Datensouveränität beschreibt die Fähigkeit und das Recht von Individuen, Unternehmen oder Staaten, die Kontrolle über ihre eigenen Daten zu behalten. Sie umfasst Entscheidungen darüber, wer Zugriff auf die Daten hat, wie sie genutzt werden und wo sie gespeichert werden. Das Konzept gewinnt insbesondere im Kontext von Cloud-Diensten, Big Data, KI-Anwendungen und internationalen Datenflüssen an Bedeutung.

Typen/Arten:

• Individuelle Datensouveränität: Nutzer haben die Kontrolle über persönliche Daten, z. B. Gesundheits- oder Finanzinformationen.
• Unternehmerische Datensouveränität: Unternehmen steuern eigene Geschäftsdaten und entscheiden über deren Nutzung, Speicherung und Weitergabe.
• Nationale/öffentliche Datensouveränität: Staaten sichern Daten innerhalb ihrer Hoheitsgebiete, um rechtliche, wirtschaftliche oder sicherheitspolitische Interessen zu schützen.

 

Beispiele:

• Nutzung von Cloud-Diensten, bei denen Unternehmen Daten verschlüsseln und die Schlüssel selbst verwalten.
• Speicherung personenbezogener Daten in EU-Rechenzentren, um DSGVO-konform zu bleiben.
• Einsatz von KI-Anwendungen, bei denen die Datenverarbeitung den Anforderungen des AI Act entspricht.
• Länder, die eigene Dateninfrastrukturen aufbauen, um Abhängigkeiten von internationalen Tech-Konzernen zu reduzieren.

 

Gesetzliche Rahmenbedingungen:

• EU-DSGVO: Regelt die Verarbeitung personenbezogener Daten und stellt sicher, dass die Datensouveränität von Nutzern gewahrt bleibt.
• AI Act (EU): Der geplante EU-Rahmen für KI verpflichtet Anbieter, bei hochrisikorelevanten KI-Systemen den Zugriff, die Nachvollziehbarkeit und den Schutz der Daten sicherzustellen. Er stärkt damit die Kontrolle über Daten, die für KI genutzt werden.
• USA & andere Länder: Nationale Gesetze wie HIPAA oder CCPA setzen andere Prioritäten, oft weniger restriktiv, was zu Konflikten bei grenzüberschreitender Datenverarbeitung führen kann.

 

Vorteile:

• Erhöhte Kontrolle und Sicherheit über sensible Daten.
• Schutz der Privatsphäre und Einhaltung gesetzlicher Vorgaben (DSGVO, AI Act).
• Unabhängigkeit von externen Dienstleistern und internationalen Anbietern.

 

Nachteile:

• Höherer organisatorischer und technischer Aufwand für Verwaltung und Sicherheit.
• Potenziell höhere Kosten für eigene Infrastruktur.
• Spannungen bei internationalen Datenflüssen, wenn nationale Gesetze unterschiedlich sind.

 

Kontroverse Aspekte:

• Strikte Datensouveränität kann Innovation und Datenanalyse einschränken, wenn Daten nicht geteilt werden dürfen.
• Unterschiedliche gesetzliche Anforderungen zwischen EU, USA oder anderen Ländern können Compliance-Herausforderungen verursachen.
• Der AI Act wird teilweise als regulatorisch anspruchsvoll kritisiert, da Unternehmen KI-Daten restriktiv handhaben müssen, was internationale Projekte erschweren kann.

 

Fazit:

Datensouveränität ist ein zentraler Faktor für Sicherheit, Compliance und Selbstbestimmung im digitalen Zeitalter. Mit der zunehmenden Nutzung von KI wird die Beachtung des AI Act ebenso wichtig wie die DSGVO, um Daten kontrolliert, nachvollziehbar und rechtskonform zu verarbeiten.