Zentrale Erkenntnis:Sensitivity Labels und intelligente Klassifizierer bilden das Rückgrat einer verantwortungsvollen KI Governance. Sie automatisieren die Erkennung und den Schutz sensibler Daten im großen Maßstab, minimieren menschliche Fehler und beschleunigen die Compliance. In Kombination mit dynamischen, proaktiven Richtlinien schützen sie Informationen über sämtliche Kanäle hinweg, reduzieren Risiken und sichern die Einhaltung regulatorischer Vorgaben. Beginnen Sie mit der Datenermittlung und einer schrittweisen Einführung in besonders risikoreichen Bereichen – und entwickeln Sie Ihre Governance mit moderner Technologie kontinuierlich weiter.

KI verändert Geschäftsabläufe in rasantem Tempo – und Organisationen versuchen Schritt zu halten. Tools wie Copilot versprechen Effizienz und Kostenvorteile, bringen jedoch auch neue Risiken mit sich. Im Zentrum dieser Risiken stehen Ihre sensibelsten Daten.

Der Weg zu einer verantwortungsvollen KI Einführung beginnt mit einer klaren Roadmap. Das 10 stufige Copilot Readiness Framework begleitet Organisationen durch jede entscheidende Phase, um Copilot sicher und wirksam zu implementieren. Nach Schritt 3 – der Schulung Ihrer Teams durch geschäftsfunktionsspezifisches Prompt Training – richtet sich Schritt 4 auf einen zentralen Aspekt: den Aufbau eines strategischen Rahmens für den Datenschutz.

Verständnis von Klassifizierern und Sensitivity Labels: Das Rückgrat moderner Daten­schutz­strategien

Wenn Unternehmen KI und cloudbasierte Kollaborationstools einsetzen, wird der Schutz sensibler Informationen zugleich anspruchsvoller und entscheidender denn je. Doch wo beginnt man, wenn man die eigene Datenschutzstrategie stärken möchte? Die Antwort liegt im Verstehen der eigenen Daten – unterstützt durch intelligente Klassifizierer und Sensitivity Labels.

Was sind Klassifizierer – und warum sind sie wichtig?

Stellen Sie sich vor, Sie müssten Berge von Dokumenten, E Mails und Chats durchsuchen – mit harmlosen Status Updates, aber auch vertraulichen Mandantendaten, regulatorischen Informationen oder personenbezogenen Daten (PII). Klassifizierer übernehmen diese Arbeit für Sie: Als intelligente Assistenten identifizieren und kategorisieren sie Inhalte automatisch anhand ihres Kontexts oder charakteristischer Muster. So bleibt sensible Information nie unbeaufsichtigt, und die Klassifizierung begleitet Dateien zuverlässig – ganz gleich, wohin sie verschoben oder geteilt werden.

Mit Microsoft Purview sind Sie nicht auf starre Regeln angewiesen. Fortschrittliche trainierbare Klassifizierer nutzen KI, um Konzepte in unstrukturierten Texten zu verstehen. Selbst wenn Daten keinem vorhersehbaren Format folgen, werden sie erkannt und geschützt. Ob Sie vorgefertigte Klassifizierer nutzen oder eigene erstellen – sie passen sich den Anforderungen Ihrer Organisation an.

Arten sensibler Informationen nutzen Mustererkennung und Document Fingerprinting, um regulierte Daten präzise zu identifizieren und zu schützen. Wenn höchste Genauigkeit gefragt ist, stellt Exact Data Match (EDM) sicher, dass geschäftliche Identifikatoren ausschließlich den korrekten Datensätzen zugeordnet werden. So werden Fehlalarme reduziert und Ihre Datenschutzmaßnahmen bleiben zielgerichtet.

Die Kraft von Sensitivity Labels nutzen

Die Klassifizierung von Informationen ist nur der erste Schritt. Die wahre Stärke eines Sicherheitsrahmens liegt darin, auf diesen Klassifizierungen aufzubauen. Sensitivity Labels fungieren als digitale Markierungen, die Ihre Dateien, E Mails und Kollaborationsbereiche begleiten. Sie legen fest, wie jedes Element gekennzeichnet werden soll – ob „Public“, „Internal“, „Confidential“ oder „Restricted“ – entsprechend den Standards und regulatorischen Anforderungen Ihrer Organisation. Dazu gehören Rahmenwerke wie HIPAA, die DSGVO, das indische DPDP Gesetz oder branchenspezifische Compliance Vorgaben. So stellen Sie sicher, dass Sensitivity Labels in allen Bereichen funktionieren – von Bildung und Gesundheitswesen über Fertigung, Einzelhandel, Finanzwesen und Technologie bis hin zu Behörden.

Microsoft Purview ermöglicht die automatische oder manuelle Kennzeichnung von Daten über Plattformen wie SharePoint, OneDrive, Outlook und Teams hinweg und wendet Schutzmaßnahmen sofort an. Mithilfe von Simulationsmodi lassen sich Richtlinien sicher testen, während bedarfsorientierte Scans gewährleisten, dass auch ältere Dateien geschützt werden. Diese Automatisierung ist im schnelllebigen KI Umfeld von heute unverzichtbar.

Empfindlichkeitsbezeichnungen sind weit mehr als visuelle Hinweise: Sie dienen als Grundlage für die Durchsetzung von Data Loss Prevention (DLP)-Kontrollen, erweitern den Schutz auf Windows-Geräte und eingebettete Dateitypen und unterstützen die Zugangskontrolle in Kollaborationsumgebungen wie Teams und SharePoint – ohne die Produktivität oder Zusammenarbeit einzuschränken. In KI gestützten Datenschutzszenarien, etwa mit Copilot oder Azure AI Search, stellen diese Labels eine zusätzliche Verteidigungsschicht dar. Sie sorgen dafür, dass sensible Informationen geschützt bleiben, selbst wenn Teams moderne Technologien einsetzen. Gemeinsam bilden Klassifizierer und Labels das Rückgrat einer effektiven Informationsgovernance und ermöglichen es Organisationen, die Klassifizierung und den Schutz ihrer Daten in großem Umfang zu automatisieren.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung von KI Datenschutz

Schritt eins: Ermitteln

Bewerten Sie die KI Nutzung, indem Sie alle in Ihrer Organisation eingesetzten KI Tools und Integrationen identifizieren. Verwenden Sie Microsoft Purview Data Security Posture Management (DSPM), um Datenflüsse zu überwachen und potenzielle Risiken aufzudecken. Dokumentieren Sie Hochrisikoszenarien, beispielsweise KI Eingaben, die versuchen, auf sensible Daten zuzugreifen.

Schritt zwei: Schützen

Definieren Sie Ihre Labeling Strategie, indem Sie eine Taxonomie für Empfindlichkeitsbezeichnungen erstellen (z. B. Öffentlich, Intern, Vertraulich und Streng Vertraulich), die sowohl den Compliance Vorgaben als auch den Anforderungen Ihrer Organisation entspricht. Konfigurieren Sie Policy-Tipps, um Nutzer bei der manuellen Kennzeichnung zu unterstützen.

Aktivieren Sie Auto-Labeling für dienstseitige Richtlinien in SharePoint, OneDrive und Exchange, um gespeicherte Daten automatisch zu klassifizieren. Nutzen Sie den Simulationsmodus, um die Abdeckung zu validieren, und erweitern Sie die Kennzeichnung auf Teams, Gruppen und Websites.

Schritt drei: Priorisieren

Konfigurieren Sie KI DLP Richtlinien, die auf Empfindlichkeitsbezeichnungen basieren, um Datenbewegungen zu überwachen und zu steuern. Beginnen Sie im reinen Überwachungsmodus, um Erkenntnisse zu sammeln, und verschärfen Sie anschließend schrittweise die Einschränkungen für Uploads, Browseraktionen und KI Eingaben.

Schritt vier: Steuern

Stellen Sie durch kontinuierliches Monitoring und Optimieren sicher, dass Ihre Schutzmaßnahmen wirksam bleiben. Überprüfen Sie dazu Compliance-Berichte und Bewertungen in Microsoft Purview. Passen Sie Klassifizierer und Labels auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse an. Erweitern Sie die Abdeckung auf Endpunkte und integrieren Sie KI Dienste wie Copilot und Azure AI Search, um den zugriffsbasierenden Schutz über Labels hinweg sicherzustellen.

Grundlegende Anforderungen für KI Datenschutz

Ein wirksamer KI Datenschutz erfordert kontinuierliches Monitoring sowie eine klare Schulung der Mitarbeitenden, um Compliance sicherzustellen und die Einführung reibungslos zu gestalten. Nutzen Sie die vier oben beschriebenen Ansätze als Grundlage. Der Zeitrahmen für die Implementierung von Datenschutzmaßnahmen variiert je nach Größe und Reifegrad Ihrer Organisation. Beginnen Sie mit besonders risikoreichen Bereichen und setzen Sie Frühwarn und Erkennungstools ein, um Einblicke zu gewinnen und Risiken zu reduzieren – noch bevor der vollständige Rollout abgeschlossen ist.

Verantwortungsvolle KI Governance beginnt mit Daten

Die Umsetzung von Datenschutzmaßnahmen im KI Zeitalter ist ein strategisches Gebot, das Weitblick, Flexibilität und ein klares Bekenntnis zu verantwortungsvoller Governance erfordert.

Wenn Ihre sensiblen Informationen noch nicht vollständig geschützt sind, besteht kein Grund zur Panik – aber zum Handeln. Beginnen Sie damit, zu bewerten, wo sich Ihre Daten befinden und wie sie genutzt werden. Implementieren Sie anschließend ein Framework, das Discovery, Klassifizierung und proaktive Richtlinien miteinander verbindet.

Suchen Sie nach einem Partner mit ausgewiesener Expertise in KI Governance und Compliance. Ein vertrauenswürdiger Anbieter unterstützt Sie dabei, Schutzmaßnahmen im großen Maßstab zu automatisieren und begleitet Sie durch schrittweise Rollouts – für einen reibungslosen und effizienten Prozess. Mit der richtigen Unterstützung erfüllt Ihre Organisation nicht nur regulatorische Anforderungen, sondern stärkt zugleich Vertrauen und langfristige Resilienz.

Erfahren Sie mehr über Epiq Verantwortungsvolle Vorbereitung auf KI- und Copilot-Einführung. 



Jon Kessler, Vice President und General Manager Information Governance
Als Vice President und General Manager für Information Governance innerhalb von Legal Solutions bei Epiq leitet Jon ein globales Team, das Unternehmen dabei unterstützt, den Wert von Microsoft Purview durch Responsible AI und Copilot Readiness Services voll auszuschöpfen. Unter seiner Führung wurde das Team 2023 als Microsoft Compliance Partner of the Year ausgezeichnet und war 2022, 2024 und 2025 Finalist.

  

Swapnil Sawant, Senior Data Security Specialist, Information Governance
Swapnil ist ein erfahrener Information Security Spezialist mit über zehn Jahren Erfahrung in Beratung, Produktentwicklung, Fertigungs sowie Bankwesen. Er ist auf KI Datenschutz spezialisiert und unterstützt Unternehmen dabei, Strategien zu entwickeln, die sich an den sich wandelnden Anforderungen ihrer Kunden orientieren.