Die Mitarbeiterin macht alles, was sie in der Schulung gehört hat. Bevor sie die lange Mandanten-E-Mail von der freigegebenen KI zusammenfassen lässt, entfernt sie Namen, Firma, Anschrift, E-Mail und Telefonnummer. Aus dem Mandanten wird "Mandant A".
Übrig bleibt dieser Prompt: "Mandant A, 63 Jahre, Zahnarzt, verkauft seine Gemeinschaftspraxis in München für 2,4 Mio. Euro. Gleichzeitig läuft ein steuerstrafrechtliches Verfahren. Die Praxis soll zum Jahresende an einen bisherigen Mitgesellschafter übertragen werden."
Der Name ist weg. Anonym ist der Text deshalb noch lange nicht.
Wer auf einem Steckbrief den Namen schwärzt, das Foto aber stehen lässt, hat nichts anonymisiert. Beim KI-Einsatz liegt genau dieses Muster nahe: Entfernt wird, was am offensichtlichsten nach personenbezogenem Datum aussieht – Name, Anschrift, Telefonnummer. Stehen bleibt, was die Person tatsächlich beschreibt. Und mit den sichtbaren Identifikatoren verschwindet leicht auch das Problembewusstsein.
Reicht es, bei KI-Prompts den Namen des Mandanten zu löschen?
Nein. Das Löschen von Namen, Anschrift oder Telefonnummer bedeutet noch keine Anonymisierung. Gerade in Steuerkanzleien können Beruf, Alter, Ort, Unternehmensstruktur, Transaktionsvolumen, familiäre Situation oder ein ungewöhnlicher steuerlicher Sachverhalt ausreichen, um einen Mandanten weiterhin erkennbar zu machen.
In vielen Fällen liegt deshalb keine Anonymisierung, sondern höchstens eine Pseudonymisierung oder Risikoreduktion vor. Entscheidend ist nicht, ob der Name entfernt wurde, sondern ob die verbleibenden Angaben noch einer bestimmten oder bestimmbaren Person zugeordnet werden können.
Die praktische Regel lautet:
Nicht jeder Prompt muss anonym sein. Aber jeder Prompt sollte nur die Informationen enthalten, die für die konkrete Aufgabe wirklich notwendig sind.
Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) unterscheidet nicht danach, ob personenbezogene Daten in der Kanzleisoftware, im Dokumentenmanagement oder in einem Sprachmodell verarbeitet werden. Die Anforderungen bleiben dieselben. Verändert hat sich etwas anderes: wer über den Zuschnitt der Verarbeitung entscheidet.
In klassischen Anwendungen gibt das System den Rahmen vor: Welche Daten in Finanzbuchhaltung, Lohnabrechnung oder DMS fließen, ergibt sich aus Anwendung und Arbeitsprozess. Bei generativer KI entscheidet der einzelne Mitarbeitende das in Sekunden selbst. Ein umfangreicher E-Mail-Verlauf? Kopieren. Ein Vertragsentwurf? Hochladen. Eine Excel-Tabelle? Analysieren lassen. Ein komplexer Mandantensachverhalt? Zusammenfassen lassen.
Damit wird der Prompt selbst zum datenschutzrechtlich relevanten Verarbeitungsvorgang – und der einzelne Mitarbeitende zu der Instanz, die über den Prompt-Umfang entscheidet. Die Schlüsselfrage lautet deshalb nicht "Dürfen wir ChatGPT oder Copilot nutzen?", sondern: "Welche Informationen geben wir zu welchem Zweck in welches System – und unter welchen technischen, vertraglichen und organisatorischen Rahmenbedingungen?"
Die Freigabe eines Systems und die Bearbeitung eines Prompts beantworten zwei verschiedene Fragen. Die Freigabe klärt, unter welchen Bedingungen ein Anbieter Daten verarbeiten darf – Vertrag, Speicherung, Serverstandort, Training. Der Prompt klärt, welche Daten er überhaupt zu sehen bekommt. Wer nur das eine prüft, hält das andere für erledigt. Wer sich auf die Enterprise-Lizenz verlässt, lädt am Ende Informationen hoch, die für die Aufgabe nie nötig waren. Wer den Namen löscht, verlässt sich auf einen Handgriff und lässt die Frage nach dem System offen. Eine Eingabe personenbezogener Daten ist deshalb nicht automatisch unzulässig – und sie wird nicht dadurch zulässig, dass vorher der Name verschwunden ist. Zulässig wird sie erst, wenn beides zusammenpasst: das System, in das die Daten fließen, und die Daten, die man hineingibt.
Art. 4 Nr. 1 DSGVO definiert personenbezogene Daten als Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen. Der Name ist dafür weder erforderlich noch besonders aussagekräftig – er ist nur der auffälligste Anknüpfungspunkt. Alter, Beruf, Wohn- oder Tätigkeitsort, Familienverhältnisse, Beteiligungen, wirtschaftliche Verhältnisse oder ein ungewöhnlicher steuerlicher Sachverhalt leisten dasselbe.
Entscheidend ist deshalb nicht, ob irgendwo der Name steht, sondern ob sich die Information weiterhin einer bestimmten oder bestimmbaren Person zuordnen lässt.
Genau hier trennen sich Pseudonymisierung und Anonymisierung. Bei der Pseudonymisierung – in Art. 4 Nr. 5 DSGVO ausdrücklich definiert – werden Daten so verarbeitet, dass sie ohne zusätzliche Informationen keiner bestimmten Person mehr zugeordnet werden können; diese Zusatzinformationen werden gesondert aufbewahrt und geschützt. Aus "Max Mustermann" wird "Mandant A" – aber die Kanzlei weiß weiterhin, wer Mandant A ist. Die Daten bleiben personenbezogen.
Nutzlos ist das keineswegs: Art. 32 Abs. 1 lit. a DSGVO nennt Pseudonymisierung ausdrücklich als Schutzmaßnahme. Sie beendet nur nicht die Anwendbarkeit der DSGVO.
Bei echter Anonymisierung liegt die Sache anders: Informationen ohne Bezug zu einer identifizierbaren Person unterliegen der DSGVO grundsätzlich nicht. Die Messlatte hängt allerdings höher, als viele annehmen. Erwägungsgrund 26 DSGVO verlangt, alle Mittel zu berücksichtigen, die von dem Verantwortlichen oder einer anderen Person vernünftigerweise eingesetzt werden könnten – einschließlich Kosten, Zeitaufwand und verfügbarer Technologie.
Der EuGH hat 2025 klargestellt, dass sich diese Frage nicht absolut beantworten lässt, sondern für jede beteiligte Stelle gesondert: Wer die Zusatzinformationen besitzt, um die Zuordnung wiederherzustellen, verarbeitet personenbezogene Daten – auch dann, wenn im Dokument selbst kein Name mehr steht. Für die Kanzlei ist das keine Grenzfrage. Die Zuordnung liegt in der Mandantenakte. "Mandant A" ist für sie nie anonym.
Ob der verbleibende Text auch für andere anonym ist, ist damit noch nicht gesagt. Anonymisierung heißt nicht "Wir haben die offensichtlichen Angaben gelöscht" – es kommt darauf an, was übrig bleibt.
Zurück zu dem Prompt vom Anfang. Nach dem Entfernen der Kontaktdaten steht dort weiterhin: 63 Jahre, Zahnarzt, Gemeinschaftspraxis in München, Verkauf für 2,4 Mio. Euro, Übergabe an einen Mitgesellschafter zum Jahresende, laufendes Steuerstrafverfahren. Jede Angabe für sich identifiziert kaum jemanden – die Kombination schon.
Je spezifischer der Sachverhalt, desto charakteristischer das Profil. Beruf, Region, Alter, Unternehmensstruktur, Transaktionsvolumen und ein außergewöhnliches Ereignis grenzen zusammen weit stärker ein als jeder einzelne Datenpunkt. "Ein Unternehmer in Bayern" beschreibt Zehntausende. "Ein 61-jähriger Inhaber eines familiengeführten Maschinenbauunternehmens im Raum Augsburg, der seinen 75-Prozent-Anteil zum Jahresende an seine beiden Töchter übertragen möchte" beschreibt vielleicht noch eine Handvoll Menschen. Kommt ein ungewöhnlicher Geschäftsvorgang hinzu, schrumpft der Kreis weiter.
Kanzleien müssen deshalb nicht nur direkte Identifikatoren betrachten, sondern die Kombination indirekter Identifikationsmerkmale. Der Satz "Wir haben den Namen entfernt" beantwortet diese Frage nicht – er weicht ihr aus.
Eine mittelständische Kanzlei begleitet eine Unternehmensnachfolge. Die Mitarbeiterin will den Sachverhalt mit einer freigegebenen KI strukturieren, die wesentlichen Fragestellungen herausarbeiten und eine interne Zusammenfassung entwerfen. Der Ausgangstext enthält Namen, Unternehmen, Ort, Alter, Familienverhältnisse, Beteiligungsquoten, Unternehmenswert, geplante Übertragungen und zahlreiche steuerliche Einzelheiten.
Variante 1: Alles hinein. Das kann zulässig sein – aber nicht deshalb, weil das Tool in der Kanzlei freigeschaltet ist. Zu prüfen sind Zweck und Rechtsgrundlage, die Rolle des Anbieters, eine erforderliche Auftragsverarbeitungsvereinbarung nach Art. 28 DSGVO, Speicher- und Löschbedingungen, mögliche Drittlandtransfers nach Art. 44 ff. DSGVO, technische und organisatorische Maßnahmen sowie die Frage, ob Eingaben für Training oder Modellverbesserung genutzt werden. Für Steuerberater und Wirtschaftsprüfer kommt die berufsrechtliche Verschwiegenheit hinzu.
Variante 2: Name, Firma, Anschrift und Kontaktdaten raus. Das senkt das Risiko spürbar. Anonym ist der Rest deswegen nicht. Bleiben die übrigen Merkmale so spezifisch, dass der Mandant identifizierbar ist, liegen weiterhin personenbezogene Daten vor.
Variante 3: Reduktion auf das, was die Aufgabe wirklich braucht. Aus dem exakten Alter wird eine Altersgruppe, aus dem Unternehmenswert eine Größenordnung, aus dem Ort eine Region – oder gar nichts. Beteiligungsquoten lassen sich abstrahieren, wenn die exakten Werte für die Fragestellung keine Rolle spielen. Manches kann schlicht entfallen. Hier wirkt ein Grundsatz, der für die tägliche KI-Nutzung wichtiger sein dürfte als jeder Anonymisierungsversuch: Datenminimierung.
Art. 5 Abs. 1 lit. c DSGVO verlangt, dass personenbezogene Daten dem Zweck angemessen und erheblich sowie auf das notwendige Maß beschränkt sind. Die meisten Anforderungen der DSGVO lassen sich nicht in Sekunden prüfen – Rechtsgrundlage, Auftragsverarbeitung, Drittlandtransfer verlangen eine Bewertung, die niemand vor jedem Prompt vornimmt. Die Datenminimierung ist die Ausnahme. Sie schrumpft auf eine Frage, die sich am Bildschirm beantworten lässt: Braucht die KI diese Information, um die Aufgabe zu erfüllen?
Dient die Verarbeitung allein der sprachlichen Überarbeitung einer E-Mail, sind Name, Mandantennummer, Geburtsdatum und Vermögenswerte für dieses Ergebnis ohne Bedeutung. Soll dagegen ein steuerlicher Sachverhalt analysiert werden, können einzelne dieser Angaben den Kern der Aufgabe ausmachen.
Das Ziel kann deshalb nicht lauten, jeden Prompt vollständig zu anonymisieren. Ein solcher Anspruch ließe sich im Kanzleialltag nicht durchhalten und würde einen Teil der sinnvollen Anwendungsfälle ausschließen.
Maßgeblich ist die Unterscheidung zweier Situationen: Lässt sich der Zweck mit abstrahierten Angaben erreichen, sind personenbezogene Informationen konsequent zu entfernen oder zu reduzieren. Sind sie für den Zweck erforderlich, ist ihre Verarbeitung nicht untersagt – dann müssen jedoch die datenschutzrechtlichen Voraussetzungen vorliegen.
Die Leitlinie: Nicht jeder Prompt muss anonym sein. Aber jeder Prompt sollte nur die Informationen enthalten, die sein Zweck tatsächlich verlangt.
Bei Berufsgeheimnisträgern kommt eine zweite Ebene hinzu, die in allgemeinen KI-Debatten regelmäßig untergeht: die Verschwiegenheit nach § 57 Abs. 1 StBerG. Datenschutzrechtliche Zulässigkeit und berufsrechtliche Zulässigkeit sind zwei getrennte Prüfungen.
Wer einem externen KI-Anbieter mandantenbezogene Sachverhalte zugänglich macht, eröffnet einem "Dienstleister" im Sinne des § 62a StBerG Zugang zu geschützten Tatsachen. Die Norm verlangt sorgfältige Auswahl, einen Vertrag in Textform, die Verpflichtung des Anbieters zur Verschwiegenheit unter Belehrung über die strafrechtlichen Folgen und Regelungen zu Unterauftragnehmern; bei Auslandsleistungen zusätzlich ein vergleichbares Schutzniveau. Wer diese Pflichten verletzt, riskiert eine Strafbarkeit nach § 203 Abs. 4 StGB.
§ 62a Abs. 5 StBerG enthält für einen Teilbereich eine zusätzliche Voraussetzung: Bei Dienstleistungen, die unmittelbar einem einzelnen Mandat dienen, darf der Zugang zu fremden Geheimnissen nur eröffnet werden, wenn der Mandant eingewilligt hat. Die Abgrenzung zwischen einer kanzleiweit eingesetzten Infrastruktur und einer unmittelbar mandatsbezogenen Dienstleistung ist beim Einsatz generativer KI bislang nicht abschließend geklärt. Ein allgemein freigegebenes Werkzeug, das ein Mitarbeitender im Einzelfall auf einen bestimmten Mandantensachverhalt richtet, lässt sich nicht ohne Weiteres der einen oder der anderen Kategorie zuordnen. Solange diese Frage offen ist, empfiehlt sich eine gesonderte Betrachtung mandatsbezogener Anwendungsfälle. Die vertraglichen Vereinbarungen mit dem Anbieter beantworten sie jedenfalls nicht: Sie regeln das Verhältnis zum Dienstleister, während die Einwilligung das Verhältnis zum Mandanten betrifft.
Weder die pauschale Regel "Keine Mandantendaten in KI" noch ihr Gegenteil "Mit Enterprise-KI ist alles erlaubt" wird dieser Lage gerecht. Beide beantworten eine einzige Frage – die nach dem System – und lassen offen, worauf es daneben ankommt: auf den konkreten Dienst und seine vertragliche wie technische Ausgestaltung, auf die verarbeiteten Informationen und den verfolgten Zweck, und auf die berufsrechtliche Ebene, die sich mit keinem Anbietervertrag erledigen lässt.
Professionelle Unternehmensversionen machen datenschutzrechtlich einen erheblichen Unterschied: Auftragsverarbeitungsverträge, definierte Speicherbedingungen, Administrations- und Zugriffssteuerung und vor allem die Zusage, Kundendaten nicht zum Training allgemeiner Modelle zu verwenden, reduzieren wesentliche Risiken.
Sie setzen die Grundsätze der DSGVO aber nicht außer Kraft. Wenn jemand für die Überarbeitung eines Dreizeilers den kompletten Mandantenakt hochlädt, wird dieser Vorgang nicht dadurch angemessen, dass die Kanzlei einen hochwertigen Enterprise-Vertrag unterschrieben hat.
Ein sicheres Werkzeug macht nicht jede Nutzung des Werkzeugs sicher. Das ist keine Besonderheit von KI – dieselbe Logik gilt für E-Mail, Cloudspeicher, DMS und Kollaborationsplattformen.
Keine Kanzlei löst das Problem, indem sie eine juristische Abhandlung über Erwägungsgrund 26 verteilt. Die Anforderungen müssen in Nutzungsregeln übersetzt werden – die deutschen Aufsichtsbehörden erwarten genau das.
Erstens: Klarheit darüber, welche KI-Systeme für welche Zwecke freigegeben sind. Kein Mitarbeiter sollte selbst entscheiden müssen, ob ein öffentlicher Dienst für einen Mandantensachverhalt taugt.
Zweitens: Eine verständliche Klassifizierung der Informationen – etwa unkritische bzw. öffentliche Informationen, personen- oder mandantenbezogene Informationen und besonders sensible bzw. berufsrechtlich kritische Informationen. Welche Daten in welche Kategorie gehören und in welchen Systemen sie verarbeitet werden dürfen, muss zur jeweiligen Kanzlei und ihrer technischen Umgebung passen. Wer Wissensdatenbanken anbindet (RAG), sollte zusätzlich prüfen, welche Dokumente das System überhaupt erreichen kann.
Drittens: Eine einfache Prompt-Regel. Braucht die KI diese Information wirklich? Wenn nein: entfernen. Wenn ja: Kann ich sie abstrahieren, ohne das Ergebnis zu verschlechtern? Und schließlich: Kann die Person trotz entfernter Namen anhand des Rests erkennbar bleiben?
Papier allein trägt diese Regeln nicht. Wer im Arbeitsmoment nicht erkennt, dass gerade eine mandantenbezogene Information im Prompt steht, wendet auch die beste Klassifizierung nicht an. Nutzungsregeln gehören deshalb in Schulungen, in denen die Mitarbeitenden sie an Sachverhalten aus der eigenen Kanzlei durchspielen – an echten Prompts, mit der Frage, was daran entfernt oder abstrahiert gehört.
1. Braucht die KI diese Information für diese Aufgabe?
Die Frage zielt auf das Ergebnis, nicht auf den Sachverhalt. Für eine Formulierungshilfe ist fast alles entbehrlich, was den Fall konkret macht. Für eine Strukturierung braucht das System die Beziehungen zwischen den Beteiligten – aber selten deren Namen. Für eine Berechnung zählen Zahlen und Fristen, nicht Beruf und Wohnort. Wer den Sachverhalt einfach vollständig kopiert, hat diese Frage nicht gestellt.
2. Lässt sich die Information abstrahieren, ohne das Ergebnis zu verschlechtern?
Aus "54 Jahre" wird "Mitte 50", aus "2,43 Mio. Euro" wird "im niedrigen einstelligen Millionenbereich", aus "Zahnarzt in Rosenheim" wird "Freiberufler". Die Grenze verläuft dort, wo die Abstraktion die fachliche Aussage verändert: Bei einer Frage zur Altersgrenze des § 16 Abs. 4 EStG ist "Mitte 50" wertlos, das exakte Alter dagegen entscheidend. Bei einer Frage zur Gestaltungsstruktur ist es umgekehrt.
3. Wie viele Personen passen auf die verbleibende Beschreibung?
Diese Frage ist präziser als "Ist die Person noch erkennbar?", weil sie beantwortbar ist. Sie schärft sich an vier Merkmalstypen, die den Kreis besonders schnell verengen: eine seltene Berufsangabe, ein enger geografischer Bezug, ein ungewöhnlicher Betrag oder Anteil – und vor allem ein singuläres Ereignis wie ein laufendes Verfahren, ein Erbfall oder eine Betriebsprüfung. Kommen zwei davon zusammen, bleibt von einer Region oft ein überschaubarer Kreis übrig. Kommen drei zusammen, ist die Person für jeden identifizierbar, der die Branche kennt – auch ohne Namen.
Damit ist der Check kein Ersatz für die Prüfung des Systems. Ein KI-Dienst, den die Kanzlei nicht freigegeben hat, wird nicht dadurch zulässig, dass jemand seinen Prompt sorgfältig formuliert – die Frage, ob Mandantendaten überhaupt an diesen Anbieter gelangen dürfen, entscheidet sich vorher und an anderer Stelle.
Beide Ebenen tun etwas Verschiedenes. Die Freigabe legt fest, welche Werkzeuge im Haus benutzt werden dürfen und unter welchen Bedingungen der Anbieter mit den Daten umgehen darf. Sie wird einmal geprüft und gilt dann für alle.
Der Check dagegen entscheidet sich bei jedem einzelnen Prompt neu, und zwar von der Person, die ihn schreibt. Keine noch so sorgfältige Anbieterprüfung kann verhindern, dass jemand mehr hineinkopiert als nötig – und keine sorgfältige Eingabe macht einen ungeeigneten Dienst geeignet.
Genau deshalb reicht es nicht, den KI-Einsatz einmal zu regeln und die Sache damit als erledigt zu betrachten. Die Freigabe schafft den Rahmen. Ausgefüllt wird er jeden Tag neu, von jedem einzelnen Mitarbeitenden.
Die Mitarbeiterin aus dem Eingangsbeispiel hat vieles richtig gemacht. Sie hat erkannt, dass Mandantendaten nicht unbedacht in ein KI-System gehören, und sie hat gehandelt. Ihr Fehler war nicht Nachlässigkeit, sondern eine plausible Annahme: dass der Name das Identifizierende sei. Tatsächlich verrät er in einem Sachverhalt oft am wenigsten. Was die Person erkennbar macht, ist die Beschreibung ihrer Lage – und die bleibt vollständig stehen, wenn man nur die Namensfelder leert.
Für Kanzleien folgen daraus drei Dinge.
Erstens verschiebt KI die Entscheidung nach unten. Welche Daten in die Finanzbuchhaltung fließen, hat die Kanzlei einmal entschieden. Was in einen Prompt fließt, entscheiden jeden Tag die Mitarbeitenden, die ihn schreiben. Wer das nicht organisiert, hat es trotzdem delegiert – nur ohne Vorgaben.
Zweitens ist der schwierige Teil nicht die Auswahl des Systems. Die Anbieterprüfung ist aufwendig, aber sie endet. Die Frage, was in eine konkrete Eingabe gehört, stellt sich unbegrenzt oft neu und lässt sich nicht abschließend beantworten – nur einüben.
Drittens ist Datenschutz hier ausnahmsweise kein Bremsklotz. Wer sich fragt, welche Angaben eine Aufgabe wirklich verlangt, formuliert präzisere Prompts und bekommt in der Regel brauchbarere Ergebnisse. Datenminimierung und gute KI-Nutzung zeigen an dieser Stelle in dieselbe Richtung.
Die entscheidende Frage vor dem Klick auf "Senden" lautet deshalb nicht "Habe ich den Namen entfernt?", sondern: "Welche dieser Informationen braucht die KI für diese Aufgabe überhaupt?" Die erste Frage lässt sich in zwei Sekunden mit Ja beantworten. Die zweite verlangt, den eigenen Arbeitsschritt zu verstehen – und genau darin liegt ihr Wert.
Sie möchten KI in Ihrer Kanzlei nutzen, ohne Mandantendaten unnötig offenzulegen?
DATA Security unterstützt Steuerkanzleien und Wirtschaftsprüfungsgesellschaften dabei, KI-Nutzung, Datenschutz, Berufsrecht und interne Nutzungsregeln sauber zusammenzuführen.
Im KI-Governance-Check für Kanzleien prüfen wir gemeinsam:
welche KI-Systeme in Ihrer Kanzlei genutzt werden,
welche Daten in Prompts verarbeitet werden dürfen,
wo Anonymisierung, Pseudonymisierung oder Datenminimierung erforderlich ist,
welche Regeln Mitarbeitende im Alltag brauchen,
und wie der KI-Einsatz dokumentiert und prüfungstauglich organisiert wird.
Prüfen Sie jetzt, ob Ihre KI-Nutzungsregeln für Mandantendaten ausreichend sind.
Art. 4 Nr. 1 DSGVO – Quelle: intersoft consulting AG, dsgvo-gesetz.de; Zugriff am 13.08.2026.
Art. 4 Nr. 5 DSGVO (Legaldefinition der Pseudonymisierung) – Quelle: intersoft consulting AG, dsgvo-gesetz.de; Zugriff am 13.08.2026.
Art. 5 Abs. 1 lit. c DSGVO (Datenminimierung) – Quelle: intersoft consulting AG, dsgvo-gesetz.de; Zugriff am 13.08.2026.
Art. 32 Abs. 1 lit. a DSGVO (Pseudonymisierung und Verschlüsselung als technische und organisatorische Maßnahmen) – Quelle: intersoft consulting AG, dsgvo-gesetz.de; Zugriff am 13.08.2026.
Erwägungsgrund 26 DSGVO (Nichtanwendbarkeit der Verordnung auf anonyme Informationen; Fortgelten des Personenbezugs bei pseudonymisierten Daten; Maßstab der Mittel, die nach allgemeinem Ermessen wahrscheinlich zur Identifizierung genutzt werden, unter Berücksichtigung von Kosten, Zeitaufwand und verfügbarer Technologie) – Quelle: intersoft consulting AG, dsgvo-gesetz.de; Zugriff am 13.08.2026.
§ 57 Abs. 1 StBG (Allgemeine Beufspflichten) – Quelle: www.gesetze-im-internet.de; Zugriff am 13.08.2026.
§ 62 StBerG (Verschwiegenheitspflicht) – Quelle: www.gesetze-im-internet.de; Zugriff am 13.08.2026.
§ 62a StBerG (Inanspruchnahme von Dienstleistungen) – Quelle: www.gesetze-im-internet.de; Zugriff am 13.08.2026.
§ 203 Abs. 4 StGB (Verletzung von Privatgeheimnissen; Strafbarkeit bei unbefugter Offenbarung durch mitwirkende Personen bzw. bei Verletzung der Verpflichtungspflichten) – Quelle: www.gesetze-im-internet.de; Zugriff am 13.08.2026.
Konferenz der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden des Bundes und der Länder (DSK), Orientierungshilfe "Künstliche Intelligenz und Datenschutz" vom 6. Mai 2024.
Artikel-29-Datenschutzgruppe, Stellungnahme 5/2014 zu Anonymisierungstechniken, WP 216 (0829/14/DE), angenommen am 10. April 2014. Hinweis: Das Papier stammt aus der Zeit vor der DSGVO, wird für die Beurteilung von Re-Identifizierungsrisiken – Herausgreifen, Verknüpfbarkeit, Inferenz – aber weiterhin herangezogen.
Dieser Beitrag dient der allgemeinen Information und stellt keine Rechtsberatung dar. Er ersetzt nicht die Prüfung des konkreten Einzelfalls. Stand der Recherche: 13. August 2026. Für Rechtsnormen ist allein der amtliche Text maßgeblich; die genannten Online-Fassungen dienen dem schnelleren Zugriff. Rechtsprechung, Aufsichtspraxis und Anbieterbedingungen entwickeln sich rasch. Aktualität und Fassungsstand sind vor einer Weiterverwendung anhand der amtlichen Quelle zu prüfen.