KI-Transparenzpflichten ab August 2026: EU-Kommission veröffentlicht Leitlinien

Die EU-Kommission konkretisiert mit dem Entwurf der Leitlinien zu den Transparenzpflichten nach der KI-Verordnung, wann KI-Inhalte gegenüber Nutzern offengelegt beziehungsweise gekennzeichnet werden müssen. Die Guidelines erläutern Details dazu, welche Praktiken in den einzelnen Kategorien des Art. 50 AI Act erfasst sind, wie die daraus folgenden Pflichten zu verstehen sind und geben Beispiele für die verschiedenen Fälle. Damit kann eine präzisiere Einordnung unter die Transparenzpflichten vorgenommen werden. Sehr hilfreich ist, dass die einzelnen gesetzlichen Bezeichnungen erläutert und in Teilbegriffe zerlegt und definiert werden. Besonders relevant für viele Marktteilnehmer dürften die Erklärungen zum Begriff „Deepfakes“ sein.

Im Folgenden stellen wir fokussiert dar, welche Neuerungen und Präzisierungen die Guidelines in der aktuellen Fassung bringen würden.

Generelles:
– Die Transparenzpflichten gelten im Wesentlichen ab dem 2. August 2026.
– Ein rückwirkendes Labelling für Outputs (auch Deepfakes), die zuvor erstellt/verfügbar gemacht wurden, ist jedoch nicht nötig.
– Pflichten können kumulativ gelten – ein Unternehmen kann gleichzeitig mehrere Rollen (Anbieter/Betreiber) erfüllen, so dass beispielsweise Pflichten aus Art. 50 Abs. 2 und 4 KI-VO greifen würden.
– Reines Bereithalten oder Weiterleiten von KI-Content (z.B. durch Online-Plattformen) macht noch nicht zum Betreiber.
– Ausnahmen im Rahmen des Art. 50 KI-VO werden eher eng ausgelegt – ein rein persönliche/nicht-professionelle Nutzung kann die Pflichten nur ausschließen, wenn nicht kriminelle Aktivitäten oder Deepfakes mit öffentlichem Interesse vorliegen.
– Die Information muss spätestens beim ersten Kontakt mit KI bzw. Output klar erkennbar sein.
– Drohende Bußgelder betragen bis zu 15 Mio. EUR oder 3 % des weltweiten Jahresumsatzes (je nachdem, was höher ist).

Ein Code of Practice (CoP) zur Markierung und Kennzeichnungen von KI-Inhalten befindet sich parallel in der Fertigstellung. Dem ist bereits ein Intensiver Austausch mit dem AI Office der EU vorausgegangen, an dem wir aktiv teilgenommen haben. Der CoP wird unter anderem genauere Angaben dazu enthalten, wie die nötigen Kennzeichnungen technisch und organisatorisch umgesetzt werden sollen. Die Guidelines geben Hinweise zu den Vorteilen der Unterzeichnung eines solchen vom AI Office anerkannten CoP und den potentiellen Nachteilen, mit denen Anbieter und Betreiber rechnen müssen, die diesen nicht unterzeichnen.  

Direkte Interaktion mit Menschen (Anbieterpflicht) – Art. 50 Abs. 1  KI-VO

Ein KI-Einsatz muss für den Nutzer verständlich offengelegt werden – unter Berücksichtigung des Kontexts. Es wird eine Kombination mehrerer Hinweistechniken empfohlen.

Erfasst sind: Voice Assistants, Chatbots/Conversational Agents (in Customer Support, E-Commerce, Finance, Healthcare, Bildung etc.), AI Companions, Bots in sozialen Netzwerken, humanoide Roboter/Cobots, robotische Companion Pets, AI-Avatare (z.B. in VR), Coding Agents – die Pflichten gelten auch für KI-Agenten, wenn eine Interaktion mit Menschen wahrscheinlich ist.

Nicht erfasst (weil keine direkte Interaktion): klassische Industrieroboter im geschlossenen Setting, algorithmische Empfehlungssysteme, Spam-Filter, automatische Übersetzungs-/Transkriptionstools, biometrische Authentifizierung, reine Backend-Entscheidungsunterstützung, predictive maintenance.

Ausnahmen von der Kennzeichnung bestehen bei „offensichtlicher KI-Natur“: Wenn ein durchschnittlich informierter Nutzer ohne Weiteres erkennt, dass es sich um KI handelt, entfällt die Pflicht. Beispiele: KI-Coding-Assistenten für Profi-Entwickler, KI für geschulte Mediziner zur Diagnoseunterstützung, NPCs in Videospielen.

Nicht offensichtliche KI (und damit eine Kennzeichnungspflicht) bestünde bei: einem KI-Companion-Pet, das einem echten Tier täuschend ähnelt; KI-Avataren in VR oder Chatbots in Online-Plattformen/Helpdesks, deren Antworten als neutral oder menschlich wahrgenommen werden können.

Klargestellt wird auch, dass – unabhängig davon, ob die KI-Natur „offensichtlich“ ist – zusätzliche Pflichten, wie aus dem Wettbewerbs- und Verbraucherrecht, bestehen können (dort kann der Einsatz von KI zum Beispiel als wesentliche Eigenschaft gelten, über die zu informieren ist).

Synthetische Inhalte – Bild, Video, Audio, Text  (Anbieterpflicht) – Art. 50 Abs. 2 KI-VO

Es muss eine maschinenlesbare Markierung vorgenommen und die Erkennbarkeit für den Betrachter sichergestellt werden. Die Markierung muss dafür effektiv, verlässlich, robust und interoperabel sein. Markierungen können auf KI-Modell- oder KI-Systemenebene eingebaut werden, Anbieter können sich dafür auch Markierungslösungen von Upstream-Modellanbietern bedienen. Da es (noch) keine einzelne Technik gibt, die alle Kriterien erfüllt, ist einstweilen eine Kombination von mehreren Techniken nötig.

Erfasst sind KI-Systeme, die synthetische Inhalte (in Form von Audio, Bild, Video oder Text) generieren oder manipulieren können.

Nicht erfasst (weil keine synthetischen Inhalte) sind: bloße Reproduktionen bestehender Inhalte (Playlists, Ranking-Empfehlungen), Aufnahme von Umgebungsdaten (wie eine GPS-Daten-Aufzeichnung in Fahrzeugen), Maschine-zu-Maschine-Kommunikation und Source Code, B2B-/interne industrielle Funktionen, ephemere Echtzeit-Inhalte, die unmittelbar konsumiert und nicht gespeichert/weiterverbreitet werden (z.B. in Videospielen), sofern die Nutzer sich der KI bewusst sind.

Ausnahmen von der Kennzeichnung sind: Assistenzfunktionen für Standard-Editierungen, sofern Inhalt oder Inputdaten nicht wesentlich geändert werden. Beispiele dafür sind: Grammatikprüfung, Formatumwandlung, geringes Zuschneiden, kleine Farbanpassung, rote Augen entfernen, Drehen, Rescaling, technische Kompression, Rauschunterdrückung, leichtes Schärfen, leichtes Aufhellen/Abdunkeln, Entfernen von Sensorflecken/Staub, leichte Videostabilisierung, kleine Anpassungen der Wiedergabegeschwindigkeit, kleinere Horizont-Korrekturen. Ebenfalls ausgenommen sind Assistenztechnologien für Menschen mit Behinderung, die den Sinn des Inputs nicht verändern.

Eine Markierung ist nötig bei: KI-Übersetzungen/-Zusammenfassungen mit zusätzlichem Inhalt, Entfernen von Hintergründen, Verpixeln von Gesichtern, extremem Licht-/Farbanpassungen, Hinzufügen von Objekten oder Informationen, die im Original nicht vorhanden waren; Veränderungen von Körperform oder Hautfarbe; Erzeugung von extremen Silhouetten aus korrekt belichtetem Bildern; Konvertierungen von Schwarz-Weiß zu Farbe oder Erstellung von Composite-Bildern/-Videos.

Auch ein Labeling von KI-Inhalten heilt keine sonstige Rechtswidrigkeit. Eine solche kann sich aus diversen Vorgaben, insbesondere dem Datenschutz, DSA, Urheber- und Strafrecht ergeben.

Emotionserkennung & biometrische Kategorisierung  (Betreiberpflicht) – Art. 50 Abs. 3 KI-VO

Betroffene Personen müssen vorab informiert werden, wenn ein KI-System Emotionen erkennt oder Personen biometrisch kategorisiert.

Beispiele können sein: Ein zentrales Pop-up vor einem Computerspiel mit Gesichts-Emotionsaufzeichnung; Hinweis vor einem Ausstellungsraum mit Alterserkennung per Kamera.

In der Praxis kann eine Integration in datenschutzrechtlicher Einwilligungsprozesse möglich sein.

Deepfakes und bestimmte Texte  (Betreiberpflicht) – Art. 50 Abs. 4 KI-VO

Für Deepfakes und bestimmte Texte gilt: Betreiber müssen offen legen, dass die Inhalte künstlich erzeugt oder manipuliert wurden.

„Deepfakes“ zeichnen sich aus durch:

  • Eine hohe Ähnlichkeit (nicht zwingend Identität) mit
  • mit existierenden – im Sinne von realistischen
  • Personen / Objekten / Orten / Einrichtungen / Ereignissen,
  • die fälschlicherweise als authentisch oder wahrhaftig wirken (aus Sicht der möglichen Betrachter).

Beispiele für Deepfakes nach den Guidelines sind:

  • ein mittels KI manipuliertes Bild von zwei Profifußballern vor einem Gebäude, das einem Fußballstadion ähnelt
  • ein mittels KI generierter Audiobeitrag, bei dem die Stimmen der Stammmoderatoren sowie eines Gastes geklont wurden, die über aktuelle Nachrichtenereignisse diskutieren
  • ein mittels KI generiertes Video einer Person, die einem Politiker ähnelt und vor einem Publikum eine Rede hält
  • KI-generiertes Video mit einer KI-generierten Darstellung eines prominenten Influencers in einem Werbe- oder Promotionskontext

Beispiele, die keine Deepfakes nach den Guidelines sind:

  • KI-generiertes Bild einer Szene, in der eine Sphinx über den Eiffelturm fliegt
  • KI-generiertes Video von Mäusen, die sich in menschlicher Sprache über die beste Käsesorte streiten, als Teil einer Werbekampagne für einen Käsehersteller
  • KI-bearbeitete Radiosendung, bei der technische Audioparameter angepasst werden (z. B. Normalisierung der Lautstärke, Rauschunterdrückung, Audiokompression), ohne die tatsächlich gesprochenen Worte der Sprecher oder deren Sprechweise zu verändern
  • KI-generierter Cartoon eines bereits existierenden Bildes, das ein historisches Ereignis darstellt

Sonderfall: Darstellung von Subjekten, die es nicht gibt.

Wie oben gezeigt, müssen sich Deepfakes auf „existierende“ Subjekte beziehen. Der Begriff „existierend“ wird dabei so verstanden, dass realistische Subjekte gezeigt werden, also etwas/jemand das/der existieren kann oder hätte können. Damit scheint es nicht zwingend nötig, dass es das Subjekt tatsächlich gibt. Letztlich wird daraus nicht völlig klar, was das etwa für Darstellungen in Werbeinhalten bedeutet, die zum Beispiel KI-Models, fiktive Produkte oder KI-Locations zeigen, die es (so) nicht gibt. Nach dem Wortlaut der Guidelines, der Bezugnahme aus realistische Subjekte, könnten solche Inhalte tatsächlich als Deepfake erfasst sein. Nicht völlig ausgeschlossen scheint aber weiterhin, dass aufgrund des Zwecks der Regelung doch nur Manipulationen von Subjekten erfasst sein sollen, die es tatsächlich gibt, etwa Menschen oder Gegenstände, die wirklich existieren. Klar ausgeschlossen vom Begriff „existierend“ werden nach den Guidelines als nicht realistisch jedenfalls nur Darstellungen, die etwa den Naturgesetzen widersprechen, wie etwa fliegende Menschen, Drachen oder autofahrende Elefanten.

Für Inhalte, die danach Deepfakes wären, bliebe als Rettung nur: Die verringerten Kennzeichnungsanforderungen die nach Art. 50 Abs. 4 KI-VO für bestimmten Kategorien gelten können (nämlich für kreative, satirische, fiktionale oder analoge Werke). Deepfakes in imaginären Settings könnten als fiktionale Werke gelten. Beispiele für fiktionale Werke sind nach den Guidelines aber eher Special Effects in Filmen, Verjüngung von Schauspielern, Replicas toter Personen. Keine fiktionalen Werke wären dagegen nach den Guidelines z.B. Videos mit simulierten Verbrauchern, die ein Produkt nutzen und so Werbung für den Kauf machen. Solange es keine Klarstellung in diesem Punkt gibt, sollten Darstellungen von Subjekten, die es so nicht gibt, sorgfältig geprüft werden. Auch im Hinblick auf andere gesetzliche Vorgaben, wie das Wettbewerbsrecht, kann eine vorsorgliche Kennzeichnung mitunter zu empfehlen sein.

Querschnittsrecht: Auch hier gelten Vorgaben wie Datenschutz (DSGVO), DSA (Art. 35 Abs. 1 lit. k), IP- und Persönlichkeitsrechte unabhängig vom KI-Label.

Texte zur Information der Öffentlichkeit sind ebenfalls nach Art. 50 Abs. 4 KI-VO zu kennzeichnen.

Erfasst davon sind zum Beispiel: EineKI-generierte Zusammenfassung eines Zeitungsartikels auf einer Website, ein manipuliertes akademisches Paper, eine generierte Wetterwarnung eines Instituts oder KI-manipulierten Corporate Reports auf der Website einer börsennotierten Firma als Investorinformationen.

Nicht erfasst sind: Novellen, Gedichte, Firmenwerbung (ohne Gesundheits-/Verbraucherschutz-/Nachhaltigkeitsangaben), Nachrichten-Zusammenfassung eines Chatbots (nur dem promptenden Nutzer zugänglich).

Eine Ausnahme von der Kennzeichnungspflicht für erfasste Texte besteht nur, wenn menschliche Prüfung und Übernahme redaktioneller Verantwortung (kumulativ) vorliegen.

KI in der Agentur: Was in der Werbe-, Media- und Onlinebranche jetzt rechtlich zu beachten ist

Künstliche Intelligenz ist in der Werbe-, Media- und Onlinebranche längst ein produktives Werkzeug des Arbeitsalltags. Agenturen, Medienhäuser und Digitalunternehmen setzen KI-Systeme heute routinemäßig ein — für Recherchen, die Erstellung von Texten und Bildmaterial, für Präsentationen, für Kampagnenreporting und Datenvisualisierung. Der Wettbewerbsdruck, diese Möglichkeiten zu nutzen und auszubauen, ist real. Ebenso real sind aber die rechtlichen Anforderungen, die damit einhergehen und die in dieser Branche besondere Relevanz haben. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die wichtigsten Handlungsfelder.

Datenschutz und interne Sicherheitsanforderungen

Wann greift die DSGVO?

Der Ausgangspunkt ist schnell beschrieben: Sobald personenbezogene Daten in ein KI-System eingegeben oder durch ein solches System verarbeitet werden, greift die Datenschutzgrundverordnung. In der Werbe- und Mediabranche ist diese Schwelle besonders schnell erreicht. Kampagnendaten mit Kundenbezug, Nutzerprofile, Zielgruppendaten, Kontaktdaten aus CRM-Systemen, Gesprächsprotokolle aus Kundenmeetings, Briefing-Unterlagen — all das ist in der täglichen Arbeit präsent, und all das landet schnell in einem KI-System, wenn Mitarbeiter damit produktiv arbeiten.

Auftragsverarbeitungsvertrag als Pflichtbaustein

Der erste und wichtigste Schritt ist daher die Prüfung, ob mit jedem eingesetzten KI-Anbieter eine Auftragsverarbeitungsvereinbarung geschlossen wurde. Dieser Vertrag ist keine bürokratische Formalität, sondern zwingende Voraussetzung dafür, dass eine Datenverarbeitung überhaupt rechtmäßig ist. Wer die Consumer-Versionen gängiger KI-Dienste nutzt — etwa die Standardversionen von ChatGPT oder Google Gemini — wird feststellen, dass diese Voraussetzung dort in der Regel nicht erfüllt ist. Die erforderlichen Business- oder Enterprise-Optionen müssen gezielt gebucht und aktiviert werden.

Serverstandort und Drittlandtransfers

Eng damit verbunden ist die Frage des Serverstandorts. Personenbezogene Daten sollten idealerweise ausschließlich auf Servern innerhalb der Europäischen Union verarbeitet werden. Drittlandtransfers — also die Übermittlung von Daten in die USA oder andere Staaten außerhalb des EWR — sind zwar unter bestimmten Voraussetzungen, etwa auf Basis von Standardvertragsklauseln zulässig, aber mit erheblichem Dokumentationsaufwand verbunden, rechtlich angreifbar und im Zweifel gegenüber Aufsichtsbehörden schwer zu verteidigen. Gerade für Agenturen, die im Auftrag ihrer Kunden handeln und dabei häufig sensible Markt- und Zielgruppendaten verarbeiten, ist die Wahl EU-basierter Infrastruktur keine bloße Vorsichtsmaßnahme, sondern ein zentrales Element der eigenen Compliance-Strategie zu empfehlen.

Kein Training mit Ihren Daten

Ein weiterer Punkt, der in der Praxis regelmäßig übersehen wird: Viele KI-Anbieter nutzen Eingabedaten in ihrer Standardkonfiguration zur Verbesserung und zum Training ihrer Modelle. Aus datenschutzrechtlicher Sicht ist das in aller Regel unzulässig. Dieser Ausschluss muss vertraglich ausdrücklich vereinbart und technisch nachvollziehbar sein — allein eine entsprechende Zusicherung im Kleingedruckten der Nutzungsbedingungen reicht meist nicht.

Zentrale KI-Infrastruktur statt Tool-Wildwuchs

Wer diese Anforderungen konsequent und skalierbar umsetzen will, kann den Einsatz einer zentralen KI-Plattformlösung in Betracht ziehen. Systeme wie Langdock oder Logicc können es ermöglichen, verschiedene KI-Modelle — etwa GPT-4, Claude oder Gemini — über eine einheitliche, Infrastruktur zu betreiben, die Datenschutzaspekte berücksichtigt. Zugriffsrechte lassen sich granular nach Abteilungen, Projekten oder Mandanten steuern, Eingaben können protokolliert werden, und der gesamte Datenfluss bleibt innerhalb einer kontrollierten Compliance-Umgebung. Gerade für Agenturen, die für mehrere Kunden parallel arbeiten und dabei unterschiedliche Datensätze verwalten, ist dieser Ansatz dem unkontrollierten Wildwuchs verschiedener Einzel-Tools deutlich vorzuziehen.

Interne KI-Nutzungsrichtlinie

Ergänzend sollte jedes Unternehmen, das KI produktiv einsetzt, eine interne KI-Nutzungsrichtlinie festlegen. Diese regelt, welche Datenkategorien in KI-Systeme eingegeben werden dürfen, welche Tools zugelassen sind, und welche internen Freigabeprozesse gelten. Sie ist datenschutzrechtlich als Teil des technisch-organisatorischen Rahmens erforderlich und zugleich arbeitsrechtlich relevant, weil sie Mitarbeiterpflichten klar definiert und das Unternehmen absichert, wenn gegen diese Pflichten verstoßen wird. In einer Branche, in der Mitarbeiter eigenständig und kreativ mit einer Vielzahl digitaler Tools arbeiten, ist eine solche Richtlinie eine praktische Notwendigkeit.

Bestehende Kundenverträge auf KI-Tauglichkeit prüfen

Schließlich — und das betrifft speziell Agenturen und Dienstleister — ist zu prüfen, ob bestehende Auftragsverarbeitungsverträge mit Kunden den KI-Einsatz abdecken. Wenn Kundendaten, die im Rahmen eines Agenturauftrags verarbeitet werden, in KI-Systeme eingegeben werden, entsteht eine zusätzliche Ebene der Unterauftragsverarbeitung. Diese muss durch den bestehenden AVV mit dem Kunden ausdrücklich gedeckt sein. In vielen heute noch gültigen Agenturverträgen ist dieser Fall nicht geregelt, weil er zum Zeitpunkt des Vertragsschlusses noch nicht relevant war. Das sollte zeitnah geprüft und bei Bedarf angepasst werden.

Urheberrecht und Kennzeichnungspflichten: besondere Relevanz für die Kreativbranche

Kein Urheberrechtsschutz für KI-generierte Inhalte

Nach deutschem Recht setzt urheberrechtlicher Schutz eine persönliche geistige Schöpfung voraus, also einen menschlichen Schöpfungsakt. KI-generierte Inhalte erfüllen dieses Kriterium grundsätzlich nicht oder allenfalls dann in eingeschränktem Maße, wenn ein Mensch durch sehr spezifische Prompts, gezielte Auswahl und nachgelagerte Bearbeitung eine hinreichend individuelle gestalterische Leistung erbracht hat. Praktisch bedeutet das: Texte, Bilder, Grafiken oder Videoschnitte, die überwiegend durch KI erzeugt wurden, sind in der Regel nicht oder nur schwach urheberrechtlich geschützt. Dritte können sie grundsätzlich frei verwenden.

Konsequenzen für die Vertragsgestaltung mit Kunden

Das hat unmittelbare Konsequenzen für die Vertragsgestaltung. Wenn eine Agentur KI-generierte Inhalte im Rahmen eines Auftrags erstellt und liefert, geht der Kunde möglicherweise davon aus, exklusive Nutzungsrechte an einem urheberrechtlich geschützten Werk zu erwerben. Diese Annahme ist in vielen Fällen unzutreffend. Wer hier keine klaren vertraglichen Regelungen trifft, riskiert Haftungsansprüche und Folgestreitigkeiten. Es empfiehlt sich daher, in AGB oder Einzelverträgen ausdrücklich darauf hinzuweisen, dass zur Leistungserbringung KI-gestützte Tools eingesetzt werden und dass der urheberrechtliche Schutzstatus der erzeugten Inhalte entsprechend eingeschränkt sein kann.

Risiko: Reproduktion geschützten Trainingsmaterials

Hinzu kommt ein weiteres urheberrechtliches Risiko: KI-Modelle werden auf großen Mengen urheberrechtlich geschützten Materials trainiert. Bei der Generierung neuer Inhalte kann es vorkommen, dass das Modell geschützte Werke reproduziert oder stark angenäherte Inhalte erzeugt. Es ist denkbar, dass die generierten Inhalte Urheberrechte verletzen, auch wenn sie selbst urheberrechtlich nicht geschützt sind. Im Außenverhältnis trägt derjenige das Risiko, der den Inhalt verwendet und veröffentlicht. Eine sorgfältige Qualitätskontrolle vor Veröffentlichung ist daher nicht nur inhaltlich, sondern auch rechtlich geboten und sollte in den internen Freigabeprozess integriert werden.

Kennzeichnungspflichten für KI-Inhalte ab August 2026

Die EU-KI-Verordnung enthält Transparenzpflichten für bestimmte KI-generierte Inhalte. Diese Vorschrift wird in der öffentlichen Diskussion häufig überdehnt, weshalb eine genaue Einordnung wichtig ist. Relevant ist dabei auch der Zeitpunkt: Die Transparenzpflicht ist erst ab August 2026 vollständig anwendbar. Das klingt nach ausreichend Vorlaufzeit, ist es für viele Agenturen aber nicht — wer synthetische Inhalte in großem Umfang produziert, muss die dafür erforderlichen technischen und organisatorischen Prozesse jetzt entwickeln, nicht erst kurz vor Ablauf der Frist.

Inhaltlich gilt: Eine generelle Pflicht, jeden KI-generierten Text oder jedes KI-generierte Bild als solches zu kennzeichnen, existiert nicht. Die KI-Verordnung verpflichtet Betreiber von KI-Systemen, die Bild-, Audio- oder Videoinhalte erzeugen oder manipulieren, diese zu kennzeichnen, wenn die Inhalte tatsächlich existierende Personen, Orte oder Ereignisse täuschend echt darstellen — also bei sogenannten Deepfakes. Die Definition ist dabei enger als der Begriff im allgemeinen Sprachgebrauch. Generische KI-generierte Illustrationen, Stockbilder ohne erkennbaren Personenbezug oder abstrakte Datenvisualisierungen sind davon in aller Regel nicht erfasst, könnten es aber bei bestimmten Gestaltungen sein. Zur Wahrheit gehört auch, dass die Definition vermutlich erst durch die noch ausstehenden Orientierungshilfen der EU-Kommission geschärft werden wird.

Besondere Relevanz für Kampagneninhalte mit Personendarstellungen

Für die Werbe- und Mediabranche ist ein Szenario besonders relevant: der Einsatz von KI zur Erstellung täuschend echter Darstellungen von Personen — etwa für Kampagnenmotive, Testimonials oder bewegte Werbeinhalte. Wer solche Inhalte erzeugt und einsetzt, könnte ab August 2026 zur Kennzeichnung verpflichtet sein und sollte die Vorbereitung darauf nicht auf die lange Bank schieben. Es wird hierauf die Details ankommen.

Wettbewerbsrechtliche Grenzen

Unabhängig von der KI-VO gilt wettbewerbsrechtlich bereits heute: Nach dem UWG kann eine Irreführung durch Unterlassen vorliegen, wenn gegenüber Verbrauchern oder Geschäftspartnern der Eindruck erweckt wird, bestimmte Inhalte seien von Menschen erstellt worden, obwohl dies nicht der Fall ist und weitere Voraussetzungen erfüllt sind. Je mehr die Authentizität oder Individualität eines Inhalts im Vordergrund der Kommunikation steht — ein Bereich, in dem Werbeagenturen täglich arbeiten — desto eher kann der unerwähnte KI-Einsatz wettbewerbsrechtlich problematisch sein.

Fazit und Handlungsempfehlung

Für Unternehmen der Werbe-, Media- und Onlinebranche verdichtet sich der rechtliche Handlungsbedarf auf einige klar benennbare Punkte: Auftragsverarbeitungsverträge mit allen KI-Anbietern abschließen oder überprüfen, EU-Serverstandorte und vertraglichen Ausschluss von Trainingszwecken sicherstellen, eine zentrale datenschutzkonforme KI-Infrastruktur aufbauen, interne Nutzungsrichtlinien einführen, bestehende Kunden-AVV auf KI-Tauglichkeit prüfen, AGB und Werkverträge um Regelungen zu KI-generierten Inhalten ergänzen, und — mit Blick auf August 2026 — ein konkretes Konzept für die Kennzeichnung synthetischer Inhalte entwickeln.

Wer diese Punkte jetzt strukturiert angeht, ist nicht nur rechtlich auf der sicheren Seite, sondern schafft auch intern eine Grundlage, auf der KI-Werkzeuge effizient, verantwortungsvoll und mit echtem Mehrwert eingesetzt werden können. Für eine individuelle Beratung und Prüfung der eigenen Vertragsunterlagen stehen wir zur Verfügung.

Contextual Targeting ohne personenbezogene Daten – warum die DSGVO häufig gar nicht greift

Im Online-Marketing wird Targeting regelmäßig reflexartig mit hochen Datenschutz-Anforderungen gleichgesetzt. Insbesondere im Programmatic Advertising dominiert die Annahme, dass bei jeder Form der Werbeaussteuerung zwangsläufig personenbezogene Daten verarbeitet werden und damit die DSGVO anwendbar ist. Diese Sichtweise greift jedoch zu kurz.

Reines Contextual Targeting kann – bei entsprechender technischer Ausgestaltung – vollständig außerhalb des Anwendungsbereichs der DSGVO liegen. Dieser Beitrag zeigt, unter welchen Voraussetzungen das der Fall ist und welche Konsequenzen sich daraus auch für branchenübliche Standards wie das IAB Transparency & Consent Framework sowie für zukünftige Regulierungsvorhaben ergeben.

Ausgangspunkt: Die DSGVO setzt personenbezogene Daten voraus

Die DSGVO ist kein allgemeines „Internetregulierungsrecht“. Sie findet ausschließlich Anwendung, wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden (Art. 2 Abs. 1 DSGVO).

Der zentrale Prüfungsmaßstab lautet daher nicht sofort, ob eine Verarbeitung „zulässig“ ist, sondern erst einmal, ob überhaupt personenbezogene Daten vorliegen.

Personenbezogen sind Daten nur dann, wenn sie sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen (Art. 4 Nr. 1 DSGVO). Erforderlich ist stets ein Bezug zu einer konkreten Person – sei es unmittelbar oder mittelbar.

Rein sachbezogene Informationen, etwa über Inhalte von Webseiten, fallen nicht darunter.

Was ist Contextual Targeting im rechtlichen Sinne?

Beim Contextual Targeting wird Werbung ausschließlich anhand des Umfelds ausgespielt, in dem sie erscheint. Maßgeblich sind also Inhalte, nicht Nutzer.

Typischerweise werden dabei folgende Elemente analysiert:
– Themen und Keywords einer Seite
– semantische Strukturen
– Taxonomien und Kategorien
– Sentiment oder Tonalität

Diese Informationen werden zu Kontextsegmenten verdichtet, die als Entscheidungsgrundlage für die Werbeausspielung dienen.

Entscheidend ist: Diese Daten beziehen sich auf Inhalte, nicht auf Personen.

Wann Contextual Targeting tatsächlich „DSGVO-frei“ ist

Ob Contextual Targeting datenschutzrechtlich relevant ist, hängt ausschließlich von der konkreten technischen Umsetzung ab.

Ein Modell fällt nur dann vollständig aus der DSGVO heraus, wenn konsequent auf jeglichen Personenbezug verzichtet wird. Das setzt insbesondere voraus:

– keine Verarbeitung von IP-Adressen, auch nicht temporär
– keine Nutzung von Cookies, Device IDs oder vergleichbaren Identifikatoren
– keine Wiedererkennung von Nutzern über mehrere Interaktionen hinweg
– keine Bildung von Nutzerprofilen, auch nicht pseudonym
– keine Verknüpfung mit anderen Datenquellen
– keine Möglichkeit der Re-Identifizierung

Sind diese Voraussetzungen erfüllt, werden ausschließlich inhaltsbezogene Daten verarbeitet. Ein Personenbezug fehlt vollständig.

Warum Context IDs keine personenbezogenen Daten sind

In der Praxis werden häufig sogenannte Context IDs oder Segment-IDs verwendet. Diese stehen für bestimmte Inhaltskategorien oder Umfelder.

Rechtlich entscheidend ist, worauf sich diese IDs beziehen:

– Beziehen sie sich auf Nutzer oder Geräte, liegt personenbezogene Verarbeitung vor.
– Beziehen sie sich ausschließlich auf Inhalte oder Platzierungen, fehlt der Personenbezug.

Context IDs, die lediglich beschreiben, dass sich eine Anzeige etwa im Umfeld „Sport“, „Finanzen“ oder „Reisen“ befindet, enthalten keinerlei Information über eine natürliche Person.

Auch wenn solche Segmente im Auktionsprozess genutzt werden, bleibt die Verarbeitung rein sachbezogen.

Warum auch keine mittelbare Identifizierbarkeit vorliegt

Häufig wird argumentiert, ein Personenbezug könne bereits deshalb vorliegen, weil irgendwo in der Wertschöpfungskette personenbezogene Daten existieren. Diese Argumentation überzeugt nicht. Maßgeblich ist, ob die konkret verarbeiteten Daten eine Identifizierung ermöglichen oder zumindest einen Anknüpfungspunkt dafür bieten. Fehlen jegliche Identifier und erfolgt keine Verknüpfung mit Dritt-Daten, besteht auch keine theoretische Re-Identifizierbarkeit. Die bloße Einbettung in ein Ad-Tech-Ökosystem reicht nicht aus, um einen Personenbezug zu begründen.

Abgrenzung zu verhaltensbasiertem Targeting

Die rechtliche Bewertung wird klarer, wenn man Contextual Targeting vom klassischen Behavioral Targeting abgrenzt.

Während verhaltensbasiertes Targeting typischerweise auf folgenden Elementen beruht:
– Tracking über Cookies oder IDs,
– Wiedererkennung von Nutzern,
– Profilbildung über Zeit,
– geräteübergreifende Zuordnung,

fehlen all diese Elemente beim reinen Contextual Targeting vollständig.

Die Werbeentscheidung erfolgt nicht „wegen“ einer Person, sondern „wegen“ eines Inhalts.

Keine Anwendbarkeit der DSGVO

Fehlt es an personenbezogenen Daten, ist der sachliche Anwendungsbereich der DSGVO nicht eröffnet.

Das hat weitreichende Konsequenzen:
– keine Pflicht zur Rechtsgrundlage (Art. 6 DSGVO)
– keine Informationspflichten (Art. 13, 14 DSGVO)
– keine Betroffenenrechte
– keine Anforderungen an Auftragsverarbeitung oder Joint Controllership

Die datenschutzrechtliche Prüfung endet bereits auf der ersten Stufe.

Keine Einordnung als Vendor im TCF 2.0

Das IAB Transparency & Consent Framework (TCF 2.0) ist ein Branchenstandard zur Verwaltung von Einwilligungen im Programmatic Advertising. Es adressiert ausschließlich Verarbeitungsvorgänge, die personenbezogene Daten betreffen – insbesondere Tracking, Profiling und personalisierte Werbung. Ein „Vendor“ im Sinne des TCF ist daher zwingend ein Akteur, der personenbezogene Daten verarbeitet und hierfür eine Rechtsgrundlage benötigt.

Fehlt es – wie beim strikt umgesetzten Contextual Targeting – an jeder Verarbeitung personenbezogener Daten, entfällt diese Voraussetzung vollständig.

Die Folge ist klar:
– keine Einbindung in Consent-Mechanismen
– keine Verarbeitung von TC Strings
– keine Verpflichtung zur Teilnahme am TCF

Eine Einordnung als Vendor wäre systemwidrig, da das gesamte Framework auf der Existenz personenbezogener Daten aufbaut.

Warum auch zukünftige Regulierung („Digitaler Omnibus“) nichts ändert

Aktuelle regulatorische Entwicklungen auf EU-Ebene zielen darauf ab, bestehende Digitalregeln zu bündeln und zu schärfen. Unter Schlagworten wie „Digitaler Omnibus“ werden insbesondere Anpassungen im Zusammenspiel von DSGVO, ePrivacy, Digital Services Act und weiteren Regelwerken diskutiert.

Diese Initiativen verfolgen vor allem drei Ziele:
– Stärkung von Transparenz und Durchsetzung
– Vereinheitlichung von Pflichten
– Schließung von Regelungslücken bei datengetriebenen Geschäftsmodellen

Entscheidend ist jedoch: Auch zukünftige Regulierung knüpft weiterhin an bekannte Tatbestände an.

Insbesondere bleiben zentrale Anknüpfungspunkte:
– personenbezogene Daten
– Zugriff auf Endgeräte
– personalisierte Beeinflussung von Nutzern
– Plattformverantwortlichkeit

Ein Modell, das bewusst auf all diese Elemente verzichtet, bleibt strukturell außerhalb dieses Regelungsregimes. Weder die Bündelung bestehender Vorschriften noch deren Verschärfung führt dazu, dass rein sachbezogene Datenverarbeitungen plötzlich erfasst werden.

Fazit

Contextual Targeting ist nicht per se „datenschutzfrei“ – kann es aber sein.

Entscheidend ist eine konsequent personenbezogenheitsfreie Architektur. Sobald auf Identifier, Tracking und Nutzerbezug vollständig verzichtet wird, handelt es sich nicht mehr um eine Verarbeitung personenbezogener Daten.

Die Konsequenz ist grundlegend: Die DSGVO ist dann nicht anwendbar.

Darauf aufbauende Systeme wie das TCF greifen ebenfalls nicht. Und auch zukünftige regulatorische Entwicklungen ändern an dieser Einordnung nichts.

Für die Praxis bedeutet das: Wer Contextual Targeting technisch sauber umsetzt, kann sich bewusst außerhalb der datenschutzrechtlichen Regulatorik positionieren – nicht durch Gestaltung der Rechtsgrundlage, sondern durch Vermeidung ihres Anwendungsbereichs.

Cookie-Banner adé? Was der Digital Omnibus für die Online-Branche bedeutet

Die EU-Kommission verfolgt mit dem Digital-Omnibus ein ambitioniertes Reformpaket, das unter anderem die Regeln für Cookie-Banner und Online-Tracking grundlegend neu ordnen soll. Ziel ist erklärtermaßen die Reduzierung von Bürokratie und „consent fatigue“ – also der Ermüdung der Nutzer durch überbordende Einwilligungsabfragen. Ob das gelingt, ist allerdings fraglich. Eine erste Analyse zeigt: Es wird komplizierter, nicht einfacher.

Was ist der Digital-Omnibus?

Das Omnibus-Paket ist ein Änderungsrechtsakt, der in einer Vorlage gleich mehrere bestehende EU-Regelwerke anpasst – neben der Datenschutzgrundverordnung auch den AI Act und den Data Act. Für die Praxis im Bereich Cookies und Tracking relevant sind vor allem die neuen Artikel 88a und 88b DSGVO sowie eine Anpassung der Begriffsbestimmungen in Art. 4 DSGVO. Erwartet wird die Verabschiedung aktuell für Ende 2026. Die Konsultationsphase für Verbände wurde im März abgeschlossen.

Eine neue Definition personenbezogener Daten

Die DSGVO soll eine so genannte relationale Einschränkung erhalten: Informationen sind dann nicht mehr sofort für jedermann personenbezogen, nur weil irgendeine Stelle die betroffene Person darüber identifizieren könnte. Entscheidend ist, ob die jeweils datenverarbeitende Stelle selbst die Person mit vernünftigerweise einsetzbaren Mitteln identifizieren kann. Diese Klarstellung setzt vor allem die EuGH-Rechtsprechung in den Sachen Breyer, Gesamtverband Autoteile-Handel und SRB um und könnte für First-Party-Cookie-Szenarien praktische Entlastung bringen.

Das neue Kernelement: Artikel 88a DSGVO

Der neue Art. 88a DSGVO würde weite Teile des bisherigen Art. 5 Abs. 3 ePrivacy-Richtlinie (in Deutschland umgesetzt in § 25 TDDDG) in das DSGVO-Regime überführen. Für den praktischen Betrieb von Websites und digitalen Diensten ergeben sich daraus folgende einwilligungsfreie Tatbestände:

  1. Übertragung einer elektronischen Kommunikation (unverändert).
  2. Bereitstellung eines vom Nutzer ausdrücklich angeforderten Dienstes – Session-Cookies, Warenkorb-Cookies, Login-Persistenz
  3. Erstellung aggregierter Informationen über die Nutzung eines Online-Dienstes zur eigenen Reichweitenmessung – wichtige Einschränkung: nur durch den Betreiber selbst und nur für eigene Zwecke (Drittanbieter-Tracking bleibt also einwilligungspflichtig)
  4. Aufrechterhaltung oder Wiederherstellung der Sicherheit des Dienstes oder des genutzten Endgeräts – Bot-Schutz, Login-Sicherheit, 2-Faktor-Authentifizierung

Gegenüber dem bisherigen Recht wird darüber hinaus die allgemeine Schwelle abgesenkt: War eine Einwilligung bisher nur bei Datenverarbeitungen, die „for the sole purpose“ der Bereitstellung eines Online-Dienstes „strictly necessary“ allgemein entbehrlich, soll künftig eine „necessary“ Datenverarbeitung reichen. Das könnte eine spürbare, wenn auch moderate Erleichterung bedeuten.

Neue Pflichten beim Consent-Management: Artikel 88a Abs. 4 DSGVO

Wenn eine Einwilligung eingeholt wird, gelten künftig klare Anforderungen an die Banner-Gestaltung. Die Ablehnung muss mit einem einzigen Klick möglich sein („single-click button or equivalent means“). Liegt eine Einwilligung bereits vor, darf für denselben Zweck kein erneutes Consent-Banner angezeigt werden, solange die Einwilligung wirksam ist. Wurde die Einwilligung verweigert, darf für denselben Zweck mindestens sechs Monate lang kein neuer Consent-Request erfolgen. Praktisch bedeutet das, dass ein „Do-not-track“-Cookie für diesen Zeitraum gesetzt werden darf – und wohl auch muss.

Automatisiertes Consent-Management: Artikel 88b DSGVO

Betreiber werden verpflichtet, ihre Schnittstellen so zu gestalten, dass Nutzer Einwilligungen auch über automatisierte, maschinenlesbare Signale – also etwa Browser-Einstellungen – erteilen und verweigern können. Das entspricht im Ansatz dem Global Privacy Control (GPC)-Konzept, das bisher nur von einigen Datenschutzbehörden akzeptiert wird.

Für Mediendiensteanbieter gilt eine Ausnahme: Sie müssen diese automatisierten Signale nicht berücksichtigen. Die Begründung des Kommissionsentwurfs verweist auf die Werbefinanzierung von Medienangeboten. Das bedeutet in der Praxis für Mediendienste: Kein Zwang zur automatischen Consent-Verarbeitung, aber auch kein neues Privileg.

Auffällig ist eine Regelungslücke: Der automatisierte Widerruf einer bereits erteilten Einwilligung ist nicht ausdrücklich vorgesehen. Art. 7 Abs. 3 Satz 4 DSGVO verlangt aber, dass der Widerruf ebenso einfach sein muss wie die Einwilligung. Wenn Einwilligungen automatisiert erteilt werden können, müsste konsequenterweise auch der Widerruf automatisiert möglich sein – der Entwurf schweigt dazu.

Zwei Regime bleiben bestehen

Das zentrale Problem des Entwurfs aus Sicht der Rechtsanwendung bleibt dabei bestehen: Die ePrivacy-Richtlinie (in Deutschland in § 25 TDDDG umgesetzt) soll offenbar weiterhin parallel zu den neuen Art. 88a/88b DSGVO gelten. Beide Regime decken nämlich unterschiedliche Sachverhalte ab: Art. 5 ePrivacy-RL erfasst den Zugriff auf und die Speicherung von Informationen in Endgeräten allgemein, also auch bei nicht-personenbezogenen Daten. Art. 88a DSGVO gilt hingegen nur bei personenbezogenen Daten und Endgeräten natürlicher Personen.

Die paradoxe Folge: Nicht-personenbezogene Daten unterliegen weiterhin der ePrivacy-Richtlinie mit ihren tendenziell strengeren Anforderungen, während personenbezogene Daten künftig nach dem – etwas flexibleren – DSGVO-Regime behandelt werden. Datenschutzrechtlich ist das schwer zu rechtfertigen.

Was bedeutet das für die Praxis?

Die erhoffte Vereinfachung wird wohl ausbleiben. Stattdessen entstehen komplexe Hybridszenarien, in denen für denselben Webseitenbesuch unterschiedliche Regelungen gelten. Je nachdem, ob Daten personenbezogen sind, ob ein Endgerät einer natürlichen Person betroffen ist und ob es sich beim Anbieter um einen Mediendienst handelt, könnten bis zu sechs verschiedene Banner-Varianten, die je nach Konstellation rechtmäßig oder erforderlich sind, notwendig sein.

Für Unternehmen, die bereits ein sorgfältig aufgesetztes Consent-Management betreiben, bedeutet das zunächst: Abwarten bis zur endgültig verabschiedeten Neuregelung und dann eine sorgfältige Neubewertung des eigenen Tracking-Setups. Beratungsbedarf entsteht vor allem bei der Frage, welche Cookies und Tracking-Technologien unter welche Ausnahme des neuen Art. 88a Abs. 3 DSGVO fallen, wie das Zusammenspiel der beiden Regime für konkrete Dienste ausgestaltet werden muss und welche Anforderungen an das automatisierte Consent-Management bei Nicht-Mediendiensten gelten.

Für Medienunternehmen stellt sich zusätzlich die strategische Frage, ob die Ausnahme vom automatisierten Consent-Management ein Privileg oder – gemessen an der wachsenden Verbreitung von Browser-Signalen – ein kommerzielles Risiko ist.

Unverändert bleibt: Tracking ohne wirksame Einwilligung ist und bleibt teuer. Vier der zehn höchsten DSGVO-Bußgelder bis 2024 hatten unmittelbaren Bezug zu Tracking-Verstößen.

Die „Russmedia“-Entscheidung und das Ende des anonymen Internets

Der Europäische Gerichtshof (EuGH) hatte in einem Vorabentscheidungsverfahren erstmalig zu klären, in welchem Umfang Online-Plattformen für die in nutzergenerierten Inhalten enthaltenen personenbezogenen Daten verantwortlich sind – und welche präventiven und nachträglichen Sorgfaltspflichten daraus für die Betreiber folgen (Urteil vom 2. Dezember, Az. C-492/23 – Russmedia). Ausgangspunkt war ein Rechtsstreit, bei dem auf einem rumänischen Online-Marktplatz eine Anzeige veröffentlicht wurde, in der eine Frau zu Unrecht als Anbieterin sexueller Dienstleistungen dargestellt wurde und die ohne ihre Einwilligung sowohl Fotos als auch ihre Telefonnummer enthielt. Die Anzeige wurde vom Betreiber anschließend auch auf anderen Kleinanzeigen-Plattformen vervielfältigt.

Der Gerichtshof stellte in seinem Urteil klar, dass der Betreiber des Online-Marktplatzes neben dem (im vorliegenden Fall unbekannten) Inserenten als gemeinsamer Verantwortlicher der in der Anzeige enthaltenen personenbezogenen Daten im Sinne der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) angesehen sein kann, wenn die Veröffentlichung der Anzeige (auch) in seinem eigenen (insbesondere kommerziellen) Interesse erfolgt und wenn der Betreiber Einfluss auf die Verarbeitung dieser Daten nimmt, die über eine bloße Veröffentlichung (Hosting) hinausgeht. Dies soll etwa dann der Fall sein, wenn der Plattformbetreiber Vorgaben zu Darstellung, Dauer, Rubrizierung oder Ranking von Anzeigen macht und damit datenschutzrechtlich nicht rein neutral bleibt. Das Urteil ist insbesondere deshalb brisant, weil diese Kriterien auf nahezu alle heute verbreiteten Online-Plattformen zutreffen, auf denen nutzergenerierte Inhalte zu finden sind.

Liegt eine solche gemeinsame Verantwortlichkeit im Sinne der DSGVO vor, treffen die Plattformen nach dem Urteil weitgehende Pflichten: Betreiber müssen vor Veröffentlichung nutzergenerierter Inhalte erstens überprüfen, ob diese sensible Daten (zu Gesundheit, Sexualität etc.) enthält, zweitens die Identität der einstellenden Person verifizieren und gegebenenfalls eine Einwilligung abfragen und drittens geeignete technische und organisatorische Maßnahmen treffen, um eine unkontrollierte Verbreitung von Daten zumindest zu erschweren. Ohne eine entsprechende Vorabprüfung dürfen nutzergenerierte Inhalte künftig nicht freigeschaltet werden. Zugleich stellte das Gericht klar, dass sich Plattformen nicht auf ihr eigentlich geltendes Privileg berufen können, wonach die Betreiber nutzergenerierte Inhalte grundsätzlich gerade nicht vorab prüfen müssen. Diese nach dem Digital Services Act erst kürzlich vom Gesetzgeber bestätigte Haftungserleichterung tritt nach der Entscheidung des EuGH in datenschutzrechtlich relevanten Fällen hinter den Anforderungen der DSGVO zurück.

Diese jetzt für Online-Marktplätze wie „Kleinanzeigen“ entwickelt Rechtsprechung lässt sich grundsätzlich auch auf andere Online-Dienste übertragen. Im Licht aktueller Diskussionen wie etwa um den Mobbing auf Facebook betreffenden „Fall Künast“ hat das Urteil große Bedeutung etwa für soziale Netzwerke und Online-Foren. Auch diese sind künftig verpflichtet, alle Postings, die sensible Daten enthalten (können), vorab zu überprüfen und ihre Veröffentlichung gegebenenfalls zu unterbinden. Praktisch könnte das Urteil somit theoretisch den Wandel hin zu einer stärkeren Kontrolle nutzergenerierter Inhalte im Netz markieren, was möglicherweise das Ende anonymer Plattformen bedeuten könnte.

Zu beachten ist jedoch, dass die jetzt bestätigten Pflichten nur diejenigen Plattform-Betreiber betreffen, die selbst Einfluss auf die Verarbeitung der in den nutzergenerierten Inhalten enthaltenen personenbezogenen Daten nehmen. Das Urteil ist daher nicht auf reine Hosting-Anbieter anwendbar, die sich beim Veröffentlichungsprozess neutral verhalten. Außerdem ist darauf hinzuweisen, dass das Pflichtenprogramm bei nicht sensiblen personenbezogenen Daten weniger weitreichend ist. Plattform-Betreiber sollten daher prüfen, wie sie ihr Geschäftsmodell und technischen Abläufe gegebenenfalls anpassen können. Im Extremfall kann es erforderlich sein, entweder zuverlässige Verifizierungs- und Kontrollmechanismen für nutzergenerierte Inhalte zu etablieren oder aber sich auf ein reines Hosting-Modell zurückzuziehen, um sich so den Prüfpflichten zu entziehen.