05.01.2018

Große Tech-Trends für 2018

Der US-Consulting-Riese CB hat einige der wichtigsten Tech-Trends für 2018 zusammengeschrieben. Wir haben einige davon ausgewählt.
/artikel/tech-trends-fuer-2018
Tech-Trends für 2018
(c) fotolia.com - Olivier Le Moal

Nicht nur in der Startup-Welt ist es eine entscheidende Frage: Was bringt das neue Jahr für Trends im Tech-Bereich? Welche Technologien werden aus den Kinderschuhen herauswachsen? Und welche werden beginnen, unseren Alltag zu bestimmen. Der US-Consulting-Riese CB hat über seine Unit CBinsights eine entsprechende Auflistung erstellt. Spannendes Detail: Das Wort Blockchain kommt nicht ein einziges mal vor. Wir haben für euch einige besonders spannende Tech-Trends für 2018 aus der Liste herausgegriffen.

+++ Rückblick und Ausblick: Player aus der Startup-Szene über 2017 und 2018 +++

Sekündlich abgerechnetes Cloud Computing als Chance für Startups

Amazon hat mit Amazon Web Services (AWS) damit begonnen. Google folgte schnell. Die Rede ist von der Abrechnung von Cloud-Services pro Sekunde. Für große Unternehmen, die sich einen dauerhaften Zugang leisten können, mag das neue Modell irrelevant sein. Nicht so für Startups und einzelne Developer. Für diese können auch einige Minuten Zugang zu Quantencomputern und Co., bei entsprechender Vorbereitung, ganz neue Chancen bieten.

Wer bringt den perfekten AI-Chip?

Artificial Intelligence (AI) bleibt auch 2018 ein riesiges Thema. Nun geht es aber ans Eingemachte. Denn neben der Frage, wie es mit der AI-Software-Entwicklung weitergeht, wird auch die verwendete Hardware immer relevanter. Momentan hat noch NVIDIA die Nase vorne. Doch vor allem in China und den USA fließen riesige Summen in die Entwicklung neuer, besserer Chips. In China betreibt die Regierung selbst über massive Subventionen die Chip-Entwicklung. In den USA sind Player wie Google und Apple, aber auch Chip-Urgestein Intel (das im Moment mit einem massiven Sicherheitsleck Schlagzeilen macht) im Rennen. Dazu kommt laut CBinsights eine Reihe vielversprechender Startups.

Die Smart Pill – Medikamente bekommen Sensoren

Für manche Zwecke mag die gute alte Aspirin-Tablette zwar weiterhin ausreichen. Doch im Kampf gegen verschiedene Krankheiten soll ein neues Mittel massive Erleichterungen bringen: Die Smart Pill. Das inzwischen in den USA zugelassene Psychopharmakum Abilify MyCite etwa misst über Sensoren selbst, wie es vom Körper aufgenommen wird. Die Pille schickt entsprechende Daten bei Zustimmung des Patienten direkt an den Arzt. In Israel wird derweil an „PillCam“ gearbeitet. Die Tablette ist mit zwei Kameras versehen und kann gefährliche Polypen im Verdauungstrakt erkennen.

Neuer Social Media Trend: MSOCs

Sie laufen live, viele User verwenden sie simultan und vor allem: sie sind interaktiv. „massive simultaneous online social communities“, kurz MSOCs, werden sich laut CBinsights 2018 rasant ausbreiten. Pionier im Feld ist die iOS-App HQ Trivia. Dabei sind User zweimal täglich aufgerufen, sich gleichzeitig einzuloggen und dann um die Wette Fragen zu beantworten. Für die schnellsten User gibt es Cash-Preise. Die App gewann nach dem Launch schnell an Popularität. Erste Nachahmer haben bereits gestartet. Mit dem Prinzip, dass große Gruppen simultan miteinander interagieren, spielt auch schon Facebook mit seiner Applikation Bonfire.

PetTech: Wenn sich Computer um Haustiere kümmern

Was machen Katze und Hund eigentlich den ganzen Tag, während Frauchen und Herrchen nicht zuhause sind? Zu der Frage gibt es gewiss lustige Youtube-Videos. Eine Annahme liegt aber nahe: Ihnen ist vielfach langweilig. Für dieses und andere Probleme wollen eine Reihe von PetTech-Unternehmen Abhilfe schaffen. Das reicht von Entertainment über Fütterungs- und sogar Toiletten-Systeme bis zu Gesundheits-Monitoring. Fest steht: Die Digitalisierung der Haustier-Haltung dürfte einen großen Markt eröffnen.

+++ Live Interview: Michael Hurnaus, der Co-Founder & CEO von Tractive +++

Endlich: Das Hologramm hält Einzug im Alltag

Bei Star Wars und anderen Science Fiction-Formaten gehört es zum fixen Repertoire dazu. Und in Zukunftsvisionen für die Menschheit, egal ob Utopie oder Dystopie, ist es schon seit Jahrzehnten kaum wegzudenken: Das Hologramm. Seit einiger Zeit kündigt sich an, dass es nun tatsächlich bald soweit ist, dass die Technologie im Alltag ankommt. Schon 2012 meldete Apple ein entsprechendes Patent für Smartphones an. Und nun dürfte es laut CBinsights wirklich umgesetzt werden. Zugleich arbeiten eine ganze Menge anderer Firmen an entsprechender Hardware. Eine davon, Magic Leap, nahm rund zwei Milliarden US-Dollar Kapital von Warner Bros., Morgan Stanley und Alibaba auf. Und auch auf der Software-Seite liefern sich Entwickler derzeit einen Wettlauf.

3D-Druck etabliert sich endgültig in der Industrie

Die Voraussage, dass sich der 3D-Druck durchsetzt ist fast schon ein alter Hut. Dennoch: Bei allen Entwicklungsschritten der vergangenen Jahre und Monate ist die Technologie noch nicht im industriellen Mainstream angekommen. Während Spezialprodukte bereits serienmäßig gedruckt werden, sind die aktuellen Geräte für die ganz große Massenproduktion noch deutlich zu langsam. Dieses Problem dürfte in nächster Zeit behoben werden. Adidas experimentiert etwa bereits mit gedruckten Schuhen. entscheidend für die endgültige Durchsetzung sind nicht nur die Drucker selber, sondern auch die Druck-Materialien. Bei Druck-Metall gab es etwa jüngst große Fortschritte.

Konkurrenzmodell zu Uber: Autos als Mietobjekte

Ja, Mietautos sind kein neues Konzept. Was neu ist, ist das Ausmaß, in dem die Autovermietung nun vorangetrieben wird. In den USA haben bereits einige Anbieter gestartet, bei denen man Autos, Versicherung und andere Services inklusive, dauerhaft mieten kann. Ein Wechsel zu einem anderen Fahrzeug-Modell ist entsprechend simpel. Unter den Anbietern sind etwa Porsche und Volvo, aber auch das US-Startup Fair, das sich 2017 insgesamt eine Milliarde US-Dollar Investment holte. Einer der Investoren war der BMW-VC-Arm. Hintergrund: Die großen Automobilhersteller sehen darin eine Chance, gegen Uber und Co anzukommen. Denn die Nachfrage nach eigenen Autos sinkt.

Die Digitalisierung der Altenpflege

Es ist ein weithin bekanntes Problem in den Industriestaaten: Die Vereinsamung älterer Menschen. Professionelle Pflege wird nur in Anspruch genommen, wenn sie unbedingt benötigt wird. Klar: Sie ist sehr teuer und der Pflegekräftemangel tut sein Übriges. Die Folge: Ältere Menschen verbringen aufgrund eingeschränkter Mobilität sehr viel Zeit alleine. Der Fernseher läuft oft den ganzen Tag. Es mag an dieser Stelle etwas ironisch klingen, dass eine Reihe von Unternehmen das Problem fehlender Sozialkontakte ausgerechnet mit Technik lösen will. So probieren es etwa einige mit Roboter-Haustieren. Daneben stehen medizinisches Monitoring über Sensoren-Systeme und Erinnerungssysteme für ältere Menschen hoch im Kurs. Auch ältere Menschen werden wohl um die Digitalisierung nicht herum kommen.

⇒ Zur Page von CBinsights

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

Große Tech-Trends für 2018

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Große Tech-Trends für 2018

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Große Tech-Trends für 2018

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 …

Große Tech-Trends für 2018

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 …

Große Tech-Trends für 2018

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 …

Große Tech-Trends für 2018

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 …

Große Tech-Trends für 2018

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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

Große Tech-Trends für 2018

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

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

Große Tech-Trends für 2018