Wenn auf deiner Website ein KI-erzeugtes Bild steht, das aussieht wie eine echte Aufnahme deines Betriebs, musst du das seit dem 2. August 2026 offenlegen. Nicht dein Bildgenerator — du.
Das ist die kurze Fassung. Die lange ist interessanter, weil die Pflicht deutlich enger ist, als die meisten Schlagzeilen behaupten, und weil die technische Umsetzung an einer Stelle scheitert, an der niemand damit rechnet.
Wir haben das im August für unsere Kundenseiten durchgezogen: 293 Bilder eingeordnet, 42 haben ein Label bekommen (Stand 30. August 2026). Dieser Artikel erklärt, wie wir zu dieser Trennung gekommen sind — und wie du bei deiner eigenen Seite vorgehst.
Die Pflicht trifft den, der das Bild veröffentlicht, nicht den KI-Anbieter. Sie gilt seit dem 2. August 2026 ohne Übergangsfrist. Und sie lässt sich nicht automatisch aus den Metadaten ableiten — die überleben die Bildpipeline einer Website in aller Regel nicht.
Wen trifft die Pflicht — mich oder den KI-Anbieter?
Artikel 50 der KI-Verordnung regelt Transparenzpflichten, und er verteilt sie auf zwei Schultern.
Absatz 2 trifft die Anbieter. Wer ein KI-System betreibt, das Bilder erzeugt — OpenAI, Anthropic, Midjourney, Adobe — muss dafür sorgen, dass die Ausgaben maschinenlesbar als künstlich erzeugt markiert sind. Das ist deren Aufgabe, und die meisten großen Anbieter erfüllen sie inzwischen.
Absatz 4 trifft dich. Wer solche Inhalte veröffentlicht, muss offenlegen, dass sie künstlich erzeugt oder manipuliert wurden. Im Gesetzestext heißt das „Betreiber”, und Betreiber ist jeder, der ein KI-System benutzt — also der Handwerksbetrieb mit dem generierten Werkstattbild genauso wie die Agentur, die es eingebaut hat.
Diese Aufteilung ist der Grund, warum „aber ChatGPT kennzeichnet das doch schon” keine Antwort ist. Die Pflicht des Anbieters erfüllt deine nicht.
Die Verordnung gilt seit dem 2. August 2026. Das steht in Artikel 113, ohne Übergangsfrist für diesen Teil.
Nicht jedes KI-Bild braucht ein Label
Hier wird es für die Praxis entscheidend, und hier liegen die meisten Ratgeber daneben: Absatz 4 verlangt kein Label an jedem KI-Bild. Er verlangt es an Deepfakes.
„Deepfake” klingt nach Politikervideo, ist im Gesetz aber viel nüchterner definiert. Artikel 3 Nummer 60 nennt zwei Merkmale, und beide müssen zusammenkommen:
- Der Inhalt ähnelt wirklichen Personen, Gegenständen, Orten, Einrichtungen oder Ereignissen.
- Er würde einer Person fälschlicherweise als echt erscheinen.
Ein Bild, das nur das erste Merkmal erfüllt, löst die Pflicht nicht aus. Eins, das nur das zweite erfüllt, kann es gar nicht geben. Erst beide zusammen machen aus einem KI-Bild einen Fall für Absatz 4.
So sieht das auf einer echten Seite aus. Drei Bilder nebeneinander, alle drei mit KI erzeugt — aber nur zwei tragen ein Label:
Die ersten beiden zeigen ein Produkt mit Markenaufdruck und behaupten damit etwas über den eigenen Betrieb. Das dritte ist eine stimmungsvolle Silhouette ohne erkennbare Person und ohne bestimmten Ort — es sagt über keinen konkreten Sachverhalt etwas aus und braucht deshalb kein Label.
In der Praxis läuft die Grenze so:
| Bild | Pflicht? | Warum |
|---|---|---|
| Fotorealistische „Werkstatt”, die deinen Betrieb zeigen soll | Ja | Behauptet den eigenen Betrieb — beide Merkmale erfüllt |
| Generierte Ansicht eines benannten Ortes auf der Seite zu genau diesem Ort | Ja | Wird als echte Aufnahme dieses Ortes gelesen |
| Generiertes „Referenzprojekt” ohne echtes Projekt dahinter | Ja | Behauptet eine tatsächlich ausgeführte Arbeit |
| Illustration ohne fotografischen Realitätsanspruch | Nein | Ähnelt nichts Wirklichem — 1. Merkmal fehlt |
| Symbolbild auf einer Leistungsseite, ohne bestimmten Ort oder Personen | Nein | Sagt über keinen konkreten Sachverhalt etwas aus — 2. Merkmal fehlt |
| Freigestelltes oder retuschiertes Foto eines real existierenden Produkts | Nein | KI nur zur Bearbeitung; das Bild zeigt, was es gibt |
Das erklärt das Verhältnis 293 zu 42. Der weitaus größte Teil KI-gestützter Bildarbeit auf Unternehmensseiten sind Illustrationen, Symbolbilder und Retuschen echter Aufnahmen. Die Pflicht greift dort, wo ein Bild etwas über die Wirklichkeit behauptet — und genau dort ist sie auch berechtigt.
Ein Sonderfall, den wir uns selbst auferlegt haben: Startseiten-Titelbilder kennzeichnen wir im Zweifel — sie sind zugleich das Open-Graph-Vorschaubild. Nicht weil die Einordnung zwingend wäre, sondern weil dieses eine Bild als Vorschaubild in WhatsApp, LinkedIn und Slack weitergereicht wird — losgelöst von jedem Kontext, der es einordnen könnte.
Warum du dich auf die Kennzeichnung der KI-Anbieter nicht verlassen kannst
Das ist der Befund, der uns bei der Umsetzung am meisten überrascht hat.
Die Idee liegt nahe: Wenn die Anbieter ihre Ausgaben ohnehin maschinenlesbar markieren müssen, dann lies diese Markierung doch einfach aus und entscheide automatisch. C2PA-Metadaten, IPTC-DigitalSourceType, XMP — die Standards existieren, und sie funktionieren.
Wir haben das am 24. August geprüft. Ergebnis: null Treffer bei 54 Stichproben. Kein einziges ausgeliefertes Bild trug noch einen Herkunftsmarker.
Der Grund ist keine Nachlässigkeit der Anbieter, sondern die Bildpipeline. Moderne Website-Frameworks skalieren, komprimieren und konvertieren jedes Bild beim Bauen — aus dem JPEG wird ein WebP in fünf Auflösungen. Die zuständige Bibliothek wirft dabei die Metadaten weg, und zwar aus einem guten Grund: Metadaten sind Ballast, sie kosten Bytes, und sie enthalten oft GPS-Koordinaten, die auf einer öffentlichen Seite nichts verloren haben.
Die Folge: Die maschinenlesbare Kennzeichnung des Anbieters überlebt die Auslieferung nicht. Sie ist im Original vorhanden und im ausgelieferten Bild verschwunden. Wer seine Rechtssicherheit darauf baut, baut auf etwas, das der eigene Build-Prozess still entfernt.
Deshalb haben wir uns für den anderen Weg entschieden: Die Herkunft wird nicht erkannt, sie wird deklariert.
Wie wir es gelöst haben: die Herkunft steht im Quelltext
Zu jeder Kundenseite gehört eine Datei, die jedem Bild drei Angaben zuordnet:
- Herkunft — von Menschen erstellt, KI-erzeugt, KI-verändert oder ungeklärt
- Deepfake-Einordnung — ja, nein oder ungeklärt
- Begründung — warum diese Einordnung, in einem Satz
Die Begründung ist kein Kommentar, sie ist der Nachweis. Wenn in zwei Jahren jemand fragt, warum ein bestimmtes Bild kein Label trägt, steht die Antwort in der Datei und nicht im Gedächtnis von irgendwem. Ohne Begründung wird eine Einordnung von unserer Prüfung zurückgewiesen.
Die eigentliche Entscheidung ist dann trivial und passt in eine Zeile: Ein Label bekommt, was KI-Herkunft hat und als Deepfake eingeordnet ist. Beide Bedingungen, kumulativ, genau wie im Gesetz.
Drei Details, die in der Praxis den Unterschied machen:
„Ungeklärt” ist kein grünes Licht. Ein Bild, dessen Herkunft niemand kennt, wird nicht stillschweigend als unbedenklich behandelt. Es wird als offener Punkt geführt, bis jemand es einordnet. Es gibt bewusst keine Voreinstellung, die im Zweifel „unbedenklich” sagt — eine solche Voreinstellung wäre der bequemste Weg, sich selbst zu belügen.
Widersprüche werden abgewiesen. Ein Bild, das als „von Menschen erstellt” und als Deepfake eingetragen ist, ist ein Eingabefehler. Die Prüfung meldet ihn, statt ihn zu übernehmen.
Die Datei wird erzeugt, nicht getippt. Die Einordnungen entstehen in einem geführten Durchgang durch den Bildbestand und werden von dort übernommen. Von Hand editiert wird sie nicht — sonst driften Nachweis und Auslieferung auseinander.
Warum das Label so aussieht, wie es aussieht
Ein Hinweis, den niemand sieht, erfüllt keine Offenlegungspflicht. Absatz 5 wird an dieser Stelle deutlich: Die Information muss klar und eindeutig sein, sie muss spätestens bei der ersten Begegnung vorliegen — und sie muss den Barrierefreiheitsanforderungen entsprechen.
Der letzte Halbsatz verbindet die KI-Verordnung mit dem Barrierefreiheitsstärkungsgesetz und hat drei sehr konkrete Folgen:
Das Label trägt Text, nicht nur ein Symbol. Die Europäische Kommission stellt offizielle Symbole für die Kennzeichnung KI-erzeugter Inhalte bereit, und wir benutzen sie. Aber ein Symbol allein ist für einen Screenreader eine leere Grafik — wir haben nachgesehen: Die offizielle SVG-Datei enthält kein einziges Textelement, nur Zeichenpfade.
Deshalb gibt es die Aussage in jedem Fall auch als Text, in zwei Ausprägungen. Direkt am Bild trägt das Symbol sie in seinem Alternativtext und ist dann bewusst nicht vor Screenreadern versteckt — sonst bliebe für blinde Nutzer nichts übrig. Steht das Label dagegen unter dem Bild oder im Fließtext, kommt ein sichtbarer Textknoten daneben, und das Symbol wird ausgeblendet, damit die Angabe nicht doppelt vorgelesen wird. Was in beiden Fällen gilt: Die Kennzeichnung ist vorlesbar, nicht bloß sichtbar.
Das Label funktioniert ohne JavaScript. Kein Tooltip, kein Aufklappen, kein „erscheint beim Darüberfahren”. Ein Hinweis, der ein funktionierendes Skript und eine Maus voraussetzt, ist auf einem Smartphone mit schlechter Verbindung schlicht nicht da.
Das Label steht am Bild, nicht in einer Fußnote. Eine Sammelangabe im Impressum wäre bequemer, erfüllt „klar und eindeutig” aber nicht — der Betrachter müsste raten, welches Bild gemeint ist.
Wo genau am Bild, haben wir nicht nach Gefühl entschieden, sondern gemessen: Für 35 kennzeichnungspflichtige Bilder haben wir Helligkeit und Streuung in jeder Ecke ausgewertet. Unten rechts ist statistisch der ruhigste Fleck — dort sitzt auf unseren Seiten allerdings der Kontakt-Button. Also unten links, mit einem Hell-Dunkel-Wechsel je nach gemessenem Untergrund, damit der Text auf einem hellen Himmel genauso lesbar bleibt wie auf einer dunklen Werkstatt.
Und die maschinenlesbare Angabe? Die schreiben wir wieder hinein
Bleibt die Frage, was mit der Markierung passiert, die die Bildpipeline weggeworfen hat.
Die Antwort: Sie wird beim Ausliefern neu gesetzt — aus derselben deklarierten Herkunft, aus der auch das sichtbare Label entsteht. Jedes ausgelieferte Bild mit KI-Herkunft bekommt das Feld XMP-iptcExt:DigitalSourceType mit dem Standardwert des IPTC, in zwei Abstufungen:
| Herkunft | Wert |
|---|---|
| KI-erzeugt | trainedAlgorithmicMedia |
| KI-bearbeitet | compositeWithTrainedAlgorithmicMedia |
Das ist ein zweiter, unabhängiger Kanal — er richtet sich an Maschinen, während das sichtbare Label sich an Menschen richtet. Und er ist breiter angelegt als die Kennzeichnungspflicht: Er wird an jedem KI-Bild gesetzt, nicht nur an den 42, die ein sichtbares Label tragen. Denn die Frage „stammt das aus einem Modell?” ist eine andere als „behauptet das eine Wirklichkeit, die es nicht gibt?”.
Verlangt ist das von Absatz 4 nicht. Absatz 4 will die Offenlegung gegenüber dem Betrachter, und die leistet der Text am Bild. Aber es stellt wieder her, was auf dem Weg verloren ging — und es kostet, wenn die Herkunft ohnehin deklariert ist, praktisch nichts mehr.
Was der Digital Omnibus geändert hat — und was nicht
Im Sommer 2026 ging die Meldung durch die Fachpresse, die EU entschärfe die KI-Verordnung. Der Digital Omnibus — Verordnung (EU) 2026/1744 vom 8. Juli 2026 — hat tatsächlich an Artikel 50 angesetzt. Nur nicht an der Stelle, die dich betrifft.
Geändert wurden zwei Dinge:
- Absatz 7 — die Kommission kann Praxisleitfäden nicht mehr per Durchführungsrechtsakt verbindlich machen. Ein Verfahrensdetail.
- Eine Übergangsfrist für Absatz 2 — Anbieter, die ihr System schon vor dem 2. August 2026 auf dem Markt hatten, haben bis zum 2. Dezember 2026 Zeit für die maschinenlesbare Kennzeichnung.
Absatz 4 wurde nicht angetastet. Die Offenlegungspflicht für Betreiber gilt unverändert seit dem 2. August. Die Übergangsfrist betrifft die Anbieterseite — sie hilft OpenAI, nicht dir.
Wer die Meldung als Entwarnung gelesen hat, hat sie falsch gelesen. Und nebenbei: Die verlängerte Anbieterfrist ist ein weiterer Grund, sich nicht auf fremde Metadaten zu verlassen.
Was kostet die Umsetzung?
Nichts extra. Und weil das die Sorte Satz ist, die man belegen muss, hier der genaue Sachstand:
Unser Service-Level sagt zu, dass wir Kunden über relevante regulatorische Änderungen informieren, soweit wir davon Kenntnis erlangen. Rechtsberatung ist ausdrücklich nicht Teil davon, und die Umsetzung neuer gesetzlicher Anforderungen ist es vertraglich auch nicht.
Gemacht haben wir sie trotzdem. Für alle betreuten Seiten, im laufenden Betrieb, ohne dass dafür eine Rechnung geschrieben wurde. Der Aufwand steckt in der Einordnung — 293 Bilder wollen einzeln angesehen und begründet werden — und in der gemeinsamen Codebasis, aus der alle Kundenseiten gebaut werden. Weil die Technik nur einmal existiert, kostet die nächste Seite fast nichts mehr.
Das ist der eigentliche Grund, warum wir in allen Paketen keinen Baukasten und kein fremdes Theme einsetzen: Eine Rechtsänderung ist dann eine Änderung an einer Stelle und nicht eine an dreiundzwanzig.
Was du selbst prüfen kannst
Auch ohne Zugriff auf den Quelltext, in etwa zehn Minuten:
- Zähl deine KI-Bilder. Geh die Seiten durch und frag bei jedem Bild: Ist das eine echte Aufnahme? Wenn du es nicht sicher weißt, weißt du es nicht — das ist bereits ein Befund.
- Wende die zwei Merkmale an. Zeigt das Bild etwas, das es wirklich gibt oder geben soll — deinen Betrieb, dein Team, ein Projekt, einen benannten Ort? Und könnte ein Besucher es für eine echte Aufnahme halten? Zweimal ja heißt: Label.
- Schau, ob die Einordnung irgendwo steht. Nicht im Kopf deines Dienstleisters, sondern schriftlich, je Bild, mit Begründung. Sonst fängt die Arbeit beim nächsten Betreiberwechsel wieder von vorn an.
- Prüf den Hinweis auf Sichtbarkeit. Ist er ohne Mausbewegung da? Steht Text daneben oder nur ein Symbol? Ist er am Bild oder irgendwo unten?
- Verlass dich nicht auf Metadaten. Wenn dir jemand sagt, die Kennzeichnung stecke „in der Datei”: Das mag im Original stimmen und ist auf der ausgelieferten Seite mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht mehr wahr.
Und der Punkt, der über allem steht: Die Einordnung ist eine inhaltliche Entscheidung, keine technische. Kein Werkzeug kann dir sagen, ob ein Bild eine Wirklichkeit behauptet, die es nicht gibt. Das weiß nur, wer das Bild beauftragt hat.
Fazit
Die Kennzeichnungspflicht für KI-Bilder ist enger, als die Schlagzeilen nahelegen, und konkreter, als die meisten Umsetzungen sind. Sie trifft nicht jedes generierte Bild — aber sie trifft ausgerechnet die Bilder, die auf Unternehmensseiten am häufigsten stehen: die fotorealistische Werkstatt, das erfundene Team, das Referenzprojekt, das nie stattgefunden hat.
Wer solche Bilder benutzt, kann sie kennzeichnen. Oder er ersetzt sie durch echte Aufnahmen — das ist, ganz unabhängig vom Gesetz, meistens die bessere Website.
Was nicht funktioniert, ist die Hoffnung, dass ein Werkzeug das schon irgendwie erkennt.
Wenn du wissen willst, wie deine Seite in dieser Hinsicht dasteht, sieh dir unseren kostenlosen Website-Audit an — 30 Minuten, konkrete Einschätzung, kein Verkaufsgespräch. Oder schreib direkt: servus@blitzsicht.com.
Verwandt: warum eine Website ohne Cookie-Banner auskommt, und was Open-Graph-Vorschaubilder mit dem Titelbild deiner Startseite zu tun haben.
Dieser Artikel ist keine Rechtsberatung. Er beschreibt, wie wir die Anforderungen verstanden und umgesetzt haben. Ob eine bestimmte Einordnung im Einzelfall trägt, klärt eine Anwältin oder ein Anwalt, nicht ein Blogartikel.
Quellen:
- Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Artikel 50 — Transparenzpflichten: eur-lex.europa.eu
- Dieselbe Verordnung, Artikel 3 Nummer 60 — Legaldefinition „Deepfake”
- Dieselbe Verordnung, Artikel 113 — Geltungsbeginn 2. August 2026
- Verordnung (EU) 2026/1744 vom 8. Juli 2026 (Digital-Omnibus-Verordnung zur KI) — Änderung von Artikel 50 Absatz 7 und Übergangsfrist zu Absatz 2: eur-lex.europa.eu
- Europäische Kommission — offizielle Symbole zur Kennzeichnung KI-erzeugter Inhalte
- Eigene Messung vom 24.08.2026: 54 ausgelieferte Bilder aus dem Bestand betreuter Seiten, geprüft auf C2PA-, IPTC- und XMP-Herkunftsangaben; kein Treffer