15.03.2023

AI im Unternehmen: Effizienzsteigerung ohne Kontrollverlust?

Ob die Angst vor Künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmen begründet ist? Die Datenexpertin Ana Simic verrät, wie sich KI auf Effizienz, Kosten und Kreativität im Unternehmen auswirkt und warum sich auch Startups über die KI-Schwelle trauen sollten.
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Ana Simic weiß, wo Künstliche Intelligenz im Unternehmen Vorteile bringt - und wo nicht. (c) Yvonne Fetz
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Die Ampel steht auf Rot. Die Motoren laufen. Aus dem Autoradio ertönen die Nachrichten: Künstliche Intelligenz könnte Arbeitsplätze gefährden. Der Trend sorgt für Unsicherheit. Doch ist diese begründet?

Die Breaking News der letzten Monate gehören für Ana Simic schon lange zum Alltag. Ana ist Digitalisierungs- und AI-Spezialistin und leitet das Wiener Büro des finnisch-deutschen Consultingunternehmens DAIN Studios. Ihr Spezialgebiet: Unternehmen bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz zu unterstützen und individuelle AI-Strategien zu entwickeln.

Warum sich vor etwaigen KI-Hürden niemand fürchten muss und wie Startups, KMUs und Konzerne betriebliche Prozesse mit AI effizienter gestalten? Ana Simic verrät die wichtigsten Tipps rund um Data Literacy, AI Maturity & Co.

Die Angst vor Neuerungen ist nichts Neues

“Angst vor Technologien hat es immer schon gegeben. Menschen sind zuerst immer skeptisch und brauchen Zeit, um sich an neue Technologien zu gewöhnen”, erzählt Ana. Der Grund: Die Angst vor Kontrollverlust. Und die Sorge, dass neue Technologien bestehende Strukturen verändern.

Ein Paradebeispiel ist das Auto. Im Jahr 1830 fuhr die erste Dampf-Buslinie in London, 1886 fegte das erste Gasmotoren-Fahrzeug über die Straßen Europas. Das Auto bahnte sich langsam seinen Weg durch die Gesellschaft. Skepsis herrschte anfangs aber auch bei jenem Verkehrsmittel, das heute für viele nicht mehr wegzudenken ist.

Die gelbe Ampel schlägt auf Grün

“Nach der Einführung des Autos hatten die Menschen Angst davor, mit 30 Kilometern pro Stunde auf den Straßen zu fahren. Heute fahren wir völlig unaufgeregt mit 130 km/h über die Autobahn”, erzählt Ana. Menschen gewöhnen sich also nur langsam an neue Technologien: “Wir brauchen Zeit, Geduld und das Wissen, wie wir technologische Innovationen in unseren Alltag integrieren können. Vor allem aber müssen wir Regeln definieren, damit uns neue Technologien sinnvoll unterstützen und Schäden vermieden werden.”

“Ähnlich wie beim Auto ist es auch mit Künstlicher Intelligenz”, erklärt Ana. “Das Auto hat unser Gesellschaftsleben grundlegend verändert, und noch viel größeres Potenzial steckt in Künstlicher Intelligenz.“ Die Angst vor Kontrollverlust sei, Ana zufolge, also unbegründet. Zumindest so lange wir uns über Chancen und Risiken der KI-Welt bewusst sind.

Wie AI-reif bist du?

Während einige noch mit AI-Skepsis kämpfen, sind andere über-euphorisch, erzählt Ana aus Erfahrung: “Dafür haben wir das AI Maturity Framework entwickelt. In 10 Schritten helfen wir unseren Kund:innen bei der Analyse ihres Data- und AI-Reifegrades.”

Der Gedanke dahinter: Bevor Unternehmen AI in betriebliche Prozesse integrieren, braucht es eine Status-Quo-Analyse. Mit dem AI Maturity Framework hilft das DAIN Studios Team ihren Kund:innen, eine individuelle AI-Strategie zu entwickeln. “Wir sind die Außenperspektive, der kritische Blick, der versteckte Potenziale im Unternehmen entdeckt. Wir haken alle Checkpoints ab, die ein Unternehmen vor seiner KI-Reise erfüllen sollte”, erklärt die Datenspezialistin.

Das DAIN Studios Team hilft Startups, KMUs und Konzernen bei der Optimierung ihrer persönlichen AI-Strategie. (c) DAIN Studios

Reif für Effizienzsteigerung

Zwei Begriffe, die zukünftige AI-Anwender:innen kennen sollten, sind Data Literacy und AI Maturity. “Data Literacy ist die Basis, also das Know-How, das mir dabei hilft, Funktionsweise und Anwendungsmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz zu verstehen”, erklärt Ana.

AI Maturity hingegen bezeichnet den Reifegrad im bewussten, kompetenten Einsatz von KI. “Das Ziel unseres AI Maturity Frameworks ist es, Arbeitsprozesse herunterzubrechen, ihre Einzelteile zu analysieren und jene Stellen zu identifizieren, in denen AI als Prozess-Unterstützer eingesetzt werden kann. Dafür braucht es neben Wissen und Souveränität vor allem die notwendige Infrastruktur und die Bereitschaft zur Veränderung.”

Das Ergebnis? Die Steigerung von Produktivität, Effizienz und Effektivität. “Wir experimentieren, bauen Strukturen und versuchen, unsere Kund:innen ganzheitlich fit für Künstliche Intelligenz zu machen.” Ist der Reifeprozess durchlaufen, sind alle Voraussetzungen für einen aktiven Kulturwandel gegeben. “Am Ende unserer Reise sind unsere Kund:innen dann nicht nur data literate, sondern AI mature.”

No Risk, no AI

“Trotz AI Maturity sollte man beim Einsatz von KI lieber keine roten Ampeln überfahren”, warnt Ana metaphorisch. “Wichtig ist, dass sich Unternehmen bewusst sind, welche Verantwortung sie mit der Anwendung von KI übernehmen. Sie müssen nicht nur wissen, wie und wo AI-Tools anwendbar sind, sondern auch, welche Daten sie an die KI verfüttern.”

Dass dabei auch etwas schiefgehen kann, zeigte der AI-Skandal des Online-Händlers Amazon vor zwei Jahren: Die im Recruiting-Prozess eingesetzte Künstliche Intelligenz soll die Bewerbungen von Frauen geringer als jene von männlichen Bewerbern bewertet haben.

“Der HR-Fauxpas von Amazon zeigt, dass KI auch nur von Menschen gemacht ist. Amazon hat den Fehler mit kritischem Blick gefunden und veröffentlicht.” Der verantwortungsbewusste Einsatz von KI erfordere also genau das, was Amazon 2018 zuerst übersehen und dann richtig gestellt hat: “Das Bewusstsein darüber, welche Folgen der Einsatz von KI haben kann, wenn man den Input unbeachtet lässt”, so die Datenexpertin.

“Der Turn-Off-Button liegt in unserer Hand”

KI deshalb aber nicht einzusetzen, wäre schade. Denn sie senkt Kosten und lässt Geschäftschancen steigen, wodurch Unternehmen ihre Geschäftsfähigkeit am Markt stärken können. „Eine ausgereifte AI Maturity ist wirklich ein klarer Wettbewerbsvorteil”, ermutigt Ana. “Wie intensiv wir KI schlussendlich nutzen, liegt bei uns. Der Turn-Off-Button liegt immer noch in unserer Hand.”

KI ist nicht nur was für Große

“KI ist nicht teuer und kompliziert. Für ihren Einsatz sind keine großen Investitionen notwendig. KI kann jede und jeder genauso einsetzen, wie er oder sie es möchte”, erklärt Ana. Die Datenexpertin ermutigt auch Startups und KMUs, sich über die Artificial Intelligence Schwelle zu trauen: “KI eignet sich optimal für junge Unternehmen und kleine Projekte. Startups und KMUs können sich so eine gute Basis für ausgereifte Geschäftsmodelle bauen. Wichtig ist nur, Fehler zu vermeiden, vor allem in Hinblick auf Privacy, Ethics und Data Security.”

„Vergessen wir nicht, dass wir Menschen sind“

Im Rennen um die effizienteste KI-Strategie appelliert Ana Simic auch an einen nüchternen Umgang mit AI: “Wir müssen uns gut überlegen, wo wir Künstliche Effizienz einsetzen können, damit sie mir und meinem Unternehmen Vorteile bringt. Daraus ergeben sich schnellere Prozesse und gewonnene Arbeitszeit, die wir für Neues nutzen können.”

Wie wär’s also mit ein bisschen mehr Zeit für Kreatives und Beziehungen? “KI könnte Unternehmen einerseits beim Arbeitskräftemangel helfen, aber ihnen auch jene zeitlichen Ressourcen zurückgeben, die wir durch Mehrarbeit über Jahre verloren haben”, erklärt die Datenspezialistin. “Nutzen wir also die Chance und vergessen wir nicht, dass wir Menschen und keine Maschinen sind.”

Zur Person

Ana Simic leitet das Wiener Büro der DAIN Studios, einer finnisch-deutschen Unternehmensberatung, die KI- und Data-Strategien entwickelt und umsetzt und mit der DAIN Academy den Führungskräften und Experten hilft, die KI zu verstehen und anzuwenden. Als erfahrene Marketing- und Digitalisierungsexpertin bringt sie Perspektiven und Knowhow aus unterschiedlichen Branchen mit, unter anderem Telekommunikation, Consumer Goods und Gaming.

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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.

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