Werte als strategischer Erfolgsfaktor. Studien belegen, dass Unternehmen, die ihre Werte konsequent leben, von höherer Mitarbeitendenbindung, gesteigerter Innovationskraft und langfristigem wirtschaftlichem Erfolg profitieren. In der Praxis zeigt sich jedoch häufig eine Diskrepanz zwischen kommunizierten Werten und der tatsächlichen Wahrnehmung.

„Unternehmenswerte sind mehr als bloße Worte – sie sind das Fundament nachhaltigen Erfolgs. Entscheidend ist jedoch, ihre Authentizität zu gewährleisten“, erklärt Sarah Brauns, Mitgründerin von heart job. „Viele Unternehmen verlassen sich auf ihr Bauchgefühl. Eine objektive Analyse gibt ihnen nun erstmals eine klare Grundlage, um zu erkennen, wie ihre Werte tatsächlich wahrgenommen werden.“

Mitgründer Simon Rutar ergänzt: „Unsere KI-Technologie liefert innerhalb von 48 Stunden eine datenbasierte Auswertung der Unternehmenswerte. Damit unterstützen wir Unternehmen dabei, ihre Werte nicht nur sichtbar zu machen, sondern gezielt für strategische Ziele wie Mitarbeiterbindung, Kundenbeziehungen und wirtschaftliches Wachstum einzusetzen.“

KI für mehr Transparenz und Authentizität

Die KI von heart job wertet öffentlich zugängliche Quellen wie soziale Medien, Foren, Blogs und Presseberichte aus und gibt Unternehmen eine datenbasierte Einschätzung darüber, mit welchen Werten sie in der öffentlichen Wahrnehmung assoziiert werden. Diese Analyse kann durch direktes Feedback von Mitarbeitenden, Kund*innen und Geschäftspartner*innen ergänzt werden. Online-Umfragen erfassen zusätzlich die interne Wahrnehmung, sodass Stärken und Verbesserungspotenziale identifiziert werden können. „Unsere Lösung kombiniert externe Wahrnehmung mit optionaler interner Werteanalyse und schafft damit eine fundierte Grundlage für strategische Entscheidungen“, so Brauns.

In Zeiten, in denen Authentizität und klare Werteorientierung immer wichtiger werden, bietet das Start-up Unternehmen präzise Analysen und konkrete Handlungsempfehlungen. Führungskräfte erhalten damit ein strategisches Instrument, um ihre Unternehmenskultur nachhaltig zu stärken. „Unsere Berichte gehen über reine Datenanalysen hinaus – sie sind ein strategischer Leitfaden für die Zukunft“, betont Rutar. „Wir helfen Unternehmen nicht nur, ihre Werte zu verstehen, sondern sie auch aktiv für Wachstum und Innovation einzusetzen.“

Erfolgreiche Testphase und DACH-Marktstart

Die Technologie von heart job wurde in einer Testphase mit Unternehmen unterschiedlicher Größen erprobt. Dabei trat in vielen Fällen ein deutlicher Kontrast zwischen internen Unternehmenswerten und der öffentlichen Wahrnehmung zutage. Erste Kund*innen nutzen die gewonnenen Erkenntnisse bereits, um ihre Werte gezielt zu schärfen und ihre Kommunikation zu optimieren. Mit dem offiziellen Marktstart ist die KI-gestützte Analyse von heart job nun für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz verfügbar.

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant und findet in immer mehr Bereichen, auch in Unternehmen, Anwendung. Deshalb schafft Europa mit dem AI Act einen einheitlichen Rechtsrahmen, den alle europäischen Unternehmen einhalten müssen.

Nicht allen Arbeitgebenden ist bewusst, dass die europäische Verordnung bereits in Kraft getreten ist. Sie gilt für jede Organisation – unabhängig von ihrer Größe – und ist verbindlich. Das Gesetz betrifft somit alle Unternehmen und Organisationen mit Angestellten, die KI im Auftrag des Unternehmens nutzen, unabhängig vom Beschäftigungsverhältnis. Europa überlässt einen Teil der Durchführung und Umsetzung des KI-Gesetzes den Mitgliedstaaten selbst – ebenso wie die Verhängung von Geldbußen bei Nichteinhaltung. Die konkrete Höhe dieser Bußgelder wird erst am 2. August 2025 feststehen. Dennoch sollten Unternehmen ab dem 2. Februar lieber gut aufgestellt sein, da die Bußgelder auch rückwirkend in Kraft treten können.

Verbindliche KI-Policy und adäquate KI-Kompetenzen

Unternehmen sind dafür verantwortlich, dass ihre Belegschaft über ausreichende KI-Kenntnisse verfügt. Dabei ist es nicht erforderlich, dass jeder Mitarbeitende umfassendes Wissen über KI besitzt. Es muss sichergestellt werden, dass alle Mitarbeitenden, die mit KI-Systemen arbeiten, über die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen. So können sie informierte Entscheidungen treffen und potenzielle Risiken erkennen. Dazu gehören alle Mitarbeiter*innen, die mit KI-Systemen arbeiten – vom Anbietenden bis zum/zur Endnutzer*in – und erstreckt sich also nicht nur auf IKT-Fachleute in Unternehmen.

Das KI-Gesetz legt nicht genau fest, welche Maßnahmen Arbeitgebende ergreifen müssen, damit alle beteiligten Personen ausreichende KI-Kenntnisse erwerben. Arbeitgebende sollten daher nicht nur die technischen Kenntnisse, Erfahrungen, Ausbildungen und Fortbildungen der Mitarbeitenden berücksichtigen, sondern auch den Kontext, in dem die KI-Systeme genutzt werden, sowie die betroffenen Personen oder Personengruppe.

Arbeitgebende können selbst entscheiden, welche Kenntnisse und Fähigkeiten ihre Mitarbeitenden benötigen und wie sie diese angeeignet werden können. Mögliche Maßnahmen sind allgemeine KI-Schulungen, die Grundkenntnisse vermitteln und auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten sein können. Dabei kann es sich um spezifische Schulungen handeln, die sich auf bestimmte Tools und Anwendungen konzentrieren, aber auch um die Zusammenarbeit zwischen juristischen und technischen Teams.

Arbeitgebenden wird empfohlen, eine KI-Policy mit klaren Richtlinien für den Einsatz von KI im Unternehmen zu erstellen. Darin kann festgehalten werden, welche Anwendungen von wem und auf welche Weise genutzt werden dürfen. In dieser Richtlinie kann der Arbeitgebende auch Hinweise darauf geben, wie die Mitarbeitenden ausreichend mit KI vertraut bleiben können. Wie wird zum Beispiel vorgegangen, wenn sich im Unternehmen oder bei den Tools etwas ändert? KI-Kompetenz ist schließlich nichts Statisches. Wenn ein(e) Mitarbeiter*in die Rolle wechselt, oder wenn die eingesetzten Tools sich ändern, muss der Arbeitgebende sicherstellen, dass die betreffende Person weiterhin über ausreichende KI-Kenntnisse verfügt.

Verbotene bestimmter KI-Systeme

Zum anderen verbietet der AI Act ab dem 2. Februar 2025 den Einsatz von KI-Systemen, die gegen europäische Normen und Grundwerte verstoßen, indem sie beispielsweise Grundrechte missachten. Darunter fallen auch KI-Systeme für Social Scoring, die Menschen aufgrund ihres sozialen Verhaltens oder persönlicher Eigenschaften bewerten, oder KI-Systeme zur Emotionserkennung am Arbeitsplatz oder im Bildungsbereich. Arbeitgeber sollten daher die eingesetzten KI-Systeme im Hinblick auf die Identifizierung verbotener Systeme und die Einstellung ihrer Nutzung überprüfen.

Ab August 2025 drohen Geldbußen - auch rückwirkend

Ab dem 2. August 2025 drohen Unternehmen und Organisationen, die verbotene KI entwickeln oder einsetzen, hohe Geldbußen. Die Überwachung und die Festlegung der Höhe der Strafen liegen vollständig in der Verantwortung der EU. Die Höhe der Geldbußen sowie die Aufsicht hierüber liegen vollständig in der Verantwortung der EU. Bis zu 35 Millionen Euro Strafe oder sieben Prozent des weltweiten Jahresumsatzes des vorangegangenen Geschäftsjahres – je nachdem, welcher Betrag höher ist – können verhängt werden.

Der Autor Sander Runkel ist Fachanwalt für Arbeitsrecht und Manager Tax & Legal bei SD Worx Deutschland

Auf Basis jahrzehntelanger medizinischer Forschung an der Universität Göttingen, bietet MyriaMeat nachhaltige und ethisch verantwortbare Alternativen zu herkömmlichem Fleisch. Ziel ist der Aufbau einer Plattform, die die Produktion von hochwertigem und reinen Fleisch, sowie einer Vielzahl anderer fleischhaltiger Produkte ermöglicht und das Unternehmen zum relevanten Partner für die Entwicklung innovativer Lebensmittel mit alternativen Proteinen macht.

Das von MyriaMeat entwickelte Cultivated Meat bietet dabei nicht nur ökologische Vorteile, sondern ermöglicht auch eine erhebliche Verbesserung des Tierwohls, da so für die Herstellung von Fleisch keine Tiere mehr geschlachtet werden müssen. Mit seiner bahnbrechenden Forschung setzt MyriaMeat neue Standards für die Zukunft der Ernährung.

Wegweisender Durchbruch in der Cultivated Meat-Branche

Jetzt hat das als Spin-off eines Forscherteams der Universität Göttingen gegründete und von Florian Hüttner (Geschäftsführer) und Dr. Malte Tiburcy (CSO) geführte Start-up einen wegweisenden Durchbruch in der Cultivated Meat-Branche erzielt: Zum ersten Mal weltweit wurde echter Schweinemuskel aus pluripotenten Stammzellen (iPS) entwickelt, der natürliche, ungetriggerte Kontraktionen zeigt – ein lebendiges Zucken, das die funktionelle Fähigkeit echten Muskelgewebes widerspiegelt.

Laut MyriaMeat beweist dieser Erfolg, dass echtes Schweinefleisch vollständig außerhalb eines lebenden Tieres produziert werden kann. Damit rückt kultiviertes Fleisch noch näher an herkömmliches Fleisch heran, das durch Schlachtung gewonnen wird. Das Start-up verfolgt das Ziel, eine exakte 1:1-Kopie von Schweinefleisch herzustellen – kein Ersatzprodukt, sondern echtes Fleisch.

Durch diesen Ansatz soll auch die Akzeptanz bei Fleischkonsumenten steigen, die bislang keine pflanzlichen Alternativen in Betracht ziehen. Insgesamt ist kultiviertes Fleisch geeignet, viele der Probleme, die mit der Massentierhaltung einher gehen, zu lösen.

Meilenstein für nachhaltige Ernährung und Ethik

„Zum ersten Mal zeigt ein tierischer Muskel – in diesem Fall vom Schwein – aus pluripotenten Stammzellen nicht nur die Eigenschaften echten Gewebes, sondern auch spontane Kontraktionen eines Muskels. Das ist der wissenschaftliche Beweis, dass wir echtes Schweinefleisch außerhalb eines lebenden Organismus herstellen können“, erklärt Dr. Malte Tiburcy.

Mit seinem bahnbrechenden Erfolg hebt MyriaMeat die Cultivated Meat-Branche auf ein neues Niveau. Während viele Unternehmen Zellkulturen nutzen, um fleischähnliche Produkte herzustellen, hat MyriaMeat als erstes weltweit aus pluripotenten Stammzellen echten Muskel geformt, der sowohl funktionell als auch strukturell mit natürlichem Schweinegewebe vergleichbar ist.

Einladung zur Partnerschaft

MyriaMeat richtet sich aktiv an Investoren und Unternehmen der Fleischindustrie, die daran interessiert sind, diese zukunftsweisende Technologie in Deutschland und weltweit weiterzuentwickeln. Interessierte Partner sind herzlich eingeladen, sich direkt mit dem Unternehmen in Verbindung zu setzen, um gemeinsam an einer nachhaltigeren Zukunft der Fleischproduktion zu arbeiten.

„Unser Ziel ist es, strategischer Partner der Fleischindustrie zu werden und eine umweltfreundlichere, tierleidfreie sowie ressourcenschonende Alternative für echtes Schweinefleisch und andere Fleischarten zu schaffen“, erklärt Geschäftsführer Florian Hüttner. „Dieser Erfolg zeigt, dass echtes Fleisch auch ohne lebende Tiere produziert werden kann.“

„Wir sehen uns daher nicht als Konkurrenten der Fleischindustrie, sondern als deren Partner. Die Fleischindustrie verfügt über etablierte Vertriebsstrukturen, umfangreiches Know-how und Zugang zu politischen Netzwerken. Unsere Vision ist es daher, gemeinsam mit der Fleischindustrie Produkte zu entwickeln, die bestehende Produktionsmethoden nutzen und die Einführung von kultiviertem Fleisch erleichtern. Auch für die Landwirtschaft könnten sich zukünftig Wege ergeben, von den neuen Produktionsmethoden für Fleisch zu profitieren”, ist sich Hüttner sicher.

Hüttner betont zudem die Bedeutung solcher alternativen Produktionsmethoden vor dem Hintergrund aktueller Herausforderungen wie der Bedrohung durch Maul- und Klauenseuche (MKS). „Kultiviertes Fleisch bietet durch seine Herstellung im Labor nicht nur eine Lösung für ethische und ökologische Probleme, sondern reduziert auch die Angriffsfläche für Krankheiten, denen lebende Tiere ausgesetzt sind – und das ohne Genmanipulation.“

Der Marktwert installierter Industrie-Roboter hat mit 16,5 Mrd. US-Dollar weltweit einen historischen Höchststand erreicht. Die künftige Nachfrage wird durch technologische Innovationen, neue Marktentwicklungen und die Erschließung neuer Geschäftsfelder angetrieben. Die International Federation of Robotics (IFR) – 1987 als nicht gewinnorientierte Organisation gegründet –, berichtet über die wichtigsten Trends, die die Robotik und Automation im Jahr 2025 prägen werden.

1. Künstliche Intelligenz – Physisch, analytisch, generativ

Der Trend zum verstärkten Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) setzt sich fort: In der Robotik helfen verschiedene KI-Technologien dabei, ein breites Spektrum von Aufgaben effizienter auszuführen: Mit analytischer KI lassen sich große Datenmengen verarbeiten und analysieren, die von der Roboter-Sensorik erfasst werden. Dies hilft dabei, auf unvorhersehbare Situationen oder wechselnde Bedingungen in öffentlichen Räumen oder bei der Produktion von „High-Mix-Low-Volume-Aufgaben“ zu reagieren. Mit Bildverarbeitungssystemen ausgerüstete Roboter analysieren ihre Arbeitsschritte, um Muster zu erkennen und Arbeitsabläufe zu optimieren. Ziel ist beispielsweise, Tempo und Präzision zu steigern.

Roboter- und Chip-Hersteller*innen investieren aktuell in die Entwicklung spezieller Hard- und Software, die Umgebungen aus der realen Welt simulieren. Diese sogenannte physische KI ermöglicht es Robotern, sich selbst in solchen virtuellen Umgebungen zu trainieren. Dabei gemachte Erfahrungen treten an die Stelle traditioneller Programmierung. Solche generativen KI-Projekte zielen darauf ab, einen „ChatGPT-Moment“ für physische KI zu schaffen.

KI-gesteuerte Simulationstechnologie für Roboter dürfte sich sowohl in typischen industriellen Umgebungen als auch in Anwendungen der Servicerobotik durchsetzen.

2. Humanoide

Roboter in menschlicher Gestalt erregen große mediale Aufmerksamkeit. Die Vision: Roboter werden zu Allzweckwerkzeugen, die selbständig eine Spülmaschine beladen und gleichermaßen anderswo am Fließband arbeiten können. Robotik-Start-ups arbeiten an diesen humanoiden Alleskönnern.

Industrielle Hersteller*innen konzentrieren sich dagegen auf Humanoide, die zunächst individuelle Einzelaufgaben bewerkstelligen. Die meisten dieser Pilotprojekte laufen in der Automobilindustrie. Diese Branche spielt seit jeher eine Pionierrolle bei der Entwicklung von Roboteranwendungen. Das gilt sowohl für die Industrie-Robotik als auch für die Logistik und Lagerhaltung. Aus heutiger Sicht bleibt jedoch abzuwarten, ob humanoide Roboter einen wirtschaftlich tragfähigen und skalierbaren Business-Case für die breite industrielle Anwendung darstellen werden, insbesondere im Vergleich zu bereits bestehenden Lösungen.

Nichtsdestotrotz gibt es zahlreiche Anwendungen, die von der humanoiden Form profitieren könnten und Marktpotenzial für die Robotik bieten, beispielsweise in der Logistik und Lagerhaltung.

3. Nachhaltigkeit und Energieeffizienz

Die Erfüllung der nachhaltigen Entwicklungsziele der Vereinten Nationen (UN) und damit korrespondierender Regularien weltweit wird zu einer wichtigen Voraussetzung sich als Lieferant*in zu qualifizieren. Roboter spielen für Hersteller*innen eine Schlüsselrolle, wenn es darum geht, diese Ziele zu erreichen.

Grundsätzlich verringert Robotik mit ihrer Präzisionsarbeit die Verschwendung von Material und verbessert das Output zu Input-Verhältnis in Fertigungsprozessen. Diese automatisierten Systeme gewährleisten zudem eine gleichbleibende Qualität, die für Produkte mit langer Lebensdauer und minimalem Wartungsaufwand unerlässlich ist. Bei der Herstellung umweltfreundlicher Energietechnologien wie Solarzellen, Batterien für Elektroautos oder Recyclinganlagen sind Roboter für eine kosteneffiziente Produktion von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen es Hersteller*innen, ihre Produktion schnell zu skalieren, um eine wachsende Nachfrage der Kund*innen zu befriedigen, ohne Kompromisse bei der Qualität oder Nachhaltigkeit einzugehen.

Darüber hinaus wird die Robotertechnologie dahingehend verbessert, Maschinen energieeffizienter zu machen: Die Leichtbauweise beweglicher Roboterkomponenten senkt beispielsweise deren Energieverbrauch, ebenso neue Standby-Modi, die die Hardware in eine energiesparende Parkposition bringen. In der Greifer-Technologie gibt es Fortschritte bei der Anwendung bionischer Lösungen, um z.B. eine starke Greifkraft bei sehr geringem Energieverbrauch zu erreichen.

4. Neue Geschäftsfelder und Kund*innenbranchen für die Robotik

In der Fertigungsindustrie gibt es insgesamt noch viel Potenzial für die Automation mit Robotern. Die meisten Betriebe im produzierenden Gewerbe zählen zu den kleineren und mittelgroßen Unternehmen (KMU). Aktuell stellen hohe Anfangsinvestitionen und Gesamtbetriebskosten für KMU jedoch eine Hürde für den Einsatz von Industrie-Robotern dar. Geschäftsmodelle wie Robot-as-a-Service (RaaS) sollen es Unternehmen erleichtern, von der Roboterautomatisierung zu profitieren, ohne eine festgelegte Kapitalsumme investieren zu müssen. RaaS-Anbietende, die sich auf bestimmte Branchen oder Anwendungen spezialisiert haben, können schnell anspruchsvolle Lösungen liefern. Darüber hinaus bietet die Low-Cost-Robotik Lösungen für potenzielle Kund*innen, für die ein Hochleistungsroboter überdimensioniert wäre. Viele Anwendungen haben geringe Anforderungen an Präzision, Traglast und Lebensdauer. Die Low-Cost-Robotik adressiert dieses neue „good enough“-Segment.

Abseits des produzierenden Gewerbes gehören Bauwirtschaft, Laborautomation und Lagerhaltung zu interessanten neuen Kund*innensegmenten. Branchenübergreifend wird die Nachfrage darüber hinaus von einem Ausbau inländischer Produktionskapazitäten in strategisch wichtigen Branchen angetrieben, deren Bedeutung aufgrund der jüngsten Krisen ins politische Bewusstsein gerückt ist. Die Automatisierung ermöglicht Hersteller*innen eine Rückverlagerung von Produktionskapazitäten näher zum/zur Kund*in ohne Einbußen bei der Kosteneffizienz.

5. Roboter gegen den Arbeitskräftemangel

Nach Angaben der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO) leidet das verarbeitende Gewerbe weltweit weiterhin unter Arbeitskräftemangel. Einer der Hauptgründe dafür ist der demografische Wandel, der die Arbeitsmärkte in führenden Volkswirtschaften wie den Vereinigten Staaten, Japan, China, der Republik Korea und Deutschland belastet. Die konkreten Effekte sind zwar von Land zu Land unterschiedlich, aber in der Summe überall in der Lieferkette ein Grund zur Besorgnis.

Der Einsatz von Robotern verringert die Auswirkungen des Arbeitskräftemangels in der Fertigung deutlich. Mit der Automation von gefährlichen, schmutzigen oder repetitiven Tätigkeiten, können sich menschliche Arbeitskräfte auf interessantere und höherwertige Aufgaben konzentrieren. Roboter übernehmen Arbeiten wie ermüdende visuelle Qualitätskontrollen, gesundheitsschädliche Lackierarbeiten oder schweres Heben von Lasten. Technologische Innovationen wie einfache Bedienbarkeit, kollaborierende Roboter oder sogenannte mobile Manipulatoren helfen Lücken im Arbeitsprozess zu füllen, wann und wo immer sie benötigt werden.

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst Teil unseres Alltags und hält in Unternehmen auch zunehmend Einzug. Ob beim Erstellen von Texten, in der Datenanalyse oder bei der Automatisierung von Routine­aufgaben – KI ist ein starkes Werkzeug, das Unternehmen viele Vorteile bieten kann. Doch mit diesen Vorteilen kommen auch Verantwortung und Risiken, die eine klare und durchdachte KI-Policy erfordern.

Diese Einleitung zu einem Artikel über KI-Policies ist KI-generiert. Es ist so schön bequem und schnell gemacht: eines der gängigen LLM-Systeme online aufrufen, beispielsweise ChatGPT, und binnen Sekunden ist der Artikel fertig.

Ihr kennt das im Privaten, vor allem aber auch im Arbeitsumfeld. KI-Tools sind aus der Arbeitswelt nicht mehr wegzudenken. Die Nutzung von KI – insbesondere für berufliche Aufgaben – birgt jedoch Risiken. Manche KI neigt, falsch trainiert, zu diskriminierenden Entscheidungen, was z.B. im HR-Bereich gefährlich ist. Unbedacht erstellte Prompts können den Schutz von Geschäftsgeheimnissen aufs Spiel setzen. Die Datenschutzgrundsätze sind wie immer einzuhalten.

Generative KI schert sich, wenn wir als Nutzer*innen nicht da­rauf Acht geben, nicht um die Urheberrechte derer, deren Werke wir – ob bewusst oder unbewusst – verwenden oder verletzen. Zudem ist seit August 2024 die KI-Verordnung in der EU in Kraft und stellt an Unternehmen, die KI-Systeme und -Modelle entwickeln, anbieten oder betreiben, umfangreiche Anforderungen. Auch die mit KI einhergehenden Risiken sind nicht außer Acht zu lassen.

Seid ihr als Gründer*innen oder in sonst verantwortlicher Position in einem Unternehmen mit mehreren Mitarbeiter*innen tätig, müsst ihr euch Gedanken darüber machen, wie solche Risiken zu fassen und zu begrenzen sind. Tut ihr das nicht, drohen aus diversen Rechtsgrundlagen z.B. Schadensersatzforderungen, Bußgelder oder der Verlust an Assets – Dinge, die allerspätestens bei der nächsten Finanzierungsrunde negativ bewertet werden. In Bezug auf eure Belegschaft müsst ihr also Awareness für diese Themen schaffen und konkrete Vorgaben machen.

Denn eines ist klar: KI wird in eurem Unternehmen genutzt werden, ob mit oder ohne euer Wissen. Und bevor die Mitarbeiter*innen auf privaten Geräten sensible berufliche Aufgaben nicht reglementiert mittels ChatGPT & Co. lösen, beschreibt lieber beizeiten Dos and Don’ts, um sicherstellen, dass KI verantwortungsvoll, sicher und rechtskonform im Unternehmen eingesetzt wird.

Dazu dient eine die Belegschaft informierende und verpflichtende KI-Policy. Im Folgenden findest du einen Überblick darüber, welche Aspekte in eine solche Policy gehören.

1. Richtlinien für den Einsatz generativer KI am Arbeitsplatz

Generative KI-Modelle wie ChatGPT, DALL-E und andere erstellen Inhalte nach Maßgabe der Eingaben der Nutzenden. Bei diesen Prompts und bei der Verwendung der generierten Ergebnisse ist auf Folgendes zu achten:

• Schutz sensibler Daten: Die Eingabe vertraulicher Informationen in KI-Modelle stellt ein erhebliches Risiko dar, da generative KI-Systeme auf großen Datenmengen trainiert sind und Informationen potenziell unkontrolliert verarbeiten und speichern. Die KI-Policy sollte explizit verbieten, sensible oder vertrauliche Informationen in generative KI-Systeme einzugeben, insbesondere, wenn diese extern betrieben werden. Die Policy sollte beschreiben wie mit sensiblen Daten umzugehen ist und welche Daten für die Verarbeitung durch KI-Systeme ungeeignet sind.
• Einhaltung des Datenschutzes: Die KI-Policy sollte klarstellen, dass der Einsatz generativer KI-Tools den Anforderungen der Datenschutzgesetze (DSGVO, BDSG) entsprechen muss. Dazu gehören Vorgaben, wie personenbezogene Daten rechtssicher zu handhaben sind und welche dieser Daten überhaupt für den Einsatz von KI-Modellen geeignet sind. Zudem bedarf es Vorgaben zur Anonymisierung und Pseudonymisierung der Daten, daneben Transparenzvorgaben, um betroffene Personen über die Nutzung ihrer Daten zu informieren. Personenbezogene Daten in öffentlichen KI-Systemen einzusetzen, sollte möglichst untersagt werden.
• Umgang mit geistigem Eigentum: Die Nutzung generativer KI-Modelle kann zu Problemen führen, wenn die KI auf geschütztem Material trainiert wurde, von dem/der Nutzenden urheberrechtlich geschützte Werke in den Prompt einbezogen werden oder die KI Werke erstellt, die bestehende Urheber- oder sonstige Schutzrechte verletzen. Die KI-Policy sollte ein Verbot der Verwendung von Werken enthalten, an denen nicht die für die Bearbeitung erforderlichen Rechte bestehen. Und sie kann Regelungen zur Überprüfung und Genehmigung von KI-erstellten Inhalten festlegen, etwa durch eine Rechtsabteilung oder eine speziell dafür zuständige Stelle.
• Transparenz und Kennzeichnung: Die KI-Policy sollte festlegen, dass Inhalte, die mithilfe von generativer KI erstellt wurden, transparent gekennzeichnet werden. Dies trägt dazu bei, Missverständnisse zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Herkunft von Texten und Bildern klar erkennbar ist. Diese Kennzeichnungspflicht sollte insbesondere dann gelten, wenn KI-generierte Inhalte veröffentlicht werden, aber auch im internen Gebrauch.
• Positivliste erlaubter KI-Systeme: Um die Mitarbeiter*innen mit der Anwendung dieser Vorgaben auf einzelne am Markt angebotene KI-Systeme nicht allein zu lassen, kann eine KI-Policy auch eine Auflistung der vom Unternehmen freigegebenen Systeme enthalten. Voraussetzung ist dafür natürlich, dass diese Systeme vorab entsprechend fachlich geprüft wurden. Das kann schwierig sein, weil sich Anbieter*innen meist nicht in die Karten schauen lassen.

2. Richtlinien für die Entwicklung und Implementierung von KI

Auch wenn ihr in eurem Unternehmen KI-Systeme entwickeln oder implementieren wollt, sind ethische, rechtliche und technische Anforderungen in einer KI-Policy zu adressieren.

• Fairness, Transparenz und Nichtdiskriminierung: KI-Systeme können, wenn sie auf verzerrten Datensätzen trainiert werden, Diskriminierung oder Vorurteile reproduzieren. Eine KI-Policy sollte deshalb klare ethische Richtlinien fest­legen, die sicherstellen, dass die entwickelten Modelle fair, transparent und frei von Diskriminierung sind. Ein mögliches Vorgehen ist, regelmäßige Audits und Bias-Tests durchzuführen und in der Policy verpflichtend vorzusehen, um Verzerrungen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
• Datenschutz und Datensicherheit: Der verantwortungsvolle Umgang mit Nutzer*innendaten ist eine der wichtigsten Anforderungen in der KI-Entwicklung. Die KI-Policy sollte festlegen, dass bei der Verarbeitung personenbezogener Daten durch die KI strenge Schutzanforderungen, am besten strenge Begrenzungen, gelten. Rein automatisierte Entscheidungen sind schon laut DSGVO verboten. Es sollten nur die für die jeweilige Anwendung notwendigen Daten erhoben und verarbeitet werden, und diese Daten sollten weitestgehend anonymisiert oder pseudonymisiert werden. Regelungen für den Zugang zu diesen Daten sowie Maßnahmen zur Datensicherheit (wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen) sollten ebenfalls Bestandteil der Policy sein.
• Überprüfung auf Halluzinationen und Fehlinterpretationen: Generative KI-Modelle neigen dazu, Informationen zu „halluzinieren“, also falsche oder ungenaue Inhalte zu erstellen. In der KI-Policy sollte festgelegt sein, dass entwickelte KI-Modelle regelmäßig auf ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit überprüft werden. Dies kann durch vorgeschriebene Tests und Simulationen geschehen, bei denen die KI in verschiedenen Szenarien eingesetzt und auf ihre Fähigkeit, korrekte Ergebnisse zu liefern, geprüft wird. Es sollten auch definiert werden, wie Fehler erkannt und behoben werden können.
• Erklärbarkeit und Nutzer*infreundlichkeit: Komplexe KI-Modelle sind oft schwer verständlich und wirken wie eine Black Box, deren Entscheidungen für Außenstehende kaum nachvollziehbar sind. Die KI-Policy sollte daher sicherstellen, dass die KI so gestaltet ist, dass ihre Funktionsweise für Nutzer*innen transparent und nachvollziehbar ist. Dies ist insbesondere dort wichtig, wo KI-Entscheidungen schwerwiegende Auswirkungen haben können. Ihr solltet sicherstellen, dass für Nutzer*innen eine verständliche Erläuterung darüber bereitgestellt wird, wie und warum die KI zu einem bestimmten Ergebnis gelangt ist. Das ist Voraussetzung für Kontrolle und rechtskonformen Betrieb der KI.
• Gesetzeskonformität gemäß KI-Verordnung: Nicht zuletzt hat die Europäische Union die KI-Verordnung in Kraft gesetzt, die strenge Anforderungen an die Entwicklung und Nutzung von KI stellt. Die KI-Verordnung dient der Produktsicherheit und verlangt zunächst eine Risikoeinschätzung für die KI-Systeme. Die Maßgaben für eine solche Einschätzung sollten in der Policy angerissen und No-Gos für die Entwicklung von Funktionalitäten, die zu den laut KI-Verordnung verbotenen KI-Anwendungen gehören, ausgesprochen werden. Für sogenannte Hochrisiko-­KI-Systeme gelten besondere Anforderungen, die bei einer Entwicklung mitgedacht werden müssen, wofür eine KI-Policy zumindest sensibilisieren sollte. Die im Einzelfall geforderte Überprüfung und Einstufung des jeweiligen Systems oder Modells kann eine Policy nicht leisten. Die initialen und regelmäßigen Überprüfungen sowie Risikobewertungen sollte sie aber fordern.
• Regelmäßige Überwachung und Wartung der KI-Modelle: KI-Modelle entwickeln sich weiter und benötigen regelmäßige Überwachung und Wartung, um die Leistung zu optimieren und mögliche Fehler zu minimieren. Die KI-Policy sollte eine solche sich wiederholende Maintenance festlegen, etwa die schon erwähnten regelmäßigen Aktualisierungen, Fehler­behebungen und Performance-Überprüfungen, damit die KI-Systeme immer den aktuellen Standards und Anforderungen entsprechen.

3. Übergreifende Ziele und Vorgaben einer KI-Policy

Eine KI-Policy sollte nicht nur detaillierte Vorgaben zur Nutzung und Entwicklung von KI enthalten, sondern auch allgemeine Leitlinien und Prinzipien für den Einsatz von KI im Unternehmen, um ein Bewusstsein für die Potenziale und Risiken der Technologie zu schaffen.

• Regelmäßige Überprüfung und Anpassung: Da sich KI-Technologien und gesetzliche Anforderungen stetig weiterentwickeln, sollte auch die KI-Policy regelmäßig überprüft und aktualisiert werden. Dies hilft sicherzustellen, dass das Unternehmen stets auf dem neuesten Stand ist und seine KI-Systeme konform mit den aktuellen gesetzlichen, ethischen und technischen Standards sind. Es ist empfehlenswert, regelmäßige Audits durchzuführen und die Policy an neue Entwicklungen in der KI-Forschung und Gesetzgebung sowie an die Marktanforderungen anzupassen.
• Unternehmenskultur in Bezug auf KI: Eine KI-Policy sollte dazu dienen, den transparenten und offenen Umgang mit KI in allen Unternehmensbereichen und damit die Akzeptanz für KI-Systeme sowohl innerhalb des Unternehmens als auch bei Kund*innen und Partner*innen zu fördern. Dazu gehört auch, dass das Unternehmen offenlegt, in welchen Bereichen KI eingesetzt wird und welche Entscheidungen die Technologie beeinflusst. Letztendlich ist die KI-Policy ein Ins­trument zur Förderung einer verantwortungsvollen und ethischen Unternehmenskultur in Bezug auf KI. Das schützt letztlich auch die Integrität und die Werte des Unternehmens.
• Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen: Um einen solchen kompetenten und verantwortungsvollen Umgang mit KI zu erreichen, sind regelmäßige Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen für die Mitarbeiter*innen zu den hier genannten Aspekten vorzusehen.

Fazit

Dieser Artikel kann nur einen groben Überblick und Rahmen geben. Die konkreten Inhalte einer auf eure Belange und Nutzungsformen passenden Policy müsst ihr in Anschauung der Spezifika der eingesetzten oder zu entwickelnden KI-Systeme erarbeiten. Das kann auch schlecht an KI delegiert werden: Der Rest des eingangs erwähnten KI-generierten Artikels war nicht wirklich brauchbar, ebenso die testweise mit KI erstellten Policies. Dafür braucht es professionelle Unterstützung.

Der Autor Dr. Daniel Michel, LL.M. ist seit 2004 als Rechtsanwalt im Bereich IT/IP/Technologie tätig. Nach Stationen in spezialisierten und Großkanzleien betreibt er seit 2018 seine eigene Rechtsberatung im Raum München, www.datalawcounsel.com

Angesichts des steigenden Fachkräftemangels werben Unternehmen immer stärker um gut ausgebildete, motivierte Mitarbeitende. Sie bieten attraktive Gehälter, zusätzliche Benefits und investieren viel in ihre Arbeitgebermarken. Zahlreiche Jobplattformen und Dienstleister*innen versprechen, dass sie das ideale Match zwischen Bewerber*innen und Unternehmen herstellen können. Doch die Realität sieht häufig anders aus. Beschäftige sind unzufrieden mit ihrem Job, sie wechseln auf gut Glück den Arbeitgebenden oder kündigen innerlich. Für Unternehmen bedeuten unzufriedene Mitarbeitende und Fehlbesetzungen Reibungsverluste und finanzielle Einbußen.

„In Deutschland stehen wir vor dem Problem, dass die Beschäftigung steigt, gleichzeitig jedoch die Produktivität sinkt“, sagt Dr. Annika von Mutius, Mitgründerin und CEO des Berliner HR-Start-ups Empion. Das Phänomen lasse sich durch den falschen Einsatz der Kompetenzen erklären: „Menschen sind besonders leistungsbereit und zufrieden, wenn sie einen Job machen, in dem sie wirklich gut und produktiv sind“, so Annika, und dazu müsse man die richtigen Skills mit den richtigen Aufgaben zusammenbringen.

Wertebasiertes, KI-gestütztes Matching von Kandidat*innen und Jobs

Idealerweise werden die Persönlichkeit und die Anforderungen einer Stelle schon im Bewerbungsprozess umfassend berücksichtigt. Dazu zählen insbesondere auch weiche Faktoren wie individuelle Werte, Unternehmenskultur, Wertschätzung und Respekt, die für Mitarbeitendenzufriedenheit entscheidend sind. Genau das ermöglicht Empion. Kandidat*innen und Unternehmen werden beim Onboarding eingehend befragt und charakterisiert. „Wir betrachten sowohl Persönlichkeitselemente und kulturelle Präferenzen als auch harte Kriterien wie Ausbildung, Berufserfahrung und Mitarbeiterbenefits“, sagt Annika. „So ermöglichen wir Arbeitnehmern und Unternehmen, das entsprechend ideale Match zu finden.“ Das Ziel ist eine maximale Mitarbeitendenzufriedenheit, die sich in einer entsprechend hohen Produktivität und langjähriger Betriebszugehörigkeit widerspiegelt.

Kandidat*innen, die sich für Jobangebote interessieren, können sich bei Empion kostenlos registrieren. „Wir sprechen hier besonders den passiven Bewerbermarkt an“, so Annika, „also diejenigen Menschen, die grundsätzlich offen für neue Chancen und somit wechselbereit sind, die aber nicht unbedingt bereits aktiv suchen.“ Unternehmen schreiben auf der Plattform ihre offenen Positionen aus. Die Bewerber*innenprofile und Stellen werden entlang der zahlreichen Faktoren mit KI-Unterstützung abgeglichen, auf Korrelation geprüft und vorqualifiziert. Die Unternehmen erhalten die voraussichtlich am besten passenden Kandidat*innen als Vorschläge und können in den persönlichen Austausch einsteigen.

Durch die Vorauswahl sparen Unternehmen viel Zeit und bis zu 60 Prozent an Recruitingkosten. Mit der Genauigkeit des Matchings seien die Kund*innen zufrieden, und auch die Mitarbeitendenbindung sei höher als bei Kandidat*innen, die über andere Kanäle rekrutiert werden, so Annika. „Da wir erst knapp drei Jahre als Unternehmen existieren, können wir natürlich noch keine Langzeitwerte liefern und müssen hier einschränken, doch die Erfolge in der Mitarbeitersuche und den ökonomischen Mehrwert von Empion sehen unsere Kunden bereits heute.“

Von der Doktorarbeit zum Start-up

Annika, die in dritter Generation einer Unternehmerfamilie entstammt, entschied sich während ihrer Dissertation in Mathematik für die Gründung. Ihre Mitgründerin Dr. Larissa Leitner lernte sie während einer Konferenz kennen. Larissa schrieb damals ihre Doktorarbeit zur Unternehmenskultur im Mittelstand. Über den Verteiler der Universität erfuhr Annika von Larissas erfolgreicher Dissertation und gratulierte. So begannen sie, sich regelmäßig zu schreiben. Während eines Arbeitsaufenthalts im Silicon Valley trainierte Annika dann Datenmodelle für den pharmazeutischen Markt, um Medikamente zu individualisieren. Als sie nach Deutschland zurückkehrte, traf sie Larissa für ein Wochenende in ihrer Heimat Südtirol. „Da wir beide damals in engem Austausch mit dem Mittelstand standen, kannten wir die Herausforderungen in der Mitarbeitersuche“, so Annika. Mittelständler*innen können bei Bewerber*innen nicht mit den größten Gehältern oder den schönsten Locations punkten, stattdessen aber durch Faktoren wie Teamwork und Unternehmenskultur. „Wir wussten, dass diese Vorzüge im Recruiting kaum eingesetzt werden.“

Sie begannen, mathematische Modelle für das Matching von Unternehmen und Kandidat*innen mit Daten aus Larissas Promotion zu füttern. Die Ergebnisse waren vielversprechend. „Es war ein klassischer Forschungstransfer“, erinnert sich Annika. Der Fokus lag zunächst auf den kulturellen Faktoren. Doch bald stellten sie fest, dass sich die Mitarbeiter*innensuche nicht allein über die Kultur lösen lässt, und sie erweiterten den Ansatz um zusätzliche Persönlichkeitsmerkmale.

Als Folge der immer kürzer werdenden Aufmerksamkeitsspannen – insbesondere beim jüngeren Publikum – konkurruieren die traditionellen Videospiele zusehends mit Kurzform-Content auf Social Media, wie Tiktok, Instagram Reels und Youtube Shorts.

Die einzige Alternative, die die Games-Branche bisher anbietet, sind typische Mobilegames aus dem App Store. Diese sind in der Regel mit Glücksspielmechanismen und weiteren „dark patterns“ (manipulativen Mechanismen) verbunden und bieten als einfache Gelegenheitsspiele auch nur selten einen sozial-kulturellen Mehrwert.

Das Gründungsteam riprip entwickelt ein innovatives Mobilegame-Genre, das auf typische Glücksspielmechanismen und weitere dark patterns verzichtet. Als Pilotprojekt produziert riprip aktuell bereits die erste Staffel (10 Folgen) der Spieleserie „Terminal Crossing“ (Arbeitstitel), eine satirische Dekonstruktion des populären Cozy-Game-Genres. Die Spieleserie für mobile Geräte soll im regelmäßigen Rhythmus auf Social Media erscheinen. Die Pilotspielserie dient darüber hinaus dem Aufbau einer eigenen Community, die sich mit dem neuen Genre in einem hohen Maß identifiziert. Schließlich entwickelt das Team im Rahmen der Förderlaufzeit eine eigene Spiel-Engine, die die Entwicklung von Mobilegames erleichtert und Entwicklungsbarrieren abbaut.

„Wir stellen uns eine Welt vor, in der jede(r) Games-Macher*in sein kann“, so Robin Vehrs, Mitglied im ripip-EXIST Team. Das Gründungsteam, bestehend aus Robin Vehrs, Nico Fiona Brauer, Christoph Schnerr und Hannes Drescher, vereint Kompetenzen aus dem Studium der Visuellen Kommunikation an der Kunsthochschule, mit Erfahrungen im Projekt-, Finanz- und Communitymanagement.

Als EXIST Mentor unterstützt Prof. Joel Baumann, ehemaliger Rektor und Leiter des Fachbereichs Neue Medien an der Kunsthochschule, das Team mit seiner Expertise und seinem Netzwerk. Der Studienschwerpunkt Neue Medien wurde Ende 2003 im Studiengang Visuelle Kommunikation an der Kunsthochschule Kassel etabliert. „Das Studium der neuen Medien bedeutet eine künstlerische oder gestalterische Auseinandersetzung mit Technologien einzugehen. Es gilt zukünftige Infrastrukturen zu erforschen und zu entwickeln, hierbei Irrwege zu akzeptieren und daraus zu lernen. Studierende sind aufgefordert, Technologiebegeisterung kritisch zu hinterfragen, zu reflektieren und in theoretischen und gesellschaftlichen Diskursen neu zu verhandeln“, so Baumann.

EXIST ist ein Förderprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie. Ziel ist es, das Gründungsklima an Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen zu verbessern. Darüber hinaus sollen die Anzahl und der Erfolg technologieorientierter und wissensbasierter Unternehmensgründungen erhöht werden. Bisher konnten bereits rund 50 Projekte der Universität Kassel durch das EXIST-Förderprogramm unterstützt werden. Die Fördersumme umfasst Personal-, Sach- und Coachingmittel. Betreut werden die Teams vom UniKasselTransfer Inkubator, der zentralen Gründungsförderung der Universität Kassel. Der Inkubator begleitet Nachwuchswissenschaftler*innen, Mitarbeitende, Studierende und Alumni der Universität Kassel und der Kunsthochschule mit einem weitreichenden Unterstützungsangebot in der Phase von der Ideenfindung bis zur Gründung.

Schnell kam Jasmin die Geschäftsidee, Kunden in ganz Deutschland anzusprechen und einen Onlineshop zu eröffnen, in dem sie erfolgreich Backmischungen für Brot und Kuchen, Müsli, Marmelade, Mehl, Snacks und vieles mehr verkauft. Alle Produkte enthalten weder Getreide noch herkömmlichen Zucker und haben einen niedrigen Kohlenhydrat-Anteil.

Ende 2014 ging Jasmin dann eine Vertriebskooperation mit dem selbständigen Nürnberger Rewe-Partner Pascal Kneuer ein. Die Sortimentserweiterung um zucker- und glutenfreie handgefertigte Low-Carb-Lebensmittel made in Nürnberg zahlt sich für Pascal Kneuer aus. Er hebt sich damit von der Konkurrenz ab und spricht mit dem Angebot ganz neue Zielgruppen an. In Süddeutschland folgten bereits einige Rewe-Märkte seinem Beispiel.

Diese Geschäftsidee war so erfolgreich, dass immer mehr Leserinnen fragten, ob sie nicht auch ihre Kleider via Lollipuff verkaufen könnten. So entschied sich Fei Deyle, neben dem Blog einen Marktplatz für Second-Hand-Luxusmode aufzubauen.

Die Geschäftsidee läuft gut seit dem Start des Auktionsangebotes. Lollipuff zählte sechs Monate nach Auktionsbeginn 800 registrierte Bieter, verkauft die Produkte für durchschnittlich 500 US-Dollar pro Stück, wächst seit dem Start um 30 Prozent pro Monat und wickelt jetzt bereits ca. 35 Prozent der Second-Hand-Umsätze der Marke Herve Leger ab. Bisher konnten mehr als 350 Transaktionen gezählt werden.

Optocycle, das junge KI-Start-up für Kreislaufwirtschaft im Bauwesen, hat innerhalb von nur acht Tagen gleich drei hochkarätige Auszeichnungen erhalten. Diese Erfolge unterstreichen die innovative Vision des Start-ups, dass aus jedem Bauschutt ein neuer Baustoff werden kann. „Die Anerkennungen durch gleich mehrere renommierte Jurys zeigen, dass nachhaltige Innovationen nicht nur möglich, sondern auch dringend notwendig sind. Wir sind stolz darauf, mit Optocycle einen Beitrag zur Zukunftsfähigkeit der Branche und des Landes zu leisten,“ erklärt Max-Frederick Gerken, Mitgründer und Geschäftsführer der Optocycle GmbH mit Sitz in Tübingen.

Schwarzer Löwe – Gewinner in der Kategorie Gründer

Mit dem Gewinn des Schwarzen Löwen am 21. November in der Kategorie Gründer wird Optocycle für seine Innovationskraft und den visionären Ansatz ausgezeichnet. Der mit 10.000 Euro dotierte Preis stellt heraus, wie bedeutend die Kreislaufwirtschaft im Bauwesen ist. Optocycle überzeugte mit einer klaren Vision und einem durchdachten Geschäftsmodell, das sowohl wirtschaftlich als auch ökologisch überzeugt. Der Preis, verliehen von einer hochkarätigen Jury aus Wirtschaft, Medien und Wissenschaft, zielt darauf ab, junge Unternehmen sowie Projekte zu fördern, die etablierte Branchen grundlegend neu denken.

„Eigentlich habe ich mich nie als Entrepreneur gesehen, sondern als jemand, der viele interessante Probleme in der Welt erkennt, und fortwährend davon genervt ist, dass es hierfür noch keine Lösung gibt. Und dann habe ich festgestellt, dass es noch mehr Leute gibt, die diese Defizite als störend empfunden haben. Ok, habe ich gesagt, was machen wir also? Und nachdem sonst niemand diese Dinge angepackt hat, dachte ich: Dann muss ich das eben selbst angehen.“ So äußerte sich Daniel Ek in einem Gespräch mit KPCB-Venture-Capitalist Chi-Hua Chien an der Stanford University im Mai 2012.

Im Jahr 1997, Daniel war 14 Jahre, und hatte gerade seine erste Firma in Ragsved, einem Stockholmer Arbeitervorort, gestartet, verlangten Beratungsfirmen in Europa bis zu 50.000 Dollar, um eine Webseite zu programmieren. Daniel dachte sich: Das ist nun wirklich nicht so schwer, und begann Webseiten für seine ersten Kunden zu bauen. Seinen Mitschülern, die gut in Mathe waren, brachte er HTML bei und jenen, die gut zeichnen konnten, Photoshop. Am Ende war fast die ganze Klasse nach Unterrichtsschluss damit beschäftigt, Webseiten für Daniels Kunden zu entwickeln. „Ich habe das gar nicht so sehr als Firma betrachtet, ich wollte nur gute Ergebnisse erzielen“, sagt Daniel heute. Gleichzeitig hatte er das erste Mal in seinem Unternehmerleben das gute alte Tom-Sawyer-Prinzip angewandt: Das Anstreichen von Gartenzäunen nicht mehr als Arbeit darzustellen, sondern als Privileg. Man könnte auch sagen: Daniel hat auf höchstem Niveau delegiert.

Daniels Gründermarathon

Eks Eckdaten genügen für eine lebenslange Unternehmer-Biographie, aber das erste große Kapitel spielt sich in weniger als zehn Jahren ab: Nach seiner ersten Firmengründung mit 14 Jahren, verkaufte er seine Webagentur mit 19 und stieg – bereits Millionär – mit 21 als CTO bei Stardoll ein, einem heute noch verbreiteten Dress-Up-Game für Teenies, die hier ihre virtuellen Puppen ankleiden. Im Alter von 22 wurde Daniel CEO von uTorrent, einer Filesharing- und Streaming-Technologie, die auch von Piratenportalen genutzt wurde. Dazwischen fielen noch die Gründung und der Verkauf von Advertigo, einer Online-Marketing-Firma. Für rund 1,2 Millionen Dollar ging das Unternehmen an Tradedoubler, dessen CEO Martin Lorentzon später Daniels Co-Founder bei Spotify wurde. Nicht zu vergessen, da gab es noch Tradera, eine Auktionsplattform, die später von Ebay übernommen wurde.

Tech-Veteran mit 23 Jahren

Als Daniel sich mit 23 Jahren, das war 2006, an Spotify machte, war er bereits Multimillionär – und quasi ein Tech-Veteran mit knapp zehn Berufsjahren auf dem Buckel. Dem US-Musikmagazin Billboard erzählte er: „Ich war eigentlich noch ein Kind, ließ den Champagner fließen, fuhr schnelle Sportwagen und machte einen Haufen unanständige Dinge. Eines Morgens wachte ich auf, neben mir eine Frau – ich wusste nicht, wer sie war – und ich hatte nicht die geringste Erinnerung an die letzten drei Tage. Ich fühlte mich völlig leer.“

Daniel musste wieder runterkommen, fokussieren und zog in ein kleines Haus in der Nähe seiner Mutter, die ihn allein erzogen hatte, spielte Gitarre und plante seinen nächsten Schachzug. Seine Gedanken drehten sich um Napster, das er ja selbst nutzte, um Metallica-Tracks zu suchen und seinen ersten Led-Zeppelin-Song zu hören, „Kashmir“. Napster hatte ihn schon mit 14 Jahren fasziniert. Auf der einen Seite erkannte er, wie sich der Musikkonsum immer mehr in Richtung Piraterie verschob, und dass bereits eine halbe Milliarde Menschen weltweit illegal Musik hörten. Gleichzeitig sah er, dass die Musiker ums Überleben kämpften, und nicht mehr von ihrer Musik leben konnten. Apple verkaufte damals im iTunes-Store kopiergeschützte Musikfiles mit einer Qualität von 160 kBit/sek, während man zu PirateBay oder Kazaa gehen konnte, und hier die gleiche Datei fast ebenso schnell ohne Qualitätseinschränkung und ohne Kopierschutz herunterladen konnte. Also war klar, dass erstmalig ein Piratenprodukt dem legalen Produkt überlegen war. Kein Wunder, dass die Leute Piratenseiten nutzten.

Der Weg zu Spotify

Daniels Idee: Einen Musik-Service zu entwickeln, der mindestens so groß und bedienungsfreundlich wie Napster sein sollte, der aber legal betrieben werden sollte und der für die Übertragung der Rechte Geld an die Musik­industrie bezahlt. „Mein Ziel war es, mit Spotify einen Service zu bieten, der besser war als all die Piratenprodukte. Es sollte einfacher sein, Musik zu entdecken und zu teilen. Ich erkannte, dass wir mit einem derartigen Service die Chance hatten, rund 500 Millionen Menschen zu erreichen. Und zwar alle die, die Musik illegal konsumierten. Gleichzeitig war es das Ziel, wieder Wachstum in die Musikindustrie zu bringen und den Künstlern damit die Chance zu geben, weiter ihre Musik zu machen, die uns allen Freude macht. Ich wollte mit der Musikindustrie arbeiten, nicht gegen sie.“

Das aber erwies sich als extrem schwer. Daniels Freemium-Geschäftsmodell, das vorsah, sämtliche Musik dieser Welt legal und kostenlos zur Verfügung zu stellen, löste größte Bedenken bei den Managern der großen Plattenlabels wie Universal Music Group, Warner oder Sony aus. Vergeblich versprach Daniel Einnahmen über Werbefinanzierung zu generieren und kostenpflichtige Premium-Accounts zu verkaufen. Vergeblich versprach er vor allem, die angeschlagene Musikindustrie mit diesem Konzept wieder auf Wachstumskurs zu bringen. Das Trauma des Niedergangs und der Umsatzhalbierung der gesamten Sparte zwischen 1997 und 2005 in Folge der digitalen Veränderung war längst noch nicht verarbeitet, und Daniels Karriere bei uTorrent, dem Anbieter für illegale Streaming-Software, natürlich bekannt. Es musste so kommen: Daniel erhielt bei den großen Labels in New York zunächst eine Absage nach der anderen. „Ich war 25 und fühlte mich, als wäre mein Leben zu Ende“, erzählte er in einem Radio-Interview des schwedischen Rundfunks.

Dass er es doch schaffte, kann Daniel auch seiner Herkunft verdanken: Der Start in Schweden, einem vergleichsweise kleinen Musikmarkt, erwies sich als Vorteil für Spotify. Die schwedische Musikindustrie hatte nicht viel zu verlieren, war quasi am Boden durch die Piraterie, und so konnte Daniel seinen Proof of Concept in diesem kleinen Testmarkt erbringen, bevor er zunächst das übrige Europa und den US-Markt ins Visier nahm, Märkte in denen es für Spotify allerdings viel zu verlieren gab. Tatsächlich konnte der schwedische Musikmarkt, der infolge der Musikpiraterie praktisch tot war, ab ca. 2010 wieder zulegen, und sogar an die goldenen Zeiten vor 2001 anknüpfen. „Mehr und mehr andere Märkte wollten uns jetzt“ so Daniel.

Glücksfall Schweden – es gab noch weitere Gründe, die Daniel einen Standortvorteil einbrachten: Zum einen die starke Engineering-Tradition des Landes, zum anderen war der frühe Breitband-Ausbau der Netzinfrastruktur in Schweden ein wichtiger Faktor. Schon 2001 stand Daniel eine 100-Mbit-Download-Leitung zur Verfügung, also eine selbst nach heutigen Maßstäben hervorragende Infrastruktur. Dies inspirierte Daniel, er fragte sich: Wofür können wir dies nutzen? „Das Laden einer Webseite dauerte zwei Sekunden, also fingen wir an, größere Sachen zu laden, wie Videos und Musik, und das war neu.“

Eks Rezept: 95 Prozent Ausführung – 5 Prozent Idee

Was ist das Geheimnis, wenn man in komplexen „alten“ Branchen wie der Musikszene mit einem neuen Geschäftsmodell erfolgreich sein will? „Wenn ich von einer Sache überzeugt bin, gebe ich nie auf“, sagt Daniel. Ganz viel Geduld ist nötig, vor allem in Branchen, die von traditionellen Platzhirschen dominiert sind. Auch dass er all dies in so jungen Jahren gestartet hat, betrachtet Daniel heute als wesentlich für den Erfolg. „Ich war naiv, als ich Spotify startete. Zum Beispiel wusste ich am Anfang nicht, dass man zum Streamen Lizenzen von den Plattenfirmen brauchte, das habe ich erst später verstanden. Also sah ich nur die Lösungen, nicht die Schwierigkeiten auf dem Weg dahin, und dachte: Hey, das kann ja nicht so schwer sein. Leute mit entsprechender Erfahrung sagen über viele innovative Geschäftsideen, das funktioniert nicht, und zwar aus den Gründen XYZ. Tatsächlich aber stellt sich dann oft heraus, dass die meisten Sachen doch irgendwie möglich sind.“

Als Visionär oder Genie sieht sich Daniel dennoch nicht. „Immer wieder kommen Leute zu mir und fragen mich nach neuen Geschäftsideen, die sie umsetzen könnten, und ich sage: Ganz ehrlich, ich habe keine Ahnung, was funktionieren wird und was nicht, ich bin nicht der Prophet, der voraussagt, was der nächste große Erfolg sein wird.“ Zum Beispiel hatte Daniel um 2004 die Chance, sich bei Skype zu engagieren, doch er dachte, das wird nie was und lehnte ab. Überzeugt ist er allerdings, dass die Ausführung alles ist, die Ideen hingegen fast nichts. 95 Prozent Ausführung gegenüber fünf Prozent Idee, so beschreibt Daniel die Verhältnisse.

Rasantes Streaming-Wachstum

Was macht ein Software-Produkt gut, nach welchen Grundsätzen werden Anwendungen bei Spotify entwickelt? „Ich habe zwar als Techniker gestartet, aber bin wohl heute eher ein lausiger Programmierer. Aber ich denke lösungsorientiert“, sagt Daniel. „Das half mir.“ Daniel äußert sich, wie er Interfaces beurteilt: „Ich frage mich: Wozu ist es da? Was ist der Zweck des Interfaces? Und ich denke viel darüber nach, welches der kürzeste Weg von Punkt A nach Punkt B ist.“ Das zwingt zu Iterationen, zu Wiederholungsschleifen im Design und zu Tests. Bei Spotify sind es oft drei bis vier Versionen, die den Usern vorgelegt werden, bevor eine Entscheidung getroffen wird. Im Mittelpunkt steht die Frage: „Welches Problem will ich hier lösen, da muss man viel drüber nachdenken“, sagt Daniel.

Viele aktuelle Zahlen belegen, dass die meisten Überlegungen richtig waren. Der Wert von Spotify wird heute auf rund 8 Milliarden Dollar geschätzt. An den Standorten in neun Städten, u.a. London, New York und Stockholm, arbeiten knapp 1400 Leute und vor allem: Rund 75 Millionen Menschen in 58 Ländern nutzen den Streaming-Dienst, gut ein Viertel davon per kostenpflichtigem Abo zum Preis von 9,99 Dollar pro Monat. Von diesen Einnahmen sowie den Werbeerlösen aus den freien Accounts hat Spotify nach eigenen Angaben bislang mehr als drei Milliarden Dollar an die Musikindustrie ausbezahlt. Allein im ersten Jahresviertel 2015 betrugen demnach die Ausschüttungen für die Labels 300 Millionen Dollar.

Und so werden die Streaming-Umsätze für die Musikunternehmen immer wichtiger: Machten sie 2010 nur drei Prozent der globalen Gesamteinnahmen aus, stieg dieser Wert bis 2014 auf 15 Prozent. Gleichzeitig sank der Umsatz aus CD-Verkäufen von 54 Prozent auf 36 Prozent. Auch der Umsatz aus Downloads sinkt, wie eine Studie des Bundesverbands der Musikwirtschaft aus dem Jahr 2014 belegt. Hier heißt es: „Die Mutter des Digitalgeschäfts, der Downloadbereich, entwickelt sich tendenziell rückläufig.“ Streaming hingegen wächst rasant: In den letzten Wochen des Jahres 2014 wurden fast doppelt so viele Streams gezählt wie im Vergleichszeitraum des Vorjahres. Derzeit nutzen rund 11 Millionen Menschen in Deutschland Streamingdienste für ihren Musikkonsum, bis 2018 sollen es nach einer GfK-Studie 22 Millionen sein.

Schwarze Zahlen – Fehlanzeige!

Trotz glänzender Aussichten: Schwarze Zahlen hat Spotify noch nie geschrieben: Bei Einnahmen von rund 1,25 Milliarden Euro im Jahr 2014 verbuchte das Unternehmen 165 Millionen Euro Verlust. Und auch bei den Künstlern bleibt wenig Zählbares hängen: Pro Stream erhält ein Musiker im besten Fall nur 0,164 Cent ausbezahlt – dies rechnete der Hessische Rundfunk 2013 aus. Für ein gesamtes gestreamtes Album sind es zwei Cent, während die Erlöse für ein klassisch verkauftes Album durchaus drei Euro erreichen können. Das bedeutet: Das Album eines Künstlers muss etwa 150 Mal gestreamt werden, bis es Erlöse in der Höhe eines Verkaufs einspielt.

Manche Künstler spielen da nicht mehr mit. Prominentestes Beispiel ist die US-Sängerin Taylor Swift, Darling des amerikanischen Publikums, die ihr Portfolio Ende 2014 bei Spotify entfernen ließ: „Spotify feels to me like a grand experiment. I’m not willing to contribute my life’s work to an experiment that I don’t feel fairly compensates the writers, producers, artists and creators of this music.“ Das hat natürlich geschadet, mancher fragt sich: was bringt mir ein Streaming-Abo, wenn die aktuellen Hits nicht zu hören sind?

Ganz klar, Daniel Ek steht unter Druck. Der Typ, der immer in der Vorwärtsbewegung war, der die Musikbranche wie kein anderer zur Disruption zwang, der Offensivspieler im Strafraum dieser Industrie, er muss plötzlich Defensivaufgaben vor dem eigenen Tor übernehmen. Denn da wären noch mehr Fronten: Nicht nur die Künstler, auch die Musikindustrie macht Druck. Das Freemium-Modell ist vielen großen Playern ein Dorn im Auge. Und schließlich ist da seit Sommer 2015 ein noch mächtigerer Gegner, der mächtigste und reichste unserer Zeit: Apple mit seinem neuen Streaming-Dienst Apple Music.

Die mächtigen Spotify-Gegner

Keine Frage: Der Entrepreneur Daniel Ek muss sich neu beweisen. Nicht mehr Disruption, ganz andere Fähigkeiten sind gefragt. Wie macht er das, wird er das schaffen, und wenn ja, wie? Beginnen wir mit dem Problem Taylor Swift: Was schreibt Daniel Ek in seinem Blog? „Taylor Swift hat Recht. Musik ist Kunst, Kunst hat hohen Wert, und Künstler verdienen es, bezahlt zu werden. Wir starteten Spotify, weil wir Musik lieben und weil die Piraterie die Musik killte. Der Vorwurf, Spotify würde auf dem Rücken der Künstler Geld machen, regt mich auf.“ Und weiter, adressiert an alle Künstler: „Unser ganzes Business ist darauf ausgerichtet, den Wert Ihrer Musik zu maximieren.“ Dass Taylor Swifts Titel nach Löschung aus Spotify ganz oben in den Rankings von PirateBay und YouTube standen, war natürlich Daniels Killer-Argument zum Schluss dieser Apologie.

Nächstes Thema – die großen Player der Musikindustrie. Sony, Warner, UMG – sie alle halten mittlerweile ihre Anteile an Spotify, dank ihrer Verhandlungsposition als Rechteinhaber, kein Wunder. Doch das hindert sie nicht daran, Spotify offen in Frage zu stellen: Auf der Code/Media Konferenz im Frühjahr 2015 musste Spotify zwei vernichtende Urteile seiner wichtigsten Rechtelieferanten einstecken: Lucian Grainge, UMG-Chairman, sagte, auf lange Sicht sei das kostenlose, werbefinanzierte on-demand-Streaming nicht nachhaltig, und Sonys Music Entertainment CEO Doug Morris meinte gar: „In general, free is death.“

Freemium-Debatte und Börsengeflüster

Spotifys Umsätze aus Werbung sind nach wie vor gering, entsprechend auch die Tantiemen daraus für Labels und Künstler. Folglich drängen die großen Anbieter auf eine Beschneidung des Gratis-Services, etwa durch Drosselung von Qualität oder Nutzungszeit. Doch Spotify verteidigt das Freemium-Modell, in der Hoffnung Free-User noch zu Bezahl-Usern zu konvertieren. Daniels Entgegnung auf diesen Punkt: Die Freemium-Debatte gab es „von Anfang an. Glauben Sie, dass es künftig auch kein kostenloses Radio mehr gibt?“ Und dann kommt natürlich – gebetsmühlenartig – der Hinweis auf die Piraten, Daniels stärkste Waffe. Aber er hat noch ein anderes Ass im Ärmel: Den möglichen Börsengang von Spotify, über den immer wieder spekuliert wird. Vor allem seit Barry McCarthy im Sommer 2015 neuer Finanzvorstand von Spotify wurde, ein Spezialist für IPOs, der auch schon Netflix an die Börse gebracht hatte. Daniel weiß: Beim Börsengang wollen die großen Labels auch Kohle machen, ganz hart werden sie ihn vorher nicht fallen lassen.

Apple Music contra Spotify

Tja, und dann Apple. Apple Music, gelauncht Anfang Juli 2015, ist die Antwort auf sinkende Download-Zahlen in iTunes und auf den wachsenden Streaming-Markt. Es ist eine mächtige Replik. Denn auch Apples Streaming-Dienst bietet von Anfang an 30 Millionen Songs, ebenfalls zum Preis von 9,99 Dollar bzw. Euro pro Monat und für Familien sogar für nur 14,99 Dollar bzw. Euro. Die ersten drei Monate kann man kostenlos testen, ein Angebot, das nach einem Bericht der New York Post ca. 15 Millionen User weltweit angenommen haben und das für viele im Herbst 2015 ausläuft. Jetzt entscheidet es sich: Zwei bezahlte Streaming-Dienste parallel ergeben keinen Sinn, daher stellt sich die Frage: Gibt es eine Kündigungswelle für Spotify?

Letztlich stimmen die User ab, welche Plattform ihnen sympathischer ist. Apple kann eine Menge Argumente ins Feld führen: Spannend ist vor allem die kuratierte Musikauswahl, die sich genau an den Geschmack und die Hörgewohnheiten des Users anpasst. Außerdem: Die App ist auf Apple-Geräten vorhanden, man muss sie nicht mehr installieren, im Gegensatz zu Spotify. Doch Spotify besitzt einen ansehnlichen Vorsprung, und Jeff Levick, Chief Revenue Officer von Spotify, äußerte sich Anfang Oktober positiv, das gesteckte Ziel, nämlich 100 Millionen User, bis Ende 2015 zu erreichen.

Das ist auch die Haltung von Ek: Skandinavisch cool federt er den Angriff ab. Bereits legendär ist seine Reaktion auf Twitter zu Apple Music: „Oh, ok.“ Und auf der IAB MIXX Konferenz Anfang Oktober 2015 ergänzte er: „Für uns ist es wirklich großartig, dass Leute in diesen Bereich investieren, um die Musik nach vorn zu bringen, und dass wir nicht die einzigen sind, die sagen: Streaming ist die Zukunft.“ Und er fügte hinzu, dass es genug „Platz am Tisch gibt, weil das Streaming von Musik ganz am Anfang“ stehe. Außerdem, so Daniel in einem Videointerview mit Jason Calacanis: „Der einzige Weg in dieser sich schnell drehenden Welt zu gewinnen – und sie bewegt sich jeden Tag schneller, es gibt soviel Innovation weltweit – besteht darin, super-fokussiert auf ein bestimmtes Problem zu sein und das besser und schneller zu lösen als alle anderen.“ Allerdings: Dieses Statement steht in gewissem Widerspruch zu Daniels Aussage, am Tisch sei genug Platz für mehrere Anbieter ...

Spotify in allen Lebenslagen?

Zum Schluss der Ausblick, nur einige Details: Spotify setzt auf die Kombi Musik und Shows und bindet zunehmend Videos ein, dazu gehören auch Nachrichten, Unterhaltungsclips und Podcasts. Anwendungen wie Spotify Running wollen ein noch individuelleres Nutzererlebnis ermöglichen und machen Musikvorschläge, die sich genau dem Lauftempo des Users anpassen. Auch das Auto spielt bei Spotifys Plänen eine große Rolle. In Apple CarPlay und Android Auto ist Spotify bereits integriert. Nun kommt eine Kooperation mit Uber hinzu. Als Fahrgast hörte man bislang die Musik, die der Fahrer hörte. In Uber-Autos soll der Fahrgast mit Spotify-Account seinen eigenen Sound auflegen. Überhaupt, das ist Daniels Vision: Spotify soll für uns alle zum Bestandteil des täglichen Lebens werden. Wir werden mit Spannung verfolgen, ob Daniels Plan aufgeht und ob tatsächlich genug Platz am Tisch für alle ist.