18.05.2021

5 rechtliche Fehler, die Startups beim Programmieren vermeiden sollten

Von Lizenzbedingung bis Urheberrecht: Startups treten immer wieder in dieselben rechtlichen Fallen, wenn es um den Code ihres Produkts geht.
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Programmieren, Code, Coding, Startup, Team
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GASTBEITRAG

„Das ist ein wirklich genialer Code, aber das Risiko, das wir uns damit einkaufen ist uns leider zu hoch. Wir haben uns daher für ein anderes Investment entschieden.“ Damit du bei der Verwertung deines Produktes oder einem Exit diesen oder einen ähnlichen Satz nicht hören musst, solltest du aus Legal-Sicht unter anderem die folgenden fünf Fehler beim Coding vermeiden. 

1. Vorsicht beim Einsatz von Open Source. 

Der Quellcode von Open Source Software wird kostenfrei zur Verfügung gestellt. Insbesondere für junge Programmier*innen ist diese daher interessant und wird häufig im eigenen Code integriert, doch hier ist Vorsicht geboten. 

Lizenzen für Open Source Software enthalten oft sogenannte „Copyleft“ Klauseln. Durch solche Klauseln werden Lizenznehmer*innen verpflichtet Bearbeitungen des Quellcodes ebenfalls kostenlos zur Verfügung zu stellen. Die bekannteste Copyleft-Lizenz ist GNU General Public License (GPL)

Wenn du deinen Code also auf Open Source, die zB unter GPL steht, aufbaust, ist der Copyleft Effekt auf deinen Code anwendbar. Du müsstest deinen Quellcode daher kostenfrei zur Verfügung stellen und könntest Schwierigkeiten bei der Verwertung des Codes (zB beim Verlangen von Lizenzgebühren) bekommen.

Key Takeaway: Drum prüfe, wer (Open Source) Code in die eigene Software integriert.  

Don’t forget: Selbstverständlich musst du auch bei bezahlter Software, die Lizenzbedingungen prüfen, um herauszufinden, ob eine Verwertung möglich ist.  

2. Code documentation – mehr als nur „comments“ 

Ja, die Hauptsache ist, dass dein Code funktioniert, aber für Investor*innen oft genauso relevant ist eine exakte Dokumentation des Codes. 

Um potentielle Investor*innen zu beeindrucken, empfiehlt es sich nicht nur comments zum Code hinzuzufügen, sondern die einzelnen Coding-Schritte ausführlicher zu dokumentieren, etwa in einem README file. Abhängig davon, was das Einsatzgebiet deines Codes ist, kann auch eine API Dokumentation angebracht sein. 

Key Takeaway: Documentation is key – auch aus Legal-Sicht.

3. Coding together – ein smarter Move? 

Gemeinsam Programmieren, ob in einem Angestelltenverhältnis oder als Business Partner – was so nett klingt, ist aus Legal-Sicht ohne „Sicherheitsvorkehrungen“ nicht immer ein smarter Move. 

Das Urhebergesetz sorgt zwar grundsätzlich für Programmierer*innen vor, indem es (i) einen urheberrechtlichen Schutz für Computercode vorsieht und (ii) festlegt, dass, wenn Arbeitnehmer*innen für den Dienstgeber codieren, die Nutzungsrechte an dem Programmierten auf den Dienstgeber übergehen… Also alles easy? Leider nicht! 

Das UrhG – und somit auch diese, für den Dienstgeber günstige Stellung gilt nämlich nur, wenn der Dienstnehmer ein Computerprogramm iSd UrhG programmiert. Wird nur ein Teil davon oder nur einzelne Algorithmen programmiert, könnte diese Bestimmung nicht anwendbar sein. In diesem Fall ist es notwendig eine ergänzende Vereinbarung mit dem Mitarbeiter oder der Mitarbeiterin zu treffen (das kann bspw. im Dienstvertrag passieren).  

Wenn du mit deiner Business-Partnerin oder deinem Business Partner gemeinsam codierst, kann es möglich sein, dass ihr beide sogenannte „Miturheber“ des Codes seid. Den Code könntet ihr dann nur gemeinsam verwerten – das solltet ihr jedenfalls bedenken. Bei deiner Geschäftspartnerin oder deinem Geschäftspartner wird das häufig ohnehin so gewollt sein. Rechtlich tricky könnte es werden, wenn dir eine Freundin oder ein Freund beim Codieren maßgeblich hilft und ihr euch bis dahin keine Gedanken über die Zusammenarbeit/Rechte/Verwertung gemacht habt. 

Key Takeaway: Mache dir bereits frühzeitig Gedanken, wer welche Rechte an dem Code haben soll und sichere diese Rechtsposition vertraglich ab. 

4. Achtung im Zusammenhang mit Input-Daten

Für die Entwicklung und das Training von Algorithmen sind Daten erforderlich – nur durch Beispiele kann ein Algorithmus lernen, Muster in Daten zu erkennen.

Abhängig davon, welche Daten du deinem Code fütterst, musst du weitere Bestimmungen beachten. Sobald du zum Training personenbezogene Daten verarbeiten musst, sind die Bestimmungen der DSGVO anwendbar. 

Personenbezogene Daten sind alle Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen, wie zB Name, Alter, persönliche Vorlieben, E-Mailadresse oder Foto. Häufig ist nicht ganz klar, was alles ein personenbezogenes Datum darstellen kann (etwa hat der Europäische Gerichtshof vertreten, dass in bestimmten Fällen IP-Adressen auch personenbezogene Daten sind). Bevor ihr Daten verarbeitet ist es daher wichtig zu klären, ob diese Personenbezug aufweisen. 

Eine Datenverarbeitung ist nur unter bestimmten Voraussetzungen rechtmäßig, insbesondere bei Einwilligung der betroffenen Person oder zur notwendigen Erfüllung eines Vertrags. Zudem treffen den Verarbeiter umfassende Pflichten (Datenlöschung, Berichtigung, organisatorische Vorkehrungen, etc). Die Nichteinhaltung der DSGVO ist mit hohen Geldstrafen bedroht.

Bereits im Vorfeld der Entwicklung sollte daher berücksichtigt werden, welche Daten durch einen Algorithmus verarbeitet werden und wie die Vorgaben der DSGVO ohne zusätzlichen Aufwand eingehalten werden können (Vertragliche Grundlage, Einholung von Einwilligung, etc). Ansonsten drohen später zusätzliche Kosten durch die nachträgliche Anpassung oder sogar Strafzahlungen.

Key Takeaway: Checke bereits bei der Entwicklung welche Daten du deinem Algorithmus fütterst, um später böse Überraschungen und aufwändiges Umprogrammieren zu vermeiden. 

5. Vertragliche Geheimhaltung

Wie bereits zuvor gesagt, kann es sein, dass dein Code bzw Teile davon (etwa bloße Algorithmen) keinen urheberrechtlichen Schutz genießen; doch auch für solche Fälle gibt’s eine Lösung. 

Programmcodes können nämlich ein „Betriebsgeheimnis“ darstellen und dadurch wettbewerbsrechtlich vor Mitbewerber*innen geschützt sein – doch aufgepasst, auch hier ist es wichtig bereits frühzeitig an den Schutz zu denken. Damit Code ein Betriebsgeheimnis iSd UWG sein kann, muss er folgende Voraussetzungen erfüllen: mangelnde Offenkundigkeit, Geheimhaltungswille und Geheimhaltungsinteresse.

Mangelnde Offenkundigkeit bedeutet, dass Informationen nicht allgemein bekannt sind und auch tatsächlich geheim gehalten werden. Sie dürfen nur einem beschränkten Personenkreis bekannt gemacht werden (zB Arbeitnehmer*innen, Tester*innen). Daher sollten Geheimhaltungsvereinbarungen mit Personen getroffen werden, die Zugriff auf den Code haben, um eine weitere Verbreitung zu verhindern. Häufig reicht eine bloße Geheimhaltungsvereinbarung im Dienstvertrag dazu nicht aus; das ist aber im Einzelfall zu klären. 

Der Geheimhaltungswille muss aus den äußeren Umständen zum Ausdruck kommen. Geheimhaltungsvereinbarungen oder technische Schutzvorkehrungen (Zugangsbeschränkungen, etc) lassen den Geheimhaltungswillen erkennen. 

Vertragliche oder technische Schutzvorkehrungen lassen auch das Geheimhaltungsinteresse erkennen.

Was bringt der Schutz als Betriebsgeheimnis? Die unlautere Verwertung von Betriebsgeheimnissen zu Wettbewerbszwecken ist strafbar. Zusätzlich können gegen Mitbewerber Schadenersatz- und Unterlassungsansprüche geltend gemacht werden. Gerade wenn Codes nicht die Voraussetzungen für urheberrechtlichen Schutz oder ein Patent erfüllen, ist das Wettbewerbsrecht von besonderer Bedeutung. Dafür sollten neben technischen Vorkehrungen auch vertragliche Geheimhaltungspflichten vorgesehen werden. 

Key Takeaway: Insoweit du deinen Code (auch) als Betriebsgeheimnis schützen möchtest, überlege dir bereits frühzeitig, welche vertraglichen und nicht vertraglichen (zB technischen) Maßnahmen du setzen wirst, um einen solchen Schutz zu erreichen. 

Um deinen Code bestmöglich schützen und anschließend verwerten zu können, gilt es also einiges zu beachten, wobei das wichtigste natürlich weiterhin die Funktionalität deines Codes und der Spaß am Programmieren bleibt.

Über den Autor

Martin Hanzl © EY Law
Martin Hanzl © EY Law

Martin Hanzl ist Senior Associate bei EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte und betreut dort Mandant*innen unter anderem zu Fragen rund um neue Technologien. Zudem ist er in der Projektleitung des Blockchain and Smart Contracts Projektes des European Law Institute tätig und publiziert regelmäßig zu rechtlichen Themen rund um neue Technologien, Blockchain, Smart Contracts und Digitalisierung.

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KI, Cybersecurity
@ Tina Schön/schoenfotografiert Wien/Canva - Carolin Desirée Töpfer.

Carolin Desirée Töpfer ist externe Chief Information Security Officer, Cybersecurity-Strategin und Gründerin von Cyttraction mit Fokus auf kosteneffizientes Risikomanagement, sichere KI-Nutzung und Cybersecurity-Zertifizierungen. Mit praxisnahen Lernformaten und strategischer Expertise unterstützt sie regulierte Unternehmen dabei, Sicherheitsanforderungen effizient umzusetzen und nachhaltige digitale Resilienz aufzubauen. In ihrem Beitrag warnt sie vor KI-Cyberangriffen und rät Startups und kleinen Unternehmen Cybersicherheit frühzeitig strategisch zu verankern.


„Wir konzentrieren uns jetzt erst mal auf Produkt, Teamaufbau und Sales – Cybersicherheit machen wir dann später.“ Ein Satz, den ich so oder ähnlich häufig von Gründer:innen höre – und der einige Unternehmen schon Multi-Millionen gekostet hat.

Identität stehlen

Cyberkriminelle haben seit KI ihr Repertoire erweitert und finden Milliarden von bereits geleakten Datasets, mit denen sie arbeiten können. Das Ergebnis sind nicht nur technische Attacken, die es in die Headlines internationaler Medien schaffen. Viel schmerzhafter ist es für Unternehmen, wenn es Angreifer zwischen Arbeitsprozesse schaffen, E-Mails und Nachrichten zwischen Team-Mitgliedern, Geschäftspartnern und mit Kunden manipulieren. Anweisungen versenden, die zweifellos echt aussehen und dann mit ganzen Sammlungen an sensiblen Daten verschwinden. Die Identität des CxO stehlen oder Entführungen von Führungskräften vortäuschen, um dem Unternehmen zu schaden.

Neben dem Zeitverlust, der Budget-Verschwendung und den Aufräum-Kosten, kommt dann auch noch der Vertrauensverlust am Markt hinzu, gegenüber Kunden und Investoren. Dinge, auf die Gründer:innen oft erst kommen, wenn es bereits zu spät ist.

„Gesunder Menschenverstand“ oder „Hausverstand“ existiert nicht in der Cybersicherheit!

Aufgrund der oft vernachlässigten digitalen Bildung in Schulen und da viele Arbeitgeber immer noch nicht in effektive Trainings investieren, kommen in jedem Unternehmen Menschen mit ganz unterschiedlichen digitalen Fähigkeiten zusammen. Das gilt für Startup-Teams, Kunden und Investoren gleichermaßen. Hinzu kommen volle ToDo-Listen, Stress-Situationen und die eigene Scham.

Angreifer lieben gestresste, beschämte Arbeitstiere!

Ob jemand in so einem Umfeld eine gefälschte KI-Mail erkennt, die im schlimmsten Fall noch aus dem echten Postfach eines gehackten Geschäftspartners kommt, ist nur noch Glücksfall.

Trotzdem gibt es Teams, die tägliche Angriffe auf allen Ebenen erfolgreich abwehren – weil sie eine holistische Cybersicherheits-Strategie implementiert haben. Diese besteht je nach Geschäftsmodell und Branche aus einem präzisen Projektmanagement und zwischen 60 und 90 Einzelmaßnahmen. Zweck ist in erster Linie der umfassende Schutz der eigenen Arbeit. Gleichzeitig erfüllt das Unternehmen damit Anforderungen von Kunden sowie regulatorische Vorgaben, von denen Gründer:innen oft nicht einmal wissen.

Erste Basis-Maßnahmen sind auch für Startups mit kleinem Budget machbar!

Jede/ r hat heutzutage Angst, gehackt zu werden, Geld zu verlieren und seine eigenen sensiblen Informationen öffentlich im Internet zu finden. Das sehe ich nicht nur an den Fragen, die ich über meine „Social Media“-Kanäle bekomme. Dabei können schon 30-Minuten-Team-Meetings einen enormen Unterschied machen. Offen über Angriffsszenarien und Ängste sprechen, gleichzeitig die aktuellen Sicherheits-Maßnahmen ins Gedächtnis rufen, erhöhen die Aufmerksamkeit für Cyber-Themen sofort!

Auch um Ruhe reinzubringen. Denn wer sowieso immer gleich springt, wenn eine neue Aufgabe um die Ecke kommt, wird wahrscheinlich auch die Aufgaben von Hackern erfüllen. Klare Arbeitsprozesse, 4-Augen-Prinzip und die allgemeine Erlaubnis im Team, Dinge kritisch zu durchdenken, noch zweimal nachzufragen, oder einfach mal kurz durchzuatmen, hat schon so einige teure Fehler verhindert.

Verantwortlichkeiten in ruhigen Zeiten klären

Den größten Hebel haben dabei Gründer und Entscheider. „Founder Mode“ bedeutet oft auch, vieles selbst zu machen. IT Systeme und Sicherheits-Lösungen sind mittlerweile aber so komplex, dass sich das Investment in einen seriösen IT-Dienstleister lohnt. Viele bieten auch eine Hotline für Notfälle an.

Wesentlich günstiger ist es allerdings, diese Notfälle zu verhindern. Denn nach meiner Erfahrung brauchen selbst schnelle kleine Unternehmen sechs bis zwölf Monate, um eine funktionierende Cybersicherheits-Strategie mit allen Maßnahmen aufzubauen. Neben den technischen Upgrades, müssen dabei auch die organisatorischen Strukturen sitzen.

Wo klar ist, wer was wann macht und auch, wer sich um die Cybersecurity Maßnahmen kümmert, Aufräum-Aktionen, Updates und Backups organisiert, geht weniger schief. Bei kleinen Unternehmen muss die Person nicht einmal einen IT-Hintergrund mitbringen. Es beginnt mit Interesse am Thema, Projektmanagement-Skills und der Bereitschaft, das Team regelmäßig mit aktuellen Informationen zu versorgen.

Konflikte eingehen, um sichere Lösungen zu finden

Und auch darum, Konfliktsituationen smart zu lösen. Zum Beispiel beim Thema „Zugriff und Zutritt„: Nicht jeder sollte Zugriff auf alles haben. Dabei geht es nicht darum, Team-Mitglieder zu degradieren, sondern eine saubere Segmentierung zu schaffen. Am stärksten trenne ich hier zwischen Marketing und Kern-Business.

Alles, was sowieso für die Öffentlichkeit und mit verschiedenen Partnern produziert wird, findet bei mir selbst sogar in einer anderen Firma statt. Für Kunden richten wir technische Lösungen und Prozesse ein, die kreatives Marketing erlauben, Kunden-Kommunikation klar strukturiert und gleichzeitig das eigentliche Geschäftsmodell und die damit verbundenen Daten auf einem hohen Level schützt. Wer mit besonders sensiblen Informationen arbeitet, seine Patente aus Forschung und Entwicklung schützen will oder an einer einzigartigen Datenbasis für KI-Modelle arbeitet, kann über Segmentierung kosteneffizient Datenintegrität dort gewährleisten, wo sie wirklich notwendig ist.

Solche Konzepte stehen und fallen mit sicheren Login-Lösungen und der Bereitschaft aller Nutzer, diese auch zu nutzen. Die Aktivierung von 2 Faktor- oder Multi-Faktor-Authentifizierung führt dabei immer wieder zu Diskussionen.

Passwörter reichen schon lange nicht mehr aus, um Accounts zu schützen. Häufig bekommen Nutzer nur über die Abfrage des 2. Faktors mit, dass gerade ein Angreifer versucht, in ihren Account zu kommen.

Keine Schatten-IT, keine Schatten-KI

Wesentlich einfacher wird es, wenn alle im Team wirklich nur die Accounts nutzen, die sie wirklich für ihre tägliche Arbeit brauchen – und die sichere Funktion dieser über regelmäßige Tests oder technisches Tracking sicherstellen. So lässt sich auch vermeiden, dass das eigene Unternehmen zehn Tage offline und per E-Mail nicht erreichbar ist. Wie es zuletzt einer Wiener Geschäftsinhaberin passiert ist.

Auch aus wirtschaftlichen Gründen, kaufen Unternehmen kaum noch komplette Enterprise-Lizenzen für alle Mitarbeiter. Und auch bei Startups lohnt es sich, Lizenzen mindestens einmal im Jahr auszumisten und den jeweiligen Support zu bitten, vorhandene Daten EU DSGVO-konform zu löschen. Denn Accounts die ordentlich gelöscht wurden, können auch nicht zu Datenlecks führen.

Das gleiche gilt für alle KI Tools. Wer ein klares Prüfschema verfolgt, sich nicht vom Hype treiben lässt, unkontrolliertes Vibe Coding verhindert und auch hier ungenutzte Accounts wieder ordnungsgemäß löscht, kann von KI Effizienz profitieren, ohne seine eigene Arbeit oder gleich das ganze Unternehmen zu zerstören.

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