KI News: Kurz und klar.

Die digitale Souveränität steht im Fokus der europäischen Wirtschaftspolitik. Immer mehr EU-Unternehmen erkennen, dass ihre Daten und Geschäftsprozesse nicht länger in den Händen von US-Cloud-Anbietern liegen sollten. Stattdessen setzen sie auf europäische Cloud-Lösungen, die den strengen Datenschutzbestimmungen der EU entsprechen.

In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz immer mehr in den Alltag von Kindern vordringt, setzen Tech‑Unternehmen verstärkt auf Altersverifikation. Das Ziel ist klar: Kinder vor potenziell schädlichen Inhalten zu schützen und gesetzliche Vorgaben wie die US‑COPPA oder die EU‑DSGVO einzuhalten.

Qualitative Forschung birgt oft persönliche, kontextuelle und organisatorische Details, die ohne sorgfältige Behandlung erhebliche Datenschutzrisiken darstellen. Traditionelle, manuelle Anonymisierung ist zeitaufwendig, inkonsistent und lässt häufig kritische Identifikatoren unberücksichtigt. Automatisierte Werkzeuge, die sich auf Mustererkennung oder starre Regeln stützen, greifen dabei zu kurz und können die Bedeutung der Daten verfälschen.

In der Finanzwelt sind Kreditrisikomodelle unverzichtbare Entscheidungshilfen, doch die wachsenden Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO und der CCPA erschweren den grenzüberschreitenden Austausch sensibler Kundendaten. Gleichzeitig vernachlässigen klassische Modelle die Zeit bis zum Ausfall und behandeln frühe und späte Defaulters gleichwertig, während zentralisierte Trainingsmethoden regulatorische Grenzen überschreiten.

Der französische Datenschutzbehörde CNIL hat heute ein gemeinsames Bußgeld von 42 Mio. € gegen zwei große Telekommunikationsunternehmen verhängt. Die Strafe folgt auf schwerwiegende Verstöße gegen die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), insbesondere auf fehlende grundlegende Sicherheitsmaßnahmen, die zu einem massiven Datenleck geführt haben.

Rechts- und Menschenrechtsorganisationen fordern die britische Datenschutzbehörde auf, die digitale eVisa-Implementierung des Home Office zu prüfen. Sie warnen vor gravierenden Datenschutzverletzungen, die durch systematische Fehler und mangelhafte Gestaltung des Systems entstehen. Die Datenlecks könnten sensible persönliche Informationen von Migranten preisgeben, während diese gleichzeitig keine Möglichkeit haben, ihren rechtmäßigen Status nachzuweisen. Die Forderung unterstreicht die Notwendigkeit einer gründlichen Untersuchung, um die Einhaltung der DSGVO sicherzustellen und das Vertrauen in die digitale Einwanderungsverwaltung wiederherzustellen.

In der schnelllebigen Welt der Datenanalyse ist Wissen ein ständig wachsendes Gut. Nur wer sich kontinuierlich weiterbildet, kann neue Algorithmen, Tools und Best‑Practices effektiv einsetzen und bleibt wettbewerbsfähig.

In der heutigen Fitness‑Industrie sammeln Unternehmen wie Fitbit oder Apple Health täglich Millionen von sensiblen Sensor‑Messungen – Herzfrequenz, Schlafzyklen, Schrittzahlen und Trainingsmuster. Diese Daten sind entscheidend, um Gesundheitsrisiken vorherzusagen oder personalisierte Trainingspläne zu erstellen, doch Datenschutzgesetze wie die DSGVO und HIPAA erlauben keine zentrale Speicherung oder Weitergabe solcher Informationen.

msg hat die Datenharmonisierung für die HR‑Analyseplattform msg.ProfileMap automatisiert und dabei Amazon Bedrock als treibende Kraft für die großen Sprachmodelle (LLM) eingesetzt. Durch die LLM‑gestützten Datenanreicherungs‑Workflows werden HR‑Konzepte präziser abgeglichen, was die Genauigkeit der Analysen deutlich steigert.

Ein brandneues Framework namens MobText‑SISA wurde vorgestellt, das das Problem des „Machine Unlearning“ für Mobilitätsdaten löst. Moderne Plattformen speichern enorme Mengen an GPS‑Trajektorien, Zeitstempeln, freien Textnotizen und anderen unstrukturierten Informationen. Die Datenschutzgesetze, insbesondere die DSGVO, verlangen, dass individuelle Beiträge auf Wunsch vollständig aus den Modellen entfernt werden. Ein vollständiges Neutrainieren aller Modelle bei jedem Löschantrag ist jedoch praktisch unmöglich.

Maschinelles Lernen verändert Branchen von Finanzen über Gesundheitswesen bis hin zu autonomen Systemen und E‑Commerce. Doch wenn Unternehmen ML‑Modelle in großem Maßstab ausrollen, stoßen klassische CI/CD‑Ansätze an ihre Grenzen. Traditionelle Software‑Pipelines berücksichtigen nicht die Datenabhängigkeit, die Modell‑Versionierung oder die Notwendigkeit, regulatorische Vorgaben einzuhalten.