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16.04.2021

Storebox-Gründer: So können Unternehmen ihre Lieferketten vor Krisen sichern

Risiken sollten mittels Innovation als Chance genutzt werden, statt nach mehr Nationalismus zu rufen.

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✨ AI Kontextualisierung

Mehr als 100 Standorte in mehr als 30 Städten – Storebox ist eines der am schnellsten wachsenden Startups in Europa. In einem Gastbeitrag erklärt Co-Founder und CEO Johannes Braith, wie die Coronakrise die globale Logistik beeinflusst hat und wie Unternehmen darauf reagieren sollten.

Corona veränderte unser aller Leben. Im privaten sowie im beruflichen Kontext. Aber eines ist klar, nichts wird wieder so sein wie es war. Und das ist auch gut so. Denn durch Veränderung können wir wachsen und lernen. Ein Bereich, den ich besonders kritisch beobachtete, war und ist die globale Logistik und ihre Veränderung, welche durch Covid 19 getriggert wurde. Mit meinem Background im Logistikbereich und meinem Logistik Startup Storebox, war es natürlich naheliegend, dass dieser Bereich meine besondere Aufmerksamkeit bekam. Interessanterweise rückt diese Industrie aber auch vermehrt in den Fokus der breiten Gesellschaft – und das schon bevor ein Containerschiff den Suez Kanal blockierte. Auch im Startup Bereich spielt die Logistik eine immer größere Rolle. Das sieht man nicht nur an dem steigenden Anteilen von Risikokapital, welches jetzt schon in Logistik Startups fließt, auch viele Investoren, wie letztens Hansi Hansmann, sehen in der Logistik einen stark wachsenden Zukunftsmarkt in dem sich viel verändern wird.

Als Covid-19 die Welt veränderte

Im Februar 2020 startete die Pandemie in China und damit verfielen auch viele Produktionsunternehmen in China in eine Art Schockstarre. Monate danach erweiterte sich diese Schockstarre auf die Seite der Nachfrage. Durch Lockdowns rund um den Globus veränderte sich unser Kauf- sowie Konsumverhalten. Somit wurde die Supply sowie die Demand Seite weltweit einer signifikanten Veränderung unterzogen. Zwischenzeitlich wurden Handelsrestriktionen, v.a. im Pharmazeutischen Bereich, eingeführt und auch hierzulande wurde die Diskussion über die autarke nationale Produktion im Pharmabereich diskutiert und Abhängigkeiten von Lieferanten auf anderen Kontinenten wurden aufgezeigt.

Der Handelskrieg zwischen den USA und China ist auf einem neuen Höchststand und Lagerbestände neigten sich an etlichen Stellen dem Ende zu. Die große Aufgabe für die Industrie war und ist es ihre Supply Chains resilienter zu gestalten und gleichzeitig kompetitiv zu bleiben. Willy C. Shih, Wirtschaftswissenschafter und Professor an der Harvard Business School, verfasste dazu mehrere Artikel und bestätigte die Veränderungen, welche im logistischen Kontext in vollem Gange sind.

Die Verkettung der Dinge

Viele Produkte die wir verwenden oder konsumieren, bestehen aus einer unfassbaren Anzahl an Bestandteilen. Für die meisten Unternehmen ist es nahezu unmöglich alle benötigten Bestandteile selbst zu produzieren. Vor allem wird dies durch unser Konsumverhalten und die Preiserwartung seitens des Marktes verunmöglicht und Unternehmen sind gezwungen auf Nischen zu fokussieren und eine Spezialisierung zu finden. Der Automobilmarkt ist ein gutes Beispiel an dem die Problematik ersichtlich wird. Ein modernes Kraftfahrzeug besteht heutzutage aus ungefähr 10.000 Einzelteilen und 80% von diesen stammen von externen Zulieferern. Ähnliches gilt auch für die Gruppe der Nukleosid-Phosphoramiditen, welche benötigt werden um DNA und RNA Impfstoffe zu produzieren.

In beiden Fällen befinden sich viele der Lieferanten in China und Südkorea. Da sich ein Großteil dieser Unternehmen auf einen Bereich oder einen Bestandteil spezialisiert haben, sind eben diese gezwungen sich auf etliche weitere Sublieferanten zu verlassen. Diese engmaschige Verkettung ist zwar notwendig, jedoch in einem erheblichen Maße risikoreich. Kann auch nur einer dieser vielen Lieferanten nicht liefern, hängt der Erfolg oder Misserfolg einer kompletten Produktkategorie davon ab.

Versteckte Risiken finden und adressieren

Ist man sich dieser engmaschigen und globalen Verkettung bewusst, sollte man versteckte Risiken finden und diese im Unternehmen adressieren. In großen Corporates mit einer Vielzahl an Produkten und Teams wird das natürlich von spezialisierten Abteilungen erledigt. Das Risikomanagement interagiert hier mit den Logistikabteilungen und entwirft komplexe und resiliente Sourcing Strategien. Doch auch Startups, KMUs und EPUs, die physische Produktkomponenten haben, sollten sich diesem Thema annehmen. Sich mit Lieferketten zu beschäftigen, ist meist sehr zeitintensiv, jedoch wirtschaftlicher als einem Lieferengpass gegenüberzustehen.

Der berühmte Logistik Professor des MITs David Simchi-Levi forscht seit Jahrzehnten im Bereich der Beschaffung und Logistik und beschäftigt sich hier auch vermehrt mit den damit verbundenen Risiken. Unter anderem entwickelte er eine Methode, mit der man Lieferanten in low-, medium- oder high-risk Gruppen clustern kann. In Betracht werden KPIs gezogen, mit denen der Impact bei einem Ausfall auf den Umsatz oder mit denen die Zeit für alternative Wiederbeschaffungen gemessen werden kann. Sobald diese Risiken identifiziert wurden, kann man mit Maßnahmen gegensteuern. Drei häufige Antworten sind die Diversifizierung von Lieferanten, die Erhöhung des Lagerbestandes in den Absatzmärkten oder die Innovation von Prozessen.

Diversifizierung der Supply Base

Die offensichtlichste Möglichkeit sich nicht in Abhängigkeit von nur einem Lieferanten zu begeben, ist es die Anzahl an Partnerfirmen zu erhöhen. Aufgrund des aufflammenden Handelskriegs zwischen den USA und China etablierte sich in den USA eine China +1 Sourcing Strategie. Dementsprechend wurden neben den Chinesischen Lieferanten vor allem Südostasiatische Länder wie Thailand, Vietnam oder Indonesien in die Sourcing Strategien integriert.

Diese Diversifizierung entlang der Supply Chain wird uns noch lange begleiten und für viele Veränderungen sorgen. Vor allem China hat in den letzten Jahrzehnten bewiesen wie effizient Prozesse in der Produktion aber auch in der Logistik gelebt werden können. Hochmoderne Frachtflug- und vor allem Containerhäfen wie man sie aus China kennt, gibt es in diesem Umfang in vielen asiatischen Ländern noch nicht. Das bedeutet, dass die größten Containerschiffe in diesen “neuen” Häfen oft nicht effizient genutzt werden können, was sich wiederum in mehr Umschlagsaktivitäten in Singapur oder Hong Kong niederschlagen wird. Das wiederum erzeugt längere Transportzeiten und auch höhere Logistikkosten.

Lagerbestände erhöhen

Die Schlagwörter Lean Manufacturing oder Just In Time erlebten nicht nur im letzten Jahrzehnt eine Hochphase in der Logistik. Unser Konsumverhalten und somit auch die produzierende Wirtschaft wurde immer schnelllebiger. Moden verflogen immer schneller. Egal ob es um Textilien, Unterhaltungselektronik oder Autos ging. Durch effizienteren Technologieeinsatz und tiefere Integrationen entlang der Supply Chain wurde es möglich Lagerbestände drastisch zu reduzieren. Transporte wurden minutengenau getimed und Anlieferungen erfolgten in kleinsten Zeitfenstern direkt an der Produktionsstraße.

Diese Logistikprozesse erhöhen nicht nur die Anzahl an Transporten und dementsprechend auch oft der Kosten, sondern induzieren auch oft einen erhöhten CO2 Ausstoß. Demgegenüber stehen allerdings erhöhte Kapitalbindungskosten, da man noch nicht verkaufte bzw. verwendete Materialien auf Lager halten muss. Darüber Hinaus, besteht ein erhöhtes Risiko der Obsoleszenz. Sind die gelagerten Waren zukünftig überhaupt noch state of the art? Hier gilt es wie so oft einen Trade Off zu finden. Doch eines konnte ich in vielen Gesprächen mit Logistikmanagern in der jüngsten Vergangenheit beobachten. Aufgrund der erlebten Risiken, ausgelöst durch die Covid-19 Pandemie, lässt sich ein Trend zu höheren Lagerbeständen und der damit einhergehenden Sicherheit erkennen.

Innovation von Prozessen

Disruptive Veränderungen in unserer Gesellschaft beeinflussen nicht nur unser Denken und Handeln, sondern bieten auch immer Möglichkeiten, um festgefahrene Muster aufzubrechen und Innovationen hervorzubringen. Im unternehmerischen Kontext bieten sich oft Möglichkeiten, um etablierte und oft arrivierte Prozesse zu verändern oder neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Im Bereich der Logistik können exemplarisch folgende Trends erwähnt werden:

1. Dezentralisierung

Um Wege von Lagerstätten zu Endkunden, diversen Absatzmärkten oder Produktionsstandorten zu verringern, werden Logistiksysteme zunehmend dezentralisiert. Dies ist vor allem im E-Commerce Bereich zu erkennen. Schnell drehende Güter werden an oftmals urbanen und zentral gelegenen Standorten gelagert. Somit kann der Lagerbestand strategisch verteilt an mehreren Orten vorgehalten werden. Dies bedeutet mehr Flexibilität, kürzere Lieferzeiten sowie Wege und weniger CO2 Emissionen. Microhubs und urbane Logistiklösungen sind global am Vormarsch und man sieht, dass Logistik vom Stadtrand wieder zurück in die Zentren kehrt.

2. Automatisierung

Produktionsprozesse werden aufgrund sinkender Automatisierungskosten weiter digitalisiert und automatisiert. Durch die Pandemie wurde dieser Trend weiter verstärkt, da Social Distancing in diesem Kontext in Fabriken oft durch den erweiterten Einsatz von Robotern realisiert werden konnte. Roboter spielen nicht mehr alleine in der Produktion eine große Rolle, sondern werden auch immer häufiger im Bereich der Logistik eingesetzt. Knickarmroboter werden zum Beispiel als Palletieranlagen verwendet und Sortieranlagen reduzieren den Einsatz menschlicher Arbeitskräfte. Durch die Redaktion ebendieser Arbeitskosten, können logistische Prozesse auch wieder in Ländern mit hohen Lohnniveau ausgeführt werden, ohne Wettbewerbseinbußen in Kauf zu nehmen.

3. Additive Fertigung

Durch diese Produktionsmethode, häufig auch 3D Druck genannt, können benötigte Produktionsschritte dramatisch reduziert werden, um komplexe Produkte herzustellen. Desweiteren kann man Abhängigkeiten von Lieferanten reduzieren, da man agil auch kurzfristig benötigte Teile direkt am Ort des Geschehens selbst herstellen kann. Vor allem in den letzten Jahren entwickelte sich dieser Bereich enorm weiter. Nahezu täglich werden neue Materialien erforscht, um den 3D Druck kostengünstiger und massentauglicher zu machen.

Fazit: Innovation statt Nationalismus

Covid-19 hat die Weltwirtschaft hart getroffen doch die totalen Auswirkungen haben sich noch nicht gänzlich auf uns niedergeschlagen und werden uns noch lange beschäftigen. Durch die weltweite Wirtschaftskrise wurde uns einmal mehr vor Augen geführt in welch globalisierter Welt wir leben und wie abhängig einzelnen Industrien, ja sogar Staaten, voneinander sind. Die Globalisierung birgt natürlich Risiken, jedoch bot sie vor allem den Emerging Markets die Möglichkeit Wohlstand zu generieren und wirtschaftlichen Aufschwung zu erzeugen. Eine, gerade in diesen Zeiten politisch oft geforderte, Rückkehr zu mehr Nationalismen, sollte nicht eine zu kurz gegriffene Antwort auf komplexe Problemstellungen sein. Vielmehr sollte der Markt über Möglichkeiten nachdenken, Risiken mittels Innovationen als Chance zu nutzen.

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Martin Pacher

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.

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

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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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