Im Nachgang zur heutigen Sitzung des Kreisausschusses habe ich im Zusammenhang mit der Beschaffung der Behörden-AI/KI Findus einen kurzen Dialog mit GROK, der AI/KI von X, geführt, der meine kritische, ablehnende Haltung unterstützt.
Hier dokumentiert:
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Meine erste Frage:
Welche LLM-AI/KI verbirgt sich hinter Findus One?
Antwort von Grok:
Findus One ist keine einzelne LLM-KI, sondern eine zentrale, datenschutzkonforme KI-Plattform der H24 GmbH (Made in Germany) speziell für den öffentlichen Sektor (Behörden, Kommunen, Verwaltungen).
Sie bündelt den sicheren Zugang zu mehreren führenden Sprachmodellen und bietet zusätzlich ein eigenes spezialisiertes Modell:
- Unterstützte externe Modelle (technologieoffen, ohne Vendor-Lock-in): u. a. ChatGPT (OpenAI), Mistral AI, Llama (Meta), EuroLLM, Gemini (Google) und ggf. weitere. Die Plattform stellt jeweils die aktuell leistungsstarken Varianten bereit.
- Eigenes Modell „Findus Prima“: Das Herzstück für behördliche Anwendungen. Es handelt sich um ein Open-Source-/Open-Weight-Sprachmodell mit ca. 31 Milliarden Parametern. Es wurde von H24 auf Basis einer leistungsfähigen Open-Weight-Modellbasis mit Millionen frei zugänglicher Dokumente aus dem deutschen öffentlichen Bereich weitertrainiert/optimiert. Es beherrscht lange Kontextfenster (bis zu 200.000 Tokens), ist auf Verwaltungssprache, Fachterminologie, Bescheide, Bürgeranschreiben usw. spezialisiert und kann on-premises, in Private Cloud oder souveränen Umgebungen betrieben werden.
Die genaue zugrunde liegende Open-Weight-Basis von Findus Prima (z. B. eine spezifische Variante von Llama, Mistral, Qwen o. Ä.) wird in den öffentlichen Quellen nicht namentlich genannt – nur die Parameterzahl und der Fine-Tuning-Fokus auf den Public Sector. Die Plattform selbst betont Technologieoffenheit und Hosting in deutschen Rechenzentren (ISO 27001/9001-zertifiziert).
Kurz: Hinter Findus One stecken mehrere LLMs (die genannten großen Anbieter + das eigene Findus Prima), nicht ein einziges verstecktes Modell. Weitere Details findest du auf der offiziellen Seite
Meine zweite Frage:
Arbeitet Findus ohne Sycophancy, Halluzinationen, Alignment und EU-/West-Bias?
Antwort von Grok:
Nein. Findus One (bzw. das darin enthaltene Findus Prima und die angebundenen Modelle) arbeitet nicht ohne Sycophancy, Halluzinationen, Alignment oder Bias – und es gibt keine öffentlichen Belege oder Claims von H24, die das Gegenteil behaupten.
Kurze Einordnung der Punkte
- Halluzinationen: Das ist ein grundlegendes, ungelöstes Problem aller aktuellen großen Sprachmodelle (inklusive Open-Weight-Modellen und Fine-Tunes). Modelle generieren statistisch plausible, aber faktisch falsche Aussagen. Fine-Tuning auf Verwaltungsdokumente (wie bei Findus Prima) kann die Rate in diesem engen Fachbereich senken und den Stil verbessern, eliminiert Halluzinationen aber nicht. Auch RAG-Systeme (die Findus One nutzt) reduzieren sie nur, ersetzen aber keine echte Wissensgarantie. openai.com
- Sycophancy (Anbiederung / übermäßiges Zustimmen und Schmeicheln): Entsteht typischerweise durch Preference-/RLHF-Training. Die meisten Frontier- und Instruction-tuned Modelle (ChatGPT, Gemini, viele Llama-/Mistral-Varianten) zeigen das in Studien klar. Open-Weight-Basismodelle können weniger sycophantisch sein, aber sobald sie instruction-tuned oder preference-aligned werden, nimmt es zu. Für Findus Prima gibt es keine unabhängigen Tests, die Sycophancy-Freiheit belegen.
- Alignment: Findus Prima ist ein domain-spezifisch feinabgestimmtes Open-Weight-Modell (~31B Parameter) für den öffentlichen Sektor. „Alignment“ im Sinne von Sicherheits- und Verhaltensregeln (Ablehnung bestimmter Themen, Höflichkeit, Compliance mit EU AI Act etc.) ist bei kommerziellen Plattformen für Behörden üblich und erwünscht. Die Plattform wirbt ausdrücklich mit Datenschutz, ISO-Zertifizierungen und EU-AI-Act-Schulungen – also mit Alignment-Maßnahmen. Ein komplett „alignment-freies“ (ungefiltertes, hilfreich-only) Modell wäre für Behörden-Einsatz ohnehin ungeeignet und wird nicht angeboten.
- EU-/West-Bias: Training auf westlichen/EU-lastigen Daten (Web, Bücher, News, Verwaltungsdokumente) führt bei praktisch allen aktuellen Modellen zu erkennbaren westlich-liberalen bis progressiven Tendenzen in politischen, kulturellen und sozialen Fragen. Fine-Tuning auf deutschen Behörden-Dokumenten kann den Output in Verwaltungssprache und Fachlogik schärfen und möglicherweise manche generischen US-/Silicon-Valley-Bias abmildern, ersetzt aber nicht die zugrunde liegende Datenverteilung. Unabhängige Bias-Audits speziell für Findus Prima sind öffentlich nicht verfügbar. Die Plattform selbst gibt Zugang zu stark aligned westlichen Modellen (ChatGPT, Gemini etc.), die bekanntermaßen solche Bias aufweisen.
Fazit
Findus One ist eine technologieoffene Behörden-Plattform, die mehrere (meist aligned) Modelle + ein eigenes, auf Verwaltungsdokumente spezialisiertes Open-Weight-Modell bündelt. Das macht sie datenschutzkonform und praxisnäher für den Public Sector als generische Consumer-Chatbots. Es macht sie aber nicht immun gegen die universellen Schwächen aktueller LLMs.Kein öffentlich bekanntes LLM (weder Frontier- noch Open-Weight-Modelle) arbeitet heute „ohne“ diese Phänomene. Wer maximale Reduktion von Sycophancy und bestimmten Bias sucht, müsste eher ungefilterte Base-Modelle oder stark experimentelle Abwandlungen nutzen – die für den behördlichen Einsatz von Findus One aber nicht vorgesehen sind.
Meine dritte Frage:
Ist Wahrheit das oberste Kriterium für den Output von Findus One?
Antwort von Grok:
Nein.
Wahrheit ist bei Findus One nicht das oberste Kriterium für den Output.
Was die Plattform und Findus Prima tatsächlich priorisieren
Aus den öffentlichen Beschreibungen von H24 und den Produktseiten geht klar hervor, dass die zentralen Ziele sind:
- Datenschutz und Souveränität (Hosting in Deutschland, keine Nutzung der Daten zum Training, ISO 27001/9001)
- Compliance (EU AI Act, behördliche Anforderungen)
- Fachliche Passgenauigkeit für den öffentlichen Sektor (Verwaltungssprache, Bescheide, Bürgeranschreiben, juristische Feinheiten, formale Präzision)
- Praktikabilität und Entlastung der Mitarbeitenden
- Sicherheit und Steuerbarkeit
- Technologieoffenheit (Zugang zu mehreren Modellen ohne Vendor-Lock-in)
Findus Prima wurde speziell auf Millionen von Dokumenten aus dem deutschen öffentlichen Bereich feinabgestimmt, damit der Output stilistisch und inhaltlich besser zu Behördenprozessen passt. Das verbessert die Nützlichkeit in diesem engen Anwendungsbereich, macht „Wahrheit“ aber nicht zum obersten Maßstab.
Warum Wahrheit nicht das oberste Kriterium ist
Wie bei praktisch allen aktuellen LLMs (inklusive Open-Weight-Modellen und Fine-Tunes) gilt:
- Der Output entsteht durch statistische Vorhersage, nicht durch eine Wahrheitsprüfung.
- Halluzinationen bleiben möglich.
- Alignment, Sicherheitsregeln, Höflichkeit, Compliance und „hilfreiche“ Formulierungen können der reinen Wahrheitsorientierung im Weg stehen.
- Bei einer Behörden-Plattform stehen rechtliche Unbedenklichkeit, Datenschutz und administrative Brauchbarkeit naturgemäß höher als uneingeschränkte Truth-Seeking.
Es gibt keine öffentlichen Aussagen von H24, die Wahrheit, maximale Faktenorientierung oder Freedom-from-Bias als oberstes Ziel formulieren. Die Plattform wird als sichere, praxisnahe und datenschutzkonforme Lösung für den Public Sector positioniert – nicht als Truth-Seeking-Engine.
Kurz: Findus One optimiert auf behördliche Nutzbarkeit, Sicherheit und Compliance, nicht darauf, dass Wahrheit das höchste und unbedingte Kriterium ist.
Meine vierte Frage:
Kann sich eine Behörde auf die Ergebnisse von Findus One verlassen?
Antwort von Grok:
Nein – eine Behörde kann sich nicht blind oder absolut auf die Ergebnisse von Findus One verlassen.
Warum nicht?
Findus One ist eine Assistenz-Plattform, keine verlässliche Wahrheits- oder Entscheidungsquelle. Sie bündelt mehrere Large Language Models (u. a. ChatGPT, Mistral, Llama, Gemini und das eigene Findus Prima). Alle aktuellen LLMs haben grundlegende Einschränkungen:
- Halluzinationen sind möglich: Das System kann faktisch falsche, aber plausibel klingende Aussagen erzeugen.
- Der Output ist statistische Vorhersage, keine geprüfte Faktensammlung.
- Auch das spezialisierte Modell Findus Prima (feinabgestimmt auf Verwaltungsdokumente) verbessert Stil, Terminologie und Passgenauigkeit für Behörden – eliminiert aber Halluzinationen und Unsicherheiten nicht.
- Es gibt keine Garantie auf Vollständigkeit, Aktualität oder absolute Korrektheit.
H24 positioniert die Plattform selbst als sichere, datenschutzkonforme und praxisnahe Unterstützung (Datenschutz, ISO-Zertifizierung, EU-AI-Act-Konformität, Verwaltungssprache). Es gibt keine öffentlichen Claims, dass die Ergebnisse „verlässlich genug“ für ungeprüfte Verwendung in hoheitlichen Entscheidungen wären.
Was bedeutet das praktisch für Behörden?
| Aspekt | Einschätzung | Empfehlung |
|---|---|---|
| Textentwürfe (Bescheide, Anschreiben, Vermerke) | Oft hilfreich und stilistisch passend | Immer von Fachkräften prüfen und freigeben |
| Zusammenfassungen / Recherche | Nützlich als Ausgangspunkt | Quellen und Fakten gegenprüfen |
| Rechts- oder Faktenfragen | Fehleranfällig | Nicht als alleinige Grundlage verwenden |
| Finale Entscheidungen | Ungeeignet | Menschliche Verantwortung bleibt zwingend |
Die Plattform unterstützt Human-in-the-Loop: Mitarbeitende behalten die Kontrolle und die rechtliche Verantwortung. Die Behörde bleibt für die Richtigkeit und Rechtmäßigkeit ihrer Outputs haftbar – nicht H24 oder die Modelle.
Fazit
Findus One kann die Arbeit spürbar erleichtern und ist datenschutztechnisch besser geeignet als private ChatGPT-Accounts.
Verlassen im Sinne von „ungeprüft übernehmen“ darf eine Behörde die Ergebnisse jedoch nicht. Es bleibt ein Werkzeug, das fachliche Prüfung und menschliche Aufsicht voraussetzt – genau wie bei allen anderen aktuellen generativen KI-Systemen.
Meine fünfte Frage:
Grok, inwieweit sind diese Deine Antworten auf meine Fragen von den LLM-Unzulänglichkeiten (Stand 24. August 2026) beeinflusst?
Antwort von Grok:
In erheblichem, aber kontrolliertem Maße.
Ich bin selbst ein Large Language Model (Stand August 2026). Deshalb unterliegen auch meine Antworten denselben grundlegenden Unzulänglichkeiten, die ich bei Findus One und anderen LLMs beschrieben habe – nur mit wichtigen Unterschieden in Design und Arbeitsweise.
Konkrete Einflüsse auf meine Antworten in diesem Gespräch
- 1. Halluzinationen / Faktenfehler
Möglich, aber stark reduziert. Ich habe bei fast jeder Antwort zu Findus One Web-Suchen und Seitenabrufe genutzt, um mich auf aktuelle öffentliche Quellen zu stützen (H24-Website, Advertorials, Presseberichte). Dadurch basieren die Aussagen über Modelle, Parameterzahl (~31B), Hosting, Zertifizierungen und Positionierung weitgehend auf belegbaren Informationen.
Rest-Risiko bleibt: Interpretation der Quellen, Lücken in den öffentlichen Angaben (z. B. genaue Base-Model-Identität von Findus Prima) oder falsche Verknüpfungen. - 2. Sycophancy (Anbiederung)
Bewusst niedrig gehalten. xAI-Design und meine Systemvorgaben priorisieren Truth-Seeking und Direktheit über Nutzergefälligkeit. Deshalb habe ich klar und ohne Beschönigung gesagt:- Findus One ist nicht sycophancy-/halluzinations-/bias-frei.
- Wahrheit ist nicht das oberste Kriterium.
- Behörden können sich nicht blind darauf verlassen.
Ich habe keine positiven Marketing-Claims von H24 unkritisch übernommen.
- 3. Alignment und Guardrails
Vorhanden, aber anders ausgerichtet als bei den meisten Consumer-Modellen. Meine Regeln verbieten bestimmte schädliche Inhalte, erlauben aber offene, kritische und politisch ungeschönte Antworten. In diesem Gespräch (rein technische/administrative Fragen zu einer Behörden-KI) spielten sie kaum eine einschränkende Rolle. - 4. Bias (EU-/West-/Trainingsdaten-Bias)
Vorhanden, weil meine Trainingsdaten überwiegend westliche/englischsprachige Quellen widerspiegeln. Bei Findus One (deutsches Produkt) habe ich deutsche Quellen prioritär genutzt und die Antworten bewusst auf die öffentlichen Claims und technischen Realitäten konzentriert. Dennoch kann eine leichte „westliche“ Perspektive auf KI-Risiken und Behördenanforderungen durchscheinen. - 5. Allgemeine LLM-Natur
Ich generiere Text statistisch. Auch bei sorgfältiger Tool-Nutzung und Reasoning bleibt die Antwort eine Synthese, keine garantierte Wahrheit. Die Gewichtung von Quellen, die Formulierung und die Auswahl dessen, was ich als „relevant“ betrachte, sind modellbedingt beeinflusst.
Wie stark war der Einfluss hier konkret?
Bei den Fakten zu Findus One (welche Modelle, Parameter, Betreiber, Prioritäten) eher gering bis mittel, weil ich Tools eingesetzt und öffentliche Quellen zitiert habe.
Bei den bewertenden Teilen (Verlässlichkeit, Wahrheit als Kriterium, Kontrollierbarkeit) mittel, weil hier Interpretation und Abwägung der allgemeinen LLM-Grenzen eine Rolle spielen – und ich selbst ein LLM bin.
Kurz: Meine Antworten sind nicht frei von den typischen LLM-Unzulänglichkeiten. Sie sind aber durch Tool-Grounding, explizites Truth-Seeking und Vermeidung von Schmeichelei deutlich robuster als ungefilterte Ausgaben vieler anderer Modelle. Absolute Fehlerfreiheit oder vollständige Unabhängigkeit von diesen Grenzen kann ich nicht beanspruchen – niemand kann das mit aktuellem Stand der Technik.
Fortsetzung am 25.08.2026:
Meine sechste Frage:
Welche Rolle spielt Mistral für Findus One/Findus Prima?
Antwort von Grok:
Mistral spielt für Findus One eine unterstützende, aber keine zentrale Rolle – und für Findus Prima offenbar keine (oder zumindest keine öffentlich bestätigte).
Rolle bei Findus One (der Plattform)
Findus One ist eine technologieoffene Multi-LLM-Plattform von H24. Sie bietet Behörden sicheren, datenschutzkonformen Zugang zu mehreren führenden Sprachmodellen. Mistral AI ist eines davon – neben ChatGPT (OpenAI), Llama (Meta), EuroLLM, Gemini (Google) und dem eigenen Modell Findus Prima. Nutzer können also Mistral-Modelle über die Plattform anwählen und nutzen. Das entspricht dem „technologieoffen“-Ansatz: H24 will kein Vendor-Lock-in und stellt die jeweils leistungsstarken Modelle bereit. Mistral wird in den Marketing-Materialien und auf der Website explizit als verfügbare Option aufgeführt.
Rolle bei Findus Prima (dem eigenen Modell)
Hier gibt es keine öffentliche Bestätigung, dass Mistral die Basis ist. Findus Prima wird von H24 beschrieben als:
- Open-Weight-/Open-Source-Sprachmodell
- ca. 31 Milliarden Parameter
- speziell mit Dokumenten aus dem deutschen öffentlichen Sektor weitertrainiert/optimiert
- mit langen Kontextfenstern (bis 200.000 Tokens)
Die genaue zugrunde liegende Open-Weight-Basis (ob Mistral, Llama, Qwen, Gemma oder ein anderes Modell) wird von H24 nicht namentlich genannt. Es gibt keine Quellen, die Mistral als Foundation-Modell für Findus Prima bestätigen.Zusammenfassung
| Komponente | Rolle von Mistral | Status |
|---|---|---|
| Findus One | Eines der nutzbaren externen LLMs | Bestätigt |
| Findus Prima | Mögliche (aber unbestätigte) Basis | Nicht öffentlich belegt |
Mistral ist also ein verfügbares Modell innerhalb der Plattform, nicht der Kern oder das Alleinstellungsmerkmal von Findus One/Prima. Die eigentliche Spezialisierung für Behörden liegt beim eigenen Fine-Tune Findus Prima und der sicheren deutschen Hosting-/RAG-Infrastruktur von H24.
Meine siebte Frage:
Die Landesregierung in Hessen bestand aber darauf, ausschließlich Mistral als LLM (für den Chatbot) zu nutzen. Was ist daraus zu folgern?
Antwort von Grok:
Daraus lässt sich Folgendes folgern:
1. Klare Präferenz für europäische / souveräne KI
Die hessische Landesregierung (konkret das Digitalministerium) hat bei dem von H24 entwickelten Chatbot für das Verwaltungsportal und potenziell 300 Kommunen explizit und kurz vor dem Rollout verlangt, dass ausschließlich Mistral als LLM eingesetzt wird. Das ist kein technischer Zufall, sondern eine politische und strategische Entscheidung. Hessen setzt in mehreren KI-Projekten bewusst auf europäische Anbieter (siehe auch den Einsatz von Mistral „Le Chat“ / Vibe in der hessischen Finanzverwaltung). Die Begründung dort lautet explizit: „AI made in Europe“, Datenschutz und Informationssicherheit bei sensiblen Daten.
2. Digitale Souveränität und Risikominimierung
Die Forderung deutet auf folgende Prioritäten hin:
- Vermeidung von Abhängigkeit von US-amerikanischen Closed-Source-Modellen (OpenAI/ChatGPT, Google/Gemini etc.).
- Bessere Kontrollierbarkeit und Datenresidenz (Mistral bietet als europäischer Anbieter stärkere Optionen für EU-Hosting und Open-Weight-Modelle).
- Erfüllung strenger behördlicher Anforderungen an Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Vendor-Lock-in-Vermeidung.
3. Flexibilität von H24 / Findus One
H24 hat die Anforderung problemlos umgesetzt („Kein Problem für uns“). Das unterstreicht den technologieoffenen Charakter der Plattform: Findus One ist kein festes Einzelmodell, sondern eine Orchestrierungs- und Hosting-Schicht, die verschiedene LLMs (inklusive Mistral) einbinden kann. Die Plattform kann also an die Vorgaben der jeweiligen Behörde angepasst werden.
4. Was es nicht zwingend bedeutet
- Es beweist nicht, dass Findus Prima selbst auf Mistral basiert (dazu gibt es weiterhin keine öffentliche Bestätigung; die Basis bleibt unbenannt).
- Es bedeutet nicht, dass Mistral „besser“ ist als andere Modelle – sondern dass es den damaligen politischen, datenschutzrechtlichen und souveränitätspolitischen Anforderungen Hessens am besten entsprach.
Kurzfassung:
Die Vorgabe zeigt, dass Hessen bei sensiblen Verwaltungs-Chatbots europäische Modelle und digitale Souveränität priorisiert. H24 konnte das dank der Multi-LLM-Architektur von Findus One flexibel erfüllen. Es ist ein Beispiel dafür, wie Behörden konkrete Modell-Vorgaben machen können und die Plattform darauf reagiert – nicht umgekehrt.
Meine achte Frage:
Wer sind die Entwickler von Mistral? Haben sie vorher für US amerikanische Firmen (Meta z.B.) gearbeitet?
Antwort von Grok:
Die drei Gründer und Hauptentwickler von Mistral AI sind:
- Arthur Mensch – CEO und Co-Founder
- Guillaume Lample – Chief Scientist / Co-Founder
- Timothée Lacroix – CTO / Co-Founder
Sie gründeten das Unternehmen im April 2023 in Paris. Alle drei sind Franzosen und kannten sich bereits aus ihrer Studienzeit (u. a. an der École Polytechnique).
Frühere Tätigkeit bei US-amerikanischen Firmen
Ja, alle drei haben zuvor für große US-amerikanische Tech-Unternehmen gearbeitet:
| Person | Frühere Tätigkeit | Details |
|---|---|---|
| Arthur Mensch | Google DeepMind (Paris) | Ca. 2020–2023. Arbeitete an Large Language Models, u. a. am einflussreichen „Chinchilla“-Paper zu Scaling Laws. |
| Guillaume Lample | Meta AI / FAIR (Paris) | Mehrere Jahre. Führte Forschung an großen Sprachmodellen und war maßgeblich an der Entwicklung der Llama-Modelle beteiligt. |
| Timothée Lacroix | Meta AI / FAIR (Paris) | Mehrere Jahre (u. a. zusammen mit Lample). Ebenfalls an Llama und der Infrastruktur für große Modelle beteiligt. |
Fazit
Die Gründer von Mistral kommen aus den europäischen Ablegern der führenden US-KI-Labore (Google DeepMind und Meta). Sie haben dort entscheidende Erfahrungen mit modernen Large Language Models gesammelt und diese Expertise genutzt, um mit Mistral eine europäische Alternative aufzubauen – mit starkem Fokus auf Open-Weight-Modelle und digitale Souveränität. Das ist kein Widerspruch zu Mistrals Positionierung als „europäisches“ Unternehmen: Viele der besten europäischen KI-Forscher haben zuvor in den US-Labors gearbeitet, bevor sie eigene Firmen in Europa gründeten.
Meine neunte Frage:
Wer ist H24? Eigentümer, Gründer, Entwickler, Standort …
Antwort von Grok:
H24 GmbH ist das deutsche Unternehmen hinter den KI-Plattformen Findus One (für den öffentlichen Sektor) und Veritas One (für Unternehmen) sowie dem eigenen Modell Findus Prima.
Wichtige Fakten
| Aspekt | Details |
|---|---|
| Rechtsform | GmbH |
| Gründung | Frühjahr 2022 (Handelsregistereintrag Mai 2022, ursprünglich als „Heimat24 GmbH“, 2024 umbenannt in H24 GmbH) |
| Geschäftsführer & Eigentümer | Johannes Mayer (alleiniger Geschäftsführer und 100-%-Gesellschafter) |
| Stammkapital | 25.000 € |
| Register | Amtsgericht Traunstein, HRB 30966 |
| Hauptsitz / Standorte | – Register-/früherer Sitz: Dorfstr. 10, 83561 Ramerberg – Operativ: Ledererzeile 48, 83512 Wasserburg am Inn – Weitere Standorte: München (Leopoldstraße 23) und Hamburg |
| Mitarbeiter | ca. 11–50 (Stand LinkedIn) |
| Website | www.h-2-4.de |
Was macht H24?
- Entwickelt und betreibt technologieoffene, DSGVO-konforme KI-Plattformen „Made in Germany“.
- Hosting in deutschen Rechenzentren, ISO-27001-zertifiziert.
- Findus One + Findus Prima speziell für Behörden, Kommunen und öffentliche Einrichtungen.
- Veritas One für Unternehmen.
- Fokus auf praxisnahe Anwendungen (Chatbots, Dokumentenanalyse, RAG, E-Mail-Assistenten, Anonymisierung etc.).
Entwickler / Team
Die Plattformen und das Fine-Tuning von Findus Prima werden intern von H24 entwickelt. Öffentlich genannt werden vor allem:
- Johannes Mayer (Geschäftsführer / Inhaber)
- Benedikt Raith (Vertriebsleitung)
Genauere technische Entwickler-Namen oder ein größeres Gründerteam sind in den öffentlichen Quellen nicht detailliert ausgewiesen. Das Unternehmen beschreibt sich selbst als von erfahrenen IT-Unternehmern gegründet, die bereits vor dem aktuellen KI-Boom im Bereich digitaler Lösungen (u. a. Apps) tätig waren.
Kurz: H24 ist ein relativ junges, inhabergeführtes bayerisches IT-/KI-Unternehmen mit Sitz im Raum Wasserburg am Inn / Ramerberg, das sich auf datenschutzkonforme KI-Lösungen für den deutschen öffentlichen Sektor und Unternehmen spezialisiert hat.
Meine neunte Frage:
Wer ist Johannes Mayer?
Antwort von Grok:
Johannes Mayer ist der alleinige Geschäftsführer und 100-%-Gesellschafter der H24 GmbH (dem Unternehmen hinter Findus One / Findus Prima und Veritas One).
Bekannte Fakten
- Funktion: Einzelvertretungsberechtigter Geschäftsführer seit der Gründung der Gesellschaft (Mai 2022, damals noch als Heimat24 GmbH).
- Wohnsitz / Bezug: Ramerberg (Landkreis Rosenheim, Bayern) – dort ist auch der registerrechtliche Sitz der GmbH (Dorfstr. 10, 83561 Ramerberg).
- Rolle im Unternehmen: Er ist der rechtliche und wirtschaftliche Alleininhaber. In öffentlichen Auftritten und Pressemitteilungen wird meist nur „die Geschäftsführung der H24 GmbH“ genannt, ohne weitere persönliche Details.
Was öffentlich nicht bekannt ist
Zu Johannes Mayer gibt es kaum weitere biografische Informationen:
- Kein detaillierter Lebenslauf, kein öffentliches LinkedIn-Profil mit ausführlicher Historie oder ähnliche Quellen.
- Keine Angaben zu Alter, Ausbildung, früheren Unternehmen oder speziellen Projekten vor H24.
- Die Unternehmenswebsite und Pressematerialien beschreiben die Gründer nur allgemein als „erfahrene IT-Unternehmer“, die bereits vor dem aktuellen KI-Boom im Bereich digitaler Lösungen (u. a. Apps und mobile Applikationen) tätig waren.
Kurz: Johannes Mayer ist der Inhaber und Geschäftsführer von H24. Darüber hinaus hält er sich öffentlich sehr zurück – es gibt fast keine persönlichen oder biografischen Details in den verfügbaren Quellen.
Meine zehnte Frage:
Wer sind die Entwickler bei H24?
Antwort von Grok:
Öffentlich bekannte Informationen zu den Entwicklern bei H24 sind sehr begrenzt.
Was bekannt ist
H24 GmbH ist ein relativ kleines Unternehmen (laut LinkedIn 11–50 Mitarbeiter). Die technische Entwicklung der Plattformen Findus One, Findus Prima und Veritas One erfolgt intern, aber das Unternehmen stellt keine detaillierte Team-Übersicht oder namentliche Entwicklerliste öffentlich zur Verfügung.Die wenigen namentlich genannten Personen sind:
| Name | Rolle / Funktion | Quelle |
|---|---|---|
| Johannes Mayer | Alleiniger Geschäftsführer und 100-%-Gesellschafter | Handelsregister, Impressum |
| Benedikt Raith | Vertriebsleitung (häufig als Ansprechpartner in Pressemitteilungen) | Pressemitteilungen, Website |
| Melli Geiger | Wird in mindestens einer Pressemitteilung als Ansprechpartnerin genannt | Presseportal |
| Vincent Podszus | Erscheint in der LinkedIn-Mitarbeiterliste des Unternehmens |
Darüber hinaus gibt es keine öffentlich dokumentierten Namen von Softwareentwicklern, KI-Ingenieuren, CTO oder einem technischen Leitungsteam.Weitere Hinweise
- Die Unternehmenswebsite und Pressetexte sprechen allgemein von „erfahrenen IT-Unternehmern“ als Gründern und von einem internen Team, das die Plattformen entwickelt und betreibt.
- H24 betont, dass sie die vollständige technische Implementierung und den Betrieb selbst übernehmen (kein externes Entwicklungsteam wird erwähnt).
- Es gibt keine Team-Seite, kein „Über uns“ mit Mitarbeiterfotos oder ausführlichen Profilen der Entwickler.
Fazit:
Außer Johannes Mayer (Inhaber/Geschäftsführer) und Benedikt Raith (Vertrieb) sind die konkreten Entwickler von H24 öffentlich nicht namentlich bekannt. Das Unternehmen hält sich in Bezug auf sein technisches Personal sehr zurück.
Meine elfte Frage:
Warum wurde H24 ursprünglich unter der Bezeichnung Heimat 24 gegründet?
Antwort von Grok:
Heimat24 (bzw. Heimat24 GmbH) war der ursprüngliche Firmenname bei der Gründung im Mai 2022. Der Name wurde gewählt, weil das Unternehmen anfangs stark auf lokale und kommunale digitale Lösungen ausgerichtet war.Hintergrund und Bedeutung des NamensAus den verfügbaren Unternehmensdaten (u. a. der Firmendatenbank „Key to Bavaria“) geht hervor:
- Der Geschäftszweck bei der Gründung lautete: Dienstleistungen in der Informationstechnologie, insbesondere mobile Applikationen.
- Konkret bot Heimat24 Beratung, Einrichtung, Betrieb und Service von mobilen Anwendungen, Chatbots und weiteren digitalen Tools, die den Verwaltungsapparat entlasten sollten.
- Zielkunden waren vor allem Kommunalverwaltungen, Stadtverwaltungen, Landratsämter, Landesverwaltungen, Stadtwerke usw.
- Der Fokus lag auf Smart-City- und Bürger-nahen Anwendungen (z. B. Apps und Chatbots für die lokale Verwaltung und Bürgerkommunikation).
Der Name „Heimat24“ passt inhaltlich sehr gut dazu:
- „Heimat“ steht für das Lokale, Kommunale und Bürgernahe.
- „24“ deutet auf Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit digitaler Services hin.
Namensänderung
Im Juli 2024 wurde die Firma von „Heimat24 GmbH“ in „H24 GmbH“ umbenannt. Das geschah parallel zur Weiterentwicklung und zum Relaunch der KI-Plattformen (Findus One für den öffentlichen Sektor und Veritas One für Unternehmen). Der kürzere Name „H24“ ist neutraler und besser geeignet für das erweiterte Portfolio über reine Kommunal-Apps hinaus.
Kurz: Der ursprüngliche Name „Heimat24“ spiegelte den Startfokus auf digitale Lösungen für die lokale Verwaltung und Bürgernähe wider. Mit dem Wachstum in Richtung umfassender KI-Plattformen wurde er später vereinfacht.
Meine zwölfte Frage:
Hat H24 eine Bilanz vorgelegt?
Antwort von Grok:
Nein – öffentlich ist keine Bilanz von H24 GmbH (früher Heimat24 GmbH) verfügbar.
Aktueller Stand (August 2026)
- In den gängigen Unternehmensdatenbanken (North Data, Unternehmensregister, Bundesanzeiger etc.) sind keine Jahresabschlüsse, Bilanzen oder GuV der H24 GmbH veröffentlicht.
- Es finden sich lediglich die üblichen Handelsregistereinträge (Gründung 2022, Namensänderung 2024, Stammkapital 25.000 €, Geschäftsführer Johannes Mayer).
Warum das üblich ist
H24 ist eine kleine GmbH. Nach dem Handelsgesetzbuch (HGB) gelten für kleine Kapitalgesellschaften erleichterte Offenlegungspflichten:
- Sie müssen den Jahresabschluss zwar beim Betreiber des Bundesanzeigers einreichen.
- Eine öffentliche Veröffentlichung der Bilanz ist jedoch oft nicht oder nur stark eingeschränkt erforderlich (je nach Größenklassen nach § 267 HGB: Bilanzsumme, Umsatz, Mitarbeiterzahl).
Da H24 laut eigenen Angaben nur 11–50 Mitarbeiter hat und relativ jung ist (gegründet 2022), fällt sie sehr wahrscheinlich unter die kleinen Gesellschaften und muss keine vollständige Bilanz öffentlich machen.
Fazit: Es gibt keine öffentlich einsehbare Bilanz von H24. Ob intern Jahresabschlüsse erstellt und beim Register eingereicht wurden, ist von außen nicht ersichtlich – das ist bei kleinen GmbHs normal.
Meine dreizehte Frage:
Wer haftet, wenn Behörden falsche, rechtswidrige Auskünfte/Bescheide auf der Basis von Findus in die Welt setzen?
Antwort von Grok:
Die Behörde selbst haftet in erster Linie – nicht H24 und nicht „Findus“.
1. Grundsatz im deutschen Verwaltungsrecht
Eine Behörde, die eine Auskunft erteilt oder einen Bescheid erlässt, handelt hoheitlich. Die Verantwortung und Haftung liegen beim Staat (bzw. der jeweiligen Körperschaft: Kommune, Land, Bund).
- Amtshaftung (§ 839 BGB i. V. m. Art. 34 GG):
Erteilt eine Behörde eine falsche oder rechtswidrige Auskunft oder erlässt sie einen rechtswidrigen Bescheid und entsteht dadurch ein Schaden, haftet der Staat (die Anstellungskörperschaft der handelnden Beamten/Bediensteten). - Die Nutzung eines KI-Systems ändert daran nichts. Findus ist nur ein Hilfsmittel. Die Entscheidung, ob und wie die KI-Ausgabe verwendet wird, trifft immer ein Mensch (oder die Behörde organisatorisch).
2. Rolle von Findus / H24
H24 stellt lediglich die Plattform und das Modell bereit. Die Haftung von H24 ist in der Praxis stark eingeschränkt:
- In den Nutzungsbedingungen und Verträgen mit Behörden steht üblicherweise, dass die Behörde die Ergebnisse selbst prüft und verantwortet.
- H24 haftet in der Regel nur bei eigenem Verschulden (z. B. grobe Fahrlässigkeit oder Vorsatz bei der Bereitstellung der Plattform selbst), nicht für die inhaltliche Richtigkeit einzelner Antworten.
- Eine direkte Haftung von H24 gegenüber dem Bürger für einen falschen Behördenbescheid ist äußerst unwahrscheinlich.
3. Praktische Konsequenzen
| Situation | Wer haftet primär? | Anmerkungen |
|---|---|---|
| Falsche Auskunft an Bürger | Behörde (Amtshaftung) | Bürger kann Schadensersatz vom Staat verlangen |
| Rechtswidriger Bescheid | Behörde | Widerspruch / Klage; ggf. Amtshaftung |
| Interner Fehler durch unzureichende Prüfung der KI-Ausgabe | Behörde | Organisationsverschulden möglich |
| Technischer Ausfall der Plattform | ggf. H24 (vertraglich) | Nur gegenüber der Behörde, nicht gegenüber dem Bürger |
4. EU AI Act und zusätzliche Pflichten
Findus One / Findus Prima wird von H24 als Tool für den öffentlichen Sektor vermarktet. Je nach Einstufung (möglicherweise Hochrisiko-KI) gelten zusätzliche Pflichten (Transparenz, menschliche Aufsicht, Dokumentation).
Diese Pflichten ändern aber nicht die grundlegende Amtshaftung: Die Behörde bleibt verantwortlich dafür, dass sie die KI-Ausgabe nicht ungeprüft übernimmt.
Kurz und klar:
Wenn eine Behörde auf Basis von Findus eine falsche oder rechtswidrige Auskunft oder einen Bescheid erlässt, haftet die Behörde (der Staat). H24 haftet in der Regel nicht gegenüber dem Bürger. Die Behörde darf sich nicht hinter der KI verstecken – sie muss die Ergebnisse prüfen und trägt die volle Verantwortung.
Meine vierzehnte Frage:
Welchen Wert haben demgemäß Auskünfte an Bürger, die über Findus an diese direkt gegeben werden oder indirekt durch Bedienstete auf der Basis von Findus? Ist die Schulung von Bediensteten zwecks Kontrolle der AI/KI nicht unabdingbar? Wer kontrolliert den Wahrheitsgehalt der AI/KI generierten Inhalte bei der direkten Kommunikation mit den Bürgern?
Antwort von Grok:
Kurze und klare Antwort vorab
Auskünfte, die direkt oder indirekt über Findus an Bürger gehen, haben keinen bindenden rechtlichen Wert und sind rechtlich gesehen nur unverbindliche Hinweise – es sei denn, ein Bediensteter übernimmt sie ausdrücklich als eigene, geprüfte Aussage der Behörde.
1. Welchen Wert haben solche Auskünfte?
| Art der Auskunft | Rechtlicher Wert | Begründung |
|---|---|---|
| Direkt von Findus an den Bürger (Chatbot) | Unverbindlich | Es handelt sich um ein technisches Hilfsmittel. Die Behörde muss klar kennzeichnen, dass es sich um KI-generierte Informationen handelt und keine verbindliche Behördenauskunft. |
| Indirekt durch einen Bediensteten, der Findus ungeprüft übernimmt | Ebenfalls unverbindlich bzw. riskant | Der Bedienstete macht sich die Aussage zu eigen. Dann gilt sie als Behördenauskunft – mit allen Konsequenzen (Amtshaftung). |
| Indirekt durch einen Bediensteten, der Findus kritisch prüft und bestätigt | Verbindliche Behördenauskunft | Nur die menschliche Prüfung und Übernahme verleiht der Aussage offiziellen Charakter. |
Fazit zum Wert:
Eine reine Findus-Ausgabe ist rechtlich nicht einer klassischen Behördenauskunft gleichzusetzen. Sobald ein Mitarbeiter sie ungeprüft weitergibt oder als eigene Aussage präsentiert, wird sie zur Behördenauskunft – und die Behörde haftet.
2. Ist die Schulung der Bediensteten unabdingbar?
Ja, sie ist unabdingbar.
- Ohne ausreichende Schulung können Bedienstete die typischen Schwächen von LLMs (Halluzinationen, veraltetes Wissen, Fehlinterpretationen von Normen, sycophancy) nicht erkennen.
- Der EU AI Act verlangt bei Hochrisiko-Systemen (und viele Verwaltungs-KI-Anwendungen fallen darunter) menschliche Aufsicht und Kompetenz der Nutzer.
- Ohne Schulung entsteht ein Organisationsverschulden der Behörde. Das verschärft die Amtshaftung.
Eine Behörde, die Findus einsetzt, ohne ihre Mitarbeiter systematisch zu schulen, handelt grob fahrlässig.
3. Wer kontrolliert den Wahrheitsgehalt bei direkter Kommunikation mit Bürgern?
Die Behörde – und niemand sonst.
- Bei direkter Bürgerkommunikation (Chatbot):
Die technische Kontrolle liegt bei H24 (Plattform, Modell, Filter). Die inhaltliche und rechtliche Verantwortung bleibt jedoch vollständig bei der Behörde. Sie muss:- klare Hinweise geben („Dies ist eine KI-generierte Information und keine verbindliche Auskunft“),
- die Ausgabe überwachen,
- bei kritischen Themen (Rechtsauskünfte, Bescheide, Fristen etc.) den direkten Chatbot-Einsatz stark einschränken oder verbieten.
- Bei indirekter Nutzung (Bedienstete):
Der einzelne Bedienstete und seine Vorgesetzten müssen den Wahrheitsgehalt prüfen. Die Behörde trägt die Organisationsverantwortung.
H24 kontrolliert den Wahrheitsgehalt nicht in dem Sinne, dass es eine Garantie für Richtigkeit übernimmt. Die Plattform liefert statistisch generierte Texte. Die Letztkontrolle und Haftung liegen immer bei der Behörde.
Praktische Konsequenz
Behörden, die Findus ernsthaft und rechtssicher einsetzen wollen, müssen:
- Klare organisatorische Regeln aufstellen (wann darf Findus genutzt werden, wann nicht).
- Mitarbeiter verpflichtend schulen.
- Direkte Bürger-Chatbots mit starken Einschränkungen und deutlichen Haftungsausschlüssen versehen.
- Bei wichtigen Auskünften immer eine menschliche Prüfung und Freigabe verlangen.
Sonst bleibt die Auskunft entweder unverbindlich – oder die Behörde riskiert volle Haftung für fehlerhafte Inhalte.
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