Fachbeiträge
Vorgaben aus dem AI Act: Worauf Unternehmen im Marketing achten müssen
Künstliche Intelligenz ist im Marketing längst Teil des Arbeitsalltags. Texte werden vorbereitet, Bilder erzeugt, Videos bearbeitet und Beiträge für soziale Netzwerke optimiert. Mit dem europäischen AI Act kommen dazu konkrete Pflichten. Besonders wichtig sind die Transparenzregeln aus Artikel 50, die seit dem 2. August 2026 gelten. Sie betreffen nicht pauschal jeden KI-Einsatz, sondern bestimmte Situationen: direkte Interaktionen mit KI, maschinell erzeugte Inhalte, Deepfakes sowie Texte zu Themen von öffentlichem Interesse ohne menschliche Prüfung oder redaktionelle Kontrolle.
Künstliche Intelligenz ist im Marketing längst Teil des Arbeitsalltags. Texte werden vorbereitet, Bilder erzeugt, Videos bearbeitet und Beiträge für soziale Netzwerke optimiert. Mit dem europäischen AI Act kommen dazu konkrete Pflichten. Besonders wichtig sind die Transparenzregeln aus Artikel 50, die seit dem 2. August 2026 gelten. Sie betreffen nicht pauschal jeden KI-Einsatz, sondern bestimmte Situationen: direkte Interaktionen mit KI, maschinell erzeugte Inhalte, Deepfakes sowie Texte zu Themen von öffentlichem Interesse ohne menschliche Prüfung oder redaktionelle Kontrolle.
Für Führungskräfte und Entscheider liegt die Herausforderung deshalb weniger in einer einzelnen Kennzeichnung. Entscheidend ist, Zuständigkeiten, Prüfungen, Freigaben und Nachweise in bestehende Marketing- und Qualitätsprozesse einzubauen.
Was der AI Act im Marketing konkret regelt
Der AI Act arbeitet mit unterschiedlichen Rollen. Anbieter entwickeln oder stellen KI-Systeme bereit. Betreiber setzen solche Systeme unter eigener Verantwortung ein. Im Marketing ist häufig das Unternehmen Betreiber, etwa wenn eine Marketingabteilung generative KI für Kampagnen, Bilder oder Social-Media-Beiträge nutzt. Auch eine Agentur kann Betreiber sein, wenn sie im Auftrag Inhalte mit einem KI-System erstellt.
Die Pflichten hängen von der Rolle und vom konkreten Einsatz ab. Ein Unternehmen sollte daher nicht nur fragen, ob KI verwendet wurde, sondern zusätzlich: Wer hat das System eingesetzt? Welche Art von Inhalt ist entstanden? Wie wurde der Inhalt geprüft? Wo und für welches Publikum wird er veröffentlicht?
Für Marketingverantwortliche sind vor allem vier Bereiche relevant:
- Menschen müssen grundsätzlich erkennen können, wenn sie direkt mit einem KI-System interagieren, sofern dies nicht bereits offensichtlich ist.
- Anbieter generativer Systeme müssen dafür sorgen, dass erzeugte oder veränderte Inhalte in einem maschinenlesbaren Format erkennbar markiert werden können.
- Betreiber müssen Deepfakes als künstlich erzeugt oder manipuliert offenlegen.
- KI-erzeugte Texte zu Themen von öffentlichem Interesse müssen offengelegt werden, wenn keine menschliche Prüfung oder redaktionelle Kontrolle stattgefunden hat und keine natürliche oder juristische Person redaktionelle Verantwortung trägt.
Nicht jeder KI-Text braucht automatisch ein Etikett
Eine verbreitete Annahme lautet, dass jeder mit KI unterstützte Marketingtext gekennzeichnet werden müsse. So pauschal ist das nicht. Bei Texten richtet sich die besondere Offenlegungspflicht des Artikels 50 auf Veröffentlichungen zu Themen von öffentlichem Interesse, wenn eine menschliche Prüfung oder redaktionelle Kontrolle fehlt. Ein bloßes schnelles Lesen reicht als belastbarer Prozess allerdings nicht aus. Sinnvoll ist eine nachvollziehbare redaktionelle Freigabe, bei der Aussagen, Quellen, Tonalität, Rechte Dritter und mögliche Risiken geprüft werden.
Praxisbeispiel LinkedIn: Eine KI hilft dabei, einen ersten Entwurf für einen LinkedIn-Beitrag zu schreiben. Danach prüft eine verantwortliche Person den Text, korrigiert mögliche Fehler, entfernt unbelegte Aussagen und ergänzt eigene Inhalte. Erst dann wird der Beitrag veröffentlicht. Einfach gesagt: Nur weil KI beim Schreiben geholfen hat, muss der Beitrag nach Artikel 50 nicht automatisch als KI-Inhalt gekennzeichnet werden. LinkedIn empfiehlt aber, den Einsatz von KI offenzulegen, wenn die KI einen großen Teil des Inhalts erstellt hat und das für Leserinnen und Leser nicht erkennbar ist. |
Anders ist die Lage, wenn ein vollständig automatisiertes System ohne echte redaktionelle Kontrolle Beiträge zu Themen veröffentlicht, die die Öffentlichkeit betreffen. Hier kann die Offenlegungspflicht greifen.
Für Unternehmen bedeutet das: Automatisierte Veröffentlichungsstrecken brauchen klare Stopppunkte, Verantwortliche und dokumentierte Freigaben.
Bilder, Videos und Stimmen: Wann ein Deepfake vorliegen kann
Besonders relevant für das Marketing ist die Definition des Deepfakes. Gemeint sind durch KI erzeugte oder manipulierte Bild-, Audio- oder Videoinhalte, die realen Personen, Gegenständen, Orten, Einrichtungen oder Ereignissen ähneln und einer Person fälschlich authentisch oder wahr erscheinen können. Entscheidend sind damit Realitätsnähe und Täuschungspotenzial. Nicht jede Bildoptimierung ist automatisch ein Deepfake. Standardbearbeitungen, die die Bedeutung und Echtheit nicht wesentlich verändern, können außerhalb des Anwendungsbereichs liegen.
Drei LinkedIn-Beispiele aus der Praxis
|
Wie eine Kennzeichnung sinnvoll umgesetzt wird
Die Offenlegung muss klar und erkennbar sein. Versteckte Hinweise in Metadaten oder allgemeine Formulierungen im Impressum reichen für die Kommunikation mit dem Publikum nicht zuverlässig aus. Gleichzeitig ist die maschinenlesbare Markierung vor allem eine technische Pflicht auf Anbieterseite. Unternehmen sollten beide Ebenen unterscheiden: technische Herkunftsnachweise und sichtbare Information für die Zielgruppe.
Überkennzeichnung kann Vertrauen ebenfalls beeinträchtigen. Unternehmen sollten deshalb nicht wahllos jeden Inhalt als "KI-generiert" markieren, sondern eine verständliche Systematik festlegen: Was war vollständig erzeugt, was wesentlich verändert und was lediglich sprachlich oder technisch unterstützt?
Was Führungskräfte organisatorisch entscheiden sollten
Die Umsetzung ist eine organisatorische und abteilungsübergreifende Aufgabe. Für mittelständische Unternehmen bewährt sich ein schlanker, nachvollziehbarer Prozess.
- Einsatzfälle erfassen: Welche KI-Systeme werden für Text, Bild, Audio, Video, Chatbots, Personalisierung oder Auswertung eingesetzt? Auch externe Agenturen und persönliche Konten sollten berücksichtigt werden.
- Verantwortung festlegen: Für jeden Inhaltstyp braucht es eine fachliche Freigabe. Bei Grenzfällen sollte klar sein, wer eine zusätzliche rechtliche Bewertung veranlasst.
- Prüfkriterien definieren: Enthält der Inhalt reale Personen, Orte oder Ereignisse? Kann er für authentisch gehalten werden? Geht es um ein Thema von öffentlichem Interesse? Gab es eine echte redaktionelle Prüfung?
- Vorlagen bereitstellen: Hinweise für LinkedIn-Posts, Videos, Bilder, Podcasts und Chatbots sollten zentral verfügbar sein. Das verhindert spontane und uneinheitliche Formulierungen.
- Nachweise sichern: Freigaben, Quellen, Bearbeitungsschritte und Entscheidungen sollten so dokumentiert werden, dass sie später nachvollziehbar sind, ohne unnötige Bürokratie zu erzeugen.
- Kompetenz aufbauen: Artikel 4 des AI Act verlangt Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz. Schulungen sollten deshalb zum tatsächlichen Einsatz, zum Wissen der Beschäftigten und zu den Risiken passen.
Fazit: Transparenz wird zur Führungs- und Prozessaufgabe
Der AI Act verbietet KI im Marketing nicht. Er verlangt jedoch, dass Unternehmen bestimmte KI-Einsätze transparent machen und Verantwortung eindeutig zuordnen. Bei LinkedIn zeigt sich das besonders anschaulich: Ein KI-unterstützter Text, ein fotorealistisches Kampagnenbild und ein synthetisches Sprecher-Video sind rechtlich und organisatorisch nicht gleich zu behandeln.
Für Entscheider ist deshalb eine einfache Leitlinie sinnvoll: automatisierte Erstellung nicht mit automatisierter Veröffentlichung verwechseln. Je realistischer ein Inhalt wirkt und je größer seine öffentliche Wirkung, desto wichtiger sind erkennbare Kennzeichnung, fachliche Kontrolle und eine dokumentierte Freigabe. So wird der AI Act nicht zu einem zusätzlichen Einzelprojekt, sondern zu einem Bestandteil guter Marketing-, Wissens- und Qualitätsprozesse.
Hinweis: Dieser Beitrag stellt eine fachliche Einschätzung zum Stand 1. Oktober 2026 dar. Er ist keine rechtliche Beratung und keine verbindliche rechtliche Grundlage für konkrete Anwendungsfälle. Bei Zweifelsfällen sollte eine qualifizierte rechtliche Prüfung erfolgen.
Der Autor:
Der Gründer und Geschäftsführer der eMBIS Akademie Markus Bockhorni arbeitet seit vielen Jahren als Trainer im Bereich Online Marketing. Seinen hohen Anspruch an Praxisnähe erfüllt der überzeugte Online Marketer der ersten Stunde mit Engagement, fundiertem Know-how und langjähriger Anwender- und Lehrerfahrung. Als passionierter Web-Analyse-Spezialist verfügt er über jede Menge Praxiserfahrung und kennt unter anderem das komplexe Zusammenspiel von Online-Netzwerken und digitalen Marketing-Kampagnen.
Weiterführende Informationen zum Autor: www.embis.de/ueber-embis/trainer/markus-bockhorni/
