Anlage 4 zum AVV: Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA)

gemäß Art. 35 DSGVO

Verantwortlicher Auftragsverarbeiter: fmhconsulting · Qognio — Finn Malte Hinrichsen Stand: April 2026 Version: 1.0

1. Allgemeine Angaben

2. Erforderlichkeit der DSFA

2.1 Gründe für die Durchführung

Eine Datenschutz-Folgenabschätzung ist erforderlich, da mehrere der in Art. 35 Abs. 3 DSGVO und den Leitlinien der Art.-29-Datenschutzgruppe (WP 248 Rev. 01) genannten Kriterien erfüllt sind:

(1) Systematische und umfassende Bewertung persönlicher Aspekte (Art. 35 Abs. 3 lit. a DSGVO): Der KI-Bot kann im HR-Einsatz zur Bewertung von Bewerberprofilen, zur Analyse von Mitarbeiterdaten und zur Entscheidungsunterstützung im Personalwesen eingesetzt werden. Dies stellt eine automatisierte Verarbeitung einschließlich Profiling dar.

(2) Verarbeitung besonderer Datenkategorien in großem Umfang (Art. 35 Abs. 3 lit. b DSGVO): Im HR-Kontext werden regelmäßig Beschäftigtendaten verarbeitet, die besonderer Sensibilität unterliegen (Bewerbungsdaten, Leistungsbeurteilungen, ggf. Gesundheitsdaten).

(3) Einsatz neuer Technologien (Art. 35 Abs. 1 DSGVO): Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) zur Verarbeitung von HR-Daten stellt eine neue Technologie dar, deren Risiken besonderer Bewertung bedürfen.

(4) High-Risk-System nach EU AI Act: Der Einsatz von KI-Systemen im Bereich Beschäftigung, Personalmanagement und Zugang zu selbstständiger Erwerbstätigkeit fällt unter Anhang III Nr. 4 der Verordnung (EU) 2024/1689 (AI Act) und wird als Hochrisiko-KI-System eingestuft (vgl. hierzu die AI-Act-Konformitätsdokumentation, Dokument 10).

2.2 Positivliste der Aufsichtsbehörden

Die Verarbeitung fällt unter Nr. 11 (Einsatz von KI-Systemen zur Verarbeitung personenbezogener Daten) und Nr. 13 (automatisierte Verarbeitung von Beschäftigtendaten) der „Liste der Verarbeitungstätigkeiten, für die eine DSFA durchzuführen ist” (Positivliste) der Datenschutzkonferenz (DSK).

3. Systematische Beschreibung der Verarbeitung

3.1 Verarbeitungszweck

Der Qognio Bot-Service wird im Auftrag des Auftraggebers eingesetzt, um einen KI-gestützten Assistenten für den Bereich Personalwesen (HR) bereitzustellen. Typische Anwendungsfälle umfassen:

• Beantwortung von Mitarbeiteranfragen zu HR-Themen (Urlaubsregelungen, Benefits, Richtlinien)
• Unterstützung bei der Vorauswahl und Analyse von Bewerbungsunterlagen
• Erstellung und Bearbeitung von HR-Dokumenten (Arbeitszeugnisse, Stellenausschreibungen)
• Informationsrecherche in internen Wissensbasen
• Automatisierung administrativer HR-Prozesse

3.2 Rechtsgrundlage der Verarbeitung

Die Rechtsgrundlage der Verarbeitung wird durch den Auftraggeber als Verantwortlichen bestimmt. In Betracht kommen:

3.3 Kategorien betroffener Personen und Daten

Betroffene Personen: - Mitarbeitende des Auftraggebers - Bewerberinnen und Bewerber - Ehemalige Mitarbeitende

Datenkategorien (gemäß § 4 AVV): - Stammdaten (Name, Anrede, Titel) - Kontaktdaten (E-Mail, Telefon, Anschrift) - Beschäftigungsdaten (Abteilung, Position, Personalnummer, Vertragsdaten) - Kommunikationsdaten (Konversationsverläufe, Anfragen) - Dokumentendaten (hochgeladene Dokumente und deren Inhalte) - Nutzungsdaten (Zeitstempel, pseudonymisierte IP-Adressen) - Bewerbungsdaten (Lebenslaufdaten, Qualifikationen, Anschreiben)

3.4 Datenfluss

Nutzer (Mitarbeiter/HR-Abteilung)
        │
        ▼
[HTTPS/TLS 1.3] ──► Reverse Proxy (Traefik v3)
                            │
                     [WireGuard VPN]
                            │
                            ▼
                    Bot-Runtime (OpenClaw)
                      │            │
                      ▼            ▼
              PostgreSQL DB    LLM-Inferenz (Qwen 3.5)
              (mandantengetrennt)  (Self-Hosted, 8× GPU)
                                        │
                                        ▼
                                  Antwort an Nutzer

Alle Komponenten befinden sich in einem Rechenzentrum in Schleswig-Holstein. Es erfolgt kein Datentransfer in Drittländer und keine Übermittlung an Dritte.

3.5 Speicherdauer

Die Speicherdauer richtet sich nach dem Löschkonzept (Anlage 3 zum AVV):

• Konversationsdaten: 90 Tage (individuell anpassbar)
• Systemlogs: 180 Tage
• Backups: 30 Tage (rollierend)
• Bewerberdaten: 6 Monate nach Verfahrensabschluss
• Nutzerdaten: 30 Tage nach Vertragsende

4. Bewertung der Notwendigkeit und Verhältnismäßigkeit

4.1 Notwendigkeit der Verarbeitung

4.2 Verhältnismäßigkeit

Die Verarbeitung ist verhältnismäßig, weil:

• Der KI-Assistent die Effizienz der HR-Arbeit erheblich steigert und Mitarbeitende bei Routineanfragen unterstützt
• Alle Daten ausschließlich in Deutschland auf eigener Infrastruktur verarbeitet werden (keine Cloud, kein Drittlandtransfer)
• Kein Training des Modells mit Kundendaten erfolgt — das Modell „lernt” nicht aus den Eingaben
• Die Mandantentrennung sicherstellt, dass Daten verschiedener Auftraggeber strikt getrennt bleiben
• Umfangreiche technische und organisatorische Maßnahmen implementiert sind (Anlage 1, TOMs)
• Eine menschliche Aufsicht über KI-Entscheidungen gewährleistet ist

5. Risikobewertung

5.1 Methodik

Die Risikobewertung folgt der Methodik der DSK-Kurzpapiere und orientiert sich an den Vorgaben des Standard-Datenschutzmodells (SDM). Risiken werden nach Eintrittswahrscheinlichkeit und Schwere der Auswirkungen bewertet:

Eintrittswahrscheinlichkeit: | Stufe | Beschreibung | |——-|————-| | 1 — Gering | Vorfall ist unwahrscheinlich unter normalen Betriebsbedingungen | | 2 — Mittel | Vorfall ist unter bestimmten Umständen möglich | | 3 — Hoch | Vorfall ist wahrscheinlich oder hat sich in vergleichbaren Kontexten ereignet | | 4 — Sehr hoch | Vorfall ist zu erwarten oder hat sich bereits ereignet |

Schwere der Auswirkungen: | Stufe | Beschreibung | |——-|————-| | 1 — Gering | Betroffene erleiden allenfalls geringfügige Unannehmlichkeiten | | 2 — Mittel | Betroffene können erhebliche Unannehmlichkeiten erleiden, die sie überwinden können | | 3 — Hoch | Betroffene können schwerwiegende Konsequenzen erleiden | | 4 — Sehr hoch | Betroffene können besonders schwerwiegende oder gar irreversible Konsequenzen erleiden |

Risikoniveau: Eintrittswahrscheinlichkeit × Schwere

5.2 Identifizierte Risiken

R1: Unbefugter Zugriff auf HR-Daten

R2: Fehlerhafte oder diskriminierende KI-Ausgaben

R3: Datenverlust oder -vernichtung

R4: Prompt Injection / Datenexfiltration

R5: Unzulässige automatisierte Einzelentscheidung

R6: Verletzung der Vertraulichkeit durch unbeabsichtigte Offenlegung

R7: Content-Connectoren — unbeabsichtigter Zugriff auf Personendaten in verbundenen Drittsystemen

Der verbleibende Restrisikobeitrag liegt in der Sorgfalt des Auftraggebers bei Auswahl der freigegebenen Quellen; dies wird vertraglich dem Auftraggeber zugewiesen, da er allein die Rechtsgrundlage für die verbundenen Datenbestände kennt.

5.3 Risikomatrix (nach Maßnahmen)

Ergebnis: Nach Implementierung aller Maßnahmen befinden sich sämtliche identifizierten Risiken im Bereich Gering. Eine vorherige Konsultation der Aufsichtsbehörde gemäß Art. 36 DSGVO ist nicht erforderlich.

6. Maßnahmen zur Risikominimierung

6.1 Technische Maßnahmen

6.2 Organisatorische Maßnahmen

7. Stellungnahme des Datenschutzbeauftragten

Der Auftragnehmer hat derzeit keinen Datenschutzbeauftragten bestellt (§ 38 BDSG). Die datenschutzrechtliche Beurteilung erfolgt durch den Ansprechpartner für den Datenschutz:

Stellungnahme (Finn Malte Hinrichsen, datenschutz@qognio.com):

Die durchgeführte DSFA zeigt, dass die identifizierten Risiken durch die implementierten technischen und organisatorischen Maßnahmen auf ein akzeptables Niveau reduziert werden. Die Self-Hosted-Infrastruktur, die strikte Mandantentrennung und der Verzicht auf Training mit Kundendaten stellen wesentliche Schutzmechanismen dar. Die Einhaltung der Vorgaben des Art. 22 DSGVO (keine automatisierten Einzelentscheidungen) muss durch den Auftraggeber sichergestellt werden.

Empfehlung: Die Verarbeitung kann unter den beschriebenen Bedingungen und mit den implementierten Maßnahmen durchgeführt werden. Eine vorherige Konsultation der Aufsichtsbehörde ist nicht erforderlich.

8. Einbeziehung betroffener Personen

Gemäß Art. 35 Abs. 9 DSGVO wird der Standpunkt der betroffenen Personen oder ihrer Vertreter eingeholt, sofern dies angemessen ist. Im vorliegenden Fall wird empfohlen:

• Information der Beschäftigten durch den Auftraggeber über den Einsatz des KI-Assistenten gemäß Art. 13/14 DSGVO und § 26 Abs. 2 BDSG
• Einbeziehung des Betriebsrats (sofern vorhanden) gemäß § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG (Einführung und Anwendung von technischen Einrichtungen, die dazu bestimmt sind, das Verhalten oder die Leistung der Arbeitnehmer zu überwachen) sowie § 90 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG
• Transparente Kommunikation gegenüber Bewerberinnen und Bewerbern über den KI-Einsatz im Bewerbungsverfahren

Die Verantwortung für die Einbeziehung betroffener Personen liegt beim Auftraggeber als Verantwortlichem.

9. Ergebnis und Freigabe

9.1 Gesamtbewertung

Die Datenschutz-Folgenabschätzung ergibt, dass die Verarbeitung personenbezogener Daten im Rahmen des Qognio Bot-Service unter den beschriebenen Bedingungen zulässig ist. Die identifizierten Risiken werden durch die implementierten Maßnahmen auf ein geringes Restrisikoniveau reduziert.

9.2 Voraussetzungen

Die positive Bewertung setzt voraus, dass:

1. Der Auftraggeber keine automatisierten Einzelentscheidungen ohne menschliche Überprüfung auf Basis der KI-Ausgaben trifft
2. Der Auftraggeber die betroffenen Personen gemäß Art. 13/14 DSGVO über den KI-Einsatz informiert
3. Der Auftraggeber den Betriebsrat (sofern vorhanden) ordnungsgemäß beteiligt
4. Die technischen und organisatorischen Maßnahmen (Anlage 1) aufrechterhalten und regelmäßig überprüft werden
5. Besondere Kategorien personenbezogener Daten (Art. 9 DSGVO) nur mit gesonderter Vereinbarung verarbeitet werden

9.3 Freigabe

10. Überprüfung und Aktualisierung

(1) Diese DSFA wird mindestens jährlich sowie bei wesentlichen Änderungen der Verarbeitungstätigkeiten überprüft.

(2) Eine Aktualisierung ist insbesondere erforderlich bei:

• Änderung des eingesetzten LLM-Modells
• Erweiterung der Verarbeitungszwecke
• Änderung der Infrastruktur (z. B. Hinzuziehung von Cloud-Diensten)
• Hinzuziehung von Unterauftragsverarbeitern
• Bekannt werden neuer Risiken oder Schwachstellen
• Änderung der Rechtslage (insbesondere Inkrafttreten weiterer Vorschriften des AI Acts)
• Ergebnis einer Datenschutzprüfung oder eines Audits

Letzte Überprüfung: April 2026 Nächste planmäßige Überprüfung: April 2027

Diese Datenschutz-Folgenabschätzung ist Bestandteil des Auftragsverarbeitungsvertrages (AVV) zwischen den Parteien.