21.10.2022

Wie Reverse Recruiting die Personalsuche auf den Kopf stellt

Im Interview spricht Julian von Blücher, Gründer der Münchner Personalberatung Talent Tree, welche Chancen Reverse Recruiting im War for Talents bietet und wie Startups diese neue Form der Personalsuche für sich in der Praxis nutzen können.
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Talent Tree
Talent Tree_Gründer & CEO Julian von Blücher | (c) Talent Tree

Julian von Blücher ist CEO und Gründer der Personalberatung Talent Tree. Als studierter Wirtschaftsingenieur ist er ein Quereinsteiger, der mittlerweile über mehr als acht Jahre Recruiting-Erfahrung verfügt. Mit Talent Tree unterstützt der Experte bevorzugt Scaleups und Tech-Pioniere dabei, die richtigen Persönlichkeiten zu finden, um ihren Purpose und ihre Unternehmensziele zu erreichen.


Wie bewertet du aktuell die Lage am Arbeitsmarkt?

Am Arbeitsmarkt herrscht derzeit Verunsicherung. Das hat mehrere Gründe: Zum einen die aktuelle geopolitische Lage, zum anderen die Massenentlassungen im Laufe des Jahres im FoodTech-, FinTech- und E-Commerce-Bereich, aber auch die Korrektur der Tech-Werte an der Börse. Führungskräfte wagen daher derzeit seltener den Schritt, sich neu zu bewerben und wägen gründlich ab, ob ein Jobwechsel nicht zu unsicher ist – auch wenn ein neuer Job bessere Konditionen verspricht. Grundsätzlich ist eine solche Vorsicht auch nicht unbegründet: Firmen können in finanzielle Schieflage geraten und dann auch top Mitarbeiter:innen durch sie unverschuldet innerhalb der Probezeit kündigen. Gerade Mitarbeiter:innen von Startups wissen um solche Risiken und gehen sie auch bewusst ein. Derzeit übersteigt die gefühlte Unsicherheit jedoch die reale. Für Unternehmen gilt es also, potenziellen Kandidat:innen Sicherheit zu geben sowie auf ihre Sorgen und Wünsche einzugehen, um sie für sich zu gewinnen.

Was versteht man unter Reverse Recruiting und wo hat das Konzept seinen Ursprung? 

Reverse Recruiting bedeutet nichts anderes, als potenzielle Kandidat:innen proaktiv von sich zu überzeugen. Es ist die Idee, die Personalsuche umzukehren, quasi auf den Kopf zu stellen. Nicht die Kandidat:innen bewerben sich bei den Unternehmen, sondern die Unternehmen bewerben sich aktiv bei den Kandidatinnen. Vor allem top Führungskräfte und Tech-Spezialist:innen sind trotz Massenentlassungen bei Startups  und Scaleups rar am Arbeitsmarkt, sodass sich Unternehmen mit entsprechenden freien Stellen aktiv um Kandidat:innen bemühen müssen. Hierfür können Unternehmen die Expertise von Personalberatungen nutzen oder selbst kreative Ideen entwickeln, wie sie „reverse rekrutieren“ – sei es durch einen „Unternehmenslebenslauf“ oder auch durch ein auf Kandidat:innen gemünztes Pitch-Deck. Genau wie private Lebensläufe können diese Schlüsselinformationen über das Unternehmen, aber auch über die Kultur, das Team und die zu besetzende Stelle enthalten. Alternativ sind Bewegtbildformate in authentischer Arbeitsatmosphäre auch eine beliebte Möglichkeit, die Firma ins richtige Licht zu rücken.

Das Team von Talent Tree | (c) Talent Tree

Wofür eignet sich Reverse Recruiting und welche Vorteile bietet es?

Besonders gut eignet sich Reverse Recruiting, um die stark umworbenen C-Level-Führungskräfte und Spezialist:innen aus dem Tech-Bereich für sich zu gewinnen. Denn diese suchen oft nicht aktiv und werden daher auch „passive Talente“ genannt. Aufgrund ihrer Expertise werden sie oft über vertrauensvolle Personalberater:innen vermittelt oder über das vorhandene Netzwerk abgeworben. Und man sollte bedenken, dass sie derzeit wahrscheinlich in einem sicheren Sattel sitzen und beim aktuellen Arbeitgeber Karriere machen. Nicht alle möchten das Risiko eingehen, diesen Sattel zu verlassen, den Bewerbungsaufwand zu betreiben und ihre Zeit in einen oftmals lang andauernden und nicht selten intransparenten Recruiting-Prozess zu stecken. Möchten Unternehmen also entsprechende Stellen besetzen, bei denen die Auswahl an Kandidat:innen klein ist, können sie sich mit Reverse Recruiting einen erheblichen Vorteil verschaffen.

Welche Firmen setzen bereits auf Reverse Recruiting?

Wir ermutigen und unterstützen alle unsere Kund:innen dabei, aktiv Reverse Recruiting zu betreiben – das entspricht unserem „Way of Work“ beziehungsweise „Way of Recruit“ bei Talent Tree. Auch wenn namhafte Unternehmen wie Amazon, Google und Co. hier aktuell noch vermeintliche Vorteile aufgrund ihrer Employer Brand genießen: Reverse Recruiting wird mittel- bis langfristig für alle unumgänglich sein, die den Kampf um die besten Fach- und Führungskräfte für sich gewinnen wollen.

Durch Reverse Recruiting gewinnen aktuell vor allem heranwachsende Startups und Scaleups Talente für sich, welche von allein vermutlich nicht auf das Unternehmen aufmerksam geworden wären – Reverse Recruiting macht hier den feinen und entscheidenden Unterschied.

Welche Herausforderungen müssen Unternehmen bei der Umsetzung von Reverse Recruiting berücksichtigen?  

Eine der größten Herausforderungen ist es, den Kandidat:innen in der aktuellen Zeit Sicherheit zu geben und ihr Vertrauen zu gewinnen. Mit schnellen, transparenten Bewerbungsprozessen und kandidat:innenfreundlichen Abläufen ist da schon viel getan. 

Im Reverse-Recruiting-Prozess sollte zudem genauestens herausgefiltert werden, welche „Needs“ auf Kandidat:innen-Seite bestehen. Nur so können Unternehmen entsprechende Angebote machen und auf individuelle Bedürfnisse der Personen eingehen. Für diese Bedürfnisse können dann Benefits geschaffen werden, die auf die Kandidat:innen zugeschnitten sind und ihnen auch einen echten Mehrwert bieten. Das bedeutet aber auch, aktuelle Mitarbeitende mitzudenken und hier in Bezug auf Kompensation und Benefits ein entsprechendes Gleichgewicht zu finden.

(c) Talent Tree

Hast du konkrete Tipps zur Umsetzung? 

Neben der Einführung eines Unternehmenslebenslaufes, der die Attraktivität der Unternehmung und Position widerspiegelt, kann ich empfehlen, die eigenen Recruiting-Prozesse zu verschlanken. Schnelle Bewerbungsprozesse sind ein Erfolgskriterium. Im Recruiting lassen sich einige Schritte sogar meist parallelisieren. Wir bei Talent Tree beobachten häufig, dass von der mündlichen Zusage beider Parteien bis zur Fertigstellung des Arbeitsvertrages einige Wochen ins Land ziehen. Das ist für Bewerber:innen bei Geschäftsführerverträgen mit etwaigen komplexen Beteiligungsverträgen nachvollziehbar, nicht jedoch bei einem simplen Arbeitsvertrag. Somit kann das für ein Unternehmen vertane Zeit darstellen, in der sich Kandidat:innen gut und gerne mal umentscheiden können. 

Eine weitere Möglichkeit, Kandidat:innen mit Reverse Recruiting für sich zu gewinnen ist es,  ein Augenmerk darauf zu legen, inwiefern die Arbeitgeberseite diese noch besser „an Bord“ bekommt und dabei gleichzeitig Sicherheit vermitteln kann. Das heißt, beispielsweise auf die Probezeit zu verzichten, einen Signing Bonus auszusprechen oder längere Kündigungsfristen anzubieten.

Nach dem Signing gilt es, die Kandidat:innen „zu sichern“ und dafür zu sorgen, dass sie die Stelle nicht nur antreten, sondern auch gerne bleiben, zum Beispiel durch ein gelungenes Onboarding. Oft vergehen Monate von der Unterschrift des Arbeitsvertrags bis zum Arbeitsantritt. In dieser Zeit eignen sich unter anderem Teamevents als „soft Onboarding“, um die neuen Teammitglieder ungezwungen zu integrieren. 

In den vergangenen Monaten haben wir in der Startup-Szene zahlreiche Lay-offs erlebt. Wie wirkt sich dies aktuell auf den Fachkräftemangel in der Branche aus?

Die Massenentlassungen haben ein interessantes Paradoxon aufgedeckt, das wir auch bei unseren Kund:innen beobachten konnten. Die Berichterstattung über die Entlassungen in der Startup-Branche hat vielen Unternehmen suggeriert, dass fortan zahlreiche top Kandidat:innen auf den Arbeitsmarkt gespült werden, die leicht zu rekrutieren sind. Tatsächlich werden tendenziell jedoch unerfahrene Mitarbeitende entlassen und die wenigen Seniors und Führungskräfte, die es trifft, kommen fast immer zügig über ihr Netzwerk in eine neue Position. Zumal die Möglichkeiten für diese ausgezeichnet ausgebildeten Fach- und Führungskräfte nach wie vor so groß sind, dass sich Unternehmen aktiv um sie bemühen müssen. Das ist auch kein kurzzeitiges Phänomen, sondern wird uns in den nächsten fünf bis zehn Jahren noch begleiten. Die Unternehmen, die also rasch verstehen, wie Reverse Recruiting funktioniert, haben die Chance, ihre Prozesse schon jetzt neu zu gestalten und umzudenken.


Video-Tipp zum Thema HR: Wie „work from anywhere“ bei Nagarro funktioniert

Nagarro ist als globales IT- und Software-Unternehmen in über 32 Länder vertreten. Mit der „Work from Anywhere“-Initiative ermöglicht Nagarro seinen Mitarbeiter:innen von verschiedenen Standorten auf der ganzen Welt zu arbeiten. Im Brutkasten-Talk spricht Iris Bergmann, Director of People Enablement bei Nagarro Österreich, wie die konkrete Umsetzung erfolgt und welcher Mehrwert dadurch entsteht.

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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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