21.07.2020

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

Das Münchner Startup OroraTech hat eine SaaS-Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen entwickelt. Durch die firmeneigene Technologie wurde der Wildfire Service (WFS) geschaffen, der die schnelle Erkennung und Überwachung von Waldbränden auf globaler Ebene ermöglicht. Co-Founder Thomas Grübler über diese und weitere Anwendungsmöglichkeiten.
/artikel/waldbrande-ororatech
OroraTech, Thomas Grübler, Waldbrände, Satelliten, nanosatelliten, NASA, ESA
(c) OroraTech- Das gründerteam rund um CEO Thomas Grübler verfolgt einen "mulit-use"-Ansatz in Sachen Satellitenbeobachtung.

Man könnte es mit dem Ausbruch der Pandemie leicht vergessen. Doch bevor das Coronavirus hierzulande mit Mitte März einen „Lockdown“ erzwungen hat, blickte die Welt besorgt nach Australien. Dort hatten von Juni 2019 bis März 2020 landesweite Wald- und Buschbrände gewütet. Die Flammen okkupierten eine Fläche von rund 126.000 Quadratkilometern Fläche und forderten 33 Todesopfer, 240.000 Evakuierungen und Schätzungen nach der Universität Sydney eine Milliarde tote Tiere. Wirtschaftlicher Schaden dabei: über 3 Milliarden Euro. Das deutsche Startup OroraTech möchte in diesem Sinne mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.

Wildfire Service

Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst. Der MVP wurde Anfang 2020 auf den Markt gebracht und zählt nun den australischen Staat, eine kanadische Provinz und einen der fünf größten globalen Versicherer als Kunden des WFS.

Das Feedback der OroraTech-User soll eigenen Angaben nach bereits gezeigt haben, dass Kosten im Vergleich zu herkömmlichen Überwachungssystemen wie Wachtürmen oder Flugzeugbeobachtungen erheblich gesenkt werden konnten.

Mit OroraTech Überwachungskosten sparen

„Aktuelle Lösungen mit Türmen kosten vier bis acht Euro pro Hektar Wald im Jahr. Wir kommen auf weniger als ein Zehntel und sind schon bei einer kleinen Anzahl an Kunden profitabel“, sagt Mitgründer und CEO Thomas Grübler. „Eine Fallstudie, entstanden durch einen Corona-Lockdown in Südamerika, zeigt, dass dort viele Türme mit Personal besetzt sind. Es gibt auch Türme mit Kameras, deren Detektion aber auch oft eine zweite Verifikation benötigt. Da das Personal wegen Corona daheim bleiben musste, wurde unser aktueller ‚SaaS-MVP‘ basierend auf bestehenden Satellitendaten getestet. Wir konnten jetzt schon Schäden im fünfstelligen Bereich innerhalb von nur vier Wochen verhindern.“

Auch andere Geschäftsfelder angedacht

Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden. OroraTech möchte seinen Kundenstamm mit neuen Produkten, etwa der Verbesserung der Marktinformationen durch Verfolgung industrieller thermischer Signaturen und Überwachung der Landwirtschaft durch Evapotranspiration (Verdunstung von Wasser aus Tier- und Pflanzenwelt sowie von Boden- und Wasseroberflächen) erweitern.

„Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft (Evapotranspiration) und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt der Gründer.

Marktpreise durch Beobachtung vorhersagen

Grübler persönlich fasziniert die Überwachung von Industrieanlagen am meisten, wie er sagt: „Wir starteten damit während der Corona-Pandemie. Und können jetzt schon sagen, ob ein Stahlwerk aktiv ist oder nicht. Daher planen wir an Algorithmen, um etwa den Stahlpreis vorherzusagen. Vor allem mit den hoch aufgelösten Daten der eigenen Satelliten erwarten wir uns sehr genaue ‚insights‘.“

OroraTech: Verbesserung von ESA- und NASA-Satelliten

Dabei legt das Startup den Fokus auf die Aggregation, Fusion und Verbesserung einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Satelliten von ESA, NASA, NOAA, EUMETSAT und JAXA, da die Anwendung von KI auf diese Datensätze ein entscheidender Faktor in dieser Branche ist.

„Aktuelle Daten haben sehr viel ‚false positives‘ und erkennen nur einzelne Pixel. Wir erhöhen die Zuverlässigkeit durch Verringerung der ‚false positives‘. Zudem erkennen wir zusammenhängende Pixel als ein Feuer und können so den Verlauf besser darstellen und vorläufige Informationen über die ‚burned area‘ ableiten. Wir kennen das spatio-temporal aggregation (clustering) of fire hotspots“, sagt Grübler.

Im Google-Accelerator dabei

Durch seine innovative Zugangsweise wurde das Unternehmen als eines von elf Startups, bei 1200 Bewerbungen, für den „Google for Startups Accelerator on the Sustainable Developement Goals“ ausgewählt. Dort soll die geplante vertikale Integration beschleunigt werden, durch die Erweiterung der SaaS-Plattform zu einer „komplett neuartigen Erd-Observations-Architektur“, wie es heißt.

Das Wildfire Service von OroraTech verarbeitet Daten bereits im All.

„Wir bekommen Coaching und Mentoring von Google Experten. Auf der einen Seite zum System wie UI/UX, ML, aber auch direkt aus den Fachabteilungen der ‚disaster response‘ von Google. Für mich ganz wertvoll war es unter anderem mit dem Experten zu reden, der OKRs bei Google mit einführte. Wenn man bedenkt, dass Google führend und einer der ersten bei der ‚OKR Management-Methode‘ war, ist das schon ziemlich gutes Coaching“, freut sich der Gründer.

Nanosatelliten, die Stunden zu Sekunden machen

Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht. Um die Produkte zu verbessern, entwickelt das Unternehmen nun kostengünstige Nanosatelliten für die Wärmeinfrarot-Bildgebung, die einen völlig neuen Datensatz generieren sollen.

Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“. Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.

Multispektrale Optik für Feuererkennung

Grübler dazu: „Wir schaffen es, eine Kamera die normalerweise komplexe Kühlsysteme benötigt (runter auf 50K) ungekühlt zu bauen und integrieren eine multispektrale Optik für Feuererkennung und Temperaturmessung. Dafür benötig man im Normalfall zwei Kameras und einen Kühlschrank-großen Satelliten.“

Daten bekomme man nur, so der CEO weiter, wenn eine Sicht- und Richtverbindung zur Bodenstation besteht. „Die meisten davon befinden sich ganz nördlich. Daher gebe es 90 Minuten und mehr Verzögerung.“, sagt er.

OroraTech filtert essentielle Daten „oben“

„Wenn der Satellit die Bodenstation nicht trifft – das passiert öfters – sogar doppelt so viel Verzögerung. Wir aber verarbeiten die Daten bereits oben am Satellit. Dadurch erkennen wir die Hotspots aus dem All und reduzieren die Gigabytes zu Metadaten. Diese Metadaten versenden wir über einen Intersatellitenlink. Das ist vergleichbar damit, dass man über ein Satellitenhandy eine SMS versendet. Das dauert nur maximal drei Minuten. Diese Plattform werden wir langfristig auch für Kunden öffnen. Durch ‚Apps‘ können dann allerhand von Muster erkannt werden“, erklärt Grübler.

Vetrag zwischen OroraTech und ESA

OroraTech bereitet derzeit für Mitte bis Ende 2021 eine Demonstration dieser Fähigkeiten im Weltraum vor, die vom „UK satellite applications catapult program“ unterstützt wird. Darüber hinaus hat das Unternehmen einen laufenden Vertrag mit der ESA und dem „Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt“ (DLR) über den Bau des modularen Nanosatelliten, der teure terrestrische Überwachungssysteme ersetzen kann.

Fünf Millionen Euro Series-A?

Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech auch aktuell an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde aufzustellen und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger. Das Kapital soll dafür verwendet werden, um den Service-Level zu erhöhen, den Kundenstamm zu erweitern, neue Märkte zu erschließen und das Geschäft zu vergrößern. Und dafür OroraTech als ersten „commercial supplier of real-time thermal-infrared satellite data“ zu positionieren.

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

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

  • Das deutsche Startup OroraTech möchte mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.
  • Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst.
  • Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden.
  • „Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt Grübler.
  • Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht.
  • Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“.
  • Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.
  • Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

  • Das deutsche Startup OroraTech möchte mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.
  • Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst.
  • Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden.
  • „Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt Grübler.
  • Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht.
  • Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“.
  • Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.
  • Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger.

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

  • Das deutsche Startup OroraTech möchte mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.
  • Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst.
  • Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden.
  • „Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt Grübler.
  • Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht.
  • Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“.
  • Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.
  • Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger.

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 …

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

  • Das deutsche Startup OroraTech möchte mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.
  • Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst.
  • Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden.
  • „Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt Grübler.
  • Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht.
  • Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“.
  • Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.
  • Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger.

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 …

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

  • Das deutsche Startup OroraTech möchte mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.
  • Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst.
  • Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden.
  • „Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt Grübler.
  • Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht.
  • Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“.
  • Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.
  • Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger.

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 …

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

  • Das deutsche Startup OroraTech möchte mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.
  • Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst.
  • Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden.
  • „Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt Grübler.
  • Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht.
  • Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“.
  • Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.
  • Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger.

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 …

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

  • Das deutsche Startup OroraTech möchte mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.
  • Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst.
  • Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden.
  • „Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt Grübler.
  • Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht.
  • Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“.
  • Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.
  • Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger.

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

  • Das deutsche Startup OroraTech möchte mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.
  • Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst.
  • Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden.
  • „Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt Grübler.
  • Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht.
  • Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“.
  • Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.
  • Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger.

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

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

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

  • Das deutsche Startup OroraTech möchte mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.
  • Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst.
  • Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden.
  • „Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt Grübler.
  • Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht.
  • Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“.
  • Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.
  • Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger.