12.01.2022

„All-In-Verträge brennen Menschen aus und sie können ihr Potenzial nicht voll abrufen“

Mit seiner Performance Marketing-Agentur Corvis will Markus Siuda eine "Anti-Burnout-Kultur" mit herausragender Leistung kombinieren. Im Interview erzählt er, wie das funktionieren soll.
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Markus Siuda: Anti-Burnout-Kultur im Performance Marketing-Unternehmen
Markus Siuda | (c) Corvis

„Performance“, „Leistung“, „Wachstum“, „Skalierung“ – die Schlagworte auf der Homepage der Wiener Agentur Corvis der Brüder Markus und Martin Siuda haben eine klare Message an potenzielle Kund:innen: Das Team soll diese mit Performance Marketing hoch hinaus bringen. Referenzen gibt es von Unternehmen wie Lufthansa, Obi und der Shopping City Süd ebenso wie von Ärzte ohne Grenzen oder Ali Mahlodji und Investment-Punkt Gerald Hörhan.

Neben dem Versprechen an die Kund:innen gibt es aber auch eines an die Mitarbeiter:innen: Corvis will mit einer „Anti-Burnout-Kultur“ dafür sorgen, dass diese trotz außerordentlicher Leistung nicht Gefahr laufen, auszubrennen. Wie das in der Praxis funktionieren soll erklärte uns Co-Founder Markus Siuda im Interview.

Ihr habt bei Corvis mit eurem Performance Marketing-Angebot namhafte Kunden. Kannst Du kurz pitchen, was ihr für die macht?

Was uns als Team im Kern antreibt ist es, Kunden messbar noch erfolgreicher zu machen. Genau das machen wir in der Praxis und haben dafür sehr einzigartige Werkzeuge und Zugänge entwickelt. Damit verbinden wir digitale Unternehmensberatung mit operativer digitaler Performance. Ein großer Fokus sind dabei sicherlich digitale Geschäftsmodelle und E-Commerce Unternehmen. Anstatt blind Kampagnen anzubieten, leiten wir zuerst Erfolgspotenziale ab.

Dafür setzen wir stark auf zielgerichtetes Consulting. Mit unserem eigens entwickelten „Performance Check“ können wir analysieren, wie hoch das „digitale Performance-Potenzial“ der Kunden ist. Wir zeigen Stärken, Schwächen und Potenziale auf. Das Ergebnis ist ein Management-Dashboard, von dem wir datenbasierte Maßnahmen ableiten. In der Regel sollte das ein CEO-Thema sein.

Mit den Erkenntnissen gehen wir direkt in die Umsetzung, machen die notwendigen Optimierungen für einen besseren ROI und starten das datengetriebene Performance Marketing. Auch hier nutzen wir ein bewährtes Framework, um das Erfolgspotenzial bestmöglich zu steigern. Gerade in Zeiten der Post Cookie Ära ist das unerlässlich.

Wenn man auf eure Seite geht, findet man überall Begriffe wie Performance, Skalierung und Maximum. Das klingt nach immer 150 Prozent geben. Andererseits sprichst du von einer Firmenkultur, die Burnouts entgegenwirkt…

Es ist tatsächlich ein scheinbarer Gegensatz. Im ersten Moment möchte man meinen, die beiden Ziele stehen einander im Weg. Die Wahrheit ist aber, dass maximale Performance mittelfristig ohne Entspannung einfach nicht möglich ist. Ich erkläre das sehr gerne mit einer Metapher: Ein Muskel kann Höchstleistungen vollbringen. Um zu wachsen, braucht er aber Ruhephasen. Danach kann er wieder beansprucht werden und erzielt sogar noch mehr Leistung als davor. Genauso verhält es sich auch mit Menschen in Unternehmen. Wir nennen das Performance Culture. Dabei geht es darum, in der verfügbaren Zeit das Maximum herauszuholen und sich ständig zu verbessern, ohne auszubrennen. Dadurch entsteht ein Umfeld, das High Performer anzieht und Leistung fördert – und das macht Spaß.

Markus Siuda | (c) Corvis

Wichtig ist, dass alles mit einem „Warum?“ beginnt, das jede:r im Team auch wirklich lebt. Ohne diesem Warum ist eine Performance Kultur nicht überlebensfähig, weil es zwangsweise zu essentiellen Sinn-Fragen kommen wird. Niemand kann, ohne Sinn hinter den Aufgaben zu erkennen, eine konstant hohe Leistung abrufen und langfristig motiviert bleiben. Gleichzeitig treibt es die meisten Menschen ja auch an, ihren persönlichen Beitrag zum großen Ganzen leisten zu können. So entsteht Team-Spirit.

So etwas wird oft gesagt, dann aber in keiner Weise umgesetzt. Wie stellt ihr bei Corvis etwa konkret sicher, dass eure Mitarbeiter:innen nicht zu viel arbeiten?

Das ist richtig und ich höre das auch selbst immer wieder. In der Praxis stellt sich bei uns die Frage der Sicherstellung in Wahrheit selten. Wir haben diesen Ansatz tief in unserer Kultur verankert und informieren neue Mitarbeiter:innen bereits im Recruiting-Prozess darüber.

Natürlich prüfen wir trotzdem, ob es gelebt wird. Wir haben dafür schon sehr früh eine eigene Position geschaffen, die wir „People Development“ nennen. Damit wollen wir uns bewusst vom klassischen Human Resources abgrenzen, weil es uns widerstrebt von Menschen als Ressourcen zu sprechen. Hier wird dann auch das Monitoring der Arbeitszeit gemacht und proaktiv Gespräche geführt, um rechtzeitig reagieren zu können. Wir besprechen regelmäßig potenzielle Engpässe mit dem Team und lassen das in unsere Planung mit einfließen, damit eben keine Überstunden ansammeln. Natürlich lässt es sich in Einzelfällen nicht vollständig vermeiden, dann ermöglichen wir einen Zeitausgleich.

War das von Beginn an so, oder musstest du das erst lernen?

Es wäre falsch zu sagen, dass wir gleich so begonnen haben. Aber Menschen nicht auszubrennen war uns seit Tag 1 wichtig. Das liegt einfach daran, dass mein Bruder Martin und ich beide in unserer vergangenen Karriere bereits ein Burnout durchlebt haben. Dadurch wurden die Themen Ausgleich und Zufriedenheit für uns eine Herzensangelegenheit und ein Management-Thema. Wir beide sind ja selbst auch High-Performer und haben sehr viel darüber nachgedacht, was es braucht, um Menschen wie uns zu motivieren und halten zu können. Wir wollten niemals ein Arbeitgeber sein, der für eine hohe Fluktuation und andauerndes Stresslevel bekannt ist, das Menschen krank macht.

Wie weitreichend die Auswirkungen in der Praxis sind, haben wir erst deutlich später erkannt. Wir begannen vor einigen Jahren aktiv zu recherchieren, welche Arbeitsmodelle es gibt und wie andere Unternehmen auch international damit umgehen. Interessanter Weise hatten wir vieles sehr intuitiv richtig gemacht. Die heutige Performance Kultur entstand aber über mehrere Jahre durch Lektüren, Workshops und externe Mentoren, die uns sehr geholfen haben. Das bedeutet aber auch, dass wir uns täglich noch weiter verbessern wollen. Eine Performance Kultur ist eine ganzheitliche Entscheidung und ein dynamischer Prozess.

Wie stehst du zu Maßnahmen wie der Reduktion der Normalarbeitszeit oder der Vier-Tage-Woche?

Was Arbeitszeit betrifft halte ich nichts von All-In Verträgen und maßlosen Überstunden. Das brennt mittelfristig Menschen nur aus und sie können ihr Potenzial im Unternehmen nicht voll abrufen. Darum handhaben wir es so, dass wir die maximale Arbeitszeit mit 38,5 Stunden festgelegt haben und das sehr ernst nehmen.

Gleichzeitig macht es Sinn, offen für alternative Arbeitszeit-Modelle und Formen von Remote Working zu sein. In fixen Stundenmodellen zu denken kann ein Unternehmen schnell starr und unbeweglich machen. Oder noch schlimmer: High-Potentials abschrecken. Es ist doch so- jeder Mensch hat Bedürfnisse und Lebensphasen. Wenn ich eine langfristige Zusammenarbeit mit High-Performern aufbauen möchte, muss ich als Arbeitgeber flexibel sein. Es geht darum ein Umfeld zu schaffen, das Entfaltung und Performance fördert – unabhängig der Arbeitsstunden. Lebensphasen und Bedürfnisse ändern sich. Das bedeutet noch lange nicht, dass man dadurch das Dienstverhältnis beenden muss. Gerade hier flexibel in der Gestaltung zu sein, kann einen sehr motivierenden Effekt haben und reduziert die Fluktuation. Mitarbeiter:innen langfristig zu fördern und zu binden ist immer noch das beste Investment und braucht eine klare Strategie auf Führungsebene.


Umfrage:


Die Vier-Tage-Woche ist für mich momentan noch mehr ein Trendwort, weniger eine generell praktikable Lösung. Ja, es kann Sinn machen. Uns persönlich sind aber die individuellen Bedürfnisse der Arbeitnehmer:innen wichtiger. Danach gestalten wir dann die Arbeitszeitmodelle. Wir handhaben es zum Beispiel so, dass Freitag unser „inhouse Tag“ ist, an dem wir uns vorwiegend dem eigenen Unternehmen, der Optimierung unserer Qualität und der Prozesse am Kunden widmen. Das erhöht wiederum die Effizienz und erlaubt es uns sehr schnell auch auf Trends und Chancen zu reagieren und uns laufend zu verbessern. Das Team kann sich hier unabhängig vom operativen Kundengeschäft aktiv in den Erfolg der Agentur einbringen.

Siehst du einen generellen Trend zu mehr Awareness in dem Bereich?

Tatsächlich hat die Pandemie einen regelrechten Awareness-Schub ausgelöst. Das Thema ist schon längst auf dem Arbeitsmarkt und vor allem in der Entscheidungsfindung von Arbeitnehmer:innen angekommen. Viel wichtiger ist also, dass Arbeitgeber:innen jetzt umdenken und auf den Markt reagieren. Denn heute suchen sich Mitarbeiter:innen, vor allem High-Performer, den Arbeitgeber aus und nicht umgekehrt. Das mag vielleicht bei wenigen Love-Brands anders sein, hat aber in den meisten Fällen Gültigkeit. Das „Warum“ wird als Entscheidungsgrundlage also immer wichtiger als das Gehalt. Das Umfeld wichtiger als die Karriere und der persönliche Beitrag zum Ganzen wichtiger als der Jobtitel.

Wir befinden uns in einem globalen Umdenken. Menschen hinterfragen, wo sie ihre Arbeitszeit investieren sollen und ob ihr aktueller Beruf in der Lage ist, sie glücklich zu machen. Auch Themen wie Nachhaltigkeit und Social Impact gewinnen rasant an Bedeutung. Das sind Fragestellungen, die sich Unternehmen heute allem voran stellen sollten. Denn ohne qualifiziertes Personal wird es in Zeiten eines Überangebots an Produkten und Dienstleistungen schwierig werden, sich weiter zu behaupten.

Wird sich das also von selbst lösen, oder sollte auch die Politik eingreifen?

Wie die meisten Märkte wird auch der Arbeitsmarkt durch Angebot und Nachfrage bestimmt. Das bedeutet der Markt wird sich in großen Teilen selbst regulieren. Als Arbeitgeber müssen wir vor allem dafür Sorge tragen, ein geeignetes Umfeld und Angebot zu bieten, das Personal anziehen und halten kann.

Die Aufgabe der Politik sehe ich mehr darin, zukunftsträchtige Rahmenbedingungen zu schaffen. Je flexibler wir in der Gestaltung von Arbeitsmodellen sind, desto besser können wir auf den Markt reagieren. Es ist möglich, dass Menschen bald mehrere Teilzeitjobs haben werden, die auch unterschiedliche Interessen abbilden. Ganz plakativ gesprochen kann ich in Zukunft 20 Stunden als Gärtner arbeiten und 15 Stunden in einer Forschungsabteilung. Oder Teilzeit Selbstständig sein und daneben eine Anstellung haben, die mir Sicherheit gibt. Die Trends zeigen, dass dieses Szenario durchaus realistisch ist und dafür brauchen wir auch geeignete Lösungen. Gleichzeitig ist es wichtig, weiter an flexiblen Mitarbeiter-Beteiligungen und anderen Incentives zu arbeiten, die für Arbeitgeber steuerlich attraktiv sind und gestalterischen Spielraum ermöglichen.

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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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