04.01.2023

AI Act der EU: Was auf Startups rechtlich zukommen könnte

Elisabeth Kutner, Martin Hanzl und Alexander Glaser von EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH beleuchten im zweiten Teil ihrer zweiteiligen Reihe für den brutkasten, was auf Startups mit dem "AI Act" der EU rechtlich zukommen könnte.
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Elisabeth Kutner, Martin Hanzl, Alexander Glaser
Elisabeth Kutner, Martin Hanzl, Alexander Glaser | Fotos: EY Law, Hintergrund: Guillaume Périgois/Unsplash

Wie bereits in Teil 1 dieses Artikels diskutiert, gibt es – abhängig vom jeweiligen Einsatz des AI-Systems – schon jetzt einiges rechtlich zu beachten. Dies insbesondere auch, um bei einem späteren Einstieg von Investor:innen und im Rahmen einer Due Diligence „Red Flags“ weitestgehend zu vermeiden.

Teil 2 unseres Beitrages soll einen kurzen Blick in die Zukunft wagen, was es beim Einsatz von AI-Systemen aufgrund des Vorschlags des AI-Acts bzw. der KI-Haftungsrichtlinie zu beachten geben könnte.

1. AI Act – Back on track?

Im April 2021 veröffentlichte die Europäische Kommission einen Vorschlag für eine Verordnung über Künstliche Intelligenz („AI Act“), der darauf abzielt, einen einheitlichen Rahmen für die Entwicklung, Einführung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz („KI“ oder „AI“) in der Europäischen Union (EU) zu schaffen. Der AI Act befindet sich derzeit noch in einem Entwurfsstadium und wurde noch nicht endgültig verabschiedet oder in Kraft gesetzt.

Durch die Vorlage des Entwurfs machte die Kommission aber klar: Auch im Bereich der KI soll die EU ganz vorne dabei sein. Nach diesem Impuls wurde es jedoch recht schnell wieder ruhig um das Gesetzesvorhaben. Jetzt, gerade rechtzeitig mit dem Hype um ChatGPT, meldet sich der Rat mit einem gemeinsamen Standpunkt zum Kommissionsvorschlag.

Neben Lob über den generellen Ansatz des ursprünglichen Verordnungsvorschlags wurden vorwiegend kritische Stimmen über die zu weit gefasste Definition eines KI-Systems laut. Hier will der Rat nun nachbessern und den Begriff enger und konkreter bestimmen, indem nur noch Systeme erfasst sind, die auf Konzepten des maschinellen Lernens sowie logik- und wissensgestützten Konzepten basieren. So soll eine Überregulierung von klassischen Softwaresystemen verhindert werden.

2. AI Act – Ein Überblick über den „risk-based approach“

Sowohl der Vorschlag der Europäischen Kommission als auch die Stellungnahme des Rates folgen einem „risk-based approach“. Der AI Act teilt KI-Systeme in verschiedene Risikokategorien (von inakzeptablem Risiko bis hin zu geringem Risiko) ein und erlegt den Verantwortlichen – abhängig von der jeweiligen Einteilung eines KI-Systems – Handlungspflichten auf. Die folgende Grafik zeigt die vorgeschlagene Einteilung von AI-Systemen anhand des damit verbundenen Risikos.

der „risk-based approach“ des AI Act

Ganz oben in der Risikopyramide stehen KI-Systeme, die eine Bedrohung für Menschen, Sicherheit und Grundrechte darstellen (können). Solche Anwendungsfälle können etwa KI-Systeme zur unterschwelligen Manipulation oder biometrischen Identifizierung zur Strafverfolgung an öffentlichen Orten sein. Bis auf wenige Ausnahmen ist der Einsatz derartiger KI-Systeme unter dem vorgeschlagenen Regelwerk generell verboten. Nach dem Vorschlag der Europäischen Kommission soll (nur) das Social Scoring durch den öffentlichen Sektor unter „inakzeptables Risiko“ fallen. Der Rat möchte dieses Verbot erweitern und schlägt vor, das Verbot auch auf den privaten Bereich auszuweiten.

High-Risk Systeme, wie unter anderem KI-Technologien, die in der medizinischen Diagnose und Behandlung eingesetzt werden, sind zwar nicht verboten, stehen aber unter strengen Anforderungen für die Entwicklung, das Inverkehrbringen sowie die Nutzung. Diese müssen einem behördlichen Konformitätsbewertungsverfahren standhalten, bei dem die Einhaltung der unter der Verordnung notwendigen Vorkehrungen überprüft wird. Dazu zählen etwa ein Risikomanagement, die menschliche Aufsicht über das System sowie die Cybersicherheit.
Mit KI-Systemen in Chatbots und Deepfakes assoziiert der AI Act lediglich ein geringes Risiko. Der europäische Gesetzgeber bleibt hier weiter bei hauptsächlich oberflächlichen Maßnahmen und sieht eine Kennzeichnung des Systems als ausreichend an.

Die Nutzung von KI-Technologieanwendungen mit minimalem Risiko wird durch den AI Act nicht berührt. Darunter fallen KI-gestützte Videospiele oder auch Spam-Filter.

Tipp:

Die tatsächliche Einstufung eines KI-Systems kann aufwendig und komplex werden, ihr solltet euch daher absichern und für die Beurteilung Expert:innen hinzuziehen. Je nachdem, wann euer AI-System auf den Markt gebracht wird bzw wie lange es verkauft werden soll, kann eine frühzeitige (freiwillige) Berücksichtigung des AI Acts bereits sinnvoll sein.

3. Worauf ist als Startup nun zu achten?

Zwar steht der AI Act noch nicht vor der Tür, sondern taucht wohl eher erst am Horizont auf, dennoch sollten ambitionierte Startup-Gründer:innen bereits jetzt einige Anforderungen im Hinterkopf behalten.

Regulierung wird einerseits oft als Innovationstreiber bezeichnet. Umfassende Regulierung sowie aufwendige Registrierungs- und Prüfungsverfahren können jedoch insbesondere Startups und KMUs den Markteinstieg erschweren. Dieses Phänomen ist bisher insbesondere auf dem Finanzmarkt bekannt. Viele der zukunftsorientierten KI-Anwendungen fallen in die selbstdefinierte „High-Risk“-Kategorie des AI Acts. Der Fokus des Verordnungsvorschlags liegt klar auf der Regulierung solcher High-Risk-Systeme. Die für ein Inverkehrbringen und eine Inbetriebnahme notwendige Konformitätsbewertung durch Dritte wird nur durch intensive rechtliche und technische Vorbereitung von Seiten der KI-Anbieter:innen möglich sein. Bei selbstlernenden KI-Systemen ist eine solche Bewertung sogar auf laufender Basis durchzuführen, was für eine zusätzliche Belastung sorgt.

Der Standpunkt des Rates versucht ein Ausarten der High-Risk-Kategorie durch eine zusätzliche Anknüpfung an lediglich schwerwiegende Grundrechtsverletzungen oder andere bedeutende Risiken zu verhindern. Darüber hinaus sollen auch Vereinfachungen bei den Verfahren und technischen Anforderungen KMUs und Startups begünstigen.

Tipp

Wie diese geplanten Erleichterungen tatsächlich aussehen werden, ist kaum abzuschätzen. Ihr solltet bereits jetzt ausreichend Ressourcen und Zeit für zusätzliche Prüfungen und Prozesse einplanen.

4. Ausblick auf die KI-Haftungsrichtlinie

Um noch einmal auf den aktuellen Hype zurückzukommen: Was passiert nun, wenn ein Chatbot eine wesentliche Falschauskunft liefert und so tatsächlich einen Schaden verursacht? Wenn ein KI-System voreingenommen agiert und damit Personengruppen von Vornherein von einem Bewerbungsprozess ausschließt oder Menschen durch den Einsatz von intelligenten Operationsrobotern sonst zu Schaden kommen?

Ein dramatisches Beispiel für eine potenzielle Schädigung durch künstliche Intelligenz war der Testlauf eines medizinischen Chatbots, der ebenfalls auf GPT-3-Software basierte. Zum einen reagierte die KI mit eigenartigen medizinischen Diagnosen, viel drastischer aber war, dass der Bot in psychologischen Gesprächen die Patient:innen dazu ermunterte, sich ihren Suizidgedanken hinzugeben. Durch den AI Act sollen je nach Risikoeinstufung des KI-Systems Vorkehrungen getroffen werden, um solche Fehler möglichst zu vermeiden (siehe dazu bereits oben).

Falls durch ein KI-System aber trotzdem ein Schaden verursacht wird, müssen entsprechende gesetzliche Grundlagen für eine Haftung bereitgestellt werden. Während die Nachweisbarkeit eines Schadens selten ein Problem darstellt, scheitert der Beweis der Kausalität und Schuld bereits merkbar öfter. Angefangen bei Chatbots wird der Nachweis von Kausalität und Verschulden bei hoch-komplexen KI-Systemen wohl ungemein schwerer.

Die europäische Kommission hat dieses Risiko bereits erkannt und reagierte im September mit einem Richtlinienvorschlag über die KI-Haftung. Die im englischen AI Liability Directive genannte Richtline soll den AI Act um ein wirksames zivilrechtliches außervertragliches und verschuldensabhängiges Haftungssystem, insbesondere für High-Risk-KI-Systeme, ergänzen. Die Durchsetzbarkeit von Haftungsfällen wird durch ein Zusammenspiel von Vermutungsregeln und Offenlegungspflichten erleichtert. Ziel ist es, dadurch insbesondere den Black-Box-Effekt zu überwinden, da die menschliche Handlung oft nicht mehr problemlos mit einem Ereignis in Verbindung gebracht werden kann, wenn ein „selbstständiges“ KI-System dazwischentritt.

Gerichte sollen daher widerlegbar Verschulden vermuten können, wenn eine gerichtlich aufgetragene Offenlegungspflicht nicht erfüllt wird. Ist das Verschulden nachgewiesen oder zumindest vermutet worden, kann das Gericht auch eine widerlegbare Kausalitätsvermutung anstellen. Da aber eine solche Vermutung auch für eine:n Schädiger:in oft schwer zu widerlegen sein kann, stellt die Richtline bestimmte Anforderungen und Einschränkungen auf.

So muss es nach den Umständen des Falles als hinreichend wahrscheinlich angesehen werden können, dass das Verschulden das Ergebnis des KI-Systems beeinflusst hat und das Verschulden selbst auf einem Verstoß gegen ein Gesetz beruht, das gerade solche Schäden verhindern soll. Zusätzlich wird die Zulässigkeit einer Vermutung für KI-Systeme mit einem geringen Risiko deutlich eingegrenzt und ist auch für High-Risk Systeme ausgeschlossen, wenn ohnehin ausreichend Beweismittel vorliegen.

Tipp

Für den potenziellen Schädiger wird es zum großen Nachteil, wenn keine entsprechenden Aufzeichnungen offengelegt werden können. Beim Einsatz von KI-Systemen solltet ihr euch bereits davor um rechtskonforme Unterlagen und Aufzeichnungen kümmern.

5. Haftung vor Umsetzung der KI-Haftungsrichtlinie (k)ein Thema?

Bis man sich auf EU-Ebene über die KI-Haftungsrichtlinie geeinigt hat bzw bis diese dann tatsächlich in den nationalen Mitgliedstaaten umgesetzt wird, wird noch einige Zeit vergehen. Dennoch sollten Unternehmen das Thema Haftung schon jetzt beachten.

Einerseits kann der Einsatz von KI-Systemen oder sonstiger Software auch bereits nach geltendem Recht zur Haftung von Anwender:innen führen (beispielsweise wenn KI-Systeme durch eine:n Mitarbeitende:n eines Unternehmens falsch bedient werden). Andererseits können, insbesondere im B2B Kontext, auch vertragsrechtliche Regelungen haftungsbegründend wirken (z.B. kann ein Vertrag vorsehen, dass eine Software eine bestimmte Verfügbarkeitszeit aufweist, eine bestimmte Fehlerrate nicht überschreitet oder Ähnliches).

Tipp

Wenn ihr Software lizensiert, Software as a Service anbietet oÄ, solltet ihr zu Beginn Zeit in ein ausreichendes Vertragstemplate investieren, um sicherzustellen, dass keine „versteckten“ Haftungen enthalten sind.

6. Zusammenfassung

Bei der folgenden kurzen Zusammenfassung hat uns wieder ChatGPT unterstützt. Es gilt aber weiterhin: Wer auf aber auf Nummer sicher gehen und nichts verpassen will, sollte Texte trotzdem noch selbst lesen.

Der AI Act ist ein Gesetzentwurf der Europäischen Kommission, der sich darauf konzentriert, einen einheitlichen Rahmen für die Entwicklung, Einführung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der EU zu schaffen. Der AI Act unterteilt AI-Systeme in Risikokategorien und legt für jede Kategorie Handlungspflichten fest. Die High-Risk-Systeme, wie KI-Technologie, die in der medizinischen Diagnose und Behandlung eingesetzt werden, sind den strengeren Anforderungen unterworfen und müssen einem behördlichen Konformitätsbewertungsverfahren standhalten. Die Low-Risk-Systeme haben weniger strenge Anforderungen und müssen keinem behördlichen Verfahren unterzogen werden, aber sie müssen dennoch Risiken minimieren und eine geeignete Dokumentation aufbewahren. Die KI-Haftungsrichtlinie hingegen zielt darauf ab, den Schadenersatz für Schäden, die durch KI-Systeme verursacht werden, zu regeln und sicherzustellen, dass die Verantwortlichen für KI-Systeme haftbar gemacht werden können.


Über die Autor:innen

Dr. Martin Hanzl ist Rechtsanwalt und Head of New Technologies bei EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH. Er betreut nationale und internationale Kryptodienstleister, FinTechs, Start-Ups sowie Finanz- und Versicherungsinstitute, insbesondere zum Einsatz von New Technologies, komplexen regulatorischen Fragestellungen und bei gesellschaftsrechtlichen Fragestellungen rundum Finanzierungsrunden und Exits. Überdies ist er Projektverantwortlicher des „Blockchain and Smart Contracts“-Projektes des European Law Institutes. Er ist Vortragender an der Anwaltsakademie, Fachhochschulen und Universitäten sowie Herausgeber und Autor mehrerer Handbücher sowie zahlreicher weiterer Fachartikel zu den Themen Digitalisierung, Smart Contracts, New Technologies und Gesellschaftsrecht.

Mag. Alexander Glaser ist Rechtsanwaltanwärter bei EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH mit dem Fokus auf IP/IT Recht sowie neue Technologien und betreut Mandant:innen insbesondere zu Fragen rund um Krypto-Assets (zB rechtliche Einordnung, Registrierung als CASP) sowie Schutz und Nutzung von IP (ua KI-Systeme, Softwarelizensierung).

Elisabeth Kutner LL.B. (WU) ist Masterstudentin des Studiengangs Wirtschaftsrecht der Wirtschaftsuniversität Wien und juristische Mitarbeiterin bei EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH mit dem Fokus auf IP/IT Recht und neue Technologien.


Disclaimer: Die finalen Texte des AI Acts und der AI Liability Directive liegen zum Zeitpunkt dieses Beitrages noch nicht vor und können daher von der gegenständlichen Darstellung abweichen. Dieser Text gibt lediglich einen Überblick über ausgewählte Fragestellungen im AI-Kontext und hat weder den Anspruch auf Vollständigkeit noch stellen die Hinweise und Informationen Rechtsberatung oder sonstige Empfehlungen dar. Dieser Text kann keinesfalls eine individuelle Rechtsberatung ersetzen und dient lediglich der persönlichen Information. Dieser Text gibt überdies ausschließlich die Meinungen und Erfahrungen der Autor:innen wieder.

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Neuron Automation
© zVg - (v.l.) Heinrich Steininger, Michael Plankensteiner und Michael Kübeck.

Wir schreiben das Jahr 2006. Irgendwo über den Wolken sitzt Michael Kübeck in einem Flugzeug. Der Private-Equity-Investor, der nach Jahrzehnten bei Philips in Wien eine eigene Firma gegründet hat, sucht nach spannenden Zielen für seine Privatinvestoren. Eine Startup-Szene, wie wir sie heute kennen, existiert in Österreich noch nicht. Im Flieger schlägt das Schicksal zu und er kommt mit einem Bekannten ins Gespräch. Der erzählt ihm von einer kleinen, hochspezialisierten Wiener Softwarefirma im Bereich der Industrieautomatisierung.

Zwei der Gründer wollen aussteigen, ein anderer – Heinrich Steininger – will weitermachen. Kübeck wird hellhörig. Er ahnt damals noch nicht, dass dieser Flug der Startschuss für eine bemerkenswerte Transformationsgeschichte der österreichischen Tech-Industrie werden wird: die Evolution eines stillen Hidden Champions zum international vernetzten Unternehmen.

Die Anfänge von Neuron Automation

Die Wurzeln des 2025 auf Neuron Automation (bis vor kurzem noch als logi.cals firmierend) umbenannten Unternehmens reichen tief in die 80er Jahre hinein. Heinrich Steininger, damals Student der technischen Mathematik, programmiert nebenbei Steuerungen für Kläranlagen und Mischfutterwerke. Als 1986 die Anfrage kommt, ein Programm zu schreiben, das aus, in einem CAD-Programm gezeichneten, Funktionsplänen den Code für eine Steuerung generiert, weigert er sich im „jugendlichen Übermut“, wie er erzählt. „Das kann man schon so tun, aber ich halte das für keine gute Idee“ war seine damalige Antwort. „Wenn, dann sollte man das ordentlich machen.“ So entwickelte über den Sommer einen kompletten Editor.

Ein mutiger Schritt, der sich auszahlt. Ein großer Kunde wird aufmerksam, gibt Geld, und die Firma wird gegründet. Das Unternehmen (Anm.: damals noch Kirchner Soft, ab 2007 logi.cals) wächst organisch, stets nah am Kunden. Ohne Venture Capital, aus dem eigenen Cash Flow heraus, etabliert sich die Firma als Hidden Champion.

© zVg – Die drei Kirchnersoft-Gründer (v.l.): Gründer: Thomas Mayer, Heinrich Steininger und Friedrich Kirchner.

Ein Drittel aller globalen Wasserkraftwerke wird bald mit ihrer Software laufen – ebenso wie ein Großteil der Tachos und Zentralsteuergeräte in Autobussen weltweit. Ein interessantes Detail am Rande ist die Marktstellung eines führenden internationalen Anbieters von Fahrzeugelektronik. Das Unternehmen hält bei Tachos und Zentralsteuergeräten in Bussen einen Marktanteil von 80 Prozent. In der Praxis bedeutet dies: Wer in Wien mit einem Bus fährt und den Haltewunsch Knopf drückt, löst mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit eine Funktion aus, die mit dem Editor von logi.cals programmiert wurde.

„Ganz wichtig war, dass wir relativ rasch erkannt haben, dass wir das System öffnen mussten“, erinnert sich Steininger. „Uns war klar, dass wir anderen Steuerungsherstellern die technische Anbindung ihrer Steuerungen erleichtern müssen. Das war damals nicht unbedingt üblich. Deshalb haben wir uns überlegt, wie wir das umsetzen können, welches Framework dafür geeignet ist, und dabei einige spannende Dinge entwickelt. Das hat uns ermöglicht, über die nächsten Jahre und Jahrzehnte zwar moderat, aber kontinuierlich gut zu wachsen. Und auch mehr als 20 Jahre später ist das Unternehmen nach wie vor profitabel.“

2007: Das Jahr der Weichenstellung

Mit dem Einstieg von Michael Kübecks Investorennetzwerk 2007 werden somit die Weichen auf Wachstum gestellt – doch dann schlägt 2008 die globale Finanzkrise ein. Von einem Tag auf den anderen brechen zwei Drittel des Umsatzes weg.

Zusperren ist in dieser Situation dennoch keine Option. Stattdessen nutzt das Team die Krise für einen radikalen Schnitt. Das Kernprodukt wird technologisch komplett neu aufgesetzt (Re-Engineering), erneut gestemmt durch die finanzielle Rückendeckung von Privatinvestoren, die an die Substanz der Firma glauben.

Diese Überlebensfähigkeit in Krisenzeiten zieht sich wie ein roter Faden durch die Unternehmensgeschichte – getragen von Vertrauen und Beziehungspflege. Als das Unternehmen später Kredite benötigt, verzichtet man auf vage Versprechungen und legt den Banken stattdessen 15-seitige, schonungslos transparente Sanierungs- und Entwicklungspläne vor. Das Resultat: Die Banken vertrauen dem Team, die Kreditlinien fließen und Transparenz schlägt Pitch-Deck-Geschwaffel.

2016 folgt der nächste essentielle Schritt des Unternehmen: Es kommt Michael Plankensteiner als neuer CEO an Bord. Und bringt frischen Wind mit sich: Nach Stationen bei Boston Consulting Group (BCG) und als Sanierer der Industriegruppe Industrie Holding Operations suchte Plankensteiner Anfang 2016 eine neue unternehmerische Herausforderung. „Ich habe gemerkt: Nach all den Jahren Beratung und Sanierung habe ich keine Lust, dauernd als Söldner in Projekte rein- und dann wieder rauszugehen“, sagt er. Der Unternehmergeist war für ihn nicht neu: Sein Großvater führte einen Greißler-Betrieb in der Südsteiermark, zudem gründete er bereits vor seiner Zeit bei BCG gemeinsam mit Partnern das Karriereservice der Universität Wien.

Das Abhängigkeitsproblem

So tat er sich mit Steiniger und Kübeck zusammen und hatte eine strategische Antwort auf das Abhängigkeitsproblem der beiden: Fokussierung durch M&A (Mergers & Acquisitions). Der erfahrene Berater und Sanierungsexperte analysiert die Lage schonungslos: Das Unternehmen hat zwar eine technologisch brillante Basis, macht aber einen Großteil des Umsatzes mit wenigen großen Kunden. Eine gefährliche Abhängigkeit. Zudem drückt ein deutscher Mitbewerber auf den Markt, der zehnmal so groß ist.

„Das Spannende war, die logi.cals hatte zu dem Zeitpunkt fünf Kunden, mit denen sie 80 Prozent ihres Umsatzes gemacht hat – und alle fünf waren Weltmarktführer“, sagt Plankensteiner. Darunter sehr prominente Unternehmen, deren Namen jedoch ungenannt bleiben sollen. „Alle haben auf unseren Engineering-Editor geschworen. Und trotzdem hatten wir knapp über zwei Millionen Euro Umsatz und waren so am Rande der Profitabilität. Die Frage war: Wo ist eigentlich der Hebel?“

Der Grund für diese Situation lag u.a. in der damaligen Entwicklungsstruktur. Der Editor war zwar ab 2011 durch die gemeinsame Initiative von Steininger und Kübeck neu entwickelt worden, aber 2016 fehlte es an Ressourcen, um das Produkt weiter zu skalieren.

© zVg – Alter Bildschirm mit logiCAD Programmiereditor.

Eine Nische in der Nische

„Wir hatten zehn Entwickler, aber eigentlich keine Investitionen, um die Entwicklung zu pushen. Vieles ist mit den fünf Kunden passiert, dadurch ist relativ viel in die Kundenarbeit geflossen und wenig ins Produkt“, so Plankensteiner. Gleichzeitig war klar, dass ein direkter Wettbewerb mit dem größeren Konkurrenten Codesys nicht sinnvoll war. „Die waren damals ungefähr zehnmal so groß wie logi.cals und hatten rund 100 Entwickler. Hinter denen herzufahren, machte keinen Sinn. Deswegen habe ich gesagt: Wir brauchen eine Fokussierung. Wir brauchen eine Nische in der Nische, damit wir mit weniger Firepower schneller zeigen können, dass wir mehr draufhaben als der Mitbewerber.“ Diese Nische wurde folglich 2017 in Deutschland gefunden.

Die Firma ISH, 1989 gegründet von Axel Helmert, hatte sich auf auf Funktionale Sicherheit (Functional Safety) spezialisiert. Helmert war auf der Suche nach einem Nachfolger – und fand ihn in dem österreichischen Team. 2019 wurde die ISH gekauft und gilt bis heute firmenintern als ein strategisches Masterpiece: Das Engineering-Know-how der Österreicher verschmilzt mit der Safety- und TÜV-Kompetenz der Deutschen. Und so wurde das Unternehmen plötzlich Experte für „Functional Safety“.

Functional Safety

Zur Erklärung: funktionale Sicherheit ist der Teil der Automatisierung, der dafür sorgt, dass eine Maschine abschaltet, bevor Menschen oder die Umwelt zu Schaden kommen. Ein japanischer Automatisierungs-Chef formulierte es bei einem Abendessen in Siegen, Deutschland, gegenüber Investor Kübeck einst so, wie er erzählt: „Safety is a pain in the ass“, hatte jener salopp formuliert.

„Sie betrifft vielleicht nur 15 Prozent einer Anlage, frisst aber dreimal so viel Aufwand. Alles muss redundant ausgelegt sein, jeder Fehler muss vorab überlegt, dokumentiert und beherrschbar gemacht werden. Für Techniker, die Maschinen eigentlich zum Laufen bringen wollen, ist die Programmierung von Not-Aus-Szenarien und Fehlerbeherrschung extrem frustrierend und teuer. Funktionale Sicherheit sagt man immer so leicht daher. Es ist ein Feature der Automatisierung, das eigentlich jeden nervt, aber total wichtig ist, weil es überall dort gebraucht wird, wo es um Menschenleben geht“, betont Kübeck.

Ein zentrales Prinzip dabei sei Redundanz: Steuerungen werden mehrfach ausgelegt, damit Ausfälle verhindert werden. Eine Besonderheit des Marktes: Die Zertifizierung funktionaler Sicherheit erfolgt weltweit über den deutschen TÜV. „Der Japaner muss sich mit dem deutschen TÜV auseinandersetzen, der Franzose und auch der Amerikaner. Das ist für viele die Hölle.“

Vorteil durch Netzwerk

Genau hier sieht Kübeck einen Wettbewerbsvorteil von logi.cals: Mit Helmert habe das Unternehmen nicht nur technisches Know-how, sondern auch ein tiefes Verständnis für die TÜV-Prozesse und ein gewachsenes Netzwerk aufgebaut. „Er kennt dort alle , ruft an und sagt, ‚wir haben die und die Idee‘. Das ist unglaublich viel wert.“

Funktionale Sicherheit stellt technisch besondere Anforderungen an die Entwicklung. „Für einen Programmierer ist es psychologisch gar nicht so einfach, sich da hineinzudenken“, erklärt Plankensteiner. „Während klassische Automatisierung darauf abzielt, Anlagen zuverlässig am Laufen zu halten, muss funktionale Sicherheit sicherstellen, dass Systeme im Gefahrenfall kontrolliert abschalten.“

Zwei zentrale Säulen

Die beiden zentralen Säulen seien dabei Fehlervermeidung und Fehlerbeherrschung. „Bei der Fehlervermeidung geht es darum, im Entwicklungsprozess sicherzustellen, dass möglichst wenige Softwarefehler entstehen. Die Anforderungen an Entwicklung und Tests sind dadurch deutlich höher.“ Gleichzeitig müsse ein System auch dann sicher bleiben, wenn Fehler auftreten – etwa durch technische Defekte oder unerwartete Ereignisse“, so der CEO weiter.

Mit der Übernahme der ISH 2019 baute logi.cals genau diese Kompetenz weiter aus und entwickelte daraus ein breiteres Angebot. Heute verbindet das Unternehmen Dienstleistungen mit eigenen Technologien und arbeitet an einer Transformation hin zu einem stärker lizenzbasierten Geschäftsmodell. „Unser Ziel ist, funktionale Sicherheit schneller, günstiger und investitionssicherer zu machen“, so Plankensteiner. Auch KI spielt dabei eine Rolle: Mit einem neuen Ansatz will das Trio die Entwicklung sicherer Automatisierungslösungen weiter vereinfachen und hat dafür bereits ein Patent beantragt.

Man muss wissen, dass Künstliche Intelligenz in der funktionalen Sicherheit lange als unmöglich galt, da KI von Natur aus indeterministisch (also in ihren exakten Ergebnissen schwer vorhersehbar) sei. Doch dem Team ist es gelungen, einen Ansatz zu entwickeln, der KI-gestütztes Programmieren in diesen starren Zertifizierungsrahmen presst.

Das Ende der Bewegung

„Denken wir an humanoide Roboter, wie sie derzeit von großen Tech-Visionären entwickelt werden. Damit so ein Roboter einem Menschen im Alltag nicht den Arm bricht, müssen seine Gelenke über Sensorik erkennen, wenn ein Mensch zu nah kommt. Das Gelenk muss die Bewegung verlangsamen und notfalls blockieren“, sagt Plankensteiner. „Ein Kunde in der Schweiz liefert für einen namhaften Humanoiden die Automatisierung im Gelenk. Die Entwicklung der Hardware dazu, die Firmware und die funktionale Sicherheit kommen von uns“, präzisiert er.

Diese komplexe, sicherheitskritische Programmierung für das Gelenk übernimmt künftig (Anm.: ab nächsten Jahr am Markt) der „Neuro Transformer“ von Neuron Automation. Er nimmt, eigenen Angaben nach, dem Programmierer 90 Prozent der repetitiven, fehlervermeidenden Code-Arbeit ab. Der menschliche Ingenieur steige so in die Rolle des Architekten und Reviewers auf, während die KI zunehmend die Umsetzung übernimmt.

Der geplante Wandel von Neuron Auromation

Dass Technologie allein jedoch nicht reicht, das weiß das Team. Jahrzehntelang war das Unternehmen stark im Projektgeschäft tätig. Das bedeutet: 70 Prozent einmalige Dienstleistungsumsätze (Non-Recurring), 30 Prozent Lizenzen (Recurring). Der Plan bis 2030 sieht eine komplette Umkehrung vor.

Durch hardwareunabhängige Sicherheitslösungen und KI-Tools wie den „Neuro Transformer“ möchte sich das Unternehmen in ein hybrides Modell transformieren: Die Zielvorgabe lautet 70 Prozent Recurring Revenue (wiederkehrende Lizenzen) und 30 Prozent Dienstleistung. Die Projektarbeit bleibt dabei die Antenne zum Markt, um Innovationen überhaupt erst zu erkennen, während das Softwaregeschäft die Profitabilität jenseits der 20-Prozent-Marke treiben soll. So der Plan.

Die DNA des Erfolgs

Allgemein ist festzustellen, dass sich besonders ein Faktor durch die Historie von Neuron Automation zieht. Es ist eine DNA der Zusammenarbeit: Ob es der Einstieg von Kübeck war, die Übernahme von Axel Helmerts Lebenswerk oder das Halten von Schlüsselfiguren über Jahrzehnte hinweg: Alles basiert auf einem tiefen Verständnis von Beziehungen und Partnerschaften.

„Bei uns gibt es keine Schauspieler“, sagt Plankensteiner. „Wenn die Eigentümer, die Entwickler, die in St. Pölten sitzen und die Zukäufe in Deutschland nicht auf einer extrem vertrauensvollen, menschlichen Basis kommunizieren würden, wäre ein solcher Wandel unmöglich gewesen. Innovation entsteht hier oft im Joint-Development – Hand in Hand mit den Kunden, die wir nicht als reine Käufer, sondern als Entwicklungspartner sehen.“

Blick ins nächste Jahrzehnt

Heute steht Neuron Automation, bei 16 Millionen Euro Umsatz und 135 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern. Der Vorsprung der einst übermächtigen Konkurrenz sei drastisch geschmolzen. Durch M&A, sensibles Cash-Flow-Management, Branchenvertrauen und eine besondere KI-Lösung für funktionale Sicherheit .

„Der Wettbewerber ist – statt zehnmal – heute nur noch dreimal so groß. Und sein Vorsprung ist deutlich kleiner geworden. Wir sind technologisch aus unserer Sicht, und das bestätigen unsere Kunden (und auch die des Konkurrenten), deutlich voraus“, sagt Plankensteiner. „Wir haben nicht mehr ‚zehn Jahre Nachteil‘. Als ich 2016 zu Steiniger und Kübeck dazugestoßen bin, war er (Anm.: Der Konkurrent) seit 2006 mit seinem Engineering-Tool breit im Markt unterwegs. Jetzt hat er nur mehr ein Jahr Vorsprung. Schauen wir, was beim nächsten Sprung passiert.“

Die Pipeline von Neuron Automation sei zudem bereits gut gefüllt: Erste Kunden starten noch vor der geplanten Zertifizierung´, wie Planeksteiner mitteilt: „Der erste Schritt unserer Transformation passiert dann zwischen 2028 und 2030. In dieser Zeit wollen wir die 20-Millionen-Euro-Umsatz-Grenze deutlich überschreiten und uns auch klar über 20 Prozent Profitabilität bewegen. Mit dem zunehmenden Anteil des Lizenzgeschäfts soll dann die Marge auch weiter steigen.“

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