Die Digitalisierung bietet Sozialunternehmen unzählige Möglichkeiten, ihre Mission wirkungsvoller und effizienter umzusetzen – von der Nutzung sozialer Medien zur Vernetzung bis hin zur Integration von Künstlicher Intelligenz (KI), um wirkungsorientierte Entscheidungen zu treffen. Doch mit der Digitalisierung wachsen auch die Anforderungen an Datenschutz und Informationssicherheit. Gerade in gemeinwohlorientierten Unternehmen und Startups, die oft mit sensiblen Daten arbeiten, wird Datenschutz zur Voraussetzung für Vertrauen und langfristige Zusammenarbeit. Wie kannst Du eine Datenschutzstrategie gestalten, die flexibel und skalierbar bleibt, gerade wenn Dein Unternehmen wächst?
In diesem Artikel schauen wir uns vier zentrale Aspekte an, die besonders für Sozialunternehmen in Regionen wie Brandenburg, aber auch für den sozialen Sektor insgesamt relevant sind. Hier findest Du praktische Hinweise, wie Du Datenschutz als Katalysator für Vertrauen nutzen und als strategisches Element in Deine Digitalisierung integrieren kannst.
1. Social Media
Viele gemeinwohlorientierte Startups und Unternehmen nutzen digitale Kanäle, um Unterstützung und Aufmerksamkeit zu gewinnen. Doch je mehr soziale Medien in die Kommunikation und Vernetzung integriert werden, desto stärker müssen Datenschutzvorkehrungen getroffen werden, um sensible Informationen zu schützen.
Vermeidung unnötiger Datenerhebung
Wenn Du mit sensiblen Daten arbeitest, z. B. im Gesundheitsbereich oder bei Programmen zur sozialen Inklusion, ist es sinnvoll, nur notwendige Informationen zu erheben und diese auf ein Minimum zu beschränken. So können Social-Media-Kampagnen oft durchgeführt werden, ohne detaillierte persönliche Daten der Zielgruppen zu erfassen.
Sichere Nutzung sozialer Medien
Achte darauf, sichere Plattformen auszuwählen. Bevorzuge Anbieter, die DSGVO-konform arbeiten, und informiere Dich über die Risiken, die beim Teilen von Inhalten entstehen könnten. Schulungen und Richtlinien zur sicheren Nutzung sozialer Medien helfen Deinem Team, sich datenschutzkonform zu verhalten.
Richtlinien zur Bildnutzung
Arbeitest Du mit Gruppen wie Kindern oder besonders schutzbedürftigen Menschen, ist es wichtig, die Einwilligung zur Bildnutzung einzuholen. Eine interne Checkliste, die vor jedem Social-Media-Post abgearbeitet wird, kann dabei helfen, den Datenschutz zu sichern.
Transparenz und Kommunikation
Wenn Dein Unternehmen seine Datenschutzmaßnahmen aktiv kommuniziert, etwa auf der Website oder in Social-Media-Beiträgen, schafft das Vertrauen bei Unterstützern und Stakeholdern. Transparente Erklärungen darüber, welche Daten gesammelt und wie sie geschützt werden, zeigen, dass Dir Datenschutz wichtig ist.
2. KI in Sozialunternehmen einsetzen
Künstliche Intelligenz kann Dein Unternehmen dabei unterstützen, die Wirkung von Programmen zu messen, administrative Aufgaben zu automatisieren oder datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel könntest Du KI nutzen, um demografische Trends zu analysieren und Programme gezielter anzupassen. Doch sobald KI ins Spiel kommt, braucht es klare Datenschutzüberlegungen, besonders zur Anonymisierung von Daten.
Methoden wie Pseudonymisierung, Differential Privacy, K-Anonymität oder der Einsatz synthetischer Daten helfen sicherzustellen, dass individuelle Daten nicht zurückverfolgt werden können – und Dein Unternehmen die Privatsphäre der Betroffenen schützt. Hier einige konkrete Methoden, die Personenbezug für KI-Anwendungen effektiv mindern:
(1) Datenanonymisierung
Wenn Daten für KI-Anwendungen genutzt werden, sollten sie, wann immer möglich, anonymisiert werden. Dabei werden personenbezogene Daten so verarbeitet, dass sie keiner Person mehr zugeordnet werden können, etwa indem individuelle Datenpunkte in Gruppenstatistiken umgewandelt werden.
Anwendung: Ein KI-System kann so z. B. die durchschnittliche Dauer von Beratungsgesprächen analysieren, ohne einzelne Klienten identifizieren zu können.
(2) Pseudonymisierung als Zwischenschritt
Bei der Pseudonymisierung werden identifizierende Informationen durch Pseudonyme ersetzt. Sie ist eine Vorstufe zur Anonymisierung und reduziert die Identifizierbarkeit, wobei die Daten theoretisch rückführbar bleiben.
Anwendung: Daten können temporär pseudonymisiert und anschließend in KI-Anwendungen verarbeitet werden, um Rückverfolgung zu verhindern.
Tipp: Die DSGVO bevorzugt eine risikobasierte Herangehensweise. Pseudonymisierung kann ausreichend sein, wenn das Risiko der Re-Identifikation minimiert und Sicherheitsmaßnahmen vorhanden sind.
Eine formale Datenschutzfolgenabschätzung (DSFA) ist nicht immer notwendig, wenn es um Anonymisierung und Pseudonymisierung geht, aber eine Risikoanalyse und Dokumentation der Schutzmaßnahmen sind in jedem Fall zu empfehlen.
(3) Verrauschen der Daten (Differential Privacy)
Hier wird gezielt „Rauschen“ in die Daten eingefügt, das heißt, Zufallswerte verfälschen den Originalwert leicht. Die Gesamtanalyse bleibt dabei genau, während die Daten auf individueller Ebene unkenntlich werden.
Anwendung: Differential Privacy wird häufig für statistische Modelle genutzt, um sicherzustellen, dass niemand auf individuelle Einträge schließen kann.
(4) K-Anonymität
Bei K-Anonymität werden Daten so angepasst, dass jede Person in einer Gruppe von „k“ anderen nicht unterscheidbar ist. So minimierst Du das Risiko einer Identifizierung.
Anwendung: Geburtsdaten oder Wohnorte werden zum Beispiel zu Altersgruppen oder Regionen zusammengefasst.
(5) Generative Ansätze (synthetische Daten)
Synthetische Daten behalten die Eigenschaften der echten Daten, ohne personenbezogene Informationen zu enthalten. Diese künstlich erzeugten Datensätze stellen sicher, dass keine echten Daten verwendet werden.
Anwendung: Du könntest synthetische Datensätze nutzen, um KI-Modelle zu trainieren, ohne jemals echte personenbezogene Informationen preiszugeben.
(6) Entfernen von einzigartigen oder spezifischen Identifikatoren
Alle spezifischen und identifizierenden Merkmale – wie Name, Geburtsdatum, Adresse und Kontaktdetails – werden aus dem Datensatz entfernt.
Anwendung: Selbst bei weniger sensiblen Informationen, wie Dokumenten oder Texten, kann das Entfernen eindeutiger Begriffe dazu beitragen, Anonymität oder zumindest Pseudonymität zu erreichen. So wird es schwieriger bis unmöglich, eine Verknüpfung zu bestimmten Personen herzustellen.
Zusammengefasst
Eine vollständige Anonymisierung erfordert oft die Kombination mehrerer Methoden. Dein Prozess sollte regelmäßig geprüft werden, da neue Technologien bestehende Anonymisierungen gefährden könnten.
Erstellen eines ethischen Daten- und KI-Leitfadens
Die Nutzung von KI bedeutet auch Verantwortung. Dein Unternehmen sollte einen internen Leitfaden zum Umgang mit sensiblen Daten und zum Einsatz von KI erstellen. Dieser Leitfaden könnte die Erhebung, Speicherung und Verarbeitung von Daten klar regeln und regelmäßig überprüft werden.
Partnerprüfung
Wenn Du mit externen KI-Partnern arbeitest, prüfe, ob sie DSGVO-konform arbeiten und schließe, falls nötig, einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung (AVV)/ engl. Data Processing Agreement (DPA) ab. Achte bei US-Anbietern auf Selbstzertifizierung unter dem Data-Privacy-Framework.
Kontinuierliche Überwachung und Anpassung
Da sich KI-Anwendungen und -Anforderungen rasant weiterentwickeln, ist es entscheidend, regelmäßig zu überprüfen, ob deine Datenschutzmaßnahmen noch aktuell und wirksam sind. Dies kann durch regelmäßige Audits und Anpassungen erfolgen, um sicherzustellen, dass alle neuen Entwicklungen im Datenschutz berücksichtigt und umgesetzt werden.
3. Innovations- und Organisationsentwicklung in der digitalen Transformation
Für Dein Unternehmen ist es entscheidend, Datenschutz als kontinuierlichen Prozess zu sehen. Ein Beispiel könnte die Einführung flexibler digitaler Arbeitsumgebungen sein, die es Teams ermöglichen, dezentral zu arbeiten, ohne die Datensicherheit zu gefährden.
Aufbau einer „Privacy-by-Design“-Kultur
Datenschutz sollte schon bei der Planung neuer Projekte und Systeme berücksichtigt werden. Wenn Du neue digitale Tools oder Plattformen einführst, integriere Datenschutzanforderungen von Anfang an.
Sichere Kommunikationsplattformen für Remote-Teams
Da viele Sozialunternehmen dezentral arbeiten, sind sichere und DSGVO-konforme Kommunikationsplattformen wichtig. Signal für Chats oder Zoom mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung sind gute Beispiele.
Regelmäßige Mitarbeiterschulungen
Um eine datenschutzbewusste Kultur zu fördern, sind regelmäßige Schulungen notwendig. Themen wie sicherer Datenumgang und Phishing-Prävention stehen dabei im Mittelpunkt.
Audit-Prozesse einführen
Eine regelmäßige Überprüfung der Datenschutzrichtlinien und -maßnahmen hilft Dir, potenzielle Schwachstellen zu identifizieren und erforderliche Anpassungen vorzunehmen. Diese Audits sollten fest in den Arbeitsalltag integriert und in regelmäßigen Abständen durchgeführt werden, um den Datenschutz stets auf einem hohen Niveau zu halten.
4. Von der wirkungsorientierten Initiative zum Sozialunternehmen
Viele soziale Initiativen starten klein und wachsen zu vollwertigen Organisationen heran. Der Übergang zur Organisation bringt die Notwendigkeit mit sich, Datenschutzstandards zu definieren, die das wachsende Datenvolumen decken.
Datenschutzstrategie als Basis für Wachstum
Integriere Datenschutz als Teil der Strategie in Deinen Organisationsaufbau. Sobald Du größere Mengen personenbezogener Daten verwaltest, werden umfassende Datenschutzmaßnahmen notwendig.
Einsatz von Datenschutz-Managementsystemen (DMS)
Ein DMS kann die Verwaltung von Datenschutzdokumenten und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen vereinfachen, wenn Dein Unternehmen wächst.
Transparenz bei der Datennutzung
Wenn Sozialunternehmen wachsen und ihre Wirkung verstärken, sollte dies auch in der Kommunikation mit Stakeholdern und Unterstützern transparent gemacht werden. Die regelmäßige Berichterstattung darüber, wie Daten zum Wohle Deiner Mission verwendet werden, schafft Vertrauen.
Nachhaltige Finanzierung für Datenschutzprojekte
Gerade bei der Skalierung Deines Sozialunternehmens lohnt es sich, langfristige Finanzierungsquellen für Datenschutzmaßnahmen zu finden. Förderprogramme oder Partnerschaften, die speziell auf die Digitalisierung und den Datenschutz in Sozialunternehmen abzielen, könnten hierbei nützlich sein.
Fazit: Datenschutz als unverzichtbarer Teil der digitalen Strategie für Sozialunternehmen
Der Weg zur Digitalisierung ist voller Chancen und Herausforderungen. Datenschutz ist dabei nicht nur Pflicht, sondern auch eine Möglichkeit, Vertrauen aufzubauen und die Wirkung zu verstärken. Die beschriebenen Schritte und Tipps können als Grundlage für eine Datenschutzstrategie dienen, die flexibel bleibt und mit den Anforderungen eines wachsenden Sozialunternehmens Schritt hält.
