KI-Verträge in der Praxis: AI-as-a-Service, Klauseln, Risikoverteilung

Wer in den letzten zwei Jahren KI-Beschaffungsprojekte begleitet hat, weiß: Die Technik ist den Verträgen weit voraus. Eingekauft wird unter Zeitdruck, unterschrieben werden die Standardbedingungen der Anbieter – und erst wenn Kundendaten im Trainingsdatensatz auftauchen, das Modell über Nacht ausgetauscht wird oder der Output fremde Urheberrechte verletzt, stellt sich die Frage, was eigentlich vereinbart war. Die Beratungspraxis zeigt: Gestritten wird selten über die Qualität der Technologie, fast immer über Datennutzung, Haftung und Änderungsvorbehalte. Dieser Beitrag geht die typischen Vertragskonstellationen, die neuralgischen Klauseln und die durch KI-Verordnung, DSGVO und die neue Produkthaftungsrichtlinie gesetzten Rahmenbedingungen auf dem Rechtsstand des Jahres 2026 im Einzelnen durch.

Vier Grundkonstellationen – vier Vertragswelten

In der Praxis begegnen im Wesentlichen vier Konstellationen, die jeweils eigene Schwerpunkte setzen. Erstens die SaaS-Nutzung fertiger KI-Dienste über den Browser: Hier gelten fast ausnahmslos die Standardbedingungen des Anbieters, die kaum verhandelbar sind – umso wichtiger sind die Auswahl der richtigen Vertragsvariante (Business- statt Consumer-Bedingungen), die Konfiguration und die Prüfung, was der Anbieter mit den Eingaben tun darf. Zweitens die API-Nutzung, bei der das Unternehmen KI-Funktionen in eigene Produkte und Prozesse integriert: Hier entstehen Kaskaden, weil Pflichten gegenüber den eigenen Kunden – Vertraulichkeit, Datenschutz, Verfügbarkeit – vertraglich an den KI-Anbieter durchgereicht werden müssen, was mit dessen Standardbedingungen häufig nicht gelingt. Drittens die Individualentwicklung von KI-Lösungen durch Dienstleister, bei der Rechtezuordnung, Mitwirkungspflichten und Abnahmekriterien im Vordergrund stehen. Und viertens das Feintuning eines Basismodells mit unternehmenseigenen Daten – die anspruchsvollste Konstellation, weil sie die Frage aufwirft, wem das feinjustierte Modell gehört, was bei Vertragsende mit den Gewichten und den Trainingsdaten geschieht und ob der Anbieter die Verbesserungen auch anderen Kunden zur Verfügung stellen darf.

Leistungsbeschreibung: Metriken statt Erfolgsgarantien

KI-Systeme sind probabilistisch: Sie liefern keine deterministisch richtigen Ergebnisse, sondern statistisch gute – und gelegentlich falsche. Eine Leistungsbeschreibung, die schlicht „korrekte Ergebnisse“ verspricht, ist deshalb entweder wertlos oder für den Anbieter ruinös; seriös ist sie nie. Der bessere Weg führt über messbare Qualitätskorridore: definierte Genauigkeitsmetriken auf einem vereinbarten, repräsentativen Testdatensatz, dokumentierte Benchmarks als Referenzpunkt und ein wiederholbares Evaluationsverfahren, mit dem beide Seiten die Einhaltung überprüfen können. Ebenso wichtig wie die Metrik ist die Rechtsfolge ihrer Verfehlung: Der Vertrag sollte regeln, was bei Unterschreitung geschieht – Nachbesserung durch Retraining oder Rekonfiguration innerhalb definierter Fristen, Minderung, bei nachhaltiger Verfehlung ein Kündigungsrecht. Bei Individualentwicklungen gehört das Evaluationsverfahren in die Abnahmeregelung: Abgenommen wird nicht „das System“, sondern das Erreichen der vereinbarten Werte im vereinbarten Testverfahren. Wer so kontrahiert, verwandelt die technische Eigenart probabilistischer Systeme von einem Streitthema in einen handhabbaren Vertragsmechanismus – und erspart sich die im Nachhinein unlösbare Diskussion, ob eine Halluzinationsquote von wenigen Prozent nun ein Mangel ist oder nicht.

Vertragstypologie: Warum die Einordnung über die Gewährleistung entscheidet

Die Frage, ob ein KI-Vertrag Dienst-, Werk- oder Mietvertrag ist, klingt akademisch, entscheidet aber über das gesamte Gewährleistungsregime. Cloud- und SaaS-Angebote ordnet die Rechtsprechung seit langem schwerpunktmäßig dem Mietrecht zu: Der Anbieter schuldet nach § 535 BGB die fortlaufende Gebrauchsüberlassung in vertragsgemäßem Zustand, bei Mängeln greift die Minderung kraft Gesetzes nach § 536 BGB. Die Individualentwicklung ist typischerweise Werkvertrag mit Erfolgsbezug, Abnahme nach § 640 BGB und den Mängelrechten der §§ 634 ff. BGB. Beratungs-, Betriebs- und Supportleistungen sind Dienstverträge nach § 611 BGB – geschuldet ist sorgfältiges Tätigwerden, kein Erfolg. Reale KI-Projekte sind fast immer typengemischt: Lizenz auf das Basismodell, werkvertragliches Feintuning, mietvertraglicher Betrieb, dienstvertraglicher Support. Die Praxisempfehlung lautet deshalb, die Einordnung nicht dem Zufall zu überlassen, sondern die Leistungsbestandteile im Vertrag zu trennen, jedem Bestandteil sein Regime zuzuweisen und die entscheidenden Qualitätszusagen als eigenständige vertragliche Pflichten auszugestalten – dann hängt die Rechtsposition des Kunden nicht mehr davon ab, wie ein Gericht Jahre später den Schwerpunkt des Vertrags bestimmt.

Datenklauseln: Input, Output, Trainingsverbot, Geheimnisschutz

Das wirtschaftliche Herzstück jedes KI-Vertrags sind die Datenklauseln. Für den Input gilt: Der Kunde behält sämtliche Rechte an seinen Eingaben und räumt dem Anbieter Nutzungsrechte nur ein, soweit sie zur Leistungserbringung erforderlich sind. Zentral ist das ausdrückliche Verbot, Kundendaten für das Training oder die Verbesserung der Modelle zu verwenden – viele Anbieter sehen das in ihren Business-Bedingungen inzwischen vor, teils aber nur als widerrufliche Voreinstellung oder Opt-out; im B2B-Vertrag gehört es als harte, klagbare Pflicht verankert, flankiert von Löschfristen und dem Ausschluss der Herausgabe an Dritte. Für den Output ist Ehrlichkeit geboten: Reine KI-Erzeugnisse ohne menschliche Schöpfung genießen nach § 2 Abs. 2 UrhG keinen Urheberrechtsschutz, denn es fehlt an der persönlichen geistigen Schöpfung – der Vertrag kann Rechte, die nicht bestehen, auch nicht übertragen. Sinnvoll ist gleichwohl eine klare Zuordnung inter partes: Der Anbieter überträgt alle etwaig entstehenden Rechte am Output und verpflichtet sich, den Output nicht anderweitig zu verwerten. Schließlich der Geheimnisschutz: Wer Geschäftsgeheimnisse in ein KI-System eingibt, muss die „angemessenen Geheimhaltungsmaßnahmen“ des § 2 Nr. 1 lit. b GeschGehG wahren – vertragliche Vertraulichkeitspflichten, technische Zusicherungen zu Speicherung und Mandantentrennung sowie Prüfrechte sind hier keine Kür, sondern Voraussetzung dafür, dass der Geheimnisschutz überhaupt erhalten bleibt.

Datenschutz und Urheberrecht: AVV, Rechtekette, Freistellungen

Verarbeitet der Anbieter personenbezogene Daten im Auftrag, ist ein Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO zwingend – mit den dort vorgegebenen Inhalten, einer belastbaren Subunternehmerkette und bei Drittlandbezug den erforderlichen Garantien nach Art. 44 ff. DSGVO nebst Transfer-Folgenabschätzung; EU-Hosting-Optionen der großen Anbieter entschärfen das Problem, ersetzen die Prüfung aber nicht. Ob der Anbieter selbst mit personenbezogenen Daten trainieren darf, beurteilt sich nach der EDSA-Stellungnahme 28/2024: Ein berechtigtes Interesse nach Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO kommt in Betracht, verlangt aber den dreistufigen Abwägungstest – auch das spricht dafür, Trainingsnutzung vertraglich schlicht auszuschließen. Urheberrechtlich ist die Rechtekette am Output der wunde Punkt: Das LG München I hat mit Urteil vom 11.11.2025 – 42 O 14139/24 – entschieden, dass die Memorisierung von Songtexten im Modell und ihre Wiedergabe im Output Urheberrechte verletzen; die Entscheidung ist nicht rechtskräftig, zeigt aber, dass die Inanspruchnahme von Anbietern und mittelbar ihren Kunden keine theoretische Gefahr ist. Die großen Anbieter reagieren mit Freistellungsklauseln gegen Urheberrechtsansprüche Dritter. Diese sind wertvoll, aber begrenzt: Sie gelten meist nur für bestimmte Produkte und unveränderte Sicherheitseinstellungen, sind an Mitwirkungspflichten geknüpft, häufig der allgemeinen Haftungsobergrenze unterworfen und ausländischem Recht unterstellt. Wer sich auf sie verlässt, sollte ihre Voraussetzungen im eigenen Haus nachweisbar einhalten – und eigene Prüfprozesse für extern verwendeten Output etablieren.

Haftung, SLAs und Modelländerungen

Die Haftungsklauseln der Anbieter-AGB sind traditionell rigoros: weitgehende Ausschlüsse, niedrige Kappungsgrenzen, Ausschluss von Folgeschäden. Unterliegt der Vertrag deutschem Recht, hält davon vieles der AGB-Kontrolle nach §§ 305 ff., 307 BGB nicht stand – der Ausschluss der Haftung für die Verletzung wesentlicher Vertragspflichten und für grobes Verschulden ist unwirksam, § 309 Nr. 7 BGB setzt weitere Grenzen. Nur: Internationale Anbieter wählen regelmäßig ausländisches Recht und ausländische Gerichtsstände, womit dieser Schutz faktisch entfällt – die Rechtswahlklausel ist deshalb keine Formalie, sondern ein Verhandlungsgegenstand erster Ordnung. Daneben gehören in jeden KI-Vertrag belastbare Service Level: Verfügbarkeit, Reaktions- und Wiederherstellungszeiten, Service Credits als pauschalierter Ausgleich. Ein spezifisches KI-Thema sind Modelländerungen: Anbieter tauschen Modellversionen aus, justieren Sicherheitsfilter nach und stellen Modelle ab – mit der Folge, dass ein gestern noch verlässlicher Workflow heute andere Ergebnisse liefert („model drift“). Vertraglich hilft ein Bündel aus Versionierungszusagen, Ankündigungsfristen für Modellwechsel, Parallelbetriebs- und Testfenstern sowie einem Sonderkündigungsrecht bei wesentlichen Verschlechterungen; pauschale Änderungsvorbehalte des Anbieters unterliegen ihrerseits der Inhaltskontrolle. Den äußeren Rahmen setzt künftig die neue Produkthaftungsrichtlinie (EU) 2024/2853, die Software und KI-Systeme ausdrücklich als Produkte erfasst, Beweiserleichterungen und Offenlegungspflichten vorsieht und bis zum 9.12.2026 umzusetzen ist; der Entwurf einer eigenen KI-Haftungsrichtlinie wurde Anfang 2025 zurückgezogen, es bleibt insoweit bei den allgemeinen Regeln der §§ 823, 831 BGB und der Vertragshaftung.

KI-VO-Compliance, Exit und Portabilität

Seit die KI-Verordnung gestaffelt Geltung erlangt, gehören Compliance-Klauseln in jeden KI-Vertrag. Ausgangspunkt ist die Rollenverteilung: Der Vertrag sollte festhalten, wer Anbieter im Sinne des Art. 3 Nr. 3 KI-VO ist und wer Betreiber nach Art. 3 Nr. 4 – und absichern, dass der Kunde nicht ungewollt selbst in die Anbieterrolle rutscht, etwa durch wesentliche Veränderung des Systems oder Vermarktung unter eigenem Namen. Der Anbieter sollte die Einhaltung der ihn jeweils treffenden Pflichten zusichern: für Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck die seit dem 2.8.2025 geltenden Pflichten einschließlich der Urheberrechts-Policy nach Art. 53 KI-VO, ab dem 2.8.2026 die Transparenzpflichten des Art. 50, und – nach der Verschiebung durch den am 29.6.2026 beschlossenen Digital Omnibus – ab dem 2.12.2027 die Hochrisiko-Pflichten des Anhangs III. Der Kunde als Betreiber braucht spiegelbildlich Informations- und Unterstützungsansprüche: Bereitstellung von Betriebsanleitung und technischer Dokumentation, Mitwirkung bei einer etwaigen Grundrechte-Folgenabschätzung nach Art. 27 KI-VO, Unterstützung bei Auskunftsersuchen der seit dem 29.7.2026 zuständigen Bundesnetzagentur – flankiert von Audit-Rechten. Der Sanktionsrahmen des Art. 99 KI-VO gibt diesen Klauseln Gewicht. Zuletzt der Exit: Datenexport in strukturierten, gängigen Formaten, dokumentierte Löschung, Übergangsunterstützung bei der Migration und – beim Feintuning – die vorab geregelte Frage, ob und in welcher Form die feinjustierten Modellstände herausgegeben werden.

Häufige Fragen

Reichen die Freistellungsklauseln der großen Anbieter gegen Urheberrechtsrisiken aus? Sie sind ein wichtiger Baustein, aber kein Vollkasko-Schutz: Sie gelten nur für bestimmte Produkte und Konfigurationen, setzen die Einhaltung von Nutzungsvorgaben voraus und sind häufig betragsmäßig gedeckelt und ausländischem Recht unterstellt. Eigene Output-Prüfprozesse und die dokumentierte Einhaltung der Klauselvoraussetzungen bleiben unverzichtbar.

Wem gehört der Output eines KI-Systems? Urheberrechtlich häufig niemandem: Ohne menschliche persönliche geistige Schöpfung entsteht nach § 2 Abs. 2 UrhG kein Schutz. Der Vertrag sollte gleichwohl alle etwaig entstehenden Rechte dem Kunden zuweisen, dem Anbieter jede anderweitige Verwertung untersagen und den Output der Vertraulichkeit unterstellen – so wird die fehlende Ausschließlichkeit wenigstens im Verhältnis der Parteien kompensiert.

Wie schützt man sich vertraglich gegen stille Modelländerungen? Durch Versionierungszusagen, Ankündigungsfristen für Modellwechsel, Test- und Parallelbetriebsfenster sowie ein Sonderkündigungsrecht bei wesentlicher Verschlechterung vereinbarter Qualitätsmetriken. Ohne vertraglich fixierte Metriken lässt sich eine Verschlechterung kaum nachweisen – Leistungsbeschreibung und Änderungsschutz gehören deshalb zusammen.

Dieser Beitrag gibt einen allgemeinen Überblick auf dem Rechtsstand 2026 und ersetzt keine Rechtsberatung im Einzelfall. Für eine Einschätzung Ihres konkreten Anliegens vereinbaren Sie gern ein Erstgespräch mit KALER.