Bevor Sie KI einsetzen, klassifizieren Sie Ihre Daten: öffentlich, intern, sensibel, personenbezogen. Öffentliche Inhalte können in Allzweck-Tools gehen; sensible Daten sollten über private Bereitstellung, De-Identifikation oder lokale Modelle verarbeitet werden, und führen Sie Audit-Logs.
Listen Sie sensible Elemente wie Kundenlisten, Verträge, Finanzdaten und Krankenakten auf. Entfernen Sie Namen, Telefonnummern, Ausweisnummern und Kontonummern, bevor Sie sie hochladen. Wenn Sie zusammenfassen können, senden Sie nicht das Original; wenn Sie lokal ausführen können, laden Sie nicht in die Cloud hoch.
Prüfen Sie Datenschutzerklärung, Datenaufbewahrung, ob Daten zum Training verwendet werden, Serverstandorte und Unterauftragsverarbeiter. Enterprise-Pläne erlauben in der Regel, das Training zu deaktivieren, Berechtigungen festzulegen und Logs zu exportieren. Wenn es keine klare Zusage gibt, teilen Sie keine vertraulichen Informationen.
Erstellen Sie eine Allowlist und eine Blocklist und verlangen Sie eine Genehmigung für Kontozugriffe. Prüfen Sie regelmäßig Konversationen und exportierte Logs. Teammitglieder für die Konsequenzen von Verstößen zu sensibilisieren, ist wirksamer, als nur Tools zu kaufen.
Nein. Sie müssen auch Aufbewahrungsfristen, Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Serverstandorte prüfen. Für die sensibelsten Daten sollten Sie De-Identifikation oder private Bereitstellung in Betracht ziehen.
Laden Sie keine Ausweise, Bankkarten, Krankenakten oder unveröffentlichte Arbeiten hoch. Nutzen Sie temporäre Chats, löschen Sie den Verlauf regelmäßig und prüfen Sie die Datenschutzeinstellungen.
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