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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Toto Wolff
© Sulay Kelly for Mercedes-Benz Grand Prix Ltd. - Toto Wolff.

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


brutkasten: Sie haben Mercedes durch eine lange Phase großer Erfolge geführt, dann kamen schwierige Jahre. Was war Ihr wichtigstes Learning darüber, wie Organisationen nach Rückschlägen wieder in die Spur finden?

Toto Wolff: Die Formel 1 ist eine Welt der ständigen Evolution, nichts steht je still. Zum Beispiel haben die Regeländerungen 2022 schonungslos Schwächen in unseren Entwicklungsfähigkeiten und unserem Verständnis offenbart. Wir haben diese Ära klar hinter unseren Wettbewerbern gestartet und es über vier Saisonen hinweg nicht wirklich geschafft, diese Defizite auszubügeln.

Der eine oder andere Rennsieg waren die Highlights, wir haben es geschafft, zweimal in vier Jahren den zweiten Platz in der Konstrukteursmeisterschaft zu erringen; aber wir haben nie um den Titel gekämpft. Wir haben im Hintergrund größere Änderungen in unserer technischen Ausstattung, beim Personal und den Strukturen vorgenommen, um das Team stärker und wettbewerbsfähiger zu machen. Wir haben auch die Führungskultur adaptiert, weil wir das Team motivieren mussten, das begann, sich nach so vielen Jahren des Erfolgs selbst infrage zu stellen. Es war jedenfalls eine wichtige und wertvolle Phase für uns.

Sie sprechen in diesem Sinne wiederholt von einer „No Blame Culture“. Wie baut man eine Kultur auf, in der Fehler nicht versteckt oder angeprangert, sondern als Lernchance genutzt werden?

Es geht hier fast ausschließlich um psychologische Sicherheit. Niemand wird bei der Fehlersuche die Hand heben, wenn er Angst hat, gefeuert zu werden. Wir müssen aber zu unseren Fehlern stehen können. Und das fängt bei den Führungskräften an. Nur so können auch andere zu ihren Fehlern stehen. Eine „No Blame Culture“ funktioniert jedoch nur im Zusammenspiel mit einem hohen Verantwortungsbewusstsein. Man braucht Teammitglieder, die Verantwortung übernehmen, auch wenn es um Fehler geht.

In der Formel 1 hat jeder Fahrer eigene Ingenieure und Mechaniker. Wie verhindert man, dass interne Konkurrenz gegen die gemeinsame Strategie arbeitet?

Das ganze Team hat das gleiche Ziel: Die Meisterschaft für Mercedes zu gewinnen. Nicht mit dem einen oder anderen Fahrer, sondern für die Marke und das Team. Alle Mitarbeiter sind gleich incentiviert: Ausschlaggebend ist der Gewinn der Konstrukteursmeisterschaft, nicht der Fahrerwertung. Das ist die Grundlage unserer Entscheidungsfindung. Auch die Ingenieure und Mechaniker, die einem der Fahrer zugeteilt sind, arbeiten zuallererst für das Team. Beide Seiten der Garage machen jeden Boxenstopp gemeinsam. Alle technischen Daten werden zwischen den Ingenieuren der Fahrer geteilt, damit wir so wettbewerbsfähig wie möglich sein können. Das Motto ist klar: Das beste Team gewinnt, der beste Fahrer gewinnt; und zwar in dieser Reihenfolge.

Viele Gründerinnen und Gründer kämpfen damit, schnell zu wachsen und dabei die Kultur zu bewahren. Lassen sich Prinzipien aus der Formel 1 auf Startups und Scaleups übertragen?

Wir haben seit dem Cost Cap 2021 starkes Wachstum in der Formel 1 gesehen. Wir mussten uns überlegen, ob wir die Geschäftsfelder erweitern wollen, wie wir es etwa mit unserem Engagement im America’s Cup beim Segeln gemacht haben. Der Headcount ist gewachsen, vor allem in den Support-Bereichen außerhalb der technischen und operationellen Hauptbereiche. Aber dann haben wir uns wieder auf unser Kerngeschäft fokussiert, mit einem klaren Ziel: die Formel-1-Weltmeisterschaft zu gewinnen. Und bei jedem neuen Projekt stellen wir uns die Frage: Bringt uns das Projekt diesem Ziel näher, hilft es uns, Rennen und Meisterschaften zu gewinnen?

Wenn die Antwort Ja ist, dann investieren wir in das Projekt; wenn nicht, dann nicht. Ich denke, es geht vor allem darum, das Hauptziel nicht aus den Augen zu verlieren, da mit dem Unternehmenswachstum viele Elemente komplexer werden. Wenn man in einem so kompetitiven Umfeld wie der Formel 1 tätig ist, dann ist das Hauptziel relativ klar. Aber jedes Startup muss sich ein Ziel geben können und dann genau wie wir darauf fokussieren.

Wie treffen Sie strategische Entscheidungen, wenn nicht alle Informationen vorliegen? Gibt es ein Erfolgsgehmeinis?

Mein Freund und Geschäftspartner Niki Lauda hat immer auf die rasche Entscheidungsfindung gepocht – es ist besser, eine mangelhafte Entscheidung jetzt zu treffen, als darauf zu warten, alle Informationen zusammengetragen zu haben, wenn es dann zu spät ist. Man kann Entwicklungen immer noch korrigieren, wenn eine Entscheidung nicht ganz richtig war. Persönlich versuche ich die Upside und Downside bei den großen Entscheidungen zu erkennen: Wenn ich mit der Downside, dem Worst Case, leben kann, dann gibt es keinen Grund, vor der Entscheidung zurückzuschrecken.

Welche Leadership-Lektion hätten Sie gerne früher gelernt?

Meine wichtigste Erfahrung ist wohl, in Konfliktsituationen neugierig zu bleiben, zu versuchen, die Perspektive der anderen Seite zu verstehen, und auch manchmal zu akzeptieren, dass man nicht einer Meinung ist oder unterschiedliche Interessen hat; ein „agree to disagree“ als Ergebnis zu akzeptieren. Bei Leadership geht es ja vor allem darum, andere Menschen zu verstehen, sich auf eine gemeinsame Linie zu einigen, sie mit etwas zu incentivieren, das für sie auch wirklich relevant ist. Nur wer motiviert ist und sich wohlfühlt, kann 100 Prozent geben. Ziele klar formulieren, Mitarbeitern Verantwortung übertragen, ihnen dabei helfen, Herausforderungen zu meistern, und Ergebnisse offen analysieren – das ist meine Arbeitsweise.

Gibt es Ihrer Ansicht nach die eine Eigenschaft, die erfolgreiche Unternehmerinnen und Unternehmer brauchen? Und welche Fähigkeiten werden durch den zunehmenden Einsatz von KI wichtiger?

Das eigene Geschäft verstehen und die Leute kennen und verstehen, mit denen man arbeitet. Ein großes Ziel verfolgen und das Auge fürs Detail, das Gleichgewicht in allen relevanten Bereichen nicht verlieren. KI wird viel in unserer Welt verändern. Aber sie wird hoffentlich vor allem ein Instrument sein, das den Menschen dabei helfen wird, bessere Entscheidungen zu treffen. Die fähigsten Leute werden das Beste aus AI herausholen, die Stärken nutzen und sich von den Gefahren und Schwächen nicht beeinträchtigen lassen. Wir stehen sicher am Anfang einer rasanten Entwicklung, deren Ergebnis kaum vorhersehbar ist.

Und im Rennsport selbst: Kann KI helfen, die Ideallinie, die optimalen Bremspunkte oder das perfekte Setup zu entschlüsseln?

Wo die richtigen Bremspunkte sind, sollten wir eigentlich schon wissen; auch, dass, wenn es regnet, ein Reifen ohne Profil nicht so toll funktioniert. Aber im Ernst: Wir müssen AI zur Entscheidungsfindung einsetzen, wo hochkomplexe Datenmodelle es verlangen. Aber AI wird in keinem Bereich eigenständig entscheiden. Sie wird immer eine Unterstützung für unsere Ingenieure bleiben; zumindest in absehbarer Zeit.

Welche Innovationen aus dem Motorsport könnten in den kommenden Jahren für andere Industrien relevant werden?

Es gibt in der Geschichte viele Beispiele für Technologietransfer, und das geht auch heute weiter. Wir als Industrie lernen gerade viel über Batteriesysteme, über Steuerungselektronik und elektrische Motoren, aber auch über nachhaltige Treibstoffe und innovative Composite-Materialien; alles wichtige Entwicklungsbereiche für die Automobil- und Transportindustrie.

Es gibt aber auch ganz andere Bereiche, die mit dem Fahrzeug an sich nichts zu tun haben. So haben wir etwa vor ein paar Jahren Pionierarbeit beim Einsatz von 5G-Technologie an der Rennstrecke geleistet. Die Formel 1 ist in ihrer Grundcharakteristik interessant für Entwicklungen unterschiedlicher Technologien, weil sie ein sehr kompetitives Umfeld mit einer enorm hohen Entwicklungsgeschwindigkeit bietet. Das ist für Innovation und Entwicklung wertvoll.

Sie sind ja an mehreren Unternehmen beteiligt. Was sind Ihre Kriterien dabei?

Nuki und Instahelp sind ja nicht mehr Startups im eigentlichen Sinn, beide sind profitabel. Nuki macht über 50 Millionen Euro Umsatz und ist Marktführer in Europa; Instahelp hat seit zwei Jahren einen zweistelligen Millionenumsatz und verdient Geld. Unsere Kriterien waren damals, als wir die beiden Firmen mit unseren Partnern in der Up to Eleven, den Brüdern Martin und Jürgen Pansy und René Berger, gegründet haben, dass wir unsere bestehende Kompetenz bei mobiler Kommunikation, die wir mit sms.at und ucp über Jahre aufgebaut hatten, für innovative Geschäftsmodelle einsetzen wollen.

Dass wir direkt in Startups investiert haben, die wir nicht selbst gegründet haben, ist ja schon lang her; das war zu Zeiten von Marchfifteen beziehungsweise ganz vereinzelt vor über 15 Jahren. Das wichtigste Kriterium war jedenfalls immer, dass die Gründer gute Leute waren, denen man vertrauen kann. Einer davon war übrigens Oliver Holle. Auch heute vertrauen wir ihm, und zwar indem wir bei Speedinvest und damit auch weiterhin indirekt in Startups investieren.

Abschließend: Wie sieht bei Ihnen eigentlich ein Sonntag aus, an dem kein Rennen stattfindet?

Meistens bin ich in Italien, an einer Kartstrecke. Da sind Susie und ich dann die größten Fans unseres jungen Sohns. Der Apfel ist nicht weit vom Stamm gefallen.


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