Kurz erklärt: Eine lokale KI kann Informationen in internen Dokumenten finden und die verwendete Quelle anzeigen. Sie darf dabei nur Inhalte verwenden, die aktuell und für den angemeldeten Benutzer freigegeben sind.
Wo war noch einmal diese Garantiezusage?
Ein Lieferant hat vor zwei Jahren besondere Garantiebedingungen geschickt. Heute braucht jemand genau diese Information. Drei Personen suchen im Dateiserver, im E-Mail-Postfach und in alten Projektordnern. Nach zwanzig Minuten taucht das richtige PDF auf.
Eine interne KI-Wissenssuche kann solche Fragen schneller beantworten: „Welche Garantiefrist gilt bei Lieferant X?“ Die Antwort sollte nicht nur einen Satz liefern, sondern auch das verwendete Dokument und die passende Stelle zeigen. So lässt sich sofort prüfen, ob die Information aktuell ist. Ein Quellenverweis macht die Antwort prüfbar, garantiert aber nichts: Findet das System keine passende Quelle, muss es „nichts gefunden“ melden, statt eine Antwort zu erfinden.
Das ist der praktische Nutzen. Die KI ersetzt weder die Freigabe eines Dokuments noch die Entscheidung eines Mitarbeiters. Sie verkürzt die Suche.
Was bedeutet „lokal“?
Bei einer lokalen Lösung bleiben Modell, Dokumentensuche und gespeicherte Inhalte auf eigener oder betreuter Infrastruktur. Dadurch lassen sich unnötige Übertragungen an öffentliche KI-Dienste vermeiden. Ob wirklich alle Bestandteile lokal laufen, muss jedoch technisch geprüft werden.
„Lokal“ bedeutet nicht automatisch datenschutzkonform. Die österreichische Datenschutzbehörde weist darauf hin, dass die DSGVO weiterhin gilt, sobald ein KI-System personenbezogene Daten verarbeitet. [1] Das betrifft zum Beispiel Namen in Verträgen, E-Mails, Personalunterlagen oder Nutzungsprotokollen.
Was darf die KI für wen finden?
Ein Mitarbeiter im Verkauf darf freigegebene Preislisten und Produktunterlagen sehen. Daraus folgt kein Zugriff auf Personalakten, interne Kalkulationen oder die Unterlagen der Geschäftsführung. Die Wissenssuche muss dieselben Grenzen einhalten wie die ursprüngliche Dateiablage.
Die Datenschutzbehörde nennt Zweckbindung und Datenminimierung als Grundsätze nach Art. 5 DSGVO. [2] Für den Start heißt das: nicht die gesamte Dateiablage übernehmen, sondern nur die Unterlagen, die für einen klaren Zweck gebraucht werden.
Technisch können Zugriffsregeln Eigenschaften des Benutzers, des Dokuments und der angefragten Aktion berücksichtigen. Dieses Prinzip beschreibt NIST in SP 800-162. [3] Für einen kleinen Betrieb muss das nicht kompliziert sein. Oft reichen eine klar abgegrenzte Benutzergruppe und ein freigegebener Dokumentordner.
Ändert jemand die Abteilung oder verlässt das Unternehmen, müssen die Rechte auch in der Wissenssuche geändert werden. Das NCSC nennt dafür ausdrücklich Prozesse für Eintritt, Rollenwechsel und Austritt sowie regelmäßige Rechteprüfungen. [4]
So kann ein kleiner Betrieb anfangen
Für einen Betrieb mit zehn oder zwölf Mitarbeitern braucht es kein Großprojekt. Ein sinnvoller Pilot kann so aussehen:
- Ein Zweck: zum Beispiel Garantiebedingungen oder freigegebene Arbeitsanweisungen schneller finden.
- Ein Ordner: nur aktuelle und geprüfte Dokumente aufnehmen.
- Eine Benutzergruppe: zunächst nur die Personen freischalten, die diese Unterlagen ohnehin sehen dürfen.
- Quellen anzeigen: jede Antwort muss auf das verwendete Dokument verweisen.
- Vier Wochen testen: echte Fragen sammeln und falsche, veraltete oder fehlende Treffer dokumentieren.
- Danach entscheiden: nur bei verlässlichen Ergebnissen weitere Dokumente oder Benutzergruppen ergänzen.
Für kleinere Organisationen verweist das NCSC auf sein Cyber Action Toolkit als geeigneteren Einstieg als die umfangreicheren „10 Steps“. [5]
Was passiert mit gelöschten Dokumenten?
Wird eine Datei gelöscht oder gesperrt, darf ihr Inhalt nicht weiter in Antworten auftauchen. Deshalb muss die Löschung auch den Suchindex, Zwischenspeicher, Chatverläufe und daraus berechnete Suchdaten erfassen. Solche Suchdaten werden häufig „Embeddings“ genannt.
Nach neuen Dokumenten, Änderungen oder Berechtigungsentzug muss der Suchbestand aktualisiert werden. Wie schnell das geschieht und wo Kopien entstehen, gehört in die technische Dokumentation und in einen praktischen Löschtest.
Auch ein PDF kann eine falsche Anweisung enthalten
Ein Dokument kann Text enthalten, der versucht, die Regeln des KI-Systems zu verändern. Das kann sichtbar geschehen oder in eingelesenen Dateien und Webseiten versteckt sein. OWASP bezeichnet diese Fälle als direkte beziehungsweise indirekte Prompt Injection. [6]
Dokumente müssen deshalb als Informationsquelle behandelt werden, nicht als Anweisung an das System. Eine reine Wissenssuche sollte außerdem nicht selbstständig E-Mails verschicken, Dateien verändern oder andere weitreichende Aktionen ausführen.
Wenn Mitarbeiterdaten ins Spiel kommen
Zugriffs- und Nutzungsprotokolle helfen bei der Fehlersuche. Sie können aber auch zeigen, wer wonach gesucht oder welche Dokumente jemand geöffnet hat. Sobald daraus eine Kontrolle von Arbeitnehmern möglich wird, sind neben dem Datenschutz arbeitsrechtliche Regeln zu prüfen.
§ 96 Abs. 1 Z 3 ArbVG betrifft Kontrollmaßnahmen und technische Systeme zur Kontrolle von Arbeitnehmern, wenn diese die Menschenwürde berühren. § 96a regelt bestimmte Systeme zur automatisierten Verarbeitung von Arbeitnehmerdaten und bestimmte Beurteilungssysteme. [7] Welche Bestimmung im konkreten Betrieb greift, muss vor der Einführung rechtlich geprüft werden.
Auch ein Betrieb ohne Betriebsrat ist davon nicht automatisch ausgenommen. § 10 AVRAG sieht bei Kontrollmaßnahmen, welche die Menschenwürde berühren, in solchen Betrieben die Zustimmung des einzelnen Arbeitnehmers vor. [8]
Die neue Verarbeitung gehört außerdem in die Datenschutzdokumentation. Die DSB nennt das Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten nach Art. 30 DSGVO und beschreibt, wann eine Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 erforderlich sein kann. Auf derselben Seite verweist sie auf ein ENISA-Risikotool, das ausdrücklich für kleine und mittlere Unternehmen geeignet ist. [2]
Vier Fragen vor dem Start
- Welches Problem soll die Wissenssuche lösen und welche Dokumente werden dafür wirklich benötigt?
- Wer darf diese Dokumente sehen und wer ist für Freigabe, Aktualität und Löschung verantwortlich?
- Wie reagiert das System, wenn keine passende Quelle gefunden wird?
- Wann werden Rechte, Protokolle und Löschung erneut geprüft?
Fazit
Eine lokale KI-Wissenssuche kann einem kleinen Unternehmen viel Sucharbeit abnehmen. Der beste Einstieg ist bewusst klein: ein klarer Zweck, ein freigegebener Ordner und eine Benutzergruppe. Erst wenn Quellen, Rechte und Löschung im Alltag funktionieren, wird der nächste Bereich ergänzt.
Der Aufwand hängt vor allem davon ab, wie viele Dokumente, Benutzergruppen und bestehende Rechte übernommen werden müssen. Nach dem Start braucht die Lösung laufende Betreuung, damit Dokumente aktuell bleiben, Rechte angepasst und auffällige Antworten geprüft werden.