Künstliche Intelligenz in vernetzten Fahrzeugen: Goldgrube oder Minenfeld der Compliance?

Seit mehr als einem Jahrhundert wurde der Wert im Automobilsektor durch herausragende Leistungen in den Bereichen Technik und Fertigung definiert. Heute sind die von Fahrzeugen generierten Daten ein strategischer Vermögenswert für sich. Vernetzte Fahrzeuge fungieren als rollende Sensorplattformen, die Standort, Fahrverhalten, Zustand der Komponenten, Batterieleistung, Nutzung des Infotainmentsystems und Bedingungen im Innenraum erfassen. Während sich die Branche auf Elektrifizierung und softwaredefinierte Architekturen umstellt, ermöglichen diese Daten neue Dienstleistungen und Einnahmequellen – erhöhen aber auch die Risiken in Bezug auf Regulierung, Verträge, Ethik, Cybersicherheit und Wettbewerb. Ob Daten zu einer Goldgrube oder zu einem Minenfeld werden, hängt davon ab, wie Unternehmen ihre Programme gestalten, steuern, sichern und kommunizieren.

Wo Wert entsteht

Vernetzte Plattformen haben Anwendungsfälle von reaktiver Diagnose zu prädiktiven und kommerziellen Anwendungen verlagert. Die Vorhersage von Komponentenausfällen, die Prognose der Leistungsminderung von EV-Batterien, die Optimierung von Flotten und die Verfeinerung von Versicherungsrisikomodellen setzen Telemetriedaten in greifbare Ergebnisse um. OEMs und Zulieferer bündeln nun Erkenntnisse wie vorausschauende Wartung, Flottenoptimierung und Sicherheitsfunktionen für Partner und Endnutzer und wandeln so ungenutzte Daten in Umsatz um. Softwaredefinierte Fahrzeuge beschleunigen diesen Wandel durch After-Sales-Abonnements (ADAS-Erweiterungen, Leistungsoptimierung, personalisierte Erfahrungen), die Endnutzern wie Versicherern, Kartografieunternehmen, Versorgungsunternehmen, Ladenetzwerken und Stadtplanern angeboten werden.

Zu den gängigen Ansätzen für kommerzielle Modelle zur Monetarisierung von Daten gehören nutzungsbasierte Preise (pro Fahrzeug, pro Fahrt, pro Meile), gestaffelte Abonnements (gute/bessere/beste Analysen), ergebnisorientierte Strukturen (Verfügbarkeitsgarantien, Kraftstoff- oder Energieeinsparungen) und Datenlizenzen mit Nutzungsbeschränkungen. Jedes Modell birgt unterschiedliche Risiken in Bezug auf Rechnungslegung, Umsatzrealisierung und Verträge. Unternehmen, die Daten wie Lagerbestände behandeln – anstatt nur einmalige, manuell ausgewählte Datensätze zu liefern – können ihre Programme in der Regel zuverlässiger skalieren.

Da vernetzte Plattformen ausgereift sind und sich weiterentwickelt haben, integrieren viele von ihnen mittlerweile fortschrittliche Analysen und künstliche Intelligenz, um einen größeren Mehrwert aus diesen Daten zu ziehen. KI vergrößert sowohl den Wert als auch das Risiko. Modelle erkennen Mikromuster in Millionen von Signalen (z. B. Lenkabweichungen, Zelltemperaturen, Audiosignaturen, Hinweise zur Fahrerüberwachung und Umweltfaktoren), um Dienste zu personalisieren, Reichweitenprognosen zu verbessern und die Autonomie zu erhöhen. Die gleiche Schlussfolgerungsfähigkeit kann auch Eigenschaften offenbaren, die Fahrer niemals preisgeben wollten, wodurch sich der Umfang der als sensibel geltenden Daten erweitert.

Risiken hinsichtlich Datenschutz und Vertraulichkeit – Fokus auf personenbezogene und nicht personenbezogene Daten

Die Risikolandschaft wird oft als Datenschutzproblem dargestellt. Das ist sie auch, aber nicht nur. Was den Datenschutz angeht, so werden VIN-gebundene Telemetriedaten, präzise Geolokalisierung und einzigartige Fahrmuster in Gesetzen zunehmend als personenbezogene Daten behandelt, insbesondere in Fahrzeugen mit mehreren Nutzern, in denen Passagiere, Zweitfahrer und Mitfahrer von Fahrgemeinschaften involviert sind. Sensible Kategorien wie präzise Standortdaten, biometrische/Fahrerüberwachungssignale, Rückschlüsse auf Gesundheit oder Sicherheit und kontextübergreifende Verhaltensprofile lösen erhöhte Verpflichtungen aus. Die Regulierungsbehörden erwarten mehrschichtige, verständliche Hinweise, eine angemessene Einwilligung (oftmals eine Opt-in-Einwilligung für Verwendungszwecke, die für die Kernfunktionen des Fahrzeugs nicht erforderlich sind), eine Zweckbindung und Minimierung sowie Mechanismen zur Wahrung der Rechte auf Zugang, Löschung, Berichtigung und Opt-out. Die Profilerstellung zur Personalisierung oder zur Feststellung der Berechtigung (z. B. bei der Preisgestaltung von Versicherungen) wird kritisch geprüft, und einige Rechtsordnungen behandeln bestimmte Weitergaben als „Verkauf“ oder „Weitergabe“, sodass Opt-out- oder universelle Opt-out-Signale berücksichtigt werden müssen. Die Anonymisierung ist hilfreich, stellt jedoch keinen sicheren Hafen dar, wenn weiterhin Risiken der „Verknüpfbarkeit“ bestehen.

Unternehmen sollten die Implementierung der folgenden Kontrollen in Betracht ziehen, um häufige Fallstricke im Zusammenhang mit personenbezogenen Daten zu vermeiden:

• Undurchsichtige Offenlegungen oder gebündelte Einwilligungen. Ersetzen Sie einmalige Offenlegungen durch mehrschichtige Hinweise in Apps, Dashboards, Onboarding-Prozessen und Websites; trennen Sie notwendige Verarbeitungen von optionalen Monetarisierungen und holen Sie bei Letzteren gegebenenfalls eine Opt-in-Einwilligung ein.
• Übermäßige Erfassung und Speicherung. Verknüpfen Sie jedes Datenelement (z. B. Hochfrequenzstandort, Kabinenkamerabilder) mit einem dokumentierten Zweck, wenden Sie das Prinzip der Minimierung an und legen Sie detaillierte Aufbewahrungsfristen fest, die den rechtlichen und geschäftlichen Anforderungen entsprechen.
• Schwache Rollenverwaltung inFahrzeugen mit mehreren Benutzern. Implementieren Sie rollenbezogene Einstellungen und Anforderungserfüllung (Hauptfahrer vs. sekundäre Benutzer) und authentifizieren Sie Anforderer, bevor Sie Zugriff gewähren oder Löschungen vornehmen.
• Profiling und automatisierte Entscheidungen. Stellen Sie Hinweise und menschliche Überprüfungen/Beschwerden bereit, wenn die Ergebnisse wesentliche Auswirkungen auf Verbraucher haben könnten (z. B. Preisgestaltung, Berechtigung und Sicherheitsmerkmale), und dokumentieren Sie Fairness-Tests und Schutzmaßnahmen.
• Selbstgefälligkeit bei der Anonymisierung. Behandeln Sie anonymisierte oder aggregierte Ergebnisse als potenziell wiederverknüpfbar; kontrollieren Sie die Weitergabe an nachgelagerte Stellen, verbieten Sie die Re-Identifizierung und überprüfen Sie die Einhaltung der Vorschriften.

Ebenso stellen große Mengen nicht personenbezogener oder geschäftlich sensibler Daten ein erhebliches Risiko dar:

• Geschäftsgeheimnisse und Wettbewerbsinformationen. Hochauflösende Karten, ADAS/AV-Trainingsdaten, Kalibrierungstabellen, Batteriechemie und Degradationskurven, Routing-Heuristiken und Leistungsbereiche können wichtige geistige Eigentumsrechte offenlegen. Eine Offenlegung ermöglicht Reverse Engineering und untergräbt First-Mover-Vorteile.
• Kommerzielle und betriebliche Vertraulichkeit. Kennzahlen zur Flottenauslastung, Lademuster, Lieferantenpreise, Analysen zu Garantien und Ausfallraten sowie Benchmarks für Händler oder Reparaturnetzwerke können die Verhandlungsmacht verschieben und eine kartellrechtliche Prüfung nach sich ziehen, wenn sie unsachgemäß weitergegeben werden.
• Sicherheitsrelevante Telemetrie. Detaillierte Netzwerk-/Elektroniksteuergerät-Protokolle (ECU), OTA-Update-Metadaten und Architekturdiagramme können zur Lokalisierung von Angriffspfaden missbraucht werden.
• Aggregierte oderanonymisierte Datensätze. Auch wenn diese Datensätze nicht personenbezogen sind, können sie kombiniert werden, um Rückschlüsse auf Produktstrategien, Kostenstrukturen oder Lieferengpässe zu ziehen, was sich auf Märkte und Verhandlungen auswirken kann.

Der Schutz geschäftskritischer Datensätze erfordert mehr als nur die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Er erfordert die Einhaltung von Geheimhaltungsvorschriften (z. B. Zugriffskontrollen, Need-to-know-Prinzip, Kennzeichnung und Geheimhaltungsvereinbarungen für Mitarbeiter/Partner), Informationsbarrieren für sensible Programme, segmentierte Architekturen zur Trennung von F&E- und Kundendaten, Schutz vor Datenverlust in Engineering-Tools, Machine Learning Operations (MLOps) und Lieferantenintegrationen. Erwägen Sie eine differenzierte Speicherung und Lokalisierung für wettbewerbsrelevante Telemetriedaten, die Schwärzung oder Verzögerung der Veröffentlichung von Wettbewerbssignalen (z. B. Echtzeit-Leistungsdaten) und die Verwendung kontrollierter Sandboxes für Analysen durch Dritte, um das Risiko von Kopien zu verringern.

Cybersicherheit und KI-Governance

Moderne Fahrzeuge sind heute softwaregesteuerte Plattformen, die kontinuierlich Daten mit Cloud-Diensten, mobilen Apps und Drittanbietern austauschen. Da Automobilhersteller die Monetarisierung von Daten und KI-fähige Funktionen ausweiten, steigt die Menge der gesammelten, gespeicherten und übertragenen Daten, ebenso wie die Risiken und Folgen von Ausfällen. Eine Verletzung der Sicherheit von Telematik- oder Standortdaten kann detaillierte Bewegungsmuster offenlegen, Fahrzeugfunktionen beeinträchtigen und behördliche Untersuchungen in mehreren Rechtsgebieten auslösen.

Um diese Risiken zu bewältigen, sollten Fahrzeugdatenprogramme mit etablierten Cybersicherheitsrahmenwerken für Kraftfahrzeuge wie ISO/SAE 21434 und UN-Regelung R155 in Einklang stehen und sich auf praktische Kontrollen konzentrieren, wie z. B. die Sicherung von Over-the-Air-Updates, die Beschränkung des Zugriffs auf Fahrzeug- und Fahrerdaten, die Überwachung auf Eindringversuche, das Management von Lieferantenrisiken und die Aufrechterhaltung getesteter Pläne für die Reaktion auf Vorfälle. In diesem Umfeld ist Cybersicherheit mehr als nur ein IT-Anliegen – sie ist eine Grundvoraussetzung für die sichere Monetarisierung von Fahrzeugdaten und die Aufrechterhaltung des Verbrauchervertrauens.

Teams sollten eine Software-Stückliste für Fahrzeug- und Cloud-Komponenten führen, gegnerische Bedrohungsmodelle für OTA- und Telematikpfade erstellen, Produktions- und Analyseumgebungen nach Möglichkeit durch Einweg-Daten-Dioden voneinander trennen und einen Just-in-Time-Zugriff mit hardwarebasierter Authentifizierung implementieren. Richten Sie eine koordinierte Offenlegung von Sicherheitslücken (und erwägen Sie ein Bug-Bounty-Programm) ein, die auf Fahrzeugplattformen zugeschnitten ist. Klären Sie in der Cloud die Grenzen der geteilten Verantwortung mit Anbietern und setzen Sie Rollen mit minimalen Berechtigungen, virtuelle Cloud-Isolation zum Schutz der Privatsphäre, vom Kunden verwaltete Schlüssel und regionenübergreifende Notfallwiederherstellung für sicherheitskritische Dienste durch.

KI-Governance wird mittlerweile erwartet. Führen Sie Bestandsverzeichnisse für Modelle und Datensätze, die Herkunft der Trainingsdaten, Validierungs- und Bias-Tests, eine für den Anwendungsfall angemessene Erklärbarkeit und menschliche Aufsicht – insbesondere dort, wo die Ergebnisse Einfluss auf Preise, Berechtigungen oder Sicherheit haben. Wenn Bewertungen des Fahrverhaltens in die Versicherung einfließen, ist mit einer genauen Prüfung der Fairness und potenzieller ungleicher Auswirkungen zu rechnen.

Für sensible Anwendungen sollten Sie den Einsatz von datenschutzkonformem maschinellem Lernen (föderiertes Lernen, differentielle Privatsphäre) in Betracht ziehen, um die Übertragung von Rohdaten zu begrenzen. Verwenden Sie Modellkarten und Risikoregister, um den Verwendungszweck, Leistungsgrenzen, bekannte Fehlermodi und verbotene Verwendungszwecke zu dokumentieren. Wenn durch Schlussfolgerungen Gesundheits-, biometrische oder gewerkschaftsbezogene Signale offenbart werden könnten, fügen Sie verstärkte Überprüfungen und Human-in-the-Loop-Kontrollen hinzu und verbieten Sie eine Umnutzung ohne dokumentierten Business Case und Neubewertung.

Verträge, geistiges Eigentum und Ökosystemrisiken

Daten fließen zwischen Versicherern, Versorgungsunternehmen, Ladenetzwerken, Kartierungsplattformen und Flottenbetreibern. Ohne strenge Kontrollen können OEMs und Tier-1-Zulieferer für den Missbrauch oder unzureichende Sicherheitsvorkehrungen ihrer Partner haftbar gemacht werden. Verträge sollten die Datenklassifizierung und -eigentümerschaft, den Lizenzumfang, zulässige, sekundäre und abgeleitete Verwendungszwecke, Vertraulichkeit, Datenminimierung und -aufbewahrung, Cybersicherheit und Prüfungsrechte, Kontrollen von Unterauftragsverarbeitern, Meldung von Vorfällen und IP-Zuweisungen für Modelle, die auf gemeinsam genutzten Daten trainiert wurden, klarstellen. Berücksichtigen Sie Exportkontrollen und kartellrechtliche Risiken, wenn Sie hochauflösende Karten, AV-Datensätze oder Leistungsbenchmarks grenzüberschreitend oder mit Wettbewerbern teilen.

Behandeln Sie auch die Grenzen der Schulungsrechte (wer darf auf wessen Daten geschult werden), die Eigentumsrechte an Modellgewichten, Ausnahmen und Einschränkungen beim Benchmarking, Datenhinterlegung/Ausstiegshilfe und Rechtsbehelfe bei Verstößen gegen die Vertraulichkeit, die den strategischen Wert von KI-Vermögenswerten widerspiegeln. Wenn Partner global tätig sind, integrieren Sie Klauseln zur Datenlokalisierung, zum grenzüberschreitenden Transfer und zum Zugriff durch Behörden und verlangen Sie gleichwertige Kontrollen bei Unterauftragsverarbeitern mit einer transparenten Kontrollkette.

Das regulatorische Umfeld

In den Vereinigten Staaten gibt es kein einheitliches, umfassendes Gesetz zum Datenschutz im Automobilbereich oder zur künstlichen Intelligenz, das die Daten vernetzter Fahrzeuge regelt. Stattdessen werden die Praktiken im Umgang mit Fahrzeugdaten durch eine Kombination aus branchenübergreifenden Datenschutzgesetzen und automobilbranchenspezifischen Sicherheits- und Aufsichtsregelungen geregelt, die zusammen eine höhere praktische Compliance-Hürde für Automobilhersteller und Zulieferer schaffen.

Eine wachsende Vielzahl staatlicher Datenschutzgesetze, darunter diejenigen in Kalifornien, Colorado, Virginia und anderen Bundesstaaten, stellen Anforderungen hinsichtlich Benachrichtigung, Einwilligung, Verbraucherrechten, Umgang mit sensiblen Daten und Profiling oder automatisierter Entscheidungsfindung. Diese Gesetze gelten für Fahrzeugdaten in gleicher Weise wie für andere vernetzte Geräte, doch ihre Auswirkungen sind im Automobilbereich oft verstärkt. Die Fahrzeugtelemetrie umfasst häufig präzise Geolokalisierung, dauerhafte Identifikatoren und über lange Zeiträume gesammelte Verhaltenssignale, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass solche Daten als personenbezogene oder sensible Informationen behandelt werden und erhöhten Verpflichtungen, Opt-in-Anforderungen oder Opt-out-Rechten unterliegen.

Auf Bundesebene prägt die Federal Trade Commission (FTC) weiterhin die Erwartungen durch die Durchsetzung von Vorschriften und Leitlinien, die sich mit unfairen oder irreführenden Datenpraktiken befassen, insbesondere im Zusammenhang mit Standortdaten, biometrischen Daten und undurchsichtiger Datenweitergabe. Darüber hinaus spielt die NHTSA eine besondere und entscheidende Rolle. Die NHTSA reguliert zwar nicht direkt den Datenschutz, aber sie reguliert die Fahrzeugsicherheit, Mängel und Rückrufe und behandelt Software, Konnektivität und Cybersicherheit zunehmend als sicherheitsrelevante Themen. Eine schwache Datenverwaltung, unsichere Telematiksysteme oder fehlerhafte Over-the-Air-Updates können daher von Datenschutz- oder Cybersicherheitsproblemen zu potenziellen Sicherheitsmängeln eskalieren und Meldepflichten, Untersuchungen oder Rückrufaktionen auslösen.

In der Praxis sollten Programme Opt-outs für kontextübergreifende Verhaltenswerbung und potenzielle „Verkaufs-/Weitergabe”-Kennzeichnungen für bestimmte Datenflüsse in Bundesstaaten wie Kalifornien vorsehen; sensible Geolokalisierungs- und biometrische Daten erfordern möglicherweise eine Opt-in-Erklärung und eine Zweckbeschränkung. Unternehmen sollten mit Anfragen zum Zugriff, zur Löschung und zur Übertragung von Daten aus Mehrbenutzerfahrzeugen rechnen und eine authentifizierte, rollenspezifische Erfüllung planen (z. B. Hauptfahrer vs. Zweitnutzer). Für automatisierte Entscheidungen, die sich auf die Preisgestaltung oder die Berechtigung auswirken, sollten Sie Hinweise, Beschwerdemechanismen und Folgenabschätzungen vorbereiten – auch wenn dies nicht ausdrücklich vorgeschrieben ist –, um den steigenden regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden.

Außerhalb der Vereinigten Staaten bilden umfassende Datenschutzregelungen – insbesondere die DSGVO in der EU – nach wie vor die Grundlage, wobei es in Ländern wie Brasilien, Kanada, Japan und Südkorea vergleichbare Rahmenwerke gibt. Obwohl diese Gesetze nicht speziell für die Automobilbranche gelten, unterliegen vernetzte Fahrzeuge häufig einer verstärkten behördlichen Kontrolle, da sie eine kontinuierliche Standortverfolgung, sicherheitskritische Systeme und KI-gestützte Entscheidungsfindung beinhalten. Weltweit entstehen auch KI-spezifische Regelungen, und das EU-KI-Gesetz stuft mehrere Automobilanwendungen, darunter bestimmte ADAS-, Fahrerüberwachungs- und sicherheitsrelevante Systeme, ausdrücklich als „risikoreich“ ein und prägt damit die globalen Erwartungen an die Gestaltung, Dokumentation und Steuerung von fahrzeugbasierter KI.

Mitbringsel

Gewinner werden nicht die Unternehmen sein, die die meisten Daten sammeln, sondern diejenigen, die Innovation mit glaubwürdiger Unternehmensführung verbinden. Konzentrieren Sie sich auf drei wichtige Punkte:

1. Auf Mobilität zugeschnittene Governance. Führen Sie detaillierte Datenbestände und Klassifizierungen, die zwischen personenbezogenen Daten, sensiblen personenbezogenen Daten, anonymisierten Daten, Betriebsfahrzeugdaten und datenschutzrelevanten oder sicherheitsempfindlichen Datensätzen unterscheiden. Ordnen Sie jeder Klasse rechtliche Grundlagen und geschäftliche Begründungen zu, legen Sie Aufbewahrungsfristen fest und richten Sie den Zugriff nach dem Prinzip der geringsten Privilegien aus. Implementieren Sie mehrschichtige Hinweise und Auswahlmöglichkeiten für Verbraucherdaten und institutionalisieren Sie die KI-Governance (Modellbestände, Herkunftsverfolgung, Tests, Erklärbarkeit, Überwachung und menschliche Aufsicht). Richten Sie einen funktionsübergreifenden Datenrat (Produkt, Recht, Sicherheit, Technik, Vertrieb) mit klaren RACI, Entscheidungsprotokollen und KPIs ein, die sich auf Sicherheit, Zuverlässigkeit, Umsatz und Vertrauen beziehen.
2. Sicherheit und Ökosystemkontrollen. Behandeln Sie Cybersicherheit als integralen Bestandteil Ihrer Monetarisierungsstrategie. Verwenden Sie Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand, sichere OTA, hardwarebasierte Vertrauenswürdigkeit, einen modernen unabhängigen Aftermarket, Netzwerksegmentierung, Anomalieerkennung, Penetrationstests, Red-Teaming und Tabletop-Übungen. Erweitern Sie die Kontrollen vertraglich: Datenminimierung, Vertraulichkeit, Auditrechte, nachgelagerte Beschränkungen, Verpflichtungen für Unterauftragsverarbeiter und Lokalisierung sowie schnelle Benachrichtigung bei Vorfällen. Integrieren Sie digitale Lichtverarbeitung und Segmentierung in Engineering- und MLOps-Umgebungen, um Geschäftsgeheimnisse und Modellressourcen zu schützen. Setzen Sie Metriken wie die durchschnittliche Zeit bis zur Erkennung/Reaktion, die Patch-Latenz für sicherheitskritische ECUs und die Einhaltung von Kontrollen durch Dritte ein, um kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben.
3. Transparente Kommunikation. Erläutern Sie, welche Daten erfasst werden, warum, wie lange sie gespeichert werden, an wen sie weitergegeben werden und welche Wahlmöglichkeiten Verbraucher und Partner haben. Verbinden Sie Wertversprechen – verbesserte Sicherheit, größere Reichweite, geringerer Wartungsaufwand – mit klaren Kontrollen und Rechten. Transparenz ist nicht nur defensiv, sondern ein Wettbewerbsvorteil, der die Markentreue in einem Markt stärkt, in dem digitale Funktionen die Kaufentscheidungen beeinflussen.

Unterm Strich

Die Monetarisierung von Fahrzeugdaten ist ein vielversprechendes, aber auch anspruchsvolles Neuland. Bei guter Umsetzung kann sie wiederkehrende Einnahmen generieren, das Kundenerlebnis und die Sicherheit verbessern und Innovationen im gesamten Ökosystem beschleunigen. Bei schlechter Umsetzung führt sie zu rechtlichen Risiken, erhöht das Risiko für Cybersicherheit und Geschäftsgeheimnisse, untergräbt das Vertrauen und zieht behördliche und gerichtliche Untersuchungen nach sich. Behandeln Sie Datenverwaltung und Vertraulichkeit als strategische Vermögenswerte – nicht nur als Compliance-Aufgaben – und kombinieren Sie strenge Governance- und KI-Kontrollen mit Produkten, die Fahrern, Flotten und Partnern einen messbaren Mehrwert bieten. Mit einer durchdachten Umsetzung können Unternehmen die Goldmine erschließen und gleichzeitig die Minenfelder umgehen.