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Data Privacy und Protection Day 2026: Sieben Ideen, um ihn sinnvoll zu feiern
Am 28. Januar ist der Data Privacy Day. Das diesjährige Motto trifft einen wachsenden Spannungsbogen in der europäischen Wirtschaft genau ins Zentrum: „You have the power to take charge of your data.“ Die Botschaft richtet sich an Einzelpersonen, doch die Auswirkungen für Unternehmen sind erheblich.
Der Europäische Datenschutzausschuss (EDPB) hat Transparenzpflichten zu einem zentralen Durchsetzungsschwerpunkt für 2026 erklärt. Damit geraten vage Privacy Policies und versteckte Einwilligungsoptionen, auf die sich viele Unternehmen bisher verlassen haben, stärker in den Fokus. Die Aufsichtsbehörden fragen nicht mehr nur, ob dein Unternehmen die GDPR einhalten. Sie prüfen, ob deine Kundinnen und Kunden ihre Rechte tatsächlich verstehen und ausüben können.
Für Unternehmen, die personenbezogene Daten verarbeiten und das sind faktisch alle europäischen Unternehmen – erfordert dieser Wandel konkretes Handeln. Die gute Nachricht: Datenmanagement für Kund:innen wirklich zugänglich zu machen, dient nicht nur der Vermeidung von Bußgeldern. Es schafft Vertrauen, reduziert Support-Aufwand und positioniert dein Unternehmen als eines, das die Menschen respektiert, denen es dient.
Was der Transparenz-Fokus des EDPB in der Praxis bedeutet
Wenn der EDPB ein Thema für koordinierte Durchsetzungsmaßnahmen festlegt, ist das ein klares Signal: Aufsichtsbehörden in der gesamten EU werden diesem Bereich bei Prüfungen und Ermittlungen besondere Priorität einräumen. Für 2026 gilt: Transparenz ist keine Empfehlung. Sie ist ein Ziel.
Nach den Artikeln 12 bis 14 der GDPR müssen Unternehmen Informationen zur Datenverarbeitung in „präziser, transparenter, verständlicher und leicht zugänglicher Form in klarer und einfacher Sprache“ bereitstellen. Die meisten Unternehmen erfüllen diese Anforderung formal, indem sie eine Privacy Policy veröffentlichen. Doch technische Compliance und echte Transparenz sind nicht dasselbe.
Datenschutzaufsichtsbehörden werden prüfen, ob deine Datenschutzhinweise für durchschnittliche Nutzer:innen tatsächlich verständlich sind. Sie werden bewerten, ob Auskunftsanfragen ohne unnötige Hürden gestellt und erfüllt werden können. Sie werden untersuchen, ob deine AI-Systeme, die häufig personenbezogene Daten auf unerwartete Weise verarbeiten, klar und nachvollziehbar erklärt sind.
Ein 47-seitiges juristisches Dokument, das zwar jede GDPR-Anforderung abhakt, aber ohne Jurastudium nicht verständlich ist, genügt diesem Standard nicht. Ebenso wenig reicht eine einfache Privacy Policy aus, wenn ein AI-Chatbot Entscheidungen über Kund:innen trifft, ohne dass diese sich dessen bewusst sind.
Die Herausforderung der AI-Transparenz
Auch wenn AI nicht ausdrücklich im Zentrum der neuen Transparenzpflichten steht, ist der Zeitpunkt dieses Durchsetzungsschwerpunkts kein Zufall. Das gesamte Ökosystem wird komplexer, da neue Technologien zunehmend eingesetzt werden. AI-Systeme sind heute in europäischen Unternehmen allgegenwärtig vom Kundenservice über Fraud-Detection-Algorithmen bis hin zu Personalisierungs-Engines. All diese Systeme verarbeiten personenbezogene Daten, oft auf eine Weise, die die betroffenen Personen überrascht.
Ein einfaches Beispiel: Eine Kundin kontaktiert den Support, und ein AI-System analysiert ihre Nachricht, um sie an das richtige Team weiterzuleiten. Das wirkt harmlos. Doch dasselbe System könnte auch die Stimmung analysieren, das Abwanderungsrisiko vorhersagen oder die Kundin aufgrund ihrer Historie unterschiedlich behandeln. Das ist nicht per se problematisch aber Kund:innen haben ein Recht zu wissen, dass dies geschieht.
Der EU AI Act, der nun in die Durchsetzungsphase eintritt, fügt eine weitere Ebene hinzu. Für AI-Systeme gelten spezifische Transparenzanforderungen, und Nutzer:innen müssen darüber informiert werden, wenn sie mit AI statt mit Menschen interagieren. Unternehmen, die ihre AI-Nutzung noch nicht im Hinblick auf Transparenz geprüft haben, riskieren eine Compliance-Lücke, die Aufsichtsbehörden wahrnehmen könnten – selbst wenn einzelne Pflichten noch nicht voll greifen.
In Deutschland ist die Aufmerksamkeit hier besonders hoch. Sowohl das BSI als auch die BaFin haben verstärkte Prüfungen zur algorithmischen Transparenz angekündigt, insbesondere im Finanzsektor. Unternehmen, die in Deutschland tätig sind und AI zur Verarbeitung von Kundendaten einsetzen, sollten Transparenz-Dokumentation bereits heute priorisieren.
Sieben praktische Schritte für echte Transparenz
Die Erfüllung der Transparenzstandards des EDPB erfordert mehr als reine Policy-Updates. Sie verlangt operative Änderungen, die Datenmanagement tatsächlich zugänglich machen. Hier sind konkrete Maßnahmen, die echte Wirkung zeigen:
Ein Privacy Dashboard schaffen, das wirklich funktioniert
Der effektivste Weg, Kund:innen zu stärken, ist echte Kontrolle. Ein Self-Service-Privacy-Dashboard sollte es ermöglichen, einzusehen, welche Daten gespeichert sind, Fehler zu korrigieren, Daten herunterzuladen und Löschanfragen zu stellen ohne Kontakt zum Support.
Viele Unternehmen haben Privacy Center, die zwar existieren, aber kaum auffindbar oder nutzbar sind. Dein Dashboard sollte mit maximal zwei Klicks aus der Hauptnavigation erreichbar sein. Es sollte klare Sprache statt juristischer Begriffe verwenden. Standardanfragen sollten automatisiert abgewickelt werden, ohne manuelle Prüfung.
Ein praktischer Maßstab: Kann eine Person ihre personenbezogenen Daten in unter drei Minuten herunterladen? Wenn nicht, ist Vereinfachung nötig.
AI-Datenverarbeitung erfassen und dokumentieren
Bevor du transparent über AI sprechen kannst, musst du sie selbst verstehen. Viele Unternehmen haben AI-Tools eingeführt, ohne systematisch zu dokumentieren, welche personenbezogenen Daten sie nutzen, wie sie diese verarbeiten und welche Entscheidungen sie beeinflussen.
Erstelle ein vollständiges Inventar aller AI-Systeme, die personenbezogene Daten berühren. Dokumentiere für jedes System die konkreten Dateninputs, die Verarbeitungslogik (in verständlicher Form), die Outputs und alle automatisierten Entscheidungen mit Auswirkungen auf Einzelpersonen.
Dabei treten oft Überraschungen zutage. Marketing-Teams nutzen möglicherweise AI-Tools ohne Wissen der IT. Drittanbieter-Integrationen enthalten AI-Komponenten mit unklaren Datenpraktiken. Transparenz ist unmöglich, wenn die Verarbeitung nicht vollständig erfasst ist.
Die Privacy Policy für echte Menschen neu schreiben
Privacy Policies scheitern meist an einem einfachen Punkt: Sie sind für Jurist:innen geschrieben, nicht für Kund:innen. Eine Policy, die rechtlich absichert, aber verwirrt, erfüllt die Anforderungen des EDPB nicht.
Ein bewährter Ansatz zur Umstrukturierung deiner Datenschutzdokumente ist ein mehrstufiges Modell. Erstelle eine einseitige Zusammenfassung mit maximal 500 Wörtern in einer Sprache, die auch eine 14-jährige Person versteht. Ergänze diese durch detailliertere Erklärungen für Interessierte. Das umfassende juristische Dokument dient nur als Referenz.
Beantworte für jede Datenverarbeitung klar: Welche Daten erheben wir? Warum brauchen wir sie? Wer sieht sie? Wie lange speichern wir sie? Was können Nutzer:innen tun?
Teste deine Datenschutzhinweise mit echten Kund:innen. Wenn sie ihre Datenpraktiken danach nicht korrekt beschreiben können, hat die Policy ihren Zweck verfehlt.
Transparenz in AI-Interaktionen integrieren
Wann immer Kund:innen mit einem AI-System interagieren, sollten sie wissen, dass AI im Einsatz ist und wie sich das auswirkt. Dafür braucht es keine technischen Details. Klare Hinweise reichen aus.
Ein AI-Chatbot sollte sich als solcher vorstellen und erklären, wie man einen Menschen erreicht. Bei personalisierten Empfehlungen reicht ein kurzer Hinweis wie: „Diese Vorschläge basieren auf Ihrem Nutzungsverhalten.“
Bei automatisierten Entscheidungen mit erheblicher Wirkung etwa Kreditentscheidungen, Fraud-Flags oder Service-Zugangsentscheidungen sollten verständliche Erklärungen zu den berücksichtigten Faktoren bereitgestellt werden. Artikel 22 der GDPR verlangt dies bei rein automatisierten Entscheidungen; gute Praxis geht darüber hinaus.
Betroffenenanfragen reibungslos gestalten
Das Recht auf Auskunft, Berichtigung oder Löschung ist wertlos, wenn seine Ausübung unnötig erschwert wird. Viele Unternehmen tun genau das durch versteckte Formulare, überzogene Identitätsprüfungen oder lange Reaktionszeiten.
Vereinfacheden Prozess: Akzeptiere Anfragen per E-Mail, Webformular und In-App. Nutzebestehende Authentifizierungsmechanismen wie Logins statt Ausweiskopien. Bestätige Anfragen sofort und nenne klare Fristen. Automatisiere Standardfälle und prüfe nur komplexe Ausnahmen manuell.
Miss deine Performance. Liegt die durchschnittliche Bearbeitungszeit über zwei Wochen oder sind mehrere Rückfragen nötig, besteht Verbesserungsbedarf.
Änderungen proaktiv kommunizieren
Transparenz bedeutet nicht nur zu reagieren, sondern auch aktiv zu informieren, wenn sich Wesentliches ändert.
Entwickele ein Kommunikationssystem, das Benachrichtigungen auslöst, wenn du neue KI-Systeme hinzufügst, die personenbezogene Daten verarbeiten, wenn du Daten mit neuen Dritten teilst, wenn sich deine Aufbewahrungsfristen ändern oder wenn du Daten für Zwecke verwendest, die über die ursprünglichen Erwartungen der Kunden hinausgehen.
Diese Benachrichtigungen sollten klar und konkret sein. Anstatt einfach nur zu verkünden „Wir haben unsere Datenschutzrichtlinie aktualisiert“, sollte erklärt werden, was sich tatsächlich geändert hat und warum dies wichtig ist. Dieser Ansatz schafft Vertrauen und verringert den Überraschungseffekt, der oft zu Beschwerden und der Aufmerksamkeit der Aufsichtsbehörden führt.
Teams für Transparenz schulen
Mitarbeitende im Kundenkontakt sind oft die erste Anlaufstelle für Datenschutzfragen. Können sie diese nicht sicher beantworten, scheitert Transparenz in der Praxis.
Entwickele leicht zugängliche Schulungsmaterialien, die folgende Themen behandeln: Welche personenbezogenen Daten erfasst dein Unternehmen und warum? Wie können Kunden auf ihre Daten zugreifen und diese kontrollieren? Was leisten deine KI-Systeme und wie lassen sie sich erklären? Wie geht man mit Anfragen von betroffenen Personen richtig um?
Diese Schulung muss nicht dazu führen, dass alle zu GDPR-Experten werden. Konzentriere dich darauf, die Mitarbeiter so auszubilden, dass sie allgemeine Fragen beantworten und komplexe Fragen entsprechend weiterleiten können. Ein Support-Mitarbeiter, der klar erklären kann, wie man personenbezogene Daten herunterlädt, erzielt bessere Ergebnisse als einer, der jede Frage zum Datenschutz an die Rechtsabteilung weiterleitet.
Der Business Case über Compliance hinaus
Bei der Erfüllung von Transparenzanforderungen geht es nicht nur darum, Bußgelder zu vermeiden, obwohl die potenziellen Strafen die Einhaltung der Vorschriften zu einer klaren Priorität machen. Unternehmen, die sich wirklich für Transparenz einsetzen, profitieren oft von unerwarteten Vorteilen, die sich positiv auf ihr Geschäftsergebnis auswirken, wie z. B. eine höhere Kundenbindung und -loyalität.
Die Supportkosten sinken, wenn Kunden ihre Daten ohne Hilfe selbst verwalten können. Das Vertrauen steigt, wenn die Menschen verstehen, wie ihre Daten verwendet werden. In Märkten, in denen Datenschutzbedenken die Kaufentscheidungen beeinflussen, entsteht ein Wettbewerbsvorteil.
Für B2B-Unternehmen spielen Transparenzfähigkeiten bei der Bewertung von Anbietern eine immer größere Rolle. Großkunden möchten sicher sein, dass die Daten ihrer Mitarbeiter und Kunden ordnungsgemäß behandelt werden. Der Nachweis ausgereifter Datenschutzpraktiken kann den Verkaufszyklus beschleunigen und den Marktzugang erweitern.
Unternehmen, die unter verschärften regulatorischen Auflagen erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die Transparenz als Chance und nicht als Belastung betrachten. Wenn Kunden das Gefühl haben, die Kontrolle über ihre Daten zu haben, engagieren sie sich mit mehr Vertrauen. Wenn Regulierungsbehörden echte Bemühungen um Transparenz erkennen, richten sie ihre Aufmerksamkeit auf andere Bereiche.
Jetzt beginnen, nicht später
Der Transparenz-Fokus des EDPB für 2026 erhöht bereits heute das Risiko für Unternehmen ohne klare Programme. Prüfungen bewerten den aktuellen Zustand – nicht zukünftige Pläne.
Beginne mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme: Können Kund:innenverstehen, welche Daten gespeichert werden? Können sie diese ohne Hürden verwalten? Wissen sie, wie AI ihre Erfahrungen beeinflusst? Wenn eine dieser Fragen mit Nein beantwortet wird, ist Handlungsbedarf gegeben.
Kertos unterstützt europäische Unternehmen beim Aufbau von Compliance-Programmen mit echten Transparenzmaßnahmen – von AI-Inventaren über Privacy Dashboards bis zur Automatisierung von Betroffenenanfragen. Unsere Plattform macht echte Transparenz praktikabel, nicht nur formale Compliance.
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