KI-Inhalte erkennen und kennzeichnen: Was ab August gilt

In zwei Wochen ändert sich für dich etwas, falls du KI im Betrieb nutzt: Am 2. August 2026 wird Artikel 50 der EU-KI-Verordnung anwendbar. Er verlangt, dass du offenlegst, wenn Inhalte künstlich erzeugt wurden. Die EU-Kommission hat ihre finalen Leitlinien dazu am 20. Juli veröffentlicht — also gerade eben.

Viele haben gehört, der AI Act sei verschoben worden. Das stimmt, aber nicht hier: Der sogenannte Digital Omnibus, den der Rat am 29. Juni beschlossen hat, hat die Hochrisiko-Pflichten nach hinten gelegt — Artikel 50 ausdrücklich nicht. Verschoben wurde nur eine technische Pflicht der Anbieter (das maschinenlesbare Wasserzeichen, jetzt 2. Dezember 2026). Was dich betrifft, kommt pünktlich.

Ich schreibe das nicht als Anwalt, sondern als jemand, der selbst betroffen ist und deshalb genauer hingeschaut hat. Am Ende steht, was ich auf meiner eigenen Seite geändert habe.

Zuerst die gute Nachricht: Du bist wahrscheinlich nur „Betreiber”

Die Verordnung unterscheidet zwei Rollen, und das entscheidet über fast alles.

Anbieter ist, wer ein KI-System entwickelt und unter eigenem Namen auf den Markt bringt. Das sind OpenAI, Google, Midjourney. Wer ein Werkzeug nur benutzt, entwickelt nichts und bringt nichts in Verkehr — ist also kein Anbieter.

Betreiber ist, wer ein KI-System beruflich in eigener Verantwortung einsetzt. Das bist du, sobald du ChatGPT für Angebotstexte oder einen Bildgenerator für die Website nutzt. Die private Nutzung ist ausgenommen, die berufliche nicht — und die Wettbewerbszentrale stellt in ihrem Leitfaden klar, dass damit auch Soloselbstständige gemeint sind, nicht nur Konzerne.

Das ist die gute Nachricht: Von den fünf Absätzen des Artikels 50 treffen dich als Betreiber im Wesentlichen zwei. Die technisch aufwendigen Anbieter-Pflichten gehen an dir vorbei.

Was du konkret offenlegen musst

Bilder: die Deepfake-Frage

Der Wortlaut ist enger, als die Aufregung vermuten lässt. Eine allgemeine Kennzeichnungspflicht für „alle KI-Bilder” gibt es nicht. Die Pflicht greift nur bei Deepfakes — und die sind definiert als KI-erzeugte Inhalte, die wirklichen Personen, Gegenständen, Orten, Einrichtungen oder Ereignissen ähneln und einer Person fälschlicherweise als echt erscheinen würden.

Hier wird es interessant. Man könnte das eng lesen: Nur wenn ein konkreter realer Ort oder eine konkrete reale Person nachgebildet wird. Nach dieser Lesart wäre ein erfundenes Werkstattfoto unkritisch — ist ja niemand Echtes drauf.

Die EU-Kommission liest es in ihren Leitlinien weit: Es genügt, dass das Dargestellte etwas ähnelt, das in der Realität existieren könnte. Ausdrücklich heißt es dort, eine realistische synthetische Darstellung einer erfundenen, aber natürlich wirkenden Person sei ein Deepfake im Sinne der Definition. Damit fällt auch die frei erfundene Werkstatt darunter.

Teile der deutschen Fachliteratur widersprechen und halten an der engen Auslegung fest. Ehrlich gesagt: Das ist ungeklärt. Leitlinien sind rechtlich nicht bindend, verbindlich auslegen kann das am Ende nur der Europäische Gerichtshof, und ein Urteil gibt es nicht. Wer dir hier Eindeutigkeit verkauft, hat entweder nicht nachgesehen oder verkauft dir etwas.

Was klar ist: Offensichtlich Fantastisches ist kein Deepfake. Die Leitlinien nennen Drachen, fliegende Menschen, von Elefanten gefahrene Autos. Und geringfügige technische Bearbeitung — eine Belichtungskorrektur — bleibt unter der Erheblichkeitsschwelle.

Daraus folgt ein praktischer Ausweg, der mir gut gefällt, weil er das Problem gar nicht erst entstehen lässt: Wenn deine Bilder erkennbar illustrativ statt fotorealistisch sind, stellt sich die Frage nicht. Eine stilisierte Grafik ähnelt keiner Realität, die jemand für echt halten könnte.

Texte: die Ausnahme, die fast alles entschärft

Für Texte gilt die Pflicht nur, wenn sie veröffentlicht werden, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren. Deine Leistungsbeschreibung ist Werbung, kein öffentliches Interesse. Ein Beitrag über eine Gesetzesänderung — dieser hier zum Beispiel — liegt näher dran.

Entscheidend ist aber die Ausnahme, und die solltest du wörtlich kennen: Die Pflicht entfällt, wenn der Inhalt einer menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurde und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung trägt.

Das ist der Kern der Antwort auf die Frage, ab wann ein Text nicht mehr als „KI-generiert” gilt: Es geht nicht darum, wie viele Wörter die Maschine geschrieben hat. Es geht darum, ob ein Mensch geprüft hat und geradesteht.

Ein Text, den du durchgelesen, korrigiert, faktengeprüft und unter deinen Namen gestellt hast, ist dein Text — auch wenn der erste Entwurf aus einem Modell kam. Ein Text, den du ungelesen aus dem Generator ins Netz kippst, ist es nicht. Die Grenze verläuft nicht bei einem Prozentsatz, sondern bei der Verantwortung.

Ein Haken bleibt: Die Beweislast liegt bei dir. Wenn du dich auf die Ausnahme berufen willst, sollte irgendwo sichtbar sein, dass es einen Verantwortlichen gibt — Autorenangabe, Impressum, eine Transparenz-Seite. Behaupten reicht nicht, wenn niemand es nachlesen kann.

Chatbots

Falls du einen Chatbot auf deiner Seite hast: Der muss ab August offenlegen, dass er eine Maschine ist. Das gilt unabhängig davon, wie harmlos er ist. Ein simpler Beratungs-Bot ist regulatorisch ungefährlich — und trotzdem kennzeichnungspflichtig.

Und jetzt die unbequeme Wahrheit: Erkennen kann man es kaum

Die Verordnung setzt auf Selbstauskunft. Das wirkt naiv, bis man sich ansieht, wie gut die Alternativen funktionieren. Nämlich schlecht.

KI-Detektoren für Texte messen nicht Urheberschaft, sondern Stil. Eine Untersuchung aus Stanford hat sieben Detektoren auf Essays von Nicht-Muttersprachlern losgelassen: Im Schnitt wurden 61 Prozent fälschlich als KI eingestuft. Fast 98 Prozent der Aufsätze wurden von mindestens einem Detektor falsch beurteilt. Bei Essays von Muttersprachlern lagen dieselben Werkzeuge fast fehlerfrei.

Der Grund ist ein technischer, aber er hat eine unangenehme soziale Folge: Detektoren bestrafen sprachliche Schlichtheit. Wer einfach und klar schreibt, gerät unter Verdacht.

Die Gegenprobe derselben Studie ist der eigentliche Hammer. Als die Forscher ChatGPT die Essays sprachlich aufwerten ließen, fiel die Falsch-Positiv-Rate von 61 auf 12 Prozent — obwohl jetzt mehr KI im Text steckte. Mehr KI-Einsatz senkte den KI-Verdacht. Damit ist bewiesen, dass diese Werkzeuge keine Aussage über Urheberschaft treffen können.

(Die Zahlen stammen aus 2023 und wurden gegen die damaligen Modelle erhoben. Der strukturelle Befund gilt weiter, die konkreten Prozentwerte sind nicht mehr aktuell — belastbare unabhängige Zahlen für 2026 habe ich nicht gefunden. Fast alle neueren Zahlen stammen von Anbietern solcher Detektoren, also von Parteien mit Eigeninteresse.)

Bei Bildern sind Menschen kaum besser. Das AI-for-Good-Lab von Microsoft hat über 12.500 Teilnehmende rund 287.000 Bilder bewerten lassen. Trefferquote: 62 Prozent — laut den Autoren kaum besser als eine Münze. Porträts wurden am ehesten erkannt, Landschaften und Innenräume deutlich schlechter. Und echte Fotos mit ungewöhnlichem Licht wurden häufig für KI gehalten.

Das trifft genau die Kategorie, um die es bei Firmenwebsites meistens geht: Räume, Arbeitsplätze, Situationen ohne Gesichter.

Drei Erkennungsmerkmale, die keine sind

Der Gedankenstrich. Ja, Sprachmodelle nutzen ihn häufiger als der Durchschnittstext. Nein, das ist kein Nachweis. Gute Autoren nutzen ihn seit jeher — die Modelle haben ihn genau deshalb gelernt. Eine Häufigkeitsverschiebung in einem großen Textkorpus ist etwas völlig anderes als eine Aussage über einen einzelnen Text. Wer aus dem einen das andere folgert, macht einen statistischen Denkfehler.

Bestimmte Lieblingswörter. Die bekannteste Geschichte ist die um „delve”: ChatGPT nutze das Wort auffällig oft, weil Trainingsbewerter in Nigeria es bevorzugten. Klingt gut. Eine Nachprüfung an Sprachkorpora hat die Erklärung nicht bestätigt. Nicht nur das Erkennungsmerkmal ist wackelig — auch die populäre Erklärung dafür.

Die Hände. Der Klassiker ist 2026 veraltet. In der Microsoft-Studie waren sichtbare Artefakte in den Testbildern größtenteils gar nicht mehr vorhanden. Schlimmer: Menschen halten KI-generierte Gesichter inzwischen teils für echter als echte, und die Selbsteinschätzung der eigenen Erkennungsfähigkeit ist systematisch zu hoch. Wer glaubt, KI-Bilder zu erkennen, irrt sich meistens.

Und die technischen Wasserzeichen?

Es gibt zwei Ansätze. Content Credentials (C2PA) schreiben die Herkunft in die Metadaten. SynthID und ähnliche Verfahren betten ein Muster in den Inhalt selbst.

Beide haben dasselbe Problem: Sie überleben den Alltag nicht zuverlässig. Große Plattformen entfernen Metadaten beim Upload, ein Screenshot vernichtet sie vollständig. Und selbst eingebettete Wasserzeichen lassen sich angreifen — bei Texten reicht Umformulieren oder Rückübersetzung.

Daraus folgt eine wichtige Asymmetrie, die du dir merken solltest: Vorhandene Content Credentials sind ein starker Herkunftsbeweis. Ihr Fehlen beweist gar nichts.

Was das für dich heißt

Wenn du KI beruflich nutzt, sind das die Schritte — in der Reihenfolge, in der ich sie selbst gegangen bin:

1. Inventur. Wo steckt in deinem Auftritt KI drin? Bilder, Texte, Produktbeschreibungen, Social-Media-Posts, Chatbot. Schreib es auf. Die meisten unterschätzen, wie viel es geworden ist.

2. Sortieren. Was ist fotorealistisch und könnte für echt gehalten werden? Das kennzeichnen. Was ist offensichtlich illustrativ? Unkritisch. Was ist gar keine KI — echte Fotos, echte Screenshots? Auch das gehört in die Inventur, denn es ist dein Vertrauensvorsprung.

3. Redaktionelle Verantwortung sichtbar machen. Autorenangabe bei Texten, ein Verantwortlicher, der auffindbar ist. Das ist der Schlüssel zur Text-Ausnahme, und es kostet dich nichts.

4. Kennzeichnen, wo es zählt. Die Verordnung verlangt klar, erkennbar und barrierefrei, spätestens bei der ersten Interaktion. Ein sichtbarer Hinweis am Bild, nicht nur eine Zeile im Impressum.

5. An das Wettbewerbsrecht denken. Unabhängig vom AI Act gilt Paragraf 5 UWG: Ein KI-Bild, das wie ein echtes Referenzprojekt oder ein Kundenfoto wirkt, kann eine irreführende geschäftliche Handlung sein. Das ist praktisch oft das größere Risiko als die KI-Verordnung — Abmahnungen kommen schneller als Marktaufsicht.

Der Bußgeldrahmen für Verstöße gegen die Transparenzpflichten liegt bei bis zu 15 Millionen Euro oder 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes. Für einen Handwerksbetrieb ist das keine realistische Bedrohung. Der wahrscheinlichere Ärger heißt Abmahnung durch einen Wettbewerber.

Was ich auf meiner eigenen Seite gemacht habe

Ich verkaufe Unternehmern, dass sie mit KI arbeiten können. Dann wäre es schwach, beim eigenen Auftritt zu schweigen.

Also: Die Stimmungsbilder hier — Werkstattszenen, Projekt-Kopfbilder, Blog-Cover — sind generiert und tragen jetzt ein sichtbares Label. Mein Portrait ist ein echtes Foto und bleibt unmarkiert. Die App-Screenshots stammen aus den echten Apps, zeigen aber ausgedachte Demo-Daten. Und diese Texte schreibe ich mit KI-Unterstützung, prüfe sie und stehe mit meinem Namen dafür gerade.

Das alles steht gebündelt auf der Transparenz-Seite. Bei den Bildern kennzeichne ich bewusst vorsichtiger, als vielleicht nötig wäre — weil die Rechtslage strittig ist und weil jemand, der mir sein Projekt anvertrauen soll, nicht raten muss, was hier echt ist.

Wenn du wissen willst, wie das bei dir aussieht: Im KI-fit Coaching gehen wir genau solche Fragen an deinem echten Auftritt durch — was du kennzeichnen musst, was nicht, und wie du es so löst, dass es dich nicht bei jeder Änderung wieder beschäftigt. Und wenn du unsicher bist, ob dein Fall heikel ist: Schreib mir, das Erstgespräch kostet nichts.

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Ich bin kein Anwalt, und das hier ist keine Rechtsberatung. Es ist der Stand, den ich recherchiert habe — mit Quellen, damit du es nachprüfen kannst. Bei heiklen Fällen, etwa Werbung mit KI-Bildern von Personen, gehört ein Anwalt dazu.

Quellen: Volltext Art. 50 KI-VO · Leitlinien der EU-Kommission (20.07.2026) · Verhaltenskodex zur Kennzeichnung · Leitfaden der Wettbewerbszentrale · Ratsbeschluss zum Digital Omnibus (29.06.2026) · Stanford-Studie zu Detektoren · Microsoft-Studie zur Bilderkennung · Analyse zu C2PA-Metadaten