Publikation
Vom Datenmonopol zur Datensouveränität – Selbstbestimmte Datenflüsse als Treiber digitaler Verantwortung
Léon Dankert; Dennis Maecker; Tobias Dreesbach; Aaron Witzki; K. Valerie Carl; Oliver Thomas
In: HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik (HMD), Vol. 63, Pages 826-840, Springer Nature Link, 5/2026.
Zusammenfassung
Die Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Daten über Unternehmensgrenzen hinweg ist eine Grundvoraussetzung für die Entwicklung fairer und zuverlässi-ger Künstlicher Intelligenz (KI)-basierter Systeme. Bestehende Datenökosyste-me fokussieren jedoch primär den Austausch zwischen Unternehmen, während Endnutzende als Datenerzeugende weitgehend passive Akteure bleiben. Um Endnutzenden eine faire Datensouveränität zu ermöglichen, ergibt sich die Notwendigkeit neuer Ansätze. Dieses Paper untersucht, wie Governance-Mechanismen gestaltet werden müssen, um Datensouveränität, Datenverfüg-barkeit, Transparenz und Nachvollziehbarkeit zu vereinen. Basierend auf konzeptionellen Überlegungen zu dezentraler Datenhaltung und einer Analyse von Anwendungsfällen aus dem Bereich Smart Living werden Mechanismen wie Metadatenkataloge, Einwilligungssteuerung, Anfragemanagement, Datenquali-tätsbewertung und Nutzungstracking untersucht. Die Ergebnisse zeigen, wie ein dezentrales Governance-Framework sowohl die Hoheit der Endnutzenden stärkt als auch kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMUs) und Startups einen fairen Zugang zu wertvollen Trainingsdaten ermöglicht. Das Paper liefert damit einen Beitrag zu Corporate Digital Responsibility für Datenökosysteme sowie zur Gestaltung fairer Datenakquise in KI-Kontexten.