22.03.2023

Energiewende in Europa: Welche Startups & Technologien jetzt wichtig werden

Gastbeitrag. Charlotte Baumhauer ist Investment Managerin bei SquareOne, mit einem starken Fokus auf Climate- und GreenTech. In einem Gastbeitrag geht sie der Frage nach, welche Startups & Technologien es für die Energiewende in Europa braucht.
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Charlotte Baumhauer
(c) SquareOne

Die Energiekrise, die wir gerade in vielen europäischen Ländern erleben, betrifft nicht nur Regierungen, sondern auch die Wirtschaft: Viele Unternehmen müssen grundsätzlich darüber nachdenken, wie sie einen Überblick über Verbräuche und damit zusammenhängenden Kosten bekommen, unabhängiger von Energie-Lieferanten werden und generell Energie einsparen können, um damit unter anderem ihren CO2-Abdruck nachhaltig zu verringern. Diese fundamentalen Einschnitte, die wahrscheinlich über 90 Prozent der produzierenden Unternehmen betreffen, eröffnen wiederum neue Potenziale für Software- und Hardware-Lösungen im B2B-Bereich, sogenannte EnergyTechs. Doch welche Technologien und Startups stecken hinter EnergyTech? 

EnergyTech ist kein kurzfristiges Thema

Steigende Energiepreise erhöhen kurzfristig den Druck auf Unternehmen, ihren Energieverbrauch und ihre Kosten zu reduzieren. Mittel- und langfristig braucht es aber auch Lösungen, die Firmen gesamtheitlich in der Energiewende unterstützen. 

Denn der Energiebedarf wird weiter steigen. Die Elektrifizierung und Entwicklung neuer Technologie (wie zum Beispiel in der Mobilität), führt zu erhöhtem Stromverbrauch in den nächsten Jahren: Bis 2030 wird der Strombedarf auf circa 720 TWh steigen (u. a. durch 15 Millionen Ladepunkte und ca. sechs Millionen Wärmepumpen). Eine andere wichtige Entwicklung ist der wachsende Bedarf an erneuerbaren Energien wie Solar und Wind, die variabler produzieren und Speichertechnologie brauchen. Schließlich wurde durch den Ukrainekrieg letztes Jahr auch vielen Firmen bewusst, dass Energieunabhängigkeit und „on-site“ Energie-Infrastruktur elementar sind. Aber wo liegen kurz-, mittel- und langfristig die größten Technologiepotenziale?

Was Unternehmen kurzfristig brauchen

Das kurzfristig drängendste Thema sind die steigenden Energiepreise. Energiekosten waren im letzten Jahr schlagartig ein großer Kostenblock auf der Gewinn- und Verlustrechnung vieler Unternehmen, die diese schnell und pragmatisch angehen mussten. Auf der Suche nach neuen Business Intelligence Lösungen für Energiekosten (Heizen, Elektrizität und Mobilität), rücken Startups wie Ecoplanet in den Fokus der Aufmerksamkeit: Das Team hat ein Cockpit entwickelt, welches das Erheben des Stromverbrauches in Echtzeit und den Abgleich der entstandenen Kosten mit der eigentlichen Budgetplanung ermöglicht. 

Transparenz ist aber nur der erste Schritt 

Langfristig wollen Unternehmen Unabhängigkeit, Resilienz und Flexibilität in ihrer Energieversorgung erreichen. Drängende Fragen dabei sind: Welche Energieinfrastruktur brauchen wir? Welche Energietransitions- und Dekarbonisationsfahrpläne müssen dafür auf Werksebene erstellt werden? Hier kann Technologie wieder unterstützen: Startups entwickeln erste Plattformen, die interne Energieverbrauchsdaten sowie externe Energiepreis- und Wetterdaten einspeisen. Algorithmen errechnen dann ein technisch-ökonomisches Optimum für die neue Energieinfrastruktur. Maßnahmen können dann abgeleitet werden, wie zum Beispiel das Ausweiten von Photovoltaik, die Installation von on-site Batteriespeichern, das Einbinden von erneuerbaren near-site Anlagen (z.B. durch Power Purchase Agreements, sogenannte PPAs) oder die Installation von Wärmepumpen.

Firmen müssen Energie langfristig einsparen & CO2 Abdruck verringern

Neben Energieresilienz wollen Firmen ihren allgemeinen Energieverbrauch senken. Dies spielt auch in Dekarbonisierungsziele ein: Scope 1- und Scope 2-Emissionen, die eine Firma direkt emittiert, werden zum Großteil durch Heizen, Elektrizität und Mobilität erzeugt. Hier braucht es intelligente Empfehlungen, die anhand der Verbrauchsdaten und firmenspezifischen Angaben einen Maßnahmenkatalog erstellen. Beispiele sind das Ausschalten von Maschinen mit hohem Stromverbrauch zu bestimmten Tageszeiten, der Wechsel zu LED oder auch das Installieren von Aufladesäulen für Elektrofahrzeuge.

Was Mittelstand & Corporates brauchen

Die Energiewende erfordert neue Entscheidungsplattformen, Datentransparenz zu Energieverbrauch und Kosten, sowie intelligente Maßnahmenkataloge, um die Energie-Strategien effizient umzusetzen. Dies gilt für die meisten Unternehmen, unabhängig von ihrer Größe. Die individuellen Pain Points und Lösungsansätze unterscheiden sich aber je nach Industrie und Firmengröße.

Mittelständler kämpfen mit geringen Margen und müssen ihre Energiekosten reduzieren. Die Datenlage zu Energieverbrauch und Kosten sind zum Großteil nicht verfügbar und Mittelständler benötigen somit Cockpits mit Verbrauchskurven und Maßnahmenlisten. Das Thema Energietransition und Dekarbonisierung hängt meistens beim CEO direkt und somit sind einheitliche Tools relevant, die auch die Wertschöpfungskette bis zum Energieeinkauf und CO2-Reporting abdecken.

Größere Unternehmen wiederum haben oft mehrere Werke, viele Interdependenzen, teilweise schon erste Photovoltaik-Anlagen und Zugriff zu PPAs. Die Datenlage zu Energieverbrauch ist existent, liegt aber nicht nutzbar in Energy Management-Systemen herum. Hier braucht es vor allem Technologien, um die Daten plausibel auszuwerten, die komplexe Energie-Infrastruktur zu modellieren und verschiedene Szenarien für die Implementierung weiterer Energie-Anlagen darzustellen. 

Fazit

Unternehmen leiden unter steigenden Energiekosten, wollen in erneuerbare Energien investieren und sich unabhängiger aufstellen. Durch die Zunahme an digitalen Stromzählern, sogenannten Smart Metern, die Verbrauchsdaten in Echtzeit aufnehmen können, verbessert sich die Datenlage für Business Intelligence Lösungen und Transparenz. Und auf Grund der Langfristigkeit und Kontinuität des Themas reichen Energieberater nicht aus. Es braucht Automatisierung, Echtzeit-Datentracking und kontinuierliche Maßnahmen. Und zwar um unabhängiger zu werden und den Verbrauch nachhaltig zu reduzieren.


Über die Autorin:

Charlotte Baumhauer ist in München und Paris aufgewachsen und hat einen Background in Maschinenbau. Nach ihrem Master am Imperial College in London war sie 2,5 Jahre bei McKinsey, wo sie vor allem auf Operations Projekten im Manufacturing und Supply Chain Bereich gearbeitet hat. Seit 2 Jahren arbeitet sie als Investment Managerin bei SquareOne, mit einem starken Fokus auf Climate- und GreenTech.

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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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