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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Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty
Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty | Foto: Nifty

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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Das Forschungskonsortium von Focus:lfm. | (c) Jacomo Schlumberger

Ein Elektroauto muss nicht unmittelbar nach dem Anstecken mit voller Leistung laden. Auch Wärmepumpen und Batteriespeicher können ihren Stromverbrauch zeitlich anpassen. Mit dem Ausbau erneuerbarer Energien wird diese Flexibilität zunehmend wichtiger. Photovoltaikanlagen erzeugen beispielsweise vor allem tagsüber Strom, während viele Elektroautos erst am Abend geladen werden. Werden viele solcher Geräte intelligent gesteuert und zu sogenannten Flexibilitätspools gebündelt, könnten sie Stromnetze entlasten und erneuerbare Energie besser nutzbar machen.

Wie groß das Potenzial ist, verdeutlichen Zahlen, auf die das Forschungskonsortium verweist: Einer EU-Analyse zufolge könnte die nachfrageseitige Flexibilität bis 2030 rund 120 Gigawatt erreichen. Momentan sind in der EU rund 44 Gigawatt Pumpspeicherleistung installiert. Zwar können flexible Stromverbraucher große Pumpspeicher nicht vollständig ersetzen, die Zahlen zeigen jedoch, welches Potenzial in Haushalten, Unternehmen und Energiegemeinschaften bislang ungenutzt bleibt.

Genau hier setzt das Forschungsprojekt Focus:lfm (From Open Coexistence to Unified Systems for Local Flexibility Management) an. Unter der Koordination von e7 energy innovation & engineering entwickeln 18 österreichische Partnerorganisationen eine offene digitale Infrastruktur. Beteiligt sind unter anderem die Technologieunternehmen Keba und AVL, der Netzbetreiber Energienetze Steiermark sowie Salzburg Research und Reisenbauer Solutions.

Offene Software soll Geräte miteinander verbinden

Die intelligente Steuerung von Stromverbrauchern ist grundsätzlich nicht neu. Eine zentrale Herausforderung liegt jedoch darin, dass Geräte unterschiedlicher Hersteller häufig eigene Kommunikationssysteme nutzen. Viele bestehende Lösungen sind zudem geschlossen, wodurch die gemeinsame Steuerung aufwendig und kostspielig sein kann.

Focus:lfm entwickelt deshalb ein sogenanntes Open-Source-Framework. Die Software soll unterschiedliche Geräte, Energiemanagementsysteme, Stromhändler und Netzbetreiber über gemeinsame Schnittstellen miteinander verbinden. Bestehende Systeme sollen dabei nicht ersetzt, sondern vernetzt werden.

Auch der Zeitpunkt des Forschungsprojekts ist laut Projektkoordinator Guntram Preßmair günstig. Das neue Elektrizitätswirtschaftsgesetz (ElWG) schafft die Grundlage für einen Markt, auf dem Netzbetreiber flexible Stromverbraucher gezielt zur Entlastung ihrer Netze einsetzen können. Anders als auf bisherigen Strommärkten spielt dabei eine entscheidende Rolle, wo sich die Anlagen befinden. So könnten beispielsweise Elektroautos oder Batteriespeicher in einem bestimmten Netzgebiet helfen, lokale Engpässe zu beheben.

Startups sollen eigene Geschäftsmodelle entwickeln können

Besonders für kleinere Technologieunternehmen soll die offene Software neue Möglichkeiten schaffen. Denn die gesamte technische Verbindung vom einzelnen Gerät bis zur Vermarktung der Flexibilität selbst aufzubauen, ist laut Preßmair für kleine Unternehmen kaum machbar. „Deswegen wollen wir denen ein Open-Source-Werkzeug in die Hand geben“, erklärt er.

Mit Focus:lfm sollen Startups eine kostenlos verfügbare technische Grundlage erhalten, auf der sie eigene Dienstleistungen und Geschäftsmodelle entwickeln können. Ein Unternehmen, das beispielsweise Prognosen zum Energieverbrauch erstellt, könnte seine Lösung mit der Infrastruktur verknüpfen, ohne selbst sämtliche technischen Schnittstellen entwickeln zu müssen.

Ein begleitendes Accelerator-Programm soll Unternehmen bei der Integration unterstützen. Sobald erste Prototypen verfügbar sind, sollen interessierte Betriebe die Software erproben und Rückmeldungen zur Weiterentwicklung geben. Dadurch will das Projekt bereits während seiner Laufzeit eine möglichst breite Nutzerbasis aufbauen.

Praxistests bis 2030 geplant

Die entwickelte Infrastruktur soll zunächst in Simulationen und Laborumgebungen getestet werden. Anschließend sind Feldtests mit Elektroauto-Ladeinfrastruktur, Elektroboilern und Energiemanagementsystemen geplant. Auch Energiegemeinschaften und das Reallabor Waldviertel sollen eingebunden werden.

Das Projekt ist im Juni 2026 gestartet und läuft über 48 Monate. Gefördert wird es aus Mitteln des Klima- und Energiefonds sowie des Bundesministeriums für Innovation, Mobilität und Infrastruktur.

Langfristig soll ein Konsortium aus Industriepartnern die Weiterentwicklung der Software tragen. Für Preßmair wäre das optimale Ergebnis, wenn bis zum Projektende 2030 rund zehn Unternehmen die Infrastruktur aktiv nutzen und damit eigene Geschäftsmodelle betreiben.

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