15.05.2018

Google’s Age of Assistance: „Hilfreiche Marken werden heute belohnt“

Im Interview anlässlich der Mobile Marketing Innovation Days 2018 spricht Google-Manager Dominik Wöber über die Zukunft und Trends im Mobile Marketing, wie Nutzer heute Kaufentscheidungen treffen & was das für Unternehmen bedeutet.
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Google Manager Dominik Wöber im Interview zu Trends im Mobile Marketing und was Google unter Age of Assistance versteht
(c) Mobile Marketing Innovation Day - Google Manager Dominik Wöber auf dem Mobile Marketing Innovation Day im letzten Jahr

Am 17. und 18.Mai werden sich in Wien bei den Mobile Marketing Innovation Days 2018 erneut zahlreiche Konzerne, Startups, Agenturen und Selbständige versammeln, um über die Trends im Mobile Marketing zu diskutieren. Als Speaker erwarten die Gäste unter anderem Vertreter von Facebook, AirBnB, McDonald’s, Mastercard oder Pro Sieben Sat.1 Puls4, aber auch Lokalpatrioten wie der Gastronom Leo Hillinger, Pioneers-CEO Oliver Csendes und Startups wie Shpock, Butleroy und Bitiago sind vertreten. Neben den Key Notes und einer Afterparty am 1.Tag, werden am zweiten Tag zahlreiche Workshops angeboten.

Im Interview stand uns der für Zentraleuropa verantwortliche Head of Performance Sales von Google – Dominik Wöber – Rede und Antwort zum Thema, der Zukunft des eigenen Unternehmens und wie in seinen Augen Unternehmen heute agieren müssen, um Kunden und NutzerInnen online und über ihr Smartphone zu erreichen. Während der Fachkonferenz wird er über das Thema „Marketing in the Age of Assistance“ sprechen.

Google’s Age of Assistance

Wir entwickeln uns vom “Age of Mobile” hin zum “Age of Assistance”. Die Nutzung von Mobilgeräten ist selbstverständlich – Google will seine NutzerInnen im richtigen Moment erreichen und bei der Suche ideal unterstützen. Die Konsumenten von morgen erhalten genau das, was sie möchten ‒ sofort und mühelos.

„Durch die rasant steigenden Erwartungen der Konsumenten sind Marken zum Umdenken gezwungen. Es geht heutzutage als Unternehmen weniger darum, die Nutzer mit Markenbotschaften zu überfrachten, sondern bei der Erfüllung ihrer Bedürfnisse bestmöglich zu unterstützen – hilfreiche Marken werden im heutigen Zeitalter von Konsumenten belohnt. Bei Google nutzen wir insbesondere Machine Learning, um Konsumenten in diesem Zeitalter mit unseren Produkten optimal zu unterstützen. Beispiele hier sind beispielsweise unsere Spracherkennung bei der Google Suche App, die in den USA bereits 20% der Suchanfragen ausmacht oder bei der Suche im Dienst ’Google Fotos’, der ohne Kategorisierung bzw. Schlagworte den Inhalt und Kontext der Bilder versteht.“

+++ Cortical.io aus Wien: “Wir sind das Google für Unternehmen” +++

Über Anfängerfehler im Mobile Marketing und Werdegang

Wie bist du persönlich zum Mobile Marketing und zu Google gekommen?

Wie ich zu Google kam? Ich habe mit 16 Jahren eine Webseite für meinen elterlichen Winzerbetrieb erstellt und dann rasch gemerkt, dass eine gute, eingängige Top-Level Domain nicht ausreicht, um Traffic zu erhalten. So habe ich angefangen mich für die Themen SEO und SEM zu interessieren und habe ein paar Jahre später als Praktikant im Wiener Google Office angefangen.

Mobiles Marketing habe ich eher als organische Evolution über die Jahre kennen gelernt. Ich verantworte bei Google das Performance Sales Team für Zentraleuropa (DACH+CEE), wobei mein Team – bestehend aus Produktspezialisten – Werbetreibende dabei unterstützt, noch erfolgreicher ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Was war das letzte Produkt, dass du über dein Handy gekauft hast?

Heute morgen das HVV (Hamburger Verkehrsverbund) Ticket. Davor einen Flug, eine Matratze, Rasensamen, und Windeln – also Querbeet über unterschiedliche Produktkategorien.

Was sind die wichtigsten Anfängerfehler im Mobile Marketing?

Mobiler Werbeerfolg ist das Produkt mehrerer Faktoren – ein relevantes Geschäftsmodell, relevante Werbung, ein simpler optimierter Kaufprozess und eine ganzheitliche Messung und Attribution. Viele unserer Geschäftskunden haben anfangs insbesondere Schwierigkeiten bei der Messung und häufig gibt es Webseiten, die es ihren Kunden sehr schwer machen direkt zu bestellen.

+++ m-Government-Ausbau: Eine Mio. Österreicher nutzen Handy-Signatur +++

50% der Nutzer springen ab, wenn eine Seite auf dem Smartphone länger als 3 Sekunden lädt

Gibt es Produkte, die sich Mobile besonders gut oder schlecht verkaufen?

Mobile ist für alle Produkte und Dienstleistung relevant. Wir sehen heutzutage kaum Unterschiede, was die Art der Suchanfragen angeht. Bei besonders teuren Produkten wie zum Beispiel einem Familienurlaub ist es jedoch weiterhin so, dass gerne über das Smartphone recherchiert wird und der Kauf dann auf dem Desktop PC getätigt wird. Das bedeutet jedoch auch, dass die mobilen Touchpoints – während der Recherche – wichtig für die späteren Kaufentscheidungen sind.

Welche Trends beobachtest du im generellen Online-Nutzerverhalten und hinsichtlich Mobile Marketing?

Studien zeigen, dass der Konsument von heute generell sehr interessiert, aber auch anspruchsvoll und recht ungeduldig ist. Denn der Konsument, der übers Smartphone 24/7 online ist, möchte relevante Informationen meist fast in Echtzeit – ganz egal, welche Uhrzeit es ist und wo er sich gerade befindet. Und dabei hilft gewöhnlich das Smartphone oder ein anderes mobiles, internetfähiges Gerät. Diese Geräte sind sehr mächtig, denn sie bieten dem Konsument die Möglichkeit genau das zu erhalten, was er will – meist sofort und mühelos.

Das starke Interesse zeigt sich beispielsweise daran, wie sich der Konsument heute vor einem Produktkauf vorab digital informiert – in den letzten 2 Jahren alleine haben die mobilen Suchanfragen – beispielsweise nach Reise-Accessoires – um 239% zugenommen. Es gibt sozusagen keine Low-Involvement Produkte mehr, weil Konsumenten jederzeit alle Produktkategorien, wie z.B. auch Deos, Olivenöl, Zahnbürsten und Duschvorhänge online recherchieren.

Der hohe Anspruch des Konsumenten zeigt sich beispielsweise daran, dass ein Nutzer auf einem Kartendienst wie Google Maps Antworten auf die Frage “in der Nähe” erwartet, möglichst personalisiert und relevant. Die “in der Nähe” Anfragen der letzten 2 Jahren sind so Mobile um das 4,5-fache gestiegen in der Google Suche – sogar um das 6-fache auf Google Maps. Auch Anfragen wie „Wo kaufen…“ sind Mobile im gleichen Zeitraum um das 2,5-fache gestiegen. Das sind rasante Entwicklungen.

Dann sind die heutigen Konsumenten ungeduldig – 50% der Website-Besuche werden abgebrochen, wenn eine Seite auf dem Smartphone länger als 3 Sekunden zum Laden benötigt.

Gerne am Beispiel – wie bewirbt man die eigenen Produkte Mobile am besten?

Neben der Werbung müssen die Faktoren Messung und die mobile Nutzererfahrung optimiert werden. Bei der Werbung empfehlen wir Kunden, sich bezüglich der Reichweite möglichst breit aufzustellen und dann über die Kombination einer automatisierten Gebotssteuerung und einem idealerweise datengetriebenem Attributionsmodell per Algorithmus die Touchpoints zu bewerten, und die Gebote über unsere Smartbidding-Algorithmen in Echtzeit steuern zu lassen.

Wie wird Mobile Marketing in 10 Jahren aussehen?

Ich glaube nicht, dass wir in 10 Jahren über einzelne Kanäle sprechen werden, sondern denke, dass bis dahin alle Kanäle verschmolzen sind. Es werden also maximal bei wenigen Creatives Anpassungen nach Geräten gemacht werden und der Rest wird über programmatische Systeme laufen.

+++ Wo steht die Artificial Intelligence wirklich? +++

Die Zukunft von Google

Was sind die spannendsten Produkte, an denen Google für die Zukunft arbeitet?

Ich persönlich finde 2 Themenschwerpunkte sehr spannend – einerseits die Entwicklung beim Google Assistant, zu dem wir vor kurzem bei der Google I/O viele Neuerungen vorgestellt haben. Eine dieser Neuerungen ist “Google Duplex” – eine komplexe Technologie, die es Konsumenten bald ermöglichen wird, Aufgaben wie z.B. die Reservierung eines Friseurtermins an den Assistenten abzugeben. Dieser ruft dann im Hintergrund den Friseur an und stimmt den Termin mit der jeweiligen Person ab – wie in einem natürlichen, menschlichen Gespräch.

Des Weiteren finde ich es spannend, wie Maschinelles Lernen alle Industrien verändern wird. Hier finde ich insbesondere die Open-Source Technologie Tensorflow spannend.

Wie beschäftigen Google und dich persönlich Trends wie Smart Home oder Smart City?

Diese Themen sind für Google super relevant, insbesondere da Google hierbei versucht, Millionen von Nutzern die Aufgaben des täglichen Lebens zu erleichtern. Aufwendige oder mühselige Aufgaben im Alltag können durch Technologie und Vernetzung stark vereinfacht werden. Ich persönlich beschäftige mich auch privat viel damit und verwende unter anderem vier Google Home Geräte sowie einen Saug- und einen Mähroboter, um Zeit zu sparen.


⇒ Programm der Mobile Marketing Innovation Days

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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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