BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die geplante Streichung des Datenschutzbeauftragten im Bundesdatenschutzgesetz könnte in Unternehmen wie eine Erleichterung wirken. Faktisch bleibt der Beauftragten-Anspruch aber durch Artikel 37 der DSGVO bestehen. Gleichzeitig beschleunigt der KI-Boom den Handlungsdruck: Viele KI-Projekte scheitern an Datenschutzanforderungen und verarbeiten überdurchschnittlich oft sensible Daten. Dazu kommt NIS2 mit persönlicher Haftung für die Geschäftsführung und der EU AI Act mit hohen Geldbußen bei Verstößen.
Unternehmen werten den KI-Boom derzeit oft als reine Technologiefrage. Doch in vielen Projekten verschiebt sich der Schwerpunkt Richtung Governance: Neue EU-Regeln, harte Fristen und deutlich steigende Bußgeldrisiken machen Datenschutz- und Security-Expertise zu einer knappen Ressource. Ausgangspunkt ist die Nachricht, dass die Regierung im Rahmen eines Aufschwung-Programms Anfang Juli 2026 eine nationale Lockerung im Bundesdatenschutzgesetz (nach § 38 BDSG) plant. Demnach sollte die Pflicht entfallen, ab 20 Beschäftigten einen Datenschutzbeauftragten zu benennen. Der Effekt greift jedoch weniger, als es auf den ersten Blick scheint.
Rechtlich ist die Lage zweigeteilt: Zwar würde eine nationale Regelung die interne Ausgestaltung erleichtern, die EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) verlangt aber in Artikel 37 weiterhin einen Datenschutzbeauftragten. Entscheidend ist dabei Unabhängigkeit, nicht die reine Existenz einer formalen Rolle. Zusätzlich bleiben Haftungs- und Dokumentationspflichten hoch, weil bei Verstößen Bußgelder von bis zu 20 Millionen Euro oder vier Prozent des weltweiten Jahresumsatzes drohen. Für Verantwortliche steigt damit die Komplexität, denn nicht nur „wer“ bestellt wird, sondern auch „wie“ Prozesse, Rollen und Nachweise im Tagesgeschäft funktionieren müssen.
Auch die technische Umsetzung folgt nicht dem Wunsch nach einer separaten, klar abgegrenzten IT-Infrastruktur. Weder DSGVO noch das Betriebsverfassungsgesetz schreiben eine isolierte IT-Landschaft speziell für Gremien vor. Stattdessen verlangen beide ein „angemessenes Schutzniveau“ und damit eine risikobasierte Kontrolle über Datenflüsse, Zugriffe und Protokollierung. Genau hier treffen Datenschutz und Security aufeinander: In der Praxis bedeutet das, dass Datenschutz-Teams eng mit Architekturverantwortlichen zusammenspielen müssen – etwa beim Rollenmodell, bei Verschlüsselung „at rest“ und „in transit“ sowie bei der Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen in Workflows. Besonders wichtig wird das, wenn KI-Systeme in Fachprozesse eingreifen.
Der KI-Einsatz macht den Bedarf zusätzlich spürbar. Laut einer Bitkom-Studie aus 2026 nutzen bereits 41 Prozent der deutschen Unternehmen KI-Tools; parallel bewerten 69 Prozent Datenschutz als großes Hindernis für das Training von KI-Modellen. Das erklärt auch, warum KI-Projekte nicht nur an Datenqualität, sondern an rechtlichen Leitplanken scheitern: Im vorliegenden Kontext heißt es, dass 59 Prozent aller KI-Projekte an datenschutzrechtlichen Vorgaben scheitern. Hinzu kommt ein typisches Muster aus der Praxis: Rund ein Drittel aller Eingaben in KI-Tools enthält sensible Daten. Technisch führt das zu konkreten Anforderungen an Pseudonymisierung, Tokenisierung und synthetische Datensätze.
Für die Einordnung lohnt der Blick auf einen historischen Pfad: Frühe Datenschutz-Programme waren häufig stark „dokumentationslastig“, während Sicherheitsanforderungen parallel über NIS- beziehungsweise KRITIS-Kontexte liefen. Erst mit dem konsequenten Ausbau der DSGVO-Praxis und der wachsenden Plattformisierung (Cloud, Modell-APIs, geteilte Workspaces) wurde klar, dass Datenschutz nicht am Rand einer IT-Strategie steht, sondern in der Pipeline beginnt. Im Enterprise-Umfeld zeigt sich das auch an Wettbewerbern, die KI- und Compliance-Funktionen in ihre Plattformen integrieren: Microsoft etwa bindet Datenschutz- und Governance-Features in seine Cloud-Suite ein, und ähnliche Ansätze verfolgt Google mit Security- und Data-Governance-Komponenten. Das verschiebt die Erwartungshaltung: Datenschutz wird zur Betriebsfähigkeit.
Der Markt bekommt zusätzlich Rückenwind – im negativen Sinne – durch NIS2 und den EU AI Act. Die Registrierungsfrist für NIS2 endete bereits im März 2026; das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) duldet Nachmeldungen noch bis zum 31. Juli 2026. Schätzungen zufolge haben bis Ende Mai rund 11.000 der etwa 29.500 betroffenen Unternehmen noch nicht gemeldet. NIS2 macht die Geschäftsführung bei Verstößen persönlich haftbar; dann drohen Bußgelder bis zu 500.000 Euro. Der EU AI Act setzt darauf auf, indem er bei schweren Verstößen bis zu 35 Millionen Euro oder sieben Prozent des Umsatzes vorsieht. Damit reicht es nicht, „irgendwie konform“ zu sein.
Aus Expertensicht ist genau dieses Zusammenspiel entscheidend: Compliance wird weniger zu einem einmaligen Projekt und mehr zu einem kontinuierlichen Prozess über Governance, Risiko-Assessment und technische Kontrollen. Gartner prognostiziert für 2026 weltweite Ausgaben für externe IT-Sicherheit von rund 244,2 Milliarden US-Dollar – ein Plus von 13,3 Prozent. Das passt dazu, dass Weiterbildung in vielen Unternehmen bereits strukturell verankert wird: Gesucht sind Datenschutzkoordinatoren und Auditoren, die sowohl technische KI-Risiken als auch rechtliche Anforderungen übersetzen können. Seit Februar 2025 schreibt die EU-KI-Verordnung Schulungen für Mitarbeiter vor; in der Umsetzung greifen Unternehmen oft auf standardisierte Richtlinienvorlagen und externe Zertifikatslehrgänge zurück.
Für die nächsten Monate bedeutet das praktisch: Datenschutz-Expertise wird als „Durchlaufzeitkiller“ in KI- und Security-Programmen wirken. Wer früh Pseudonymisierung und Tokenisierung verbindlich in Trainings- und Entwicklungsprozesse integriert, reduziert spätere Abbruchraten und Nacharbeiten. Wer außerdem NIS2-Reporting und EU-AI-Act-Risikoklassifizierung in eine gemeinsame Dokumentations- und Kontrollarchitektur überführt, stärkt die Verteidigungsfähigkeit gegenüber Prüfungen. Die Geschäftsführung sollte dabei nicht nur Rollen benennen, sondern Verantwortlichkeiten, Eskalationswege und Audit-Trails so festlegen, dass sie bei einem Incident oder einer behördlichen Anfrage belastbar sind. Der Ausblick ist klar: Mit wachsender KI-Nutzung wird der Fachkräftemangel in Datenschutz und Security eher zunehmen, weil er nicht durch reine Tools ersetzt werden kann.
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