Berechtigungen und Protokolle bleiben in Ihrer eigenen Umgebung, und je Aufgabe legen Sie fest, welches Modell was sehen darf. Mit RAG holt Ihre eigene Schicht zuerst die relevanten Passagen und sendet nur diese an das Modell. Ein öffentliches Dokument kann an das stärkste Modell gehen; eine Personalakte bleibt bei einem Modell in der EU oder einem eigenen Modell.

Dafür brauchen Sie verbundene Systeme (Systeme verbinden), geordnete Daten mit einem Verantwortlichen und Berechtigungen je Quelle (Datenfundament) und eine Wissensdatenbank, die den bestehenden Berechtigungen folgt (Wissensmanagement mit KI). Zusammen ist das, was wir ein AIOS nennen: eine Schicht auf Ihren eigenen Daten, die mit ChatGPT, Copilot oder einem anderen Modell zusammenarbeiten kann. Die Wahl des Modells ist dann unabhängig davon, wo Ihr Wissen und Ihre Verbindungen liegen.

Die Optionen im Vergleich

• US-Modell mit EU-Speicherung: Daten in der EU für das, was der Anbieter abdeckt, US-Recht, bekannte Modelle, wenig Verwaltungsaufwand.
• Europäischer Anbieter: Daten standardmäßig in der EU, europäisches Recht, Qualität je Aufgabe testen, wenig Verwaltungsaufwand.
• Open-Weight, selbst gehostet: Daten dort, wo Sie sie ablegen, kein externer Modellanbieter, der meiste Verwaltungsaufwand.
• Hybrid mit eigener Schicht: sensible Daten in Ihrer eigenen Umgebung, je Aufgabe ein passendes Modell, Einrichtung im Voraus.

Die Kosten hängen je Weg von etwas anderem ab. Bei den ersten beiden zahlen Sie je Nutzer oder je Nutzung, und europäische Speicherung oder Verarbeitung steckt manchmal nur in den Top-Abonnements oder kostet extra. Beim Selbsthosten zahlen Sie für Rechenleistung, die auch dann bereitsteht, wenn niemand sie nutzt, plus den Betrieb. Bei einem hybriden Aufbau steckt der größte Teil im Verbinden und Einrichten.

Was DSGVO und AI Act verlangen, und was nicht

Die DSGVO

• Auftragsverarbeitungsvertrag. Verarbeitet ein KI-Anbieter personenbezogene Daten in Ihrem Auftrag, dann ist er Ihr Auftragsverarbeiter, und Sie schließen einen Auftragsverarbeitungsvertrag (Artikel 28 DSGVO). Sie bleiben verantwortlich, auch für das, was Sie auslagern.
• Übermittlung außerhalb des EWR. Personenbezogene Daten in ein Land außerhalb des Europäischen Wirtschaftsraums zu übermitteln, ist nur zulässig, wenn dieses Land ein angemessenes Schutzniveau bietet oder mit einem Übermittlungsinstrument, etwa Standardvertragsklauseln. Für die USA gilt das Data Privacy Framework: Nimmt die US-Organisation daran teil und fällt das konkrete Produkt darunter, dann ist die Übermittlung ohne zusätzliches Instrument zulässig. Nimmt sie nicht teil, verwenden Sie Standardvertragsklauseln, bei Bedarf mit zusätzlichen Maßnahmen wie Verschlüsselung und Pseudonymisierung, gemäß den Empfehlungen des EDSA.
• Datenschutz-Folgenabschätzung. Birgt eine Verarbeitung voraussichtlich ein hohes Datenschutzrisiko, dann führen Sie vorab eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA) durch. Die Faustregel der niederländischen Datenschutzbehörde Autoriteit Persoonsgegevens: zwei oder mehr von neun Kriterien. Neue Technologie ist eines davon; sensible Daten und Daten über schutzbedürftige Personen, etwa Beschäftigte oder Patienten, sind weitere.

Was die DSGVO nicht verlangt: dass alle Ihre Daten in Europa liegen oder dass Sie nur europäische Anbieter nutzen. Sie verlangt, dass eine Übermittlung eine gültige Grundlage hat. Die DSGVO betrifft zudem personenbezogene Daten; die Vertraulichkeit Ihrer übrigen Geschäftsdaten regeln Sie im Vertrag mit dem Anbieter. Mehr dazu in Unternehmensdaten und KI: Datenschutz und DSGVO richtig regeln.

Der AI Act

Der AI Act regelt, was Sie mit KI tun, nicht, wo Ihre Daten liegen. Für die meisten Organisationen, die KI einsetzen, gilt Folgendes:

• KI-Kompetenz (Artikel 4). Gilt seit dem 2. Februar 2025. Seit dem 27. Juli 2026 gilt über den Digital Omnibus zur KI (Verordnung (EU) 2026/1744) ein abgeschwächter Text: Sie ergreifen Maßnahmen, um die KI-Kompetenz Ihrer Mitarbeitenden zu fördern, müssen aber kein bestimmtes Niveau garantieren.
• Transparenz. Seit dem 2. August 2026 muss erkennbar sein, wenn Kunden mit Ihrer KI sprechen oder realistische KI-Bilder sehen.
• Hohes Risiko. Die strengen Anforderungen an KI mit hohem Risiko, etwa KI in der Personalauswahl oder bei der Kreditwürdigkeitsprüfung, gelten ab dem 2. Dezember 2027, für KI in Produkten ab dem 2. August 2028.

Was der AI Act nicht verlangt: ein europäisches Modell, europäische Server oder ein eigenes Modell. Eine kurze KI-Richtlinie mit den zugelassenen Tools und den Daten, die dort nie hineingehören, ist aber der richtige Ort, um Ihre Entscheidungen festzuhalten. Sie hilft auch gegen Schatten-KI: das Arbeiten mit privaten Konten, weil ein offizieller Weg fehlt. Siehe auch unsere Seite zu KI-Governance.

Dieser Artikel ist keine Rechtsberatung; lassen Sie bei einer konkreten Anwendung mit sensiblen Daten eine Juristin oder einen Juristen mitprüfen.

Wie Innoworks vorgeht

Wir beginnen nicht bei einem Anbieter, sondern bei dem, was bereits läuft. In einem KI-Audit erfassen wir, welche KI-Tools bei Ihnen im Einsatz sind, offiziell und inoffiziell, und welches Risiko damit verbunden ist. Davon ausgehend entscheiden Sie je Anwendung, welcher Weg passt.

Beim Bauen arbeiten wir mit Business-KI-Modellen, die Ihre Daten nicht für das Training verwenden, wählen wo möglich eine Verarbeitung innerhalb der EU und halten das in einem Auftragsverarbeitungsvertrag fest. Der Zugriff folgt den Berechtigungen, die bereits gelten: Wer ein Dokument nicht öffnen darf, bekommt über KI auch keine Antwort daraus.

Häufig gestellte Fragen

Kann ich ChatGPT oder Copilot DSGVO-konform nutzen?

Das geht, sofern Sie es regeln: ein Business-Abonnement, ein Auftragsverarbeitungsvertrag, eine gültige Grundlage für die Übermittlung in die USA und Vereinbarungen darüber, welche Daten hinein dürfen. Bei ChatGPT Business trainiert OpenAI nicht mit Ihren Workspace-Daten. Bei Copilot werden Prompts, Antworten und Daten aus Microsoft Graph nicht zum Training der zugrunde liegenden Modelle verwendet.

Was ist ein Private GPT, und ist On-Premise-KI sicherer?

Ein Private GPT ist eine eigene Chatumgebung, oft auf Basis eines Open-Weight-Modells auf eigenen Servern. Ihre Daten gehen dann nicht an einen externen Modellanbieter. Sicherer wird es nur, wenn Sie Server, Updates und Zugriffe mindestens so gut verwalten wie ein großer Anbieter.

Brauche ich für eine KI-Anwendung eine Datenschutz-Folgenabschätzung?

Nicht immer, wohl aber bei einem voraussichtlich hohen Datenschutzrisiko. KI kann als neue Technologie gelten, eines der neun Kriterien. Kommt ein zweites hinzu, etwa sensible Daten oder Daten von Beschäftigten, dann ist nach der Faustregel der Autoriteit Persoonsgegevens eine Datenschutz-Folgenabschätzung nötig.

Wo fangen Sie an?

Mit einem Überblick darüber, welche KI bereits genutzt wird und mit welchen Daten. Genau damit beginnt auch ein KI-Audit.