Quebec Law 25 und generative KI: Wo Prompt-Daten still Haftung erzeugen

Ein Projektleiter in Montreal fügt einen Lieferantenvertrag in ChatGPT ein, um die Zahlungsbedingungen zusammenzufassen. Der Vertrag nennt zwei Personen, ihre Positionen und ihre direkten E-Mail-Adressen. Der Prompt ist in drei Sekunden geschrieben. In diesen drei Sekunden haben personenbezogene Daten identifizierbarer Personen die Kontrolle der Organisation verlassen und unterliegen nun den Nutzungsbedingungen eines öffentlichen KI-Anbieters — gespeichert, möglicherweise andernorts von Unterauftragsverarbeitern verarbeitet, möglicherweise zur Verbesserung der Modelle des Anbieters genutzt. Niemand hat es protokolliert. Niemand hat eingewilligt. Und nach Quebec Law 25 ist dieser stille Moment der Punkt, an dem Haftung beginnt.

Die meisten Diskussionen über Law 25 konzentrieren sich auf das Sichtbare: Datenschutzrichtlinien, Einwilligungsbanner, Meldungen von Sicherheitsvorfällen, den obligatorischen Datenschutzbeauftragten. Generative KI erzeugt eine leisere Gefährdung, die unter all dem liegt — die routinemäßige, unauffällige Handlung eines Mitarbeitenden, der personenbezogene Daten in ein Tool überträgt, das die Organisation nie geprüft hat, für eine Aufgabe, die niemand kontrolliert hat. Es sieht nicht wie eine Datenübertragung aus. Es sieht aus, als würde Arbeit schneller erledigt.

Warum ein Prompt als Offenlegung zählt

Law 25 regelt, wie Organisationen personenbezogene Daten von Menschen aus Quebec erheben, nutzen und übermitteln. Es baut auf Datenminimierung und der Kontrolle über die Offenlegung auf — dem Grundsatz, dass personenbezogene Daten nur dorthin fließen sollten, wo sie hin müssen, mit einer Grundlage für jede Übertragung. Ein generativer KI-Prompt verletzt diesen Grundsatz auf ganz gewöhnliche Weise. Die Person, die ihn schreibt, denkt nicht an eine Übermittlung personenbezogener Daten an einen Dritten. Sie denkt an eine Aufgabe: dies zusammenfassen, das übersetzen, diese Notizen aufräumen.

Aber der Inhalt eines Prompts sind Daten, und wenn er einen Namen enthält, der mit einer Telefonnummer, einer Kundenakte, dem Antrag eines Mitarbeitenden auf medizinische Rücksichtnahme oder den Finanzdetails eines Kunden verknüpft ist, dann ist die Übermittlung an ein externes Tool eine Übermittlung personenbezogener Daten an den Betreiber dieses Tools. Law 25 hat die Regeln für die Übermittlung personenbezogener Daten außerhalb Quebecs und an Dritte verschärft. Es erwartet, dass eine Organisation weiß, wohin die Informationen gehen, und die Übertragung bewertet hat. Ein Prompt, der in ein persönliches ChatGPT-Konto geschrieben wird, erfüllt nichts davon — und die Organisation hat in der Regel keine Ahnung, dass es geschehen ist.

Das Ausmaß ist das Problem. Cyberhaven stellte 2025 fest, dass rund 40 % der KI-Interaktionen sensible Daten beinhalten und dass der sensible Anteil an Unternehmensdaten, die an KI gehen, auf etwa 35 % gestiegen ist, gegenüber rund 11 % zwei Jahre zuvor. LayerX berichtet, dass 77 % der KI-Nutzer Daten in Prompts einfügen, davon 82 % aus nicht verwalteten persönlichen Konten. Das ist kein seltener Sonderfall. Es ist ein stetiger Strom undokumentierter Offenlegungen, der sich durch jede Abteilung zieht.

Der Teil, den Law 25 schwer rückgängig zu machen macht

Die Unumkehrbarkeit ist es, die dies von anderen Datenschutzrisiken unterscheidet. Ein falsch konfigurierter Ordner kann gesperrt werden. Eine an den falschen Empfänger gesendete E-Mail lässt sich manchmal zurückrufen oder eindämmen. Aber sobald personenbezogene Daten in ein öffentliches KI-Tool übermittelt wurden, gibt es nichts mehr zurückzuholen. Sie können gespeichert, von Parteien verarbeitet werden, die Sie nicht benennen können, oder zum Training der Modelle des Anbieters verwendet werden. Die Offenlegung ist in dem Moment vollständig, in dem der Prompt gesendet wird.

Das ist besonders für zwei Pflichten aus Law 25 von Bedeutung. Die erste ist der Umgang mit Sicherheitsvorfällen: Wenn ein Vertraulichkeitsvorfall ein Risiko schwerwiegender Schäden darstellt, bestehen Melde- und Dokumentationspflichten. Eine Organisation, die ihre KI-Nutzung nicht sehen kann, kann nicht wissen, ob ein Vorfall eingetreten ist, geschweige denn das Risiko bewerten oder dokumentieren. Die zweite ist das Sanktionsregime. Law 25 sieht verwaltungsrechtliche Geldbußen und Strafen von bis zu 25 Mio. C$ oder 4 % des weltweiten Umsatzes vor. Diese Zahlen sind richtungsweisend, keine Vorhersage über einen einzelnen Prompt — aber sie geben den Maßstab dessen an, was hinter einer Lücke steht, die die meisten Organisationen nicht einmal messen.

Stellen Sie sich ein Healthtech-Unternehmen vor, das Studien in Quebec durchführt. Ein Koordinator fügt unter Zeitdruck einen Stapel Teilnehmernotizen in ein KI-Tool ein, um sie in einen Bericht umzuformatieren. Die Notizen enthalten Namen, Geburtsdaten und Gesundheitsdetails. Das ist eine Übermittlung sensibler personenbezogener Daten, ohne Bewertung, an ein Tool, das die Organisation nie genehmigt hat. Wenn es später auftaucht, wird nicht die Frage sein, ob der Koordinator es gut meinte. Die Frage wird sein, welche Kontrollen die Organisation hatte, um es zu verhindern — und ob sie sie belegen kann.

Governance, die den Kontakt mit einer Deadline übersteht

Der Impuls ist, öffentliche KI-Tools zu verbieten. Es funktioniert nicht. Gartner berichtet, dass 88 % der Mitarbeitenden mit Zugang zu Unternehmens-KI auch persönliche KI-Tools für die Arbeit nutzen und dass 69 % der Organisationen eine verbotene Nutzung öffentlicher GenAI vermuten oder Belege dafür haben. Wenn ein Tool verboten wird, hört die Arbeit nicht auf — sie wandert in ein persönliches Konto auf einem privaten Gerät, wo die Organisation noch weniger Einblick hat. Ein Verbot verwandelt ein handhabbares Problem in ein unsichtbares.

Was mit Law 25 im Einklang steht, ist nicht das Verbot, sondern die Kontrolle am Punkt der Offenlegung. Das bedeutet drei Dinge, die zusammenwirken. Sichtbarkeit, damit die Organisation tatsächlich weiß, wohin personenbezogene Daten in die KI fließen. Kontrollen auf Datenebene, damit ein Name, eine SIN oder ein Gesundheitsdetail erkannt und redigiert wird, bevor der Prompt das Tool erreicht, statt danach. Und Schulung im Moment, damit die Person, die den Prompt schreibt, erfährt, was markiert wurde und warum — und ein Beinahe-Fehler zu einem Lernmoment wird statt zu einem stillen Vorfall. Die Breach-Daten von IBM aus 2025 unterstreichen, wie selten das ist: Nur 17 % der Organisationen verfügen über technische Kontrollen, um sensible Daten am Eintrittspunkt zu redigieren oder zu blockieren.

Das ist das Prinzip, auf dem Sanitized AI aufgebaut ist — dass die Kontrolle vor der Übermittlung wirken muss, denn nach der Übermittlung gibt es nichts mehr zu kontrollieren. Personenbezogene Daten im Prompt zu erkennen und zu redigieren, bevor sie das Haus verlassen, verhindert die Offenlegung von vornherein und erzeugt einen Nachweis des Richtlinienereignisses, ohne jemals zu protokollieren, was die Person geschrieben hat.

Die Frage, die es sich diese Woche zu stellen lohnt, ist einfach: Wenn heute die personenbezogenen Daten einer in Quebec ansässigen Person in ein öffentliches KI-Tool eingefügt würden, würde Ihre Organisation es wissen, und könnten Sie belegen, was es gestoppt hat? Wenn die Antwort Nein lautet, ist das die Lücke, die es zu schließen gilt. Fordern Sie eine Demo an, um zu sehen, wie das Erkennen von Prompt-Daten, bevor sie das Haus verlassen, in eine Law-25-Aufstellung passt.