Künstliche Intelligenz · Praxisguide

Large Language Models: Datenschutz

Übermitteln Sie nur Daten, die für die Aufgabe wirklich nötig sind.

Large Language ModelsKünstliche IntelligenzPraktische Schritte

01 / Einordnung

Worum geht es konkret?

Large Language Models verarbeiten und erzeugen Sprache auf Basis gelernter Muster und bereitgestelltem Kontext.

Ein überschaubarer Anwendungsfall ist die Zusammenfassung längerer Support-Anfragen. Beginnen Sie mit dem wichtigsten Nutzerweg und halten Sie fest, welche weiteren Fälle später folgen sollen. So bleibt die Entscheidung auch bei Änderungen am Projekt nachvollziehbar.

02 / Vorgehen

Drei Schritte für die Umsetzung.

  1. 01

    Ziel klären

    Inventarisieren Sie Eingaben, Anbieter und Speicherdauer.

  2. 02

    Large Language Models gezielt einsetzen

    Klären Sie Speicherung, Anbieter und Datenminimierung vor der Einführung.

  3. 03

    Ergebnis überprüfen

    Ein Nutzer versteht die Verarbeitung und hat einen Kontaktweg.

03 / Grenzen

Worauf Sie achten sollten.

Sensible Daten dürfen nicht ungeprüft in Logs landen.

Sprachliche Sicherheit ist kein Beleg für faktische Richtigkeit.

Halten Sie die getroffene Entscheidung und ihren Prüfpunkt kurz fest. So lässt sich später erkennen, ob eine Änderung nötig ist oder ob nur ein Einzelfall anders behandelt werden muss.

Weiterführende Dokumentation

Technische Details und aktuelle APIs finden Sie in der offiziellen Dokumentation: OpenAI Entwicklerdokumentation.