23.06.2023

So funktioniert das KI-Zertifikat von TÜV Austria

Ein TÜV-Zertifikat soll die Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen beweisen und abdecken, was im AI Act (noch) fehlt.
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Foto: Unsplahs/Alex Knight

Wie stellt man sicher, dass Künstliche Intelligenz das tut, was sie soll? Sei es im Auto, im Krankenhaus, in der eigenen Wohnung oder in der Fabrik – KI-Anwendungen, die aus sicherheits- oder finanzkritischen Gründen Verlässlichkeit nachweisen müssen, brauchen ein entsprechend stichfestes Gütesiegel. Dieser Aufgabe widmet sich der TÜV Austria seit 2021.

Unter dem Namen „Trusted AI“ hat man in Kooperation mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) und dem Software Competence Center Hagenberg (SCCH) ein Machine-Learning-Zertifizierungsschema entwickelt. Dieses beurteilt KI-Anwendungen und im Gegensatz zu anderen Prüfungsinstituten nicht lediglich die Entwicklungsprozesse. Das Schema beschränkt sich aktuell auf Supervised-Learning-Modelle. Weitere sollen nach und nach folgen.

Die richtige Prüfung für das Zertifikat

Doch wie prüft man? „Es ist wichtig, dass man KI-Anwendungen so trainiert, dass sie zu einem statistischen Maß dort funktionieren, wo man möchte“, erklärt Bernhard Nessler, Research Manager für Deep Learning und Certification beim Software Competence Center Hagenberg, im Gespräch mit brutkasten. Seit vier Jahren ist er an der Konzipierung des Zertifizierungsprozesses beteiligt.

In einem Entwurf eines Positionspapier von Nessler, Sepp Hochreiter (JKU) und Thomas Doms, Sicherheits- und KI-Experte des TÜV Austria, betonen diese die Notwendigkeit der statistischen Prüfung. Man stelle sich ein neues Küchenmesser vor. Wie beim Machine Learning wird es trainiert: An reifen Wassermelonen, Äpfeln, grünem Brokkoli und anderem Gemüse. Ist das Training abgeschlossen, versucht man es zu nutzen. Zwar klappe es bei den genannten Objekten, bei anderen tauchen aber Probleme auf: Es schneidet bei Äpfel der Boskop-Sorte nicht durch, Gurken werden zerquetscht, auch die Anwendung bei unreifen Melonen oder außerhalb der Küche ist nicht einwandfrei möglich.

„Wenn ich die Anwendung trainiert habe, mit etwas zu funktionieren, dann ist sie dafür optimiert“, erklärt Nessler. Wichtig sei zu wissen, wie gut sie bei anderen Fällen arbeitet, die wir erwarten würden. Daher sei die Definition entscheidend für die Beurteilung der Funktionalität, die auch Risiken bzw. Aspekte wie Sicherheit und Fairness umfasst.

Anwendungsweck genau definieren

„Wir können nicht sagen: Das Messer ist zum Gemüse schneiden.“ Das wäre laut Nessler zu vage und daraus würden „schlechte und unzuverlässige Modelle“ werden, die unvorhersehbar sind. Besser wäre beispielsweise zu fragen, wie zuverlässig funktioniert das Messer, wenn ich in einer europäischen Haushaltsküche Gemüse schneide, das zur Zubereitung einer Mahlzeit vorgesehen und im Supermarkt erhältlich ist.

Alle möglichen Fälle wären unmöglich zu prüfen. Man müsse etwas definieren, wo einzelne Samples gezogen werden können. Also in diesem Fall zufällige Testobjekte in Haushaltsküchen in Europa. „Das macht man dann 10.000 Mal – dann kann ich eine Prozentzahl ermitteln und ein statistisches Maß definieren.“ Alle anderen Messmethoden seien eine „Illusion“. Bei Anwendungen wie einem KI-Bildgenerator sei das nicht so tragisch. „Jetzt stelle man sich statt dem Messer aber einen Küchenroboter vor, der den Nutzer:innen schaden kann“, sagt Nessler.

Abgesehen von der Funktionalität, müsse man Nessler nach auch die Definition selbst prüfen. Dabei beachtet man unter anderem auch den ethischen Aspekt. „Wenn eine Anwendung bis auf 2 Prozent bei allen Menschen in Europa funktioniert, aber jene 2 Prozent eine bestimmte Ethnie betreffen, dann haben wir ein Problem mit der Gleichbehandlung.“

Lücke im AI Act

Der AI Act ist das weltweit erste Gesetz für KI-Regulierung. Nessler sieht das Gesetzespaket kritisch: „Es fehlt die echte Prüfung der Funktion nach mathematischen Machine-Learning-Methoden, die seit 40 Jahren wohlbekannt sind.“ Den verantwortlichen EU-Beamt:innen mangle es an Verständnis. Zwar habe man Expert:innen zugezogen, allerdings sei es laut Nessler schon allein nicht einfach zu bestimmen, wer tatsächlich die entsprechende Expertise aufweist. Von jenen „absolut höchst gefragten“ Wissenschafter:innen gäbe es auch „ganz Wenige“.

Gut abgedeckt sei hingegen die Dokumentation und transparente Einsicht. Nessler befürchtet allerdings, dass dafür von kleineren Startups viel Arbeitszeit und Arbeitskraft gefordert wird, die wiederum beim Nachweis der funktionalen Vertrauenswürdigkeit fehlen könnte.

Langwierige Verbesserungen

Nach dem sich das EU-Parlament am 14. Juni über seine Verhandlungsposition entschieden hat, hat der Trilog unmittelbar begonnen. „Die Grundrichtung und die Grundprinzipien des AI Acts, nämlich der risikobasierte Ansatz, die Anknüpfung an eine KI-Definition und die Ausrichtung auf Elemente von vertrauenswürdige KI werden bleiben. Im Detail können und werden sich sehr wahrscheinlich noch Aspekte und Weichenstellungen im AI Act ändern“, erklärt Jeannette Gorzala, Rechtsanwältin und Vizepräsidentin des Europäischen KI-Forums.

Laut Gorzala wird erwartet, dass der AI Act Ende des Jahres beschlossen wird und etwa 2025 voll anwendbar ist. Danach dürfte es dauern bis etwaige Verbesserungen vorgenommen werden. „Die Effekte und die Umsetzung des AI Acts wird von den europäischen Gesetzgebern für einen Zeitraum von rund 5 Jahren beobachtet, damit wären wir ab Inkrafttreten schon bei 2030.“ Wie schnell Anpassungen hänge aber von den angedachten Änderungen ab. „Je umstrittener, desto länger wird der Prozess dauern“, sagt Gorzala.

Große Nachfrage, aber noch keine Zertifikate

Laut Nessler stehen für das TÜV-Austria-Zertifikat schon einige Klienten in der Pipeline. Von Startups oder Produktentwickler:innen, die vor der Gründung stehen bis hin zu größeren Unternehmen aus dem Medizin- und Automobilbereich sowie anderen größeren Industrien. Namen dürfe er noch nicht nennen.

Im TÜV-Austria-Prüfkatalog werden unterschiedliche Ebenen behandelt von der Datenquelle, Zuverlässigkeit bis hin zu ethischen Fragen. Pilotprojekte werden aktuell schon untersucht. Zertifikate wurden bis jetzt noch nicht erteilt. Laut Nessler seien auch viele Anwendungen noch nicht soweit, um ein Zertifikat zu erhalten.

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Startup-Coach Florian Kandler rät Gründer:innen, schon vor dem fertigen Produkt zu verkaufen | Foto: Bianca Perfahl

Florian Kandlers Startup Report erscheint heuer in elfter Ausgabe und wurde im Mai gemeinsam mit KPMG präsentiert. Er ist bewusst kein Datenwerk und kein politisches Papier: Die Zahlen bekomme man ohnehin auf Knopfdruck, so Kandler. Stattdessen befragt er jene Gründer:innen, die bereits Funding eingesammelt haben, nach ihren konkretesten Learnings. Kandler hat seit seiner Rückkehr aus dem Silicon Valley über 3.000 Gründer:innen begleitet, die zusammen mehr als eine Milliarde Euro aufgenommen haben, und ist bereits im achten Jahr offizieller Startup-Coach bei „2 Minuten 2 Millionen“.

Aus den Antworten lässt sich heuer eines klar herauslesen: Der Druck Richtung Traction steigt. Kapital konzentriert sich auf wenige Segmente, die Abstände zwischen den Runden werden länger, und Investor:innen wollen Proof from the Market sehen, nicht bloß eine gute Geschichte. Lukas Lauder von Repark bringt es im Report auf den Punkt: „Investors don’t invest in your product, they invest in momentum.“

Daraus ergibt sich ein Dilemma, das gerade First-Time-Founder kennen: Wie baut man Traction auf, wenn das Kapital dafür noch fehlt? Kandlers Antwort ist ein Mindset-Shift, den er „Sales before the product“ nennt.

Du machst den Report seit elf Jahren. Welcher Trend sticht heuer am stärksten heraus?

Die starke Verschiebung hin zu Traction. Die Leute wollen immer mehr Momentum und Proof from the Market sehen, nicht nur den Beweis, dass jemand eine gute Geschichte erzählen kann oder dass theoretisch Potenzial da ist. Stefan Steiner von Don’t Call it Deo sagt es so: nicht nur auf die Idee fokussieren, sondern auf Market Traction. Storytelling ist für Pitch Competitions oder Community Pitches nett, aber wenn du mit Investor:innen sprichst, musst du in einen anderen Gang schalten. Da zählt Groove.

Zieht sich das durch alle Phasen?

Durch alle Fundingphasen, von den ganz Kleinen bis zu den Großen. Nur bedeutet Traction in jeder Phase etwas anderes, und es verschiebt sich, was dort durchschnittlich und was überdurchschnittlich ist. Was sich nicht verschiebt: Es muss heute einfach mehr an Traction da sein als noch vor einigen Jahren. Eine Idee und eine tolle Vision allein, und dann kommt das Geld, das funktioniert nicht mehr.

Das klingt nach einem Dilemma: Ohne Kapital ist Traction schwer aufzubauen.

Das ist einer der großen Denkfehler, die ich bei jungen Gründer:innen immer wieder sehe. Viele kommen mit: „Ich hatte vor Jahren die Idee, habe daran gebastelt, das Potenzial ist riesig, und jetzt suche ich einen strategischen Investor, der mich bei Marketing und Vertrieb unterstützt.“ Bastler mit Idee, null Market Validation. Oder: „Ich kann ja nichts verkaufen, ich habe das Produkt noch nicht.“ Das ist grundfalsch. In der Sekunde, in der du die Idee hast, überlegst du: Wer ist die ideale Zielgruppe? Du baust deine Hypothese darum, gehst raus und sprichst mit diesen Leuten, auch wenn dein Produkt erst in drei Jahren fertig ist. Die Traction, die du aufbaust, ist das Interesse, das du dort erzeugst.

Hast du ein Beispiel?

Ich betreue gerade einen Gründer, der schon jetzt Pre-Orders schreibt und pro Kunde 10.000 Euro kassiert, damit sich diese das Recht sichern, die ersten Pilotkunden werden zu dürfen. Das Produkt ist noch lange nicht fertig, er hat aber ganz klar einen Nutzen bei den Kunden identifiziert und mit smartem Verkauf FOMO erzeugt. So konnte er schon Aufträge erhalten, bevor das Produkt fertig ist. Das ist Traction.

Und im Consumer-Bereich?

Da sage ich den Leuten bei „2 Minuten 2 Millionen“: Der Pitch ist so gut, wie er sein kann. Aber bis du in sechs Wochen im Studio bist, mach eine einzige Sache. Geh raus in alle Mom-and-Pop-Shops, die dein Produkt brauchen können, verkauf es ihnen, gib es ihnen auf Kommission, erzeug Traction. Wenn das Produkt noch nicht fertig ist, hol dir zumindest ein Stück Papier, etwa eine unterzeichnete Absichtserklärung, das zeigt: Die Leute wollen das. Erst letzte Woche hat ein Gründer aus Tirol, der sich gerade auf seinen großen Auftritt im Studio vorbereitet, genau das umgesetzt. Fünf Tage später schickte er mir eine aufgeregte WhatsApp-Nachricht, dass er über sein altes berufliches Netzwerk bereits zwei Vorbestellungen gewinnen konnte.

Was braucht es, damit das gelingt?

Zwei Dinge. Erstens ein Produkt, das wirklich mit dem Markt resoniert. Wenn du das nicht hast, hast du ohnehin kein Anrecht auf Kapital. Und zweitens die Fähigkeit und die Bereitschaft, rauszugehen. Die fehlt vielen, teils weil sie es nicht können, teils weil sie es nicht wollen. Aber das lässt sich mit Kompetenzaufbau ganz gut heilen: Sobald du merkst, das funktioniert und die Leute finden es geil, kriegst du auch Mut. Ich sehe das regelmäßig in meinen Beratungen, wie meine Gründer dann plötzlich Eigendynamik entwickeln. „Sales before the product“ ist einer der größten Mindset-Shifts, die junge Gründer:innen verstehen müssen. Wenn man die Methoden einmal kennt, kann das wirklich jeder umsetzen.

Und wenn diese Bereitschaft im Team fehlt?

Dann wird es schwierig. Wenn alle Angst vor dem Kunden haben, fehlt genau die Person, die keine Angst hat, und die braucht es. Die anderen verkriechen sich hinterm Computer, denken sich digitale Ad-Kampagnen aus oder gehen zum Investor und sagen: „Ich brauche 300.000 Euro, davon 150.000 fürs Marketing.“ Das gibt dir niemand, solange du nicht im Kleinen getestet hast, ob die Leute es überhaupt brauchen. In 99 Prozent der Fälle gibt es Growth Hacks, mit denen du ohne Cash-Budget Staub aufwirbeln und sehen kannst, ob es funktioniert oder nicht.

Konkret: Wie geht man mit einem unfertigen Produkt im B2C auf Kund:innen zu?

Ein möglicher Weg im Consumer-Bereich ist, die Leute auf Social Media abzufangen. Ich betreue gerade eine Gründerin, die eine sehr intelligente Functional-Cosmetics-Brand aufbaut. Jeder Investor hofft, dass jemand im Team versteht, daraus auf Social Media Buzz zu bauen. Wenn dein Produkt neuartige Eigenschaften hat, musst du es so vermarkten, dass die Leute heiß werden und du vielleicht einen Pre-Sale machst, wie beim Fashion Drop: Die Kollektion kommt erst im September, aber die Leute zahlen heute schon. Irgendjemand muss diese Message rüberbringen, ob als Person und Fürsprecherin, wie coole Food-Gründerinnen, die vor der Kamera ihr Produkt zeigen, oder abstrakter über Content und meinetwegen KI-generierte Avatare. Und das ist nur einer von mehreren möglichen Wegen, die man je nach Unternehmen und Situation einschlagen kann.

Und im B2B?

Da musst du ran an den Speck, und Networking ist entscheidend. Ich gebe in Workshops eine Übung: Nimm dein Telefon, schau, wer da drin ist und wer von denen wen kennen könnte. Ruf deine zehn besten Freunde an, die dich mögen, dir Gutes wollen und die wissen, dass du kein Depp bist, und sag: „Ich suche jemanden in dem und dem Bereich, kennst du wen?“ Du wärst überrascht, wie schnell die ersten Termine stehen. Funktioniert auch auf Konferenzen und Events, wo diese Menschen herumlaufen. Aber weg von diesen drögen Kundeninterviews à la „Würdest du das kaufen?“. Das ist fast wertlos, für die Unternehmer:innen wie für Investor:innen. Wer es ernst meint, liest „The Mom Test“, denkt den Inhalt dieses Buchs konsequent wie ein Verkäufer weiter und baut aus dem Gespräch direkt einen Sales-Funnel. Im besten Fall ist das eine Pre-Order mit Cash, im nächstbesten eine Pre-Order ohne Cash, dann ein Letter of Intent.


Info: Fundraising Winter Camp™ 2026

Jeden Winter bereitet Florian Kandler eine kleine Gruppe von zehn Startups in drei Wochen online auf ihre Investor:innen-Suche vor. Das Camp 2026 startet am 14. Jänner.. Die Sommer-Version des Camps läuft seit 10 Jahren immer im Juli. Die Plätze sind jedes mal ausgebucht. Wer beim nächsten Durchgang dabei sein will, kann sich über Florian Kandlers Newsletter auf www.GetFunding.how/camp voranmelden und wird zum nächsten Camp eingeladen.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Der Inhalt des Artikels hat gesellschaftspolitische Auswirkungen, da er auf die Notwendigkeit von Zertifikaten für KI-Anwendungen hinweist, insbesondere für Anwendungen, die eine hohe Verlässlichkeit aufweisen müssen. Dies ist von Bedeutung für die Sicherheit und Funktionalität von KI-Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie, der Produktion und dem Alltag. Die Einführung von Zertifikaten und Prüfverfahren kann dazu beitragen, das Vertrauen in KI-Anwendungen zu stärken und die ethischen und rechtlichen Aspekte von KI zu berücksichtigen.

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Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Das Machine-Learning-Zertifikat „Trusted AI“ des TÜV Austria hat das Potenzial, die Anwendung von KI-Anwendungen sicherer zu machen und das Vertrauen der Verbraucher und Unternehmen zu stärken. Unternehmen aus verschiedenen Branchen, darunter Medizin und Automobil, haben bereits Interesse an dem Zertifikat gezeigt. Eine erfolgreiche Zertifizierung könnte dazu beitragen, das Risiko potenzieller Schäden durch fehlerhafte KI-Anwendungen zu reduzieren und gleichzeitig die Akzeptanz von KI zu erhöhen.

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

Als Innovationsmanager:in sollten Sie sich mit den aktuellen Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz und der Zertifizierung von KI-Anwendungen auseinandersetzen. Das Trusted AI-Zertifikat vom TÜV Austria ermöglicht Unternehmen, die Verlässlichkeit von Machine-Learning-Anwendungen nachzuweisen und somit das Vertrauen der Kunden und der Öffentlichkeit zu stärken. Es ist wichtig, dass KI-Anwendungen ein entsprechendes Gütesiegel vorweisen können, insbesondere bei sicherheits- oder finanzkritischen Anwendungen. Daher sollten Sie sich über das Zertifizierungsschema informieren und gegebenenfalls prüfen, ob es für Ihre innovativen KI-Projekte relevant und nützlich sein könnte.

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

Als Investor:in ist es wichtig, KI-Anwendungen zu unterstützen, die über ein zuverlässiges Gütesiegel verfügen. Der TÜV Austria hat in Zusammenarbeit mit der Johannes Kepler Universität Linz und dem Software Competence Center Hagenberg ein Machine-Learning-Zertifizierungsschema namens „Trusted AI“ entwickelt, das eine statistische Prüfung der Funktionalität und Definition von KI-Anwendungen beinhaltet. Dies kann dazu beitragen, das Risiko unvorhersehbarer Probleme und ethischer Fragen bei der Verwendung von KI zu minimieren, was für Investitionen in diesem Bereich von Bedeutung sein kann.

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

Das Thema der Zertifizierung von Künstlicher Intelligenz (KI) wird in Zukunft immer wichtiger werden, wenn es um verlässliche KI-Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie der Automobil- und Medizinindustrie geht. Dieser Artikel beschreibt eine neue Zertifizierungsmethode für KI-Anwendungen namens „Trusted AI“, die von TÜV Austria, der Johannes Kepler Universität Linz und dem Software Competence Center Hagenberg entwickelt wurde. Als Politiker:in ist es wichtig, sich über solche neuen Entwicklungen im KI-Bereich auf dem Laufenden zu halten und die Regulierung und Standards für KI-Anwendungen zu überwachen.

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

Der Artikel behandelt die Entwicklung eines Machine-Learning-Zertifizierungsschemas namens Trusted AI durch den TÜV Austria in Kooperation mit der Johannes Kepler Universität Linz und dem Software Competence Center Hagenberg. Die Zertifizierung beurteilt KI-Anwendungen auf ihre Funktionalität, Sicherheit und Fairness. Eine korrekte Definition des Anwendungswecks und die statistische Prüfung sind von wesentlicher Bedeutung. Experten äußern auch Bedenken hinsichtlich des AI Acts, des weltweit ersten Gesetzes für KI-Regulierung, aufgrund von fehlenden Prüfungsmethoden und möglichen Auswirkungen auf kleinere Start-ups. Das TÜV-Austria-Zertifikat stößt laut Experten auf eine hohe Nachfrage, aber es wurden noch keine Zertifikate erteilt.

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Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

  • Bernhard Nessler
  • Jeannette Gorzala
  • Sepp Hochreiter
  • Thomas Doms

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Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

  • TÜV Austria
  • Johannes Kepler Universität Linz (JKU)
  • Software Competence Center Hagenberg (SCCH)

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