Der EU AI Act und DAM: KI kennzeichnen, Echtheit beweisen

Ab dem 2. August 2026 gelten die Transparenzpflichten des EU AI Act (Artikel 50) für alle, die digitale Assets verwalten, verteilen und veröffentlichen. Was das konkret bedeutet, ist noch nicht in jedem Grenzfall geregelt. Aber die Richtung ist klar.

KI-generierte oder KI-bearbeitete Inhalte werden gekennzeichnet werden müssen: menschlich sichtbar für alle Inhalte, die Realität vortäuschen, und maschinell lesbar, damit auch Suchmaschinen, Plattformen und Feeds wie LinkedIn, TikTok oder Instagram die Herkunft verstehen. Das betrifft Produktbilder, fotorealistisch wirkende Kampagnenmotive, KI-generierte Texte ohne redaktionelle Prüfung, Chatbots.

Ein Digital Asset Management (DAM) System ist dabei schon längst kein passiver Speicher mehr. Es wird oft zum Knotenpunkt, an dem entschieden wird, ob ein Inhalt die Kennzeichnungspflicht erfüllt oder nicht: beim Export, bei der Formatkonvertierung, bei der Weiterverteilung an Kanäle und Partner.

Wer jetzt die richtigen Weichen stellt, ist ab August vorbereitet und hat nebenbei ein Instrument in der Hand, das mehr leistet als Compliance: den Nachweis, dass ein Inhalt echt ist.

Gatekeeper DAM

Welche Aufgaben übernimmt KI in Ihrem DAM? Verschlagwortung? Agentische Workflows? Fokuspunkte und Formatversionen generieren?

Sobald Bilder oder Texte (Barrierefreie Beschreibung) mit KI generiert wurden, müssen sie bald maschinell lesbar gekennzeichnet werden. Und sobald

• reale Informationen weitergeben und

• nicht von einer menschlichen Schlussredaktion geprüft wurden (Format ändern ist keine Prüfung),

müssen sie auch menschlich lesbar gekennzeichnet werden.

Das gilt unabhängig davon, ob im DAM selbst mit KI gearbeitet wird: Das DAM sollte die Logik für maschinell und menschlich lesbare Kennzeichnung kennen, Signale verstehen und vor allem: Nicht löschen.

Zwei EU-Dokumente regeln inzwischen, wie Artikel 50 des EU AI Act angewendet werden soll:

• Der Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content vom 10. Juni 2026 beschreibt, wie KI-generierte und KI-manipulierte Inhalte markiert und gekennzeichnet werden können.
• Die Leitlinien (Guidelines) der Kommission zu den Transparenzpflichten nach Artikel 50, förmlich angenommen am 20. Juli 2026, stellen klar, welche Anbieter, Betreiber, Systeme und Inhaltsarten überhaupt in den Anwendungsbereich fallen.

Zwischen beiden Dokumenten besteht ein wesentlicher Unterschied. Der Code ist ein freiwilliges Instrument zur Unterstützung der Compliance. Die Leitlinien erläutern dagegen, wie die gesetzlichen Pflichten auszulegen und anzuwenden sind.

Beide Dokumente liegen nun vor. Die offene Frage ist damit nicht mehr, was die Regeln verlangen, sondern wie schnell Organisationen die Anforderungen bis zum 2. August in die Praxis umsetzen können.

Wichtigster Schritt jetzt: KI-Inventar. Welche Software arbeitet mit KI? Welcher Content wurde bislang mit KI erstellt - oder bearbeitet?

Maschinell lesbar: Wie geht das?

Das haben sich Adobe, Arm, BBC, Intel, Microsoft und Truepic und andere gefragt und vor fünf Jahren die C2PA gegründet - ein Konsortium, das ein Zertifikat entwickelt, das die Herkunft (welche Kamera, welcher KI-Generator…), die Bearbeitung (Maskieren in Photoshop geht schneller mit KI) und auch das Publishen nachvollziehbar werden lässt und als kleine Zeichenfolge über den IPTC- und EXIF-Daten schreibt.

Die ersten Kameras schreiben dieses Zertifikat, ChatGPT ebenso, Google in seine KI und seine Smartphones - nur Midjourney und Flux zieren sich derzeit noch. Photoshop und Lightroom schreiben Zertifikate, wenn mit KI Bild oder Film geändert werden.

Ein robustes und einfaches System innerhalb des Prozesses Kreation-DAM-CMS, aber sobald z.B. aus einem JPG ein PNG wird, kann das Zertifikat verloren gehen, wenn Prozesse nicht darauf ausgelegt sind, Metadaten zu erhalten.

Die zweite Schicht bilden unsichtbare Wasserzeichen. Im finalen Code of Practice ist das keine Empfehlung mehr, sondern der erwartete Standard: Hersteller generativer KI-Systeme, die den Code zeichnen, verpflichten sich, ihre Ergebnisse mit mindestens zwei Schichten maschinenlesbarer Markierung zu versehen: signierte Metadaten und ein unsichtbares Wasserzeichen. Denn eine einzelne Technik erfüllt derzeit alle vier gesetzlichen Anforderungen an Wirksamkeit, Interoperabilität, Robustheit und Zuverlässigkeit für sich allein. Wasserzeichen sind frei konfigurierbar und können neben den C2PA-Infos auf Wunsch weitere Daten aufnehmen — so könnte on the fly jeder Händler, der Bilder für seinen Shop herunterlädt, im Wasserzeichen markiert werden. Der Weg der Nachverfolgung wäre geebnet: Wer nutzt alte Bilder? Wo wurden welche Bilder gestohlen? Die Wasserzeichen lassen sich sogar in Gedrucktem wiederfinden.

Bilder von Adobe Stock enthalten bereits Content Credentials,  die DPA rollt C2PA in Kombination mit Wasserzeichen aus; Anbieter wie IMATAG oder andere übernehmen den Service, Zertifikate und Wasserzeichen zu schreiben.

Zusätzlich kann das IPTC-Feld DigitalSourceType bespielt werden. Es gibt über ein festes Vokabular an, wie ein Asset entstanden ist, etwa KI-generiert oder mit KI bearbeitet.

Mehr zum Thema: Was ist C2PA? Leitfaden zu Content Credentials und Content Provenance

Wie DAM-Nutzer sich jetzt vorbereiten sollten:

• KI-Inventar: welches Asset, welches Tool, welches Datum

• Metadaten-Policy: IPTC DigitalSourceType konsequent befüllen

• Export-Pfade kartieren: heute testen, wo bei Konvertierung, Rendition und Verteilung Herkunftsdaten verloren gehen.

• Freigabe-Schritt: Kennzeichnungsprüfung vor Veröffentlichung, nicht erst im Distributionskanal

• Output-Kanäle definieren: je Ausgabekanal entscheiden, welche Kennzeichnung nötig ist - sichtbarer Hinweis, maschinenlesbare Herkunft oder zusätzlich ein Wasserzeichen über Dienstleister.

Die Labels gibt es jetzt fertig

Unternehmen, die KI-generierte oder KI-bearbeitete Inhalte veröffentlichen, müssen keine eigenen Kennzeichen mehr entwerfen. Der Code of Practice stellt dafür einen Satz von EU-Icons bereit, die Betreiber zur Kennzeichnung von Inhalten nutzen können, die unter Artikel 50 des EU AI Act fallen. Die Icons wurden vom AI Office entwickelt und sollen für Nutzer klar erkennbar machen, dass Inhalte künstlich erzeugt oder bearbeitet wurden:

• Ein Icon kennzeichnet vollständig KI-generierte Inhalte, also Inhalte, die vollständig durch KI erstellt wurden.
• Ein Icon kennzeichnet teilweise KI-bearbeitete Inhalte, also bereits bestehende Inhalte, die mithilfe von KI verändert wurden, etwa Deepfakes oder KI-generierte Texte ohne menschliche Prüfung.
• Ein Basis-Icon kann verwendet werden, wenn KI an der Erstellung eines Deepfakes oder veröffentlichten Textes beteiligt war oder wenn die Kennzeichnung durch ein eigenes Textlabel oder eine zusätzliche interaktive Ebene ergänzt wird.

Alle drei Icons stehen in vier Varianten für helle und dunkle Hintergründe zur Verfügung und können kostenfrei genutzt werden. Der Einsatz ist optional. Ein gleichwertiges Icon oder Label ist ebenso zulässig, sofern es das großgeschriebene Kürzel „AI“ als visuelles Hauptelement trägt und klar und unterscheidbar bleibt.

Die Zeichnung des Code of Practice ist freiwillig. Nicht freiwillig ist dagegen die Kennzeichnungspflicht nach Artikel 50. Die Nutzung der Icons allein stellt noch keine Rechtskonformität her. Die Verantwortung für eine Kennzeichnung, die den gesetzlichen Anforderungen tatsächlich genügt, bleibt beim veröffentlichenden Unternehmen.

Für DAM-Nutzer ist das ein praktischer Gewinn. Ein definierter Satz an Kennzeichen lässt sich in Freigabe-Workflows und Rendition-Vorlagen einbauen, sodass Kennzeichnungen kanalübergreifend konsistent erfolgen können. Das ist deutlich verlässlicher, als bei jeder Veröffentlichung erneut über die passende Kennzeichnung entscheiden zu müssen.

Was schon fest steht und was nicht

Klar ist: Sobald ein Bild die Realität zeigen will (Produktbilder, Menschen auf fotorealistischen Bildern, ...), aber KI-generiert wurde, muss die menschlich lesbare Kennzeichnung auch dort gezeigt werden, wo bisher noch nie ein Bildnachweis erbracht wurde: auf Key Visuals auf der Website, in Broschüren, auf Plakaten, auf Messewänden und so weiter.

Die Frage, die für den Alltag am wichtigsten war, ist inzwischen beantwortet. Routinemäßige Bearbeitung macht aus einem Bild noch keinen kennzeichnungspflichtigen Inhalt. Die Leitlinien der Kommission nennen ausdrücklich als nicht erfasst: Hintergrunddetails bearbeiten wie das Entfernen von Passanten, Lichtanpassungen, Farbkorrektur, Rauschreduktion, Dateikomprimierung, kosmetische Anpassungen und Maßnahmen zur Barrierefreiheit. Dasselbe gilt für Hintergrunderweiterungen oder -austausch zu klar ästhetischen Zwecken, für Kompositionen und Anordnungen bestehender Produkte sowie für das Re-Scaling von Bildern in Produktwerbung oder auf Verpackungen. In all diesen Fällen ist die Auswirkung auf die Echtheitswahrnehmung des Betrachters als gering eingestuft.

Die Grenze für menschlich lesbare Kennzeichnung verläuft woanders: Das Einfügen, Entfernen oder Ersetzen von Objekten oder Personen, der Gesichtstausch und das Erzeugen realistischer Szenen, die so nie stattgefunden haben, fallen unter die Pflicht.

Und der Kontext zählt: Die Leitlinien halten fest, dass eine substanzielle KI-Bearbeitung von Hintergrunddetails in journalistischen Bildern über die übliche technische und redaktionelle Praxis hinaus die Echtheitswahrnehmung durchaus beeinträchtigen kann, während derselbe Eingriff in einer Produktanzeige unproblematisch bleibt.

Bei Produktbildern ist der Praxistest einfach. Gibt das Bild das Produkt korrekt wieder, ist es in der Regel kein Deepfake. Lässt es das Produkt attraktiver oder hochwertiger erscheinen als in der Realität, schon. Damit erledigt sich auch die Unschärfe der deutschen Übersetzung: „Standard editing" war im Verordnungstext als „Standardredaktion" übersetzt worden, was Raum für Interpretation ließ. Die Leitlinien füllen die Kategorie nun mit konkreten Beispielen.

Von der Pflicht zur Chance

Man kann den KI-Content schlicht als solchen ausweisen (was ja beim Publikum nicht immer allzu gut ankommt). Interessanter ist die andere Richtung: Es ließe sich auch “beweisen”, dass ein Foto echt ist, dass ein Text menschlich geschrieben wurde und, dass die Bilder tatsächlich zum Absender passen.

Aus der Kennzeichnungspflicht wird so ein Echtheitsnachweis.

Das lohnt den Aufwand. Ähnlich wie beim Datenschutz, der Impressumspflicht und anderen Mechanismen sind es die seriösen Anbieter, die Zeit investieren, um sich von unseriösen abzuheben. LinkedIn etwa hat schon begonnen, KI-Content auszusperren aus den Feeds. Dabei nutzen sie Fake-Detektoren, die zumindest schon 94% Genauigkeit haben. Aber mit Echtheits-Zertifikaten dreht sich das Prinzip um: Es lässt sich jeder False-Positive vermeiden und Kommunikation wieder beim Kunden ankommen. Die KI-Text-Fallen, in die in letzter Zeit der Berliner Tagesspiegel und der Ministerpräsident von Thüringen tappten, zeigt: KI-Nutzung ohne Kennzeichnung könnte die nächste Cancel Culture auslösen.

Über den Autor
Dieser Beitrag ist ein Gastartikel von Alexander Karst. 
Alexander Karst arbeitet seit 1994 in der Werbe- und Bildbranche. Nach Stationen bei PhotoDisc und Getty Images als Web- und PR Manager, gründete er 2008 die Agentur Die Bildbeschaffer GmbH, die Unternehmen und Agenturen bei Bildeinkauf, Bildrecherche, Rechteklärung und Bildmanagement unterstützt. Darüber hinaus schult und berät er zu Bildrechten sowie zu den vielfältigen Herausforderungen rund um Bilder, Bildrechte, Content und Medien.