14.08.2023

Interview: So schaffte es ein Raiffeisen-Projekt in die „Tokenisierungs-Bibel“

Seit Jahren ist die Raiffeisen Bank International (RBI) im Blockchain-Bereich aktiv - nun wurde eines ihrer Projekte in die "Tokenization Use Cases Bible" aufgenommen. Im brutkasten-Interview spricht RBI-Blockchain-Experte Gernot Prettenthaler über das Projekt, die Zukunftspläne und seine Einschätzung zu den wichtigsten Blockchain-Themen.
/artikel/rbi-tokenisierungs-bibel
Gernot Prettenthaler, Senior Strategic Partnerships and Ecosystems Manager bei der RBI im Interview über Tokenisierung
Gernot Prettenthaler, Senior Strategic Partnerships and Ecosystems Manager bei der RBI | Foto: RBI & M.Gierczyk/Adobe Stock (Hintergrund)
sponsored

Die Raiffeisen Bank International (RBI) ist eine Vorreiterin in der heimischen Bankenlandschaft, wenn es um Blockchain geht: Bereits 2017 trat sie dem R3 Blockchain Konsortium bei, 2018 auch dem Blockchain Research Institute. Seit Jahren arbeitet die Bank außerdem an eigenen Blockchain-Projekten, betreibt Blockchain Hub und hält jährlich auch die RBI Blockchain Night ab, zuletzt im November 2022.

Für ihre Aktivitäten im Blockchain-Bereich bekommt die Bank auch Aufmerkeit in der Szene. So etwa im kürzlich erschienenen „Tokens Made Easy. Tokenization Use Cases Bible 2023“ des deutschen Blockchain- und Tokenisierungs-Dienstleisters Bitbond, mit dem die RBI ein Projekt im Bereich der Tokenisierung von Rohstoffen umgesetzt hat. Der Anspruch der „Bible“: Einen „ultimativen Überblick“ über die Möglichkeiten zu geben, die Tokenisierung bereits heute bietet.

Der Report stellt dabei Tokenisierungs-Projekte von internationalen Großunternehmen wie etwa Siemens oder ABN Amro vor – und eben auch der RBI. Konkret hat sich die Bank in dem Projekt mit der Tokenisierung von Rohstoffen beschäftigt. Daraus könnte langfristig eine Tokenisierungsplattform entstehen, die das gesamte Produktportfolio der RBI umfasst. Das Projekt wurde gemeinsam mit Bitbond und Metaco auf der Polygon-Blockchain umgesetzt. Wir haben mit Gernot Prettenthaler, Senior Strategic Partnerships and Ecosystems Manager bei der RBI, über das Projekt gesprochen – und auch über seine Einschätzungen zu aktuellen Trends und Entwicklungen rund um die Themen Blockchain und Tokenisierung.


brutkasten: Was bedeutet die Nennung in der diesjährigen „Tokenization Use Cases Bible“ von Bitbond für euch?

Prettenthaler: Für uns ist das eine coole Sache. Bitbond ist ein deutscher Anbieter, der sehr viele Kund:innen und Partner:innen in unterschiedlichen Branchen hat. Wenn wir da als Partner genannten werden für einen exemplarischen Use Case, dann bringt uns das Reputation.

Im Report werdet ihr als Beispiel für Tokenisierung im Rohstoffbereich genannt. Ihr evauliert ja grundsätzlich eine Tokenisierungs-Plattform, die das gesamte Produkt-Portfolio abdecken könnte, habt euch aber entschieden, mit Rohstoffen zu starten. Was waren die Gründe dafür?

Warum wir mit Rohstoffen gestartet haben, hängt mit der herrschenden Regulatorik zusammen. Als Bank wollen wir einerseits im Moment keine Exposure zu Kryptowährungen. Andererseits ist die Tokenisierung von komplexeren Finanzprodukten wie Anleihen in Österreich noch nicht möglich, weil wesentliche rechtliche Rahmenbedingungen, die wir als Bank brauchen, noch nicht klar genug auf dem Tisch liegen. Deshalb blieben Rohstoffe als offensichtliche Tokenisierungsoption.

Das heißt nicht, dass wir uns perspektivisch nicht auch mit allen anderen Themen befassen – bis hin zu Kryptowährungen. Es hängt aber nicht nur von unserer Entwicklung und unserem Reifeprozess ab, sondern auch vom rechtlichen Rahmenwerk, das wir in Österreich und in den Ländern, in denen wir tätig sind, vorfinden.

Aber grundsätzlich ist eine Asset-agnostische Plattform das Ziel, die auch euer gesamtes Produkt-Portfolio abdecken könnte?

Genau. Unser Ansatz ist, dass wir diesen ersten Anwendungsfall testen – auch mit Blick darauf, dass wir Infrastrukturkomponenten zu uns ins Haus holen, die uns ermöglichen sollen, dann in weiterer Folge viele andere Asset-Klassen zu organisieren. Diese Token würden wir dann auch bei uns verwahren – für uns selbst, aber auch für unsere Kund:innen.

Und das betrifft nicht nur Privatkund:innen, sondern auch institutionelle Anleger, die dann eventuell in solche Token-Produkte investieren werden. Wir wollen nicht nur die Infrastruktur für einen Use Case bauen, sondern wir hätten gerne eine Infrastruktur, die uns die Flexibilität gibt, je nach Marktentwicklungen andere Asset-Klassen ebenfalls abzubilden.

Wenn wir einen Schritt zurückgehen: Wie würdest du Anleger:innen ganz grundsätzlich die Vorteile von Tokenisierung erklären?

Im Wesentlichen ist der Vorteil von Tokensierung, dass man sehr kleinteilig agieren kann und dass das Asset digital verfügbar ist – man es also online erwerben und auch wieder verkaufen kann. Man könnte auch Sparpläne abbilden auf diesen Asset-Klassen.

Gleichzeitig braucht man sich in unserem Fall auch keine Sorgen machen, dass ein solches Produkt nicht werthaltig ist. Wir als Bank stehen dafür gerade, dass wir die entsprechenden Assets im Hintergrund verwahren. Man hat dann direkten Zugriff auf das Asset, auch wenn man nur einen kleinen Teil davon besitzt und zwar in digitaler Form.

Man muss sich auch nicht um die physische Verwahrung kümmern und gerade bei Rohstoffen kann es bestehende Produkte für eine Kundenschicht öffnen, die es vielleicht schon gewohnt ist, digital zu veranlagen. Das könnte beispielsweise für ein Kryptowährungs-affines und jüngeres Publikum ein nettes Diversifizierungspotenzial bieten.

In welcher Phase befindet ihr euch aktuell mit dem Projekt?

Das Pilotprojekt, mit dem wir die technische Feasibility getestet haben, ist abgeschlossen. Daran haben wir rund fünf Monate gearbeitet. Jetzt befinden wir uns in der Phase, daraus eine Produktentwicklung abzuleiten und einen Business Case zu erstellen. Damit wollen wir feststellen, was der Aufbau der Infrastruktur und des Produkts kostet, welche Revenues wir erreichen können und in weiterer Folge, wie sich das Ganze rechnen kann.

Welchen Zeitplan habt ihr euch dafür vorgenommen?

Unser – etwas ambitioniertes – Ziel ist es, dass wir bis Jahresende diesen Business Case so weit fertig haben, dass er diskutiert werden kann und dass auch entschieden werden kann, ob man weitergehen möchte in Richtung Umsetzung oder nicht.

Auf der technischen Seite habt ihr euch für Polygon als Blockchain entschieden. Wie war hier der Entscheidungsprozess?

Das war relativ simpel. Wir haben beobachtet, dass sehr viele Tokenisierungsprojekte momentan auf Polygon, einer Second-Layer-Lösung für Ethereum, passieren. Das hat Vorteile, was die Transaktionskosten und Geschwindigkeit betrifft. Wenn wir die Plattform in Realbetrieb umsetzen würden, würden wir auch zu Polygon tendieren, weil es für kleinteilige Tokenisierung einfach der günstigste Case ist. Und wir wollen den Case abbilden, der für unsere Kunden am günstigsten ist. Außerdem ist es eine Public Blockchain – wir haben mittlerweile das Vertrauen gewonnen, dass eine solche durchaus verwendbar ist für solche Produktideen.

Wie siehst du generell die Diskussion rund um öffentlich zugängliche (Public) Blockchains und (Private/Permissioned) Blockchains mit einer limitierten Teilnehmer:innenzahl?

Das wird weiterhin diskutiert werden. Es gibt meines Erachtens auch Konstellationen, wo man Permissioned Blockchains durchaus verwenden kann. Wenn die Anzahl der Teilnehmer:innen überschaubar ist und bleibt, wenn es gewisse Sicherheitsfeatures notwendig machen, dass man komplett abgeschottet agiert – dann kann es durchaus ein Business Case sein, eine Permissioned Blockchain zu verwenden.

Wenn wir aber von einem Produkt reden, das mittel- bis langfristig auch eine Trading Facility beinhalten wird, dann glauben wir, dass das auf einer öffentlichen Blockchain stattfinden wird. Es war eine der schönen Erkenntnisse bei dem Projekt, dass man die gehashten Transaktionen, die wir durchgeführt haben, öffentlich auf der Blockchain einsehen konnte. Das kann man bei einer Permissioned Blockchain nicht, weil man keinen Zugriff auf die Daten hat.

Du hast ja bereits darsgestellt, aus welchen Gründen ihr euch für Polygon entschieden habt. Haben sich Layer-2-Lösungen, die auf Ethereum aufsetzen, aus deiner Sicht mittlerweile durchgesetzt? Welche Rolle siehst du für die Ethereum-Blockchain selbst?

Ich glaube, dass da noch sehr viel Dynamik drinnen zu sehen ist. Vielleicht sehen wir in drei oder fünf Jahren Blockchain-Lösungen, die noch besser, noch schneller, noch günstiger sind. Ethereum selbst hat auch einige Schritte getan mit dem Umstieg von „Proof of Work“ auf „Proof of Stake“.

Das letzte Wort ist bei weitem noch nicht gesprochen. Als Bank wollen wir da auch immer agnostisch agieren. Wir sind kein Technologie-Provider, sondern wir sind Technologie-Nutzer. Wir sehen aber keinerlei Grund, warum wir jetzt warten sollen, bis eine vielleicht noch bessere Blockchain kommt, wenn es schon jetzt die Möglichkeiten für Produktentführungen gibt.

Was sind für dich generell die großen Themen 2023, wenn es um Tokenisierung geht?

Ich glaube, dass es ein spannendes Jahr ist. Natürlich ist es noch immer ein bisschen überschattet durch den Kryptowinter oder durch diese sprunghaften Kursentwicklungen bei Kryptowährungen. Aber es ist nach wie vor so, dass man erst auf den zweiten Blick sieht, wie viele tolle Dinge bei der Tokenisierung in Bewegung sind, die nichts mit der Kursentwicklung von Bitcoin oder Ethereum zu tun haben.

Ich glaube, dass da sehr, sehr viele unterschiedliche Use Cases entwickelt werden in unterschiedlichen Branchen von unterschiedlichen Spielern. Da ist sehr viel Gutes am Weg, das aber vielleicht noch nicht so eine hohe Traktion hat, dass man von einer breit angelegten Skalierung sprechen kann.

Was sicher heuer ein tolles Thema war, ist die Einführung der MiCA-Regulierung, die für ein „level playing field“ für Marktteilnehmer:innen in Europa sorgt. Das ist einzigartig, da kann man auch einmal stolz sein. Im Vergleich zum US-Markt, den man ja immer als sehr fortschrittlich einstuft, haben wir jetzt in Europa eine gute Regulatorik, die es auch ermöglicht, dass hier im Blockchain-Feld gute Entwicklungsschritte gemacht werden können. Ich bin schon zuversichtlich, auch wenn wir wahrscheinlich die großen Wellen der Adaptierung erst vor uns sehen werden in den nächsten zwei bis drei Jahren.

Was sind die Voraussetzungen, die erfüllt werden müssen, damit das Thema wieder mehr Traktion bekommt?

Dafür braucht es einfach ein bisschen Mut und Pioniere, die vorwegschreiten. Viele Fintech-Startups haben sehr gute Arbeit geleistet in dem Feld, sind da vorangegangen. Ich glaube, dass es jetzt dann auch an der Zeit ist, dass traditionelle Unternehmen wie zum Beispiel Banken stärker hier reingehen, um das Thema zu verbreitern. Es braucht aber auch andere Branchen: Energiekonzerne, verarbeitende Industrie, Handelsunternehmen. Die müssen nun verstärkt versuchen, aus Pilot-Experimenten eine Überleitung in skalierbare Produkte zu finden.

Es sind Ökosystem-Umstellungen, die da im Gang sind und die notwendig sind. Die brauchen einfach Zeit. Da ist man dann relativ schnell bei einem Henne-Ei-Problem, aber man muss das Thema trotzdem abdecken. Denn wenn man es nicht macht, macht es jemand anderer – und da ist das Thema der Disruption als Gefahrenpotenzial im Hintergrund zu sehen.

In welchen Branchen wird am schnellsten Ergebnisse sehen?

Ich glaube, dass die Finanzindustrie auf einem guten Weg ist. Da sind sehr viele Dinge im Werden – gerade am Nachbarmarkt in Deutschland. Diese Dinge wachsen jetzt schön langsam, aber kontinuierlich, aus diesem Experimentierstadion hinaus. Auch in der Energiewirtschaft werden Dinge kommen. Da gibt es erste Pilotprojekte – in Österreich etwa von Riddle & Code und Wien Energie. Das ist zukunftsweisend. Insgesamt braucht es noch ein bisschen Zeit, aber in diesem Themenbereich wird etwas kommen. Auch im ESG-Bereich hat Tokensierung viel Potenzial.

Deine ungelesenen Artikel:
03.08.2026

KI-Kennzeichnung: Was seit Sonntag gekennzeichnet werden muss, und was nicht

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.
/artikel/ki-kennzeichnung-was-gekennzeichnet-werden-muss-und-was-nicht
03.08.2026

KI-Kennzeichnung: Was seit Sonntag gekennzeichnet werden muss, und was nicht

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.
/artikel/ki-kennzeichnung-was-gekennzeichnet-werden-muss-und-was-nicht
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.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Interview: So schaffte es ein Raiffeisen-Projekt in die „Tokenisierungs-Bibel“

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Interview: So schaffte es ein Raiffeisen-Projekt in die „Tokenisierungs-Bibel“

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Interview: So schaffte es ein Raiffeisen-Projekt in die „Tokenisierungs-Bibel“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Interview: So schaffte es ein Raiffeisen-Projekt in die „Tokenisierungs-Bibel“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Interview: So schaffte es ein Raiffeisen-Projekt in die „Tokenisierungs-Bibel“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Interview: So schaffte es ein Raiffeisen-Projekt in die „Tokenisierungs-Bibel“

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Interview: So schaffte es ein Raiffeisen-Projekt in die „Tokenisierungs-Bibel“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Interview: So schaffte es ein Raiffeisen-Projekt in die „Tokenisierungs-Bibel“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Interview: So schaffte es ein Raiffeisen-Projekt in die „Tokenisierungs-Bibel“