nDSG und KI-Projekte: die Checkliste für Schweizer KMU

An dem Tag, an dem die E-Mail eines Kunden in einen Prompt gelangt, bearbeitet Ihr KI-Projekt Personendaten — und das Bundesgesetz über den Datenschutz gilt vollumfänglich, von diesem Tag an. Keine Übergangsfrist: Das neue Gesetz (nDSG) ist seit dem 1. September 2023 in Kraft, und der Eidgenössische Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragte (EDÖB) hat bestätigt, dass es technologieneutral ist — KI erhält kein Sonderregime, weder ein strengeres noch ein milderes.

Die gute Nachricht: Für ein KMU ist die Compliance eines KI-Projekts weder eine sechsmonatige Rechtsbaustelle noch ein Grund, nicht zu starten. Sie ist eine Reihe von Fragen, die in der richtigen Reihenfolge, vor dem Start zu stellen sind. Dieses Playbook stellt sie, erklärt das lebenswichtige Minimum jeder Frage und endet mit einer Checkliste zum Kopieren in Ihr Projektmanagement-Tool.

Was das nDSG für ein KI-Projekt ändert — und was nicht

Drei Orientierungspunkte, ohne Jargon:

1. Es schützt natürliche Personen. Daten von Kunden, Mitarbeitenden, Interessenten. Rein technische Daten oder Unternehmensdaten sind nicht erfasst — eine namentliche Geschäfts-E-Mail-Adresse hingegen schon.
2. Private Bearbeitung ist standardmässig zulässig. Anders als die europäische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verlangt das nDSG keine Rechtsgrundlage für jede Bearbeitung. Im Gegenzug auferlegt es präzise Pflichten: informieren, sichern, Übermittlungen regeln, Auskunftsbegehren beantworten. An diesen Pflichten entscheidet sich Ihre Compliance.
3. Die Sanktionen treffen Personen. Bis zu CHF 250 000 Busse für die verantwortliche natürliche Person bei vorsätzlicher Verletzung bestimmter Pflichten. Der Gesetzgeber wollte, dass Datenschutz ein Thema der Geschäftsleitung ist — kein Dossier, das man delegiert und vergisst.

Die 7 Fragen vor dem Start

1. Welche Personendaten gelangen ins System?

Zuerst das Inventar. Listen Sie auf, was tatsächlich in die Prompts, die indexierten Dokumente, die Protokolle gelangt: Namen, E-Mails, Adressen, Dossiers, Fotos. Markieren Sie die besonders schützenswerten Daten (Gesundheit, Meinungen, biometrische Daten, Herkunft) — sie lösen bei jedem folgenden Schritt verschärfte Anforderungen aus.

Dann wenden Sie das rentabelste Prinzip des ganzen Gesetzes an: die Datenminimierung. Was nicht ins System gelangt, muss nicht geschützt werden. Pseudonymisieren Sie vor dem Prompt, wenn die Identität für die Aufgabe nichts beiträgt — ein LLM, das ein Dossier zusammenfasst, braucht fast nie den Namen des Kunden.

2. Wohin gehen die Daten?

Jeder KI-Anbieter ist ein Glied einer Kette: das Modell, seine Cloud, deren Unterauftragsbearbeiter. Die Frage lautet nicht «Ist der Anbieter bekannt?», sondern «In welchem Land findet die Bearbeitung statt, und mit welcher Garantie?»

• Schweiz und Europäische Union: Länder mit anerkannt angemessenem Schutzniveau, keine zusätzliche Formalität.
• USA: angemessen, wenn der Anbieter unter dem Swiss-U.S. Data Privacy Framework (DPF) zertifiziert ist, das der Bundesrat seit September 2024 anerkennt. Die Zertifizierung lässt sich in zwei Minuten im offiziellen Register prüfen — pro Unternehmen, nicht pro Produkt.
• Anderswo, oder nicht zertifizierter Anbieter: Standardvertragsklauseln in den Vertrag aufnehmen.

3. Trainiert Ihr Anbieter mit Ihren Daten?

Die professionellen Angebote (API, Enterprise-Pläne) der grossen Anbieter schliessen das Training mit Ihren Daten in der Regel standardmässig aus; die kostenlosen Consumer-Angebote oft nicht. Der Unterschied muss vertraglich sein, nicht vermutet: Verlangen Sie einen Datenbearbeitungsvertrag (DPA), der die Nutzung, die Aufbewahrungsdauer der Prompts und die Kette der Unterauftragsbearbeiter festlegt. Das ist Ihre Sorgfaltspflicht als Verantwortlicher — der Auftragsbearbeiter handelt im Auftrag, und Aufträge werden schriftlich festgehalten.

4. Trifft die KI automatisierte Entscheidungen?

Wenn das System eine automatisierte Einzelentscheidung produziert — eine Rechtsfolge oder eine erhebliche Beeinträchtigung für die Person: einen Kredit verweigern, eine Bewerbung aussortieren, einen Dienst kündigen — verlangt das Gesetz, die Person darüber zu informieren und ihr zu ermöglichen, eine Überprüfung durch einen Menschen zu verlangen.

Unsere Architekturposition, die wir in unseren eigenen Projekten anwenden: Halten Sie den Menschen an den Entscheidungspunkten in der Schleife, von der Konzeption an. Das ist nicht nur Compliance — es ist das, was das System vertrauenswürdig macht.

5. Braucht es eine Folgenabschätzung (DSFA)?

Die Datenschutz-Folgenabschätzung ist obligatorisch, wenn die Bearbeitung ein hohes Risiko mit sich bringt — das Gesetz nennt ausdrücklich den Einsatz neuer Technologien, die umfangreiche Bearbeitung besonders schützenswerter Daten und das Profiling mit hohem Risiko. Viele KI-Projekte erfüllen das erste Kriterium; deswegen bergen längst nicht alle ein hohes Risiko.

Der nützliche Reflex: Dokumentieren Sie die Beurteilung auch dann, wenn das Fazit «keine DSFA nötig» lautet. Eine Seite genügt. Bestätigt sich das hohe Risiko und bleibt es trotz Ihrer Massnahmen bestehen, ist die Konsultation des EDÖB (oder Ihrer Datenschutzberaterin) der nächste Schritt.

6. Was sagt Ihre Datenschutzerklärung?

Die Informationspflicht gilt für jede Bearbeitung: Zwecke, Empfänger oder Kategorien von Empfängern, Zielländer. Wenn Ihr KI-Assistent Auszüge aus Kundengesprächen an einen amerikanischen Anbieter schickt, muss Ihre Datenschutzerklärung das abbilden — vor dem Start, nicht nach der ersten unangenehmen Frage.

7. Können Sie ein Auskunftsbegehren beantworten?

Jede Person kann Sie fragen, welche Daten Sie über sie bearbeiten. Bei einem KI-System verlangt die ehrliche Antwort zu wissen: was in Ihren Prompt-Protokollen steht, was in Ihrer Dokumentenbasis indexiert ist, was Ihr Anbieter aufbewahrt und wie lange. Definieren Sie eine Aufbewahrungsrichtlinie für Prompts und Ausgaben von der Konzeption an — das ist viel einfacher, als die Historie unter Druck zu rekonstruieren, innert der gesetzlichen Frist von 30 Tagen.

Die LLM-spezifischen Fallen

Vier Punkte, an denen wir Projekte stolpern sehen:

• Prompts sind Personendaten. Alle schützen die Datenbank; kaum jemand denkt an die Aufruf-Protokolle, die Debug-Spuren, die Screenshots in Tickets. Ihre Logs gehören zum Perimeter.
• Schatten-KI ist schon in Ihren Mauern. Wenn Ihre Mitarbeitenden Kundendaten in ein kostenloses Consumer-Tool kopieren, ist Ihre erste Compliance-Baustelle nicht vertraglich: Es ist eine klare interne Weisung und eine professionelle Alternative, die Sie ihnen geben.
• Dokumentenindexe (RAG) erben Zugriffsrechte. Eine interne Suchmaschine, die allen mit den Dokumenten aller antwortet, ist eine Persönlichkeitsverletzung auf Abruf. Die Zugriffskontrollen des Quellsystems müssen im Index überleben.
• Die Kette der Unterauftragsbearbeiter ist länger, als sie aussieht. Modell → Cloud des Modells → Hoster Ihrer Anwendung → Observability-Tool. Jedes Glied, das Personendaten sieht, muss unter Vertrag stehen und, wenn es ausserhalb der Schweiz liegt, von einer Übermittlungsgarantie gedeckt sein.

Die Checkliste

Unverändert in Ihr Projekt-Tool kopieren — jedes Kästchen entspricht einem Abschnitt oben:

## nDSG-Compliance — KI-Projekt

### Inventar

- [ ] Eingehende Personendaten aufgelistet (Prompts, Indexe, Protokolle)
- [ ] Besonders schützenswerte Daten identifiziert und minimiert
- [ ] Pseudonymisierung angewendet, wo die Identität nichts beiträgt

### Anbieter und Übermittlungen

- [ ] Bearbeitungsland für jedes Glied der Kette identifiziert
- [ ] DPF-Zertifizierung geprüft (offizielles Register) oder Standardklauseln signiert
- [ ] DPA signiert: kein Training mit unseren Daten, Aufbewahrung definiert
- [ ] Unterauftragsbearbeiter des Anbieters überprüft

### Konzeption

- [ ] Automatisierte Entscheidungen identifiziert; menschliche Überprüfung vorgesehen
- [ ] Risikobeurteilung dokumentiert (DSFA durchgeführt bei hohem Risiko)
- [ ] Zugriffskontrollen des Quellsystems im RAG-Index abgebildet
- [ ] Aufbewahrungsrichtlinie für Prompts und Ausgaben definiert

### Pflichten

- [ ] Datenschutzerklärung VOR dem Start aktualisiert
- [ ] Verfahren für Auskunftsbegehren getestet (Frist: 30 Tage)
- [ ] Interne KI-Weisung an die Mitarbeitenden kommuniziert
- [ ] Bearbeitungsverzeichnis geführt (empfohlen, auch wenn befreit)
- [ ] Meldung von Verletzungen: Wer entscheidet, wer meldet dem EDÖB, in welcher Frist

Und was kommt danach?

Die Schweiz hat heute kein KI-Gesetz, und das ist ein Entscheid: Der Bundesrat hat sich Anfang 2025 für die Ratifizierung der KI-Konvention des Europarats und für sektorielle Anpassungen entschieden, statt für ein Pendant zum europäischen AI Act. Wenn Sie Kunden in der EU bedienen, kann Sie der AI Act dennoch betreffen — wir werden ihm einen Artikel des Schweizer Radars widmen.

Bis dahin ist das nDSG das gesamte Spielfeld, und dieses Playbook deckt das Wesentliche ab. Massgebend sind die Texte: das Gesetz auf Fedlex und die Leitfäden des EDÖB. Und wenn Sie diese Fragen lieber jemandem stellen, der sie beim Bau von KI-Systemen bereits durchlaufen hat — genau das ist der erste Workshop unserer strategischen Begleitung.