Sicherheit in der Workflow-Automatisierung: Was deutsche Unternehmen jetzt beachten müssenn
Workflow-Automatisierung spart Zeit und Kosten – doch ohne die richtigen Sicherheitsmaßnahmen wird sie zum Risiko. Erfahren Sie, welche rechtlichen, technischen und organisatorischen Aspekte deutsche Unternehmen 2024 beachten müssen, um Compliance, Datenschutz und Betriebssicherheit zu gewährleisten.
Sicherheit in der Workflow-Automatisierung: Was deutsche Unternehmen jetzt beachten müssen
Die Automatisierung von Arbeitsabläufen ist für deutsche Unternehmen längst kein Zukunftsthema mehr, sondern eine Notwendigkeit, um im globalen Wettbewerb zu bestehen. Ob Rechnungsbearbeitung, Kundenkommunikation oder interne Genehmigungsprozesse – intelligente Workflows sparen nicht nur Zeit und Kosten, sondern reduzieren auch menschliche Fehler. Doch mit der zunehmenden Vernetzung und dem Einsatz von KI-gestützten Tools wachsen auch die Risiken: Datenschutzverstöße, Cyberangriffe oder unbeabsichtigte Compliance-Verletzungen können schnell existenzbedrohend werden.
Während viele Unternehmen sich auf die technischen Möglichkeiten konzentrieren, gerät die Sicherheit oft in den Hintergrund. Dabei ist sie der entscheidende Faktor, der über den Erfolg oder das Scheitern von Automatisierungsprojekten entscheidet. Besonders in Deutschland, mit seinen strengen Datenschutzgesetzen und hohen Ansprüchen an die IT-Sicherheit, müssen Verantwortliche frühzeitig die richtigen Weichen stellen. Dieser Artikel zeigt auf, welche rechtlichen, technischen und organisatorischen Aspekte 2026 unverzichtbar sind – und wie Sie Ihre Workflow-Automatisierung von Anfang an sicher gestalten.
Warum Sicherheit in der Workflow-Automatisierung oft unterschätzt wird
Die Verlockung ist groß: Mit wenigen Klicks lassen sich repetitive Aufgaben automatisieren, Mitarbeiter werden entlastet, und die Effizienz steigt messbar. Doch was auf den ersten Blick wie eine einfache Lösung aussieht, birgt komplexe Sicherheitsherausforderungen. Viele Unternehmen unterschätzen insbesondere drei Risikobereiche:
Erstens wird die Automatisierung häufig als rein technisches Projekt betrachtet, bei dem IT-Abteilungen oder externe Dienstleister die Umsetzung übernehmen. Dabei geraten rechtliche Rahmenbedingungen wie die DSGVO, das IT-Sicherheitsgesetz 2.0 oder branchenspezifische Vorgaben (etwa im Finanz- oder Gesundheitssektor) aus dem Blick. Werden personenbezogene Daten verarbeitet – und das ist in fast jedem Workflow der Fall –, müssen von Anfang an Datenschutz-Folgenabschätzungen durchgeführt und technische Schutzmaßnahmen implementiert werden.
Zweitens führt die zunehmende Vernetzung von Systemen zu einer größeren Angriffsfläche für Cyberkriminelle. Automatisierte Workflows greifen oft auf verschiedene Datenquellen zu, von CRM-Systemen über Cloud-Speicher bis hin zu ERP-Lösungen. Jede Schnittstelle, jeder API-Zugriff und jedes Benutzerkonto mit erweiterten Rechten stellt ein potenzielles Einfallstor dar. Besonders kritisch wird es, wenn Automatisierungstools mit KI-Komponenten arbeiten, die sensible Daten analysieren oder Entscheidungen treffen – hier sind Manipulationsversuche nur eine Frage der Zeit.
Drittens fehlt es in vielen Unternehmen an klaren Verantwortlichkeiten. Wer überprüft regelmäßig, ob die automatisierten Prozesse noch den aktuellen Sicherheitsstandards entsprechen? Wer reagiert im Ernstfall, wenn ein Workflow kompromittiert wird? Ohne definierte Governance-Strukturen und Schulungen für Mitarbeiter entstehen schnell Sicherheitslücken, die im schlimmsten Fall zu Betriebsunterbrechungen oder Bußgeldern führen.
Die gute Nachricht: Mit einer durchdachten Strategie lassen sich diese Risiken minimieren – ohne die Vorteile der Automatisierung einzuschränken.
Rechtliche Rahmenbedingungen: Was deutsche Unternehmen 2026 wissen müssen
Deutschland gehört zu den Ländern mit den strengsten Regelungen zum Datenschutz und zur IT-Sicherheit. Für die Workflow-Automatisierung sind insbesondere folgende Gesetze und Standards relevant:
Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und Bundesdatenschutzgesetz (BDSG)
Auch 2026 bleibt die DSGVO der zentrale Maßstab für den Umgang mit personenbezogenen Daten. Jeder automatisierte Workflow, der solche Daten verarbeitet – sei es in der Personalabteilung, im Vertrieb oder im Kundenservice –, muss die Grundsätze der Datenminimierung, Zweckbindung und Transparenz einhalten. Besonders kritisch sind:
- Automatisierte Entscheidungsfindung (z. B. Kreditwürdigkeitsprüfungen oder Bewerberauswahl): Betroffene haben ein Recht auf Erklärung, wie Entscheidungen zustande kommen.
- Datenübermittlungen in Drittländer: Wer Cloud-Dienste nutzt, deren Server außerhalb der EU stehen, muss sicherstellen, dass ein angemessenes Schutzniveau (z. B. durch Standardvertragsklauseln oder Binding Corporate Rules) gegeben ist.
- Aufbewahrungsfristen: Automatisierte Prozesse dürfen Daten nicht länger speichern, als gesetzlich vorgeschrieben.
Ein häufiger Fehler ist die Annahme, dass die DSGVO nur für "sensible" Daten wie Gesundheitsinformationen gilt. Doch schon E-Mail-Adressen oder IP-Adressen fallen unter den Schutzbereich – und werden in Workflows oft unverhältnismäßig lange gespeichert.
IT-Sicherheitsgesetz 2.0 und KRITIS-Verordnung
Für Unternehmen, die zur kritischen Infrastruktur (KRITIS) gehören – etwa Energieversorger, Banken oder Gesundheitsdienstleister –, gelten verschärfte Anforderungen. Das IT-Sicherheitsgesetz 2.0 verpflichtet sie, ihre IT-Systeme regelmäßig auf Schwachstellen zu prüfen und Vorfälle an das BSI zu melden. Da Workflow-Automatisierung oft Kernprozesse betrifft, müssen hier besonders hohe Sicherheitsstandards eingehalten werden, etwa durch:
- Zwei-Faktor-Authentifizierung für alle Nutzer mit Zugriff auf automatisierte Systeme.
- Regelmäßige Penetrationstests, um Schwachstellen in Workflow-Engines oder Schnittstellen zu identifizieren.
- Notfallpläne, die auch den Ausfall automatisierter Prozesse abdecken.
Aber auch Unternehmen, die nicht unter KRITIS fallen, sollten diese Standards als Best Practice betrachten – denn Cyberangriffe machen vor keiner Branche halt.
Branchenspezifische Vorgaben
Je nach Industrie kommen zusätzliche Regelungen hinzu:
- Finanzdienstleister müssen die MaRisk (Mindestanforderungen an das Risikomanagement) beachten, die auch Automatisierungsprozesse abdecken.
- Gesundheitswesen: Die elektronische Patientenakte (ePA) und Telemedizin-Anwendungen unterliegen strengen Vorgaben nach dem Patientendatenschutzgesetz (PDSG).
- Öffentliche Verwaltung: Hier gelten die eIDAS-Verordnung für digitale Identitäten und das Onlinezugangsgesetz (OZG), das sichere digitale Dienstleistungen vorschreibt.
Praxistipp: Führen Sie vor der Einführung neuer Workflows eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) durch – besonders, wenn sensible Daten verarbeitet werden oder KI zum Einsatz kommt. Dokumentieren Sie alle Schritte, um im Falle einer Prüfung durch die Aufsichtsbehörden nachweisen zu können, dass Sie die Risiken bewertet haben.
Technische Sicherheitsmaßnahmen: So schützen Sie Ihre Workflows
Die rechtlichen Vorgaben sind die eine Seite – die technische Umsetzung die andere. Hier sind die wichtigsten Hebel, um Ihre automatisierten Prozesse abzusichern:
1. Zugriffskontrolle und Identitätsmanagement
Ein zentrales Risiko in der Workflow-Automatisierung ist der unbefugte Zugriff auf Systeme oder Daten. Viele Tools bieten standardmäßig zu grobe Berechtigungen (z. B. "Admin" oder "Nutzer"), die nicht den tatsächlichen Anforderungen entsprechen. Besser ist ein granulares Berechtigungskonzept, das nach dem Principle of Least Privilege funktioniert:
- Jeder Nutzer erhält nur die Rechte, die er für seine Aufgabe benötigt.
- Automatisierte Prozesse laufen unter dedizierten Service-Accounts mit eingeschränkten Berechtigungen.
- Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) ist für alle kritischen Zugriffe Pflicht.
Besonders wichtig ist dies bei Low-Code/No-Code-Plattformen, die oft von Fachabteilungen ohne IT-Kenntnisse genutzt werden. Hier sollten Sie sicherstellen, dass:
- Nur zertifizierte Connectoren (z. B. für SAP, Salesforce oder Microsoft 365) verwendet werden.
- Externe Integrationen regelmäßig auf Sicherheitsupdates geprüft werden.
- Sensible Daten nicht in unverschlüsselten Logfiles oder Protokollen landen.
2. Verschlüsselung und Datenintegrität
Daten, die in Workflows verarbeitet werden, müssen in Ruhe (Storage) und unterwegs (Transit) verschlüsselt sein. Achten Sie auf:
- Ende-zu-Ende-Verschlüsselung für alle Kommunikationswege, besonders bei Cloud-basierten Lösungen.
- Digitale Signaturen für kritische Workflows (z. B. Vertragsunterzeichnungen oder Finanztransaktionen), um Manipulationen zu erkennen.
- Unveränderliche Protokolle (Immutable Logs), die nachträgliche Änderungen an Workflow-Daten dokumentieren.
Ein oft übersehener Punkt ist die Datenintegrität: Wenn ein Workflow beispielsweise Rechnungsdaten aus einem ERP-System in ein Buchhaltungstool überträgt, muss sichergestellt sein, dass die Werte nicht auf dem Weg dorthin verändert werden. Hier helfen Checksummen oder Blockchain-basierte Prüfmechanismen.
3. Monitoring und Anomalieerkennung
Automatisierte Prozesse laufen oft im Hintergrund – und genau das macht sie angreifbar. Ohne kontinuierliche Überwachung bleiben Sicherheitsvorfälle lange unentdeckt. Setzen Sie auf:
- Echtzeit-Monitoring aller Workflow-Schritte, besonders bei kritischen Prozessen wie Zahlungsfreigaben oder Datenexports.
- Verhaltensbasierte Erkennung: KI-gestützte Tools können ungewöhnliche Muster identifizieren (z. B. wenn ein Workflow plötzlich große Datenmengen an eine unbekannte IP sendet).
- Automatisierte Alerts bei Abweichungen, kombiniert mit klaren Eskalationspfaden für die IT-Sicherheit.
Beispiel aus der Praxis: Ein mittelständisches Logistikunternehmen entdeckte durch ein Monitoring-Tool, dass ein automatisierter Bestellworkflow über Nacht ungewöhnlich viele Anfragen an einen externen API-Endpoint sendete. Die Analyse ergab, dass ein ehemaliger Mitarbeiter ein Skript manipuliert hatte, um Bestelldaten abzugreifen. Ohne Echtzeit-Überwachung wäre der Vorfall erst bei der nächsten manuellen Prüfung aufgefallen – Wochen später.
4. Sichere API-Schnittstellen
Workflow-Automatisierung lebt von der Vernetzung verschiedener Systeme – und APIs sind das Bindeglied. Doch sie sind auch ein Hauptangriffsziel. Folgende Maßnahmen sind essenziell:
- API-Gateways mit Rate-Limiting, um Brute-Force-Angriffe zu verhindern.
- OAuth 2.0 oder OpenID Connect für die Authentifizierung, statt einfacher API-Keys.
- Regelmäßige Security-Audits der genutzten APIs, besonders wenn sie von Drittanbietern stammen.
Warnsignal: Viele Unternehmen nutzen öffentliche APIs (z. B. von Zahlungsdienstleistern oder Social-Media-Plattformen), ohne die Sicherheitsrichtlinien der Anbieter zu prüfen. Ein Wechsel der API-Version oder eine geänderte Authentifizierung kann dann plötzlich zu Ausfällen führen – oder im schlimmsten Fall zu Datenlecks.
Organisatorische Maßnahmen: Sicherheit als Teil der Unternehmens-DNA
Technik allein reicht nicht aus. Sicherheit in der Workflow-Automatisierung erfordert auch klare Prozesse, Schulungen und eine Kultur, die Risikobewusstsein fördert.
1. Klare Verantwortlichkeiten definieren
In vielen Unternehmen ist unklar, wer für die Sicherheit automatisierter Prozesse zuständig ist:
- Die IT-Abteilung sieht sich oft nur für die Infrastruktur verantwortlich.
- Die Fachabteilungen nutzen Low-Code-Tools, ohne die IT einzubinden.
- Die Datenschutzbeauftragten werden erst im Nachhinein konsultiert.
Lösung: Ernennen Sie einen Verantwortlichen für Prozessautomatisierung, der als Schnittstelle zwischen IT, Fachbereichen und Compliance agiert. Dieser sollte:
- Alle neuen Workflows auf Sicherheits- und Compliance-Risiken prüfen.
- Regelmäßige Audits durchführen, um veraltete oder unsichere Automatisierungen zu identifizieren.
- Als Ansprechpartner für Mitarbeiter fungieren, die unsichere Praktiken melden.
2. Schulungen und Awareness
Mitarbeiter sind oft das schwächste Glied in der Sicherheitskette – nicht aus böser Absicht, sondern aus Unwissenheit. Typische Fehler sind:
- Die Nutzung unsicherer Passwörter für Automatisierungstools.
- Das Hochladen sensibler Daten in ungeschützte Cloud-Speicher, weil der Workflow es "so vorsieht".
- Das Ignorieren von Sicherheitswarnungen, weil sie als "technisches Problem" abgetan werden.
Empfehlung: Führen Sie regelmäßige Schulungen durch, die speziell auf die Risiken der Workflow-Automatisierung eingehen. Zeigen Sie an konkreten Beispielen, wie Phishing-Angriffe auf Automatisierungstools aussehen (z. B. gefälschte E-Mails mit Links zu "neuen Workflow-Vorlagen") oder wie man verdächtige Aktivitäten erkennt.
3. Dokumentation und Notfallpläne
Im Ernstfall zählt jede Minute. Doch viele Unternehmen haben keine dokumentierten Prozesse, wie sie auf einen Vorfall in einem automatisierten Workflow reagieren sollen. Folgende Fragen sollten Sie beantworten können:
- Wer wird informiert, wenn ein Workflow kompromittiert wird? (IT-Sicherheit, Datenschutzbeauftragter, Geschäftsführung)
- Wie wird der Workflow gestoppt, ohne andere Prozesse zu gefährden?
- Wie werden betroffene Daten gesichert oder wiederhergestellt?
- Wie kommunizieren wir mit Kunden oder Behörden, falls personenbezogene Daten betroffen sind?
Best Practice: Erstellen Sie ein Playbook für Sicherheitsvorfälle in der Automatisierung, das Schritt für Schritt beschreibt, was zu tun ist. Testen Sie dieses regelmäßig in Tabletop-Übungen, bei denen Sie simulieren, wie das Team auf einen Angriff reagiert.
Fazit: Sicherheit ist kein Hindernis, sondern der Enabler für erfolgreiche Automatisierung
Workflow-Automatisierung bietet enorme Chancen – aber nur, wenn sie von Anfang an sicher gestaltet wird. Deutsche Unternehmen, die hier nachlässig sind, riskieren nicht nur Bußgelder oder Reputationsschäden, sondern gefährden auch die Akzeptanz digitaler Prozesse bei Mitarbeitern und Kunden.
Die gute Nachricht: Mit einer kombinierten Strategie aus rechtlicher Absicherung, technischer Härtung und organisatorischer Verankerung lassen sich die Risiken beherrschbar machen. Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme Ihrer aktuellen Workflows, identifizieren Sie die kritischsten Prozesse und setzen Sie schrittweise die notwendigen Maßnahmen um. Denn Sicherheit ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess – genau wie die Automatisierung selbst.
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