Schutz sensibler Daten in Microsoft 365: Strategien für Private KI und LPD-Konformität in Schweizer Unternehmen

Der Schutz sensibler Daten gehört heute zu den wichtigsten Anliegen von Schweizer Organisationen. Mit dem Inkrafttreten des neuen Datenschutzgesetzes (DSG/LPD) und dem verbreiteten Einsatz von Microsoft 365 in Unternehmen muss sich der Umgang mit vertraulichen Informationen an das Zeitalter der künstlichen Intelligenz anpassen. houle begleitet Sie als Experte für Private KI und Microsoft 365-Implementierungen, um Sicherheit, Konformität und geschäftliche Effizienz zu gewährleisten.

Warum entwickelt sich der Begriff der sensiblen Daten mit Private KI weiter?

Traditionell versteht man unter sensiblen Daten alle identifizierbaren Informationen über eine natürliche Person, von Gesundheitsdaten bis hin zu Finanzinformationen oder HR-Daten. Mit lokal oder über gesicherte Plattformen eingesetzter KI können diese Daten zu indirekten Erkennungsmerkmalen werden (z. B. durch analytische Modelle, die Gewohnheiten oder Verhaltensweisen erkennen).

Die Weiterleitung und automatisierte Analyse von Dokumenten via SharePoint, Outlook, Word oder Teams – in Kombination mit Private KI – bietet sowohl neue geschäftliche Möglichkeiten als auch ein erhöhtes Risiko unbeabsichtigter Datenlecks. Ein unachtsamer Prompt an ein LLM (Large Language Model) oder eine unzureichend konfigurierte Erweiterung kann dazu führen, dass vertrauliche Informationen Ihren sicheren Bereich verlassen.

Das Ziel ist daher nicht mehr nur der Schutz des Dateizugriffs, sondern jede Interaktion mit KI und M365-Tools standardmäßig konform und sicher zu gestalten.

Rechtlicher Rahmen – Was die neue LPD von Unternehmen mit Microsoft 365 erwartet

Das revidierte Datenschutzgesetz (DSG/LPD, 2023) bringt neue Pflichten in Bezug auf Einwilligung, Transparenz, Meldesysteme und Zugriffsrechte. Dazu gehören:

• Die Pflicht zur raschen Meldung von Sicherheitsverletzungen.
• Systematische Erfassung aller Datenverarbeitungen.
• Kontrolle der Cloud-Anbieter (Cloud Act, lokale Speicherung, vertragliche Zusicherungen).
• Integration von Privacy by Design und by Default.
• Stärkere Rechte auf Löschung und Datenübertragbarkeit.

Im Microsoft-365-Kontext muss sichergestellt werden, dass eingesetzte KI – gerade für Dokumentenautomatisierung, semantische Analyse oder intelligente Suche – keine Informationen ohne entsprechende Garantien außerhalb der Schweiz oder sogar Europas preisgibt.

Hybride und souveräne Architektur – Einführung von Private KI in Microsoft 365

Private KI in Microsoft 365 bedeutet, eine Architektur zu wählen, bei der:

• LLM-Modelle in der Schweiz oder den Azure Swiss Regions in kontrollierten Umgebungen betrieben werden.
• Prompts und Nutzerdaten verschlüsselt sind, niemals im Klartext gespeichert oder für externes Training genutzt werden.
• Outlook-, Word- und SharePoint-Add-ins für automatische Generierung, semantische Suche oder Dokumentenanalyse zentral (über das Microsoft 365 Admin Center) verwaltet werden – mit vollständiger Nachverfolgbarkeit aller Interaktionen.

houle bietet maßgeschneiderte Integrationen: Hosting individueller Modelle auf Foundry, Zero-Trust-Erweiterungen für Word oder Outlook sowie granulare Richtlinien für den Zugang zu KI-Add-ins je nach Nutzerprofil.

Erweiterte Sicherheit: Wie orchestriert man den Schutz sensibler Daten?

Mehrere Ebenen sind erforderlich, um Sicherheit und Konformität zu gewährleisten, insbesondere:

1. Governance und automatische Klassifizierung von Inhalten

Mit Private KI ist die automatisierte Erkennung personenbezogener oder strategischer Daten möglich:

• Permanentes Monitoring von SharePoint- und OneDrive-Ablagen auf geschützte Daten.
• Dynamische Klassifizierungsstufen: „Öffentlich“, „Intern“, „Vertraulich HR“, „Patientendaten“ usw. Jede Stufe löst automatische Einschränkungen bei Zugriff, Teilen und Export aus.
• Berichtserstellung für die DPO-Teams, exportierbar für LPD-Audits.

2. KI-Add-ins und Prompt-Sicherheit

KI-Add-ins für Outlook oder Word müssen eine kontextuelle Filterlogik anwenden:

• Keine sensiblen Daten verlassen ohne Verschlüsselung oder ausdrückliche Zustimmung das Schweizer Ökosystem.
• An LLMs gesendete Prompts werden dynamisch überwacht: Erkennung risikobehafteter Daten (Namen, IBAN, Sozialversicherungsnummer), automatische Anonymisierung oder manuelle Freigabeanfrage.
• Detaillierte Aktivitätsprotokolle aller KI-Nutzungen, konform mit den LPD-Anforderungen an die Nachverfolgbarkeit.

3. Schweizer Azure OpenAI Integration

KI-Modelle können direkt in den Azure Swiss Regions ausgeführt werden und verhindern so jede Datenexporte außerhalb der Schweiz. Alle APIs und Add-ins sind nativ mit dem Azure AD des Unternehmens verbunden, sodass nur autorisierte Mitarbeitende Zugang zu diesen Tools erhalten.

houle unterstützt Unternehmen in jeder Phase: von der Konzeption maßgeschneiderter Architekturen, über die Wahl des passenden LLM-Modells, die Integration in Dokumentenworkflows bis hin zur laufenden Überwachung an den Schweizer Kontext angepasster Dashboards.

Einführung von Private KI: Change Management, Schulungen, Risikomanagement

Technologie allein reicht nicht aus. Der Erfolg von Private KI in Microsoft 365 setzt ein konsequentes Change Management voraus:

• Zielgerichtete Schulungen für HR, IT und Fachabteilungen zu KI-Risiken und Best Practices (Prompt Engineering, Dateifreigabe etc.).
• Entwicklung passgenauer Nutzungsrichtlinien: Was mit KI in Microsoft 365 möglich ist (oder nicht), je nach Datenkategorie.
• Simulation von Vorfällen (Shadow AI, Datenlecks, Analyse echter Auswirkungen auf die LPD-Konformität).

houle bietet individuelle Trainingsmodule und unterstützt Ihre Teams bei der kontinuierlichen Überprüfung interner Richtlinien, um Technik und regulatorische Anforderungen in Einklang zu bringen.

Praxisbeispiele — Erfolgreiche Strategien in Schweizer Unternehmen

Beispiel 1: Versicherungsunternehmen – Automatisierung der HR-Dokumentenverwaltung

Herausforderung: Automatisierung der Sortierung und Informationsgewinnung aus HR-Dossiers und gleichzeitiger Schutz personenbezogener Daten vor jeglichem Abfluss ins Ausland. houle-Lösung: Deployment eines Private KI-Word-Add-ins mit lokalem Processing, automatischer Klassifizierung, initialer Anonymisierung und Nutzungsauswertung zur Auditierung jeder KI-Interaktion.

Beispiel 2: Medizinische Institution – Verwaltung von Patientenberichten in SharePoint

Herausforderung: Viele Dokumentenflüsse zwischen medizinischen Teams, Vertraulichkeit der Diagnosen und Zugriff nur für behandelnde Ärzte. Lösung: Integration einer Private KI für semantische Analyse auf Azure Swiss Regions, restriktive Richtlinien im Microsoft 365 Admin Center und ständige Überwachung von Exporten und Downloads.

Kontrollierte und konforme Private KI: Schlüsseltipps für 2026

Die rasante Einführung von KI in Microsoft 365 im Zuge der Digitalisierung darf nie zu Lasten von Sicherheit und Compliance gehen. Führungskräfte sollten Private KI nicht nur als Wettbewerbsvorteil, sondern auch als Versicherung gegen rechtliche und reputationsbezogene Risiken sehen.

houle empfiehlt, eine vollständige M365-Nutzungsanalyse durchzuführen, klare Richtlinien für die Auswahl von Add-ins zu definieren und Experten einzubinden, die sowohl KI-Potenziale als auch LPD-Anforderungen beherrschen. Ziel: Innovation in einen nachhaltigen, verantwortungsvollen Wettbewerbsvorteil unter voller Souveränität zu überführen.

Mehr erfahren

• Konsultieren Sie die offizielle Microsoft-Dokumentation zur Governance und Informationssicherheit in M365 als Ergänzung für Ihr Vorgehen.
• Finden Sie die Gesetzestexte und Compliance-Guides direkt auf der Website des EDÖB (Eidgenössischer Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragter).

Practical tips for Microsoft/Azure

• Keep examples concrete: show 1-2 configuration steps (Azure resource, ask prompt), and test with a small dataset first.
• Prefer RAG (retrieval-augmented generation) for grounding answers: index internal docs, add answer citations and logging.
• Deploy models in a Swiss region for data sovereignty and enable proper moderation + access controls (Azure AD, role-based).