Dataskydd och AI: GDPR-perspektivet för svenska företag

AI och dataskydd är en kombination som oroar många. Med GDPR finns tydliga regler, men hur applicerar de på moderna AI-verktyg? Här är vad svenska företag behöver veta.

Grundläggande principer

GDPR i korthet

Personuppgifter = All information som kan identifiera en person.

Behandling = Allt du gör med personuppgifter (samla, lagra, analysera, dela).

Laglig grund = Du måste ha en giltig anledning att behandla data.

Varför AI komplicerar saken

1. Data skickas till tredje part - AI-leverantören
2. Oklart vad som händer med data - Tränas modellen på din data?
3. Gränsöverskridande överföring - Många AI-tjänster är amerikanska
4. Automatiserade beslut - GDPR har särskilda regler

Riskanalys: Var uppstår problem?

Scenario 1: Anställd klistrar in personuppgifter i ChatGPT

Risk: Personuppgifter delas med OpenAI utan laglig grund.

Exempel: HR-medarbetare ber ChatGPT sammanfatta CV:n med namn och kontaktinfo.

Konsekvens: Potentiell GDPR-överträdelse.

Lösning:

• Policy som förbjuder personuppgifter i AI
• Anonymisera innan inmatning
• Använd enterprise-version med dataskyddsavtal

Scenario 2: AI-chatbot samlar kunddata

Risk: Bristfällig information till kunder om databehandling.

Exempel: Chatbot samlar in kundfrågor för att förbättra tjänsten.

Konsekvens: Brott mot informationsplikten.

Lösning:

• Tydlig privacy notice
• Samtycke om data används för träning
• Möjlighet att begära radering

Scenario 3: AI fattar beslut om individer

Risk: Automatiserat beslutsfattande utan mänsklig inblandning.

Exempel: AI-system sorterar jobbansökningar automatiskt.

Konsekvens: Kan kräva särskilt samtycke och rätt till mänsklig granskning.

Lösning:

• Mänsklig översyn av AI-beslut
• Informera om automatiserat beslutsfattande
• Möjlighet att överklaga

Praktiska riktlinjer

Före du börjar använda AI

Checklista:

1. Kartlägg dataflöden

• Vilken data matas in?
• Vart skickas den?
• Hur länge lagras den?

1. Granska AI-leverantörens villkor

• Använder de data för träning?
• Var lagras data?
• Vilket dataskyddsavtal erbjuder de?

1. Gör konsekvensbedömning (om personuppgifter)

• Är behandlingen nödvändig?
• Vilka risker finns?
• Hur minimeras de?

1. Dokumentera

• Lägg till i behandlingsregistret
• Uppdatera privacy policy

Vid daglig användning

Regler för anställda:

✅ Gör:

• Anonymisera personuppgifter innan inmatning
• Använd godkända AI-verktyg
• Rapportera osäkerheter

❌ Gör inte:

• Klistra in namn, personnummer, kontaktuppgifter
• Dela känsliga uppgifter (hälsa, religion, etc.)
• Använda icke-godkända AI-tjänster

Val av AI-leverantör

Frågor att ställa:

1. Datalagring

• Var lagras data? (EU vs USA vs annat)
• Hur länge?

1. Träning

• Används kunddata för att träna modellen?
• Kan detta stängas av?

1. Avtal

• Erbjuds databehandlingsavtal (DPA)?
• Standardavtalsklausuler för USA-överföring?

1. Säkerhet

• Vilka certifieringar har de? (SOC 2, ISO 27001)
• Hur hanteras incidenter?

Specifika situationer

ChatGPT och GDPR

OpenAIs approach:

• Enterprise-version har DPA
• Opt-out från träning på kunddata möjlig
• Data lagras i USA (kräver standardavtalsklausuler)

Rekommendation:

• Använd ChatGPT Enterprise eller API med opt-out
• Aldrig personuppgifter i gratisversion
• Teckna DPA

Claude och GDPR

Anthropics approach:

• Tränar inte på API/enterprise-data
• Erbjuder DPA för företagskunder
• Fokus på säkerhet och integritet

Rekommendation:

• Lämplig för känsligare användningsfall
• Teckna DPA
• Verifiera datalagring

Microsoft Copilot

Microsofts approach:

• Data stannar inom Microsoft 365-tenant
• GDPR-compliance genom befintligt Microsoft-avtal
• Använder inte kunddata för träning

Rekommendation:

• Bra alternativ för Microsoft-kunder
• Kolla att befintligt avtal täcker AI
• Konfigurera dataskydd korrekt

EU AI Act - Vad kommer?

Översikt

EU:s AI-förordning kompletterar GDPR för AI-specifika risker.

Tidslinje:

• 2024: Antagen
• 2025: Börjar gälla (stegvis)

Kategorisering av AI-system

Högrisk (strängare krav):

• AI för rekrytering
• AI för kreditbeslut
• AI i utbildning

Begränsad risk:

• Chatbotar (krav på transparens)
• Generativ AI (krav på märkning)

Minimal risk:

• Spam-filter
• Rekommendationssystem

Vad företag behöver göra

1. Kartlägg AI-användning
2. Kategorisera risknivå
3. Implementera krav för högrisk-AI
4. Säkerställ transparens

Praktisk checklista

Innan AI-implementation

• [ ] AI-leverantör granskad (villkor, säkerhet, avtal)
• [ ] DPA (databehandlingsavtal) på plats
• [ ] Konsekvensbedömning genomförd (om personuppgifter)
• [ ] Behandlingsregister uppdaterat
• [ ] Privacy policy uppdaterad
• [ ] Personal utbildad

Löpande

• [ ] Policies efterlevs
• [ ] Incidenter rapporteras
• [ ] Leverantörer följs upp
• [ ] Dokumentation uppdateras

Sammanfattning

Nyckelprinciper:

1. Minimera - Skicka inte mer data än nödvändigt
2. Anonymisera - Ta bort identifierare innan AI-inmatning
3. Avtalssäkra - DPA med alla AI-leverantörer
4. Informera - Var transparent om AI-användning
5. Dokumentera - Spåra all behandling

AI och GDPR behöver inte vara en konflikt. Med rätt approach kan du använda kraftfulla AI-verktyg och fortfarande följa lagen.

Behöver ditt företag hjälp att navigera AI och GDPR?