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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Fawks AI
© LinkedIn/Canva - Neha Agarwal, Co-Founderin Fawks AI.

Eigentlich geht es hier nicht um ein Startup aus Indien, aber dennoch muss es kurz erwähnt werden: über 86 Millionen US-Dollar Umsatz, eine geschätzte Firmenbewertung von 200 Millionen US-Dollar, 500 Mitarbeiter:innen. Und das gebootstrapped. Das ist die Geschichte des indischen Proptech Housiey. Gegründet wurde es 2016 von Neha Agarwal und ihrem Bruder Ankit.

Problem Intransparenz

Der Ausgangspunkt der Geschwister damals war ein Markt, in dem es zwar viele Immobilienportale gab, aber es aufgrund laxer Regulierung immer wieder zu Fällen kam, in denen Makler:innen Objekte zu Preisen anboten, die vom tatsächlichen Endpreis stark abwichen. Auch Angaben zu Steuern, Regulierung und Mindestpreisen fehlten und Käufer:innen zahlten häufig zu viel für Immobilien.

Darin sahen die beiden eine Marktlücke. So bauten sie eine Plattform, auf der Bauträger direkt vertreten sind. Ihr Bruder übernahm als CEO den Vertrieb, Agarwal verantwortete die gesamte Technik. Dazu gehörte die Suchmaschinenoptimierung, die die heute in Wien lebende Gründerin als einen der Eckpunkte für den investorenlosen Erfolg nennt. „Housiey sollte bei Google gut ranken, ohne viel Geld für Werbung auszugeben. Das war noch vor dem KI-Zeitalter“, sagt sie. Außerdem entwickelte Agarwal den Anmeldeprozess für Nutzer:innen und setzte zu Beginn auf YouTube-Kanäle, um Immobilien zu präsentieren.

Der andere zentrale Faktor für Erfolg war die Transparenz: Nutzer:innen sollen alle Informationen zu einer Immobilie in einem durchgängigen Ablauf sehen können, vollständig und korrekt. „Das schafft Vertrauen und sie tappen nicht in eine Falle“, so Agarwal.

Von Indien nach Österreich: Fawks AI entsteht

2012 endete das Kapitel Indien und die Founderin kam für einen Job bei den Vereinten Nationen nach Österreich (IAEA). Eigentlich war ein Aufenthalt von sechs Monaten geplant, doch sie blieb, wechselte danach in einen Job bei einem anderen Unternehmen und kündigte dort schließlich, um gemeinsam mit COO Arun Gaurav Fawks AI in Wien zu gründen.

© zVg – Neha Agarwal und Arun Gaurav.

Das Wiener KI-Startup entwickelt eine eigene Speech-Engine zur Kundenkommunikation: eine KI, die Telefonanrufe im Kundensupport wie ein Mensch führen soll und sich an Unternehmen richtet. Erste Tests mit zahlenden Kund:innen laufen bereits.

aws-Förderung

Dafür erhielt das Startup eine Förderung in Höhe von 300.000 Euro von der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Förderprogramms aws Preseed | Deep Tech. Damit soll die Kerntechnologie mit dem Codenamen HIVE vom Konzept zu einem produktionsreifen Prototyp weiterentwickelt werden. Im vergangenen Jahr wurde Fawks AI zudem für den ersten Venture-Cake-Jahrgang von weXelerate, dem Wiener Startup-Accelerator, als eines von acht Startups bei 150 Bewerbungen ausgewählt. Ein möglicher Grund dafür: eine sprachliche Besonderheit von Fawks AI.

„Wir haben festgestellt“, präzisiert Agarwal, „dass es bei der deutschen Sprache auf den Dialekt ankommt, etwa Vorarlbergerisch oder Wienerisch. Im Benchmarking lag die Erkennungsrate nur bei 68 Prozent. Wir haben überall gesucht, aber kein Spracherkennungsmodell gefunden, auch nicht in Europa, sondern nur US-Modelle. Wenn ein Anruf zum Beispiel eine Bankangelegenheit betrifft und eine IBAN genannt wird, wird die Nummer nicht korrekt erkannt, und der nächste Workflow wird nicht ausgelöst. Viele große Unternehmen können KI deshalb nicht richtig einsetzen, weil die Spracherkennung nicht gut genug ist.“

Deswegen deckt Fawks AI Standarddeutsch, Wienerisch und Österreichisch-Bairisch ab, und adressiert auch Menschen, die Deutsch nicht als Muttersprache, sondern in der Schule gelernt haben. Künftig möchte man noch Schweizerdeutsch in die Anwendung implementieren.

Damit ist Fawks AI nicht allein und bewegt sich hierzulande in einem Feld, mit großer Konkurrenz wie fonio, KI-Note oder NeedNect. Doch es gibt einen Grund, warum man sich für Wien entschieden hat.

„Ernst genommen“

„Österreich hat uns ernst genommen, bevor es andere taten“, sagt Agarwal. „Die Förderung ist ein Signal, dass die aws bereit ist, anspruchsvolle Ingenieursprobleme zu unterstützen, nicht nur Anwendungen. Europäische KI-Infrastruktur lässt sich nicht mit amerikanischen Standardwerkzeugen aufbauen. Das hat die aws verstanden, und ihre Jury ebenso. Wir sind dankbar für das Vertrauen.“

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