28.08.2024
INTERVIEW

Entrepreneurship-Experte Vyakarnam: „Ein Startup ist ein aufregender Albtraum“

Interview. Shailendra Vyakarnam, ist Professor, Mentor und Investor. Im Interview gibt er uns Einblicke über Tiger und Kamele und warum Einhörner für ihn keine Prioriät haben.
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Ein Mann lacht in die Kamera
Shailendra Vyakarnam (c) IECT Summer School

Im Rahmen der I.E.C.T. Summer School hat brutkasten mit Shailendra Vyakarnam gesprochen. Vyakarnam ist Experte auf dem Gebiet der Entrepreneurship Education. Auf Einladung von Hermann Hauser, dem österreichischen Unternehmer und Risikokapital-Investor, kommt der Experte seit Jahren nach Tirol. Er will unternehmerisches Denken durch Information und Inspiration fördern und diese Leidenschaft wird im Gespräch deutlich. Er erklärt, warum Einhörner für ihn keine Priorität haben und was erfolgreiches Wachstum bedeutet.

Vyakarnam über den Wandel am Entrepreneurship

brutkasten: Bereits seit zehn Jahren sind Sie in Tirol an der I.E.C.T. Summer School zu Gast. Welche Entwicklungen konnten Sie in dieser Zeit mitverfolgen?

Vyakarnam: Was ich beobachte, ist ein Wandel zugunsten des Entrepreneurship. Die Teilnehmer:innen der Summer School scheinen besser informiert zu sein. Früher gab es den Spirit von „Ist das in Ordnung, darf man das überhaupt tun, ist es ethisch, das zu tun?“ Jetzt haben die Bewerber:innen, die kommen, eher bodenständige und praktische operative Fragen. Damit meine ich nicht, sie würden Ethik außer Acht lassen. Ich denke aber, dass vor zehn Jahren die Einstellung von Entrepreneurs eher war: „Lasst uns zuerst um Erlaubnis bitten und dann handeln.“ Das hat sich geändert.

Und worin sehen Sie den Grund für diesen Wandel den Sie beobachten?

„Everybody is breathing entrepreneurship!“ Unternehmertum liegt einfach in der Luft. Die Medien wie eures spielen dabei eine wichtige Rolle – Podcasts, Artikel und Zeitungen tragen ihren Teil dazu bei und immer mehr Firmen sind involviert. Die Gesellschaft erkennt, dass Unternehmertum eine echte Option ist. Vielleicht ist es auch die Realität der globalen Wirtschaftskrise.

Auch die Finanzierung im Universitätslektor, die nicht mehr so großzügig ist wie in der Vergangenheit, spielt eine Rolle. Doktorand:innen, die früher eine akademische Karriere angestrebt hätten, denken jetzt: „Es gibt vielleicht ein Leben außerhalb der Universität, wo ich eine junge Familie gründen, ein Leben aufbauen und etwas bewirken kann.“

eigene Darstellung / Daten: IECT Summer School

Sie verbringen viel Zeit mit Gründer:innen und jenen die es werden wollen. Welche Themen beschäftigen Ihre Student:innen am meisten?

Ich denke, wenn wir auf Deep Tech, Wissenschaft und Technologie schauen, sind die am häufigsten gestellten Fragen jene nach geistigem Eigentum. Sie wollen wissen – wem gehört die Idee und wie trennt man das von der Universität, aus der die Idee stammt? Das ist ein sehr häufiges Thema. Das zweite ist natürlich die Frage nach Kapitalbeschaffung. Wo bekommt man Finanzierung für die Idee? Das wollen Gründer:innen immer wissen.

Einhörner, Kamele und Tiger

Die Frage nach Wachstum und Skalierung von Startups ist eine, mit der Sie sich beschäftigen. Darüber haben Sie auch Ihr Buch mit dem Titel „Camels, Tigers and Unicorns“ geschrieben. Welche dieser Startup-Prägungen finden Sie am interessantesten und warum?

Mir sind Kamele und Tiger am liebsten. Nehmen wir das Kamel, es ist ein Langstreckentier. Ein Kamel konserviert seine Ressourcen und bleibt beständig bei seiner Tätigkeit. Der Tiger hingegen ist ressourcenhungrig, oft auf der Jagd und auf der Suche nach mehr. Dann gibt es das Einhorn. Das Einhorn ist einfach eine Erfindung der Menschheit und des Silicon Valleys. Die Einhörner-Startups existieren zwar. Politiker:innen lieben sie. Die Gesellschaft liebt sie. Damit zelebrieren sie aber nur das Geldverdienen und nicht den Impact, den diese Unternehmen haben.

Das steht so übrigens nicht im Buch, das ist nur meine Meinung. Ich finde es nämlich nicht besonders aufregend, wenn wir nur Menschen, die Milliardäre werden zelebrieren. Was ich viel spannender finde, ist, wenn wir Gutes tun und dabei erfolgreich sind. Wenn unsere Unternehmen einen Unterschied machen und dabei Geld verdienen. Das kann ein Kamel oder ein Tiger sein. Eines hat mehr Ausdauer, das andere mehr Lebendigkeit.

Hat der Fokus auf Einhörner nicht auch mit der Erwartung, die Gründer:innen oft an sich selbst haben, etwas Außergewöhnliches zu schaffen? Besonders erfolgreich zu sein?

Ich denke, wir atmen zu viel von dem Zeug von Elon Musk, Steve Jobs, Bill Gates und diesen exotischen Vorbildern ein. Ich glaube, dass jemand so viel geschafft hat, bewegt junge Leute. Und natürlich auch die Medien, denn das sind spannende Geschichten, über die man schreiben kann. Aber wenn man sich die Unternehmenslandschaft anschaut, ist die überwiegende Mehrheit entweder Kamel oder Tiger.

Zu Ihrer Erfahrung im Bereich Coaching und Mentoring von Gründer:innen. Gibt es einen Rat, den Sie besonders häufig an Startups weitergeben?

Wahrscheinlich die Frage nach dem Purpose. Ein Unternehmen muss einen Zweck haben. Ich kann persönlich keine weitere Geschäftsidee ertragen, in der es nur darum geht, Geld zu verdienen. Wenn sich Menschen zusammenfinden, müssen sie wissen, warum sie das tun. Was wird sie morgens aufwecken? Was wird Sie den ganzen Tag lang begeistern? Warum würden Leute darin investieren und warum würden Kunden begeistert sein? Die Antwort ist: Dort, wo etwas einen echten Zweck hat, um ein echtes Problem für echte Menschen zu lösen.

über die Wachstumsphasen

Jetzt ist der Purpose definiert und klar. Die Gründer:innen sind mitten im Tun und wollen wachsen. Sie suchen Rat und fragen nach den richtigen Skalierungsschritten. Was sagen Sie ihnen?

Ich habe viel mit sogenannten Wachstumsunternehmen gearbeitet. Dabei gibt es fünf wesentliche Komponenten, auf die ich als Mentor immer gepocht habe: Erstens: Die Strategie des Unternehmens klären. Dies ist ein Kernelement, das geht auch wiederum auf den Purpose zurück. Das große Warum.

Zweitens: Die Bedürfnisse der Kund:innen tiefgreifend verstehen und sich auf das Produkt und die Anforderungen der Kunden:innen konzentrieren. Gibt es genügend Bedarf? Hier spielen sowohl psychologische als auch wirtschaftliche Aspekte eine Rolle.

Drittens: Get the numbers right! Es ist wichtig zu verstehen, wie die Zahlen im Unternehmen funktionieren. Dazu gehören die detaillierten Zahlen, die Gewinn- und Verlustrechnung, die Bilanz, die Managementberichte, die Herkunft der Gewinne und das Geschäftsmodell, das all dies ermöglicht.

Viertens: Das Team aufbauen und die Teamqualität sicherstellen. Dies betrifft sowohl die Rollen im Team als auch die Interaktionen innerhalb des Teams.

Zu guter Letzt: All diese Elemente zusammenführen, um einen Plan zu erstellen, damit klar ist, was genau umgesetzt werden soll. Es geht also sowohl um die analytische Betrachtung als auch um die praktische Umsetzung.

Gibt es in diesen Wachstumsphasen Fehler, die Sie bei Startups häufig beobachten? Welche Aspekte werden Ihrer Erfahrung nach oft übersehen?

Das ultimative Scheitern ist es, kein Geld mehr zu haben. Also nicht aufzupassen, wie Startups ihr Geld ausgeben. Das ist ein sehr kritischer Aspekt. Operativ gesehen: Nicht zu verstehen, wo sie im Markt stehen und daher nicht zu wissen, wie sie das Angebot erstellen müssen, das tatsächlich den Bedürfnissen der Kund:innen entspricht. Wenn das zu lange dauert, werden sie früher oder später kein Geld mehr haben. Das ist definitiv ein häufiges Problem. Das Leben eines Startups ist eine Achterbahnfahrt. Ein Startup ist ein aufregender Albtraum. Es passiert immer irgendwas. Und in einem Startup können sie sich auf so viele verschiedene Arten in Schwierigkeiten befinden.

In welcher Phase der Achterbahnfahrt kommen Startups dann auf Sie zu und fragen um Rat?

Oft kommen Entrepreneurs mit einer Idee zu mir. Dann beginnt man Themen wie die Kundschaft und die Probleme zu erörtern. Das hilft schon meist. Wenn sie zurückkommen, ist das oft, wenn sie die nächste Wachstumsphase finanzieren müssen und fragen, ob ich sie an bestimmte Kontakte weiterleiten kann oder ob ich ihnen anderweitig helfen kann.

Mit Freunden haben wir ein Modell namens „Quiet Accelerator“ entwickelt. In diesem Modell sprechen wir mit Founder:innen, die sehr frühe Ideen haben und unterstützen sie dabei, über ihren Weg nachzudenken, und in einigen Fällen haben wir auch erste Gelder investiert. Wir bleiben gelegentlich in Kontakt, um zu sehen, wie es ihnen geht.

Wie wissen Gründer:innen, wann es Zeit ist, in die Wachstumsphase überzugehen? Wann ist der richtige Zeitpunkt, um größer zu werden? Welche Vorarbeit muss dafür geleistet werden?

Die meisten Unternehmen erreichen nach etwa sieben Jahren Stabilität mit wiederkehrenden Einnahmen von mindestens zwei oder drei Kunden. Ehrlich gesagt spielt es keine Rolle, aus welchem Sektor sie kommen, es scheint etwas Magisches an diesen sieben Jahren zu geben. Bitte testen Sie diese Hypothese bei so vielen Personen wie möglich.

Wachstum ist möglich, wenn ein wiederholbares, skalierbares Geschäft vorliegt, mit wiederkehrenden Einnahmen. Bis dahin ist ein Startup von Risikokapitalgebern abhängig. Das ist ein anderes Wachstumsmodell: Risikokapital strebt an, durch den Verkauf des Unternehmens Gewinne zu erzielen, nicht unbedingt durch die Skalierung des Geschäfts.

Wachstumsphasen gehen auch mit Investitionen einher. Manchmal müssen sich Startups daher entscheiden, ob sie lieber profitabel bleiben oder wachsen wollen. Was für einen Tipp haben Sie hier?

Ich denke Finanzierung durch Bankschulden sind eine der gefährlichsten Maßnahmen. Spekulativ würde ich diese Strategie für das Wachstum nicht verfolgen. Ich würde Schulden ausschließlich zur Finanzierung meines Betriebskapitals verwenden, was Teil des Wachstums ist. Ich würde sie nicht nutzen, um eine neue Fabrik zu bauen oder Ausrüstung anzuschaffen. Stattdessen würde ich nach Investor:innen, Zuschüssen und möglicherweise langfristigen Krediten suchen, aber nicht nach regulären Schulden, die ich laufend bedienen muss.

Wie definieren Sie einen gelungenen Skalierungsprozess? Wann hat ein Startup Ihrer Meinung nach einen erfolgreichen Wachstumsschritt vollzogen?

Wenn es immer mehr zufriedene Kund:innen gibt, die bereit sind zu zahlen und deren Leben dadurch verbessert wird. Unternehmen, die über viele Jahre des Industrialisierungsprozesses gewachsen sind, sind Beispiele für erfolgreiches Wachstum. Natürlich haben wir auf diesem Weg auch den Planeten belastet. Daher müssen wir darüber nachdenken, wie wir künftig vorgehen. Wenn Sie mich also fragen, was in zehn Jahren ein gutes Wachstumsunternehmen ausmacht, dann ist es eines, das Teil einer Kreislaufwirtschaft ist, in der alle im Team verstehen, warum sie dabei sind und welchen Beitrag sie leisten. Alle verdienen Geld, aber wir zerstören damit nicht den Planeten.


Zur Person

Dr. Shailendra Vyakarnam war Gründungsdirektor des Centre for Entrepreneurial Learning an der University of Cambridge und ist derzeit Gastprofessor am Bettany Centre for Entrepreneurship an der Cranfield University. Er ist Mentor, Coach und Investor und lehrt im Rahmen der I.E.C.T. Summer School.

Zur IECT Summer School

Hermann Hauser und sein „Cambridge-Netzwerk“ teilen in Innsbruck ihr Knowhow und angewandtes Wissen mit den Gründer:innen, damit sie in den Bereichen Produktmanagement, Customer Value Proposition, Marketing, Business Model, IP Strategy und Finance möglichst erfolgreich sind.

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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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