15.12.2021

So hilft DoiT Tech-Startups, in einer Cloud- und Multi-Cloud-Welt erfolgreich zu sein

Digitale Startups werden nicht erfolgreich sein, wenn sie keine tragfähige Strategie haben, mit der sie die Herausforderungen von Cloud und Multicloud bewältigen können.
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Cloud Computing
Foto: © Adobe Stock
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Über 1.500 schnell wachsende Startups und Technologieunternehmen in fast 70 Ländern vertrauen bereits auf DoiT International, um den maximalen Nutzen aus der Public Cloud zu ziehen. DoiT stellt ihnen das technische Know-how zur Verfügung, das es ihnen ermöglicht, sich auf ihr Kerngeschäft zu konzentrieren: die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen für ihre Kundinnen und Kunden.

Dabei handelt es sich hauptsächlich um Cloud-native Unternehmen, die seit ihrer Gründung vollständig digital sind. Dazu gehören beispielsweise die Echtzeit-Datenplattform Redis, das EduTech-Startup Udacity, das Trading-Unternehmen eToro und das Fintech Current. Zu den erfolgreichen österreichischen Startups, die auf die Dienste von DoiT setzen, zählt etwa das steirische E-Commerce-Unternehmen NiceShops, das diesen Sommer die Marke von 100 Mio. Euro Umsatz geknackt hat.

Es gibt viele Gründe, warum Startups die Cloud nutzen. Mit Cloud-Lösungen können sie zum Beispiel schneller skalieren. Ein großer Vorteil ist, dass sie die zugrunde liegende Infrastruktur nicht selbst warten müssen, da diese vom Cloud-Anbieter verwaltet wird. On-Presmises-Infrastrukturen erfordern erhebliche Investitionen in physische Server, Netzwerkausrüstung und Softwarelizenzen, um den wachsenden Bandbreitenanforderungen gerecht zu werden. Dagegen können Cloud-Dienste je nach Bedarf schnell nach oben oder unten skaliert werden. Rechen-, Speicher- und Netzwerkdienste in der Cloud können problemlos erweitert werden, wenn der Workload steigt.

Mit Managed Services können Unternehmen ihre Umgebungungen schnell beschleunigen. Das Potenzial für Zusammenarbeit ist höher. Faktoren wie diese bedeuten, dass die Zeit bis zur Markteinführung drastisch verkürzt werden kann, was insbesondere für Startups ein großer Vorteil ist.

Mit der Cloud ist es außerdem leichter, wertvolle Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen – da On-Premises-Systeme oft nicht in der Lage sind, mit der Erzeugung großer Datenmengen Schritt zu halten und fortschrittliche, schnelle Analysen zu unterstützen. Und innovative ML-Services können relevante Erkenntnisse viel schneller gewinnen, als wenn das Team des Unternehmens seine eigenen Modelle trainiert.

Darüber hinaus sind Cloud-Lösungen in der Regel einfacher zu verwalten: Unternehmen können sich auf die Frage Opex vs. Capex konzentrieren, denn aufgrund des Pay-as-you-go-Modells, das für Public-Cloud-Dienste verwendet wird, kann die Komplexität von Investitionsausgaben vermieden werden. Außerdem erfordern Cloud-Lösungen im Allgemeinen weniger Zeit für die Planung. Zudem ist die Cloud-Infrastruktur oft benutzerfreundlicher, was den Zeitaufwand für den Betrieb reduziert.

Multicloud-Lösungen als Wachstumschance

Immer mehr Tech-Startups beschränken sich aber nicht mehr nur auf eine einzelne Cloud-Umgebung. Insbesondere Cloud-basierte B2B-Unternehmen, die SaaS (Software as a Service) anbieten, entscheiden sich häufig für eine Multi-Cloud-Strategie für ihre Lösungen, um dem Bedarf ihrer Endkunden nach einer bevorzugten Cloud-Wahl gerecht zu werden. Andere B2C- oder B2B-Unternehmen wollen die besten Lösungen von verschiedenen Cloud-Anbietern wählen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Mit einer Multicloud-Architektur können Unternehmen ihre Arbeitslast über mehrere Cloud-Umgebungen verteilen. So ist es möglich, dass sie ihre Cloud-Infrastrukturkapazitäten optimieren und die Risiken minimieren, die mit der Abhängigkeit von einer einzigen Cloud-Umgebung verbunden sind.

Herausforderungen der Cloud bewältigen

Die komplexe, dynamische Natur von Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen erfordert Fähigkeiten und Fachwissen, um sie zu verwalten. Das beginnt damit, dass bewertet werden muss, wie geeignet das Deployment der richtigen Services in den jeweiligen Cloud-Umgebungen ist. Wenn sich Startups für eine Multi-Cloud entscheiden, müssen sie mehrere Lösungen von einem einzigen Ort aus integrieren und betreiben. Außerdem müssen sie strenge Governance-Richtlinien, robuste Sicherheitsmaßnahmen und Strategien zur Verwaltung mehrerer Abrechnungsmodelle von verschiedenen Cloud-Anbietern einführen.

Um mit den sich verändernden Funktionalitäten mehrerer Anbieter Schritt zu halten und innovative Cloud-Dienste nutzen zu können, benötigen Unternehmen auch das Personal mit den notwendigen Kenntnissen und Fähigkeiten in Bezug auf Tools, Technologien und Prozesse. Diese unterscheiden sich je nach Cloud-Dienst. Startups müssen also mit den neuesten Cloud-Diensten verschiedener Anbieter auf dem Laufenden bleiben und gleichzeitig ihre Ausgaben im Auge behalten.

Es ist aber nicht einfach, sich das Wissen anzueignen, das für die Verwaltung einer Cloud- oder Multicloud-Umgebung erforderlich ist. Der Wettbewerb um die erforderlichen Qualifikationen ist hart, und die Kosten für die Rekrutierung gefragter Mitarbeiter sind hoch. Auch die Schulung von Entwicklungsteams kostet Zeit und Geld. Wenn man den Zeitaufwand für den Betrieb mehrerer Clouds und die Notwendigkeit, die damit verbundenen Risiken richtig zu verstehen, hinzurechnet, ist die Verwaltung einer Multi-Cloud-Umgebung im Alleingang äußerst schwierig. Oft ist es in der Praxis keine Option, und eine solche Strategie muss im Voraus sorgfältig geprüft werden.

DoiT hilft Startups bei Skalierung und Wachstum

Wie können also Tech-Startups die Chancen von Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen nutzen, wenn ihnen das Know-how dazu fehlt? Genau hier kommt DoiT ins Spiel. Durch das Angebot intelligenter Technologie, gezielter Beratung, Unterstützung und Schulung hilft DoiT Startups bei der Skalierung und dem Wachstum. Das Technologieportfolio von DoiT unterstützt Unternehmen beispielsweise bei der Verwaltung von Cloud-Workloads, einschließlich Asset Management, Governance, Analytics und FinOps.

DoiT ist auch der führende Google Cloud Global Reseller und arbeitet seit zehn Jahren mit Google zusammen. „Wir bei DoiT sind einfach technikaffin und mögen alles, was Open Source ist. Außerdem nutzen viele von uns Google Cloud schon seit jeher“, sagte Lewin Keller, EMEA North Country Manager von DoiT, in einem Interview. Vergangenes Jahr gab DoiT eine strategische Vereinbarung mit Google Cloud über 1,5 Milliarden Dollar bekannt. „Damit sind wir einer der größten Managed-Service-Provider von Google weltweit und können digitale Transformationen und Cloud-Innovationen zeitnah mitgestalten“, erklärte Keller.

Im Bereich Multicloud umfasst das Produktportfolio von DoiT Kostenkontrolle und -optimierung für eine bessere Abrechnung für Endkunden. Cloud-Analyseberichte bieten sofortigen Einblick in die Kosten verschiedener Anbieter und Lösungen, ohne dass man stundenlang Rechnungen und Abrechnungskonsolen durchforsten muss. Softwareanbieter können benutzerdefinierte Berichte erstellen, um Kosten zu untersuchen und Trends in der Arbeit ihrer Teams zu erkennen.

Unabhängig davon, ob Kunden in mehreren Public Clouds oder nur in einer arbeiten, ermöglicht ihnen das Geschäftsmodell von DoiT unbegrenzte Beratung zum Nulltarif, was besonders für technologiegetriebene Startups interessant ist. Unternehmen erhalten sofortigen Zugang zu Ingenieuren und Technologie, ohne sich mit Tages- oder Stundensätzen auseinandersetzen zu müssen. So können sich Unternehmen auf ihr Geschäft konzentrieren, während sich ein fachkundiger Partner um ihre Cloud kümmert – gerade für Startups, die wettwerbsintensive Märkte erobern wollen, ist dies von unschätzbarem Wert.

DoiT hat auch ein umfassendes Programm für ISV-Unternehmen (Independent Software Vendors) entwickelt, das ihnen technisches Know-how sowie die Möglichkeit von Co-Selling und Marktbeschleunigung bietet. „Indem wir ein Sparringspartner sowohl für die technischen als auch für die Business-Teams unserer Kunden sind, schöpfen wir das volle Potenzial unserer Wachstumspartnerschaften aus“, sagt Keller. Der Erfolg der DoiT-Kunden zeigt sich in vielen Erfolgsgeschichten – wie zum Beispiel Instana, das deutsch-amerikanische APM-Software-Startup, das Anfang des Jahres an IBM verkauft wurde, oder JFrog, eine führende universelle End-to-End-DevOps-Plattform, die 2020 an die Börse ging.

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03.08.2026

KI-Kennzeichnung: Was seit Sonntag gekennzeichnet werden muss, und was nicht

Seit 2. August ist Artikel 50 des EU AI Act verbindlich, die Transparenzstufe der KI-Verordnung. Der Wiener Rechtsanwalt Manuel Mofidian erklärt anhand von drei konkreten Anwendungsbeispielen, was gekennzeichnet werden muss und was nicht.
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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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