Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

08.06.2026

URHEBERRECHT

250.000 Euro Förderung: Wiener Startup Nifty IP baut KI-Schutzplattform aus

Kreative Inhalte werden zunehmend für das Training generativer KI-Systeme genutzt – oft ohne transparente Nachvollziehbarkeit für Rechteinhaber. Das Wiener Startup Nifty IP will hier ansetzen und baut nach ersten Förderungen und Eigeninvestitionen seine Plattform weiter aus.

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✨ AI Kontextualisierung

Stile und Werke von Kreativschaffenden landen oft ungewollt im Training generativer KI. Nifty IP will das ändern – mit einem Werkzeug, das Schutz und Kontrolle ermöglichen soll – brutkasten berichtete bereits im Vorjahr.

Nifty IP mit frischem Kapital

Seitdem hat sich bei der Wiener FlexCo einiges getan. Man erhielt eine Förderung in Höhe von 250.000 Euro – 150.000 Euro aus dem „AI Adoption Programm“ des aws, 40.000 Euro Förderung durch das „Media Innovation Lab“ der Wiener Zeitung und rund 60.000 Euro Eigeninvestitionen der Gründer. Zudem etwa 2.000 Euro an „Google Cloud Credits“.

Die neuen Mittel werden künftig für den Aufbau der technischen Infrastruktur, die Analyse großer Datensätze und KI-Modelle sowie die Weiterentwicklung der Plattform eingesetzt.

„Millionen Bilder, Illustrationen und kreative Werke wurden bereits für das Training generativer KI-Systeme verwendet. Für die meisten Rechteinhaber ist jedoch kaum nachvollziehbar, ob ihre Inhalte betroffen sind oder welche Möglichkeiten sie haben, darauf zu reagieren“, sagt Sabrina Masur, Co-Founderin und CEO von Nifty IP. „Der aktuelle Prototyp von uns unterstützt Rechteinhaber dabei, mögliche Verwendungen ihrer Werke im KI-Kontext zu identifizieren und zu analysieren.“

Dokumentation der Ergebnisse

Dabei können Nutzer:innen ihre Bilder hochladen und prüfen lassen, ob Hinweise auf eine Nutzung ihrer Inhalte in Datensätzen oder im Umfeld generativer KI vorliegen. Die Ergebnisse werden dokumentiert und in nachvollziehbarer Form aufbereitet. Darüber hinaus bietet die Plattform Monitoring-Funktionen: Rechteinhaber können ihre Werke registrieren und werden benachrichtigt, wenn künftig neue potenzielle Verwendungen erkannt werden. Ziel des Teams ist es nicht nur, vergangene Nutzungen sichtbar zu machen, sondern auch zukünftige Verwendungen frühzeitig zu erkennen.

Technisch nutzt Nifty IP eine Kombination aus Bildanalyse-, Vergleichs- und Forensikverfahren. Registrierte Bilder werden mit bekannten Datensätzen und Bildsammlungen – die für das Training von KI verwendet werden – und weiteren relevanten Quellen abgeglichen, um potenzielle Verwendungen urheberrechtlich geschützter Inhalte zu identifizieren und nachvollziehbar zu dokumentieren.

„Membership-Inference“

Zusätzlich setzt Nifty IP sogenannte „Membership-Inference“-Verfahren ein. Diese ermöglichen es, punktuell auch sogenannte Blackbox-Modelle zu untersuchen, also KI-Modelle, deren Trainingsdaten von den Anbietern nicht offengelegt werden.

Ein weiterer Bestandteil der Plattform ist die Analyse von Websites auf Schutzmaßnahmen gegen KI-Crawler. Nifty IP prüft bestehende Schutzmechanismen und kann technische Maßnahmen empfehlen oder automatisiert umsetzen, um die Sichtbarkeit für KI-Crawler einzuschränken.

„Viele Künstler, Agenturen oder Museen wissen gar nicht, dass ihre Inhalte automatisiert von KI-Systemen erfasst werden können, wenn man dies nicht explizit verbietet“, erklärt Masur. „Nifty IP deckt daher den gesamten Schutzprozess ab: von der Prävention gegen KI-Crawler über den Nachweis und die Dokumentation der unerlaubten Nutzung zum Training von KI bis hin zum Monitoring zur Früherkennung von weiteren Verstößen.“

Nifty IP: Fokus auf größere Unternehmen

Zur Zielgruppe des Startups gehören Künstler:innen, Fotografen:innen, Illustrator:innen und Agenturen, da sie besonders stark von den Auswirkungen generativer KI betroffen seien. Über die Plattform können jene ihre Werke analysieren, überwachen und „künftig besser schützen“.

„Unser momentaner Fokus liegt zurzeit jedoch stark bei größeren Unternehmen und Organisationen, die umfangreiche Content-Bestände verwalten. Dazu zählen besonders große Stock-Plattformen, Verwertungsgesellschaften, Medienhäuser und Verlage, die Millionen von Werken verwalten. Mit mehreren großen Akteuren aus diesen Bereichen stehen wir bereits im Austausch und das Interesse ist sehr hoch“, präzisiert die Founderin.

Überwachen statt Verändern

Die Abgrenzung zur bestehenden Konkurrenz wie Glaze, Nightshade oder Spawning.ai liegt darin, dass etwa Glaze und Nightshade einen präventiven Ansatz verfolgen würden und Inhalte vor der Veröffentlichung verändern, um zukünftiges KI-Training zu erschweren oder die Qualität späterer Modelltrainings zu beeinflussen.

„Nifty IP verfolgt dagegen einen anderen Ansatz. Wir versuchen nicht, KI-Modelle oder Trainingsprozesse zu beeinflussen, sondern entwickeln forensische Werkzeuge, die Rechteinhabern helfen sollen, die potenzielle Nutzung ihrer Inhalte nachzuweisen, zu dokumentieren und kontinuierlich zu überwachen. Damit beschäftigen wir uns eher mit der Frage: Was passiert, wenn Inhalte trotz Schutzmaßnahmen oder ohne Wissen der Rechteinhaber bereits für KI-Training verwendet wurden“, erklärt Masur ihre Arbeitsweise. „Darüber hinaus arbeiten wir gemeinsam mit spezialisierten Kanzleien an standardisierten Prozessen für Dokumentation und rechtliche Durchsetzung, um die Brücke zwischen technischer Analyse und praktischer Anwendbarkeit für Rechteinhaber zu schließen. Unser Ziel ist es nicht nur mehr ihnen Transparenz zu verschaffen, sondern Betroffenen auch konkrete Handlungsmöglichkeiten zu geben, wenn ihre Inhalte ohne Zustimmung genutzt werden.“

Ziel: Datenbasis aufbauen

In den kommenden Monaten konzentriert sich Nifty IP auf die kontinuierliche Indexierung relevanter Datensätze und den Ausbau seiner Analyse- und Monitoring-Infrastruktur. Parallel dazu steht man mit mehreren größeren Plattformen, Rechteinhabern und Akteuren der Kreativwirtschaft im Austausch, um strategische Partnerschaften und erste Pilotprojekte zu evaluieren, wie die Founderin erklärt.

„Gleichzeitig“, gibt Masur einen weiteren Einblick in die nächste Zeit ihres Unternehmens, „bereiten wir die nächsten Wachstumsschritte (Seed-Round) vor und führen Gespräche mit potenziellen Investoren und strategischen Partnern. So wollen wir den weiteren Ausbau der Plattform beschleunigen und den Schutz kreativer Inhalte im Zeitalter generativer KI langfristig stärken.“

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Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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