06.08.2021

Simon Haberfellner – Der Konzeptionist mit Liebe zur Generalistik

Simon Haberfellner ist Co-Founder des Wiener Impact-Startups Inoqo, das es mittels App Konsumenten ermöglicht, ihre Einkäufe automatisch zu tracken und zu sehen, welchen CO2-Fußabdruck ihr Einkauf hat. Wir haben den Oberösterreicher vor dem Vorhang gezogen und ein wenig Einblick in sein Wesen erhalten.
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Haberfellner, Inoqo
(c) Privat - Simon Haberfellner: "Wer denkt, dass sich Fehler völlig vermeiden lassen, irrt."
kooperation

Innovation und Lösungen haben Inoqo-Co-Founder Simon Haberfellner stets fasziniert. Der Eferdinger aus Oberösterreich wuchs am Land auf und war als Volksschüler Teil einer gemischten Integrationsklasse mit Menschen mit körperlicher und geistiger Behinderung. Dort lernte er, das Leben nicht als selbstverständlich zu sehen und sich über jede Kleinigkeit zu freuen, die man auf die Reise mitbekommt.

Mix aus analytischem Denken und Kreativität

„Dies schließt für mich mit ein, anderen zu helfen, die weniger haben und mit seinem Tun stetig einen möglichst positiven Einfluss auf sein gesamtes Umfeld zu haben. Meine Eltern und Großeltern haben mir immer den nötigen Freiraum für meinen eigenen Weg gegeben, wobei besonders handwerkliche Fähigkeiten, Musik und Mathematik – letztere wurde vom Feind zum Freund – eine wichtige Rolle spielten. Es war ein guter Mix aus analytischem Denken und Kreativität, der mich wohl heute noch prägt“, sagt er selbst einschätzend.

In der Familie Haberfellner dominierte eigentlich die Idee einer Ingenieurlaufbahn für den Sohnemann, der auch mit 15 Jahren überzeugt die HTL besuchte. Das Studium allerdings lenkte ihn auf einen weniger technischen Weg.

Haberfellner als generalistisch veranlagte Person

Nach kürzeren Forschungsprojekten im Bereich der Kernfusion und Photovoltaik wurde Haberfellner klar, dass er nicht in der spezialisierten Grundlagenforschung bleiben werde, sondern als eher generalistisch veranlagte Person dort seinen Platz finden würde, wo sich ständig neue Themen und Herausforderungen an der Schnittstelle verschiedenster Disziplinen auftun.

„Es hat mich einige Jahre ‚gekostet‘ um herauszufinden, dass ich eher der Konzeptionist und systemische Denker bin, der sich freut, Leute um sich zu haben, die ihre Talente in den Details verewigen. Leider findet man solch generalistische Persönlichkeitszüge nur sehr schwer durch die Schulbildung selbst heraus, weil es hier in jedem einzelnen Fach darum geht, ein Spezialist im jeweiligen ‚Silo‘ zu sein. Anstatt an einer Lösung zu arbeiten, die aus der Kombination von völlig verschiedenen Kompetenzen entsteht“, sagt er.

Durch Vorbilder zur Startup-Szene gekommen

Mit diesem Lebensleitfaden war es wohl nur eine Frage der Zeit, bis in die Startup-Szene willkommen heißen würde. Medial darauf aufmerksam wurde er durch lokale Vorreiter wie Runtastic und Events, die von INiTS und Co. an der TU Wien angeboten wurden. Dort lernte er spannende Persönlichkeiten kennen und konnte sich davon überzeugen, dass es sich bei den Gründern und Gründerinnen um völlig normale Menschen handelt: „Die jedoch teils etwas größer denken und mit weniger Angst und mehr Selbstvertrauen an Dinge herangehen. Dies gab mir selbst die Gewissheit, dass ich bereits das richtige ‚Mindset‘ hatte, aber noch der letzte Anstoß fehlte.“ Dieser folgte spätestens, als er Markus Linder kennenlernte.

Zur Erklärung: Mit Inoqo können User den Kassenbeleg scannen und damit mehr darüber herausfinden, wie nachhaltig ihr Einkauf war, oder ob es Produktalternativen gibt, die besser mit den eigenen Werten vereinbar sind.

Ein wegweisendes Treffen mit Markus Linder

„Diese Idee hatte ich selbst 2017, jedoch fehlte mir ein motiviertes Gründerteam. In dieser Zeit war ich selbst auf dem einen oder anderen Startup-Event, aber konnte niemanden ausfindig machen, mit dem ich die Vision teilen konnte“, erinnert sich Haberfellner. „Nachdem ich 2019 von meinem ersten Job wegwechseln wollte, traf ich zufällig auf eine Jobausschreibung von Markus Linder im brutkasten-Portal und nach einem ersten Gespräch war klar, dass es sich um die gleiche Vision handelt. Auch wenn es doch etwas stärker von meinem vorigen Fokus wegführte, der eher auf erneuerbare Energien gerichtet war, schien es der richtige Schritt, mit meiner Überzeugung für diese Idee ins Gründerteam einzusteigen.“

Nicht erst dort lernte Haberfellner den, für sich richtigen, Blick auf Rückschläge zu entwickeln und sieht es heute als den essentiellen Anhaltspunkt für Erfolg. Anfangs war der Gründer darauf bedacht keine Fehler zu machen, hat aber durch diese vorsichtige Herangehensweise weniger Fortschritt gemacht, als es ihm mit etwas mehr Fehlertoleranz möglich gewesen wäre, wie er erzählt.

„Am meisten lernt man durch Fehler und kann sich zu dem Zeitpunkt, an dem diese passieren, meist noch nicht vorstellen, wofür die neu gewonnenen Einsichten in Zukunft relevant sein werden. Wer denkt, dass sich Fehler völlig vermeiden lassen, irrt, also lernen wir besser mit ihnen zu leben und das Beste aus ihnen mitzunehmen.“

Haberfellner: „Mehrwert für andere stärkster Motivator“

Für zukünftige Gründer hat Haberfellner einen einfachen Tipp parat, um ins Gründertum einzusteigen und zitiert einen Leitfaden, der wohl für die Startup-Szene steht, wie kein anderer: „Alle sagten: Das geht nicht. Dann kam eine, die wusste das nicht und hat’s gemacht.“

Konkret rät er: „Geht einer Vision nach, die euch im Falle, dass sie euch nach Jahren nur mittelmäßig viel Geld bringt, trotzdem zufrieden stellt. Einen tatsächlich sichtbaren Mehrwert für andere zu liefern, ist der stärkste Motivator, den es gibt. Stützt euch auf die richtigen Werte. Grundsätzlich gilt: Groß denken und klein anfangen. Sich nicht vor den vielen anstehenden Dingen überwältigen lassen, denn es gibt genügend Leute, die euch auf diesem Weg unterstützen werden – intern und extern.“


Simon Haberfellner war einer der Bewerber beim Event „Von der Idee zur Zündung – Gründer:innen Geschichten“, das der brutkasten gemeinsam mit den österreichischen Notar:innen am 23. Juni veranstaltete. Im Zuge des Events gaben die Finalist:innen sowie Expert:innen einen authentischen Einblick, welche Soft Skills es braucht, um erfolgreich ein Startup zu gründen. Mehr darüber könnt ihr auch hier nachlesen.

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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.
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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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