Seit dem 2. August musst du KI-Texte kennzeichnen!? Wahrscheinlich nicht

Seit Wochen steht in vielen Feeds dieselbe Warnung: Ab dem 2. August muss gekennzeichnet werden, was eine KI geschrieben hat, sonst drohen Bußgelder. Für die meisten Texte, die im Marketing entstehen, stimmt das nicht.

Der AI Act wird nicht an einem einzigen Stichtag vollständig anwendbar, sondern in Stufen, und längst nicht jede davon betrifft dich. Die Stufe, auf die Content-Verantwortliche schauen sollten, ist seit dem 2. August anwendbar. Es sind die Transparenzpflichten aus Artikel 50. Was dort steht, ist enger gefasst als die Aufregung vermuten lässt. Eine Stelle ist allerdings deutlich unbequemer.

Worüber du schreibst, entscheidet – nicht womit

Die Kennzeichnungspflicht für KI-erzeugten Text greift nur, wenn drei Kriterien zugleich erfüllt sind. Die Europäische Kommission nennt sie in ihren Fragen und Antworten zu Artikel 50 kumulativ: Der Text ist veröffentlicht, er informiert die Öffentlichkeit, und er behandelt eine Angelegenheit von öffentlichem Interesse.

Das dritte Kriterium ist der Hebel, und die Kommission führt in denselben Fragen und Antworten beispielhaft auf, was darunter fällt: Politik und demokratische Prozesse, öffentliche Verwaltung und Dienstleistungen, Justiz und Strafverfolgung, Grundrechte, öffentliche Sicherheit, öffentliche Gesundheit, Umweltschutz und Verbrauchersicherheit, dazu wirtschaftliche, finanzielle, politische, wissenschaftliche oder kulturelle Entwicklungen, die Gegenstand öffentlicher Debatte sein können. Die Aufzählung ist ausdrücklich nicht abschließend und damit breiter, als es zunächst klingt.

Bei vielen Alltagsformaten greift die Pflicht trotzdem nicht. Dazu gehören Produktbeschreibungen, Landing Pages zu einer Kampagne, Angebots-Newsletter, Stellenanzeigen und Beiträge über die eigene Marke. All das ist zwar veröffentlicht, es bewirbt aber etwas, statt die Öffentlichkeit über eine öffentliche Angelegenheit zu informieren. Damit fehlt das dritte Kriterium.

Ausschlaggebend ist dabei die Funktion eines Textes. Näher am Anwendungsbereich liegt deshalb Content Marketing, das in ein öffentliches Sachthema hineinreicht: der Gesundheitsratgeber einer Apotheke, die Verbraucherinformation zu Widerrufsrechten, der Text über Lieferkettenstandards, der Ratgeber zur privaten Altersvorsorge, die Sicherheitshinweise zu einem Produkt, und ebenso die Landing Page, die zugleich über ein Gesundheitsthema aufklärt.

Grenzfälle brauchen eine Einzelfallbewertung. Eine Pressemitteilung über die eigene Firma bleibt in der Regel außen vor, referiert sie dagegen eine wissenschaftliche Studie, kann die Bewertung anders ausfallen.

Zwei Dinge kommen hinzu, die in der Debatte regelmäßig untergehen. Weiterreichen lässt sich die Pflicht nicht. Nach Artikel 50 Absatz 4 trifft sie die Betreiber:innen. Im Unternehmen ist das die Organisation, für die du veröffentlichst, nicht du als Beschäftigte:r; wer im eigenen Namen publiziert, ist selbst Betreiber:in. Anbieter:innen von KI-Systemen haben daneben eigene Pflichten, ihre Ausgaben nach Absatz 2 maschinenlesbar zu markieren; das läuft technisch im Hintergrund und ersetzt die sichtbare Kennzeichnung nicht. Eine Ausnahme nach Unternehmensgröße kennt Artikel 50 ebenfalls nicht. Bei Verstößen drohen bis zu 15 Millionen Euro oder drei Prozent des weltweiten Jahresumsatzes, je nachdem, welcher Betrag höher ist; für kleine und mittlere Unternehmen gilt der niedrigere.

Wer prüfen lässt, muss nicht kennzeichnen – aber richtig prüfen

Wer betroffen ist, kann an der Kennzeichnung trotzdem vorbeikommen. Artikel 50 Absatz 4 nennt die Bedingung: Die Pflicht entfällt, wenn die Inhalte „einer menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurden und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung der Inhalte trägt“. Eine der beiden Kontrollformen genügt, die Verantwortung muss aber hinzukommen. Genau hier entspannen sich die meisten zu früh.

Nicht ausreichend sind eine Rechtschreibprüfung, ein Häkchen im Freigabe-Workflow oder ein kurzer Blick über den Text. Die Kommission beschreibt die menschliche Überprüfung als bewusste Prüfung des Inhalts durch Personen mit einschlägiger Sachkenntnis und fachlichem Urteilsvermögen. Redaktionelle Kontrolle meint die ausgeübte Kontrolle einer verantwortlichen Person oder Stelle, die den Text genehmigen, ändern oder zurückweisen kann. Das steht so in den Leitlinien zu den Transparenzpflichten vom 20. Juli 2026 – Auslegung der Kommission also, nicht Gesetzestext; letztverbindlich entscheiden Gerichte.

Umgekehrt wird die Ausnahme oft strenger gelesen, als sie ist. Ein bestimmtes Dokumentationsformat schreibt die Verordnung nicht vor, weder ein Prüfprotokoll noch ein Freigabe-Tool noch eine namentlich benannte Einzelperson. Eine gelebte Kontrolle genügt auch ohne formalisierten Prozess. Protokollieren musst du also nichts; im Streitfall musst du die Kontrolle aber belegen können. Das ist die Stelle, an der es in gewachsenen Beständen dünn wird.

400 Milligramm, erst auf Klick sichtbar

Auf einer Ratgeberseite der Kaufmännischen Krankenkasse zur Ernährung in der Schwangerschaft steht die Empfehlung, täglich 400 Milligramm Folsäure einzunehmen. Fachlich gemeint sind 400 Mikrogramm. Die Einheit ist verrutscht und der Wert damit tausendfach zu hoch. Derselbe Einheitenfehler steht vier weitere Male auf der Seite, zweimal davon bei Jod. Eine Eisenangabe ist dagegen korrekt; die Einheit ist also nicht durchgängig vertauscht.

Aufschlussreich ist, wo diese Werte stehen: nicht im sichtbaren Fließtext, sondern in einem Akkordeon-Element, das standardmäßig geschlossen ist. Wer die Seite öffnet, liest die Überschrift „Empfehlungen für Folsäure“ und sieht darunter nichts. Der Wert erscheint erst auf Klick. Im Quelltext steht er vollständig da, aufgeklappt oder nicht, und dort ist er für Suchmaschinen und Sprachmodelle lesbar.

Am 2. August 2026 stand die Passage dort, und nachprüfen kannst du das unabhängig von mir. Das Internet Archive speichert die Seite seit Jahren regelmäßig. Die gespeicherte Fassung vom 25. Juni 2026 zeigt die Werte, eine Fassung vom April 2021 zeigt dieselben.

Der Fall beschreibt einen Mechanismus: Eine Prüfung, die sich auf den Augenschein verlässt, greift genau dort daneben, wo Suchmaschinen und Sprachmodelle trotzdem mitlesen. Das ist der Unterschied zwischen Überfliegen und der bewussten Prüfung, auf der die Ausnahme beruht.

Als Vorwurf an eine Redaktion ist das ausdrücklich nicht gemeint. Der Fall sagt auch nichts darüber, ob jemand von den Werten wusste, ob beim Erstellen KI im Spiel war oder ob hier gegen den AI Act verstoßen wurde.

Der AI Act ist dabei ohnehin nur der Anlass. Antwortsysteme lesen solche Seiten längst und geben sie in eigenen Worten weiter; was davon bei den Leser:innen ankommt, steuert keine Redaktion mehr. Steuerbar bleibt allein die eigene Quelle, und das gilt auch für alles, was keiner Kennzeichnungspflicht unterliegt.

Zwei Monate später stand fast alles noch dort

Aus einem Einzelfall lässt sich das Ausmaß nicht ableiten. Also habe ich eine Branche vermessen, deren Gesundheits- und Leistungsinformationen mitten in die Beispielliste der Kommission fallen und deren Auftritte offen einsehbar sind. Gebaut sind diese Bestände wie überall: gewachsen, auf mehrere Zuständigkeiten verteilt, voller Aussagen mit Konsequenzen. Datenbasis ist eine monatliche Beobachtung der öffentlichen Websites der gesetzlichen Krankenkassen, Stand Juni 2026: 67.245 Seiten aus über 90 Kassen-Web-Auftritten.

Zwischen April und Juni habe ich 31.347 dokumentierte Belegstellen erneut abgerufen, alle mit zuvor wörtlich geprüftem Zitat. 29.493 davon standen unverändert da, also 94,1 Prozent. Gemessen wurde nur, ob der Belegtext zum zweiten Zeitpunkt noch dort steht. Ob er inhaltlich richtig ist und ob jemand ihn gesehen hat, sagt die Messung nicht.

Die Zahl beschreibt einen Normalzustand, den Redaktionen kennen: Was einmal im Bestand liegt, bleibt liegen, bis jemand gezielt hinsieht. Für die Kennzeichnungsfrage zählt das, weil die Ausnahme genau daran hängt, dass jemand hinsieht.

Ein Detektor misst die falsche Größe

Naheliegend wäre jetzt, ein Erkennungswerkzeug über den Bestand laufen zu lassen und auszusortieren, was nach Maschine klingt. An 43.944 redaktionellen Seiten habe ich geprüft, ob das trägt. Klingt eine Seite maschinell, hat sie dann auch mehr fachliche Prüfhinweise? Gemessen wird regelbasiert und reproduzierbar an einem versionierten Katalog aus 242 dokumentierten Sprachmustern, ohne KI-Detektor; die Hinweise markieren Prüfbedarf, keine bestätigten Fehler.

Die Antwort ist ein Zusammenhang von 0,13, wo voller Gleichlauf bei Eins läge. Als belastbar gewertet hätte ich erst Werte ab 0,2, schriftlich festgelegt vor der Messung. Wie sehr ein Text nach Maschine klingt, sagt also fast nichts darüber, ob er fachlich geprüft werden muss. Ein nachträglicher, nicht vorab geplanter Vergleich stützt das. Neue Seiten klingen nicht uniformer als der Altbestand, rund 19 bis 20 dieser Sprachmuster je 1.000 Wörter in beiden Gruppen. Die Formelhaftigkeit, die viele für ein KI-Symptom halten, war vorher schon da.

Der Altbestand bleibt, wie er ist

Inhalte, die vor dem 2. August erzeugt und bereits veröffentlicht waren, müssen nicht nachträglich gekennzeichnet werden. Die Kommission ermutigt ausdrücklich dazu, wo es möglich ist, verlangt es aber nicht. Damit bleiben große Teile gewachsener Bestände ungekennzeichnet und auffindbar, und das völlig rechtmäßig.

Sortiere nach Konsequenz, nicht nach Stil

Prüfe zuerst, welche deiner Formate überhaupt in den Anwendungsbereich fallen. Für viele Marketing Teams ist das ein kleiner, klar abgrenzbarer Teil des Bestands; alles andere kannst du aus der Diskussion nehmen.

Für diesen Teil zählt dann, ob jemand mit Sachkenntnis den Text geprüft hat und dafür geradesteht. Wer das ohnehin so macht, muss es im Zweifel nur nachvollziehbar halten.

Beim Altbestand hilft eine einfache Reihenfolge. Eine Veranstaltungsankündigung von 2023 ist harmlos. Eine Preisangabe, eine Frist, eine Zusage oder eine Gesundheitsempfehlung ist es nicht. Fang bei den Aussagen an, die deine Leser:innen etwas kosten, wenn sie falsch sind.

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Dieser Beitrag gibt die Rechtslage mit Fundstelle wieder und ist keine Rechtsberatung.

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Offenlegung

Die zugrunde liegende Untersuchung läuft unter dem Namen AußenBlick GKV und ist Forschung auf öffentlicher Datenbasis. Keine der untersuchten Organisationen hat sie finanziert oder beauftragt.

Bis Ende 2024 habe ich die Versichertenkommunikation eines Krankenversicherers verantwortet, der in fester Vertriebspartnerschaft mit einer der untersuchten Kassen steht. Zu den erfassten Kassen bestehen keine laufenden Auftragsbeziehungen. Die vorangegangene Auswertung liegt als frei zugänglicher Preprint vor, einschließlich offenem Datensatz.

Der Preprint beruht auf einem eingefrorenen Studienkorpus von 56.198 ausgewerteten Seiten aus 84 Website-Einheiten. Die Zahlen im Text stammen aus der seither fortlaufenden Monatsbeobachtung, die breiter angelegt ist und anders zählt. Beide Stände werden nicht miteinander verrechnet.

Quellen in der Gesamtübersicht

• Verordnung (EU) 2024/1689 über künstliche Intelligenz, insbesondere Artikel 50: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj?locale=de
• Europäische Kommission, Leitlinien zu den Transparenzpflichten für Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, 20. Juli 2026: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/guidelines-transparency-obligations-providers-and-deployers-ai-systems
• Europäische Kommission, Fragen und Antworten zu den Transparenzpflichten nach Artikel 50: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/transparency-obligations-under-article-50-ai-act
• Europäische Kommission, Fragen und Antworten zum Verhaltenskodex, dort zur Behandlung von Bestandsinhalten: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/signing-code-practice-transparency-ai-generated-content
• Deutsche Gesellschaft für Ernährung, Referenzwerte für Folat, dort zur Supplementierung in der Schwangerschaft: https://www.dge.de/wissenschaft/referenzwerte/folat/
• Möller, LLM-Assisted Review Prioritization for German Statutory Health Insurance Websites, Open-Access-Preprint mit offenem Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20591063

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