29.01.2025
WORLD ECONOMIC FORUM

Insights aus Davos: Diese Trends bestimmen 2025 den Energy-Tech-Markt in Europa

Interview. Am Weltwirtschaftsforum in Davos haben wir mit Daniel Uusitalo über die aktuelle Entwicklung im Energy-Tech-Bereich gesprochen. Er war Investor bei Helen Ventures und teilt Einblicke in Trends, Herausforderungen und die europäische Investorenszene.
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Daniel Uusitalo in Davos | (c) martin pacher / brutkasten

Vergangene Woche blickte die Welt gespannt nach Davos, wo sich Staats- und Regierungschefs, CEOs global agierender Unternehmen und hochkarätige Vertreter:innen der VC-Branche zum jährlichen Treffen versammelten. Vor dem streng gesicherten Konferenzzentrum trafen wir Daniel Uusitalo, der bis vor Kurzem als Investor bei Helen Ventures aktiv war – einem Corporate-Venture-Capital-Fonds (CVC) aus Finnland, der unter anderem in mehrere österreichische Startups wie eologix-ping, enspired und Nobile investiert ist.

Im Interview sprachen wir mit Uusitalo über die Trends und Herausforderungen im Bereich Energy-Tech – von kleinteiligen Märkten in Europa bis hin zu Chancen durch Förderstrukturen und aktuelle Entwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz.


brutkasten: Ein großes Thema in Davos ist die Wettbewerbsfähigkeit. Siehst du in Europa im Vergleich zu den USA große Unterschiede bei Energy-Tech-Startups?

Daniel Uusitalo: Ja und nein. Was mir auffällt: In Europa sind die Märkte – gerade im Energieumfeld – oft kleinteilig reguliert. Das heißt, man muss sich als Startup mit vielen unterschiedlichen Marktgegebenheiten auseinandersetzen, wenn man international expandieren will. In den USA dagegen hast du einen großen Heimatmarkt, wobei es dort natürlich auf Bundesstaatenebene auch Unterschiede gibt, nur nicht so fragmentiert wie in Europa.

Wie schätzt du den aktuellen Finanzierungsmarkt für Energy-Tech-Startups in Europa ein?

Die letzten Jahre waren nicht ganz so stark, wie sich das manche erhofft hatten. Gerade nachdem die Zinsen angezogen haben, ist das gesamte Venture-Capital-Umfeld global etwas runtergekühlt. Das trifft natürlich auch Energie-Tech-Startups – vielleicht sogar stärker, weil viele von ihnen Hardware-affin sind und größere Kapitalbedarfe mitbringen.

Allerdings gibt es in Europa auch Mechanismen, die die USA so nicht haben, zum Beispiel öffentliche Förderstrukturen wie den Europäischen Investitionsfonds (EIF). Dadurch können auch Hardware-Bereiche finanziert werden, in denen konventionelle VCs eher zurückhaltend sind. Ich denke da an Bereiche wie Batterietechnologien oder Biomaterialien. Aber auch mit diesen Förderinstrumenten bleibt es in Europa herausfordernd.

Was müsste sich deiner Meinung nach ändern, damit die Finanzierungslage für Energy-Tech-Startups in Europa attraktiver wird?

Ich würde mir vor allem eine konsequentere Regulierung und klare Roadmaps wünschen, sowohl auf EU-Ebene als auch in den Mitgliedsländern. Es gibt gute Initiativen wie die Renewable Energy Directive, aber vieles bleibt relativ vage und geht nicht konsequent genug in die nationale Umsetzung.

Beispielsweise ist in der Richtlinie klar verankert, dass „Energy Communities“ gefördert und bürokratische Hürden abgebaut werden sollen, aber in der Praxis ist die Umsetzung lückenhaft. Startups arbeiten hier oft mit fragmentierten, veralteten Strukturen und müssen sich durch ein Dickicht von Auflagen kämpfen.

Gibt es schon erfolgreiche Beispiele für grenzüberschreitende Zusammenarbeit zwischen VCs?

Ja, auf jeden Fall. Besonders in den Nordics arbeiten die Venture-Capital-Firmen viel zusammen. Man kennt sich; man weiß, wer zu welchem Themengebiet gut passt. Wenn ein finnisches Startup den Markteintritt in Schweden plant, ist es meist sinnvoll, einen schwedischen Co-Investor an Bord zu holen, der Zugänge und Kontakte dort mitbringt. Umgekehrt funktioniert das genauso. Auf diese Weise können Startups relativ effizient in benachbarte Märkte expandieren.

Welche Trends im Bereich Energy-Tech werden wir 2025 sehen?

Aus meiner Sicht sind hier besonders drei Themenfelder entscheidend. Erstens Demand Response: Das sind digitale Plattformen, die Kapazitäten oder Lasten verschieben, um Netzbetreiber zu entlasten. Zahlreiche Startups befassen sich damit, Wohngebäude, E-Autos, Wärmepumpen oder gewerbliche Anlagen flexibel zu steuern, damit Lastspitzen im Stromnetz geglättet werden. Das Potenzial ist enorm, zumal regulatorische Initiativen inzwischen verstärkt auf die Einrichtung solcher Flexibilitätsmärkte abzielen.

Zweitens Energy Communities: Dieses Feld ist eng mit den EU-Richtlinien verknüpft. Bürgerinnen und Bürger sollen sich zusammenschließen können, um gemeinsam Strom zu produzieren, zu teilen und zu vermarkten. Dafür braucht es nicht nur intelligente Steuerung und digitale Abrechnungssysteme, sondern auch klare rechtliche Grundlagen. In einigen Ländern haben diese Community-Modelle bereits Fuß gefasst, in anderen stehen sie noch am Anfang. Ich bin jedoch davon überzeugt, dass sich der Trend hin zu lokalen und regionalen Energiegemeinschaften in den kommenden Jahren in ganz Europa etablieren wird.

Drittens Renewable-Energy-Zertifikate: Unternehmen möchten ihren CO₂-Fußabdruck immer genauer belegen – nicht lediglich im Jahresmittel, sondern möglichst minutengenau. Sie wollen wissen, wann und wo der von ihnen genutzte Strom tatsächlich erzeugt wurde. Aktuell wird dies teilweise noch in Excel-Tabellen erfasst. Hier entsteht ein großer Markt für Startups, die auf Software- und Handelslösungen spezialisiert sind, um Unternehmen bei der lückenlosen Dokumentation ihres grünen Strombezugs zu unterstützen.

In letzter Zeit sieht man zudem wieder mehr Diskussionen über Kernenergie in Europa. Wie nimmst du dieses Thema aus Investorensicht wahr?

Das ist natürlich eher eine makroökonomische Frage, aber ja, es tut sich einiges. Man sieht eine gewisse Renaissance der Kernenergie – zumindest in manchen europäischen Ländern. Nach wie vor gibt es in Deutschland viele Vorbehalte, aber in Finnland, Frankreich und anderen Ländern ist die Bereitschaft, auf Kernenergie zu setzen, gewachsen.

Für VCs ist das Thema Kernenergie insgesamt komplex. Bei konventionellen Spaltreaktoren handelt es sich meistens um sehr teure, langfristige Infrastrukturprojekte, die nicht typisch für klassische VC-Tickets sind. Hochspannend ist allerdings Fusion. Da gibt es einzelne Deep-Tech-Startups, die große Summen eingesammelt haben. Wenn die Fusionstechnologie wirtschaftlich skalierbar würde, wäre das natürlich eine bahnbrechende Veränderung für den Energiemarkt. Aber derzeit ist das noch Zukunftsmusik und mit sehr viel Unsicherheit behaftet.

Du hattest erwähnt, dass du damals in deiner Zeit bei Helen Ventures mit einigen österreichischen Startups gearbeitet hast. Wie nimmst du den österreichischen Energy-Tech-Markt wahr?

Ich muss sagen, ich bin wirklich beeindruckt. Österreich ist zwar ein relativ kleines Land, aber es hat eine ganze Reihe von hochinnovativen Energie-Startups, die dann oft recht schnell in größere Märkte expandieren. Zum Beispiel Richtung Deutschland, Schweiz oder Italien. Das ist geografisch und sprachlich naheliegend.

Helen Ventures hat mehrere Investments in Österreich: Eologix Ping, Enspired oder auch Nobile – und jedes Mal ist uns aufgefallen, dass die Gründer:innen sehr gut vernetzt sind. Sie profitieren einerseits von einem soliden heimischen Markt und haben gleichzeitig kurze Wege in andere Länder. Vielleicht ist genau diese Lage das Geheimnis, warum es dort relativ viele Erfolgsgeschichten im Energy-Tech-Bereich gibt.


Tipp der Redaktion

Brutkasten war heuer live vor Ort beim Weltwirtschaftsforum in Davos und hat direkt vom Geschehen berichtet. Dabei haben wir unter anderem die Gründer des Vorarlberger Startups Tree.ly getroffen und mit ihnen über die jüngsten Entwicklungen ihres Waldschutz-Startups gesprochen. Außerdem ging es in einem Gespräch mit Glacier-Gründer Andreas Tschas um das neues KI-Tool Glacier AI, das künftig die CSRD-Berichterstattung für Unternehmen deutlich vereinfachen soll.


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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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