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Dein amerikanischer Wettbewerber hat keine DSGVO. Warum das gut für dich ist.
Moin liebe Leser:innen,
TLDR: Die meisten Gründer in DACH sehen DSGVO als Bremse für AI-Projekte. Das Gegenteil ist wahr. Wer DSGVO von Anfang in sein AI-System baut, hat ein System das skaliert. Wer es ignoriert, hat ein System das er später wegwerfen muss.
Die Aussage, die mich nervt.
“Wir würden ja AI nutzen — aber DSGVO.”
Meistens folgt Schweigen. Als wäre das Argument abgeschlossen.
Ich verstehe das. Wirklich. Der Regulierungsdruck ist real. Die Unsicherheit ist real.
Aber die Schlussfolgerung ist falsch.
Was wirklich passiert, wenn du DSGVO ignorierst.
Stell dir vor: Ein Berliner SaaS-Gründer baut einen AI-gestützten Lead-Enrichment-Workflow.
Er nimmt LinkedIn-Profile. Füttert sie in CHAT-GPT. Bekommt personalisierte Outreach-Texte.
Es funktioniert. Erste Ergebnisse. Er skaliert.
Sechs Monate später: Ein Wettbewerber reicht eine Beschwerde ein. Oder ein Mitarbeiter. Oder ein Bewerber.
Das System muss komplett neu gebaut werden. Nicht weil die AI schlecht war. Sondern weil die Datenverarbeitung nicht dokumentiert war. Kein Verarbeitungsverzeichnis. Keine Rechtsgrundlage. Kein Prozess für Löschanfragen.
Er hat ein System gebaut, das er jetzt wegwerfen muss.
Das ist kein Extremfall. Das ist der Normalfall.
Der Unterschied zwischen US und DACH — und warum er dir hilft.
Ein amerikanischer Konkurrent baut ohne diese Einschränkungen.
Er scrapt LinkedIn ungehindert. Er speichert alles. Er hat keine Löschpflichten.
Das klingt nach Vorteil. Ist es kurzfristig.
Langfristig passiert folgendes:
- EU-Kunden fragen nach Datenschutz. Er hat keine Antwort.
- Enterprise-Deals scheitern an Compliance-Anforderungen.
- Er kann nicht in regulierte Branchen (Gesundheit, Finanzen, Öffentlicher Sektor).
Du hast DSGVO von Anfang an gebaut. Du hast die Antworten.
DSGVO-konformes AI ist nicht ein eingeschränkteres System. Es ist ein verkaufbareres System.
Was “DSGVO-ready” konkret bedeutet (keine Rechtsmeinung)
Ich bin kein Anwalt. Das hier ist kein Rechtsrat.
Aber ich habe in den letzten Monaten mehrere AI-Systeme gebaut und dabei gelernt, was den Unterschied macht:
3 Entscheidungen beim Systemaufbau:
1. Datenminimierung von Anfang an Frage vor jedem Datenpunkt: “Brauche ich das wirklich?” Nicht: “Kann ich das verwenden?” Sondern: “Muss ich das speichern?” Ein System das mit weniger Daten auskommt ist robuster. Nicht schwächer.
2. Verarbeitungszweck dokumentieren Jedes Feld in deiner Datenbank braucht einen Zweck. Das klingt nach Bürokratie. Es ist tatsächlich ein Designprozess. Wenn du nicht erklären kannst warum du Daten speicherst, speicherst du wahrscheinlich zu viel.
3. Löschbarkeit einbauen Wer seine Daten löschen will, hat das Recht dazu. Ein System das das nicht kann, hat ein technisches Problem — kein rechtliches. Löschbarkeit ist eine Engineering-Entscheidung, keine Compliance-Entscheidung.
Diese drei Entscheidungen kosten beim Systemaufbau 2-3 Stunden extra. Nachträglich einzubauen kostet Wochen.
Was das mit dir zu tun hat.
Du baust gerade AI-Systeme auf. Oder du überlegst es.
Die Frage ist nicht “DSGVO ja oder nein?”.
Die Frage ist: “Baust du jetzt richtig — oder reparierst du später?”
Wir haben KYP — unser Pre-Call Intelligence System — von Anfang an so gebaut: Minimale Daten, klarer Zweck, löschbar auf Knopfdruck. Nicht weil wir mussten. Sondern weil es das System robuster macht.
Der Aufwand: 3 Stunden beim Aufbau. Gespart: kompletter Neuaufbau später.
Systeme die von Anfang an richtig gebaut sind, skalieren. Sie werden Enterprise-tauglich. Sie überstehen Wachstum.
Systeme die nachträglich gepatcht werden, werden teuer und instabil.
P.S.
Im Audit schaue ich mir immer zuerst an, wie Daten fließen. Nicht wegen DSGVO. Sondern weil es mir zeigt, ob das System skalieren kann.
Ein System mit klaren Datenflüssen ist ein robustes System. Fast immer.
Wenn du wissen willst, wo dein System steht: → https://cal.com/bitsandbrains/15min
P.P.S.
Nächste Woche: Warum “KI-Strategie” das falsche Ziel ist — und was du stattdessen brauchst.
Beste Grüße
André
