24.07.2025
KOLUMNE

Venture Clienting – zwischen Hype und Hebel

In ihrer neuen Corporate-Venturing-Kolumne erklärt Viktoria Ilger diesmal, was Venture Clienting leisten kann, wo die Grenzen liegen – und warum der strategische Einsatz über den Hype hinaus entscheidet.
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Viktoria Ilger
Viktoria Ilger | Foto: Viktoria Ilger/Adobe Stock (Hintergrund)
Corporate Venturing

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In den letzten Wochen habe ich mehrfach über Venture Clienting gesprochen – einen strategischen Ansatz, bei dem Unternehmen gezielt als Kunden von Startups auftreten, um deren Lösungen frühzeitig zu testen und effektiv in ihre Prozesse zu integrieren.

Was in der Diskussion dabei oft zu kurz kommt: Wir sprechen viel über das Framework und seine Prozesslogik – aber selten über die Grenzen, die es hat. Und über die entscheidende Frage, wie sich Venture Clienting sinnvoll in ein ausgewogenes Innovationsportfolio einfügt.

Ein Indiz für die wachsende Relevanz der Methode: 2024 tauchte Venture Clienting zum ersten Mal im Gartner Hype Cycle auf. Die Aufnahme ist nicht nur ein Beweis für die Sichtbarkeit, sondern auch ein klares Zeichen für seine Relevanz in der Unternehmensrealität. Venture Clienting ist keine Randnotiz, sondern ein relevanter strategischer Ansatz – insbesondere in einer Zeit, in der Innovationszyklen kürzer, Budgets knapper und technologische Umbrüche fundamentaler werden.

Was ist Venture Clienting – und warum boomt es jetzt?

Die Methodik wurde 2015 von BMW eingeführt und ist eine direkte Antwort auf die zunehmende Komplexität, mit der Unternehmen konfrontiert sind. Kein Unternehmen, egal wie groß oder etabliert, kann heute noch alle Talente und Kompetenzen inhouse vorhalten. Wer mit neuen Technologien Schritt halten will, braucht Geschwindigkeit und Zugang zu externem Know-how – und genau hier setzt Venture Clienting an.

Statt nur in Startups zu investieren oder sie durch Accelerator-Programme zu begleiten, fungieren Unternehmen im Venture Clienting-Modell als Kunde – und testen konkrete Startup-Lösungen im eigenen Kontext, mit dem Ziel, die Lösung langfristig zu integrieren. Das bedeutet:

  • Direkter Zugang zu marktfertigen Lösungen
  • Schneller ROI durch Nutzung bestehender Skaleneffekte
  • Beschleunigtes Lernen durch reale Anwendung
  • Geringere Risiken und Kapitalbindung

Aus Startup-Sicht ist dieses Modell ebenfalls attraktiv: Es bietet eine echte Validierung am Markt, einen zahlenden Referenzkunden – und im besten Fall die Tür zu einem langfristigen Partner mit Reichweite.

Zwischen Aufbruch und Realität

Im Hype Cycle wurde Venture Clienting in Phase 2 gelistet – am „Gipfel der überzogenen Erwartungen“. Wichtig ist: Diese Einordnung bedeutet nicht, dass die Methode überschätzt wird oder wenig Erfolg zeigt. Sie zeigt aus meiner Sicht aber das Spannungsfeld zwischen Aufbruchsstimmung und realistischer Umsetzung. Und genau hier liegt auch die Herausforderung für Unternehmen.

Eine reine Einführung des Venture-Clienting-Prozesses erleichtert zwar die Zusammenarbeit mit Startups im ersten Schritt – doch ohne klare Ziele und konkrete Einsatzbereiche verpufft die Wirkung.

Denn Venture Clienting ist kein Allheilmittel. Es eignet sich hervorragend für konkrete, klar umrissene Problemstellungen, für die es neuartige Lösungen von Startups gibt. In der internen Effizienzsteigerung, bei Prozessverbesserungen oder bei der Integration neuer Technologien in bestehende Strukturen kann Venture Clienting enorme Wirkung entfalten – schnell, risikoarm und mit direktem Mehrwert für die Organisation.

Doch was passiert, wenn die Lösung strategisch relevant wird? Wenn ein Unternehmen eine starke Abhängigkeit zu einem Startup eingeht? Genau hier zeigt sich die Grenze: Sobald Abhängigkeiten entstehen oder proprietäres Wissen betroffen ist, kann ein reiner Kundenstatus riskant werden. Dann gilt es, Venture Clienting geschickt mit anderen Methodiken zu kombinieren – etwa mit einem Investment über CVC (Corporate Venture Capital) oder einer Co-Creation-Strategie.

Ich bezeichne dieses erweiterte Feld gerne als Venture Partnering – eine Form der Zusammenarbeit, die über das reine „Kunde sein“ hinausgeht und Raum für strategische, mitgestaltende Partnerschaften schafft.

Vom Kunden zum Partner

In der Praxis verschwimmen die Grenzen oft. Viele Unternehmen starten mit einem Venture-Clienting-Projekt, um eine Startup Lösung zu testen – und entdecken dabei Potenzial für eine strategische Partnerschaft. Hier gilt es, bewusst zwischen den Modellen zu unterscheiden: Bleiben wir im reinen Kundenverhältnis? Oder bewegen wir uns in Richtung gemeinsamer Entwicklung?
Auch für Startups ist diese Unterscheidung essenziell – denn sie beeinflusst nicht nur die Ressourcenplanung, sondern auch Themen wie IP, Exit-Strategie und Marktpositionierung.

Auch Ownership-Fragen spielen eine Rolle: Wenn Unternehmen beginnen, Startup-Lösungen tief in eigene Produkte zu integrieren, entsteht oft eine strategische Abhängigkeit. Dann ist es sinnvoll, sich auch mit Beteiligungsmodellen oder erweiterten Partnerschaften auseinanderzusetzen, um langfristige Sicherheit zu schaffen – für beide Seiten.

Venture Clienting im Corporate-Venturing-Mix

In vielen Unternehmen stellt sich die Frage: Wo genau verortet sich Venture Clienting im Corporate Venturing bzw. Innovationsportfolio?

Die Antwort ist: Es hängt davon ab, was erreicht werden soll.

  • Geht es um schnelle operative Verbesserungen, das Testen neuer Technologien oder eine zügige Integration in bestehende Prozesse?
    → Dann ist Venture Clienting ein hervorragender Ansatz. Es ermöglicht es, externe Lösungen mit überschaubarem Risiko einzubinden und von der Agilität junger Unternehmen zu profitieren.
  • Geht es hingegen um neue Geschäftsmodelle oder die Entwicklung neuer Lösungen?
    → Venture Clienting kann ein niedrigschwelliger Einstieg sein – doch um Innovationspotenziale nachhaltig zu heben, braucht es in vielen Fällen ergänzende Maßnahmen:
    Corporate Venture Capital (CVC), strategische Beteiligungen, Co-Development – und nicht zuletzt auch Venture Building.

Die eigentliche Frage, die es vorab zu klären gilt, ist nicht, welches Modell man wählt, sondern: Was wollen wir erreichen – und wo macht es strategisch Sinn, auf Startup-Lösungen zu setzen? Welche Kompetenzen wollen wir im Unternehmen aufbauen – und welche beziehen wir gezielt von außen?

Auch Startups profitieren am meisten, wenn sie verstehen, in welchem Modus sich das Unternehmen befindet – und welche Erwartungen daraus resultieren. Ist es ein schneller Test, eine strategische Integration oder ein Türöffner für weitere Märkte?
Für Startups ist diese Klarheit entscheidend. Sie brauchen Sparringspartner auf Augenhöhe – nicht nur einen Testkunden. Wird Venture Clienting zu isoliert gedacht, entsteht schnell Frustration auf Seiten der Startups: Keine Anschlussprojekte, keine Investitionen, keine strategische Tiefe.

Fazit

Venture Clienting ist mehr als ein Buzzword. Richtig eingesetzt, kann es ein kraftvolles Werkzeug sein, um Innovationen pragmatisch, schnell und effizient umzusetzen – für Unternehmen und Startups gleichermaßen. Entscheidend ist, das Modell nicht als dogmatische Methode zu verstehen, sondern als einen von mehreren Ansätzen im Innovationsbaukasten – und mutig, reflektiert und partnerschaftlich damit zu arbeiten.

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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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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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