27.11.2018

Blockchain: Usecases zwischen Rolex und Echtzeit-Besteuerung

Beim Horizonte Blockchain Summit wurden Schnittpunkte und Anwendungsfälle für die Blockchain, Internet of Things und AI diskutiert. Im Fokus standen Projekte um die Supply Chain, biometrische Daten, Tax Regulation & Energieversorgung.
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Horizonte Blockchain Summit
(c) fotolia.com - zapp2photo
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Beim Horizonte Blockchain Summit der Außenwirtschaft Austria wurde diskutiert, wie die Blockchain, das Internet der Dinge und künstliche Intelligenz als Technologien in Zukunft zusammenwirken werden, um neue Geschäftsmodelle in verschiedenen Branchen zu ermöglichen. Stattgefunden hat das Event im Julius-Raab-Saal der WKO. Aufgrund des großen Andrangs wurde in einem weiteren Saal ein Live-Stream der Vorträge und Podiumsdiskussion übertragen.

Die Begrüßung und Anmoderation übernahmen Michael Otter von der Außenwirtschaft Austria und Shermin Voshmgir als Direktorin des Forschungsinstituts für Kryptoökonomie der WU Wien. Voshmgir nannte mit Datensicherheit, Transparenz und dem Buzzword Web 3.0 dann auch die wichtigen Diskussionsfelder des Abends, die entlang der Geschäftsmodelle besprochen worden sind.

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Biased Data und Digital Identity beim Horizonte Blockchain Summit

Im Keynote-Vortrag und in der Podiumsdiskussion danach ging es dann auch um die rechtlichen Rahmenbedingungen für den technologischen Fortschritt. Anhand von Beispielen wie biometrischen Daten und Digital Identity wurde auf die Gefahren hingewiesen, wenn Algorithmen beispielsweise im Recruiting eingesetzt werden und auf Datenbasis Entscheidungen fällen. Es kam hier ein Fall zur Sprache, wo ein AI Recruitment-System von Amazon in der Entwicklung sich selbst fehlerhafte Entscheidungen anhand des Geschlechts beigebracht hatte. Folgerichtig wurde das System vor Live-Gang eingestampft.

Keynote-Speakerin Rumman Chowdhury von Accenture sprach aber auch von der umgekehrten Gefahr, wenn Menschen die letzte Entscheidung treffen, aber datenbasierte Entscheidungen ihrem eigenen Wissens- & Erfahrungsschatz unterordnen und so auf ihren eigenen Datenbias zurückfallen.

„What we need is not only transparency but agency“

Es bestand Einigkeit darüber, dass diese offenen Rechtsfragen mit der technologischen Entwicklung selbst geklärt werden müssen. Chowdhury führte vor Augen, dass selbst Branchenriesen wie Facebook die Problemfelder – entlang der Debatten um Wahlmanipulation und inhaltlicher Polarisierung durch Algorithmen – mittlerweile erkannt hätten und ernst nehmen.

Sie brachte es auf den Punkt mit der Aussage „what we need is not only transparency but agency“. Wo die Blockchain der erste Schritt ist, um Transparenz zu gewährleisten und Länder wie Norwegen oder Estland im Governance-Bereich Vorreiter-Rollen einnehmen, muss am Ende des Tages auch die Möglichkeit bestehen, in die Daten einzugreifen – „take action“. Folgerichtig sagte sie dann auch: „if we can’t build trust into the system, nobody will adapt to it“.

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„Let’s bring the Blockchain to physical objects“

Tom Fürstner – Gründer und CTO von Riddle & Code – nannte dann auch konkrete Anwendungsfälle seines eigenen Unternehmens für die technologische Konvergenz. Er hatte hauseigene Chips dabei, die man beispielsweise in Luxusprodukte wie Uhren einbauen könnte, um ihre Supply Chain von den Produktionsstätten an über den Einzelhandel bis hin zum Endkonsumenten zu verfolgen.

So wäre es in Zukunft damit möglich genau festzustellen, wo und wie Produkte hergestellt werden, wann sie erstmalig verkauft worden sind und wie sie dann auch im Folgenden weiterverkauft werden. Damit könne dann einerseits gewährleistet werden, dass es sich bei Produkten tatsächlich um Originale handelt, aber andrerseits werden auch die Arbeitsbedingungen und das Entstehen der Produkte verfolgt. Die Rolex-Uhr, die von sich selbst sagen kann, „I was sold two times in Switzerland“, sorgte für Erheiterung im Raum.

Er nennt eine solche Verfolgung der Supply Chain als besondere Chance für kleinere Unternehmen, die hochwertige Produkte verkaufen und mit fairen Arbeitsbedingungen, Löhnen, lokaler Produktion sowie Ressourcenschonung werben.

Smart Contracts für den Energiemarkt

Als Vertreterin eines Startups im Energiemarkt diskutierte Sebnem Rusitschka mit. Die Gründerin von freeel.io entwickelt Apps für Solarsysteme. Unter Zuhilfenahme künstlicher Intelligenz und Blockchain-Tokens werden Daten gesammelt und ausgewertet, um den Energieverbrauch und -einsatz der Systeme zu messen und in Zukunft auch automatisch zu steuern. Damit würde es in Zukunft möglich werden, energieeffiziente Systeme auch an entlegenen Orten wie in Afrika bereitzustellen und dort eine autarke Energieversorgung herzustellen, bei der die Verschwendung minimiert wird. Freeel.io ist hier an einem ersten Pilotprojekt beteiligt, bei dem Solarsysteme für bis zu 40 Familien in Gebiete geliefert werden, die sonst keinen Anschluss an eine elektrische Energieversorgung haben.

Auch im Feld Smart Home und in der Ausstattung privater Haushalte mit erneuerbaren Energien sei die Blockchain in Kombination mit künstlicher Intelligenz ein Schlüssel, um die Energieversorgung effizient zu gestalten – das System lernt sich selbst zu steuern und entsprechend der eigenen Verbrauchsgewohnheiten anzupassen.

Die Energieversorgung im Ganzen könne auf der Basis von Smart Contracts viel besser koordiniert werden und die Infrastruktur dahinter wird mit der Blockchain dezentralisiert. Für den einfachen Privathaushalt hieße das, mit einem Klick den Anbieter zu wechseln und so selbst Energie und Geld einzusparen oder auf ökologisch gerechte Energieversorgung umzustellen.

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Digitale Steuern und Transparenz in Norwegen

Zuletzt wurde das große Feld der Tax Regulation besprochen. Der Steuerrechts-Professor Jeffrey Owens von der WU Wien führte vor Augen, wie abhängig das jetzige Steuersystem noch von zentralisierten, meist papiergetriebenen Institutionen sei. Besonders in diesem Feld seien auch die Bedenken der Beteiligten groß. Dabei würden Staaten wie Norwegen vormachen, wie sich mit der Hilfe dezentralisierter, digitaler und transparenter Systeme nicht nur Kosten für das Steuersystem reduzieren ließen, sondern auch Transparenz hergestellt wird. Seit 2016 sind die Steuerdaten in Norwegen öffentlich. Nachbarn wissen voneinander, wie viel sie verdienen, so sie es möchten.

Echtzeit-Besteuerung spart fünf Jahre Verzögerung

Unabhängig davon, ob das erwünscht sei, kann ein blockchain-basiertes Steuersystem dem Staat fünf Jahre Verzögerung ersparen, denn ein dezentralisiertes, digitales Steuersystem kann bis hin zu einer Echtzeit-Besteuerung für Unternehmen reichen. Korruption und Steuerhinterziehung könnten somit minimiert bis ausgeschaltet werden. Owens stellt einen Vergleich an: „it’s like asking the turkey to come to thanks-giving“. Der Raum tobt. Für Owens sei es dazu wichtig, Aufklärungsarbeit zu leisten, denn leider würden die wenigsten dieses Potential überhaupt erahnen, so sie denn überhaupt wissen, was die Blockchain ist. Darin sind sich alle Diskutierenden einig und dafür hat der Horizonte Blockchain Summit ja auch geworben.

Nach der Podiumsdiskussion werden noch Fragen gestellt. Es wird interessiert nachgehakt, teils werden auch Zweifel geäußert, aber die Grundstimmung ist positiv. Der Abend endet mit Networking am Buffet bei Getränken.


Forschungsinstitut für Kryptoökonomie an der WU Wien

Riddle & Code

Freeel.io

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Seit 2. August ist Artikel 50 des EU AI Act verbindlich, die Transparenzstufe der KI-Verordnung. Der Wiener Rechtsanwalt Manuel Mofidian erklärt anhand von drei konkreten Anwendungsbeispielen, was gekennzeichnet werden muss und was nicht.
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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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