ChatGPT · Sicherheit, Datenschutz und Datenkontrollen

Sobald Sie Google Drive als App in ChatGPT verbinden oder eine Kundentabelle für die Datenanalyse hochladen, liegen die Daten Ihres Unternehmens im System eines anderen. Welche Regeln dafür gelten, hängt vom Kontotyp ab. Diese Lektion zeigt, welche Regeln für Sie gelten, was für das Training genutzt wird und wie Sie ChatGPT so einrichten, dass Sie Actions und Apps bei der Arbeit nutzen können, ohne dass etwas nach außen dringt.

Die Grenze, auf die es wirklich ankommt: wer über das Training entscheidet

Vergessen Sie für einen Moment die Marketing-Tarife. Die wichtigste Unterscheidung ist, ob Ihre Inhalte standardmäßig zum Training der Modelle von OpenAI verwendet werden dürfen.

Consumer-Tarife (Free, Go, Plus, Pro): Standardmäßig *kkDie durchschnittliche Zahl neuer Nutzer, die jeder bestehende Nutzer über Empfehlungen generiert. Über 1,0 verstärkt sich das Wachstum selbst und wird exponentiell.Vollständige Definition ansehen →önnen* Ihre Unterhaltungen und Uploads zur Verbesserung der Modelle genutzt werden. Sie können das unter Einstellungen → Datenkontrollen → Das Modell für alle verbessern abschalten. Ihr Chatverlauf bleibt dabei erhalten. Wenn Sie eine Unterhaltung wollen, die weder im Verlauf noch im Memory landet, nutzen Sie den temporären Chat.

Business-Tarife (ChatGPT Business, früher Team; Enterprise; Edu) und die API: Geschäftliche Inhalte werden standardmäßig nicht zum Training der OpenAI-Modelle verwendet. Das ist eine vertragliche Zusage. Niemand muss daran denken, einen Schalter umzulegen. Dasselbe gilt für die OpenAI API.

Das einfache Denkmodell:

• Privates Konto mit Standardeinstellungen: Gehen Sie davon aus, dass damit trainiert werden kann. Widersprechen Sie, wenn Ihnen das wichtig ist.
• Business, Enterprise, Edu oder APIAPIApplication Programming Interface: eine standardisierte Schnittstelle, über die Anwendungen kommunizieren und Daten austauschen, ohne die interne Funktionsweise der jeweils anderen zu kennen.Vollständige Definition ansehen →: standardmäßig kein Training mit Ihren Daten.

Die offizielle Aussage finden Sie auf der Enterprise-Datenschutzseite und in der Dokumentation zur Datennutzung der API. Lesen Sie beide einmal. Sie sind die mamaEinsatz von Software, um wiederkehrende Marketingaufgaben und Kampagnen zu automatisieren und Personalisierung in großem Maßstab über Kanäle wie E-Mail, Web und Social zu ermöglichen.Vollständige Definition ansehen →ßgebliche Quelle, und die Tarifnamen darin ändern sich durchaus.

„Nicht für Training genutzt“ heißt nicht „nicht gespeichert“

Daten, die vom Training ausgenommen sind, laufen trotzdem durch die Systeme von OpenAI. In der Regel werden sie für einen begrenzten Zeitraum zur Missbrauchsüberwachung und für den Betrieb aufbewahrt. Bei der API liegt die Standardaufbewahrung bei etwa 30 Tagen, danach wird gelöscht. Für geeignete Enterprise-Anwendungsfälle kann Zero Data Retention (ZDR) beantragt werden. Dann wird nach Abschluss der Anfrage nichts gespeichert.

Rechtliche Pflichten können diese Fristen aushebeln. 2025 verpflichtete eine gerichtliche Aufbewahrungsanordnung im Verfahren der New York Times OpenAI vorübergehend, bestimmte Consumer- und API-Daten aufzubewahren, die normalerweise gelöscht würden. Enterprise- und ZDR-Kunden waren ausgenommen. Die Lehre für Sie: Löschrichtlinien sind Zusagen für den Normalfall. Was im Ausnahmefall trägt, sind Ihr Vertrag und Ihr DPA.

„Wird nicht damit trainiert“ beantwortet also die Frage nach dem geistigen Eigentum. Wie lange Daten gespeichert werden und wer sie sehen kann, ist eine eigene Frage, die Sie über Aufbewahrungseinstellungen, ZDR und Ihren Vertrag beantworten.

Wohin Daten tatsächlich fließen, wenn Sie Actions und Apps nutzen

Hier sind viele überrascht. Sobald Sie Tools hinzufügen, ist ChatGPT keine geschlossene Box mehr.

Apps (früher Connectors)

Eine App wie Google Drive, SharePoint, GitHub oder Box gibt ChatGPT begrenzten Zugriff auf ein externes System, damit es Kontext in einen Chat holen oder Deep Research speisen kann. OpenAI hat Connectors in Apps umbenannt, in älteren Dokumentationen begegnen Ihnen daher beide Begriffe. Zwei Dinge sollten Sie verinnerlichen:

1. Daten fließen zum Zeitpunkt der Abfrage. Wenn ChatGPT Ihr Drive durchsucht, um eine Frage zu beantworten, gelangen Auszüge dieser Dateien in die Unterhaltung. Ab dann gilt für sie die Datenrichtlinie *Ihres ChatGPT-Kontos*, nicht die des Quellsystems.
2. Admins steuern, welche Apps verfügbar sind. In Business- und Enterprise-Workspaces schaltet ein Admin Apps zentral frei. Wenn Sie das für ein Team einrichten, lassen Sie nur Systeme zu, die Sie tatsächlich geprüft haben. Manche Apps können auch schreiben, etwa ein Dokument oder ein Ticket anlegen. Prüfen Sie deshalb bei jeder einzelnen die Berechtigungen.

Die aktuelle Liste und das Verhalten finden Sie im ChatGPT-Hilfecenter.

GPT Actions

Eine Action erlaubt einem Custom GPT, eine externe API aufzurufen, die Sie mit einem OpenAPI-SchemaSchemaEin Schema ist der formale Bauplan, der festlegt, wie Daten in einer Datenbank, einer Datei oder einer Nachricht strukturiert, benannt, typisiert und miteinander verknüpft sind.Vollständige Definition ansehen → definieren. **Das ist die riskanteste Angriffsfläche, weil *Sie* den Datenpfad bauen.** Wenn ein Nutzer mit Ihrem GPT spricht, kann ChatGPT Inhalte der Unterhaltung an jeden Endpunkt senden, auf den Ihre Action zeigt.

Die Kontrollen, auf die es ankommt:

• Auth: Nutzen Sie OAuth oder API-Key-Authentifizierung in der Action-Konfiguration. Schreiben Sie nie ein Secret fest in die Anweisungen.
• Scope: Der Endpunkt sollte nur das tun, was der GPT braucht. Eine Action „Bestellstatus abfragen“ hat keinen Grund, eine Route „Kunde löschen“ offenzulegen.
• Datenminimierung: Ihre Action erhält alles, was das Modell zu senden beschließt. Validieren und bereinigen Sie auf Ihrem Server.

Hier ein minimales Fragment eines Action-Schemas. Achten Sie auf die explizite Eingabebeschränkung und die schreibgeschützte Route mit nur einem Zweck:

openapi: 3.1.0
info:
  title: Order Status
  version: "1.0"
servers:
  - url: https://api.example.com
paths:
  /orders/{id}/status:
    get:
      operationId: getOrderStatus
      summary: Return shipping status for one order
      parameters:
        - name: id
          in: path
          required: true
          schema: { type: string, pattern: "^[A-Z0-9]{8,12}$" }
      responses:
        "200":
          description: Status found
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  status: { type: string }
                  eta: { type: string, format: date }

Die pattern-Beschränkung ist eine kleine, aber echte Kontrolle. Sie verhindert, dass das Modell fehlerhafte oder eingeschleuste IDs an Ihr Backend schickt. Ihr Server sollte dieselbe Prüfung trotzdem selbst durchsetzen.

ChatGPT agent, Codex und geplante Aufgaben

ChatGPT agent kann für Sie browsen, klicken und handeln, also auch selbstständig Formulare absenden und Daten bewegen. Codex arbeitet in Code-Repositories und kann Pull Requests ererDas Verhältnis von Interaktionen (Likes, Kommentare, Shares) zur Reichweite eines Inhalts. Zeigt, wie stark die Zielgruppe reagiert, gemessen an der Zahl der Personen, die den Inhalt gesehen haben.Vollständige Definition ansehen →öffnen. Geplante Aufgaben führen Prompts zeitgesteuert aus, manchmal während Sie nicht da sind.

Mit der Autonomie steigt das Risiko. Ein Agent, der in einem verbundenen System handeln kann, lässt sich durch Prompt Injection steuern: bösartigen Text, versteckt in einer Webseite, einer E-Mail oder einem Dokument, der versucht, die Anweisungen des Agenten zu kapern. Jeder autonome Lauf, der sensible Systeme berührt, sollte eine menschliche Freigabe erfordern. Für alles Experimentelle nutzen Sie reinen Lesezugriff.

Memory, Custom Instructions und Projects

Diese Funktionen speichern Daten über Chats hinweg. Unterziehen Sie sie deshalb einer Sicherheitsprüfung.

• Memory speichert Fakten, die das Modell über Unterhaltungen hinweg über Sie lernt. Wenn Sie Daten eines Kunden in einen Chat kopieren, könnte Memory eine Zusammenfassung davon behalten. Prüfen und löschen Sie Memory unter Einstellungen → Personalisierung. In Enterprise-Workspaces können Admins das regeln.
• Custom Instructions werden mit jeder Nachricht mitgeschickt. Halten Sie Secrets und vollständige Kundennamen daraus fern.
• Projects bündeln Dateien und Chats, und sie sind eine gute Kontrolle. Legen Sie die Dokumente jedes Kunden in ein eigenes Project, statt sie über Ihren gesamten Verlauf zu verstreuen.

Custom GPTs und Sichtbarkeit im GPT Store

Wenn Sie einen Custom GPT im GPT Store veröffentlichen, sollten Sie wissen, was nach außen dringt und was nicht:

• Hartnäckige Nutzer können Ihre Anweisungen und Konfiguration teilweise rekonstruieren. Ein System-Prompt ist kein Tresor.
• Nutzer können hochgeladene Wissensdateien mit geschicktem PromptingPromptingPrompt Engineering ist die Praxis, Texteingaben so zu gestalten und zu verfeinern, dass große Sprachmodelle präzise, relevante und verlässliche Ergebnisse liefern.Vollständige Definition ansehen → manchmal extrahieren. Hängen Sie an einen öffentlichen GPT nie eine Datei, die Sie nicht auch einem Fremden geben würden.
• Für die Unterhaltungen, die Nutzer mit Ihrem GPT führen, gelten *deren* Kontoeinstellungen und die Richtlinien von OpenAI. Ihre eigenen gelten nicht.

Für interne GPTs stellen Sie die Freigabe auf „Nur Personen in meinem Workspace“. Diese eine Einstellung entscheidet, ob Sie ein privates oder ein öffentliches Tool haben.

Eine einfache Regel für die sichere Nutzung bei der Arbeit

Sie brauchen keine 40-seitige Richtlinie. Sie brauchen eine Regel, die auch unter Druck hält:

Wenn Daten reguliert, geheim oder fremd sind, gehören sie nur in einen Workspace, der Training vertraglich ausschließt und von einem Admin kontrolliert wird. Alles andere darf in Ihr privates Konto.

Im Einzelnen:

• Regulierte Daten umfassen Gesundheitsdaten, Finanzdaten und personenbezogene Daten nach DSGVODSGVOEU-Verordnung zur Erhebung, Speicherung und Nutzung personenbezogener Daten, mit Bußgeldern, die am weltweiten Umsatz bemessen werden.Vollständige Definition ansehen → oder HIPAA-ähnlichen Regeln. Nutzen Sie ausschließlich einen Business-Workspace und prüfen Sie Ihr DPA.
• Geheime Daten sind unveröffentlichte Produkte, Quellcode, Strategie und Zugangsdaten. Halten Sie sie in einem Business-Workspace und schreiben Sie sie nie in Custom Instructions oder öffentliche GPTs.
• Fremde Daten sind Kundendaten, Partnerdaten und alles, was Sie vertraglich schützen müssen. Nutzen Sie einen Business-Workspace, idealerweise auf ein Project beschränkt.

Trifft nichts davon zu, etwa wenn Sie einen Blogpost entwerfen oder einen öffentlichen Artikel zusammenfassen, ist Ihr privates Konto in Ordnung.

Die Regel auf die API anwenden

Bei der API gilt dasselbe Prinzip, und zusätzlich verantworten Sie den System-Prompt und die Aufbewahrungskonfiguration. Nutzen Sie Structured Outputs, um einzuschränken, was das Modell zurückgibt. So erhält ein nachgelagertes System nie Freitext, den es falsch verarbeiten könnte. Hier ein Request, der ein striktes Schema erzwingt:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

resp = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="Extract the order ID and status from: 'Order AB12CD34 shipped today.'",
    text={
        "format": {
            "type": "json_schema",
            "name": "order",
            "strict": True,
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "order_id": {"type": "string"},
                    "status": {"type": "string"},
                },
                "required": ["order_id", "status"],
                "additionalProperties": False,
            },
        }
    },
)

print(resp.output_text)

Mit strict: True und additionalProperties: False kann das Modell keine zusätzlichen Felder in Ihre PipelinePipelineAlle aktiven Verkaufschancen über die Phasen des Vertriebsprozesses hinweg, zusammen mit ihrem gesamten potenziellen Wert und ihrer Abschlusswahrscheinlichkeit.Vollständige Definition ansehen → schmuggeln. Das ist ebenso eine Datenschutzkontrolle wie eine Kontrolle der Korrektheit, denn es legt genau fest, welche Daten Ihre Systemgrenze überschreiten.

Wenn Sie Agents bauen

Bei Function Calling oder dem Agents SDK ist jedes Tool, das Sie einem Modell geben, ein Austrittspunkt für Daten. Wenden Sie auf jede Funktion Least Privilege an, genau wie bei der YAML-Action oben:

• Geben Sie jeder Funktion einen engen Scope.
• Validieren Sie ihre Eingaben.
• Bauen Sie vor allem, was irreversibel oder sensibel ist, einen menschlichen Kontrollpunkt ein.

Das Modell entscheidet, *wann* es ein Tool aufruft. Ihr Code bleibt dafür verantwortlich zu prüfen, *was* es sendet.

Kurze Admin-Checkliste für den Team-Rollout

Wenn Sie derjenige sind, der ChatGPT für Kollegen freischaltet:

1. Nutzen Sie einen Business- oder Enterprise-Workspace, damit der Trainingsausschluss vertraglich gilt und nicht jedem Nutzer überlassen bleibt.
2. Schalten Sie nur geprüfte Apps frei und bevorzugen Sie reine Leseberechtigungen.
3. Setzen Sie die Standardfreigabe für Custom GPTs auf „nur Workspace“.
4. Legen Sie Ihre Linie zu Memory und Aufbewahrung fest und fragen Sie nach ZDR, wenn Sie regulierte Daten über die API verarbeiten.
5. Veröffentlichen Sie die Ein-Satz-Regel von oben für alle Nutzer. Kurze Richtlinien werden befolgt.

Das Wichtigste in Kürze

• Der Tarif bestimmt, ob standardmäßig trainiert wird. Private Konten (Free, Go, Plus, Pro) können mit Ihren Daten trainieren, sofern Sie nicht widersprechen. Business, Enterprise, Edu und die API schließen es vertraglich aus. Prüfen Sie das auf der Enterprise-Datenschutzseite.
• „Nicht damit trainiert“ heißt nicht „nicht gespeichert“. Fragen Sie bei sensiblen Daten gesondert nach Aufbewahrungsfristen, ZDR und Legal Holds.
• Actions und Apps (früher Connectors) sind Datenausgänge. Geben Sie jeder einen engen Scope, echte Authentifizierung und validierte Eingaben. Behandeln Sie Agents, Codex und geplante Aufgaben als höheres Risiko und verlangen Sie eine menschliche Freigabe.
• Projects und die Freigabe nur für den Workspace halten Kundendateien beisammen, außerhalb Ihres übrigen Verlaufs und fern vom öffentlichen GPT Store.
• Merken Sie sich eine Regel: Regulierte, geheime oder fremde Daten gehören nur in einen von einem Admin kontrollierten Workspace, der Training ausschließt.