Geschäftsgeheimnis – Robotikrecht & Roboterrecht

Der Data Act ist da: Was er regelt – und was Unternehmen jetzt tun müssen

Der Data Act (VO (EU) 2023/2854) ist seit dem 12. September 2025 in weiten Teilen anwendbar – mit dem erklärten Ziel, Datennutzung in Europa einfacher, fairer und interoperabler zu machen. Er richtet sich vor allem an Hersteller vernetzter Produkte, Dateninhaber und Nutzer, außerdem an Anbieter von Datenverarbeitungsdiensten (Cloud, PaaS, SaaS, IaaS). Die Verordnung ergänzt die DSGVO, sie ersetzt sie nicht: Wo personenbezogene Daten betroffen sind, gelten weiterhin die DSGVO-Spielregeln; der Data Act zielt primär auf nicht-personenbezogene Nutzungsdaten und damit verbundene Metadaten ab.

Wer in diesen Kategorien fällt? Praktisch jedes Unternehmen, das smarte, datenproduzierende Güter herstellt oder betreibt – vom Industriegerät über Fahrzeuge bis zum Haushaltssystem – und alle, die entsprechende Cloud-Leistungen anbieten oder beziehen. Für Start-ups und Kleinstunternehmen gibt es punktuelle Ausnahmen, die Grundlinie bleibt aber: Datenzugang und -weitergabe sollen rechtlich und technisch möglich werden.

Checkliste Chatbot: Datenschutzrechtliche Voraussetzungen für den Betrieb eines Chatbots

Was braucht man für eine “Checkliste Chatbot”: In der heutigen digitalen Welt haben Chatbots eine immer größere Bedeutung erlangt. Sie sind in der Lage, Kundenanfragen rund um die Uhr zu beantworten und Prozesse zu automatisieren, was sowohl Unternehmen als auch Kunden viele Vorteile bringt.

Allerdings bringt der Einsatz von Chatbots, insbesondere solchen, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT basieren, erhebliche datenschutzrechtliche Herausforderungen mit sich. Datenschutz ist in diesem Kontext besonders wichtig, weil Chatbots oft mit personenbezogenen Daten interagieren und diese verarbeiten. Die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist daher unerlässlich, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden und das Vertrauen der Nutzer zu sichern.

LLM-Hacking: Ein Überblick über Angriffstechniken und -szenarien

Das sogenannte “LLM-Hacking” bezieht sich auf Techniken und Strategien, um diese Modelle zu manipulieren oder ihre Funktionen auf unvorhergesehene Weise zu nutzen.

Große Sprachmodelle sind in gewisser Hinsicht besonders gefahrgeneigt, weil diese versuchen autonom zu agieren und dabei notwendigerweise auf Eingaben von Außen angewiesen sind: Mal durch die Aufgaben, die ihnen erteilt werden, mal durch Daten, mit denen sie gefüttert werden. Die zunehmende Verbreitung von LLM sollte dabei Anlass sein, sich mit grundsätzlichem Wissen zur Cybersicherheit bei LLM auseinanderzusetzen. Im Folgenden möchte ich darum als Einstieg verständlich darauf eingehen, was LLM-Hacking ist und typische Angriffsszenarien beschreiben.

Large Language Models (LLM)

KI-Washing

Der Begriff “KI-Washing” (auch als “AI-Washing” bekannt) bezeichnet eine Praxis, bei der Unternehmen und Organisationen ihre Produkte, Dienstleistungen oder Projekte als künstliche Intelligenz (KI) bezeichnen oder vermarkten, obwohl diese Bezeichnung entweder irreführend oder stark übertrieben ist. Dabei zeigt sich, dass eine handfeste Strafbarkeit bei übertriebener Bewerbung von KI-Produkten im Zuge des KI-Washing im Raum stehen kann.

Production as a Service – Wirtschaftliche Vorteile für Unternehmen

In einer Zeit, in der Flexibilität und Kosteneffizienz entscheidend für den Erfolg von Unternehmen sind, gewinnt das Konzept “Production as a Service” (PaaS) immer mehr an Bedeutung. PaaS ermöglicht es Unternehmen, Produktionskapazitäten als Dienstleistung zu nutzen, ähnlich wie Software-as-a-Service (SaaS). Dieses Modell bietet insbesondere kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) erhebliche wirtschaftliche Vorteile. In diesem Beitrag stellen wir das Geschäftsmodell “Production as a Service” vor und beleuchten die wichtigsten wirtschaftlichen Vorteile für Unternehmen.

Schutz von KI

Kann künstliche Intelligenz als solche rechtlich geschützt werden? Die Frage ist keineswegs trivial – und von erheblicher wirtschaftlicher Bedeutung: Die rechtliche Problematik und Notwendigkeit des Schutzes von Datensätzen in diesem Zusammenhang liegt auf der Hand.

In einer digitalisierten Wirtschaft, in der Daten zunehmend als wertvolles Wirtschaftsgut betrachtet werden, ist der rechtliche Schutz z.B. von Datenbeständen, aber auch von Software, die mit diesen Daten arbeitet, von entscheidender Bedeutung. Nur so kann aus hiesiger Sicht die Frage der Schutzfähigkeit von KI durch eine getrennte Betrachtung von Datenbeständen und Software beantwortet werden.

Richtlinie zur KI-Haftung

Richtlinie zur KI-Haftung: Der Entwurf für eine Richtlinie des Europäischen Parlaments und des Rates zur Anpassung der Vorschriften über außervertragliche zivilrechtliche Haftung an künstliche Intelligenz (KI-Haftung) zielt darauf ab, einheitliche Anforderungen für die Haftung bei Schäden, die durch KI-Systeme verursacht werden, zu schaffen.

Data-Sharing und Datenlizenzvertrag: Rechtliche Aspekte der Datennutzung

Data-Sharing und Datenlizenzvertrag: Im digitalen Zeitalter sind Daten das neue Gold. Sie treiben Innovationen voran, ermöglichen fortschrittliche KI-Technologien und sind zentraler Bestandteil vieler Geschäftsmodelle. Doch mit der zunehmenden Bedeutung von Daten wachsen auch die rechtlichen Herausforderungen. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten rechtlichen Fragen im Kontext der Nutzung von Daten.