KI-Notizgeräte im Meeting: Praktisch – aber wer hört mit?

Du sitzt im Meeting, jemand erklärt ein wichtiges Detail, und du weißt: Das wird später wieder gebraucht. Gleichzeitig willst du zuhören, nachfragen, Entscheidungen verstehen. Genau hier sind KI-Notizgeräte attraktiv: Ein Knopfdruck, und am Ende stehen Transkript und Zusammenfassung bereit.

Der Haken ist nicht die Technik an sich, sondern die Datenreise dahinter. Viele Produkte zeichnen zwar lokal auf, aber die eigentliche Meeting-Transkription passiert häufig erst nach dem Sync mit einer App und anschließendem Cloud-Processing. Das kann völlig in Ordnung sein – oder ein Problem, wenn es um vertrauliche Themen, personenbezogene Daten oder Unternehmensgeheimnisse geht.

In diesem Artikel schauen wir auf das, was in Dokumentationen und Richtlinien konkret beschrieben ist: Wie Aufnahmen vom Gerät zur App gelangen, was bei der Generierung von Text und Zusammenfassung typischerweise übertragen wird, und welche Stellschrauben du hast, um Risiken zu reduzieren. Ziel ist kein Alarmismus, sondern ein klarer, praktischer Überblick für deinen Alltag.

Viele KI-Notizgeräte funktionieren in zwei Phasen: Erst wird Audio aufgenommen, dann wird daraus Text erzeugt. Die Aufnahme kann oft ohne Smartphone laufen, also tatsächlich lokal auf dem Gerät. In einer Geräteanleitung zu einem verbreiteten Produkt wird außerdem beschrieben, dass die Übertragung zur App über Bluetooth startet und für einen schnellen Transfer in einen Wi‑Fi-Modus wechseln kann. Wichtig ist dabei ein Detail, das leicht überlesen wird: Nach erfolgreichem Transfer können Aufnahmen auf dem Gerät automatisch gelöscht werden. Das ist praktisch für Speicherplatz, aber relevant für dein Sicherheitsgefühl, weil die einzige Kopie dann nicht mehr auf dem Gerät liegt.

Der zweite Teil ist die Transkription und Auswertung. In der Praxis ist das der Moment, in dem sich entscheidet, ob deine Meeting-Inhalte das Gerät verlassen. Herstellerunterlagen und Datenschutzhinweise beschreiben für Cloud-Sync- und Generierungsfunktionen typischerweise, dass Audio hochgeladen wird, damit daraus Transkripte, Zusammenfassungen oder weitere Artefakte entstehen. In den Unterlagen wird zudem genannt, dass Cloud-Sync-Funktionen über große Cloud-Infrastrukturen laufen (beispielsweise AWS) und dass Daten auf Servern in den USA verarbeitet oder gespeichert werden können.

„Der gesamte Übertragungsprozess ist verschlüsselt.“ (Herstellerangabe in einer Datenschutzerklärung)

Eine solche Aussage ist beruhigend, ersetzt aber nicht automatisch eine klare Antwort auf die eigentliche Frage: Welche Daten werden wann übertragen, wie lange gespeichert und wer darf darauf zugreifen? Viele Dokumente bleiben bei technischen Details wie konkreten TLS-Parametern, Endpunkten oder Audit-Nachweisen bewusst allgemein. Für dich heißt das: Du solltest die Datenflüsse als Cloud-Workflow betrachten, solange nicht ausdrücklich On-Device-Transkription belegt ist.

Die Frage „Wer kann KI-Mitschriften aus Meetings lesen?“ lässt sich am besten beantworten, wenn du zwischen Rollen unterscheidest. Erstens: du selbst. Das klingt banal, ist aber der wichtigste Punkt, weil viele Risiken aus dem Umgang entstehen (Export, Teilen, Ablage in Chats, Versand per Mail). Zweitens: andere Personen in deinem Team, je nachdem, wie ihr Dateien teilt oder ob ein gemeinsamer Account genutzt wird. Drittens: der Anbieter der App oder des Dienstes, mindestens in der Rolle des technischen Betreibers. Und viertens: Unterauftragnehmer, etwa Cloud-Infrastruktur-Provider oder Support-Dienstleister, die in Datenschutzhinweisen häufig als Kategorien genannt werden.

Bei typischen KI-Notizgeräte-Ökosystemen läuft vieles über ein Benutzerkonto. In Datenschutzhinweisen werden dafür häufig Angaben wie E‑Mail/Account-ID, Geräteinformationen und Nutzungsdaten erwähnt. Zusätzlich entstehen in der Transkriptionskette nicht nur Audiodateien, sondern auch abgeleitete Inhalte: Transkript, Zusammenfassung und ggf. weitere strukturierte Outputs. Diese „abgeleiteten Inhalte“ sind oft genauso sensibel wie das Audio, weil sie schneller durchsuchbar sind und Entscheidungen, Namen oder vertrauliche Details verdichtet darstellen.

Für den praktischen Zugriff ist entscheidend, wo die Artefakte gespeichert werden. Herstellerdokumente nennen für Cloud-Sync-Funktionen ausdrücklich, dass Inhalte in einer Cloud-Umgebung liegen können und dass Serverstandorte in den USA möglich sind. Das ist keine Bewertung, sondern eine Anforderung an deine Einordnung: Wenn deine Organisation bestimmte Daten nur in bestimmten Regionen verarbeiten darf, wird das zum harten Kriterium.

Ein hilfreicher Vergleich kommt aus dem Microsoft-Ökosystem: In einer offiziellen Copilot-Studio-Lab-Dokumentation wird ein Muster gezeigt, bei dem Audio in ein eigenes Azure Blob Storage (also in Ressourcen deiner Organisation) geladen wird und die Transkription über Azure Speech läuft. Technisch heißt das: Du kannst die Speicherung, den Zugriff und die Region über deine eigene Cloud-Umgebung gestalten. Das ist nicht automatisch „besser“, aber oft kontrollierbarer als ein Consumer-Workflow, bei dem die Daten in der Anbieter-Cloud landen.

Was du daraus mitnehmen solltest: „Wer lesen kann“ ist weniger eine philosophische Frage als eine Folge von Architekturentscheidungen. Konto- und Rollenmodelle, Speicherort (Gerät, Smartphone, Cloud), Exportwege und Logs entscheiden, ob Mitschriften nur dir gehören oder faktisch Teil eines größeren Ökosystems werden.

Technik löst nicht automatisch die sozialen und rechtlichen Fragen. Sobald Audio aufgezeichnet wird, ändert sich die Gesprächssituation: Menschen passen sich an, werden vorsichtiger oder fühlen sich übergangen. Deshalb ist Transparenz nicht „nice to have“, sondern der Kern einer sauberen Meeting-Kultur.

Auf EU-Ebene betont der Europäische Datenschutzausschuss (EDPB) in seinem Jahresbericht 2023 unter anderem den Schwerpunkt auf Transparenz sowie „Datenschutz durch Technikgestaltung und durch datenschutzfreundliche Voreinstellungen“. Das ist für KI-Notizgeräte eine klare Leitlinie: Wenn ein Gerät oder eine App standardmäßig Uploads oder Transkription aktiviert, kann das schnell mit Erwartungen kollidieren. Umgekehrt wird ein klarer Hinweis vor Start, kombiniert mit einer echten Wahlmöglichkeit, zur wichtigsten Schutzmaßnahme.

Praktisch heißt das: Wenn du ein Meeting aufnimmst oder transkribieren lässt, solltest du das vorher ankündigen. Und zwar so, dass es jeder versteht: Was wird aufgezeichnet (Audio), was wird erzeugt (Transkript, Zusammenfassung), wo wird verarbeitet (lokal oder Cloud), wer bekommt Zugriff (Teilnehmende, Team, Anbieter) und wie lange wird es aufbewahrt. Gerade bei hybriden Meetings ist es wichtig, auch zugeschaltete Personen und Nebenräume mitzunehmen.

In Organisationen kommt eine zweite Ebene dazu: Dokumentation. Wenn Meetings regelmäßig transkribiert werden, entsteht schnell ein System, das personenbezogene Daten in großem Umfang verarbeitet. Dann werden interne Regeln relevant: Wer darf Transkripte abrufen, wer darf exportieren, welche Retention gilt und wie werden Löschungen nachweisbar umgesetzt? Der Aufwand lohnt sich, weil er zwei Risiken senkt: das Risiko des ungewollten Zugriffs und das Risiko, später keine saubere Antwort auf Fragen von Betroffenen, Betriebsrat oder Compliance zu haben.

Ein Detail wird oft unterschätzt: Selbst wenn „nur“ eine Zusammenfassung verteilt wird, kann sie Rückschlüsse ermöglichen (z. B. wer welche Kritik geäußert hat). In sensiblen Situationen ist es daher sinnvoll, Mitschriften zunächst als Entwurf zu behandeln, der vor einer Verteilung geprüft und bei Bedarf bereinigt wird. Das ist weniger „Kontrolle“, als eine Art Qualitäts- und Datenschutz-Lektorat.

Wenn du KI-Notizgeräte nutzen willst, ohne Vertrauen zu verspielen, brauchst du eine Mischung aus Technik und Prozess. Der erste Schritt ist banal, aber wirksam: Standardannahmen umdrehen. Behandle jede Meeting-Transkription so, als ob sie das Gerät verlässt, solange du nicht belastbar belegen kannst, dass die Verarbeitung vollständig lokal erfolgt. Dann planst du automatisch mit dem strengeren Szenario.

Im Alltag helfen fünf konkrete Gewohnheiten: Erstens, nur in Meetings aufnehmen, in denen alle Beteiligten informiert sind und zustimmen. Zweitens, bei vertraulichen Themen die Transkription ausschalten und höchstens lokal Audio als Gedächtnisstütze nutzen – oder ganz darauf verzichten. Drittens, Exporte sparsam einsetzen: Wenn du PDF/DOCX/Textdateien erzeugst, lege sie in einen Speicherort mit Zugriffssteuerung, nicht im privaten Download-Ordner. Viertens, lösche konsequent: nicht nur in der App, sondern auch dort, wo Dateien geteilt oder zwischengespeichert werden. Fünftens, trenne privat und beruflich: Ein Consumer-Account für ein Firmengespräch ist organisatorisch ein unnötiges Risiko.

Für Teams und Unternehmen lohnt sich außerdem ein Blick auf kontrollierbare Alternativen. Die Copilot-Studio-Lab-Dokumentation von Microsoft zeigt ein Muster, bei dem Audio in einem eigenen Azure Blob Storage liegt und die Transkription über Azure Speech angestoßen wird. Das ist ein Architekturprinzip, kein „einfacher Schalter“: Du brauchst Konfiguration, Rollen, Schlüsselverwaltung und Logging. Aber du gewinnst Gestaltungsspielraum: Region, Zugriff, Retention und Audit können in eurer Umgebung abgebildet werden.

Eine weitere Alternative ist On-Premise bzw. selbst betriebene Transkription. Ein bekannter Baustein ist das Open-Source-Projekt Whisper. Die öffentliche Dokumentation nennt mehrere Modellgrößen und ungefähre Ressourcenanforderungen (z. B. in VRAM). Diese Quelle ist von 2023 und damit älter als zwei Jahre, kann aber als grobe Orientierung dienen, wenn ihr den Betrieb eigener ASR-Modelle erwägt. Wichtig ist: Selbstbetrieb reduziert Abhängigkeiten, erhöht aber Verantwortung für Betriebssicherheit, Updates und Zugriffskontrollen.

Am Ende zählt die passende Kombination: Für kleine Teams kann ein klarer Consent-Prozess plus restriktive Nutzung reichen. Für regulierte Umgebungen ist meist eine tenant-kontrollierte Pipeline (eigene Cloud-Ressourcen oder On-Prem) sinnvoller als eine Blackbox-App. Und unabhängig vom Tool gilt: Je besser eure Regeln und Logs sind, desto leichter lässt sich später beantworten, wer mitgehört hat und wer lesen konnte.

KI-Notizgeräte können Meetings deutlich entlasten, weil sie Aufmerksamkeit zurück ins Gespräch bringen und die Nacharbeit beschleunigen. Gleichzeitig entstehen neue Angriffsflächen: nicht unbedingt durch „Spionage“, sondern durch normale Produktlogik wie Sync, Cloud-Generierung, Export und Teilen. Wer Mitschriften lesen kann, entscheidet sich daher weniger am Gerät selbst als an Konto- und Rollenmodellen, Speicherorten und dem Umgang mit Dateien.

Wenn du das Thema sauber angehst, musst du nicht auf den Nutzen verzichten. Klare Hinweise und Einwilligung vor dem Start, bewusstes Entscheiden zwischen „nur aufnehmen“ und „auch transkribieren“, sparsame Exporte und konsequentes Löschen reduzieren Risiken spürbar. Für Organisationen lohnt es sich, statt reiner Consumer-Workflows über kontrollierbare Architekturen nachzudenken, bei denen Audio und Text in eigenen Ressourcen liegen und Zugriffe auditierbar sind. So wird aus „praktisch, aber heikel“ ein Werkzeug, das Vertrauen verdient.