Artikel 50 des EU AI Act gilt seit dem 2. August 2026, und die meisten Marketing-Teams haben immer noch keine feste Routine dafür. Nicht weil die Regel unvernünftig wäre. Sondern weil niemand sie einer Person zugewiesen, in den Kalender eingetragen oder klar definiert hat, wie "erledigt" eigentlich aussieht. Genau in dieser Lücke entstehen Bußgelder, nicht bei einem Team, das das Gesetz bewusst ignoriert, sondern bei einem, das nie eine Gewohnheit daraus gemacht hat.
Die gute Nachricht: Für ein typisches Marketing-Team ist der wöchentliche Aufwand klein. Fünf Minuten, einmal pro Woche, wenn die Routine richtig aufgebaut ist. Hier ist, was der EU AI Act in Artikel 50 verlangt, und ein Ablauf, der in ein Montags-Standup passt statt in eine hektische Aktion am Quartalsende.
Was Artikel 50 von einem Marketing-Team wirklich verlangt
Lassen wir den vollen Gesetzestext für einen Moment beiseite und schauen auf das, was für ein Team gilt, das Anzeigen, Blogbeiträge, Social-Content und Videos produziert. Drei Pflichten tauchen immer wieder auf:
KI-generierte oder KI-manipulierte Bilder, Audio- und Videoinhalte, die als echt durchgehen könnten, brauchen eine Kennzeichnung. Wenn ein Team ein Sprecher-Video, eine KI-Stimme oder ein Produktfoto erzeugt, das wie eine unbearbeitete echte Aufnahme wirkt, und es einer real existierenden Person, einem Ort oder einem Ereignis so ähnlich sieht, dass es für authentisch gehalten werden könnte, fällt dieser Inhalt unter die Kennzeichnungspflicht für Deepfake-ähnliche Inhalte. Ein sichtbares Label oder ein hörbarer Hinweis, dass der Inhalt KI-generiert ist, ist die Mindestanforderung.
KI-generierte Texte, die veröffentlicht werden, um die Öffentlichkeit über eine Angelegenheit von öffentlichem Interesse zu informieren, brauchen ebenfalls eine Kennzeichnung, es sei denn, ein Mensch hat den Text geprüft und übernimmt die redaktionelle Verantwortung für seinen Inhalt. Die meisten Produkttexte und Anzeigentexte lösen das nicht aus. Ein Firmen-Blogbeitrag oder eine Pressemitteilung, die als Information der Leser über ein Thema von öffentlichem Interesse gerahmt ist und größtenteils ohne echte menschliche Prüfung von einem Modell verfasst wurde, ist ein anderer Fall.
Chatbots und KI-Assistenten mit Kundenkontakt müssen klar erkennbar machen, dass die Person mit einem System spricht, sofern das nicht ohnehin aus dem Kontext offensichtlich ist. Ein Support-Widget oder ein Lead-Gen-Bot auf einer Landingpage ist das übliche Beispiel für ein Marketing-Team.
Nichts davon verlangt, dass ein Marketing-Team aufhört, KI-Tools zu nutzen. Verlangt wird eine Kennzeichnung, konsequent angewendet, und ein Nachweis, dass diese Kennzeichnung tatsächlich vorhanden war, als der Inhalt veröffentlicht wurde.
Der wöchentliche Fünf-Minuten-Ablauf
Der folgende Ablauf geht davon aus, dass ein Team bereits wöchentlich Inhalte produziert und nur einen festen Prüfpunkt braucht, keine neue Abteilung.
1. Eine Spalte, keine neue Tabelle. Eine einzige Spalte "KI-Beteiligung" zum bestehenden Content-Tracker hinzufügen: keine, KI-unterstützt (Mensch hat geschrieben, KI half beim Redigieren oder Recherchieren), KI-generiert (ein Modell hat den Entwurf oder das Material erstellt, ein Mensch hat geprüft und freigegeben). Das dauert zehn Sekunden pro Zeile und beantwortet die Kennzeichnungsfrage vor der Veröffentlichung, nicht danach.
2. Kennzeichnung zum Zeitpunkt der Veröffentlichung, nicht danach. Fällt ein Video, Bild oder Audioclip unter die Kennzeichnungspflicht, kommt das Label vor dem Livegang: eine Bildunterschrift, eine Einblendung, ein gesprochener Hinweis zu Beginn einer Sprachaufnahme. Labels nachträglich in bereits veröffentlichte Inhalte einzufügen, ist der Punkt, an dem das eigentliche Risiko liegt, denn die Lücke bestand öffentlich, solange sie niemandem auffiel.
3. Der Fünf-Minuten-Check am Freitag. Einmal pro Woche prüft die für die Content-Freigabe zuständige Person die Tracker-Spalte auf alles, was als KI-generiert oder KI-unterstützt markiert ist und Bild, Audio, Video oder öffentlich sichtbaren Text betrifft, und bestätigt, dass das Label mitgeliefert wurde. Ob fünf Einträge oder fünfzig, die Prüfung bleibt gleich: Steht im Tracker KI, zeigt der veröffentlichte Inhalt eine Kennzeichnung. Bei beidem Ja, weiter zum nächsten Punkt.
4. Den Nachweis behalten, nicht nur die Absicht. Ein Häkchen mit "gekennzeichnet" ist eine Notiz für einen selbst. Was später zählt, ist ein datierter Nachweis des Inhalts und seines Labels genau so, wie sie im Moment der Veröffentlichung tatsächlich vorlagen, nicht eine Rekonstruktion aus dem Gedächtnis sechs Monate später, wenn ein Kunde oder eine Behörde nachfragt.
Drei Fälle, die es wert sind, richtig gemacht zu werden
Ein KI-generierter Avatar hält einen Produktpitch auf LinkedIn. Das ist der eindeutigste Fall. Ein synthetischer Präsentator, der auf Kamera wie eine echte Person aussieht und echte Worte spricht, ist genau das, wofür die Kennzeichnungspflicht für Deepfake-ähnliche Inhalte geschrieben wurde. Eine einzeilige Bildunterschrift oder ein gesprochener Hinweis am Anfang des Clips deckt das ab. Das Label wegzulassen, weil "sowieso jeder weiß, dass es KI ist", ist keine Verteidigung, die die Regel anerkennt.
Ein Blogbeitrag zu einem echten Thema von öffentlichem Interesse, von einem Modell verfasst und leicht überarbeitet. "Leicht überarbeitet" trägt in diesem Satz viel Gewicht. Hat jemand aus dem Team den Entwurf tatsächlich gelesen, die Aussagen geprüft, die falschen Stellen korrigiert und würde mit dem eigenen Namen dafür einstehen, ist das eine menschliche Prüfung mit redaktioneller Verantwortung, und die Kennzeichnungspflicht greift nicht. Ging der Entwurf vom Modell direkt zur Veröffentlichung mit nur einer Rechtschreibprüfung dazwischen, greift sie. Die ehrliche Antwort auf "hat das wirklich jemand geprüft" ist der Test, nicht wie der Ablauf im Nachhinein beschrieben wird.
Ein Produktfoto, das wie eine unbearbeitete Studioaufnahme wirken soll. Zeigt es eine real wirkende Szene, die nie stattgefunden hat, ein Büro, das es nicht gibt, einen Kunden, der kein echter Kunde ist, ein Bewertungszitat über ein generiertes Gesicht gelegt, liegt es näher an der Kennzeichnungspflicht für Deepfake-ähnliche Inhalte, als die meisten Teams annehmen. Stilisierte Illustrationen und offensichtlich synthetische Grafiken sind ein anderer Fall. Der Test lautet, ob ein aufmerksamer Betrachter es für ein echtes Foto halten würde.
Für keinen dieser drei Fälle braucht es einen Anwalt in Bereitschaft. Es braucht jemanden im Team, der die Szenarien einmal wirklich gelesen hat und die gleiche Einschätzung jede Woche wieder anwendet, genau dafür ist die Tracker-Spalte da.
Wer das in einem kleinen Team verantwortet
In einem Team ohne eigene Compliance-Rolle liegt das am besten bei der Person, die Inhalte ohnehin vor der Veröffentlichung freigibt, eine Content-Leitung, eine Marketing-Managerin, eine interne Redaktion. Das ist keine juristische Funktion und muss auch keine werden. Die Aufgabe ist eng gefasst: die Tracker-Spalte lesen, bestätigen, dass das Label bei allem Markierten mitgeliefert wurde, und den datierten Nachweis dort aufbewahren, wo das Team später darauf zugreifen kann, ohne alte Entwürfe zu durchsuchen. Eine verantwortliche Person, ein wöchentlicher Durchgang, fünf Minuten.
Warum das Label allein nicht reicht
Hier kommt der Teil, den die meisten Artikel-50-Leitfäden auslassen. Ein Kennzeichnungslabel, das irgendwo in einer Datei auf einem geteilten Laufwerk liegt, beweist nichts darüber, wann es hinzugefügt wurde oder ob es mit dem übereinstimmte, was tatsächlich veröffentlicht wurde. Fragt ein Kunde, ein Partner oder eine Behörde später nach, ob eine bestimmte Anzeige an dem Tag, an dem sie lief, korrekt gekennzeichnet war, ist "wir sind uns ziemlich sicher, dass wir es gekennzeichnet haben" keine Antwort, mit der irgendjemand etwas anfangen kann. Was zählt, ist ein Nachweis, der unabhängig überprüfbar ist, nicht nur intern für glaubwürdig gehalten wird.
Genau hier verdient sich ein qualifizierter Zeitstempel seinen Platz im Ablauf, nicht als zusätzlicher Papierkram, sondern als Unterschied zwischen dem Wort eines Teams und einem Nachweis, den ein Dritter prüfen kann, ohne das Team um Bestätigung bitten zu müssen. Den veröffentlichten Inhalt und sein Kennzeichnungslabel zum Zeitpunkt der Veröffentlichung gemeinsam zu versiegeln, schafft einen Nachweis, der mit der Datei mitreist, statt einen, der vom Gedächtnis einer Person oder einem editierbaren Protokoll abhängt. Dieser Unterschied wiegt umso schwerer, je weiter ein Streitfall vom Marketing-Team entfernt geprüft wird, das die Arbeit gemacht hat. Ein Nachweis, der so gebaut ist, dass ihn jeder, überall, prüfen kann, ist mehr wert als eine Notiz, die nur für die Person Sinn ergibt, die sie geschrieben hat.
Nichts davon erfordert ein neues Werkzeug für jeden einzelnen Inhalt. Es erfordert eine Gewohnheit: den Inhalt und sein Label gemeinsam versiegeln, im Moment der Veröffentlichung, für alles, was der Tracker als KI-berührt und öffentlich markiert.
Eingebaut in die Woche, die es schon gibt
Die meisten Marketing-Teams brauchen kein eigenes Compliance-Projekt für Artikel 50. Sie brauchen die Tracker-Spalte, das Label zum Veröffentlichungszeitpunkt, den Fünf-Minuten-Check am Freitag und einen datierten Nachweis für die Handvoll Inhalte pro Woche, die tatsächlich KI-generierte oder KI-manipulierte Medien enthalten. Das ist die ganze Routine, und sie passt in ein Standup, das ohnehin schon stattfindet.
Für die vollständige Übersicht, was als Kennzeichnungspflicht für Deepfake-ähnliche Inhalte zählt, was als Text von öffentlichem Interesse gilt und wie sich die Pflichten von Anbietern und Betreibern unterscheiden, führt unser Leitfaden zum EU AI Act in klarer Sprache durch den Artikel, mit dem Quelltext durchgängig verlinkt. Dort anfangen, die Spalte in den Tracker dieser Woche einbauen, und der Fünf-Minuten-Check läuft von da an von selbst.
