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15.10.2024

IM EPIZENTRUM

Wie Prewave die Nadel im Heuhaufen globaler Lieferketten findet

Gestörte Lieferketten können Unternehmen Millionen kosten. Lisa Smith und Harald Nitschinger helfen mit Prewave, schnell darauf zu reagieren – und haben dafür im 2024 ein 63 Mio. Euro Investment aufgenommen.

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Dieser Beitrag erschien zuerst in der aktuellen Ausgabe unseres Printmagazins – “Kettenreaktion”. Eine Downloadmöglichkeit findet sich am Ende des Artikels.

Es ist Anfang August. Draußen klettert das Thermometer auf über 30 Grad, doch im Office von Prewave am Austria Campus im zweiten Wiener Bezirk herrscht angenehme Kühle. Im Inneren des modernen Bürogebäudes wirkt es ruhig, fast schon gelassen. Von außen deutet nur ein kleines Schild an einer unscheinbaren Glastür darauf hin, dass hier Prewave seinen Sitz hat. Das 2017 von Lisa Smith und Harald Nitschinger gegründete Unternehmen zählt aktuell zu den erfolgreichsten Scaleups Österreichs: Erst Ende Juni gab das Unternehmen den Abschluss seiner Series-B-Runde in Höhe von 63 Millionen Euro bekannt. Es handelt sich hierzulande um die zweitgrößte Finanzierungsrunde im ersten Halbjahr 2024. Prewave ermöglicht mit seiner Plattform derzeit über 200 Großunternehmen, Risiken in der globalen Lieferkette zu erkennen und zu minimieren. Zu den Kunden zählen bekannte Global Player, darunter BMW, Lufthansa oder Ferrari.

Wer das Büro betritt, muss sich registrieren – ungewöhnlich in der oft legeren Startup-Welt. Sicherheit wird jedoch bei Prewave großgeschrieben. Das gilt nicht nur für die Serverräume im Inneren des Gebäudes, sondern auch für externe Besucher:innen. Im Empfangsbereich sind Plakate an der Wand angebracht: „Protect your People, Protect your Planet“ prangt hier in großen Lettern – ein Leitmotiv von Prewave. Es wirkt fast wie ein Mantra, das die Werte des Unternehmens für die mittlerweile über 200 Mitarbeiter:innen von Prewave klar definiert. Hier geht es um mehr als nur Risikomanagement der Lieferkette: Prewave ist mit der Mission angetreten, Transparenz und Verantwortung in globalen Lieferketten zu fördern.

Schulfreundschaft und akademische Ausgründung

Die Wurzeln von Prewave liegen im akademischen Umfeld. Lisa Smith begann 2012 ihre Forschung an der Technischen Universität Wien im Bereich Wirtschaftsinformatik. Ihr Schwerpunkt lag dabei auf Supply Chain Management. In ihrer Doktorarbeit beschäftigte sich Smith mit maschinellem Lernen und Datenanalyse. Sie bilden die Grundlage, um weltweit lokale Ereignisse anhand von öffentlichen Medien, Social Media oder internationalen Handelsdaten in Echtzeit zu erkennen. Parallel zu ihrer akademischen Arbeit nahm Smith an mehreren Inkubationsprogrammen teil. „Wir wurden dazu motiviert, ‚out of the box‘ zu denken und unsere Forschung in Pitchdecks zu verwandeln. In dieser Zeit ist auch der Gedanke immer mehr gewachsen, gemeinsam mit Harald ein Unternehmen zu gründen“, erzählt Smith.

Kennengelernt hatten sich Smith und Nitschinger schon 2002: an ihrem ersten Schultag in der HTL Spengergasse in Wien. Beide waren in derselben Klasse – ein Zufall, der den Grundstein für eine langjährige Zusammenarbeit und Freundschaft legen sollte. „Wir haben gemeinsam Programmieren gelernt und fünf Jahre lang die HTL durchschritten“, erinnert sich Nitschinger „Viele der ersten Mitarbeiter unseres späteren Unternehmens waren ebenfalls aus unserer HTL Abschlussklasse.“ Beide verband eine enge Freundschaft: „Wir waren gut befreundet und sind nach der Matura in Kontakt geblieben. Lisa und ich haben immer das Hobby des Wanderns geteilt“, erzählt Nitschinger weiter. Beim Wandern tauschten sie sich oft über ihre beruflichen Pläne aus. Der Entschluss zur Unternehmensgründung fiel schließlich im September 2016. „Harald und ich waren in einem indischen Restaurant essen und haben darüber gesprochen. Es war keine große Überzeugungsarbeit auf beiden Seiten nötig. Wir haben uns dann entschieden: Wir machen das gemeinsam“, so Smith.

Komplementäre Fähigkeiten

Während Smith ihren PhD-Background an der TU Wien hat, studierte Nitschinger an der FH Joanneum in Graz Internationales Management. Später sammelte er über drei Jahre Erfahrung im Vertrieb einer Grazer Softwarefirma. „Ich würde sagen, wir ergänzen uns auf jeden Fall, haben aber auch einen großen Overlap“, erklärt Smith in Bezug auf die komplementären Fähigkeiten des Gründerduos. „Harald hat auch ein starkes Verständnis für die technischen Themen. Umgekehrt habe ich aber auch Wirtschaftsinformatik studiert und deshalb ebenso ein Verständnis für die betriebswirtschaftlichen Aspekte.“ Und sie ergänzt: „Dieses ganze Thema rund um EnterpriseSoftware-Sales war für mich allerdings komplett neu. Es ist eine ganz andere Denkweise als im akademischen Bereich, wo man sehr genau und exakt arbeitet.“ Ihr Co-Founder fügt schmunzelnd hinzu: „Enterprise-Software-Sales ist mehr eine Kunst als eine Wissenschaft.“

Enterprise-SoftwareSales ist mehr eine Kunst als eine Wissenschaft.
Harald Nitschinger

Unternehmensgründung und Product-Market-Fit von Prewave

Die Unternehmensgründung von Prewave im Sommer 2017 folgte einer klaren Vision. „Unser Ziel war es immer, eine globale Plattform zu bauen, die sich wiederholbar verkaufen lässt“, so Smith. Nitschinger ergänzt: „Es war erstaunlich konstant, wir haben eigentlich nicht wirklich gepivotet. Wir hatten aus Lisas Forschung bereits einen funktionierenden Prototyp, aber es hat uns trotzdem gut zwei Jahre gekostet, den richtigen Product-Market-Fit zu finden.

Nachdem es Smith und Nitschinger gelungen war, die Technologie in ein konkretes Produkt zu überführen, begann Prewave, richtig Fahrt aufzunehmen. Erste finanzielle Unterstützung erhielten sie unter anderem durch eine Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws). Durch zahlreiche Pilotprojekte und enge Zusammenarbeit mit ersten Kunden konnten sie die Technologie verfeinern und auf die Bedürfnisse des Markts zuschneiden. Heute nutzen über 200 Unternehmen weltweit die Plattform von Prewave, um globale Ereignisse in Echtzeit zu erkennen. Im Zentrum steht das Erkennen von Risiken, um anschließend Aktionen setzen zu können.

Von Naturkatastrophen über politische Unruhen bis hin zu Menschenrechtsverletzungen – Prewave überwacht eine Vielzahl von Risiken und warnt Unternehmen frühzeitig. „Unsere Plattform analysiert über 1,3 Millionen Lieferanten in mehr als 400 Sprachen“, erklärt Smith. „Wir können aktuell über 150 verschiedene Risikoereignistypen in Echtzeit erkennen. Das reicht von Umweltverstößen über Streiks bis hin zu Schließungen von Fabriken.“

Die Macht der Daten

Prewave setzt auf öffentlich zugängliche Datenquellen wie Nachrichtenmedien, soziale Netzwerke oder Websites von lokalen Regierungen sowie Sanktionslisten. Für das sogenannte Lieferketten Mapping werden zudem Lieferkettendaten von Kunden hinzugezogen. Diese Informationen werden von der KI in Echtzeit verarbeitet und gefiltert. Ziel ist es, die wichtigsten Risikofaktoren zu identifizieren.

Die größte Herausforderung ist es, die relevanten Daten aus einer riesigen Menge an Informationen herauszufiltern“, sagt Smith. „Wir reden hier von Millionen von Nachrichtenmeldungen täglich. Es ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen.“ In der Arbeit von Prewave geht es nicht nur darum, die Risiken zu erkennen, sondern sie auch verständlich und handhabbar für die Kunden zu machen. Prewave fasst die Daten zusammen, filtert sie nach Relevanz. „Der erste Schritt ist es, relevante Inhalte aus einer Vielzahl von Quellen zu identifizieren. Step zwei ist dann, diese Informationen zu clustern und in eine verwertbare Meldung, einen ‚Actionable Alert‘, für unsere Kunden zu verwandeln“, so Smith.

Reaktives und aktives Handeln

Die Prewave-Technologie zur Überwachung von Lieferketten findet branchenübergreifend Anwendung, einer der Hauptkundenstämme der Plattform ist jedoch die Automobilindustrie. „Gerade in der Automotive-Industrie, die sehr stark von Lieferketten abhängig ist, helfen wir, Risiken frühzeitig zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen“, so Nitschinger. Als Beispiel führt er BMW an: Der deutsche Automobilhersteller verfügt über 50.000 Lieferanten weltweit. BMW nutzt aktuell die Plattform von Prewave, um frühzeitig Informationen über Risiken in der Lieferkette zu erhalten, bevor diese in westlichen Medien auftauchen. „Es gab Fälle, in denen wir Informationen über Umweltverschmutzung in Entwicklungsländern schon Monate vorher an BMW übermittelt haben, bevor es in westlichen Medien wie dem ‚Spiegel‘ oder der ‚Frankfurter Allgemeinen‘ berichtet wurde“, erklärt Nitschinger. BMW oder andere Kunden von Prewave können so „rechtzeitig darauf reagieren“ und proaktiv Maßnahmen ergreifen. „Das Ziel ist nicht, die Lieferanten abzustoßen, sondern sie zu verbessern“, so Nitschinger.

Unsere Plattform analysiert über 1,3 Millionen Lieferanten in mehr als 400 Sprachen.
Lisa Smith

Prewave versteht sich jedoch nicht als Consulting-Unternehmen, sondern arbeitet im Bereich von Maßnahmen mit Partnern zusammen. „Ein Beispiel ist der TÜV Süd, einer der weltweit größten Auditoren, der Teil unserer Action-Plattform ist. Dort schlagen wir unseren Kunden vor, in bestimmten Fällen Audits oder Trainings mit Partnern durchzuführen, um Risiken in der Lieferkette zu minimieren“, erläutert Nitschinger. Es geht jedoch nicht nur um das reaktive Handeln „Interessanter ist eigentlich fast noch der proaktive Teil. Hier schauen wir uns bereits im Vorfeld an, wo die riskanten Stellen in der Lieferkette sind“, so Smith.

Ein Ereignis, das viele Unternehmen unerwartet getroffen hat, war der Ukraine-Krieg. Viele hätten erst zwei bis drei Wochen nach Kriegsbeginn bemerkt, dass ihre Lieferkette betroffen war, erklärt Nitschinger. „Es kam oft vor, dass Unternehmen erst nachträglich herausfanden, dass Lieferungen nicht mehr kommen, weil sie nicht vom direkten Lieferanten, sondern von einem Unterlieferanten in der zweiten oder dritten Stufe aus der Ukraine stammten.“ Besonders Automobilhersteller waren betroffen, die aufgrund dieser Unterbrechungen mehrere Wochen schließen mussten. Prewave half seinen Kunden, diese Risiken frühzeitig zu identifizieren und das gesamte Liefernetzwerk besser zu verstehen. „Heute zeigen wir unseren Kunden nicht nur, was passiert, sondern auch, was die nächste ‚Ukraine-Situation‘ sein könnte, etwa durch Szenarien wie Taiwan. So können sie schon jetzt proaktive Maßnahmen ergreifen, etwa alternative Lieferanten als Plan B identifizieren“, erläutert Nitschinger.

Prewave: Verdreifachung des Umsatzes im Jahr 2023

In den vergangenen Jahren haben sich geopolitische Unsicherheiten stark auf globale Lieferketten ausgewirkt, etwa die Spannungen zwischen den USA und China oder die Konflikte im Nahen Osten. Hinzu kommen immer strengere Regulierungen, etwa das EU-Lieferkettengesetz, die Batterieverordnung oder die EU-Verordnung für entwaldungsfreie Lieferketten (EUDR). „Das alles zusammen erzeugt einen enormen Bedarf, dass sich alle Unternehmen von Groß bis Klein softwaremäßig neu aufstellen müssen“, erklärt Nitschinger. Das EU-Lieferkettengesetz wird von den beiden Gründer:innen als wichtiger Rückenwind für das Wachstum der Plattform gesehen, allerdings nicht als der einzige Treiber.

Prewave verdreifachte 2023 den Umsatz – genaue Angaben zur Höhe des Umsatzes machen die beiden Gründer:innen allerdings nicht. Smith hält jedoch fest: „Wir sehen gerade eine sehr große Welle vor uns. Mit unserer All-in-one-Lösung können wir Disruptionsrisiken, Nachhaltigkeitsrisiken und Compliance-Risiken bearbeiten. Wir befinden uns im Epizentrum dieser drei Segmente.“

Während viele heimische Scaleups im vergangenen Jahr ihr Wachstum der Profitabilität unterordneten, liegt der Fokus bei Prewave klar auf Umsatzwachstum. „Wir sind ein klassisches VC-finanziertes Startup, bei dem Profitabilität aktuell nicht an erster Stelle steht“, so Smith. Die nächsten drei bis fünf Jahre sieht die Gründerin als „Window of Opportunity“, in dem das Unternehmen so viel Marktanteil wie möglich gewinnen will. „Unsere Aufgabe ist es, jetzt möglichst viel von diesem Markt zu besetzen“, so Smith. Das Ziel ist es, ein initiales Wachstum zu erzielen, bevor es langfristig um Profitabilität und einen möglichen Börsengang (IPO) geht. Ein solcher käme jedoch frühestens in fünf Jahren infrage.

63 Millionen Euro Finanzierungsrunde von Prewave

Die jüngste SeriesB-Finanzierungsrunde in Höhe von 63 Millionen Euro beschreibt Smith als sehr kompetitiv. „Natürlich ist Fundraising immer viel Arbeit, aber es gab viel Nachfrage, was den Prozess erleichtert hat“, so die Gründerin. Die Runde wurde von der britischen Investmentgesellschaft Hedosophia angeführt, weiters beteiligten sich die Bestandsinvestoren Creandum, Ventech, Kompas, Speedinvest und Working Capital Fund. Innerhalb des Teams haben Smith und Nitschinger eine klare Rollenverteilung: „Ich bin die Fundraiserin und Harald ist der Seller. Wir holen beide das Geld aus unterschiedlichen Bereichen rein“, so Smith.

Wir reden hier von Millionen von Nachrichtenmeldungen täglich. Es ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen.
Lisa Smith

Mit dem gesammelten Kapital setzen die beiden Gründer:innen zwei Prioritäten: „Zum einen werden wir weiterhin in unsere Produktentwicklung und das AI-Modell investieren, um unsere Technologieführerschaft auszubauen. Zum anderen liegt der Fokus auf der internationalen Expansion, vor allem in Europa, wo wir uns als Marktführer positionieren wollen“, sagt Smith.

Prewave legt den Fokus aktuell klar auf den europäischen Markt. Dieser entwickle sich aufgrund von Regulierungen und eines starken Nachhaltigkeitstrends besonders dynamisch. „Der Markt in Europa ist gerade wahnsinnig spannend, und vieles wird durch die europäischen Werte und die Regulatorik getrieben. Deshalb liegt unser Hauptaugenmerk darauf, uns hier als europäischer Marktführer zu etablieren“, sagt Nitschinger. Obwohl der amerikanische Markt ebenfalls interessant ist und Prewave derzeit plant, den ersten Schritt in die USA zu machen, steht Europa im Vordergrund: „Wir befinden uns in der ungewöhnlichen Situation, dass der europäische Markt momentan attraktiver ist als der amerikanische. Europa ist der Hotspot, und alle schauen hierher“, betont Nitschinger.

Die Herausforderungen des Wachstums von Prewave

Prewave wächst rasant – die Mitarbeiter:innenzahl verdoppelte sich innerhalb eines Jahres. Dies stellt das Unternehmen jedoch auch vor eine Reihe von Herausforderungen. „Natürlich ist es nicht einfach, wenn man so schnell wächst. Es geht nicht nur darum, ein bestehendes, laufendes Geschäft erfolgreich zu halten, sondern auch darum, gleichzeitig neue Dinge zu entwickeln und weiterhin innovativ zu bleiben“, erklärt Smith.

Ich bin die Fundraiserin und Harald ist der Seller. Wir holen beide das Geld aus unterschiedlichen Bereichen rein.
Lisa Smith

Eine wichtige Erkenntnis dabei ist, proaktiv zu sein, insbesondere bei Management Entscheidungen. „Man muss immer vorausdenken und sich darauf einstellen, was die Organisation in sechs oder zwölf Monaten braucht“, betont Smith. Ein weiteres Learning ist, dass Change Management mit zunehmender Unternehmensgröße immer komplexer wird. Es ist entscheidend, die Kommunikation und Einbindung aller Mitarbeiter:innen sorgfältig zu planen, um Überraschungen zu vermeiden. Neben diesen organisatorischen Aspekten hebt Nitschinger hervor, dass Qualität vor Quantität stehen muss: „Es sind nicht immer nur mehr Leute die Lösung, sondern die richtigen Leute.“

Trotz der Herausforderungen des schnellen Wachstums sind die beiden Gründer:innen fest entschlossen, neue Maßstäbe im globalen Lieferkettenmanagement zu setzen. „Je größer Prewave wird, desto stärker ist unser Impact; mit jedem neuen Kunden“, sagt Smith über ihre Vision, Menschenrechtsverletzungen und Umweltverstöße in Lieferketten zu vermeiden. Und sie merkt an: „Wir wollen es so machen, dass das Ganze zu besseren Lieferketten führt und nicht zu Bürokratie oder anderen Effizienzverlusten.“ Und so bleibt die Botschaft an der Wand im Prewave Office, „Protect your People, Protect your Planet“, mehr als nur ein Slogan – sie ist auch der persönliche Antrieb der beiden Gründer:innen, die sich einst an ihrem ersten Schultag an der HTL kennenlernten. Zum Abschluss geben Smith und Nitschinger jungen Gründer:innen noch einen Rat mit auf den Weg: „Fragt euch, ob ihr bereit seid, die nächsten zehn Jahre eures Lebens in diese eine Sache zu investieren“, so Smith. Und Nitschinger ergänzt: „Wenn die Antwort Ja ist, dann macht es. Wenn nicht, dann lasst es.“

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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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