Bitkom fordert: AGI-Vorsorge muss nationale Priorität werden

Die NXTGN Startup Factory wächst: Zum 22. Juli sind die Universitäten Tübingen, Freiburg und Hohenheim dem baden-württembergischen Innovationsnetzwerk beigetreten. Betrieben wird die Plattform von der NXTGN Management GmbH; sie soll Forschungseinrichtungen, Start-ups sowie mittelständische und etablierte Unternehmen im Land enger verbinden.

Für das Thema KI ist vor allem der Tübinger Beitritt von Gewicht. Die Universität zählt nach Darstellung von Startbase zu den führenden deutschen KI-Standorten; sie beherbergt das Tübingen AI Center und gehört zum Cyber Valley, das als größtes europäisches Forschungskonsortium für Künstliche Intelligenz beschrieben wird. Damit rückt dieser KI-Verbund an eine Struktur heran, die Forschung und Unternehmen zusammenbringen soll. Für Freiburg und Hohenheim nennt der Bericht keine vergleichbare KI-Einordnung.

Bereits zuvor gehörten dem Verbund das KIT, die Universitäten Stuttgart, Heidelberg und Ulm, die Hochschule der Medien Stuttgart, das IPAI sowie die Campus Founders Heilbronn an. Die Erweiterung bündelt damit einen großen Teil der baden-württembergischen Forschungslandschaft in einer Struktur.

Offen bleibt, was der Beitritt praktisch bedeutet: Zu Mitteln, Programmumfang und Zeitplänen macht der Bericht keine Angaben, benannte Verantwortliche oder Zitate fehlen ebenfalls.

Eine Milliarde Dollar Bewertung, 180 Millionen Dollar frisches Kapital — und ein Firmensitz, der sich auf Berlin und New York verteilt: Augustus ist Unicorn. Die Series B führt Tiger Global an, mit dabei sind Hummingbird, QED sowie Angel-Investoren aus dem Umfeld von Nubank, Ramp, Circle und Deel.

Was das deutsch-amerikanische Fintech baut, klingt technisch und ist im Zahlungsverkehr hochrelevant: eine API-basierte Banking-Plattform, über die internationale Banken und Fintechs direkten Zugang zum US-Dollar erhalten — SWIFT, ACH, SEPA und Stablecoins inbegriffen. Seit Mai 2026 hält Augustus dafür eine eigene US-Banklizenz.

Die KI sitzt im Maschinenraum. Die Core-Banking-Plattform Marble automatisiert die Abwicklung nach Angaben von Startbase mithilfe Künstlicher Intelligenz. Viel mehr verrät der Bericht darüber nicht: Wie die Modelle konkret arbeiten, bleibt offen, und auch Transaktionsvolumen, Kundennamen und die Namen der Gründerinnen und Gründer nennt er nicht.

Bemerkenswert bleibt die Nachricht dennoch, gerade für Berlin. Hier entsteht mit deutschem Standbein Infrastruktur für den weltweiten Dollar-Verkehr — und ihr Kern läuft automatisiert.

Eine Umfrage des Marktforschungsunternehmens IDC im Auftrag des Softwareanbieters Sage zeichnet ein ernüchterndes Bild vom KI-Einsatz im Finanzwesen. Befragt wurden 2.275 Entscheiderinnen und Entscheider aus Nordamerika, Europa, dem Nahen Osten und Afrika, darunter 205 aus Deutschland.

Auffällig ist der Prüfaufwand. 29 Prozent der deutschen Befragten wenden nach eigenen Angaben 15 bis 29 Stunden pro Woche dafür auf, Ergebnisse von KI-Systemen zu kontrollieren, 18 Prozent geben mehr als 30 Stunden an. Ein erheblicher Teil des versprochenen Produktivitätsgewinns verlagert sich damit in die Nachkontrolle.

Ebenso deutlich fallen die Vertrauensschwellen aus. 68 Prozent der deutschen Teilnehmer würden ein KI-Werkzeug ablehnen, das zu 99 Prozent korrekt arbeitet, seine Schlussfolgerungen aber nicht nachvollziehbar offenlegt. 43 Prozent verwerfen KI-Empfehlungen unmittelbar, sobald diese dem eigenen fachlichen Urteil widersprechen. Sage-CTO Aaron Harris verweist darauf, dass im Finanzwesen der Maßstab exakter Richtigkeit gilt; Erklärbarkeit erscheint damit als Bedingung für den produktiven Einsatz.

Einzuordnen sind die Zahlen mit Vorsicht: Die Erhebung wurde von einem Anbieter von Finanzsoftware beauftragt, und die deutsche Teilgruppe umfasst 205 Personen. Einzelne Institute werden nicht genannt, ein eigenständiger deutscher Datensatz liegt nicht vor. Als Momentaufnahme der Zurückhaltung in deutschen Finanzabteilungen bleibt das Ergebnis dennoch aufschlussreich.

15 Millionen Dollar für ein Berliner Team, das es seit gerade einmal zwei Jahren gibt: telli hat seine Seed-Runde abgeschlossen. Angeführt hat sie redalpine, beteiligt waren Mutschler, Cherry Ventures, Y Combinator und mehrere Angel-Investoren. Insgesamt hat das 2024 gegründete Unternehmen damit mehr als 18,5 Millionen Dollar eingesammelt.

telli baut KI-Agenten für den Kundenkontakt — am Telefon, im Chat, per SMS, WhatsApp und E-Mail. Das Produkt trägt den Namen Charlie und wird als KI-Kollege beschrieben: Damit lassen sich Agenten bauen, Gespräche steuern, Interaktionen auswerten und Abläufe in Vertrieb, Service und Support automatisieren. Die Einsatzfelder reichen von der Kundenbetreuung über Lead-Qualifizierung und Terminbuchung bis zu Vertragsverwaltung, Produktvergleichen und Serviceanfragen.

Nach Angaben von tech.eu wickeln die Agenten bereits Millionen von Kundengesprächen ab — für Kunden vom Mittelständler bis zum Großkonzern. CEO Finn zur Mühlen begründet den Ansatz damit, dass sich der Kundenkontakt mit den heutigen Werkzeugen allein kaum noch bewältigen lasse. Gegründet haben das Unternehmen neben ihm Seb Hapte-Selassie und Philipp Baumanns.

Bemerkenswert ist das Tempo: zwei Jahre von der Gründung bis zu Millionen geführter Gespräche — aufgebaut von Berlin aus. Wie viele Kunden dahinterstehen und wie das Unternehmen bewertet wird, teilt telli nicht mit.

Die Mitgliederversammlung des Berliner Vereins Codeberg hat beschlossen, die Nutzung der auf der Plattform gehosteten Quelltexte und Nutzerdaten für das Training großer Sprachmodelle zu untersagen. Codeberg e. V. betreibt eine gemeinschaftlich getragene Hosting-Plattform für freie und quelloffene Software. Die Mitglieder stimmten zudem für eine geplante Änderung der Nutzungsbedingungen, die sich gegen sogenannte KI-Massenprojekte richtet — Repositories, die dem Entwurf zufolge „weitgehend automatisiert durch KI-Agenten entstehen“. Das Ergebnis dieser Abstimmung: 358 Ja-Stimmen, 144 Nein-Stimmen, 14 Enthaltungen.

Als Begründung nennt der Verein laut heise online den Ressourcenbedarf, den Energieverbrauch und die Belastung kleiner, ehrenamtlich betriebener Infrastruktur. Die Kriterien zielen auf Projekte ohne dauerhafte menschliche Pflege sowie auf solche, die Speicher- und CI/CD-Kapazitäten unverhältnismäßig beanspruchen — genannt wird der Fall eines einzelnen Betreibers, der umfangreiche Binärpakete für viele Plattformen baut. Ein Automatismus zur Löschung ist mit dem Beschluss nicht verbunden; aktive Community-Projekte, ältere Vorhaben und kleine Experimente sollen weiter möglich bleiben.

Bemerkenswert ist, wer hier die Grenze zieht: eine Nutzergemeinschaft, die per Abstimmung über die Verwertung der eigenen Daten entscheidet und sie über Nutzungsbedingungen durchsetzt. Offen bleibt dem Bericht zufolge, ab wann die neuen Regeln gelten und woran sich automatisiert erzeugte Repositories überhaupt erkennen lassen. Die Auseinandersetzung um Trainingsdaten erreicht damit auch die Infrastruktur, auf der freie Software in Deutschland entsteht.

Zwei Millionen Dollar für ein Berliner Team, das den Weg von Inhalten durch die Kanäle automatisiert: beatsquares hat seine Seed-Runde geschlossen. Angeführt haben sie IBB Ventures und XTR Capital, mit an Bord sind ddvg, V-Ventures, Media-Impact — der Medienarm der niederländischen Veronica-Stiftung — und mehrere Business Angels. In der Pre-Seed-Runde 2024 waren es noch 500.000 Dollar.

Die Plattform übersetzt Inhalte automatisch und verteilt sie in die jeweils passenden Kanäle und Formate. Zielgruppe sind Verlage, Kommunikationsabteilungen, Marken und Thought Leader — alle also, die dieselbe Botschaft immer wieder neu zuschneiden müssen. Dass Süddeutsche Zeitung, Tagesspiegel und die Messe Berlin bereits zu den Kunden zählen, spricht für die Marktreife.

Spannend ist auch, wer hier baut. René Bosch war stellvertretender Chefredakteur der BILD. Peter Dyllick-Brenzinger kommt aus der Produktentwicklung von Axel Springer und von der Publishing-Plattform Purple. Mark Page hat das Wasserstoffunternehmen HH2E mitgegründet und gehörte zur Führungsriege von Kearney. Redaktionserfahrung trifft hier auf Erfahrung im Unternehmensaufbau.

Für Berlin ist das eine gute Nachricht: KI-Werkzeuge für die Medienbranche entstehen in der Stadt, und deutsche Verlagshäuser gehören zu den ersten, die sie im Alltag einsetzen.

Beim Versicherer uniVersa hat ein Crawler von OpenAI Kundendaten abgegriffen. Nach Angaben des Unternehmens lag während einer IT-Migration am 7. Juli 2026 ein Server offen; der Zugriff dauerte nach Darstellung von uniVersa nur wenige Stunden und fiel den internen Sicherheitskontrollen auf. Betroffen sind die uniVersa Lebensversicherung, die Krankenversicherung und die Allgemeine Versicherung.

Abgeflossen sind laut heise online Namen, Anschriften und Vertragsdaten wie Versicherungsnummern und Tarifangaben, bei einem Teil der Kunden zusätzlich IBAN und BIC. Gesundheitsdaten, Zugangsdaten und Kreditkartendaten seien ebenso wenig betroffen wie das zentrale Verwaltungssystem und das Kundenportal. uniVersa zog externe Forensiker hinzu und forderte OpenAI auf, sämtliche erfassten Daten zu löschen und nicht zu verwenden. Eine Meldung ging an das Bayerische Landesamt für Datenschutzaufsicht; dessen Präsident Michael Will verwies auf laufende Ermittlungen und nannte keine Einzelheiten.

Der Vorfall macht eine bislang abstrakte Debatte konkret: Ein Crawler, der Trainingsdaten sammelt, traf auf eine Fehlkonfiguration und wurde damit zum Vehikel eines Datenschutzvorfalls. Der Europäische Datenschutzausschuss hat dazu kürzlich Leitlinien zum Web Scraping für die KI-Entwicklung vorgelegt, die Filtermechanismen verlangen: Nicht benötigte Datenkategorien sollen ausgeschlossen werden, bevor gecrawlt wird. Für deutsche Unternehmen verschiebt das die Risikorechnung bei jeder Migration — ein offener Server bleibt selten unbemerkt, wenn Crawler das Netz dauerhaft absuchen.

Welches KI-Sprachmodell darf in einer deutschen Behörde einen Bescheid vorbereiten? Auf diese Frage liefert das Projekt Möve erstmals eine systematische Antwort. Möve — kurz für „Modelle für die öffentliche Verwaltung evaluieren” — wird seit 2025 von der Bundesdruckerei betrieben, einem zu 100 Prozent bundeseigenen Unternehmen, und ist laut heise der erste umfassende Sprachmodell-Vergleich, der eigens auf den Bedarf der öffentlichen Verwaltung zugeschnitten ist.

Getestet wurden über 50 große Sprachmodelle, darunter GPT, Gemma, Llama, Claude, DeepSeek und Mistral. Derzeit führen Gemma 4 und GPT-4o das Ranking an; Mistral Small 3.1 liegt unter den ersten zehn. Als Prüfgrundlage dienen neun Datensätze aus der realen Verwaltungspraxis — Gesetzestexte, Amtsdokumente, Ministeriumspublikationen — sowie sieben Kernkriterien: sachliche Korrektheit, Ressourceneffizienz, Transparenz nach EU-KI-Verordnung, deutschsprachige Präzision, rechtliche Verlässlichkeit, Sicherheit und Nachhaltigkeit.

Die Bedeutung liegt in der Kombination aus Absender und Anspruch: Ein Bundesunternehmen bewertet gemeinsam mit dem BSI und Fraunhofer AISEC, welche Modelle den Maßstäben deutscher Amtsstuben und des EU-KI-Gesetzes genügen. Die Methodik ist quelloffen auf GitHub dokumentiert, ein Forschungspapier liegt auf arXiv, und ein interaktives Vergleichswerkzeug steht unter moeve.bundesdruckerei.de bereit. Ausdrücklich betont das Projekt, dass seine Bewertungen „keine rechtlich verbindliche Auslegung” darstellen — die Verantwortung bleibt bei der jeweiligen Behörde.