27.10.2025
FOTO-APP

Utiful: Eine App für „verzweifelte Ehemänner“, die im Wall Street Journal empfohlen wurde

Bei Utiful aus Wien handelt es sich um eine App mit Funktionen, die "Google und Apple vergessen haben zu bauen". Das zumindest sagt Entwickler und Gründer der Utiful GmbH Pavel Atanassov. Er erklärt u.a., was seine App mit Verzweiflung bei Ehemännern zu tun hatte, wie man mit plötzlichen 1-Sterne-Bewertungen umging und was ein "Wall Street Journal"-Artikel für Folgen hatte.
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© ZVg - Dominik Hofer (l.) und Pavel Atanassov von Utiful.

Man steht vor dem Supermarktregal. Auf der Liste, die von der Partnerin oder dem Partner geschrieben wurde, steht ‚Käse‚. Kein Hinweis, ob Frischkäse, würziger, Emmentaler, Gouda oder doch die kleinen Käsewürfel in der Frischhalteverpackung. Man weiß, dass die liebste Person daheim auch „liebste Produkte“ hat. Und welche, die nicht ganz so beliebt sind. Und hat eine Idee: Handy raus.

Utiful: Use-Case ein anderer

Aufgrund solcher oder ähnlicher Szenen ist die Wiener Foto-App Utiful entstanden. „Der ursprüngliche Use-Case war ‚ein verzweifelter Ehemann‘ wie ich, der im Laden Lebensmittel kaufen musste. Und wusste, dass meine Frau ganz bestimmte Sachen will. Und nicht will“, erklärt Utiful-Founder Pavel Atanassov.

So entstand die App, um leidenden Ehegatten im Geschäft zu helfen, damit diese Fotos machen konnten und um sie als „gute und schlechte Produkte“ zu markieren. Aber die Idee entpuppte sich als Flop.

„Wir haben dennoch spannendes Feedback bekommen“, erklärt Atanassov. „User meinten, sie könnten in dieser App Fotos aufnehmen, die sie nicht in ihrer Hauptbibliothek haben wollten. Also haben wir eine zweite Version davon gemacht, wo es darum ging, diese anderen Fotos speichern zu können. Mit Fokus auf ‚Reinigung der Hauptbibliothek‘.“

Eigentliche Geburt

Schritt für Schritt folgten weitere Wünsche der Community: Etwa Bilder wie „Öffnungszeiten von Geschäften“, „Screenshots von Artikeln“ oder „Kleidung in Läden“, besser zu organisieren, wo sie nicht die „Hauptkammer der Bilderspeicherung“, sprich Stores und Co., durcheinanderbringen würden. „Das war die eigentliche Geburt von Utiful“, sagt Atanassov.

Der Gründer lernte über einen Freund Dominik Hofer kennen und die Zusammenarbeit begann.

„Pavel hat mir erzählt, wie die Vorgänger-Versionen ausgesehen haben und wir haben uns ganz schnell darauf verständigt, eine erste Version zu machen, allerdings noch ohne Ordner-Struktur“, erklärt Hofer.

Anfänglich gab es jedoch wenig Downloads, doch das Duo erkannte, dass in der Idee Potential schlummerte. Utiful wurde um Foto-Ordner erweitert und gänzlich zur eigenständigen Fotoablage, die unabhängig von der Standard-Foto-App arbeitet.

Was Google und Apple vergaßen

„Unsere Kamera ist direkt in die App integriert – Nutzer:innen können also Fotos unmittelbar aus der iOS- oder Android-App heraus aufnehmen und speichern. Das klingt einfach, ist technisch aber ziemlich anspruchsvoll, da es viele systemseitige Restriktionen gibt. Besonders wichtig war uns, dass dabei alle Metadaten erhalten bleiben – und das gelingt nur wenigen. Wir sind aktuell die einzige App, die diese Funktionalität in dieser Form anbietet“, betont Hofer.

Somit konnte man in anderen Worten, das tun, was Google und Apple vergessen haben zu ermöglichen: Dokumente, Notizen, Arbeitsfotos usw. aus der eigenen iCloud- bzw. Google-Fotogalerie auslagern, aber trotzdem leicht wieder darauf zugreifen – Utiful kopiert Fotos in seinen eigenen geschützten Speicherbereich (Container), wo sie auch nach dem Löschen des Originals erhalten bleiben.

Utiful und die Scrapbooker

Diese Möglichkeit erregte plötzlich in Übersee bei einer bestimmten Gruppe Aufmerksamkeit: Scrapbooker sind Personen, die Scrapbooking betreiben, wo sie Erinnerungen in Form von schön dekorierten Sammelalben digital oder in Büchern festhalten und gestalten.

„Eine aus so einer Community hat unsere App entdeckt und sie in einer ‚closed‘ FB-Gruppe geteilt. Sie hat die anderen quasi ‚angesteckt'“, erinnert sich Atanassov. So begann der erste Download-Schwall der App.

Wiener im Wall Street Journal

Der zweite folgte vor rund eineinhalb Monaten. In der digitalen Ausgabe des Wall Street Journals wurde die Wiener App in einem Bericht mit dem Titel „How to Find, Sort and Actually Enjoy Your Thousands of Travel Photos“ erwähnt.

„Ich war im Urlaub und Dominik hat mir mitgeteilt, dass wir plötzlich sehr viele Downloads haben. Der Anstieg war ziemlich stark und wir mussten erst recherchieren, was der Grund dafür war“, erzählt Atanassov. „Jetzt sind die Downloads wieder auf normalem Niveau und wir haben 15.000 aktive User. Jedoch sehen wir mehr ‚Conversion‘, weil wir frecherweise den Artikel auf unserer Website erwähnen: ‚Featured im Wall Street Journal‘.“

Doch es war zwischenzeitlich nicht alles so rosig wie aktuell. Atanassov und Hofer haben eigentlich nicht daran geglaubt, dass ein Abo-Modell funktionieren würde und lange gezögert. Schlussendlich wollte der Founder „Geld in die App bringen“, damit es wirtschaftlich Sinn macht. Zuerst mit einem Online-Store, der von Hofers Freundin entwickelt wurde. Der Plan scheiterte, da der zugehörige Antrag auf Förderung von der Wirtschaftsagentur abgelehnt wurde.

Negative Rezensionen

„Das war sehr schlecht für uns, also mussten wir zwangsweise das Subscriptions-Modell starten. Im September gingen wir ‚live‘ damit und hatten plötzlich ‚1-Sterne-Bewertungen‘ von bestehenden Usern.“

Das Spannende jedoch war, dass sämtliche Negativ-Rezensionen betonten, dass die App toll sei; der Entwickler nur ein „Abzocker“. „Eigentlich eine tolle Werbung für die App“, so Atanassov. „Aber wir fielen in den USA von 4,1 auf eine 3,0-Bewertung.“

Beide Männer hatten folglich die Möglichkeit, die Bewertungen zu ‚resetten‘, haben sich aber dagegen entschieden.

„Wir haben bewusst die ganze Historie unserer Bewertungen beibehalten – auch die Ein-Stern-Bewertungen. Denn sie erzählen letztlich viel über unsere Entwicklung und zeigen, wie wir an Qualität gewonnen haben. Die Herausforderung war allerdings: Wie kommen wir wieder nach oben?“, fragten sich beide.

Gezielt zielstrebig ausgesucht

Atanassov und Hofer haben in weiterer Folge untersucht, welche Suchkriterien für Nutzer:innen bei einer App wichtig sind – kein Abo-Modell und mindestens vier Sterne im Rating war die Antwort. Also haben sie gezielt definiert, bei welchen Usergruppen sie Bewertungs-Prompts (Anm.: kleines Fenster, das sich öffnet und nach Zufriedenheit fragt) anzeigen: „Also nur bei jenen, die die App aktiv nutzen, sie regelmäßig synchronisieren und insgesamt positive Erfahrungen gemacht haben. Nutzerinnen und Nutzer mit Problemen erhalten hingegen kein Bewertungs-Prompt, um Frustration zu vermeiden“, erklärt Atanassov.

Und ergänzt: „Seit wir dieses neue Bewertungssystem vor rund zwei Jahren eingeführt haben, konnten wir unser Rating wieder deutlich steigern – aktuell liegen wir in den USA bei 4,1-Sternen. Zudem können User unsere App inzwischen auch bewerten, ohne explizit dazu aufgefordert zu werden.“

Utiful plant neue Features

Bislang betreibt Utiful keine eigene Cloud-Infrastruktur. Fotos auf iOS-Geräten werden im iCloud-Backup gesichert, wo man auch die Synchronisation implementiert hat. Der nächste große Meilenstein sei jedoch, eine eigene Cross-Plattform-Synchronisation zu entwickeln – ein System, das unabhängig von iCloud oder Google Drive funktioniere.

„Dieses Feature wird uns viele neue Möglichkeiten eröffnen: Nutzer:innen sollen künftig Ordner mit anderen Personen teilen können – auch wenn diese nicht selbst die App nutzen. Diese Funktion wurde verstärkt von unserer Community gefordert, sowohl für private als auch berufliche Zwecke: etwa um mit Kolleg:innen an Projekten zusammenzuarbeiten oder Fotos direkt über den Firmencomputer zu teilen“, erklärt Atanassov.

Ein großer Teil der Nutzer:innenbasis bestehe aus Selbstständigen und kleinen Unternehmen, die einen klaren Bedarf hätten, berufliche und private Fotos sauber voneinander zu trennen. „Auch im B2B-Bereich sehen wir enormes Potenzial, das wir bereits intern besprochen haben. Die geplante Synchronisations-Plattform wird hier ein zentraler Hebel sein, um neue Geschäftskund:innen zu gewinnen und das Produkt nachhaltig zu skalieren.“

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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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