29.06.2023

Metta Space: „Frauen kündigen eher ihren Job, als dass sie sexuelle Belästigung melden“

Das Tech-Startup Metta Space bietet Unternehmen eine Hilfestellung bei Vorfällen von sexueller Belästigung oder anderem Fehlverhalten am Arbeitsplatz. Co-Founderin Manley erklärt, wie sie auf die Gründungsidee kam und wieso externe Reporting-Tools besser funktionieren als interne Feedbackbögen.
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Metta Space möchte mit ihrer Technologie eine bessere Arbeitswelt schaffen. Das Team (v.l.): Eleanor Manley (Co-Founder) , Helena Oettingen (Co-Founder) und Nora Marji (CTO) © Metta Space
Metta Space möchte mit ihrer Technologie eine bessere Arbeitswelt schaffen. Das Team (v.l.): Eleanor Manley (Co-Founder) , Helena Oettingen (Co-Founder) und Nora Marji (CTO) © Metta Space

“Helping Prevent Misconduct”, steht in der LinkedIn-Bio der Gründerin Eleanor Manley geschrieben. Das hat sie sich nicht nur zum Motto, sondern auch zum Geschäftsmodell gemacht. Gemeinsam mit der Cybersecurity Expertin Helena Oettingen gründete Manley 2021 das Tech-Startup Metta Space. Das junge Unternehmen hat eine Technologie entwickelt, mit der Arbeitnehmer:innen Fälle von “Misconduct” (deutsch: Fehlverhalten) anonym bei ihrem Arbeitgeber melden können. Zudem unterstützt die Software die Unternehmen dabei, derartige Fälle aufzuarbeiten. Das Ziel ist klar: Mithilfe neuer Technologien eine bessere Arbeitswelt zu schaffen (wie es Oettingen wiederum in ihrer Bio formuliert). 

Metta Space ist international ausgerichtet – sowohl in der internen Aufstellung, als auch in der Zusammenarbeit mit Kund:innen. Ihre Technologie bietet Metta Space global an, erst im November 2022 ist das Startup im Zuge einer Finanzierungsrunde in die USA gezogen und fokussiert sich seither stark auf die Expansion in den Vereinigten Staaten.

Metta Space bleibt allerdings eine Remote-First-Company. Eleanor Manley teilt ihre Zeit beispielsweise zwischen Ibiza, Madrid und Los Angeles auf. Das Interview mit Manley findet virtuell statt. Der eine Bildschirm steht im brutkasten-Büro in Wien, der andere in einem Coworking Space auf Ibiza. Dort hat sich Manley in ihrem vollgepackten Terminkalender Zeit genommen, um über Metta Space zu sprechen. Sie erzählt von eigenen quantitativen Umfragen zu sexueller Belästigung am Arbeitsplatz, von internen Reporting-Tools in Unternehmen und sie erklärt, wieso es eine absolute “Red Flag” ist, wenn eine Firma null Reportings von ihren Angestellten erhält.


Wer ist Metta Space und wie seid ihr auf die Idee zur Gründung gekommen?

Wir helfen Unternehmen beim Reporten und bei der Aufarbeitung von Fehlverhalten am Arbeitsplatz. Meine Co-Founderin Helena und ich sind beide in der Tech-Branche tätig. Metta Space haben wir gegründet, nachdem wir Zeuginnen von sexueller Belästigung am Arbeitsplatz wurden. 

Etwa die Hälfte der Frauen, die wir aus unserem Umfeld kannten, haben sexuelle Belästigung im Job erlebt. Mit der Zeit haben Helena und ich dabei Muster identifiziert, die immer wieder auftraten. Wir haben beide verschiedene Tech-Hintergründe: Während Helena Cybersecurity studiert hat, liegt meine Expertise im Machine Learning. Wir haben über acht Monate hinweg Daten zum Thema “Misconduct” erhoben, für weitere Recherchen drei Monate lang das Internet durchforstet und sind letztendlich zu dem Ergebnis gekommen, dass das Thema in so gut wie jedem Unternehmen vorkommt. 

Wie genau sah diese Datenerhebung aus?

Nach den qualitativen Befragungen in unserem Umfeld haben wir beschlossen, eine Umfrage zu machen. Dafür haben wir etwa 1.200 Personen aus verschiedenen Unternehmen und Universitäten über ein Google-Survey befragt, um noch mehr Daten zu sammeln.

Zu den wichtigsten Ergebnissen gehört, dass 98 Prozent der Betroffenen ihre Erfahrung nicht beim Arbeitgeber gemeldet haben. Gründe dafür waren, dass sie entweder nicht wussten, wie sie es in ihrem Unternehmen reporten können, sie dem Reporting-System nicht vertrauten, sie Angst vor negativen Konsequenzen hatten oder, dass sie es schlichtweg für sinnlos hielten, da ihrer Meinung nach sowieso nichts passieren würde.

Wir haben dann festgestellt, dass Frauen viel eher kündigen als ein Fehlverhalten beim Arbeitgeber zu melden. Einfach weil sie keinen Sinn darin sehen. Im Grunde genommen haben wir es also mit einer massiven Abwanderung von Talenten zu tun, die einfach kein Fehlverhalten melden. Ein essentieller Punkt ist das fehlende Vertrauen in die vorhandenen Meldesysteme und das dahinter stehende Verfahren. Das wäre vermeidbar und leicht zu beheben.

Was genau versteht ihr unter “Misconduct”? Welche Aspekte gehören dazu?

Bei “Misconduct” bzw. “Fehlverhalten” unterscheidet man zwischen zwischenmenschlichen und finanziellem Fehlverhalten. Einerseits gehört dazu alles, was mit sexueller Belästigung, Diskriminierung und Mobbing zu tun hat. Andererseits gehören dazu auch Dinge wie Betrug oder Bestechung. 

Sexuelle Belästigung ist die häufigste Form von Misconduct. Als Datenanalystin (Data Analyst) bin ich aber vorsichtig mit den uns vorliegenden Daten. Es ist zu beachten, dass es hier mehrere Variablen gibt, die in Betracht gezogen werden müssen. Man muss also auch das Meldeverhalten gegenüber dem Nicht-Melden beachten. Sexuelle Belästigung ist die Form von Misconduct, die am häufigsten in Unternehmen gemeldet wird.

Gibt es Bereiche, die mehr oder weniger unterschätzt werden?

Viele Firmen gehen davon aus, dass Misconduct nur in größeren Unternehmen vorkommt. Das ist aber nicht der Fall. Auch kleine Unternehmen, wie beispielsweise Startups, können davon betroffen sein. Aufgrund der flachen Hierarchien in Startups, ist die Struktur sehr stark auf den bzw. die Founder und das (finanzielle) Überleben der Firma fokussiert. Dadurch werden viele People-Themen vergessen oder unter den Teppich gekehrt. 

Gibt es besondere Herausforderungen in eurer Arbeit?

Ich halte es für sehr wichtig, dass die Möglichkeit für anonymes Feedback geboten wird. Auf der anderen Seite muss ermöglicht werden, dass der Arbeitgeber auch auf das anonyme Feedback reagieren kann. Das ist etwas, das für Unternehmen ohne ein integriertes System nur schwer möglich ist. Wir bieten genau das an.

Wie funktioniert eure Software?

Wenn ein Unternehmen Metta Space nutzt, geben wir den Mitarbeiter:innen Zugriff auf unsere Reporting-App, die dann auf ihren mobilen Endgeräten verfügbar ist. Damit können sie Reportings zu jeglichem Fehlverhalten abgeben – wann sie wollen, wo sie wollen und wie sie wollen. Wenn sie möchten, können sie den Meldeprozess anonym durchlaufen. Wenn sie das nicht möchten, können sie das Reporting vertraulich umsetzen, wobei ihre Identität weiterhin geschützt bleibt – denn unsere Daten sind alle verschlüsselt. 

Abschließend können sie den Bericht entweder als Entwurf auf ihrem mobilen Endgerät speichern und später einreichen, oder sie können ihn sofort an ihr Unternehmen senden. Der Arbeitgeber erhält dann die Informationen, die im Bericht zur Verfügung gestellt wurden – auch wenn sie anonym sind.

Je nach Art, Ort und Zeitpunkt der Übermittlung und je nachdem, ob die Person anonym ist oder nicht, werden dem Unternehmen Schritte zur Aufarbeitung des Falles vorgeschlagen. Das bedeutet, dass wir bestimmte Dinge – wie bspw. ein Nachrichtensystem – integriert haben, das es den Unternehmen ermöglicht, mit jemandem für weitere Informationen zu kommunizieren, auch wenn die Person anonym bleibt.

Was unterscheidet euer externes B2B-Angebot von einem internen Reporting-System, das ein Unternehmen seinen Mitarbeiter:innen anbietet?

Häufig werden in Unternehmen die alten, eher dezentralen Whistleblowing-Systeme genutzt. Solche werden aber von den Angestellten kaum genutzt. Mit Metta Space wollen wir den Mitarbeiter:innen eine Art objektiven externen Dienstleister zur Seite stellen, der ihnen Anonymität und Vertraulichkeit gewährt, aber auch dem Unternehmen Ratschläge gibt, wie es den jeweiligen Fall aufarbeiten kann.

Durch unsere Umfragen wissen wir, dass die Wahrscheinlichkeit doppelt so hoch ist, dass Angestellte ein Erlebnis über uns melden, als über irgendein anderes System. Wir wissen auch, dass es im Durchschnitt leider 318 Tage dauert, einen Fall aufzuarbeiten. Unser Ziel ist es, diese Zeitspanne um 80 Prozent zu verkürzen, indem wir die Personalabteilung Schritt für Schritt unterstützen, sodass sie weiß, was zu tun ist. Wir versuchen also, das Einschalten der Rechtsabteilung bei kleineren Fällen zu vermeiden, bei denen es sich eher um einen Verstoß gegen den Verhaltenskodex (Code of Conduct) handelt. In 80 Prozent der gemeldeten Fälle, die wir bisher gesehen haben, handelt es sich nicht um einen Gesetzesverstoß, sondern um einen Verstoß gegen den Code of Conduct des Unternehmens.

Im Moment haben wir also nur die grundlegenden Schritt-für-Schritt-Anleitungen. Es ist wichtig, hier zu erwähnen, dass wir uns nicht mit Fällen befassen. Das ist Sache der Personalabteilung. Wir stellen ihr lediglich die Details und Informationen zur Verfügung, die offen zugänglich sind und zeigen die besten Herangehensweisen auf. 

Aber unsere Vision ist es, im Zuge unserer Weiterentwicklung auch eine Anpassung an die individuelle Unternehmenskultur und an die Kultur des Landes zu integrieren.

Was sind die größten Missverständnisse, mit denen ihr bei eurer Arbeit konfrontiert werdet?

Ich glaube, dass die Anzahl der Reportings nicht das Ausmaß der vorhandenen Grenzüberschreitungen widerspiegelt. Wenn ein Unternehmen eine hohe Anzahl an Meldungen erhält, dann ist das eigentlich sogar ein gutes Zeichen. Es weist darauf hin, dass Leute eher bereit sind, zu reporten, als ihren Arbeitgeber zu verlassen. Das ist eines der größten Missverständnisse. Wir versuchen den Unternehmen immer wieder zu vermitteln, dass es viel positiver ist, Meldungen zu erhalten, als gar keine zu erhalten – denn Null sollte die größte Red Flag sein.

Bild © Metta Space

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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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