01.06.2021

Unispotter: Wie es ein Wiener Startup nach Indien verschlug und Corona zum „Todesstoß“ wurde

Das Wiener Startup Unispotter musste vor einigen Monaten aufgeben. Co-Founder Christoph Trost erzählte dem brutkasten über die Hintergründe und seine Learnings.
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Unispotter-Co-Founder Christoph Trost bei einer Veranstaltung des Startups in Indien 2019
Unispotter-Co-Founder Christoph Trost (4.v.l.o.) bei einer Veranstaltung des Startups in Indien 2019 | (c) Unispotter

Eine App, die Studien-Interessierte mit Studiengängen auf der ganzen Welt matcht, kombiniert mit persönlicher Beratung zur Bewerbung – das war das Produkt des Wiener Startups Unispotter. Vor einigen Monaten musste dieses endgültig schließen. Dem voran ging eine außergewöhnliche Entwicklung, wie Co-Founder Christoph Trost erzählt.

Ein überraschend großer Markt

Schon 2018 erklärte der damalige CMO Peter Andrew dem brutkasten im Zuge eines Berichts über eine Partnerschaft des Startups mit 256 US-Unis: „Unsere App steht zwar Kunden auf der ganzen Welt offen. Unsere Zielmärkte bleiben aber im Moment der DACH-Raum und Indien“. Wieso Indien? Der Artikel fiel in eine Zeit der Transition für das Startup, wie Trost rückblickend erklärt: „Nachdem wir in den ersten Jahren nach der Gründung in Österreich und Deutschland aktiv waren, haben wir nach England expandiert. Dort sind wir in einen Markt hereingekommen, über dessen Größe und Funktionsweise wir uns davor nicht bewusst gewesen waren: den Agenten-Markt für internationale Studenten“.

In Österreich und generell in Festland-Europa weitgehend unbekannt, spiele das System vor allem in Asien und Südamerika die zentrale Rolle bei der Vermittlung von Studierenden an internationale Universitäten, erklärt der Gründer. „Die Agenten arbeiten komplett offline. Man geht ins Büro und wird durch den kompletten Bewerbungsprozess geführt. Es gibt einige größere Agenturen, aber die meisten sind Einzel-Player“. Eine Universität arbeite üblicherweise mit 200 bis 300 Agenten zusammen, die auf Kommissionsbasis von den Unis bezahlt werden – etwa 2000 bis 3000 Euro pro Student bzw. 10 bis 20 Prozent der Studiengebühren. Insgesamt würden diese Kommissionen weltweit jährlich rund vier Milliarden Euro betragen.

Nicht nur in der Digitalisierung dieses komplett analogen Markts habe man mit Unispotter eine große Chance gesehen, erzählt Trost: „Die Agenten arbeiten auf Studentenseite oft intransparent. Sie vermitteln die Studierenden oft dorthin, wo die Kommission am höchsten ist und nicht dort, wo das Matching am besten wäre. Es gibt also ein krasses Problem auf beiden Seiten und noch keine digitale Lösung“. Nachdem man diesen Markt kennengelernt habe, habe man den Fokus des Startups geändert. Im Londoner Emerge Accelerator sei man in diesem Weg zusätzlich bestärkt worden.

Startup-Selbstfindung für Unispotter in Indien

Dann habe man sich schnell auf Indien als Markt auf Studierendenseite festgelegt. „Nicht nur gibt es dort extrem viele Studierende, die nach Europa oder Nordamerika gehen. Auch schritt und schreitet die Digitalisierung dort extrem schnell voran, und die Smartphone-Penetration stieg etwa zu dem Zeitpunkt gerade massiv“, erklärt Trost. Zunächst habe man sich zwei Wochen lang direkt in Indien ein Bild gemacht, um den Markt besser zu verstehen. „Wir haben dabei sehr viel gelernt und waren überzeugt, es digital viel besser machen zu können. Wir haben dann 2018 in Indien viel ausprobiert. Wir haben uns mit digitalem Marketing auf große Städte fokussiert“, erzählt der Gründer. In der Zeit habe man unter anderem über die Außenwirtschaft Austria viele nützliche Kontakte aufgebaut.

Doch der Plan ging noch nicht ganz auf. „Wir haben die Studierenden damit zwar gut in die App gebracht, aber wirklich Vertrauen aufzubauen hat nicht so gut funktioniert“, so Trost. Rund um den Jahreswechsel 2018/2019 und viele weitere Erkenntnisse über den Markt später sei man dann im Team übereingekommen, die Strategie ein weiteres Mal ändern zu müssen. „Wir haben dann beschlossen, auf eine einzelne ‚kleine‘ Stadt mit zwei Millionen Einwohnern zu fokussieren. Wir haben dort drei erfahrene Bildungsberaterinnen angestellt, haben viel Online- und Offline-Marketing betrieben. Am wichtigsten war es dabei, Vertrauen aufzubauen. Weil die Entscheidung über die Bildung trifft in Indien oft die ganze Familie“.

Für all das habe man Geld aus einer Seed-Investmentrunde aus 2018 nutzen können. Und schließlich habe es auch
erste Erfolgserlebnisse gegeben. „Wir haben eine Pipeline aufgebaut und einige Studierende erfolgreich durchgebracht. Aber es sind noch immer viele abgesprungen, teilweise auch gegen Ende des Prozesses“, erzählt der Gründer. Nach der Erkenntnis, dass man noch früher ansetzen müsse, habe man im Marketing auf Studierende in den ersten Semestern des Bachelor-Studiums fokussiert. Das brachte eine neue Herausforderung: „Das internationale Studium wird erst später tragend. Damit lagen für uns zwei bis drei Jahre zwischen Recruiting und Umsatz“, so Trost.

Corona als „Todesstoß“ für Unispotter

Ende 2019 schließlich sei man mit den Zahlen noch immer nicht zufrieden gewesen. „Wir haben nicht genug Umsatz gemacht und konnten mit den Metrics auch keine weitere Finanzierungsrunde aufstellen“. Das Gründer-Team habe sich daraufhin weitgehend herausgenommen und neue Jobs angenommen, während das Team in Indien weiter arbeiten und sukzessive den Kundenkreis vergrößern sollte, erzählt Trost.

Doch es sollte wieder anders kommen. „Wenige Monate später wurde Corona zum Todesstoß für Unispotter. Die indischen Studierenden haben das internationale Studium zumindest um ein Jahr verschoben und damit rückten die zu erwartenden Umsätze noch weiter nach hinten“, sagt der Gründer. „Wir wollten noch die Technologie verkaufen, aber auch das war wegen Corona sehr schwierig. Ende 2020 haben wir letztlich das Unternehmen liquidiert“. Inzwischen halte er es für immer unwahrscheinlicher, die Software noch verkaufen zu können, sagt Trost.

„Ich würde mit dem gleichen Team nochmal gründen“

Trotz des unerfreulichen Endes sieht der Gründer die Dinge positiv: „Ich habe die Zeit extrem cool gefunden, auch wenn es kommerziell nicht gut ausgegangen ist. Aber wir haben extrem viel gelernt. Wir hatten zehn Investoren an Bord, mit denen wir immer ein gutes Verhältnis hatten und auch mit den Studierenden hatten wir einige Erfolge. Es war am Ende eine harte Entscheidung, aber ich bin weiterhin voller Energie und Ideen“, so Trost.

Dennoch gebe es auch Dinge, die er anders machen würde, wenn er eine zweite Chance hätte: „Wir haben zwar von Anfang an versucht, groß zu denken, aber trotzdem mit Österreich und Deutschland begonnen. Wenn wir von Anfang an global gedacht hätten, wären wir vielleicht früher draufgekommen“. Denn davon, dass die Entscheidung für Indien richtig war, sei er noch immer überzeugt, sagt Trost. Das Potenzial bleibe enorm hoch. „Und noch etwas würde ich anders machen: Wir waren zu Beginn nur ein paar Wochen in Indien. Erst 2019 war ich drei Monate durchgehend dort. Erst das hat mir ein tieferes Marktverständnis gegeben. Doch da war es schon zu spät“.

Und wie geht es weiter? Nun bleibe er vorerst einmal bei seinem aktuellen Angestellten-Job, sagt der Gründer. „Aber der Reiz, etwas neues zu gründen, ist pausenlos da. Ich habe momentan viele Ideen, aber noch nichts Konkretes“. Und das könne er sich auch im bewährten Unispotter-Team vorstellen: „Wir tauschen uns im Team immer noch regelmäßig aus. Es sind über die letzten sechs Jahre echt gute Freundschaften entstanden. Ich würde mit dem gleichen Team nochmal gründen – auch in einem anderen Markt mit einem anderen Produkt“, so Trost.


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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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