SAP-KI-Ethik und Datenschutz im Projektalltag
Stand 2026-09-25
Für SAP-AI-Beraterinnen und -Berater, die bereits Orchestrierungs-Pipelines konfigurieren (M325) und wissen müssen, wann SAPs eigene Ethik- und Datenschutzregeln ändern, was sie einem Kunden schulden. Behandelt SAPs globale KI-Ethikrichtlinie (aktualisiert im September 2024, ausgerichtet an der UNESCO-Empfehlung zur Ethik der KI) und die zehn Prinzipien ihres Handbook, aufgeteilt zwischen KI-Entwicklungsteams und Governance; die Red-Line-/Hochrisiko-/Standard-Triage und die zwei von SAP benannten Governance-Gremien; die Datenschutz-Standardeinstellungen des Generative AI Hub (keine personenbezogenen Daten in Prompts, Ausrichtung an DSGVO und ISO 27001, SOC-1/2-Zertifizierung); die Anonymisierungs- vs.-Pseudonymisierungs-Wahl des Orchestrierungs-Masking-Moduls (unumkehrbares MASKED_ENTITY vs. umkehrbares MASKED_ENTITY_ID); Eingabe-/Ausgabe-Content-Filtering mit Azure Content Safety und Llama Guard 3; und das Anwendungsdatum von Artikel 15 des EU AI Act (2.12.2027, Digital Omnibus) neben dem Dokumentationsprinzip aus Artikel 5(2) der DSGVO. Drei Übungen und eine Selbsttest schließen das Modul ab.
Was Sie lernen
- SAPs globale KI-Ethikrichtlinie und ihre zehn Handbook-Prinzipien erklären, aufgeteilt zwischen Entwicklungsteam- und Governance-Verantwortung
- SAPs Red-Line-/Hochrisiko-/Standard-Triage auf einen vorgeschlagenen Joule-Anwendungsfall anwenden und erkennen, wann ein routinemäßig wirkender Fall neu eingestuft wird
- SAPs KI-Ethik-Governance-Gremien benennen und ihre Rolle in eine kundenseitige Prüffunktion übersetzen
- Zwischen Anonymisierung und Pseudonymisierung im Data-Masking-Modul des Orchestrierungsdienstes wählen und die Wahl danach begründen, was niemals umkehrbar sein darf
- Eingabe- und Ausgabe-Content-Filtering für unterschiedliche Risikoprofile mit Azure Content Safety und Llama Guard 3 konfigurieren
- Das Anwendungsdatum 2.12.2027 von Artikel 15 des EU AI Act und die Dokumentationspflicht aus Artikel 5(2) der DSGVO nennen und beide mit einer Liefercheckliste verbinden
Modulüberblick
Für wen dieses Modul gedacht ist. Sie haben den Generative AI Hub in M325 genutzt und verstehen Grounding, Masking und Filtering als Schritte der Pipeline. Dieses Modul beantwortet eine andere Frage: nicht wie das Masking-Modul funktioniert, sondern wann Sie es verwenden müssen, wer bei SAP bereits entschieden hat, dass Ihr Anwendungsfall es braucht, und wozu Sie sich persönlich verpflichten, wenn Sie einen Joule-Agenten für einen Kunden konfigurieren. Es bleibt innerhalb dessen, was SAP tatsächlich veröffentlicht hat — die eigene Ethikrichtlinie, die eigenen Datenschutzerklärungen für den Generative AI Hub und die Orchestrierungsmodule, die beides operationalisieren —, nicht eine allgemeine KI-Ethik-Übersicht mit SAP-Etikett.
Voraussetzungen
- M325 — Der SAP Generative AI Hub in der Praxis (Orchestrierung, Grounding, Masking, Filtering)
- M333 — KI- und LLM-Grundlagen für SAP-Berater
- Grundkenntnisse der DSGVO-Terminologie (personenbezogene Daten, Verantwortlicher/Auftragsverarbeiter, AVV) sind hilfreich, aber nicht erforderlich
Lernergebnisse
- Einen vorgeschlagenen Joule-Anwendungsfall korrekt als Red-Line, Hochrisiko oder Standard einstufen und die Entscheidung anhand von SAPs veröffentlichten Kriterien begründen.
- Eine Orchestrierungs-Masking-Strategie konfigurieren, die dazu passt, ob ein Wert nachgelagert wiederherstellbar sein muss oder nie wiederherstellbar sein darf.
- Eingabe- und Ausgabe-Content-Filtering entwerfen, das das tatsächliche Risiko auf jeder Seite eines gegebenen Dialogs widerspiegelt.
- Eine kurze Lieferchecklisten-Zeile erstellen, die die Einstufung eines Anwendungsfalls mit seinen EU-AI-Act- und DSGVO-Dokumentationspflichten verbindet.
Vollständiges Modul für Mitglieder. Das vollständige Modul ergänzt: den Entscheidungsrahmen · das durchgehende Szenario · die KPI-Scorecard · die Anti-Muster · die Codeblöcke · die Wissenskontrolle · die Schemata.