15.11.2018

5 Fragen für eine erfolgreiche Corporate-Startup-Collaboration

Gastbeitrag. Corporates und Startups können von einer Zusammenarbeit profitieren, wenn beide sich einig sind, wo die Reise hin geht. Es lohnt sich, im Vorfeld fünf Fragen abzuklären, schreibt Jaqueline Matijevic, Innovationsmanagerin im Bereich Open Innovation der ÖBB-Holding.
/artikel/5-fragen-corporate-startup-collaboration
Corporate Startup Collaboration - Fünf Fragen
(c) fotolia.com - ra2 studio
sponsored

Stellt man etablierte Unternehmen und Startups gegenüber, so denkt man zuerst an die vielen Unterschiede. Das Unternehmen oder der Konzern als großer Tanker auf der einen Seite, das Startup als kleines Segelschiff auf der anderen. Der Tanker fährt selbstbewusst und sicher durchs Meer, ist aber leider nicht sehr wendig. Das kleine Segelschiff ist zwar wendig, kommt bei fehlendem Windantrieb aber nicht vom Fleck. Was beide trotzdem gemeinsam haben? Sowohl der Tanker als auch das Segelschiff wollen das Meer durchqueren. Beide müssen sich am Markt behaupten, um langfristig überleben zu können.

+++ Craftworks und ÖBB: “Ohne Daten bringen die besten Algorithmen nichts” +++

Corporate-Startup-Collaboration – Wohin geht die Reise?

Und genau darin können sie sich gegenseitig unterstützen. Das Corporate kann der Wind in den Segeln des Startups sein. Umgekehrt kann das Startup dem Corporate ein Stück mehr Wendigkeit und Flexibilität verleihen. Eine Zusammenarbeit hat also für beide Seiten Vorteile, aber nur dann, wenn sie sich einig sind, wo die gemeinsame Reise hin geht. Die folgenden fünf Fragen können dabei helfen:


1. Was ist der Mehrwert einer Zusammenarbeit?

Corporates bekommen täglich Anfragen von Startups, die mit ihnen zusammenarbeiten möchten. Die meisten senden umfangreiche Prospekte oder Videos. Nur die wenigsten gehen in ihren Anfragen konkret darauf ein, welchen Mehrwert das etablierte Unternehmen im Falle einer Zusammenarbeit hätte und was denn der konkrete Usecase für die jeweilige Startup-Lösung ist. So verschwenden Startups oft die Aufmerksamkeit ihrer Kontaktpersonen im Unternehmen und sorgen dafür, dass die Zusammenarbeit mit Startups unattraktiv wird, ohne dass sie überhaupt noch begonnen hat.

Auf der anderen Seite müssen sich auch etablierte Unternehmen darüber im Klaren sein, dass ein Startup ihr Kerngeschäft aus der Außenperspektive nicht im Detail verstehen kann. Unternehmen können hier einen besseren Einblick in ihre Welt geben. Zudem will auch das Startup von der Zusammenarbeit profitieren. Den Namen des Unternehmens als Referenz anzuführen sollte nicht der einzige Mehrwert eines Corporate-Startup-Collaboration-Projekts sein. Eine Kooperation funktioniert nur dann, wenn beide Seiten einen konkreten und unmittelbaren Mehrwert haben und die gegenseitigen Erwartungen klar kommuniziert sind. Die Wahl des Usecases ist somit essentiell.

2. Wie weit ist die Lösung des Startups entwickelt?

Startups haben bei der Entwicklung ihrer Lösung oftmals einen ganz anderen Zugang als etablierte Unternehmen. Während Startups nach dem Motto „quick and dirty“ schnell auf den Markt wollen, um in Tests erste Erfahrungen zu sammeln und die Lösung kontinuierlich weiterzuentwickeln, sind namhafte Corporates hierbei eher zurückhaltend. Große Unternehmen oder Konzerne tendieren eher dazu, 110 Prozent-Lösungen zu entwickeln – und sei es nur aus Angst, den etablierten Namen aufs Spiel zu setzen. Das heißt, erst wenn eine Lösung alle rechtlichen und konzernrelevanten Vorgaben erfüllt oder sogar übererfüllt, darf sie auf den Markt.

In der Corporate-Startup-Collaboration sollten beide Seiten einen Zwischenweg finden, um schnell, aber auch professionell am Markt aufzutreten. Pilotprojekte eignen sich dafür ebenso wie „whitelabel“-Tests, die das Startup testen lassen und dem Corporate die Möglichkeit geben, die Lösung in Ruhe und ohne Risiko für die Marke zu beobachten. Wichtig ist hierbei auch, dass das Startup über genügend personelle Ressourcen verfügt, um diese Projekte auch umsetzen zu können.

3. Was sind die Rahmenbedingungen für eine Zusammenarbeit?

Damit die Zusammenarbeit überhaupt zustande kommen kann, müssen auf beiden Seiten Rahmenbedingungen geschaffen werden, sonst prallen zwei Welten aufeinander. Auf der Seite der Corporates gibt es umfangreiche Gesetze, Vorgaben und Richtlinien. Diverse Expertinnen und Experten prüfen diese, um jedes Risiko soweit wie möglich auszuschließen. Auf der Seite der Startups steht meist ein überschaubares Team, das jeden Tag bewusst Risiken eingeht, weil es an seine Lösung glaubt und schnell auf den Markt will. Beiden Seiten müssen also einen Schritt aufeinander zugehen, damit die Zusammenarbeit funktionieren kann.

Corporates müssen lernen, ihre Vorgaben und Richtlinien auf das notwendigste Mindestmaß zu beschränken. Risiken sollten benannt, aber auch mit Augenmaß bewertet werden – alle Eventualitäten auszuschließen ist lähmend und auch meist widersprüchlich zu einem guten Kundenservice. Startups hingegen müssen lernen, dass es ganz ohne Vorgaben und Richtlinien nicht gehen wird und gegebenenfalls auch externe Expertinnen und Experten zu Rate ziehen. Denn die Corporates haben im Fall eines Misserfolgs meist mehr zu verlieren als die Startups. Die Frage gilt es besonders bei Startup-Programmen zu berücksichtigen. Sonst entstehen vielleicht tolle Prototypen oder Pilotprojekte, doch am Ende des Tages scheitert es an der Umsetzung und an der Integration in das bestehende Leistungsportfolio des Corporates.

4. Wie lässt sich die Zusammenarbeit gestalten?

Sind die rechtlichen Rahmenbedingungen geklärt, gilt es die gemeinsame Art der Zusammenarbeit zu gestalten. Wie diese tatsächlich aussieht, wird sich je nach Anlassfall unterscheiden. Allerdings gilt es dabei, die unterschiedlichen Arbeitsweisen zu beachten. Startups sind aufgrund ihrer Strukturen oftmals sehr schnell und können flexibel auf Änderungen reagieren. Bei vielen Corporates ist das aufgrund bürokratischer Strukturen schwierig.

Während ein Startup sich innerhalb weniger Stunden zu einer Frage abgestimmt hat, kann das in einem großen Unternehmen oder Konzern Wochen, wenn nicht sogar Monate in Anspruch nehmen. Das führt auf beiden Seiten zu Frustration. Um dem zu begegnen, können klare Ansprechpartner in den Schlüsselfunktionen des Unternehmens und ein gemeinsam erarbeiteter und realistischer Meilensteinplan helfen. Das klingt vielleicht altmodisch und wenig „agil“ – die Deadlines helfen aber oft Wunder und ein leichter externer Druck hat noch keinem Corporate geschadet – Stichwort Wendigkeit des Tankers…

5. Wie kann die Lösung des Startups eingekauft werden?

Corporates und Startups arbeiten in einer ersten Prototypen-Phase oder bei Pilotprojekten bereits sehr erfolgreich zusammen. Doch wenn es dann darum geht, eine fertig entwickelte Lösung tatsächlich umzusetzen, wird es oftmals schwierig. Eine Frage, die sich dann stellt ist nämlich: Wie bekommen wir die eine getestete Lösung auch langfristig an Bord. Große Corporates haben meist hohe Anforderungen an potentielle Partner, insbesondere, wenn es um wiederkehrende Leistungen bzw. eine langfristige Zusammenarbeit geht.

Startups sollten sich daher bereits in einer möglichen Prototypen- oder Pilotphase rund um das Thema Servicierung und natürlich auch über Ausschreibungen informieren, damit sie für die Umsetzung als Partner in Frage kommen. Gerade bei öffentlichen Unternehmen gibt es hier besondere Regeln, die es zu beachten gilt – Stichwort Bundesvergabegesetz. Auf der anderen Seite kann man aber auch feststellen, dass Ausschreibungen Startup-freundlicher gestaltet werden können – z.B. indem die Anforderungen bewusst offener gehalten werden und so auch Startups die Chance haben, bei einer Ausschreibung mitzumachen.


Fazit

Unterm Strich kann man sagen: Die Zusammenarbeit lohnt sich – vor allem dann, wenn man bereit ist, voneinander zu lernen und bereits vorab versucht, Strukturen zu schaffen, die die gemeinsamen Unterschiede ergänzen und nicht verunmöglichen. In diesem Sinne: Schiff ahoi!


Zur Autorin

(c) ÖBB: Jaqueline Matijevic

Jaqueline Matijevic ist Innovationsmanagerin im Bereich Open Innovation der ÖBB-Holding. Dort leitet sie das erste konzernübergreifende Innovationsprogramm 2018. In diesem Rahmen betreut sie ausgewählte Intrapreneur-Teams auf ihrem Weg von der ersten Idee bis hin zur Umsetzung. Startups sind hierbei besonders interessant, um neue Produkte und Services schnell und unkompliziert am Markt zu testen. Wie etwa beim Projekt Postbus-Shuttle, wo mit gleich zwei Startups unterschiedliche Mikro-ÖV-Systeme getestet werden.

Redaktionstipps
Deine ungelesenen Artikel:
vor 2 Stunden

KI-Kennzeichnung: Was gekennzeichnet seit Sonntag werden muss, und was nicht

Seit 2. August ist Artikel 50 des EU AI Act verbindlich, die Transparenzstufe der KI-Verordnung. Der Wiener Rechtsanwalt Manuel Mofidian erklärt anhand von drei konkreten Anwendungsbeispielen, was gekennzeichnet werden muss und was nicht.
/artikel/ki-kennzeichnung-was-gekennzeichnet-werden-muss-und-was-nicht
vor 2 Stunden

KI-Kennzeichnung: Was gekennzeichnet seit Sonntag werden muss, und was nicht

Seit 2. August ist Artikel 50 des EU AI Act verbindlich, die Transparenzstufe der KI-Verordnung. Der Wiener Rechtsanwalt Manuel Mofidian erklärt anhand von drei konkreten Anwendungsbeispielen, was gekennzeichnet werden muss und was nicht.
/artikel/ki-kennzeichnung-was-gekennzeichnet-werden-muss-und-was-nicht
Rechtsanwalt Manuel Mofidian © Armin Hubner

Ein Unternehmen erstellt selbst oder unter seiner Weisung und Kontrolle einen kurzen Werbeclip. Kein Dreh, kein Team, kein Budget für Schauspieler:innen: Die Person, die im Video das Produkt vorstellt, ist von einer KI generiert. Sie existiert nicht, sieht aber aus wie ein Mensch.

Seit Sonntag ist dieser Clip kennzeichnungspflichtig, und die Pflicht trifft das Unternehmen, nicht das Tool, mit dem der Clip entstanden ist. Denn ein Deepfake im Sinne des Gesetzes ist nicht nur die manipulierte Aufnahme einer prominenten Person. Nach den neuen Leitlinien der EU-Kommission genügt es, dass das Dargestellte real existieren könnte und der Inhalt so wirkt, als wäre er echt. Ob jemand täuschen wollte, spielt keine Rolle. Ob der Gesetzeswortlaut wirklich so weit reicht, wird in der Fachwelt diskutiert, denn er knüpft an die Ähnlichkeit mit real existierenden Personen an. Für die Praxis ist vorerst die Kommissionslinie maßgeblich, denn an ihr werden sich die Behörden primär orientieren.

Nein, die EU hat das nicht verschoben

In vielen Geschäftsleitungen ist in den vergangenen Wochen eine andere Botschaft angekommen: Brüssel habe zurückgerudert, man habe Zeit. Diese Lesart ist gefährlich verkürzt.

Die Digital-Omnibus-Verordnung zur KI, Verordnung (EU) 2026/1744, wurde am 24. Juli im Amtsblatt veröffentlicht und ist seit 27. Juli in Kraft, wenige Tage vor dem Stichtag. Verschoben hat sie die Pflichten für Hochrisiko-Systeme: eigenständige Anwendungen nach Anhang III auf Dezember 2027, in Produkte eingebettete KI auf August 2028. Die Transparenzpflichten hat sie in ihrer Substanz nicht angetastet. Sie gelten seit Sonntag.

Eine einzige Ausnahme gibt es, und sie betrifft Anbieter, nicht Anwender (in der KI-VO Betreiber genannt): Generative KI-Systeme, die bereits vor dem 2. August auf dem Markt waren, haben für die technische, maschinenlesbare Kennzeichnung ihrer Ausgaben bis zum 2. Dezember 2026 Zeit. Auf die Pflichten von Unternehmen, die KI einsetzen, hat das keine Auswirkung.

Was es an Orientierung gibt

Anders als beim Start der DSGVO steht der Stichtag nicht im luftleeren Raum. Die EU-Kommission hat am 10. Juni den Verhaltenskodex zur Transparenz KI-generierter Inhalte veröffentlicht. Die dazugehörigen Leitlinien zur Auslegung von Artikel 50 hat sie inhaltlich am 20. Juli freigegeben, die förmliche Annahme steht noch aus, bis alle Sprachfassungen vorliegen. Beides ist rechtlich nicht bindend, in der Praxis aber der Maßstab, an dem sich Behörden orientieren werden.

Der Kodex wurde von Kommission und AI Board als geeignet bewertet. Wer ihm beitritt, kann sich zum Nachweis der Kennzeichnungspflichten darauf berufen. Wer das nicht tut, muss seine Compliance auf anderem Weg belegen und muss laut Kommission mit mehr Auskunftsersuchen rechnen.

Die wichtigste Unterscheidung, die Sie brauchen

Das Gesetz trennt zwei Rollen: Anbieter und Betreiber. „Stark vereinfacht gesagt: Anbieter ist, wer ein KI-System entwickelt und auf den Markt bringt. Betreiber ist derjenige, der ein KI-System in eigener Verantwortung nutzt. Die Definitionen sind aber deutlich länger und komplexer, also muss im Einzelfall wirklich ausgelegt werden, ob die Tatbestände erfüllt sind, auch weil diese mit den Definitionen von KI-Systemen und -Modellen verzahnt sind“, sagt Manuel Mofidian, Wirtschafts- und Tech-Rechtsanwalt mit Spezialisierung auf KI-Recht. „Vielleicht sogar 99 Prozent der Unternehmen und Organisationen, die KI einsetzen, sind Betreiber.“

So sei man bereits Betreiber, wenn ein Unternehmen einen eingekauften Voicebot laufen lässt. Aber auch wenn Mitarbeiter:innen auf Anweisung des Unternehmens ein KI-Tool einsetzen, wird dadurch ihr Unternehmen zum Betreiber, nicht der einzelne Mitarbeiter:innen. Heraus fällt nur die rein persönliche und nicht berufliche Nutzung: „Wenn meine Mutter privat ChatGPT verwendet, ist sie keine Betreiberin.“

Die Grenze verläuft dabei nicht per se zwischen Unternehmen und Einzelpersonen, sondern zwischen privat und erwerbsmäßig. Wer regelmäßig wirtschaftlichen Nutzen aus der Nutzung zieht oder sie im Rahmen einer geschäftlichen, beruflichen oder freiberuflichen Tätigkeit einsetzt, ist Betreiber. Creator, die KI-Inhalte monetarisieren, fallen darunter.

Diese Trennung entscheidet, wer welche Pflicht hat. In den drei folgenden Beispielen fällt die Antwort jeweils anders aus.


Beispiel 1: Der Chatbot im Kundenservice

Wer mit einer KI spricht, muss das erfahren. Diese Pflicht trifft allerdings nicht Sie, sondern den Anbieter, also jenes Unternehmen, das den Assistenten gebaut und verkauft hat. Es muss das Produkt so konzipieren, dass die Information rechtzeitig kommt. „Bei der ersten Interaktion, so früh wie möglich und deutlich“, fasst Mofidian zusammen, in der Praxis also z. B. mit einer Ansage zu Gesprächsbeginn.

Eine Ausnahme gibt es, wenn ohnehin offensichtlich ist, dass eine KI interagiert. Ein erkennbarer virtueller Comic-Avatar dürfte darunterfallen. Eine Stimme, die klingt wie ein Mensch, nicht. Auf diese Ausnahme sollte man sich aber nicht zu bequem verlassen: Die Kommission verlangt in ihren Leitlinien eine enge Auslegung, weil die Ausnahme den Betroffenen Transparenz entzieht.

Für Unternehmen, die einen solchen Assistenten einkaufen, ist dieser legistische Ansatz dennoch eine Entlastung: Sie müssen die Ansage nicht selbst einbauen. Wer allein einen fremden Chatbot in die eigene Website einbindet, bleibt nach den Leitlinien im Regelfall Betreiber. Die Rolle kann aber kippen: Wer in gewissen Konstellationen das System wesentlich verändert, etwa nachtrainiert, wer seine Zweckbestimmung ändert oder es unter eigenem Namen oder eigener Marke in Verkehr bringt, kann selbst zum Anbieter werden und „erbt“ dann die Anbieter-Pflichten.

Beispiel 2: Das „Deepfake“-KI-Video im Marketing

Hier kann die Hauptverantwortung das KI-einsetzende Unternehmen treffen, den Betreiber im Sinne der KI-Verordnung. Wer Inhalte veröffentlicht, die als echt durchgehen könnten, muss offenlegen, dass sie künstlich erzeugt wurden. Der Hinweis darf dabei nicht in den Metadaten vergraben sein, er muss für Menschen wahrnehmbar sein. Auf die maschinenlesbare Markierung, die der Anbieter im Inhalt hinterlässt, können Sie sich zur Erfüllung Ihrer eigenen Pflicht ausdrücklich nicht stützen.

Nicht jedes KI-Bild fällt darunter. „Jedes Deepfake ist künstlich erzeugt, aber nicht jeder künstlich erzeugte Inhalt ist ein Deepfake“, sagt Mofidian. „Ich kann tausend Sachen mit einer KI machen, die nichts mit Deepfake zu tun haben. Ein Bild von einem Einhorn zum Beispiel. Hier besteht keine ausreichende Ähnlichkeit mit realen Lebenssachverhalten, weswegen dies kein Deepfake sein kann.“ Bei offensichtlich künstlerischen, kreativen, satirischen, fiktionalen oder vergleichbaren Werken kann die Offenlegung in angemessener, nicht die Darstellung beeinträchtigender Form erfolgen. Die Kennzeichnungspflicht entfällt dadurch jedoch nicht vollständig.

Wie eine Kennzeichnung konkret aussehen kann, beschreibt der Verhaltenskodex. Die Kommission stellt dafür einen Satz frei verfügbarer EU-Icons bereit, den Betreiber verwenden können; gleichwertige eigene Labels sind ebenfalls zulässig. Der Kodex macht darüber hinaus Vorgaben zu Gestaltung und Platzierung und sieht Alternativen vor, wo visuelle Labels nicht funktionieren, bei reinen Audioinhalten etwa gesprochene Hinweise.

Beispiel 3: Der automatisch erzeugte Text

Der unauffälligste Teil ist für viele der folgenreichste. Wer KI-erzeugte Texte veröffentlicht, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren, muss das kennzeichnen. Hier genügt bereits die Erzeugung, eine Verzerrung der Realität ist nicht nötig.

Jedoch greift eine Ausnahme, wenn der Inhalt einer menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurde und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung trägt.

Entscheidend ist, was als Überprüfung zählt. Die Kommission verlangt eine bewusste Auseinandersetzung mit der Substanz des Inhalts, durch Personen mit einschlägigem Fachwissen und fachlichem Urteilsvermögen. Rein formale oder prozedurale Kontrollen genügen ausdrücklich nicht, Rechtschreib- und Grammatikkorrektur werden als Negativbeispiele genannt. Ein Text muss also nicht verändert, aber inhaltlich geprüft werden. „Es kann reichen, dass du es einmal bewusst inhaltlich substanziell prüfst und durchliest. Keiner verpflichtet dich, einen Beistrich zu ändern“, sagt Mofidian. Entscheidend sei, dass beides zusammenkommt: „Die Prüfung allein genügt nicht. Es muss auch jemand die redaktionelle Verantwortung übernehmen.“

Damit sind klassische Redaktionen weitgehend außen vor. Eng wird es dort, wo der Mensch aus dem Prozess verschwindet. Ein Agent, der Texte generiert und selbst publiziert, ohne dass jemand gegenliest, erfüllt die erste Bedingung nicht. „Wenn das alles autonom abläuft, dann hast du ein Kennzeichnungs-Thema“, sagt Mofidian. Für Unternehmen, die gerade solche Pipelines aufbauen, sei dies eine wichtige Konsequenz des Stichtags.


Was nicht gekennzeichnet werden muss

Rund um den Stichtag kursierte die Warnung, künftig müsse praktisch jeder mit KI erstellte Inhalt ein Label tragen. Das ist so nicht richtig, und die Abgrenzung ist für die Praxis oft entscheidender als die Pflicht selbst.

Nicht erfasst sind KI-erzeugte Texte, die nicht der Information der Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse dienen. Hier braucht es nach Artikel 50 kein Label. Auch der Newsletter über das eigene Sortiment fällt nicht darunter, wohl aber ein Beitrag, der über ein Thema von allgemeinem Interesse informiert.

Nicht erfasst sind erkennbar künstliche Bilder und Videos, vom Fantasiemotiv bis zur sichtbar generierten Illustration.

Nicht erfasst ist KI, die im Hintergrund unterstützt, ohne den Inhalt wesentlich zu verändern, etwa bei Standardbearbeitung oder Berechnung. Ebenso wenig erfasst sind Systeme, die weder mit Menschen interagieren noch Inhalte erzeugen und auch keine Emotionen erkennen oder Menschen biometrisch kategorisieren, also der Großteil klassischer Analyse-Anwendungen in der Produktion.

Nicht erfasst ist schließlich, was vor dem Stichtag erzeugt wurde: Eine rückwirkende Kennzeichnung älterer Inhalte verlangt niemand. Eine Ausnahme sollten Unternehmen mit vorbefülltem Content-Kalender kennen: Bei Text kommt es auf den Zeitpunkt der Veröffentlichung an. Wer einen KI-Text im Juli erzeugt und im September publiziert, muss ihn kennzeichnen, sofern er unter die Pflicht fällt.

Und schließlich ist die maschinenlesbare Kennzeichnung, über die derzeit viel geschrieben wird, eine Pflicht der Anbieter, und sie richtet sich nicht an den Leser. „Für dich muss die Kennzeichnung nicht eindeutig sein, sondern für eine Maschine“, erklärt Mofidian den Unterschied. „Beim Deepfake muss es dagegen so sein, dass ein Mensch es versteht.“ Wer KI-Werkzeuge einkauft, muss also keine Wasserzeichen in seine Dateien bauen.

Wer allerdings dokumentieren kann, wie ein Inhalt entstanden ist und wer ihn freigegeben hat, ist im Streitfall besser aufgestellt. Nachweisbarkeit ist keine Pflicht aus Artikel 50, aber sie entscheidet, wie belastbar man dasteht, wenn jemand nachfragt.

Die Falle: KI-Recht ist mehr als nur die KI-VO

Selbst wer nach dieser Aufteilung zum Schluss kommt, als Betreiber in gewissen Konstellationen wenig tun zu müssen, sollte nicht zu früh aufatmen. Dass der AI Act in gewissen Konstellationen entlasten kann, sagt Mofidian, „heißt für andere, ebenfalls einschlägige Rechtsgebiete noch nichts“. „KI-Recht ist eine Querschnittsmaterie. Das Kennzeichnungs-Regime des AI Acts ist nur eine Schicht. Daneben laufen DSGVO, Urheberrecht, Persönlichkeitsrechte, Lauterkeitsrecht, Vertrags- und Haftungsfragen.“

Für die Praxis besonders relevant: Das Label schützt nicht vor anderen Rechtsfolgen. „Ein gekennzeichnetes Deepfake kann trotzdem rechtswidrig sein, etwa weil es das Bildnis einer realen Person verletzt“, sagt Mofidian. Zudem droht die Durchsetzung nicht nur von Behördenseite: „Eine fehlende Kennzeichnung, aber auch eben z. B. Rechtsverstöße aus anderen Bereichen, holen dich unter Umständen schneller über eine Mitbewerber-Abmahnung ein als über eine Behörde.“ Die Kennzeichnung beantwortet nur die Frage, ob KI im Spiel war, nicht, ob der Inhalt selbst zulässig ist oder Rechte anderer verletzt, etwa Geschäftsgeheimnisse.

Deutlich zeige sich dies z. B. im Datenschutzrecht. Dort kann sich das Verhältnis in gewissen Konstellationen fast schon umdrehen, wobei auch hier jedenfalls im Einzelfall geprüft werden muss: Während nach der KI-Verordnung Pflichten wie der „Chatbot-Hinweis“ oder die maschinenlesbare Markierung beim Anbieter liegen können, kann datenschutzrechtlich das einsetzende Unternehmen der Verantwortliche sein, weil es über Zweck und Mittel der Datenverarbeitung entscheidet. Der KI-Anbieter kann in dieser Konstellation datenschutzrechtlich betrachtet häufig Auftragsverarbeiter sein, wobei denkbar ist, dass KI-Anbieter daneben auch zu eigenen Zwecken verarbeiten und insoweit selbst Verantwortliche sind. Arbeitet der Anbieter nicht DSGVO-konform, kann das auf das einsetzende Unternehmen zurückfallen, das nach der KI-Verordnung „nur“ Betreiber ist, nach der DSGVO aber Verantwortlicher.

Was Verstöße kosten

Verstöße gegen die Transparenzpflichten liegen auf der mittleren Sanktionsstufe: bis zu 15 Millionen Euro oder drei Prozent des weltweiten Jahresumsatzes. Für Unternehmen gilt der höhere der beiden Werte.

Für kleine und mittlere Unternehmen einschließlich Startups dreht die Verordnung diese Regel um. Dort gilt der niedrigere Wert. Ein Startup mit zehn Millionen Euro Umsatz riskiert damit maximal 300.000 Euro, nicht 15 Millionen. Die oft zitierten 35 Millionen Euro betreffen ausschließlich die verbotenen KI-Praktiken und haben mit Kennzeichnung nichts zu tun.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

5 Fragen für eine erfolgreiche Corporate-Startup-Collaboration

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

5 Fragen für eine erfolgreiche Corporate-Startup-Collaboration

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

5 Fragen für eine erfolgreiche Corporate-Startup-Collaboration

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

5 Fragen für eine erfolgreiche Corporate-Startup-Collaboration

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

5 Fragen für eine erfolgreiche Corporate-Startup-Collaboration

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

5 Fragen für eine erfolgreiche Corporate-Startup-Collaboration

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

5 Fragen für eine erfolgreiche Corporate-Startup-Collaboration

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

5 Fragen für eine erfolgreiche Corporate-Startup-Collaboration

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

5 Fragen für eine erfolgreiche Corporate-Startup-Collaboration