Kann KI juristisches Fachwissen ersetzen?

Warum KI-generierte Datenschutzerklärungen nicht ausreichen und wie ein hybrider Ansatz Rechtssicherheit schafft. 

Immer mehr Unternehmen setzen auf generative KI, wenn es darum geht, komplexe Rechtstexte wie Datenschutzerklärungen zu erstellen. Die Hoffnung: Prozesse automatisieren, Zeit sparen, Aufwand minimieren. Doch was auf den ersten Blick effizient wirkt, birgt erhebliche Risiken.

Die Anfrage an das LLM (Large Language Model) klang simpel: "Kannst du mir meine Datenschutzerklärung schreiben?" Der Chatbot lieferte prompt einen überzeugend formulierten Text. Doch spätestens im Gespräch mit einer Juristin wurde klar: Hier stimmt einiges nicht.

Was als Einzelfall erscheint, ist längst zur gängigen Praxis geworden. Unternehmen verlassen sich auf KI-Systeme wie ChatGPT, ohne zu hinterfragen, ob die gelieferten Texte rechtlich belastbar sind. Genau das haben wir im Datareporter Live-Talk thematisiert – die Aufzeichnung findest du hier: 

Birgit von Maurnböck (Unternehmensjuristin und Datenschutzbeauftragte bei Meine Berater) und Sonja Seirlehner (Head of Business Development bei Datareporter) diskutierten in einem kompakten Expertinnen-Talk auf LinkedIn, ob generative KI rechtssichere Datenschutzerklärungen erstellen kann – und wo klare Grenzen bestehen.

Die zentrale Frage: Kann KI juristisches Fachwissen ersetzen?

Die klare Antwort: Nein.

Denn generative KI arbeitet mit Wahrscheinlichkeiten – nicht mit rechtlich geprüften Informationen. Sie liefert Texte, die plausibel klingen, aber häufig fehlerhaft oder unvollständig sind. Datenschutz ist kein statisches Thema, sondern hochdynamisch, kontextabhängig und voller Grauzonen. Eine KI kennt keine individuellen Unternehmensprozesse, kann keine Rechtslage bewerten und schon gar nicht garantieren, dass die Inhalte den aktuellen gesetzlichen Anforderungen entsprechen.

🤔 Wo liegen die größten Herausforderungen bei KI-generierten Datenschutzerklärungen?

🔍 Fehlende Transparenz in Bezug auf ihre Quellen:

Einer der größten Schwachpunkte generativer KI ist die fehlende Nachvollziehbarkeit der Quellen. Ob Inhalte rechtlich korrekt, aktuell oder für den jeweiligen Rechtsraum relevant sind, kann die KI nicht beurteilen. Besonders im Datenschutzrecht, das sich laufend weiterentwickelt, ist diese Intransparenz riskant – denn plausibel klingende Texte sind nicht automatisch rechtskonform.

🔍 Weil sich Gesetze, Gerichtsurteile und technische Gegebenheiten ständig ändern, muss auch der Datenschutz immer wieder angepasst werden.

Der Datenschutzrahmen verändert sich kontinuierlich: neue Gesetzgebungen, EuGH-Urteile, Standards wie das EU-U.S. Data Privacy Framework oder nationale Auslegungen. Hinzu kommen betriebliche Anpassungen: Neue Tools werden eingebunden, Prozesse verändert, Zuständigkeiten neu verteilt. Eine KI erkennt solche Entwicklungen nicht automatisch und kann auch nicht bewerten, ob dadurch neue Informationspflichten entstehen. Wer sich auf einmal generierte Texte verlässt, riskiert Verstoß gegen geltendes Recht.

Weiterlesen: Warum dynamische Datenschutzerklärungen für moderne Websites unverzichtbar sind.

🔍 KI kennt keine betrieblichen Prozesse.

Datenschutzerklärungen müssen spezifisch sein. Sie sollen abbilden, wie ein Unternehmen mit personenbezogenen Daten umgeht – von der Registrierung bis zur Löschung. Beispiel: 

1. Wie funktioniert die Account-Erstellung auf einer Website? 

2. Welche Daten werden beim Login gespeichert? 

3. Welche Systeme greifen wann auf welche Daten zu?

Diese Details kennt keine KI. Sie müssen durch menschliche Expertise erhoben, verstanden und korrekt in Rechtstext übersetzt werden.

🔍 Sensible Informationen haben in KI-Systemen nichts verloren.

So praktisch KI auch sein mag: Beim Umgang mit sensiblen Daten ist Vorsicht geboten. Wer personenbezogene Daten, Betriebsgeheimnisse oder urheberrechtlich geschützte Inhalte in ein KI-System eingibt, riskiert Verstöße gegen Datenschutzrecht oder Geheimhaltungspflichten. 

Der hybride Ansatz: Warum Mensch, Technik und KI gemeinsam wirken müssen. 

Trotz aller Einschränkungen kann KI ein wertvolles Werkzeug sein – wenn sie richtig eingesetzt wird. Der effektivste Weg führt über einen hybriden Ansatz:

🔹 Juristische Expertise sichert die Qualität:

Nur erfahrene Datenschützer:innen können beurteilen, ob ein Text nicht nur plausibel, sondern auch rechtlich tragfähig ist. Sie verstehen die Anforderungen der DSGVO, erkennen Lücken und setzen gezielt dort an, wo rechtliche Absicherung notwendig ist.

🔹 WebCare sorgt für technische Aktualität:

WebCare analysiert und überwacht Websites tagesaktuell. Neue Dienste, Tools oder Einbindungen werden automatisch erkannt – Änderungen können sofort bewertet und in die Datenschutzerklärung übernommen werden. So bleibt sie stets aktuell und konform.

🔹 KI als Effizienz-Booster:

KI kann repetitive Aufgaben beschleunigen: etwa erste Textentwürfe liefern oder technische Analysen unterstützen. Aber die finale rechtliche Bewertung bleibt menschlich. Denn nur wer den Kontext kennt, erkennt, worauf es wirklich ankommt.

Fazit:

KI kann vieles – aber keine rechtskonformen Datenschutzerklärungen schreiben. Der Weg in die Zukunft liegt nicht im Entweder-oder, sondern im Zusammenspiel von Mensch, Technik und KI. Nur so entsteht ein System, das effizient arbeitet und rechtlich auf der sicheren Seite ist.

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