03.01.2023

Hype um ChatGPT: Was Startups beim AI-Einsatz rechtlich beachten müssen

Elisabeth Kutner, Martin Hanzl und Alexander Glaser von EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH beleuchten im ersten Teil einer zweiteiligen Reihe für den brutkasten, was Startups beim Einsatz von künstlicher Intelligenz rechtlich beachten müssen.
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Elisabeth Kutner, Martin Hanzl, Alexander Glaser
Elisabeth Kutner, Martin Hanzl, Alexander Glaser | Fotos: EY Law, Hintergrund: Hao Wang/Unsplash

ChatGPT, ein auf künstlicher Intelligenz („KI“) oder englisch artificial intelligence („AI“) basierender Chatbot, eroberte praktisch über Nacht das Internet. Innerhalb von fünf Tagen gewann der Chatbot über 1 Millionen Nutzer:innen und erreichte damit diesen Meilenstein 60-mal schneller als Facebook.

Zeitgleich kommt auch die Regulierung im AI-Kontext auf EU-Ebene wieder in Fahrt. Am 6. Dezember 2022 meldete sich der Rat der Europäischen Union mit seinem gemeinsamen Standpunkt zum Entwurf des AI-Acts. Überdies wurde am 28. September 2022 ein Vorschlag der Europäischen Kommission für eine Richtlinie zur Anpassung der außervertraglichen zivilrechtlichen Haftung für KI („KI-Haftungsrichtlinie“) veröffentlicht. Das Thema ist damit wieder brandheiß.

Doch was bedeutet der Einsatz von AI-Systemen für Startups? Wir geben in Teil 1 einen ersten Überblick mit Fokus auf die bisherige Gesetzeslage und werfen in Teil 2 einen Blick auf den Vorschlag zum AI-Act und der KI-Haftungsrichtlinie.

1. Vermeide „typische“ rechtliche Fehler beim Coding

Egal ob beim Programmieren von AI-basiertem oder ganz „normalem“ regelbasierten Code, Programmierer:innen und Startups sollten bereits frühzeitig rechtliche Besonderheiten mitdenken. Fallstricke und „typische“ Fehler reichen hier vom (unbewussten) Einsatz von Open-Source-Produkten über gemeinsames Coding ohne vertragliche Absicherung bis hin zum rechtlich nicht abgesicherten Umgang mit Input-Daten.

Wie ihr fünf (typische) rechtliche Fehler beim Coding vermeiden könnt, haben wir euch bereits einmal in einem brutkasten-Gastbeitrag zusammengefasst.

2. Wissen per Mausklick – wie gut ist ChatGPT wirklich?

ChatGPT schlägt gerade über die Artificial-Intelligence-Community hinaus hohe Wellen: so attestiert etwa Bloomberg dem smarten Chatbot, der „iPhone-Moment“ für die AI-Branche zu sein. Die dafür verantwortliche Software läuft unter dem Namen Generative Pretrained Transformer 3 oder kurz „GPT-3“. Dabei handelt es sich um ein von OpenAI entwickeltes Sprachverarbeitungsmodell. GPT-Modelle sind sogenannte „pretrained models“. Einfach ausgedrückt werden diese mithilfe einer großen Menge von vorgegebenen Daten trainiert, bevor sie für spezifische Aufgaben eingesetzt werden.

3. Chatbots und AI – universaler Problemlöser?

Chatbots wie ChatGPT sind derzeit wohl die greifbarsten Anwendungen, allerdings haben AI-Systeme insgesamt noch viel größeres Potential, die Welt zu verändern. AI soll logisch und intelligent agieren und kann im Gegensatz zum Menschen auf eine größere Wissens- und Informationsbasis zurückgreifen.

ChatGPT ist mit umfassendem Allgemeinwissen gefüttert und kann sich auch mit rechtlichen und medizinischen Fachfragen auseinandersetzen. „Wie gründe ich eine GmbH?“ oder „Wie kann ich Kopfschmerzen lindern?“ – solche Fragen beantwortet ChatGPT gerne. Wer auf eine medizinische Diagnose oder eine konkrete rechtliche Einschätzung hofft, wird aber enttäuscht.

Bei derartigen Erkundigungen verweist ChatGPT auf Expert:innen wie beispielsweise Ärzt:innen und Anwält:innen. Was passiert, wenn sich ChatGPT doch zu einem konkreten medizinischen Ratschlag hinreißen lässt, sich abwertend gegenüber einer Personengruppe äußert oder illegale Handlungen begünstigen will?

Tipp:

AI-Systeme werden immer umfassender und besser einsetzbar, ihre große Wissensbasis garantiert aber keine Richtigkeit! Bei kritischen Themen solltet ihr euch daher nie ungeprüft auf ein AI-System verlassen. Falls ihr solche AI-Technolgie bei euch im Unternehmen oder in eurem Produkt einsetzt, solltet ihr bei der Interaktion mit dem AI-System – für Verbraucher:innen gut sichtbar – entsprechende Warnhinweise angeben.

4. Was muss ich als Startup beachten, wenn ich AI-basierte Anwendungen wie ChatGPT einsetze?

Grundsätzlich gilt: Der Einsatz von AI-basierten Systemen sollte wohlüberlegt sein und jedenfalls im Einzelfall vor Inbetriebnahme nicht nur technisch, sondern auch rechtlich geprüft werden.

Tipp:

Führt vor dem Einsatz von AI-Systemen oder anderer komplexer Software eine rechtliche Prüfung in-house oder extern durch und dokumentiert diese Analyse schriftlich.

Abhängig vom Einsatzgebiet des jeweiligen AI-basierten Systems können sich etliche rechtliche Fragen ergeben: angefangen von Datenschutz, Arbeitsrecht und Intellectual-Property-Fragen bis hin zum Verbraucher- und Haftungsrecht.

Chatbots werden immer menschlicher und so für ihr Gegenüber schwerer zu erkennen. Wichtig ist es beim Einsatz von AI-Systemen auf Transparenz zu setzen und klarzustellen, dass Nutzer:innen nicht mit Menschen, sondern mit einem Chatbot agieren.

Andernfalls könnte der Einsatz von AI-Systemen eine irreführende Geschäftspraktik im Sinne des § 2 UWG (Bundesgesetz gegen unlauteren Wettbewerb) darstellen. Daraus können Schadenersatz-, Unterlassungs- und Beseitigungsansprüche resultieren. Insoweit AI-basierte Systeme personenbezogene Daten verarbeiten (und ggf auch speichern bzw zum Training verwenden), sind die strengen Regelungen der Datenschutzgrundverordnung einzuhalten.

Es sind dabei insbesondere eine entsprechende Datenschutzerklärung zu entwerfen, Löschkonzepte zu entwickeln und ggf auch Verarbeitungsverzeichnisse zu erstellen.
Solltet ihr erwägen, AI-Tools für Recruiting oder in anderen arbeitsrechtlichen Belangen (z.B. bei der Evaluierung von Mitarbeiter:innen) einzusetzen, ist das Arbeitsrecht zu beachten. Verbraucherrecht könnte relevant werden, wenn ihr AI-Systeme in B2C-Settings verwendet und diese für Marketingstrategien, im Chat mit Verbraucher:innen einsetzt.

Neben den oben genannten fünf „typischen“ Fehlern im Programmier-Kontext, die ihr vermeiden solltet, solltet ihr darüber hinaus prüfen, wie selbst entwickelte AI-Systeme bestmöglich auch rechtlich geschützt werden können. Schließlich stellt selbst entwickelte Software häufig eines der Kern-Assets eines Unternehmens dar.

Wie aber bereits festgestellt, können – abhängig von Ziel und konkretem Einsatz von AI-Systemen – etliche weitere Regelungen anwendbar sein. Ihr solltet daher jedenfalls vor dem ersten Einsatz von AI-Systemen eine rechtliche Evaluierung durchführen.

Das erste Aufsetzen eines solchen rechtlichen Rahmens mag auf den ersten Blick zwar mühsam erscheinen, ist aber um ein Vielfaches leichter als das Nachbessern zu einem späteren Zeitpunkt (etwa wenn Investor:innen in einer Finanzierungsrunde einsteigen und in einer Due Diligence ein „Red Flag“ hervorkommt).

Zusammenfassung

Bei der folgenden kurzen Zusammenfassung hat uns ChatGPT unterstützt. Für eine Wartezeit von nicht einmal 10 Sekunden kann sich das Ergebnis durchaus sehen lassen. Wer auf aber auf Nummer sicher gehen und nichts verpassen will, sollte Texte aber trotzdem noch selbst lesen.

Startups sollten beim Einsatz von AI-basierten Anwendungen wie ChatGPT wohlüberlegt vorgehen und diese sowohl technisch als auch rechtlich prüfen. Es gibt eine Vielzahl von rechtlichen Fragen, die sich aufgrund des Einsatzbereichs der AI-Systeme stellen, wie Datenschutz, Arbeitsrecht und IP-Fragen, Verbraucher- und Haftungsrecht.

Chatbots sollten klar gekennzeichnet werden, um Nutzer darüber aufzuklären, dass sie mit einem Chatbot und nicht mit einem Menschen kommunizieren. AI-Systeme, die personenbezogene Daten verarbeiten, müssen den Regelungen der Datenschutzgrundverordnung entsprechen. Bei der Verwendung von AI-Tools für Recruiting oder in anderen arbeitsrechtlichen Bereichen muss das Arbeitsrecht beachtet werden.

Verbraucherrecht könnte relevant werden, wenn AI-Systeme in B2C-Umgebungen für Marketingstrategien oder Chats mit Verbrauchern eingesetzt werden. Selbst entwickelte AI-Systeme sollten bestmöglich geschützt werden. Abhängig vom Ziel und konkretem Einsatz von AI-Systemen könnten jedoch auch andere Regelungen anwendbar sein, daher sollten diese vor dem ersten Einsatz geprüft werden.

In Teil 2 dieser Reihe rücken der AI Act und die KI-Haftungsrichtlinie in den Mittelpunkt. Wir beleuchten, was sich durch diese vorgeschlagen EU-Gesetze ändern könnte, wie der europäische Gesetzgeber das Thema anpackt und was ihr als Startups bereits jetzt beachten solltet.


Über die Autor:innen

Dr. Martin Hanzl ist Rechtsanwalt und Head of New Technologies bei EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH. Er betreut nationale und internationale Kryptodienstleister, FinTechs, Start-Ups sowie Finanz- und Versicherungsinstitute, insbesondere zum Einsatz von New Technologies, komplexen regulatorischen Fragestellungen und bei gesellschaftsrechtlichen Fragestellungen rundum Finanzierungsrunden und Exits. Überdies ist er Projektverantwortlicher des „Blockchain and Smart Contracts“-Projektes des European Law Institutes. Er ist Vortragender an der Anwaltsakademie, Fachhochschulen und Universitäten sowie Herausgeber und Autor mehrerer Handbücher sowie zahlreicher weiterer Fachartikel zu den Themen Digitalisierung, Smart Contracts, New Technologies und Gesellschaftsrecht.

Mag. Alexander Glaser ist Rechtsanwaltanwärter bei EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH mit dem Fokus auf IP/IT Recht sowie neue Technologien und betreut Mandant:innen insbesondere zu Fragen rund um Krypto-Assets (zB rechtliche Einordnung, Registrierung als CASP) sowie Schutz und Nutzung von IP (ua KI-Systeme, Softwarelizensierung).

Elisabeth Kutner LL.B. (WU) ist Masterstudentin des Studiengangs Wirtschaftsrecht der Wirtschaftsuniversität Wien und juristische Mitarbeiterin bei EY Law Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH mit dem Fokus auf IP/IT Recht und neue Technologien.


Disclaimer: Die finalen Texte des AI Acts und der AI Liability Directive liegen zum Zeitpunkt dieses Beitrages noch nicht vor und können daher von der gegenständlichen Darstellung abweichen. Der Artikel gibt lediglich einen Überblick über ausgewählte Fragestellungen im AI-Kontext und hat weder den Anspruch auf Vollständigkeit noch stellen die Hinweise und Informationen Rechtsberatung oder sonstige Empfehlungen dar. Dieser Text kann keinesfalls eine individuelle Rechtsberatung ersetzen und dient lediglich der persönlichen Information. Dieser Text gibt überdies ausschließlich die Meinungen und Erfahrungen der Autor:innen wieder.

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vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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