Von unserem Gastautor Kai Waehner, Field CTO bei Confluent

[datensicherheit.de, 12.02.2026] Mit der rasanten Entwicklung der Künstlichen Intelligenz wächst auch die Sorge um den Datenschutz. Weltweit beschäftigen sich Unternehmen mit Fragen der Datensicherheit, der Transparenz und mit den Auswirkungen offener sowie geschlossener KI-Modelle. Gleichzeitig stellen sich immer mehr Verbraucher die Frage, ob der technologische Fortschritt auf Kosten ihrer persönlichen Daten erfolgt.

Kai Waehner, Field CTO bei Confluent, Bild: Confluent

Viele Technologien nicht auf den Schutz der Privatsphäre ausgelegt

Die eigentliche Herausforderung liegt nicht nur in der Art und Weise, wie Daten genutzt oder möglicherweise missbraucht werden. Vielmehr zeigt sich das Problem darin, dass viele Technologien von Grund auf nicht auf den Schutz der Privatsphäre ausgelegt sind. Veraltete Infrastrukturen, fragmentierte Sicherheitskonzepte und uneinheitliche Zugriffskontrollen erhöhen das Risiko für Datenmissbrauch und Angriffe.

Reduktion des Risikos durch Daren-Streaming

Eine wirksame Antwort auf diese Herausforderungen bietet der Einsatz von Daten-Streaming. Wenn Datenschutzmechanismen direkt in die Datenerfassung integriert und Informationen in Echtzeit verarbeitet werden, lassen sich Risiken gezielt reduzieren. Gleichzeitig können Unternehmen gesetzliche Vorgaben zuverlässig einhalten und eine vertrauenswürdige Datenbasis schaffen, die den verantwortungsvollen Umgang mit KI-Anwendungen unterstützt.

Die Risiken veralteter Infrastrukturen

Der rasante Aufstieg von KI-Technologien und die zunehmende öffentliche Debatte über ihre Auswirkungen auf die individuelle und gesellschaftliche Sicherheit haben in den vergangenen Monaten die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes deutlich verstärkt. Neue politische Initiativen verfolgen das Ziel, verbindliche Leitlinien für die Entwicklung von KI zu etablieren. Regierungen schlagen strengere Datenschutzgesetze, mehr Transparenzpflichten und ethische Prinzipien für den Umgang mit künstlicher Intelligenz vor.

Trotzdem kann Regulierung allein das Problem nicht vollständig lösen. Gesetzgebungsprozesse benötigen Zeit, reagieren häufig verzögert auf technologische Entwicklungen und konzentrieren sich meist auf die Einhaltung von Vorschriften anstatt auf proaktive Sicherheitsmechanismen. Das zentrale Problem liegt darin, dass selbst die strengsten Gesetze kaum Wirkung entfalten, wenn die zugrunde liegende Technologie nicht von vornherein so konzipiert ist, dass sie Datenschutz automatisch mitdenkt.

Viele Unternehmen verlassen sich weiterhin auf historisch gewachsene IT-Strukturen, die zwar grundsätzlich funktional sind, aber kein einheitliches Sicherheitsniveau über alle Systeme hinweg gewährleisten können. Diese Systeme bestehen aus einer Vielzahl einzelner Komponenten, die oft isoliert voneinander arbeiten. Eine der größten Schwächen ist dabei die Fragmentierung der Daten. Wenn verschiedene Abteilungen jeweils eigene Kopien sensibler Informationen in getrennten Datensilos speichern, führt das zu unnötiger Redundanz, mangelnder Konsistenz und erhöhtem Risiko.

Diese verteilte Datenhaltung erschwert die Umsetzung einheitlicher Sicherheitsrichtlinien sowie die Durchsetzung von Zugriffskontrollen und eine schnelle Reaktion auf Bedrohungen. Besonders problematisch wird es, wenn die Rechteverwaltung inkonsistent ist. Nicht mehr benötigte oder zu weit gefasste Zugriffsrechte erhöhen die Wahrscheinlichkeit unbeabsichtigter Datenpannen erheblich.

Auch die technologische Abhängigkeit von veralteten Systemen, die auf Batch-Verarbeitung basieren, wirkt sich negativ aus. Regulierungen wie die DSGVO oder HIPAA verlangen, dass Unternehmen bei Datenlöschanfragen oder Sicherheitsvorfällen unverzüglich reagieren. Infrastrukturen, die auf langsame Batch-Prozesse angewiesen sind, behindern jedoch schnelle Prüfungen und verlangsamen die Einhaltung dieser Vorgaben erheblich.

Stärkung des Datenschutzes durch Streaming

Datenschutz darf kein nachgelagerter Aspekt sein, sondern muss von Beginn an integraler Bestandteil der Datenerfassung, der Verarbeitung und der Zugriffskontrolle sein. Systeme sollten nahtlos miteinander kommunizieren, um einen sicheren Zugriff auf relevante Informationen zu ermöglichen und redundante Datenspeicherung zu vermeiden.

Daten-Streaming schafft eine datenschutzfreundliche Grundlage. Da die Daten sofort bei ihrem Eintreffen verarbeitet werden, entfällt die Notwendigkeit, große Datenmengen langfristig zu speichern. Dieser sogenannte „Privacy-by-Design“-Ansatz reduziert Risiken, stärkt die Sicherheit und erleichtert die Einhaltung internationaler Datenschutzvorgaben – und das ohne die Innovationsfähigkeit zu beeinträchtigen.

Mit einer Daten-Streaming-Plattform (DSP) lässt sich der Datenschutz noch gezielter verbessern, da viele erweiterte Sicherheitsfunktionen bereits systemseitig integriert sind. So schützt beispielsweise eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung die Daten während der gesamten Übertragung. Gleichzeitig sorgt Tokenisierung dafür, dass sensible Informationen schon vor der Systemverarbeitung durch bedeutungslose Platzhalter ersetzt werden. Darüber hinaus ermöglicht differenzieller Datenschutz die Anreicherung von Datensätzen mit mathematischem Rauschen, sodass Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen können, ohne dabei Rückschlüsse auf einzelne Personen zuzulassen.

Die Vorteile eines DSP für den Datenschutz

Laut dem Data Streaming Report von Confluent geben 86 % der deutschen IT-Führungskräfte an, dass Daten-Streaming die Cybersicherheit und das digitale Risikomanagement in ihren Unternehmen verbessert hat. Der Grund dafür liegt in der zentralen Rolle, die Daten-Streaming-Plattformen einnehmen. Sie halten verschiedene Systeme im Unternehmen synchron und sorgen dafür, dass Mitarbeiter jederzeit in Echtzeit auf relevante Daten zugreifen können. Diese Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, schneller zu innovieren und gleichzeitig ein hohes Maß an Datensicherheit für ihre Kunden zu gewährleisten.

Auch wenn die Zukunft unvorhersehbar bleibt, steht eines fest: Wer im globalen Wettbewerb um die technologische Führungsrolle in der KI mitspielen will, muss dem Datenschutz bei jeder Entscheidung und in jedem Schritt höchste Priorität einräumen.

Über den Autor:

Kai Wähner ist Field CTO bei Confluent. Seine Schwerpunkte sind Daten-Streaming mit Kafka und Flink, Big Data Analytics, AI/Machine Learning, Messaging, Integration, Microservices, IoT, Stream Processing und Blockchain.

Weitere Informationen zum Thema:

datensicherheit.de, 05.02.2026
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