Ja – aber nicht „einfach so“. Entscheidend ist, welche Daten verarbeitet werden (insb. personenbezogene Daten, Kundendaten, Geschäftsgeheimnisse) und wie das Tool eingebunden ist (Browser-Tool, Enterprise-Version, API, Integration in Systeme). In der Praxis braucht es eine saubere Risikoprüfung, klare Nutzungsregeln für Mitarbeitende und die richtige vertragliche Absicherung (insb. Datenschutz/AV, Sicherheit, Rechte an Outputs). Das lässt sich in der Regel zügig aufsetzen – und verhindert, dass Sie später wegen Datenabfluss, Compliance-Lücken oder Auditfragen nacharbeiten müssen.

Das hängt davon ab, ob Sie KI nur nutzen oder selbst anbieten/entwickeln, und ob Ihr Use Case als (hoch-)risikorelevant eingestuft wird. Viele Unternehmen starten mit einem pragmatischen Setup: Use-Case-Inventar, Risikoklassifizierung, Governance/Freigabeprozess und Dokumentationsstandard, der später ausgebaut werden kann. Damit schaffen Sie früh Auditfähigkeit und reduzieren Haftungsrisiken – ohne die Produktentwicklung auszubremsen. Wenn Sie möchten, kann das als klarer „KI-Compliance-Blueprint“ aufgesetzt werden, der mit Ihren Prozessen kompatibel ist.

Haftung entsteht typischerweise nicht, weil KI „irrt“, sondern weil Kontrollen, Transparenz und Verantwortlichkeiten fehlen – intern oder gegenüber Kunden. Absicherung funktioniert über drei Ebenen: (1) Prozess (Human-in-the-loop, Freigaben, Logging, Monitoring), (2) Technik/Security (Zugriffs- und Datenkonzept, Schutz von Secrets, klare Systemgrenzen) und (3) Vertrag (Haftung/Gewährleistung, SLAs, Audit- und Informationsrechte, IP/Output-Regeln, Subunternehmerkette). Ziel ist ein Setup, das Fehler abfedert, Nachweise ermöglicht und Streitigkeiten vermeidet – und das sich in der Praxis auch durchhalten lässt.