Compliance Layer für die Nutzung von GenAI

Warum benötigt es einen Compliance Layers für den Einsatz von Generativer KI im Unternehmen und was ist beim Aufbau eines solchen Layers zu beachten?

Einleitung Generative KI (GenAI) wie ChatGPT, Midjourney oder GitHub Copilot verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Rechtssicherheit, Transparenz und verantwortungsvollen Einsatz. Dieses Whitepaper bietet einen praxistauglichen Leitfaden für die Einführung eines "Compliance Layers" für GenAI-Nutzung in Unternehmen.

Begriffsdefinition:

Compliance Layer – Übersetzung	„Compliance“ bedeutet auf Deutsch: Einhaltung von Regeln, Regelkonformität oder auch Regeltreue – insbesondere im rechtlichen, ethischen oder regulatorischen Kontext. „Layer“ lässt sich am besten mit Schicht, Ebene oder Zwischenschicht übersetzen. Im technischen oder strategischen Kontext meint es oft eine Funktionsebene, die zwischen bestehenden Systemen oder Prozessen eingebaut wird.
Compliance Layer - Bedeutung	Ein Compliance Layer ist eine organisatorische oder technische Schicht, die dafür sorgt, dass ein System (z. B. der Einsatz von Künstlicher Intelligenz) regelkonform funktioniert. Er liegt sozusagen „über“ oder „zwischen“ dem eigentlichen KI-Einsatz und der unternehmerischen Praxis und schützt durch Regeln, Richtlinien, Prüfmechanismen und Schulungen.

1. Zielsetzung eines GenAI-Compliance Layers

Ein Compliance Layer soll sicherstellen, dass GenAI:

• rechtskonform (z. B. DSGVO, Urheberrecht, AI Act),

• verantwortungsvoll (z. B. Vermeidung von Diskriminierung),

• geschäftsstrategisch sinnvoll (z. B. Risikominimierung, Schutz von IP)

verwendet wird. Er schafft klare Regeln, Transparenz und Sicherheit für alle Nutzergruppen.

2. Schrittweise Einführung des Compliance Layers

Analyse der Ist-Situation

Welche GenAI-Tools werden aktuell eingesetzt?

Welche Anwendungsfälle gibt es (Texterstellung, Code, Strategie, ...)?

Wer nutzt die Tools und mit welchen Risiken?

Definition von Richtlinien und Anwendungsgrenzen

Was ist erlaubt, was nicht? (z. B. keine Nutzung für personenbezogene Daten)

Welche Inhalte müssen kritisch geprüft werden?

Wie sieht ein "guter Prompt" aus?

Tool-Auswahl und technische Absicherung

Einsatz DSGVO-konformer Tools (z. B. ChatGPT Team/Enterprise)

Kontrolle von Speicherverhalten, Logging, API-Nutzung

Auflistung zugelassener Tools und Anbieter

Datenschutz- und IP-Absicherung

Keine Eingabe sensibler oder personenbezogener Daten

Prüfung generierter Inhalte auf Urheberrechtsrisiken

Integration von DSB und Rechtsabteilung

Schulung und Befähigung der Nutzer

Sensibilisierung für Chancen und Risiken von GenAI

Praxisnahe Guidelines je Abteilung/Rolle

Schulung zu Prompting, Faktenprüfung, Red-Flag-Szenarien

Einführung von Kontrollmechanismen

Nutzung zentraler Konten oder Logging-Tools

Freigabeprozesse für externe oder kritische Inhalte

Kennzeichnung von KI-unterstützten Inhalten intern/extern

Regelmäßige Überprüfung und Weiterentwicklung

Anpassung an neue regulatorische Vorgaben (z. B. AI Act)

Kontinuierliches Feedback und Updates

3. Technischer Compliance Layer – konkret erklärt

Zugriffs- und Nutzersteuerung

Nur autorisierte Personen können GenAI-Tools verwenden.

Zugriff über SSO (Single Sign-On), Rollenrechte, oder zentrale Team-Accounts.

Beispiel-Tools: Microsoft Entra ID (Azure), Okta, AWS IAM + ChatGPT Enterprise-Konten

Input/Output-Filter & Kontrolle

Vor Absenden eines Prompts: Prüfung auf sensible Daten (DSGVO, IP).

Nach Erhalt der Antwort: Prüfung auf problematische Inhalte (Bias, Falschinformationen).

Lösungen: Eigene Middleware, z. B. per Reverse Proxy oder API-Gateway

Beispiel: Ein vorgeschalteter Prompt-Scanner, der Namen/Vertragsdaten erkennt und warnt/blockiert.

Protokollierung & Auditability

Jeder Prompt und jede Antwort wird gespeichert und nachvollziehbar gemacht.

Besonders wichtig bei sensiblen oder regulierten Anwendungen (Banking, Health, Legal).

Tools: PromptLayer, Weights & Biases, DataDog-Integration, eigene Logging-Datenbank

Prompt-Management-Plattformen

Zentralisierte Verwaltung von Prompts, Versionierung, Reviews.

Workflows mit „Prompt-Freigabe“ vor Nutzung durch Mitarbeitende.

Beispiel: Dust.tt, PromptOps, Jasper Teams, Notion-basierte Prompt-Repositories

Policy Enforcement Engines

Definieren von Regeln, was erlaubt ist (z. B. keine Eingabe von Klarnamen).

Echtzeitüberwachung der Einhaltung dieser Regeln.

Technisch: z. B. über eine Policy Engine wie Open Policy Agent (OPA), kombiniert mit GPT-APIs.

Integrationen in bestehende Systeme

GenAI wird nicht „frei im Browser“ genutzt, sondern über eingebettete Systeme:

z. B. in CRM, Wissensmanagement oder interne Kommunikationstools

So wird sichergestellt: Keine unkontrollierte Nutzung.

Eigene KI-Gateways / Intermediäre Plattformen

Einige Unternehmen bauen sich ein eigenes „KI-Gateway“ – eine Plattform zwischen User und Modellanbieter, die z. B.:

• Prompts prüft und anreichert,

• zentrale Logging- und Monitoringfunktionen bietet,

• Governance- und Compliance-Richtlinien technisch durchsetzt.

Beispiele aus der Praxis:

• Bain & Company hat ein internes ChatGPT-Gateway mit Freigabefunktion.

• SAP setzt auf eigene APIs + Whitelisting + Nutzungskontrollen für GenAI.

4. Empfehlungen für den Start

• Starte mit einer Guideline für "Sichere Nutzung von GenAI im Arbeitsalltag"

• Ernennung eines "GenAI-Verantwortlichen" pro Team oder Bereich

• Aufbau eines internen Prompt- & Use-Case-Wikis

• Pilotprojekte mit dokumentierter Risiko- und Wirkungseinschätzung

5. Fazit

Ein GenAI-Compliance Layer schafft Sicherheit, Vertrauen und strategische Klarheit. Wer jetzt Standards definiert, legt das Fundament für eine zukunftssichere, effektive und verantwortungsvolle Nutzung von KI im Unternehmen.