08.09.2021

Fizz: US-Fintech mit Wiener Cofounder schließt nach Y-Combinator-Teilnahme Seedrunde ab

Der Wiener Harvard-Student Moritz Pail ist einer der Gründer des Fintechs Fizz. Das Startup schaffte es in den renommierten kalifornischen Accelator Y Combinator. Demnächst soll eine größere Seedrunde verkündet werden.
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Die Fizz-Cofounder Scott Smith, Moritz Pail, Carlo Köbe
Die Fizz-Cofounder Scott Smith, Moritz Pail, Carlo Köbe | Foto: © Fizz

Der Wiener Moritz Pail studierte eigentlich in Harvard – aber es hat ihn mittlerweile noch weiter nach Westen verschlagen. Gemeinsam mit Scott Smith und Carlo Köbe hat er das Startup Fizz mit Sitz in San Francisco gegründet. Das Ziel: Studierenden zu helfen, ihre Kreditwürdigkeit zu verbessern. Damit hat es das Unternehmen in den renomierten Startup-Accelerator Y Combinator geschafft, der sich an Jungunternehmen in der Seed-Phase richtet.

Im Zuge dessen hat Fizz auch eine größere Seedrunde abgeschlossen, die Details werden allerdings erst zu einem späteren Zeitpunkt kommuniziert. Der brutkasten hat den Fizz-Cofounder und Chief Technology Officer (CTO) des Startups in San Francisco erreicht und mit ihm über den aktuellen Stand bei Fizz und die Zukunftspläne des Jungunternehmens gesprochen.

brutkasten: Kannst du Fizz kurz vorstellen – was macht ihr genau?

Moritz Pail: Wir bauen eine Debitkarte für Studenten in den USA, die es ihnen ermöglicht, einfach einen Kreditscore aufzubauen. Ein Kreditscore ist ein Zahlenwert, der die Kreditwürdigkeit einer Person repräsentiert. Dieser Zahlenwert kann zwischen 300 und 850 liegen, wobei 300 einen sehr schlechten und 850 einen perfekten Wert darstellt.

Warum ist der Kreditscore wichtig? Kurz gesagt, macht ein guter Kreditscore dein Leben einfacher und billiger. In den USA wird der Kreditscore für unterschiedliche Dinge genutzt. Willst du eine Hypothek auf dein Haus aufnehmen, entscheidet dein Kreditscore darüber, über du eine bekommst oder nicht. Für die Festlegung von Zinssätzen, also welche Raten ich bekomme, um meine Hypothek zurückzuzahlen oder meine Studienkredite zu refinanzieren, wird ebenfalls der Kreditscore heranzogen. Dann spielt er eine Rolle bei der Festsetzung der Limits, die ich erhalte, wenn ich eine Kreditkarte habe. Er ist aber ebenso wichtig bei der Vergabe von Versicherungen oder Versicherungsprämien. Auch wenn ich Wohnung mieten will, schaut sich der Vermieter den Kreditscore an und entscheidet dann basierend darauf, ob ich sie bekomme oder nicht.

Das Problem dabei ist, dass man etwas in einem Dilemma steckt: Auf der einen Seite braucht man einen Kreditscore, um einen Kreditkarte zu bekommen und auf der anderen Seite brauchst du eine Kreditkarte, um einen Kreditscore aufzubauen. Umgehen kann man das eigentlich nur, wenn man zum Beispiel Eltern hat, die dafür bürgen – mit ihrem Kredit-Score oder mit Geld. Oder indem man selber eine relativ hohe Kaution hinterlegt.

Als ich in die USA gekommen bin zum studieren, habe ich mir angeschaut, ob ich mir eine Kreditkarte nehmen kann und hätte in meinem Fall eine Kaution von fast 2.000 Dollar hinterlegen müssen. Meine Eltern konnten nicht bürgen, weil sie selber keinen Kreditscore oder ein Konto in den USA hatten. Um das zu umgehen, haben wir Fizz gebaut, das Studenten ermöglicht, einfach einen Kreditscore aufzubauen.

Und wie hilft Fizz beim Aufbau des Kreditscores?

Fizz funktioniert folgendermaßen: Nachdem du dich mit deinem Smartphone angemeldet hast – das geht in fünf Minuten und komplett mobil – kannst du dein Girokonto verbinden. Basierend auf dem Kontostand auf deinem Girokonto vergeben wir dynamisch ein Kreditlimit. Dieses Kreditlimit kannst du ganz normal nutzen wie bei jeder anderen Karte auch, um deine Einkäufe über den Tag zu bezahlen. Das Geld dafür kommt aus diesem Kreditrahmen, den wir dir geben. Wir strecken das Geld also vor.

Am Ende des Tages kommt der Betrag, den du ausgegeben hast, automatisch auf unser Konto zurück, wir machen einen Transfer. Am Ende des Monats nehmen wir all diese Tageskredite und reporten diese an die Kredit-Ratingagenturen zusammen als einen Kredit, der vollständig von dir zurückgezahlt wurde. Und das hilft eben, eine Kredithistorie aufzubauen und deinen Kreditscore zu verbessern.

Was ist euer Geschäftsmodell?

Unser Geschäftsmodell funktioniert wie bei anderen Karten auch über Interchange. Bei jedem Einkauf, den du tätigst, bekommen wir einen bestimmten Prozentsatz, dafür, dass wir die Transaktion mit unserer Karte ermöglichen.

Wie weit seid ihr zum jetzigen Zeitpunkt?

Wir haben diesen Sommer begonnen, das Produkt zu bauen. Wir haben derzeit eine App, die wir noch intern testen. Dann launchen wir unsere erste App diesen Oktober an zwei Uni-Campussen in den USA, das ist einerseits Harvard und dann noch Ann Arbour in Michigan.

Gerade haben wir unsere Seed-Fundingraising-Runde geschlossen. Das war jetzt das große Thema der letzten Wochen. Wir haben damit Y Combinator beendet, der endet traditionell immer mit einem Demo Day. Das ist ein Tag, an dem alle Startups, die am Y Combinator teilnehmen, pitchen und mit Investoren über Fundraising sprechen. Das haben wir gerade abgeschlossen und jetzt ist unser Fokus voll auf die Produktentwicklung und den Launch.

Was kannst du zu der Seed-Runde sagen?

Wir haben jetzt eine erste Seed-Runde abgeschlossen, davor haben wir während des Y Combinators schon eine Pre-Seed-Runde oder Pre-Demo-Day-Runde, wie sie nennen, abgeschlossen. Wir haben viele prominente Angels an Bord, werden die Runde aber erst später ankündigen.

Wie waren eure Erfahrungen bei Y Combinator?

Y Combinator hat dieses Jahr leider komplett online stattgefunden. Normalerweise findet das Programm in Kalifornien in Mountain View statt. Wie kann man sich das vorstellen? Das läuft drei Monate lang und es gibt Programmpunkte begleitend zu dem, was man mit seinem Startup macht. Sie unterteilen Startups in Gruppen, damit man zusammenpasst. Wir waren zum Beispiel in der Fintech-Gruppe.

Dann lernt man jede Woche über bestimmte Themen und man kann auch mit den YC-Partnern, das sind Investoren, reden. Da gibt es es Office Hours, das sind 1:1-Gespräche. Die sind sehr hilfreich, weil man so direktes Feedback bekommen kann und Fragen rund um Fundraising oder Produktentwicklung stellen kann.

Und für Fizz hast du dann dein Studium in Harvard unterbrochen?

Genau. Nachdem ich in Harvard begonnen habe zu studieren, hatten wir nach ungefähr einem Jahr Covid und der Campus wurde evakuiert. Wir wurden nachhause geschickt, um das Semester fertig zu machen. Ich hab das Semester also online fertig gemacht. Ich wollte dann aber nicht weiter Onlinekurse belegen an der Uni. Deshalb hab ich mich dazu entschieden zu pausieren und dann in erster Linie zu arbeiten.

Ich hab währenddessen mit meinen Cofoundern Scott und Carlo an ein paar Ideen gearbeitet, die jetzt zu Fizz geworden sind. Nachdem wir in den Y Combinator aufgenommen worden sind, habe ich mich dazu entschieden, das Studium weiter zu pausieren, um mich voll auf unser Startup zu konzentrieren.

Fizz richtet sich an Studentinnen und Studenten. Wollt ihr langfristig darüber hinaus gehen und die Zielgruppe verbreitern?

Ja, absolut. Unsere Mission ist es, die Bank für unsere Generation zu werden. Eine Studie von a16z hat herausgefunden, dass nur 8 Prozent unserer Generation den Banken vertrauen. Wir wollen mit Fizz eine Bank aufbauen, der unsere Generation vertraut.

Plant ihr mittelfristig eine Expansion über die USA hinaus?

Unser Fokus ist erstmal klar auf den USA. Hier herrscht das Problem mit den Kreditscores am stärken und deshalb ist jetzt kurz- und mittelfristig vor allem die USA im Fokus.

Fintech boomt gerade. Wie siehst du die Entwicklung in diesem Bereich?

Fintech ist ein unglaublich spannender Bereich. Bevor ich selber in den Fintech-Bereich gegangen bin, hab ich mir gedacht, Fintech ist schon zu 90 Prozent entwickelt. Jetzt weiß ich, dass noch unglaublich viel zu bauen ist. Und es ist einfacher denn je, ein Fintech zu starten. Man kann auf der Infrastruktur aufbauen, die in den letzten zehn Jahren entwickelt worden ist und es uns auch erlaubt hat, in einer unglaublich schnellen Zeit von weniger als sechs Monaten zu launchen.

Moritz Pail in der neuen Folge des brutkasten-Podcasts „Editor’s Choice“:

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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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