16.02.2023

Dieses Startup verhindert, dass dein Saugroboter deine Daten klaut

Apocrat, das Consent-Management-Startup aus St. Pölten, bietet eine Plattform für Nutzer:innen und Unternehmen. Mit seiner Arbeit will es die Nutzung und Verarbeitung von Daten sicher und datenschutzkonform im Überblick ermöglichen. Sie fokussieren sich auf den Datenschutz bei Smart-Home-Devices.
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Das Apocrat-Founderteam (v.l.): Armin Huremagic (CTO), Laura Kaltenbrunner (CMO und Alexander Jürgens (CEO) © Apocrat
Das Apocrat-Founderteam (v.l.): Armin Huremagic (CTO), Laura Kaltenbrunner (CMO) und Alexander Jürgens (CEO) © Apocrat

Das niederösterreichische Startup Apocrat hat eine Consent Management Plattform (CMP) für IoT-Geräte (Internet of Things) entwickelt und wendet sich damit sowohl an Nutzer:innen als auch an Anbieter von Endgeräten. Konkret fokussiert sich Apocrat auf Smart-Home-Geräte wie Staubsauger oder Smartwatches. Anbieter sollen die Consent-Management-Lösung von Apocrat in ihre Geräte integrieren können, während Nutzer:innen einen Überblick über ihren Datenschutz erhalten. Im brutkasten-Interview erklärt Apocrat-Geschäftsführer und Co-Founder Alexander Jürgens, wieso ihre Lösung für Smart-Home-Devices notwendig ist und welche rechtlichen Komponenten für User:innen und Anbieter in Europa zu beachten sind.

Worum geht es bei eurer Arbeit genau?

Apocrat bietet eine Lösung für die gesetzeskonforme Einholung von User Consent bei Internet-of-Things-Geräten (IoT) an. Wir bewegen uns also sowohl im rechtlichen als auch im technischen Umfeld. Der Hintergrund, warum das Einholen von Consent bei smarten Geräten so wichtig ist, sind die rechtlichen Rahmenbedingungen in Deutschland, Österreich und der ganzen EU. Die DSGVO (Datenschutzgrundverordnung) ist wahrscheinlich vielen ein Begriff, seither hat sich in Bezug auf die Einholung von User-Consent aber einiges getan: Wir bemerken das täglich, wenn wir beim Cookie-Banner auf Websites auf „akzeptieren“ klicken.

Während die Vorgaben für Websites relativ eindeutig waren, haben sich IoT-Geräte noch lange im rechtlichen Graubereich bewegt. Nun erfordert auch die Datenerhebung bei IoT-Geräten eine Zustimmung der Nutzer:innen, was allerdings nicht so einfach ist wie für Websites.

Ein Staubsaugroboter oder eine smarte Lichtsteuerung haben kein Display, auf dem man seine Zustimmung geben kann. Und genau da kommt Apocrat ins Spiel: Wir bieten Anbietern eine Software-Lösung, die sie direkt in ihre Geräte und ihre Steuerungsapp integrieren können. Über die App-Steuerung können Nutzer:innen dann ihre Zustimmung verwalten. Bisher bietet das noch kein anderes Unternehmen an.

Wie seid ihr auf die Idee zur Gründung von Apocrat gekommen?

Das Founder-Trio besteht aus CTO Armin Huremagic, CMO Laura Kaltenbrunner und mir, Alexander Jürgens als CEO. Wir kennen uns aus unserer Zeit an der FH St. Pölten, wo wir studiert und geforscht haben. Ursprünglich haben wir an der Idee eines Hardwaregeräts zur Kontrolle von Informationsflüssen bei smarten Geräten gefeilt. Wir sind dann auf eine vielversprechendere Herangehensweise umgeschwenkt und uns auf die Entwicklung einer Consent Management Plattform (CMP) für IoT-Geräte konzentriert.

Was unterscheidet euch von der üblichen Cookie-Abfrage?

Consent Management ist bei IoT-Geräten deutlich komplexer. Abgesehen davon, dass wir die User Experience transparent gestalten, werden bei IoT-Geräten gar keine Cookies verwendet, Apocrat arbeitet daher traffic-basiert. Die Software entscheidet dann, ob eine Datenabfrage eines Smart-Home-Geräts anhand der persönlichen User-Einstellungen erlaubt ist oder nicht. Die Consent-Einstellungen werden dafür zentral für jedes Endgerät in der Apocrat-Plattform gespeichert und in Regeln umformuliert, die wiederum an das Endgerät gesendet und von diesem für die Filterung des Traffics verwendet werden.

Warum der Fokus auf Smart-Home-Devices?

Mit dem Beschluss der DSGVO war der Umgang von personenbezogenen Daten
bei Smart-Home-Geräten zwar grundsätzlich geregelt, allerdings lag der Fokus auf Websites und weniger auf IoT-Geräten. Durch das TTDSG (Telekommunikation-Telemedien-Datenschutz-Gesetz) hat sich das geändert, jetzt wird verstärkt auch auf Smart-Home-Geräte geachtet – und dabei auch auf nicht-personenbezogene Daten. Mit unserem Produkt wollen wir den Nutzer:innen die Entscheidungshoheit über ihre Daten zurückgeben.

Habt ihr konkrete Beispiele, wofür Nutzer:innen ihre Zustimmung geben?

Nehmen wir wieder das Beispiel des Staubsaugroboters her. User:innen können zustimmen, dass durch die Verarbeitung der Nutzungsdaten der Staubsauger laufend verbessert und für den Einsatz im Wohnraum optimiert wird. Darüber hinaus können sie auch angeben, ob sie relevante Angebote und personalisierte Werbung basierend auf ihrem Verhalten bekommen möchten. In unserer Lösung werden alle Punkte einzeln und übersichtlich abgefragt, sodass User:innen völlig transparent einzelnen Punkten zustimmen und andere ablehnen können.

Die Zustimmung zur Datenerhebung und -verarbeitung wird klar über die App-Steuerung des smarten Geräts abgefragt. User:innen werden dabei nacheinander gefragt, zu welcher Datennutzung sie zustimmen möchten. Die individuellen Präferenzen werden auf der Apocrat-Plattform gespeichert und können dort bearbeitet werden.

Auch in der IT wird die Sicherheit bei Smart-Home-Devices kritisiert, da sie leicht zu hacken sind. Wie seht ihr das?

Tatsächlich stellen die vielen Daten, die IoT-Geräte generieren, oftmals auch ein Sicherheitsrisiko dar: Stellen Sie sich vor, Sie haben fünf smarte Geräte zu Hause, zum Beispiel einen Staubsaugroboter, einen Home-Assistenten wie Alexa, einen Lautsprecher, ein Fitnessarmband und eine intelligente Lichtsteuerung. Alle Geräte sammeln Daten, und Sie können ihre Zustimmung zur Datenverarbeitung nicht zentral verwalten.

Die Geräte sprechen auch miteinander, dadurch gibt es hier potenziell weitere Informationsflüsse. Somit kann viel leichter nachvollzogen werden, dass alle Geräte einer Person gehören, auch ohne, dass diese personenbezogene Daten verarbeiten. Und: Der Zugriff auf ein ungesichertes Gerät reicht aus, um Personen zielgenau zu identifizieren und beispielsweise über ein Fitnessarmband zu tracken. Staubsaugroboter wiederum verfügen über Pläne der gesamten Wohnung – auch diese Daten sollten nicht unkontrolliert weiterverbreitet werden.

Was sind aktuelle Herausforderungen für euer Startup?

Da wir die ersten Klagen basierend auf dem TTDSG schon im zweiten Halbjahr von 2023 erwarten, ist der Zeithorizont recht knapp. Um diesen Rückenwind zu nutzen, müssen wir die letzten Kinderkrankheiten beheben, die im Technikbereich oft bestehen. Nicht zuletzt sind wir aktuell auf der Suche nach Entwicklungspartnern bzw. Anbietern von smarten Geräten.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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