Wie können manuelle Aufwände bei der Überführung eines vorhandenen VVT in eine neue VVT-Logik reduziert werden? Wo lässt sich KI dabei sinnvoll einsetzen und wo sind der Technik (aktuell) Grenzen gesetzt? Dieser Beitrag beleuchtet genau diese Fragen am Beispiel eines Projekts der Rechtsanwaltskanzlei KREMER LEGAL unter Einbindung der KREMER LEGAL TECH & OPERATIONS GmbH (KLTO) und zeigt, welche Einsparpotentiale sich dabei ergeben.
Die Ausgangslage: Ein detailliertes VVT, das aber nicht in die Konzernlogik passt
Im Zuge einer Übernahme wurde eine Gesellschaft Teil eines Konzerns. Als neue Tochtergesellschaft sollte sie in das Datenschutzmanagementsystem des Konzerns integriert werden. Dies umfasste u.a. auch die Übernahme der zentralen VVT-Logik des Konzerns. Hierbei hat die KLTO die Arbeit von KREMER LEGAL als Rechtsanwaltskanzlei bei der technischen und prozessualen Realisierung unterstützt.
Unsere Aufgabe: Über 70 detaillierte Verarbeitungstätigkeiten auf knapp 300 Seiten mussten in die Logik der Muttergesellschaft „übersetzt“ werden. Die alten Einträge waren ausführlich und gepflegt, aber häufig als Freitext geführt, z.B. bei Zwecken, Daten- und Betroffenenkategorien. Eine einheitliche Logik für den Zuschnitt der Verarbeitungstätigkeiten war dabei nicht vorhanden. Der Ansatz des Konzerns: Standardisierung durch feste Zweck-, Daten- und Betroffenenkategorien bilden das Rückgrat der Struktur. Es galt also, jede Verarbeitungstätigkeit auf diese Konzernlogik zu mappen und für jeden Eintrag zu entscheiden: übernehmen, anpassen, neu einordnen oder Rückfrage stellen?
Was zunächst wie ein reines Übertragungsprojekt wirkt, ist in der Praxis eine komplexe Kombination aus technischer und prozessualer Strukturierungsarbeit, juristischer Einordnung und Konsolidierung der Einträge. KREMER LEGAL hat sich dieser Aufgabe ihrer Mandantin angenommen unter gezielter Hinzuziehung der KLTO:. Während die juristische Einordnung durchgehend bei den Rechtsanwältinnen und Rechtsanwälten von KREMER LEGAL lag, entwickelte die KLTO eine Promptingstrategie und unterstützte die technische Konzeption. Als zentrales Werkzeug kamen – mit dem „Go“ der Mandantin von KREMER LEGAL – KI-Systeme zum Einsatz, um den händischen Aufwand weitgehend zu reduzieren.
Der Prozess: Vorbereitung, Durchführung, Qualitätssicherung
Vorbereitung: Bevor die KI auch nur einen einzigen Datenpunkt verarbeitet hat, stand konzeptionelle Arbeit an. Die entscheidende Frage lautete: Wie muss der Prompt bzw. allgemein die hintereinander geschalteten Anweisungen an die KI aussehen, damit die KI den passenden Output generiert? Zum einen musste dafür (manuell und KI-gestützt) die Struktur des Quelldokuments verstanden und aufbereitet werden (was ist enthalten? Was fehlt? Was findet sich wo?). Parallel dazu galt es, die Zielstruktur zu definieren: Wie soll das Zieldokument aussehen, welche Inhalte braucht das neue Unternehmen nach der Konzern-Logik und welche Mapping-Logik gilt für die Einträge?
Diese Vorarbeit ist kein optionaler Schritt, sondern der Kern des Projekts. Wer der KI keine präzise Anweisung mitgibt und diese auf das Quelldokument abstimmt, bekommt Outputs, die auf den ersten Blick vollständig aussehen, inhaltlich aber danebenliegen. Eine gute Prompt-Strategie setzt ein Verständnis des Themas voraus – daran führt kein Weg vorbei. Der gute alte Gehirnschmalz und der Einsatz von Technik gehen hier Hand in Hand.
Durchführung: Der Prozess lief in zwei Phasen ab. In der ersten Phase haben wir das gesamte VVT strukturell überführt: Jeder Eintrag wanderte anhand eines präzisen Prompts in eine Tabellenzeile mit über 20 Spalten. Die KI war dabei mit einer vollständigen Zuordnungslogik ausgestattet: Welches Feld im Quelldokument befüllt am Ende welche Spalte in der Zieltabelle?
In der zweiten Phase folgte das Mapping der Zwecke und Betroffenenkategorien auf das standardisierte Framework des Mutterkonzerns. Auch hier war der Prompt zentral – er definierte nicht nur die Mapping-Regeln, sondern auch den Umgang mit Grenzfällen: Wenn eine Verarbeitungstätigkeit beispielsweise mehrere Zwecke abdeckte oder vermeintlich kein passendes Gegenstück existierte, erfolgte ein Hinweis der KI, der eine schnellere juristische Prüfung durch KREMER LEGAL möglich machte.
Qualitätssicherung: Der Abgleich mit dem Originaldokument war Pflicht: Jede Tabellenzeile prüften wir gegen das Quelldokument. Das folgt dem Human-in-the-Loop Prinzip: KI kann viel und beschleunigt Vorgänge, aber das menschliche Urteil bleibt unersetzlich.
Hinweis: Zusätzlich kann zur Kontrolle oft auch ein KI-Modell zur Gegenprüfung, eingesetzt werden, welches Speziell auf die Kontrollaufgabe eingestellt ist. Oft bietet sich dabei der Einsatz eines anderen KI-Modells an, um etwaige Marotten des initialen KI-Modells auszugleichen und auf mögliche Fehler/Ungereimtheiten hinzuweisen. Aber auch hier gilt: Die Bewertung der KI sollte ein Mensch sichten und wiederum bewerten.
Der Zeitvergleich
Von der Planung bis zum geprüften KI-Output: 24 Stunden Aufwand. Unsere Einschätzung für dasselbe Projekt ohne KI-Unterstützung: Mindestens doppelt so lange.
Das deckt sich auch mit der Erfahrung der Expertinnen von KREMER LEGAL, die auf zahlreiche VVT-Projekte zurückblicken können. Ihr Fazit: Mit KI lassen sich die Aufwände solcher Projekte deutlich senken – vor allem in den frühen Phasen, in denen zahlreiche Vorbereitungs- und Mapping-Aufgaben anfallen.
Denn wer eine historisch gewachsene Struktur in eine neue Logik überführt, kämpft nicht nur mit dem Umfang, sondern auch mit Inkonsistenzen, Redundanzen und Zwecken, die sich nicht eins zu eins übersetzen lassen. Genau hier zahlt sich die vorab investierte Strukturierungsarbeit durch KI aus: Sie löst diese Probleme einmal grundsätzlich, statt sie bei jeder Zeile neu aufzumachen.
Laufende VVT-Pflege: das unterschätzte Problem
Ein Punkt wurde in der Diskussion über dieses Projekt besonders deutlich: Das Aufsetzen eines VVT ist die eine Aufgabe – die laufende Pflege eine andere, und in der Praxis die größere Baustelle. VVTs verlieren oft an inhaltlicher Richtigkeit, weil sie nicht konsequent gepflegt werden: Abteilungen ändern ihre Prozesse, neue Software wird eingeführt, Zwecke verschieben sich – und das VVT bleibt unverändert.
Genau hier liegt auch großes Potenzial für den Einsatz von KI: nicht im einmaligen Migrationsprojekt, sondern in der automatisierten, laufenden Aktualisierung. Ein System, das Änderungen im Unternehmen erkennt und proaktiv Aktualisierungsbedarf meldet, könnte eines der hartnäckigsten Praxisprobleme im Datenschutzmanagement lösen bzw. jedenfalls abmildern. Auch das setzt allerdings, wie das Migrationsprojekt selbst, sorgfältige Planung und ein Verständnis der Materie voraus.
Wie KLTO in diesem Themenfeld arbeitet
KLTO entwickelt strukturierte und bedarfsgerechte Lösungen für datenschutzrechtliche Aufgaben – vom Dokumentengenerator über Workflows bis hin zu KI-Lösungen für konkrete Projekte. Immer mit demselben Maßstab: schneller bei gleicher Qualität, oder höhere Qualität in gleicher Zeit. Und wir unterstützen Sie dabei, Inhouse-Expertise in diesen Bereichen aufzubauen. Für die rechtliche Bewertung arbeiten wir mit der Rechtsanwaltskanzlei KREMER LEGAL zusammen – rechtliche Beratung erbringt ausschließlich sie.
KLTO Prompting Workshop & Prompt-Engineering
Im KLTO Prompting Workshop lernen Rechts- und Datenschutzteams, KI-Tools präzise für juristische Aufgaben einzusetzen – von der Strukturierung komplexer Dokumente bis zur Automatisierung von Routineaufgaben im Datenschutzmanagement. Inklusive praktischer Übungen mit echten Anwendungsfällen aus dem VVT-Umfeld.
→ Mehr erfahren und Termin anfragen: Prompting-Workshop
Sie haben Fragen zu KI-gestütztem VVT-Management oder möchten einen ähnlichen Prozess in Ihrem Unternehmen aufsetzen? Kontaktieren Sie uns unter info@klto.io – wir freuen uns auf den Austausch.
KLTO | Ein Beitrag von Johanna Speich und Dante Browder