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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Lirone Glikman, Branding-Expertin und Gründerin der Agentur The Human Factor, spezialisiert auf Founder-Led Branding

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von Mai 2026 „Die nächste Stufe“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


In einer Welt, in der KI Inhalte massenhaft produziert und Unternehmen täglich neu entstehen, verschiebt sich der entscheidende Wettbewerbsfaktor: weg vom reinen Produkt, hin zum Vertrauen. „Founder Led Branding“ heißt das Konzept, das Gründer:innen dazu bringt, sich selbst als sichtbare Persönlichkeiten ihrer Unternehmen zu positionieren – authentisch, strategisch und mit klarer Botschaft. Anders als beim klassischen Personal Branding geht es dabei nicht nur um die eigene Person, sondern um die enge Verzahnung von Founder-Identität und Unternehmensmission. Studien und Beobachtungen auf LinkedIn zeigen: Beiträge von Personen erzielen deutlich höhere Reichweiten als jene von Unternehmensseiten. Investoren prüfen Profile, bevor sie ein Meeting zusagen. Kunden googeln Gründer, bevor sie kaufen. Wer als Founder unsichtbar bleibt, verliert Deals – noch bevor sie überhaupt verhandelt werden.

Eine, die dieses Thema international bearbeitet, ist Lirone Glikman. Die israelisch-französische Branding-Expertin begann bereits mit 16 Jahren ihre Karriere, indem sie beim CEO eines israelischen Radiosenders an die Tür klopfte und kurz darauf jüngste Radiomoderatorin des Landes wurde. Heute leitet sie ihre Agentur The Human Factor, die sich auf Founder-Led Branding spezialisiert hat, unterrichtet seit über zwölf Jahren in 28 Ländern und ist Autorin des Buchs „The Super Connector’s Playbook“. Zudem ist sie Executive Director des NGO Committee on Sustainable Development – NY, das mit der UNO affiliiert ist. Im Interview spricht sie über die Trust Economy, häufige Fehler von Gründern und darüber, warum es heute nicht mehr genügt, einfach nur ein gutes Produkt zu haben.

brutkasten: Frau Glikman, beginnen wir mit einer einfachen Frage: Wer sind Ihre Kundinnen und Kunden?

Glikman: Ich pendle zwischen Berlin und Tel Aviv. Meine Klienten sind Startups in frühen oder späteren Phasen, die Sichtbarkeit brauchen; meist dann, wenn sie Kapital aufnehmen, Kunden gewinnen oder in einen neuen Markt eintreten wollen. Dazu kommen Innovationsmanager in Konzernen.

Ein Beispiel ist Celleste Bio, ein israelisches Startup, das als erstes Unternehmen der Welt Milchschokolade mit echter Kakaobutter aus Zellsuspensionskultur-Technologie vorgestellt hat; ein Meilenstein für eine skalierbare, kommerziell tragfähige Kakao-Lieferkette. Jüngst wurde gemeinsam mit Mondelez die erste Tafel produziert, deren Kakaobutter zu 100 Prozent bio-identisch im Labor erzeugt wurde.

Wie nähern Sie sich einem Founder, der mehr Sichtbarkeit braucht?

Zuerst geht es um die Bereitschaft. Viele Gründer wissen, dass sie sichtbar sein müssen – bevor sie einen Raum betreten, ist die Entscheidung beim Investor oft schon teilweise gefallen. Er googelt, schaut auf LinkedIn, gleicht ab, ob das Gesagte zum Gesendeten passt. Unsere Marke arbeitet für uns, bevor wir den Raum betreten – aber zwischen dem Wissen und dem Tun klafft eine Lücke. Viele sind kamerascheu oder arbeiten lieber am Produkt.

Wenn sie zu mir kommen, beginnen wir mit der Strategie. Founder-Persönlichkeit und Unternehmenswerte liegen am Anfang oft sehr nah beieinander. Wir bauen eine Markenidentität auf – authentisch, nicht aufgesetzt. Welche Botschaften, welche Werte, welche Stärken? Ist die Person warm, eher kühl, fürsorglich? Wir nehmen, wer sie sind, und betonen die relevanten Aspekte online.

Was unterscheidet Founder-Led Branding vom klassischen Personal Branding?

Personal Branding ist ein abgenutzter Begriff – wir alle haben eine Marke, ob wir wollen oder nicht. Founder-Led Branding bedeutet, dass man als Gründer bewusst Botschaften platziert, die einem selbst und dem Unternehmen dienen. Heute vertrauen wir Institutionen, großen Namen und Regierungen weniger – wir vertrauen einander.

Wenn Vertrauen zur Währung wird – gerade in einer Welt, in der KI Posts schreibt und Unternehmen über Nacht entstehen lässt – bleibt das Menschliche. Wenn Sie mir vertrauen, vertrauen Sie vielleicht auch meinem Unternehmen.

Auf LinkedIn performt Founder-Content stärker als Unternehmenscontent. Warum?

Der Algorithmus will, dass Sie sich mit einer Person verbinden. Unternehmensbeiträge werden weniger ausgespielt. Es geht um die Verbindung von Mensch zu Mensch.

Was sind die größten Fehler, die Gründer machen?

Erstens: Viele halten Sichtbarkeit für ein „Nice to have“. Damit fehlt die Konsistenz.

Zweitens: Es gibt keinen roten Faden. Wenn man sich Posts der letzten Monate ansieht, sollte ein Muster erkennbar sein. An einem Tag der Urlaub, am nächsten das Unternehmen, dann etwas anderes – das funktioniert nicht. Es braucht Markensäulen.

Drittens: Viele teilen nur Beiträge ihrer Firmenseite oder von Kollegen. LinkedIn mag das nicht. Die Plattform will wissen, was Sie zu sagen haben, was Ihre Kämpfe und Erkenntnisse sind.

Und viertens: Manche gehen zu Medien, die nicht zu ihrer Phase passen. Wenn das Produkt noch nicht reif ist, sollte man etwa in einem Podcast über das Feld sprechen, nicht über die Lösung. Sonst verspricht man zu viel und liefert zu wenig.

Wie viele Posts pro Woche sind realistisch sinnvoll?

Optimal wären zwei pro Woche. Realistisch reicht ein guter, tiefgehender Post pro Woche, der eine eigene Perspektive zeigt. LinkedIn liebt sogenannte „Scar Stories“ – Geschichten von Verletzungen, aus denen man gelernt hat.

Über Fehler zu sprechen ist guter Content?

Ja, weil es verbindet. Es muss nicht der größte Fehler sein. Sie können sagen: Wir haben anfangs in diese Richtung investiert, dann hat sich der Markt verändert, also haben wir gepivotet. Das ist „Building in Public“ – Sie nehmen Ihre Follower mit auf die Reise. Stellen Sie sich vor, Sie haben Ihre eigene Show!

Im DACH-Raum spricht kaum jemand über Misserfolge. Wie ist das in anderen Kulturen?

Es geht nicht darum, sich in schlechtem Licht zu zeigen, sondern Lernerfahrungen zu teilen. Die israelische Kultur ist sehr expressiv und leidenschaftlich. Wir haben Gründer, die ihre tiefen Kämpfe und Frustrationen während des Aufbaus ihres Unternehmens radikal offen teilen. Das gibt anderen Gründern die Erlaubnis, es ihnen gleichzutun – was am Ende sowohl persönlich als auch für das Unternehmen hilfreich ist.

In asiatischen Kulturen, im Baltikum, im DACH-Raum oder in Skandinavien sind Menschen reservierter und risikoaverser. Das ist nicht schlecht – Israelis springen auf jede Idee; manchmal funktioniert es, manchmal nicht. Die Frage ist: Wie viel kann ich teilen, das mir dient, anderen Wert gibt, mir aber nicht schadet?

Wie misst man eigentlich, ob Sichtbarkeit auch Umsatz bringt?

Anders als im Vertrieb, wo Sie 50 Leute ansprechen und zwei Deals abschließen, geht es hier um Signale. Verbinden sich qualitativ relevante Menschen aus Ihrer Zielgruppe mit Ihnen? Merken Sie, dass Investoren Sie schon kennen, bevor Sie den Raum betreten? Sprechen Menschen über Sie? Das nennt man „Dark Social“ – wenn das passiert, funktioniert Ihre Marke.

Ein konkreter Tipp zur Monetarisierung: Vor jedem Meeting werden Sie beobachtet. Posten Sie zwei oder drei Tage vorher etwas, das Fragen oder Einwände beantwortet, die im Gespräch kommen werden. Wenn Investoren an der Skalierbarkeit zweifeln könnten, schreiben Sie über die Skalierbarkeit Ihrer Branche.

Das ist strategische Kommunikation pur…

Genau. Wenn Sie sich auf ein Meeting vorbereiten, gehört ein LinkedIn-Post auf die To-do-Liste. Sichtbarkeit ist kein Privileg, sondern ein Business-Tool, eine Infrastruktur.

Wie viel Zeit sollte ein Gründer investieren?

Mit KI ist das heute leichter. Erstellen Sie ein Projekt in ChatGPT oder Claude, füttern Sie es mit Ihrer Marke, Werten, Botschaften, kopieren Sie E-Mails oder Texte hinein. Dann sagen Sie: Ich möchte über die Skalierbarkeit unseres Geschäfts schreiben, hier sind drei Punkte. So entstehen Posts in Ihrer Stimme. Minimum: ein Post pro Woche. Sie können sich 30 Minuten wöchentlich Zeit nehmen oder einmal im Monat ein, zwei Stunden für alle Posts.

LinkedIn ist mit KI-Content geflutet. Sehen wir eine Gegenbewegung hin zu mehr Authentizität?

Es heißt, etwa 80 Prozent der Posts seien KI-generiert – ich denke, es sind mehr. Was Sie vermeiden sollten: den langen Gedankenstrich, den alle KI-Tools lieben; und typische Strukturen wie „Don’t do X, do Y“ oder kurze Sätze mit Punkt am Ende. Ich habe gestern in einem Post einen Tippfehler gefunden und ihn drin gelassen – weil er menschlicher ist. Verwenden Sie keine Wörter, die Sie sonst nie benutzen. KI können Sie trainieren, aber vertrauen Sie ihr nicht zu 100 Prozent.

Welche Trends sehen Sie auf LinkedIn?

Authentizität mit eigenem Stil und visuellen Wiedererkennungsmerkmalen. Und Spezifität: LinkedIn will Sie mit relevanten Menschen vernetzen – fokussieren Sie sich also auf Ihr Fachgebiet.

In Österreich gibt es Gründer, die sehr laut auftreten. Birgt das Risiken?

Kulturell, ja. Wenn Sie Wertvolles teilen, das anderen hilft, ist Lautstärke okay. Aber im DACH-Raum kann das Türen schließen. In Israel sind die Menschen wie gesagt von Natur aus lauter und leidenschaftlicher. Heute sehen wir auch einen Shift zu Solopreneuren oder Drei-Personen-Unicorns. Als Solopreneur müssen Sie Ihre Marke draußen haben – das Ziel sind Glaubwürdigkeit und Vertrauen.

Gibt es internationale Vorbilder?

Jensen Huang von Nvidia versteht, dass er das Gesicht des Unternehmens ist. Auf seinem LinkedIn-Profil steht Nvidia und davor ein Job als Tellerwäscher in einem Burgerladen.

Oder Sam Altman: Vor drei Jahren, als die Menschen Angst vor OpenAI hatten, machte er mit seinem Mitgründer eine Welttournee, traf Menschen auf Events. Sie nutzten ihre Founder-Marke, um Botschaften zu transportieren und Vertrauen aufzubauen.

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