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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Die Gründer von versa: Jakob Logar, Maximilian Brehm und Elija Dentler (v. l.) | (c) webformance.agency

Ein schwieriges Kundengespräch, eine heikle Preisverhandlung oder eine verärgerte Kundin: Solche Situationen gehören in vielen Berufen zum Alltag. Doch wie bereitet man Mitarbeitende darauf vor? Klassische Kommunikationstrainings sind oft zeitaufwendig und bieten nur begrenzte Möglichkeiten, das Gelernte praktisch anzuwenden.

Genau hier setzt das Grazer Startup versa an. Das im Jänner 2026 gegründete Unternehmen hat eine KI-basierte Plattform entwickelt, mit der Mitarbeitende realistische Gesprächssituationen simulieren und anschließend individuelles Feedback erhalten können.

Gegründet wurde das Unternehmen von Jakob Logar, Elija Dentler und Maximilian Brehm. Die Idee entstand aus den beruflichen Erfahrungen der Gründer. Co-CEO Logar war rund 20 Jahre im Vertrieb tätig und absolvierte selbst zahlreiche Kommunikationstrainings. Diese seien zwar hilfreich gewesen, hätten aber meist nur wenig Raum für praktische Übungen geboten. „Da haben wir jetzt einfach gesehen, das was KI da möglich macht, ist eben diesen Flaschenhals der Rollenspiele aufzuheben“, erklärt Logar. Mitarbeitende könnten dadurch unabhängig von Trainer:innen oder Vorgesetzten Gespräche üben.

Von einem Forschungsprojekt zur KI-Plattform

Den Anstoß lieferte ein Forschungsprojekt am Grazer Know-Center. Dort wurde auf Anfrage der Medizinischen Universität Innsbruck untersucht, ob sich Arzt-Patienten-Gespräche mit KI simulieren lassen. Ein erster ChatGPT-Prototyp zeigte Potenzial, aber auch technische Grenzen.

Heute kombiniert versa verschiedene KI-Modelle für die Szenarioerstellung, Sprachinteraktion und Auswertung. Unternehmen können eigene Unterlagen und Kundenprofile einbinden, um möglichst praxisnahe Trainingssituationen zu schaffen.

Doch warum braucht es dafür eine eigene Plattform statt ChatGPT? „Die Magie liegt eigentlich in der KI-Architektur und in der Agent-Orchestrierung“, sagt Logar. Anders als bei der Nutzung eines einzelnen Sprachmodells sollen die KI-Personas konsistent bleiben und die Auswertungen vergleichbar sein.

Eigene KI-Basismodelle entwickelt das Startup nicht. Stattdessen setzt es auf eine flexibel aufgebaute Architektur. „Wir verwenden immer das beste Modell“, so Logar. Neue Technologien könnten dadurch einzelne Komponenten ersetzen, ohne die gesamte Plattform verändern zu müssen.

Eingesetzt wird versa derzeit vor allem beim Onboarding neuer Mitarbeitender. Diese können vom ersten Kundentelefonat bis zur Preisverhandlung unterschiedliche Gesprächssituationen trainieren.

Das KI-Trainingsgespräch selbst erfolgt dann im Look eines Video-Calls. (c) versa Training GmbH

14 zahlende Kunden und bereits profitabel

Nur wenige Monate nach der Gründung zählt versa laut Logar rund 14 zahlende Unternehmenskunden. Darunter befinden sich eine große Bank und einer der größten deutschen Versicherer. Als Zielgruppe sieht versa nicht ausschließlich Großkonzerne. Interessant sei die Plattform grundsätzlich für Unternehmen mit mindestens 20 Mitarbeitenden in kundenorientierten Rollen, etwa im Vertrieb oder Kundenservice.

Der Weg vom ersten Interesse zum Vertragsabschluss sei allerdings nicht immer kurz. Besonders bei größeren Unternehmen würden rechtliche Prüfungen rund um den Einsatz von KI den Verkaufsprozess verlängern.

Finanziert wurde das Startup bislang ausschließlich aus Eigenmitteln. Das Stammkapital von 10.000 Euro brachten die drei Gründer selbst auf. Auf die Frage, wann das Unternehmen profitabel werden wolle, antwortet Logar: „Wir sind schon profitabel.“

Förderabsage als Wendepunkt

Ursprünglich hatte das Gründerteam auf eine aws-Seedförderung gehofft. Nach einem Pitch im Frühjahr 2026 folgte jedoch die Absage. Zu diesem Zeitpunkt hatten die Gründer ihre bisherigen Jobs bereits gekündigt. Trotz des Rückschlags beschlossen sie weiterzumachen. „Wir haben dann aber den Entschluss gefasst, weiterzumachen, weil die Idee so gut ist“, erzählt Logar. Die Absage habe das Team letztlich stärker auf den Markt fokussiert.

Aktuell ist versa in der Science Park Graz Academy und arbeitet im Grazer Unicorn. Zunächst will das Startup aus eigener Kraft weiterwachsen und einen mittleren sechsstelligen Umsatzbetrag erreichen. Für die spätere Skalierung werden Partner gesucht.

Dabei denkt das Team von Beginn an international. „Wir haben ja keine sprachlichen Restriktionen“, erklärt Logar. Erste Kunden aus Deutschland hat versa bereits gewonnen. Langfristig will das Unternehmen vor allem dort wachsen, wo der Bedarf an skalierbaren Kommunikationstrainings besonders groß ist.

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