Strategien für geistiges Eigentum bei KI-basierten Produkten entwickeln

Eine Strategie für geistiges Eigentum bei KI-basierten Produkten geht über die Frage hinaus, wem die Urheberrechte an den Ergebnissen zustehen. Datensätze, Softwarecode, Modelle Dritter, APIs, Prompt-Strukturen, Modellkonfigurationen, Markenbestandteile und von Beschäftigten erstellte Inhalte müssen gemeinsam betrachtet werden.

Deshalb ist der Umgang mit geistigem Eigentum bei KI-Produkten eine Governance-Aufgabe von Beginn der Architekturplanung an und nicht nur eine rechtliche Prüfung am Ende der Entwicklung.

Welche Werte sollten bei einem KI-Produkt geschützt werden?

Quellcode und individuelle Softwarekomponenten,
Datensätze für Training oder Fine-Tuning,
unternehmensspezifische Prompts und Systemanweisungen,
RAG-Wissensbasen und Methoden zur Datenaufbereitung,
Modellkonfigurationen und Workflows,
generierte Texte, Bilder, Audiodateien und sonstige Ergebnisse,
Produktname, Logo und andere Markenwerte,
Methoden und betriebliche Informationen mit Geschäftsgeheimnischarakter.

1. Lizenzen der verwendeten Modelle und APIs prüfen

Bei Produkten mit Modellen oder APIs Dritter sind zuerst die Vertrags- und Lizenzbedingungen des Anbieters zu prüfen. Bedingungen für kommerzielle Nutzung, Ergebnisnutzung, Datenspeicherung, Datennutzung zur Modellentwicklung und Haftung können je nach Anbieter variieren.

Das vom technischen Team gewählte Modell sollte daher nicht nur in Bezug auf die Leistung, sondern auch in Bezug auf die rechtlichen und kommerziellen Nutzungsbedingungen bewertet werden.

2. Herkunft der Trainingsdaten dokumentieren

„Im Internet gefunden“ ist keine Herkunftsangabe. Herkunft und Lizenz jedes Datensatzes sowie enthaltene personenbezogene Daten und durch Rechte Dritter geschützte Bestandteile müssen dokumentiert werden.

Herkunftsnachweise für Unternehmensdatensätze erleichtern den Umgang mit späteren Rechte- und Lizenzstreitigkeiten.

3. Die Klärung von Verträgen mit Mitarbeitern und Lieferanten

Code, Datenaufbereitung oder Modelloptimierung können von Beschäftigten, Freiberuflern oder externen Softwarefirmen entwickelt werden. Verträge müssen geistige Eigentumsrechte, Nutzungsbefugnisse, Geheimhaltung und Liefergegenstände klar regeln.

Die Übernahme eines technischen Liefergegenstands bedeutet für sich genommen nicht, dass alle erforderlichen Rechte automatisch auf das Unternehmen übergehen.

4. Rechte an KI-Ergebnissen nicht auf eine einzige Annahme stützen

Schutz und Rechte an KI-generierten Inhalten können vom menschlichen Beitrag, dem verwendeten System, Vertragsbedingungen und der jeweiligen Rechtsordnung abhängen. Unternehmen sollten deshalb anwendungsbezogene Richtlinien entwickeln, statt pauschal anzunehmen: „Die KI hat es erstellt, also gehören uns alle Rechte.“

5. Markenschutz als eigene Ebene betrachten

Mit wachsender Bekanntheit von Name, Logo und Produktidentität gewinnt die Markenrechtsstrategie an Bedeutung. Ein technisch starkes Modell verhindert nicht, dass Dritte Produktnamen, Domains oder digitale Identitäten nachahmen.

Bei der Bestimmung des Produktnamens sollten Markenforschung, Domainstrategie und digitale Imitationsrisiken gemeinsam bewertet werden.

6. Geschäftsgeheimnisse vor unkontrollierten Modelleingaben schützen

Die Eingabe von Quellcode, Kundeninformationen, Preismodellen oder unveröffentlichten Produktplänen in unkontrollierte KI-Werkzeuge birgt erhebliche Risiken für geistiges Eigentum.

Unternehmensrichtlinien für KI müssen festlegen, welche Daten in welchen Werkzeugen genutzt und welche keinesfalls an externe Systeme übermittelt werden dürfen.

7. Ergebnisprüfung und Ähnlichkeitskontrollen einrichten

Menschliche Prüfung ist besonders bei Marketingmaterialien, Designs, Softwarecode und für Kunden erstellten Inhalten erforderlich. Je nach Nutzungsrisiko können Ergebnisse auf problematische Ähnlichkeiten mit geschützten Materialien Dritter geprüft werden.

Beispiel: AI-basiertes SaaS-Produkt

Wenn ein Unternehmen KI-unterstützte SaaS entwickelt, die die Dokumente seiner Kunden analysiert, werden mehrere Schichten des geistigen Eigentums auf einmal gebildet:

Der Quellcode für die Plattform kann dem Unternehmen gehören.
Das Basismodell kann einer Lizenz Dritter unterliegen.
Die Rechte an Kundendokumenten können beim Kunden verbleiben.
Das unternehmensspezifische RAG- und Datenaufbereitungssystem kann ein Geschäftsgeheimnis darstellen.
Die Nutzungsbedingungen von KI-Ausgängen können auch im Kundenvertrag geregelt werden.

Diese Elemente können nicht durch ein einziges Konzept des "AI-Nutzungsvertrags" gelöst werden.

Checkliste für geistiges Eigentum bei KI

Sind die Lizenzen der verwendeten Modelle und Datensätze dokumentiert?
Ist die Quelle der Datensätze bekannt?
Sind die Klauseln zum geistigen Eigentum in Arbeits- und Lieferantenverträgen aktuell?
Ist die Weitergabe vertraulicher Informationen an KI-Werkzeuge eingeschränkt?
Sind Produktnamen und digitale Markenwerte geschützt?
Gibt es einen menschlichen Verifikationsprozess für KI-Ausgänge?
Wird die Rechtekette neu bewertet, wenn das Modell oder der Anbieter geändert wird?

Fazit

Eine tragfähige Strategie für geistiges Eigentum bei KI-Produkten erfordert das Zusammenspiel von Recht, Produktmanagement, Datenmanagement und technischer Architektur. Ziel ist nicht, Innovation zu bremsen, sondern die Rechte- und Lizenzkette eines skalierbaren Produkts von Anfang an solide aufzubauen.

Die B10-Leistungen Künstliche Intelligenz & Automatisierung, Markenschutz & Monitoring und Individualsoftware & mobile Anwendungen helfen dabei, diese technischen und digitalen Ebenen gemeinsam zu gestalten.