KARLSRUHE / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Grundsatzpapier des Projekts „Plattform Privatheit“ kommt zum Schluss, dass weniger Datenschutz Europas Wettbewerbsfähigkeit in der digitalen Wirtschaft nicht stärkt. Unter Federführung des Fraunhofer ISI und der Universität Kassel widersprechen die Autoren der These „weniger Datenschutz bedeutet mehr Innovation“. Stattdessen empfehlen sie datenschutzfreundliche Technologien, digitale Souveränität und vertrauenswürdige Innovationen. Besonders Start-ups und KMU sehen sie durch Bürokratie und Rechtsunsicherheit jedoch unter Druck.
Europa steht im Wettbewerb der digitalen Märkte nicht nur wegen Rechenleistung und Plattformstrategien unter Druck, sondern auch wegen der Frage, wie man Vertrauen in Produkte und Datenverarbeitung technisch messbar macht. Genau an dieser Stelle setzt das Grundsatzpapier „Plattform Privatheit“ an, das unter Federführung des Fraunhofer-Instituts für System- und Innovationsforschung (ISI) und der Universität Kassel erarbeitet wurde. Die zentrale Botschaft lautet dabei: Ein pauschaler Abbau von Datenschutzstandards ist kein geeignetes Mittel, um die Innovationskraft zu erhöhen.
Die Autoren um Michael Friedewald vom Fraunhofer ISI und Alexander Roßnagel, Hessens Beauftragten für Datenschutz und Professor an der Universität Kassel, stellen eine häufige Verkürzung gerade: Die Annahme „weniger Datenschutz bedeutet mehr Innovation“ lasse sich empirisch nicht belegen. Ausschlaggebend ist aus ihrer Sicht die Interpretation von regulatorischen Effekten. Die Europäische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sei demnach nicht die zentrale Ursache für Innovationshemmnisse; vielmehr deuteten wissenschaftliche Untersuchungen darauf hin, dass die Regulierung keinen generellen Einbruch bei Neuerungen verursacht habe.
Damit bleibt jedoch die praktische Umsetzung nicht ausgeblendet. Das Papier benennt spürbare Herausforderungen, insbesondere für Start-ups sowie für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Während große Digitalkonzerne die regulatorischen Anpassungen häufig organisatorisch und juristisch besser abfedern können, führen bei kleineren Akteuren bürokratischer Aufwand und Rechtsunsicherheit zu spürbaren Reibungsverlusten. Genau diese Schieflage wollen die Forscher durch gezielte Entlastungen korrigieren, ohne den Datenschutz als Qualitätsanker aufzugeben.
Technisch argumentiert das Papier gegen eine reine „Regel um jeden Preis“-Logik und fordert eine stärkere Risikoorientierung. Konkret schlagen die Autoren vor, Pflichten künftig strikt am tatsächlichen Verarbeitungsrisiko auszurichten. Dazu passt auch die Idee, Hersteller von Standard-Software stärker in die Pflicht zu nehmen: Wenn Basissysteme wie Formulare, Analysesoftware, Customer-Relationship-Management oder Datenplattformen standardmäßig datenschutzfreundliche Voreinstellungen und nachvollziehbare Verarbeitungsketten bieten, sinkt der Aufwand für Unternehmen, die diese Werkzeuge einsetzen. In der Folge verschiebt sich die Entlastung von Einzelunternehmen hin zu besserer „Privacy by Design“-Qualität in der Lieferkette der Software.
Ein weiterer Fokus liegt auf datengetriebenen Geschäftsmodellen und Künstlicher Intelligenz. Hier kritisiert das Papier ausdrücklich das Prinzip der reinen Datenmaximierung: Es sei nicht entscheidend, möglichst viele Daten zu speichern oder weiterzureichen, sondern Datenqualität, Passgenauigkeit und die Exklusivität von Trainingsdaten. Diese Perspektive ist auch aus Engineering-Sicht konsistent, weil Trainingsdaten die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen oft stärker prägen als ihre schiere Menge. Gleichzeitig macht sie regulatorische Diskussionen konkreter: Datenschutzfreundliche Verfahren können demnach Leistung sichern, statt sie zu verhindern.
In sensiblen Domänen wie dem Gesundheitswesen, bei Finanzdienstleistungen oder in der Verwaltung wird Datenschutz zudem nicht nur als Pflicht, sondern als Wettbewerbsvorteil beschrieben. Die Autoren warnen davor, Grundrechte und Innovationspolitik gegeneinander auszuspielen, weil beides zusammenwirken kann: Wo Datenverarbeitung nachvollziehbar und rechtskonform gestaltet ist, entsteht leichter Vertrauen bei Nutzern, Partnern und Aufsichten. Um die Lücke zu den USA und China nicht weiter anwachsen zu lassen, empfiehlt „Plattform Privatheit“ unter anderem die Förderung dateneffizienter KI-Verfahren, den Ausbau von Reallaboren zur risikofreien Erprobung sowie mehr Rechtssicherheit für die Forschung. Ziel ist, dass Grundrechtskonformität zu einem international anerkannten Qualitätsmerkmal europäischer Digitaltechnologie wird.
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