01.12.2025
CORPORATE VENTURE CAPITAL

300 Mio. Euro CVC-Fonds: Wie BMW i Ventures in Startups investiert

Interview. Auf der Slush in Helsinki gab uns Inga Grieger Einblicke in die Arbeit von BMW i Ventures: Wir haben nachgefragt, welche Strategie hinter den CVC-Aktivitäten steht und welche Technologien die Mobilität von morgen prägen.
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Inga Grieger, Managing Director & Head of Business Development, BMW i Ventures | (c) BMW i Ventures

Die Schnittstelle zwischen Startups und Konzernwelt ist heute entscheidender denn je: Wer technologische Innovation früh erkennt, nutzbar macht und skaliert, sichert sich Wettbewerbsvorteile in einem zunehmend dynamischen Marktumfeld. BMW i Ventures ist seit 2011 in diesem Feld aktiv und zählt damit zu den Pionieren im Bereich von Corporate Venture Capital (CVC). Mit einem ersten Fonds in Höhe von 500 Mio. Euro (ab 2016) und einem zweiten Fonds über 300 Mio. Euro (seit 2021) agiert der Venture-Arm der BMW Group wie ein institutioneller VC.

Heute umfasst das Portfolio über 80 aktive Startups weltweit. BMW i Ventures investiert gezielt entlang der gesamten Mobilitätswertschöpfungskette – von Fahrzeugentwicklung und Logistik über Produktion und digitale Services bis hin zu nachhaltigen Materialien und Circular Economy.

Inga Grieger ist Managing Director und Head of Business Development bei BMW i Ventures. In ihrer Position verantwortet sie die strategische Zusammenarbeit mit dem Startup-Portfolio. Mit ihrem Hintergrund als Automobildesignerin und langjähriger Führungserfahrung in der BMW Group bringt sie einen praxisnahen, nutzerzentrierten Blick auf Technologieentwicklung ein. Im Gespräch auf der Slush in Helsinki spricht sie über die Weiterentwicklung des Fonds, aktuelle Technologietrends – und warum Europa als Innovationsstandort an Profil gewinnt.


BMW i Ventures ist seit über einem Jahrzehnt aktiv. Wie haben sich eure Corporate-Venturing-Aktivitäten in dieser Zeit weiterentwickelt – sowohl strukturell als auch strategisch?

BMW i Ventures ist 2011 mit einem klaren Ziel gestartet: frühzeitiger Zugang zu neuen  Technologien und Ökosystemen über einzelne Investments, zunächst aus New York heraus. 2016 folgte der Schritt zum ersten eigenständigen Fonds mit 500 Mio. Euro und dem Umzug ins Silicon Valley – mit einem klaren Fokus darauf, wie ein institutioneller VC im Markt zu agieren. Seit 2021 investieren wir aus unserem zweiten Fonds mit 300 Mio. Euro und sind heute ein global aufgestellter CVC-Fonds mit Standorten in Europa und den USA, der finanzielle Performance mit strategischer Relevanz für die Mobilität von morgen verbindet.

Wie gelingt es euch, einerseits attraktive finanzielle Investments zu tätigen und gleichzeitig strategische Relevanz für BMW sicherzustellen?

Unsere Investments sind primär renditegetrieben, orientieren sich aber klar an den strategischen Schwerpunkten der BMW Group – von Fahrzeugentwicklung und Produktion über Supply Chain und digitale Services bis hin zu Sustainability. Die Erfahrung zeigt, dass Investments mit hoher strategischer Relevanz meist auch finanziell stark performen. Gemeinsam mit unserem Business-Development-Team bauen wir Brücken in die BMW Group, identifizieren passende Stakeholder und initiieren Pilotprojekte, häufig über die BMW Startup Garage als Venture-Client-Einheit.

Gab es in den letzten Jahren konkrete Beispiele, bei denen Portfoliounternehmen Innovationen oder neue Impulse in den Konzern oder die Branche getragen haben?

Beispiele gibt es viele. Ein besonders prägnantes ist unser Portfoliounternehmen Embotech aus der Schweiz, das Software für automatisiertes Fahren entwickelt. Ausgehend von einem Pilotprojekt über die BMW Startup Garage in Dingolfing werden heute fertige Fahrzeuge automatisiert vom Band auf Parkflächen bewegt, und die Lösung ist bereits in mehreren Werken im Einsatz. Solche Projekte zeigen, wie Startups aus unserem Portfolio konkrete Effizienz- und Innovationsschübe in der Produktion und darüber hinaus ermöglichen.

Wie ist BMW i Ventures organisatorisch aufgestellt? Inwiefern könnt ihr unabhängig agieren – und wo gibt es gezielte Abstimmungen mit der BMW Group?

BMW i Ventures ist als eigenständige Gesellschaft mit eigenem Fonds und eigenem Investmentteam aufgestellt, um unabhängig, schnell und marktgerecht entscheiden zu können. In der Due Diligence nutzen wir gezielt das technologische und industrielle Know-how der BMW Group, um Technologien fundiert zu bewerten. Nach dem Investment liegt der Schwerpunkt darauf, die Startups mit relevanten Einheiten der BMW Group zusammenzubringen und Pilotprojekte aufzusetzen, um den strategischen Mehrwert zu heben.

Welche Entwicklungen im Bereich Mobilität, Fertigung oder Nachhaltigkeit beobachtet ihr derzeit besonders intensiv?

AI ist aktuell ein Querschnittsthema über die gesamte Wertschöpfungskette – von Entwicklung und Produktion über Logistik bis hin zu Software-defined Vehicles und After-Sales. Wir unterscheiden sehr bewusst zwischen echter, KI-basierter Produktinnovation und reiner Effizienzsteigerung oder Automatisierung bestehender Prozesse. Parallel sehen wir starke Dynamik in Bereichen wie Circular Economy, neue Materialien, Batterietechnologien und resiliente Lieferketten, die für die Transformation der Automobilindustrie zentral sind.

Wie schätzt du die aktuelle Dynamik im CVC-Umfeld ein? Welche Rolle nehmen Corporate VCs heute im Innovationsökosystem ein – auch im Vergleich zu klassischen VC-Fonds?

Corporate Venture Capital ist deutlich professioneller geworden und agiert heute vielfach mit klaren Fondsstrukturen und Performance-Anspruch – ähnlich wie klassische VCs. CVCs bringen einen wichtigen „Outside-in“-Blick in Unternehmen, scouten früh neue Technologien und helfen, diese in bestehende Strukturen zu integrieren. Gleichzeitig braucht es weiterhin klassische VC-Fonds; die stärksten Setups für Startups entstehen häufig, wenn beide gemeinsam am Cap Table sitzen und ihre jeweiligen Stärken einbringen.

Auf der Slush wird viel über den Wettbewerb der Innovationsstandorte gesprochen. Wie nimmst du Europas Position im Vergleich zu den USA wahr – gerade mit Blick auf Startups in Deep-Tech oder Mobilität?

Europa ist im Deep-Tech-, Mobilitäts- und Climate-Tech-Bereich sehr gut aufgestellt – mit starken Universitäten, technischem Talent und einem wachsenden Gründerökosystem. Die USA haben weiterhin Vorteile bei der Geschwindigkeit der Kapitalaufnahme und bei Wachstumsfinanzierungen von Series B aufwärts. Für uns als globalen Fonds ist genau die Brücke zwischen beiden Ökosystemen entscheidend, um Startups beim internationalen Skalieren zu unterstützen.

Wie entwickelt sich euer Dealflow aktuell? Spielt auch der österreichische oder breitere DACH-Markt eine Rolle in eurer Pipeline?

Unser Investmentfokus reicht von Nordamerika über Europa bis nach Israel, entsprechend breit ist unser Dealflow entlang der gesamten Mobilitäts- und Industriewertschöpfungskette. Der DACH-Raum spielt dabei eine wichtige Rolle, wir haben bereits mehrfach in Europa und insbesondere in der Schweiz investiert. Ein österreichisches Closing haben wir bislang noch nicht umgesetzt, beobachten den Markt aber sehr aufmerksam und sehen spannende Teams und Technologien.

Was nimmst du persönlich von der Slush mit – sei es inhaltlich, strategisch oder einfach als frische Perspektive?

Die Slush ist für mich ein eindrucksvolles Beispiel dafür, wie aus einer studentischen Initiative eines der wichtigsten Tech-Events weltweit entstehen kann. Vor Ort fühlt es sich an wie ein „Bienenstock“: Gründer:innen, Investor:innen, Corporates und Talente kommen in Helsinki sehr dicht zusammen. Mein zentrales Takeaway ist die spürbare Energie und das gewachsene Selbstbewusstsein des europäischen Ökosystems – ein idealer Ort, um früh neue Trends zu sehen und relevante Kontakte zu knüpfen.



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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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