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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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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