Incogni sieht bei Gemini und Meta AI hohe Datenschutzrisiken

Incogni hat mit dem „Gen AI and LLM Data Privacy Ranking 2026“ einen Datenschutzvergleich von 13 KI-Plattformen veröffentlicht. Laut eigener Veröffentlichung gehören Gemini und Meta AI darin zu den Diensten mit den höchsten gewichteten Risikowerten.

Das Ranking ist eine Auswahlhilfe mit enger Grenze: Es bewertet Datenschutzpraktiken anhand einer festgelegten Methodik. Ein vollständiges Urteil über Sicherheit oder Compliance liefert es nicht.

Elf Kriterien, drei Blickwinkel

Laut Incogni stützt sich die Bewertung auf elf Kriterien in drei Kategorien. Die erste fragt, was mit Nutzerdaten passiert: ob Gespräche ins Training fließen können, ob ein Widerspruch möglich ist und mit welchen Stellen Prompts geteilt werden. Die zweite erfasst, wie leicht sich wichtige Datenschutzinformationen finden und verstehen lassen. Die dritte betrachtet, welche personenbezogenen Daten eine Plattform sammelt, woher sie stammen und an wen sie weitergegeben werden.

Jeder Anbieter erhält in dieser Methodik einen gewichteten Datenschutz-Risikowert. Niedrigere Werte stehen dabei für Praktiken, die Incogni als weniger datenschutzinvasiv einstuft. Der Vergleich bezieht sich auf verbraucherorientierte Plattformen, während die dafür ausgewerteten Datenschutzrichtlinien von den jeweiligen Anbietern stammen.

Was die hohen Werte aussagen

Nach Incognis Gewichtung landen Gemini und Meta AI bei einigen der höchsten Risikowerte. Das ist ein deutlicher Hinweis innerhalb der elf geprüften Kriterien, aber keine allgemeingültige Rangliste der sichersten und unsichersten KI-Dienste.

Das greift zu kurz. Wer aus dem Ergebnis ein umfassendes Sicherheits- oder Compliance-Urteil ableitet, gibt der Rangposition mehr Bedeutung, als die beschriebene Methodik trägt. Der Wert bündelt Datenschutzfragen; andere Prüfbereiche gehören nicht zu diesem Vergleich.

Als redaktioneller Prüfstein taugt deshalb nicht allein der Platz in der Tabelle. Aussagekräftiger ist, welches konkrete Kriterium den Ausschlag gibt und ob genau dieser Datenweg zum eigenen Einsatz passt.

Ein Produktteam will etwa Support-Anfragen in einen KI-Dienst geben. Dann reicht der Rang nicht. Vor der Freigabe muss klar sein, ob die enthaltenen Kundentexte ins Training fließen können, welche Widerspruchsmöglichkeit besteht und wer die Prompts erhält.

Eigene EU-Hinweise lösen nicht jedes Problem

Nach Angaben von Incogni führen neun der 13 untersuchten Plattformen eigene Datenschutzinformationen für EU-Nutzer. Das zeigt zunächst, dass die Anbieter regionale Informationen unterscheiden. Ob die dort beschriebenen Optionen den eigenen Schutzbedarf abdecken, muss dennoch anhand der einzelnen Regeln geprüft werden.

Zugleich erlaubt laut Incogni keine der untersuchten Plattformen Nutzern, Daten entfernen zu lassen, sobald sie bereits zum Training eines Modells verwendet wurden. Separate EU-Informationen und eine rückwirkende Entfernung aus erfolgtem Modelltraining sind in dieser Auswertung also zwei verschiedene Fragen.

Gerade diese Trennung ist praktisch: Ein vorhandener Opt-out sagt allein noch nichts darüber aus, was mit Daten geschieht, die bereits verwendet wurden. Vor der Nutzung zählt daher, wann Daten ins Training einfließen können und welche Wahlmöglichkeit vorher besteht.

Den Rangplatz richtig verwenden

Incognis Vergleich macht Unterschiede im Umgang mit Daten entlang einer transparent benannten Kriterienliste sichtbar. Sein Nutzen liegt darin, konkrete Nachfragen anzustoßen, nicht darin, eine Beschaffungs- oder Freigabeentscheidung abzunehmen.

Die Mindestregel für die Auswahl eines KI-Dienstes bleibt schlicht: Prüfe die für deinen Einsatz maßgeblichen Kriterien und Datenwege, bevor du die Rangposition bewertest. Der Platz in der Tabelle ist ein Signal zum genaueren Hinsehen, kein fertiges Gesamturteil.