Spracherkennende Assistenten, smarte Bürosoftware und generative KI-Tools versprechen Produktivitätsschübe – doch viele Nutzer:innen begegnen ihnen mit wachsender Skepsis. Insbesondere beim Thema Datenschutz rücken KI-Funktionen zunehmend in die Kritik. Nicht ohne Grund: Wo künstliche Intelligenz Daten verarbeitet, werden vertrauliche Informationen zur Währung.
Digitale Helfer im Spannungsfeld aus Innovation und Kontrolle
Ob Chatbots wie ChatGPT, KI-generierte Zusammenfassungen in Suchmaschinen oder persönliche Assistenten in Betriebssystemen – Künstliche Intelligenz wird zur Standardfunktion in digitaler Alltagssoftware. Gleichzeitig nimmt die Verunsicherung zu: Laut einer Umfrage des Branchenverbands Bitkom aus dem Jahr 2025 steht fast die Hälfte (47 %) der Deutschen der Nutzung von KI skeptisch gegenüber, vor allem wegen Unsicherheiten bei der Datennutzung.
Diese Zurückhaltung betrifft nicht nur Hightech-Anwendungen, sondern zunehmend auch Mainstream-Produkte. Besonders deutlich wurde dies mit der Einführung des KI-Assistenten „Copilot“ in Windows 11, die eine Welle der Kritik von Expert:innen, Datenschützern und Endanwender:innen auslöste.
Windows 11 Copilot – ein Fallbeispiel für Vertrauensverlust
Seit der Integration des Windows Copilot in Windows 11 im Herbst 2023 steht Microsoft unter Druck. Der Assistent, angepriesen als produktivitätsfördernde KI, die über natürliche Sprache mit dem Betriebssystem interagiert, greift tief in Systemfunktionen ein – von der Steuerung von Einstellungen bis hin zum Zugriff auf persönliche Daten.
Kritik kam u. a. von der Electronic Frontier Foundation (EFF), dem Netzwerk Datenschutzexpertise sowie der Stiftung Datenschutz. Hauptvorwurf: Die Intransparenz bei der Datenverarbeitung. So war lange unklar, welche Systeminformationen aus Windows 11 an Microsoft-Server übermittelt werden, ob sie zur Weiterentwicklung des Modells genutzt werden – und wie Nutzer:innen dieser Praxis widersprechen können.
Im Oktober 2023 warnte der Chaos Computer Club (CCC) öffentlich vor Funktionalitäten, die im Hintergrund personenbezogene Daten, Inhalte von Dokumenten oder Browserverläufe analysieren könnten – ohne klare Nutzerkontrolle oder Auditierbarkeit. Auch US-Medien wie Wired oder The Verge berichteten kritisch über die vage formulierte Copilot-Datenschutzrichtlinie.
Microsoft bemühte sich anschließend um Nachbesserung und versprach unter anderem mehr Einstellungsoptionen in den Datenschutzkontrollen sowie eine überarbeitete Datenschutzerklärung. Doch das Vertrauen war bei vielen bereits erschüttert. Auf Reddit und X (vormals Twitter) wurde Copilot teilweise als „always-on spyware“ bezeichnet. Im professionellen Umfeld reagierten vor allem Admins großer Unternehmen und Institutionen mit Vorsicht – viele deaktivieren Copilot standardmäßig via Gruppenrichtlinien.
Systemische Unsicherheit: Datenschutz versus Funktionsvielfalt
Die Copilot-Debatte ist kein Einzelfall, sondern exemplarisch für ein grundsätzlicheres Problem: Viele moderne KI-Funktionen benötigen großen Dateninput, um sinnvoll zu funktionieren – doch je mehr Daten verarbeitet werden, desto höher sind die Risiken hinsichtlich Datenschutz und Privatsphäre.
Unternehmen wie Microsoft, Google und Meta versprechen „privacy by design“ – doch die Realität zeigt häufig Komplexität und mangelnde Transparenz. Selbst für IT-affine Nutzer:innen ist oft kaum nachvollziehbar, welches Modell lokal arbeitet, welche Anfragen in die Cloud gesendet werden und wo dabei personenbezogene Daten betroffen sind.
Eine Umfrage der dpa aus dem Jahr 2024 ergab, dass 62 % der Befragten nicht wissen, wie KI-basierte Funktionen in ihrer Software arbeiten – und zwei Drittel (67 %) misstrauen Angaben von Tech-Konzernen zur Datensicherheit ihrer KI-Produkte. Dies zeigt: Die Akzeptanz von KI scheitert nicht vorrangig an Technikfeindlichkeit, sondern an unklaren Spielregeln.
Branchenstandards und Datenschutzaufsicht unter Druck
Während neue KI-Produkte im Monatsrhythmus erscheinen, hinken regulatorische Rahmenbedingungen oft hinterher. Zwar trat die EU mit dem AI Act 2025 einen Meilenstein auf dem Weg zu standardisierter KI-Transparenz in Kraft. Doch viele Kernpunkte – etwa zur Transparenzpflicht bei Datenverarbeitung oder zur Risikobewertung – befinden sich noch in der Auslegung.
Die Datenschutzkonferenz (DSK) der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden in Deutschland forderte im Oktober 2025 in einer gemeinsamen Stellungnahme strengere Anforderungen an KI-Anbieter, insbesondere zur Protokollierung und Auditierbarkeit. Sie kritisierte, dass viele Tools, darunter auch Copilot, „nicht hinreichend verantwortbar im Sinne des Art. 5 DSGVO“ seien.
In der Praxis ergibt sich so ein Flickenteppich: Manche Unternehmen handeln proaktiv und bieten dedizierte Datenschaltflächen, Audit-Protokolle und Opt-out-Möglichkeiten. Andere Systeme, etwa aus Drittstaaten, umgehen EU-Standards durch Hosting außerhalb der Zuständigkeit.
Die Folge: Für Privatanwender:innen bleibt unklar, welchen KI-Funktionen sie vertrauen können – und welche zu vermeiden sind. Die gesetzliche Regulierung und zertifizierte Standardsysteme liegen oft außerhalb ihrer Reichweite, was subjektives Sicherheitsgefühl zusätzlich untergräbt.
Nutzer:innenbedenken: Zwischen Empowerment und Entmündigung
In Interviews mit Nutzer:innen verschiedener Alters- und Berufsgruppen zeigt sich ein Spannungsfeld zwischen Neugier und Kontrollverlust. Viele begrüßen grundsätzlich automatisierte Helfer – etwa beim Verfassen von Texten, beim Organisieren des digitalen Alltags oder bei der Barrierefreiheit. Gleichzeitig bleibt das Störgefühl präsent, keine klare Übersicht zu haben, wann und wie Daten verarbeitet werden.
Besonders häufig nennen Befragte als Sorgenpunkte:
- fehlende Kontrolle über Weitergabe und Nutzung sensibler Informationen,
- mangelnde Erklärung der KI-Funktionalitäten im Interface,
- die Kombination von Cloudverarbeitung mit fehlender Ende-zu-Ende-Verschlüsselung,
- Bedenken vor Profilbildung im Hintergrund („Scoring ohne Wissen“).
Verletzungen der informationellen Selbstbestimmung wiegen dabei schwer. Gerade in Europa, wo das Konzept der Privatsphäre tief verankert ist, gilt Intransparenz nicht als Kollateralschaden der Innovation – sondern als Vertrauensbruch.
Experteneinschätzungen: KI braucht ein starkes Datenschutzfundament
Fachleute aus IT-Sicherheit, Ethik und Recht betonen dabei einstimmig: Eine breite gesellschaftliche Akzeptanz für KI kann nur gelingen, wenn Datenschutz nicht Nebenbedingung, sondern Designprinzip ist.
Dr. Sarah Bremer, Professorin für Datenschutzrecht an der Universität Mainz, erklärt: „Transparente Dokumentationen der Trainingsdaten, eindeutige Opt-in-/Opt-out-Mechanismen und lokal stattfindende KI-Berechnungen könnten das Vertrauen deutlich stärken. Zugleich brauchen wir stärkere Kontrollrechte gegenüber Anbietern.“
Auch die Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit (BfDI) forderte bereits 2024, dass KI-gestützte Dienste klare Zweckbindungen kommunizieren müssen. Andernfalls drohe eine „schleichende Normalisierung von permanentem Datenzugriff“, so der BfDI-Jahresbericht.
Praktische Handlungsempfehlungen für Nutzer:innen
Was können Anwender:innen konkret tun, um ihre Privatsphäre beim Einsatz von KI-Tools zu schützen?
- Lokale KI-Tools bevorzugen: Anwendungen, die ohne Internetverbindung laufen (z. B. Whisper.cpp, LM Studio), bieten besseren Schutz, da keine Daten an Drittsysteme fließen.
- Einstellungsoptionen aktiv nutzen: In Systemen wie Windows 11 lassen sich Tracking- und Telemetrieoptionen gezielt einschränken. Nutzer:innen sollten regelmäßig Datenschutzmenüs durchgehen.
- Tools mit unabhängiger Prüfung wählen: Zertifizierte Anwendungen (z. B. mit IT-Grundschutz-Zertifikat oder EuroPriSe-Siegel) wurden auf ihre Datenschutzkonformität geprüft.
Neben diesen Maßnahmen lohnt sich auch regelmäßige Medienkompetenzschulung – insbesondere im beruflichen Kontext. Je besser Nutzer:innen verstehen, was KI-Systeme (nicht) können, desto gezielter lässt sich mit Risiken umgehen.
Fazit: KI braucht Vertrauen – und transparente Leitplanken
Die Diskussion um Windows 11 Copilot ist mehr als nur ein Streit um eine neue Funktion. Sie zeigt, dass das Spannungsfeld zwischen datengetriebenem Fortschritt und dem Schutz der digitalen Privatsphäre nicht technischer, sondern demokratischer Natur ist. Es geht um nichts weniger als die Frage, wie viel Kontrolle Bürger:innen über ihre Daten behalten dürfen – in einer Welt, die zunehmend von Algorithmen organisiert wird.
KI wird nicht verschwinden. Aber ihre Akzeptanz wird entscheidend davon abhängen, ob Anbieter und Gesetzgeber es schaffen, Vertrauen durch Transparenz und Kontrolle zu schaffen. Der Schlüssel liegt in der aktiven Gestaltung eines Datenschutzrahmens, der Innovation nicht hemmt, sondern legitimiert.
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