KI und Datenschutz: Herausforderungen, Risiken und DSGVO-konforme Lösungen

Künstliche Intelligenz verändert, wie wir arbeiten, kommunizieren und Innovationen schaffen – von der Echtzeit-Texterstellung und Chatbots im Kundensupport bis hin zu vorausschauender Medizin und Gesichtserkennung. Doch so beeindruckend die Effizienz und Skalierbarkeit von KI auch sind, sie wirft ernste Fragen darüber auf, was eigentlich mit den Daten passiert, von denen sie lebt – besonders mit den persönlichen Daten deiner Nutzer.

Hinter jedem intelligenten Algorithmus steckt ein riesiger Datensatz. Oft enthalten diese hochsensible Informationen – von Surfverhalten und Sprachaufnahmen bis hin zu Standortdaten in Echtzeit und medizinischen Unterlagen. Und auch wenn diese Daten Personalisierung und Automatisierung möglich machen, öffnen sie gleichzeitig die Tür für Sicherheitslücken, rechtliche Risiken und Datenschutzverletzungen.

Wie findest du also das Gleichgewicht zwischen den Vorteilen von KI und einem verantwortungsvollen, datenschutzorientierten Umgang mit Informationen?
In diesem Artikel gehen wir der Spannung zwischen KI-Innovation und Datenschutz nach – insbesondere im Kontext der DSGVO und der europäischen Datensouveränität. Du erfährst, welche Datenschutzrisiken KI-Systeme mit sich bringen, welche rechtlichen Rahmenbedingungen die Daten deiner Nutzer schützen sollen und welche konkreten Strategien es für eine sichere, ethische Implementierung von KI gibt.

Außerdem zeigen wir dir, wie Digital Samba – eine in der EU beheimatete Videokonferenzplattform – KI-Funktionen in Echtzeit bereitstellt, ohne dabei den Datenschutz zu gefährden.
So erhältst du eine vollständig DSGVO-konforme Lösung, ideal für Unternehmen, die in Europa tätig sind oder europäische Kunden betreuen.

Ganz gleich, ob du CTO, DPO, leitender Entwicklerin oder Head of Product Security bist – dieser Leitfaden hilft dir, die wachsenden Datenschutzrisiken im Bereich KI besser zu verstehen und zeigt dir praxisnahe Wege auf, wie du heute schon aktiv werden kannst.

Inhaltsverzeichnis

1. KI und Datenschutz verstehen
2. Wie KI Daten sammelt
3. Datenschutz-Herausforderungen bei der Datenerfassung und -nutzung durch KI
4. Gesetzliche Rahmenbedingungen für KI und Datenschutz
5. Strategien zur Minimierung von Datenschutzrisiken bei KI
6. Wie Digital Samba Videokonferenzen mit datenschutzorientierter KI neu definiert
7. Fazit

Was bedeutet Datenschutz in der KI? – Einfach erklärt für moderne Unternehmen

KI lebt von Daten – und immer öfter bedeutet das: von den persönlichen Daten deiner Nutzer.

Jedes Mal, wenn jemand einen Sprachassistenten nutzt, an einem Videocall teilnimmt oder mit einem Chatbot interagiert, besteht die Möglichkeit, dass sein Verhaltens-, Biometrie- oder Identifikationsdaten von Machine-Learning-Algorithmen verarbeitet werden. Das wirft eine der drängendsten Fragen für europäische Unternehmen, KI-Dienstleister und Technologieanbieter auf:

Können wir die Kraft der KI nutzen, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu verletzen – und dabei DSGVO-konform bleiben?

Datenschutz in der KI umfasst die Praktiken, Technologien und gesetzlichen Regelungen, die sicherstellen, dass persönliche Daten während des gesamten KI-Lebenszyklus geschützt bleiben – von der Datenerhebung und dem Training bis hin zu Inferenz und Speicherung. Dabei geht es nicht nur um Server-Sicherheit oder das Abhaken von Compliance-Checklisten. Es geht darum, Systeme zu entwickeln, die die Zustimmung der Nutzer respektieren, unnötige Datennutzung vermeiden und Verantwortung übernehmen, wenn Entscheidungen automatisiert getroffen werden.

Das ist besonders wichtig, wenn:

• du personenbezogene Daten europäischer Nutzer verarbeitest,
• du KI in kundenorientierten Anwendungen wie Videokonferenzen, Spracherkennung oder Predictive Analytics einsetzt,
• du in sensiblen Branchen wie Gesundheitswesen, Rechtswesen, Bildung oder Finanzen tätig bist – wo Compliance keine Option, sondern Pflicht ist.

Da sich Datenschutzgesetze ständig weiterentwickeln, gilt: Unternehmen, die KI integrieren, sollten proaktiv handeln – nicht erst reagieren. Das bedeutet:

• du musst genau wissen, welche Daten deine KI sammelt,
• du musst eine rechtmäßige Grundlage für die Verarbeitung nachweisen (Einwilligung, berechtigtes Interesse usw.),
• du solltest Datensparsamkeit praktizieren, wo immer möglich,
• und du musst transparent machen, wenn Entscheidungen KI-gestützt getroffen werden.

Wenn deine KI-Plattform auf Drittanbieter-Tools oder US-basierte Hosting-Dienste setzt, könnte dein Datenfluss bereits gegen europäisches Recht verstoßen – oder dich zumindest in ein rechtliches Risiko bringen.

Wie KI Daten sammelt: Web, Sensoren, Nutzer & synthetische Quellen

Damit KI zuverlässig funktioniert, braucht sie riesige Datenmengen – und die Quellen dafür sind erstaunlich vielfältig. Von Echtzeit-Nutzeraktionen bis hin zu öffentlichen Datensätzen sammeln, interpretieren und speichern KI-Systeme Daten auf Arten, die den meisten Nutzern gar nicht bewusst sind.

Hier ist eine Übersicht der gängigsten Methoden zur Datenerfassung durch KI – und welche Datenschutzrisiken jeweils damit verbunden sind:

1. Nutzungs- und Interaktionsdaten

KI-Systeme, die in Websites, Apps oder Dienste eingebettet sind, verfolgen kontinuierlich das Verhalten der Nutzer – also, was Menschen anklicken, suchen, sagen oder teilen. Dazu gehören etwa:

• Web-Nutzungsdaten (besuchte Seiten, Sitzungsdauer)
• Kaufhistorien
• Chat-Verläufe
• Sprachbefehle und Videoinhalte

Datenschutzrisiko: Diese Daten gelten häufig als personenbezogene Informationen (PII) im Sinne der DSGVO. Wenn sie unsachgemäß gespeichert, geteilt oder verarbeitet werden, kann das zu Profiling oder Datenmissbrauch führen.

2. Sensor- und IoT-Daten

Smarte Geräte – von Smartphones bis zu Fitness-Trackern – sind voller Sensoren, die Verhaltens- und Umgebungsdaten erfassen, zum Beispiel:

• Standort (über GPS)
• Bewegung (Beschleunigungssensoren)
• Biometrie (Herzfrequenz, Gesichtserkennung)

Datenschutzrisiko: Viele Geräte sammeln Daten, auch wenn sie gar nicht aktiv genutzt werden. Das wirft Fragen nach Überwachung und Einwilligung auf – besonders im Gesundheits- oder Arbeitsumfeld.

3. Web-Scraping und Crawling

KI-Systeme durchsuchen öffentlich verfügbare Inhalte im Internet – etwa Social-Media-Beiträge, Bilder, Bewertungen oder Kommentare. Mithilfe sogenannter Web-Unblocker können sie sogar gesperrte Websites und Plattformen erreichen, um Daten effizienter zu sammeln. Diese Daten bilden oft die Grundlage vieler Sprach- und Bildmodelle.

Datenschutzrisiko: Auch „öffentliche“ Inhalte können private Informationen enthalten. Das Nutzen solcher Daten ohne Zustimmung verstößt gegen die Grundsätze der Datenminimierung und Zweckbindung nach DSGVO.

4. Manuelles Labeling durch Crowd-Worker

Zur Verbesserung von KI-Modellen werden menschliche Annotatoren eingesetzt, die Inhalte manuell kennzeichnen – etwa bei der Bilderkennung oder Stimmungsanalyse.

Datenschutzrisiko: Beim Crowdsourcing werden sensible Daten häufig über Ländergrenzen und Plattformen hinweg übertragen. Das erschwert die Nachverfolgung und Verantwortlichkeit der Datenverarbeitung.

5. Öffentliche und staatliche Datensätze

Viele KI-Projekte greifen auf frei verfügbare Datensätze von Universitäten, Forschungszentren oder Behörden zurück. Diese sind zwar nützlich, aber oft nicht nach aktuellen Standards anonymisiert.

Datenschutzrisiko: Mit immer leistungsfähigeren KI-Systemen lassen sich Personen auch aus „anonymisierten“ Daten wiedererkennen – besonders, wenn diese mit anderen Quellen kombiniert werden.

6. Datenpartnerschaften

Unternehmen tauschen oder lizenzieren Datensätze gegenseitig – etwa, wenn Telekom- und Adtech-Anbieter Verhaltensdaten teilen.

Datenschutzrisiko: Solche Kooperationen laufen meist im Hintergrund, ohne dass Nutzer transparent informiert werden oder widersprechen können. Das untergräbt die Nutzerkontrolle und kann zu DSGVO-Verstößen führen.

7. Synthetische Datenerzeugung

Einige Organisationen erstellen mittlerweile „künstliche, aber realistische“ Daten, um reale Nutzerdaten zu simulieren, ohne echte Identitäten offenzulegen.

Datenschutzvorteil: Wenn synthetische Daten korrekt erzeugt werden, verringern sie Datenschutzrisiken erheblich, da keine Verbindung zu echten Personen besteht. Das macht sie zu einer der sichersten Optionen für das Training von KI-Modellen.

Wenn deine KI reale Daten sammelt, ohne klare Zustimmung oder sichere Verarbeitung, riskierst du nicht nur das Vertrauen deiner Nutzer – sondern auch empfindliche Bußgelder nach DSGVO.

Die größten Datenschutzprobleme bei KI: Risiken, Bias und Blackbox-Modelle

KI bringt enorme Innovationskraft mit sich – doch ihr Hunger nach Daten und ihre undurchsichtigen Prozesse haben oft einen Preis: die Privatsphäre und das Vertrauen deiner Nutzer.

Im Folgenden findest du die wichtigsten Datenschutzrisiken, mit denen Unternehmen aktuell konfrontiert sind – besonders jene, die im europäischen Markt tätig sind oder diesen bedienen.

1. Übermäßige Datennutzung

KI-Modelle werden häufig mit Daten trainiert, die weit über ihren ursprünglichen Zweck hinaus gesammelt wurden – von E-Mails und Sprachaufnahmen bis hin zu Video-Sessions und persönlichen Dateien. Damit werden zentrale DSGVO-Grundsätze wie Zweckbindung und Datensparsamkeit verletzt.

Risiko: Sensible Daten können ohne Wissen oder Einwilligung der Nutzer weiterverwendet werden – das schafft Compliance-Lücken und gefährdet den Ruf deines Unternehmens.

2. Voreingenommene Algorithmen (Bias)

KI lernt aus Daten. Wenn diese Daten jedoch historische Verzerrungen enthalten – etwa durch einseitige Einstellungspraktiken oder diskriminierende Sprache – übernimmt und verstärkt das Modell diese Vorurteile.

Risiko: Du riskierst, Systeme zu entwickeln, die Personen aufgrund geschützter Merkmale benachteiligen – mit möglichen rechtlichen Konsequenzen und ethischer Kritik.

3. Fehlende Transparenz („Blackbox-KI“)

Viele KI-Modelle, insbesondere Deep-Learning-Systeme, sind schwer nachvollziehbar. Weder Nutzer noch Aufsichtsbehörden können klar erkennen, wie Entscheidungen zustande kommen.

Risiko: Ohne Erklärbarkeit kannst du weder Fairness belegen noch Entscheidungen (z. B. bei Bewerbungen oder Krediten) rechtfertigen oder DSGVO-Pflichten wie das Recht auf Erklärung erfüllen.

4. Überwachung und Monitoring

KI treibt Technologien wie Gesichtserkennung, Tastenanschlagsüberwachung, Emotionserkennung und Verhaltensanalyse an. Diese Tools werden zunehmend in Bildung, Einzelhandel, Transport und Gesundheitswesen eingesetzt.

Risiko: Solche Systeme können ethische Grenzen überschreiten oder sogar gegen gesetzliche Schutzvorschriften wie die ePrivacy-Richtlinie oder die DSGVO-Bestimmungen zur ausdrücklichen Einwilligung verstoßen.

5. Unsichere Speicherung und Zugriffe

KI-Systeme bündeln häufig riesige Mengen personenbezogener Daten in Trainings- oder Inferenzprozessen. Wenn diese Daten nicht verschlüsselt, durch Zugriffsrechte geschützt oder sauber getrennt sind, entsteht ein erhebliches Sicherheitsrisiko.

Risiko: Datenpannen, Lecks oder unbefugtes Teilen können nicht nur hohe DSGVO-Bußgelder nach sich ziehen, sondern auch dauerhaft das Vertrauen deiner Kunden zerstören.

DSGVO, CCPA & KI: Datenschutzgesetze, die die Zukunft prägen

Je stärker KI in alltägliche Abläufe integriert wird – von medizinischer Diagnostik bis hin zu automatisiertem Kundensupport – desto stärker reagieren auch die Aufsichtsbehörden. Die Zeit des „Move fast and break things“ ist vorbei – besonders in Europa. Heute müssen Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI mit klaren Datenschutz- und Sicherheitsvorgaben in Einklang bringen.

Hier ein Überblick über die wichtigsten Rechtsrahmen, die den Umgang mit KI und Datenschutz weltweit prägen:

1. Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist das umfassendste Datenschutzgesetz der Welt – und internationaler Maßstab für Compliance. Zwar erwähnt sie KI nicht ausdrücklich, doch ihre Grundprinzipien haben direkte Auswirkungen darauf, wie KI entworfen, eingesetzt und begründet werden darf.

Wichtige DSGVO-Grundsätze im Zusammenhang mit KI:

• Rechtmäßige Grundlage für die Datenverarbeitung (z. B. ausdrückliche Einwilligung)
• Recht auf Auskunft und Berichtigung personenbezogener Daten
• Recht auf Löschung („Recht auf Vergessenwerden“)
• Recht auf Erklärung (bei automatisierten Entscheidungen)
• Zweckbindung und Datensparsamkeit

Auswirkungen auf KI:
Wenn deine KI personenbezogene Daten sammelt, musst du nachweisen, dass dies einem legitimen Zweck dient, sicher verarbeitet wird und keine schädlichen Verzerrungen erzeugt. Verstöße – insbesondere durch die Nutzung von Tools mit Hosting außerhalb der EU ohne geeignete Schutzmaßnahmen – können Bußgelder von bis zu 20 Millionen € oder 4 % des weltweiten Jahresumsatzes nach sich ziehen.

2. California Consumer Privacy Act (CCPA)

Der CCPA und sein Nachfolger, der California Privacy Rights Act (CPRA), bilden den stärksten Datenschutzrahmen in den USA. Sie geben den Einwohnern Kaliforniens Kontrolle darüber, wie ihre persönlichen Daten gesammelt, verkauft oder genutzt werden.

Auswirkungen auf KI:
Wenn deine KI Verhaltensdaten für Analysen oder Vorhersagen nutzt und du Nutzer in den USA hast (oder Partner, die dort tätig sind), kannst du unter den CCPA/CPRA fallen. Unternehmen müssen:

• offenlegen, wie sie Daten verwenden,
• eine einfache Möglichkeit zum Widerspruch gegen Datenverkauf oder -weitergabe bieten,
• und robuste Datenschutzrichtlinien für KI-Tools anwenden, die auf Verbraucherdaten trainiert werden.

3. Algorithmic Accountability Act (Vorgeschlagen – USA)

Dieses noch nicht verabschiedete US-Gesetz sieht vor, dass Unternehmen ihre KI-Systeme auf Bias, Diskriminierung und Datenrisiken prüfen müssen. Sollte es in Kraft treten, würde es Folgendes verlangen:

• Risikobewertungen für „High-Impact“-KI-Systeme
• Dokumentation von Trainingsdaten und Testverfahren
• Öffentliche Rechenschaft über KI-Ergebnisse

Auswirkungen auf KI:
Der Trend zur Auditierbarkeit und ethischen Prüfung von KI gewinnt weltweit an Bedeutung. Selbst wenn dein Unternehmen in der EU sitzt, erwarten Kunden zunehmend nachvollziehbare, erklärbare KI-Prozesse – besonders in regulierten Branchen wie Gesundheit, Finanzen und Recht.

4. OECD-Grundsätze für Künstliche Intelligenz

Die OECD hat Leitprinzipien für eine verantwortungsvolle, vertrauenswürdige KI-Entwicklung definiert. Ihr Rahmen betont, dass Menschen in jeder Phase der KI-Nutzung die Kontrolle behalten sollen – anstatt sie vollständig Maschinen zu überlassen.

Kernpunkte der OECD-Leitlinien (verabschiedet von über 40 Ländern):

• Menschliche Aufsicht über KI
• Transparenz und Rechenschaftspflicht
• Starke Datenschutz- und Sicherheitsvorkehrungen

Auswirkungen auf KI:
Die Einhaltung dieser Grundsätze wird zunehmend zu einem Wettbewerbsvorteil – vor allem für EU-orientierte Unternehmen, die vertrauenswürdige, menschenzentrierte KI-Systeme entwickeln wollen.

5. NIST AI Risk Management Framework (USA)

Auch die US-Regierung erkennt, dass KI sorgfältig überwacht werden muss. Das National Institute of Standards and Technology (NIST) hat daher ein Rahmenwerk entwickelt, das Unternehmen hilft, die Risiken ihrer KI-Systeme zu bewerten – im Hinblick auf Sicherheit, Datenschutz, Fairness und mögliche Verzerrungen.

Anstatt KI-Systeme einfach auf den Markt zu bringen, verlangt dieses Modell:

• eine klare Analyse der Datenquellen,
• eine sorgfältige Überprüfung von Entscheidungen,
• Tests unter realen Bedingungen,
• und eine kontinuierliche Überwachung der Systeme.

Auswirkungen auf KI:
Dieses Framework gewinnt international an Bedeutung – sowohl bei Compliance-Anforderungen als auch in Beschaffungsprozessen. Wer sich an seine Richtlinien hält, bewegt sich im Einklang mit der DSGVO und signalisiert Reife und Verantwortungsbewusstsein im KI-Governance-Bereich.

“KI steht nicht über dem Gesetz. Wenn sie personenbezogene Daten verarbeitet, unterliegt sie denselben gesetzlichen Prüfungen wie jedes andere digitale Tool auch. Nur sind die Risiken höher – und die Strafen ebenfalls.”

Jorge Maiquez

COO & Mitgründer von Digital Samba

KI und Datenschutz: 6 praxisnahe Sicherheitsstrategien

Eines ist klar: KI aufzugeben ist keine Lösung für Datenschutzrisiken. Die wahre Lösung liegt darin, KI-Systeme so zu entwickeln, dass Datenschutz, Ethik und Compliance von Anfang an fest verankert sind – besonders für Unternehmen, die mit europäischen Nutzerdaten arbeiten oder in regulierten Branchen tätig sind.

Hier sind sechs zentrale Strategien, die jeder CTO, Entwickler und Compliance-Verantwortliche umsetzen sollte, um Datenschutzprobleme bei KI zu minimieren und künftige Anforderungen zu erfüllen:

1. Privacy by Design (und by Default)

Von Tag eins an sollte dein KI-System mit eingebautem Datenschutz konzipiert sein – nicht erst nachträglich angepasst werden.

So setzt du es um:

• Führe Datenschutz-Folgenabschätzungen (DPIA) für alle KI-Anwendungsfälle durch

• Integriere Einwilligungs- und Berechtigungskontrollen direkt in die Benutzeroberfläche

• Nutze lokale Inferenzmodelle, um Daten auf dem Gerät oder innerhalb der Region zu halten

Zusätzlich kann die Integration von Cloud-Vertragsmanagement-Lösungen den Datenschutz stärken, indem Vereinbarungen und Nutzungsbedingungen rund um Datenverarbeitung sicher in der Cloud verwaltet werden.

2. Datensparsamkeit

Nur weil KI alles sammeln kann, heißt das nicht, dass sie es auch sollte.

So setzt du es um:

• Definiere den minimal erforderlichen Datensatz für jede KI-Funktion

• Vermeide das Sammeln realer Nutzerdaten zu Testzwecken, sofern nicht absolut nötig

• Implementiere rollenbasierte Zugriffsrechte auf sensible Informationen

Tipp: Je kleiner dein Datensatz, desto geringer dein Risiko – und deine regulatorische Last.

3. Anonymisierung und Pseudonymisierung

Bevor du reale Daten für das KI-Training nutzt, stelle sicher, dass sie richtig anonymisiert oder pseudonymisiert sind.

So setzt du es um:

• Entferne personenbezogene Daten (PII) bereits in der Vorverarbeitung

• Verwende sichere Hashing-, Tokenisierungs- oder Verschlüsselungsverfahren für Benutzer-IDs

• Vermeide wiedererkennbare Muster – etwa einzigartige Sprachprofile oder Gesichtsdaten

Ein DSGVO-konformes KI-Tool sollte Pseudonymisierung von Haus aus in seine Datenpipelines integriert haben.

4. Transparenz und Erklärbarkeit

Black-Box-KI ist ein Compliance-Risiko. Nutzer und Aufsichtsbehörden erwarten Nachvollziehbarkeit – sowohl in der Datennutzung als auch bei Entscheidungsprozessen.

So setzt du es um:

• Dokumentiere Trainingsdatensätze und Entscheidungslogik

• Nutze erklärbare Modelle oder integriere Erklärbarkeits-Layer

• Gib Nutzern klare Rückmeldungen, warum eine KI eine bestimmte Entscheidung getroffen hat (z. B. bei Profiling oder Automatisierung)

Artikel 22 der DSGVO schreibt menschliche Aufsicht bei automatisierten Entscheidungen mit rechtlichen oder wesentlichen Auswirkungen vor.

5. Starke Sicherheitskontrollen

Behandle deine KI wie ein wertvolles Asset – und schütze sie entsprechend.

So setzt du es um:

• Verschlüssele personenbezogene Daten während der Übertragung und Speicherung

• Trenne Trainings- und Produktionsumgebungen

• Führe regelmäßige Sicherheits-Audits deiner KI-Pipelines durch

• Überwache auf Angriffe oder Model-Drift

Neuer Standard: Unternehmen setzen zunehmend auf AI Security Posture Management (AI-SPM) – ein Framework zum Schutz von Modellen, Daten und APIs vor Sicherheitsverletzungen.

6. Sorgfältige Prüfung von Anbietern und Infrastruktur

Wenn du Drittanbieter-KI-Tools, APIs oder Cloud-Infrastruktur nutzt, bleibst du nach der DSGVO weiterhin verantwortlich für deren Datenschutzwirkung.

So setzt du es um:

• Wähle Anbieter mit EU-basiertem Hosting und ohne US-Subprozessoren

• Prüfe Auftragsverarbeitungsverträge (AVV) und Subprozessor-Listen

• Stelle sicher, dass dein Anbieter Datenlöschung auf Anfrage, Audit-Logs und Zugriffstransparenz unterstützt

Bonus: EU-basierte Anbieter wie Digital Samba bieten native DSGVO-Konformität ohne grenzüberschreitende Datenübertragungen – ideal für regulierte Branchen.

Wie Digital Samba Videokonferenzen mit datenschutzorientierter KI neu definiert

Bei Digital Samba wissen wir, dass moderne Unternehmen die Vorteile von KI nutzen wollen – aber nicht auf Kosten von Compliance oder Kontrolle. Deshalb haben wir unsere Videokonferenzplattform auf einer Privacy-First-KI-Architektur aufgebaut, die vollständig mit den europäischen Datenschutzstandards im Einklang steht.

Unsere Plattform richtet sich an Unternehmen, die Sicherheit, Compliance und Vertrauen an erste Stelle setzen – besonders in regulierten Branchen wie Gesundheitswesen, Rechtswesen, Bildung und Finanzen. So ermöglichen wir dir den Einsatz von KI, ohne Kompromisse beim Datenschutz einzugehen:

Echtzeit-KI-Funktionen – entwickelt für Datenschutz

Digital Samba bietet leistungsstarke Echtzeit-KI-Funktionen, die Barrierefreiheit und Produktivität verbessern:

• KI-Untertitelung mit hoher Genauigkeit – Transkripte können direkt von unserer Zusammenfassungs-KI genutzt werden

• Automatische Meeting-Zusammenfassungen auf Basis der Transkriptdaten

• Intelligente Aufzeichnungs-Wiedergabe mit durchsuchbaren Transkripten

Im Gegensatz zu vielen anderen Plattformen basieren unsere KI-Funktionen nicht auf US-Cloud-Infrastruktur oder externen Datenverarbeitern. Alles läuft auf unseren sicheren, EU-gehosteten Servern – deine Daten verlassen Europa nie.

Keine Datenweitergabe. Keine Datenübertragung über Grenzen hinweg. Nie.

Volle Transparenz statt Datenhandel

Die meisten Videoplattformen nutzen Meetingdaten, um ihre KI-Modelle zu trainieren oder Erkenntnisse an Drittanbieter zu verkaufen.

Wir nicht.

Mit Digital Samba gilt:

• Deine Video-, Audio- und Chatdaten werden niemals ohne ausdrückliche Einwilligung zum Training von Modellen verwendet

• Die gesamte Verarbeitung findet innerhalb der EU statt – ohne US-Subprozessoren

• Wir sind vollständig transparent über Datenflüsse und Aufbewahrungsrichtlinien

Ergebnis: Du behältst die volle Kontrolle über deine Daten – und bleibst vollständig DSGVO- und Schrems-II-konform.

Flexible SDK- & Embedded-Integration

Ob du Videokonferenzen in eine Gesundheitsplattform, ein virtuelles Klassenzimmer oder ein digitales Beratungs-Tool einbetten möchtest – Digital Samba bietet dir eine sichere, vorgefertigte Lösung mit Enterprise-Funktionen, ohne dass du eigene Video-Infrastruktur entwickeln oder hosten musst.

Vorteile:

• Low-Code-Integration über SDK & API

• Granulare Funktionssteuerung (z. B. Untertitel aktivieren, Aufzeichnungen deaktivieren)

• Skalierbar von 1:1-Gesprächen bis zu großen Webinaren

• 100 % EU-Hosting mit integrierter Verschlüsselung

Bereit für die Zukunft der europäischen KI-Compliance

Wir haben Digital Samba nicht nur entwickelt, um die heutigen Standards zu erfüllen, sondern um sich auch an die sich weiterentwickelnden Anforderungen des EU-AI-Acts und künftiger KI-Governance-Richtlinien anzupassen.

Unsere Roadmap umfasst:

• Erweiterte KI-Audit-Logs

• Verbesserte DPIA-Unterstützung für Unternehmenskunden

• Anpassbare Datenaufbewahrungsrichtlinien

Unser Ziel ist klar: Unternehmen in Europa – und solche, die europäische Kunden betreuen – eine sichere Möglichkeit zu bieten, KI-gestützte Kommunikationstools bereitzustellen, ohne sich Sorgen um Datenschutz oder Compliance machen zu müssen.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist längst kein Nice-to-have mehr – sie ist fest in der Art und Weise verankert, wie moderne Unternehmen innovieren, automatisieren und skalieren. Doch mit großer Leistungsfähigkeit kommt auch große Verantwortung: die Privatsphäre deiner Nutzer zu schützen, während du das volle Potenzial von KI ausschöpfst.

Von undurchsichtiger Datenerfassung über algorithmische Verzerrungen bis hin zu unsicherer Infrastruktur – die Risiken sind real, ebenso wie die Compliance-Herausforderungen unter der DSGVO und den neuen KI-Regulierungen.

Die gute Nachricht?

Du musst dich nicht zwischen KI-Innovation und Datenschutz entscheiden.

Digital Samba bietet eine Privacy-First, EU-gehostete Videokonferenzplattform, die dein Produkt mit Echtzeit-KI-Funktionen wie Live-Untertiteln und automatischen Meeting-Zusammenfassungen ausstattet – ohne Kompromisse bei Compliance, Sicherheit oder Vertrauen der Nutzer.

Egal, ob du Lösungen für Bildung, Telemedizin, Rechtsberatung oder interne Zusammenarbeit entwickelst – unsere Plattform hilft dir, mit der KI-Entwicklung Schritt zu halten und gleichzeitig die Datenschutz- und Compliance-Erwartungen deiner Nutzer – und der europäischen Gesetzgebung – zu erfüllen.