29.04.2025
PLAGIATSTEST 2.0

Nifty IP soll Kreative vor KI-Missbrauch schützen

Stile und Werke von Kreativschaffenden landen oft ungewollt im Training generativer KI. Nifty IP will das ändern – mit einem Werkzeug, das Schutz und Kontrolle ermöglichen soll. Beginnt ein neues Kapitel im digitalen Urheberrecht?
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Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty
Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty | Foto: Nifty

Eine freiberufliche Illustratorin entdeckt ihr Werk – oder etwas, das ihrem Stil zum Verwechseln ähnlich sieht – in einem KI-generierten Bild. Sie hat keinen Auftrag bekommen, kriegt kein Honorar. Wie soll sie überleben, wenn ihr Stil frei trainierbar ist? Die Antwort darauf kommt möglicherweise von einem vierköpfigen Team aus Wien: Nifty IP.

Nifty IP prüft Übereinstimmungen im Stil

Das Tool soll schützen, was niemand greifen kann: Stil. Künstler:innen können ihren Stil hochladen, zertifizieren und rechtlich absichern – und prüfen lassen, ob KI-Modelle ohne Erlaubnis darauf trainiert wurden. Eine Art Plagiatstest 2.0, gestützt auf forensische Methoden. „Wir wollen es Journalisten, Autoren und Illustratoren, erleichtern, mit KI zu arbeiten“, sagt Co-Founder und CFO Bernhard Kronfellner im Gespräch mit brutkasten.

Nifty will in diesem Bereich vier Dinge anbieten: Kreative sollen ihren Stil speichern können. Die Daten können sie verwenden, um zu prüfen, ob der eigene Stil kopiert wurde. Das Tool soll zudem nachweisen können, in welchem Umfang KI an der Erstellung kreativer Inhalte von anderen beteiligt war. In einem nächsten Schritt möchte das Gründungsteam Künstler:innen auch in Rechtsfällen unterstützen. Aber explizite Rechtsprechung lässt noch auf sich warten.

So entstand die Idee

Die Idee entstand aus einer Notwendigkeit. Gestartet hat das Team nämlich mit einer anderen Produktidee: interaktive Kinderbücher, Nifty Books. „Prinzipiell wollten wir mit Nifty Books ein bisschen Inklusivität in Kinderbücher bekommen“, erklärt CEO und Co-Founderin Sabrina Masur. Die Plattform ermöglicht es, Charaktere, Geschichten, Namen und andere Elemente in Büchern an das jeweilige Kind anzupassen.

Schnell zeigte sich: Es gibt ein Problem. „In der Zusammenarbeit mit unseren Autoren und Illustratoren haben wir gemerkt, wie stark KI als Feindbild wahrgenommen wird – da hieß es oft: ‚Wenn da jemand einfach eine KI drüberlaufen lässt, bin ich morgen meinen Job los'“, erzählt Masur.

Erstes MVP geplant

Noch stecken beide Projekte in den Kinderschuhen. Das erste MVP will das Gründungsteam in den nächsten Monaten launchen, die Gründung von Nifty als FlexCo soll im Laufe des Jahres folgen. Neben Sabrina Masur und Bernhard Kronfellner arbeiten die Co-Founder Benjamin Zingsem und Marco Masur sowie vier Full-Time-Developer daran, die Produkte fertigzustellen.

Den ersten Investor, einen Anwalt, haben sie bereits gefunden. Außerdem sind ein großer Verlag und ein Buchhändler als Partner an Bord. Die Marktreife erarbeiten sie im Fellowship-Programm des Media Innovation Lab. Das Innovationsprogramm unterstützt das Konzept zusätzlich mit monetärer Förderung. Sind die Produkte online, soll wie folgt Geld fließen: durch Profit-Sharing für verkaufte Bücher und verschiedene Subscription- und Nutzungsmodelle für die IP-Schutzdienste.

Lokale Lösung für globales Problem

Masur und ihr Team wollen mit Nifty IP zuerst im DACH-Raum antreten – und Kreativen und Anwält:innen hier ein Werkzeug zum Schutz von geistigem Eigentum in die Hand geben. „Wir möchten uns mit unserer Plattform gerne als Think-Leader positionieren und einen ersten möglichen Lösungsansatz für dieses globale Problem herstellen“, sagt Masur. „Und wenn wir es schaffen, uns einen kleinen Seat at the Table zu sichern – das wäre natürlich stark. Vielleicht können wir die aktuelle Rechtsprechung ja sogar ein Stück weit mitprägen oder uns zumindest in diese Richtung mitentwickeln.“

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz

KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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