ChatGPT DSGVO-konform im Unternehmen einsetzen

Die Consumer-Tarife (Free, Plus, Pro und Go) sind für Privatpersonen gedacht. OpenAI stellt hier keinen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO bereit, und das Training auf Euren Eingaben ist per Default aktiv — es lässt sich zwar in den Einstellungen abschalten, aber das ändert nichts am fehlenden Vertrag.

Für personenbezogene Unternehmensdaten sind diese Tarife damit praktisch nicht rechtskonform einsetzbar. Sie eignen sich für rein private Nutzung oder für Aufgaben ganz ohne Personenbezug (etwa das Umformulieren eines öffentlichen Textes) — aber nicht als Werkzeug, in das Mitarbeitende Kundendaten eingeben.

In den geschäftlichen Angeboten tritt OpenAI als Auftragsverarbeiter nach Art. 28 DSGVO auf: ChatGPT Business (bis zum 29. August 2025 „Team" genannt), Enterprise, Edu und der Zugang über die API. Hier trainiert OpenAI per Default nicht auf Euren Kundendaten — bei der API ist das seit dem 1. März 2023 der Fall.

Grundlage ist das Data Processing Addendum (DPA) von OpenAI, das zum 1. Dezember 2025 aktualisiert wurde und zum 1. Januar 2026 wirksam ist. Es ist ein Standardvertrag, den Ihr selbst aktiv abschließen müsst — er gilt nicht automatisch. Ihr findet ihn unter openai.com/policies/data-processing-addendum.

Damit ist der vertragliche Grundstein gelegt. Er allein macht den Einsatz aber noch nicht DSGVO-konform — dazu kommen Drittlandtransfer, Verzeichnis, DSFA und Rechtsgrundlage, die wir gleich einzeln durchgehen.

Wer die Daten physisch in der EU halten will, muss genau hinsehen, was welcher Tarif tatsächlich bietet. Die Speicherung ruhender Daten in der EU gibt es seit Februar 2025 (für Enterprise und Edu, neue Workspaces). Die Inferenz auf EU-GPUs — also die eigentliche Verarbeitung innerhalb der EU — ist seit dem 16. Januar 2026 verfügbar, allerdings für Enterprise, Edu und Healthcare und nur über den Vertrieb buchbar.

Für ChatGPT Business ist EU Data Residency nach aktuellem Stand nur bei Enterprise/Edu gesichert — prüft das vor Vertragsabschluss verbindlich, statt sich auf Marketing-Aussagen zu verlassen. Über die API lässt sich die EU-Region je Projekt wählen; die Verarbeitung läuft dann in der Region mit Zero Data Retention, also ohne dauerhafte Speicherung der Inhalte.

Der AVV ist die Grundvoraussetzung: Er macht OpenAI zu Eurem weisungsgebundenen Auftragsverarbeiter und regelt Zwecke, Löschung, Unterauftragnehmer und Eure Kontrollrechte. Bei ChatGPT Business, Enterprise, Edu und der API steht er als Standardvertrag (DPA) bereit — Ihr müsst ihn aber selbst aktiv abschließen, er gilt nicht mit dem Klick auf „Registrieren".

Praxis-Fehler Nummer eins: Der Tarif ist gebucht, aber niemand hat das DPA formal initiiert. Ohne unterzeichnetes DPA fehlt die Grundlage nach Art. 28 — unabhängig davon, welchen Tarif Ihr zahlt.

OpenAI ist ein US-Anbieter, also verlassen Eure Daten grundsätzlich den EU-Raum. Abgesichert wird das derzeit doppelt: OpenAI ist unter dem EU-US Data Privacy Framework (DPF) zertifiziert (Status aktiv, Stand Juni 2026), und die DPA enthält Standardvertragsklauseln (SCC) als Rückfallebene.

Dieses Fundament ist jedoch in Bewegung. Vor dem EuGH ist seit Oktober 2025 die Berufung C-703/25 P anhängig, noyb hat am 30. Juni 2026 ein „Schrems III" angekündigt, und ein Urteil des US Supreme Court vom Juni 2026 zur Unabhängigkeit der FTC untergräbt eine der DPF-Voraussetzungen. Eine Einschätzung des EuGH wird Ende 2026 oder Anfang 2027 erwartet.

Sachlich heißt das: Der Transfer ist heute rechtlich abgesichert, aber das kann sich ändern. Wer dieses Risiko strukturell vermeiden will, wählt EU Data Residency, ein EU-Modell (etwa Mistral) oder On-Premise — dann verlassen die Daten den EU-Raum gar nicht erst.

Jede KI-gestützte Verarbeitung gehört ins Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten (Art. 30) — mit Zweck, Datenkategorien, Empfängern und Löschfristen. Das ist keine Kür, sondern die dokumentarische Basis, die die Aufsicht sehen will.

Sobald Ihr personenbezogene Daten systematisch und umfangreich verarbeitet — oder besondere Kategorien nach Art. 9 betroffen sind — kommt in der Regel eine Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 hinzu. Sie prüft und dokumentiert die Risiken vor dem Einsatz. Dazu gehören außerdem eine saubere Rechtsgrundlage nach Art. 6 und eigene Datenschutzhinweise, die den KI-Einsatz transparent machen.

Die größte reale Gefahr ist nicht der falsche Tarif, sondern die unkontrollierte Nutzung: Mitarbeitende, die Kundendaten in ihren privaten ChatGPT-Account kopieren, weil es gerade schneller geht. Diese Schatten-KI entzieht sich jeder Kontrolle und jedem Vertrag.

Eine klare, kurze Nutzungsrichtlinie beantwortet die Fragen, die im Alltag auftauchen: Welches Tool ist freigegeben? Welche Daten dürfen hinein, welche nie? Wer ist Ansprechpartner? Eine Richtlinie, die niemand liest, hilft nicht — sie muss knapp, konkret und mit einer freigegebenen Alternative verbunden sein, damit der Umweg über den Privataccount unnötig wird.

Wo ein Betriebsrat besteht, ist der Einsatz von ChatGPT regelmäßig mitbestimmungspflichtig. Sobald das System geeignet ist, Verhalten oder Leistung der Beschäftigten zu überwachen — und Enterprise-Funktionen wie Audit-Logs und SSO sind genau das — greift § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG.

Die Konsequenz ist unbequem: Eine Einführung ohne Beteiligung des Betriebsrats ist unwirksam. Empfehlenswert ist eine KI-Betriebsvereinbarung, die Zweck, zulässige Nutzung und den Ausschluss einer Leistungskontrolle festhält — das schafft Rechtssicherheit für beide Seiten.

Zwei Pflichten aus dem EU AI Act laufen parallel zur DSGVO. Seit dem 2. Februar 2025 gilt die KI-Kompetenz-Pflicht nach Art. 4: Wer KI einsetzt, muss ein angemessenes Kompetenzniveau seiner Mitarbeitenden sicherstellen; die Aufsicht dazu greift ab dem 2. August 2026.

Ab demselben Datum, dem 2. August 2026, gilt die Kennzeichnungspflicht nach Art. 50: KI-Chatbots müssen sich zu erkennen geben, bestimmte KI-generierte Inhalte müssen markiert werden. Beide Pflichten sind unabhängig vom Datenschutz zu erfüllen — wir haben sie in eigenen Leitfäden aufbereitet.

Der naheliegende erste Schritt ist eine Regel: keine Klarnamen, keine echten Adressen, keine Vertragsnummern im Prompt. In der Theorie reduziert das den Personenbezug erheblich.

In der Praxis scheitert die Regel an genau dem Punkt, der sie nötig macht — am Menschen unter Zeitdruck. Ein Mitarbeiter, der schnell eine Kunden-E-Mail zusammenfassen lassen will, kopiert sie mitsamt Namen und Anliegen hinein. Freiwillige Pseudonymisierung ist besser als nichts, aber sie ist keine verlässliche Kontrolle.

Die zuverlässigste Kontrolle ist kein Appell an die Mitarbeitenden, sondern eine technische Schicht zwischen Nutzer und LLM: Ein DSGVO-Gateway pseudonymisiert personenbezogene Daten, bevor sie das Modell erreichen. Genau diese Schicht steckt in unserer KI-Plattform Ada: Das Ada Datenschild erkennt über 30 Datentypen in deutschen Formaten, ersetzt sie vor dem Versand durch Platzhalter und setzt sie in der Antwort wieder ein. Damit lassen sich auch Modelle wie ChatGPT oder Claude ansprechen, ohne dass personenbezogene Daten sie je erreichen — die Eskalation an solche Modelle ist technisch ausschließlich durch das Datenschild möglich.

Der Vorteil einer solchen Schicht ist, dass sie nicht auf Disziplin angewiesen ist. Der Klarname wird erkannt und ersetzt, bevor der Prompt das Haus verlässt, und beim Antworten wieder eingesetzt — der Mitarbeiter merkt davon idealerweise nichts, und die Personendaten erreichen das Modell erst gar nicht.

Der Prompt ist dabei nur ein Kanal von dreien. Sprachnachrichten und Diktate werden in Ada standardmäßig vollständig on-premise transkribiert (lokales Whisper) — das Audio verlässt das System nicht; eine EU-Cloud-Transkription mit AVV gibt es nur als bewusste Entscheidung pro Kunde. Und Dokumente wie Bilder werden vor jeder externen Verarbeitung von Metadaten bereinigt (EXIF, GPS, Geräteinformationen); für hochsensible Branchen kann die Dokumentenerkennung komplett on-premise laufen.

Wo das Schutzniveau höher sein muss — besondere Kategorien, Berufsgeheimnisse nach § 203 StGB, sensible Branchen — reicht ein Gateway vor einem US-Modell nicht mehr. Dann verlagert man die Verarbeitung selbst: auf ein EU-Modell (etwa Mistral) oder auf eine On-Premise-Lösung im eigenen Haus oder in einer deutschen Cloud.

Damit verlassen die Daten den EU-Raum gar nicht erst, und die gesamte Drittland-Diskussion entfällt. Der Aufwand ist höher, aber für Kanzleien, Arztpraxen und regulierte Mittelständler ist es oft der einzige Weg, der die DSFA übersteht — und genau solche Architekturen setzen wir auf.