27.05.2019

Rechtslage: Wie man seinen Algorithmus vor Nachahmern schützen kann

Johannes Kautz, Leiter des Startup Desk der Wirtschaftsanwaltskanzlei DLA Piper, erklärt im Gastbeitrag die Rechtslage zum Schutz eines selbst gecodeten Algorithmus.
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Patentrecht, Urheberrecht & Wettbwerbsrecht: So kann man seinen Algorithmus vor Nachahmern schützen
(c) DLA Piper: Johannes Kautz
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Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Machine Learning gelten als die Zukunftsthemen. Gerade in diesem Bereich sind Startups oft Vorreiter. Die angebotenen Lösungen basieren auf Algorithmen, die aus unserem Leben mittlerweile nicht mehr wegzudenken sind und in Zukunft wesentliche Teile des Wirtschafts-, aber auch unseres Privatlebens, maßgeblich beeinflussen werden. Nachdem die Entwicklung eines Algorithmus nicht nur ein entsprechendes Know-how erfordert, sondern meistens auch äußerst zeit- und kostenintensiv ist, hat auch die Frage, wie Startups sich die von ihnen entwickelten Algorithmen schützen lassen können, immer mehr an Bedeutung gewonnen. Die Rechtslage zwischen Patentrecht, Urheberrecht und Wettbewerbsrecht ist dabei mitunter komplex.

+++ 10 Rechtstipps für Startups: Die wichtigsten Gesetze und Regelungen +++

Patentrecht: Kann man einen Algorithmus patentieren lassen?

Beim Schutz des geistigen Eigentums denkt man natürlich in erster Linie an das Patenrecht. Patentiert werden allerdings nur Erfindungen auf dem Gebiet der Technik, also Problemlösungen mit technischen Mitteln. Mathematische Methoden sowie Verfahren für gedankliche Tätigkeiten oder für geschäftliche Datenverarbeitungsanlagen sind vom Patentschutz ausdrücklich ausgeschlossen.

Gebrauchsmusterschutz ausgeschlossen

Algorithmen sind an sich nicht patentfähig, weil die zugrundeliegende Rechenregel eine bloß mathematische Methode ist. Die abstrakte Programmierung eines Algorithmus wird nicht dem Gebiet der Technik zugerechnet. Aus diesem Grund ist auch ein Gebrauchsmusterschutz ausgeschlossen. Eine Ausnahme gibt es aber für Algorithmen, die einen technischen Effekt in einem Bereich haben, der nicht vom Patentschutz ausgenommen ist. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn der Algorithmus der Lösung eines über die bloße Datenverarbeitung hinausgehenden technischen Problems dient und das Verfahren somit einen technischen Zweck hat. Ein Patent ist daher möglich, wenn ein konkretes technisches Problem mit Hilfe eines (programmierten) Rechners gelöst wird.

Rechtssprechung wird großzügiger

Da die Eintragungspraxis des Patentamtes und die Rechtsprechung in diesem Bereich tendenziell eher großzügiger wird, sollte man als Gründer jedenfalls abklären, ob man hier nicht einen patentrechtlichen Schutz bekommen kann. So wurde im Jahr 2016 ein „Verfahren zum Lesen und Schreiben von Daten“, bei dem Daten mittels einer Stromchiffrierung ver- bzw. entschlüsselt wurden, als schutzfähig angesehen. Allerdings verfolgt die Rechtsprechung hier nicht immer eine klare Linie und sind die Entscheidungen eher einzelfallbezogen, was oft zu sehr unbefriedigenden Ergebnissen führt. Es wäre sinnvoll, die Patentfähigkeit von Computerprogrammen oder Algorithmen ausschließlich davon abhängig zu machen, ob die damit erreichte Problemlösung neu und erfinderisch ist.

Urheberrecht: Sind Algorithmen urheberrechtlich geschützt?

Abseits vom Patentrecht bietet aber jedenfalls das Urheberrecht einen gewissen Schutz. Die dem Algorithmus zugrundeliegende allgemeine Rechenregel oder Methode ist zwar vom Urheberrecht ausgenommen. Das Urheberrechtsgesetz bestimmt jedoch, dass Computerprogramme (einschließlich der Maschinencodes) geschützte Werke sind, wenn sie das Ergebnis einer eigenen geistigen Schöpfung sind (etwa wenn das Programm eine gewisse Komplexität aufweist oder ein besonderes Know-how des Programmierers erfordert). Die Implementierung eines Algorithmus in einem Programmcode und die Programmstruktur, also die Verknüpfung von Programmroutinen zur Problemlösung, sind daher geschützt.

Wichtig: Übertragung der Werknutzungsrechte an die Gesellschaft!

Hier gilt es allerdings zu beachten, dass der Urheber immer eine natürliche Person ist, und zwar der oder die Programmierer. Wenn der Algorithmus von einem der Gründer programmiert wurde, sollten unbedingt alle Nutzungs-, Verwertungs- und Vervielfältigungsrechte auf die Gesellschaft übertragen werden. Bei Computerprogrammen, die von Dienstnehmern im Rahmen ihrer Dienstpflichten geschaffen wurden, steht das Werknutzungsrecht grundsätzlich dem Dienstgeber zu. Trotzdem ist es empfehlenswert, im Dienstvertrag eine ausdrückliche Regelung für Diensterfindungen vorzusehen, weil unter Umständen eben auch ein Patentschutz in Betracht kommt.

Wettbewerbsrecht: Wie schütze ich mich vor Nachahmern?

Wenn es darum geht, sich vor Trittbrettfahrern und Nachahmern zu schützen, sollte man auch auf das Wettbewerbsrecht nicht vergessen. Hier gilt zwar der Grundsatz der Nachahmungsfreiheit, die Ausbeutung einer fremden Leistung ist aber unter Umständen sittenwidrig. Daher kann man sich gegen einen Mitbewerber, der den aufwändig entwickelten Algorithmus einfach abschreibt oder kopiert, mit einer Wettbewerbsklage zur Wehr setzen. Das gilt auch, wenn nur einzelne (wesentliche) Teile eines Algorithmus 1:1 übernommen werden. Außerdem ist das (vertrauliche) Programm-Know-how i.d.R. ein geschütztes Betriebs- und Geschäftsgeheimnis. Wenn ein Mitbewerber dieses Know-how rechtswidrig erlangt oder ausnützt (z.B. weil er einen Mitarbeiter anwirbt, der einer Geheimhaltungspflicht unterliegt), sind nicht nur Schadenersatz- und Unterlassungsansprüche möglich, sondern kann auch die Herausgabe der erzielten Gewinne verlangt werden.

Wichtig: Geheimhaltungsvereinbarungen abschließen!

Daher sollte man auch keinesfalls darauf vergessen, entsprechende Geheimhaltungspflichten zu vereinbaren, und zwar nicht nur mit Dienstnehmern, sondern auch in Wartungsverträgen oder vor einer DueDiligence durch einen potentiellen Investor.


Zum Autor

Mag. Johannes Kautz ist Rechtsanwalt und Leiter des Startup Desks im Wiener Büro von DLA Piper Weiss-Tessbach. Er berät Startups und Jungunternehmen bei der Gründung sowie beim Aufbau des Unternehmens bis hin zum Exit.

⇒ Johannes Kautz auf der Page von DLA Piper

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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