30.03.2026
KI-SERIE

Global AI Clash: Copyright-Battles um die Regeln der Zukunft

Gastbeitrag: Am 20.03.2026 publizierte die US-Administration das "National AI Legislative Framework", das insgesamt einen 7-Punkte-Plan enthält. Mit der KI-Expertin Jeannette Gorzala sehen wir uns in einer Serie die wichtigsten Kernaspekte im Vergleich USA, Europa und Österreich an.
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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Wenn man sich den aktuellen US-Vorstoß zur Regulierung von KI ansieht, fällt sofort eines auf: Es ist kein klassischer Regierungsansatz, sondern ein bewusst schlankes Framework – minimal eingreifen, maximale Dynamik zulassen. Genau hier beginnt die Debatte, insbesondere im Vergleich zu Europa.

USA mit klarer Botschaft zu KI-Modellen

Die USA senden im Kern eine klare Botschaft: Wir wissen noch nicht alles. Also lassen wir Innovation laufen – und die Gerichte klären den Rest. Besonders deutlich wird das beim Thema Urheberrecht.

Die Kernfrage ist: Darf man KI-Modelle mit urheberrechtlich geschützten Daten trainieren? Aktuell sind weltweit rund 150 prominente Gerichtsverfahren zur Frage des Urheberrechts beim KI-Training anhängig: Etwa 90 allein in den USA und rund 30 in Europa. Die Antwort der Administration ist ebenso klar wie strategisch offen: Wahrscheinlich ja. Aber wir lassen das die Gerichte entscheiden.

Dies ist ein zutiefst amerikanischer Ansatz. Iterativ. Evolutiv. Wie moderne Softwareentwicklung: erst ausrollen, dann optimieren. Europa funktioniert grundlegend anders.

Spielregeln definieren

Der „EU AI Act“ und die bestehenden urheberrechtlichen Regelungen definieren die Spielregeln, bevor KI-Modelle vollständig skalieren. Das klingt vernünftig, ist aber nicht ohne Risiko. Denn man reguliert eine exponentielle Technologie mit linearen Instrumenten. In der EU ist das kommerzielle Trainieren von KI-Modellen mit urheberrechtlich geschützten Inhalten grundsätzlich erlaubt – jedoch unter klar definierten Bedingungen: Rechteinhaber können der Nutzung über ein Opt-out widersprechen.

Ein richtungsweisendes – aber noch nicht rechtskräftiges – Urteil des LG München im November 2025 markiert einen Präzedenzfall: Die Verwertungsgesellschaft GEMA erzielte gegen OpenAI einen Erfolg vor Gericht. Demnach verstößt die Nutzung von Liedtexten durch den US-Konzern für das Training der GPT-Modelle gegen das Urheberrecht. OpenAI wurde unter anderem verpflichtet, die Texte weder zu speichern noch auszugeben, Schadenersatz zu leisten und umfassende Informationen über die Nutzung und die daraus erzielten Einnahmen offenzulegen.

Die Dichotomie von Chaos und Freiheit

Zu viel Freiheit erzeugt Chaos. Zu viel Regulierung erzeugt Stillstand. Die entscheidende Frage lautet: Wo liegt das Gleichgewicht? Ein oft unterschätzter Unterschied ist die Rolle von Gerichten und Behörden.

In den USA sind Gerichte ein zentraler Innovationsmechanismus. Präzedenzfälle formen die Realität. Das System ist langsamer in der Entscheidung, aber hochgradig anpassungsfähig. Europa setzt stärker auf ex-ante-Regulierung und behördliche Durchsetzung. Das schafft Klarheit – reduziert aber Flexibilität.

„Fair Use Prinzip“

Beim KI-Modelltraining zeigt sich der Unterschied zwischen den Rechtssystemen deutlich. In der EU sind die Vorgaben für kommerzielles KI-Training mit urheberrechtlich geschützten Inhalten in der Urheberrechte-Richtlinie klar definiert. In den USA herrscht hingegen große Unsicherheit. Anbieter von KI-Modellen stützten sich überwiegend auf das „Fair Use Prinzip“, das die Nutzung von urheberrechtlich geschützten Werken ohne Zustimmung des Rechteinhabers unter anderem für transformative Nutzung erlaubt.

Fair Use ist aber keine starre Regel, sondern eine flexible, einzelfallabhängige Abwägung. Gerichte entscheiden, ob eine Nutzung fair ist – und dies kann noch etwas länger dauern. Für Startups ist die Präferenz offensichtlich. Für Unternehmen insgesamt ist die Lage komplexer.

KI als Basistechnologie

KI ist keine gewöhnliche Technologie, sondern Basistechnologie. Fehler skalieren genauso schnell wie Erfolge. Genau deshalb ist der amerikanische Ansatz gleichzeitig faszinierend und riskant. Er funktioniert hervorragend – solange man vorne liegt. Wenn nicht, wird es teuer.

Europa versucht genau dieses Risiko zu begrenzen. Doch dabei entsteht eine andere Gefahr: dass nicht nur Risiken reduziert werden, sondern auch Chancen. Am Ende läuft alles auf eine einzige Frage hinaus: Will man KI formen – oder mit ihr Schritt halten?

Anpassung essentiell

Die USA setzen klar auf Letzteres. Europa versucht Ersteres. Die Realität ist: Beide Strategien sind unvollständig. Was sich abzeichnet, ist eine Annäherung. Die USA werden nachschärfen, sobald Gerichte klare Grenzen ziehen. Europa wird flexibilisieren müssen, wenn der Wettbewerbsdruck steigt. Erste Tendenzen für ein Update der europäischen Urheberrechte-Richtlinie und der Strukturen für Lizenzierung sind bereits am Horizont. Die Zukunft gehört nicht dem System mit den besten Regeln. Sondern dem System, das sich am schnellsten anpasst.

Und genau darin liegt die eigentliche Herausforderung: Nicht perfekte Regulierung. Sondern adaptive Regulierung. Alles andere ist im Kontext von KI schlicht zu langsam.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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