AI Act So bleiben KI-Label im Content-Lifecycle bestehen

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Vogel Corporate Solutions GmbH

Wer im B2B Marketing auf KI setzt, muss Nutzer seit dem 02. August transparent darauf hinweisen – zum Beispiel mit einem KI-Label. In der Praxis scheitert Transparenz jedoch oft an fragmentierten Workflows und komplexen Asset-Lifecycles.

Ob Produktbild oder Social Media Kampagne: Generative Tools liefern Marketern Ideen und fertige Inhalte. Wer sie kommerziell einsetzt, gilt unter dem AI Act der EU als Betreiber – und muss den KI-Einsatz transparent machen. Texte sind dann zu kennzeichnen, wenn sie Angelegenheiten von öffentlichem Interesse betreffen und nicht redaktionell geprüft wurden. Dennoch sollten Content-Teams auch hier einen „Human in the Loop"-Redaktionsprozess etablieren.

Betroffen sind vor allem Bilder, Videos und Audiodateien, die Personen, Objekte oder Ereignisse so realistisch zeigen, dass sie für echt gehalten werden könnten. Das trifft auf viele Marketing-Assets zu. Verstöße gegen die Transparenzpflichten können empfindliche Bußgelder nach sich ziehen. Für B2B Marketer entsteht daraus über die Kennzeichnung hinaus eine zweites Aufgabenfeld: Das Label muss alle Bearbeitungen, Exporte und Kanäle überstehen.

Ein Beispiel, das uns durch diesen Artikel begleitet: Ein Automobilzulieferer bewirbt sein neues Cockpit-Display. Das Key Visual zeigt eine fotorealistische, vollständig KI-generierte Fahrerin am Steuer. Das KI-Label ist hier schnell eingefügt. Die Information über Monate, Bearbeitungsschritte und Kanäle hinweg an der Datei zu halten, ist die eigentliche Compliance-Herausforderung. Denn bereits beim Export aus dem Designtool ins CMS kann das Motiv seine Metadaten verlieren. Das Risiko entsteht, wenn es ohne Hinweis veröffentlicht wird – und genau dazu kommt es, wenn im dritten Bearbeitungsschritt niemand mehr weiß, dass KI im Spiel war.

Der Stresstest: So finden Teams heraus, wo KI-Label verlorengehen

Ein informeller Praxistest bei pixx.io hat gezeigt, dass selbst korrekt gesetzte Kennzeichnungen nicht zuverlässig erhalten bleiben. Anhand von 16 Use Cases wurde nachvollzogen, wie sich die Kennzeichnung einer Bilddatei im Lauf des Lifecycles verändert. Das Ergebnis: In 6 von 16 Szenarien war sie am Ende nicht mehr nachvollziehbar.

Mit diesem einfachen Selbsttest finden B2B Teams ihre eigenen Lücken – am besten an einem echten Asset wie dem Cockpit-Motiv:

Schritt 1: Das Team wählt ein konkretes Asset, zum Beispiel das Cockpit-Motiv, und notiert jede Station, die die Datei durchläuft: Prompt im Bildgenerator, lokaler Ordner, Retusche im Designtool, Upload ins DAM, Export ins CMS, Zuschnitt fürs Social-Format, Präsentationsunterlagen des Vertriebs, Archiv. Zu jeder Station gehören Tool, Dateiformat und verantwortliche Person.

Schritt 2: An jeder Station prüft die Verantwortliche: Sind Metadaten und sichtbarer KI-Hinweis noch vorhanden? Erkennt der nächste Bearbeiter auf einen Blick, dass die Fahrerin KI-generiert ist? Ist die Markierung auch im zugeschnittenen mobilen Format lesbar?

Schritt 3: Sie dokumentiert, wer an welcher Station mit der Datei arbeitet – und wer künftig dafür verantwortlich ist, die Kennzeichnung zu prüfen.

Single Source of Truth: KI-Informationen im Workflow bewahren

Egal wie oft eine Datei exportiert, beschnitten oder übersetzt wird: Der KI-Einfluss muss erkennbar bleiben. Dafür braucht es eine lückenlose Dokumentation des KI-Einsatzes und eine zentrale Instanz, eine Single Source of Truth, die alle Varianten und Verwendungen eines Inhalts im Blick behält. Diese Aufgabe übernehmen zum Beispiel Digital-Asset-Management-Systeme (DAM) im Zusammenspiel mit Content-Management-Systemen (CMS) und Tools für das Product-Information-Management (PIM).

Drei Funktionen sorgen dafür, dass ein Label jede Bearbeitung übersteht:

Pflichtfelder für den KI-Status: Das Cockpit-Motiv landet gar nicht erst ohne Angabe im System – jedes neue Asset erhält eine Pflichtangabe dazu, ob und wie KI beteiligt war. CMS und PIM übernehmen den Status aus dem DAM und spielen die Kennzeichnung sichtbar aus.

Durchgängige Versionierung: Jede bearbeitete Fassung bleibt mit dem Ursprungsmotiv und dessen KI-Information verknüpft. So erbt der auf LinkedIn-Format zugeschnittene Ausschnitt des Cockpit-Motivs den KI-Status automatisch – auch wenn die Metadaten beim Export verlorengehen.

Nachvollziehbare Freigaben: Das System hält fest, wer das Motiv wann geprüft und für welche Kanäle freigegeben hat. Kollegen im Vertrieb sehen sofort, ob sie es in ihr Pitch-Deck übernehmen dürfen – und was sie dabei beachten müssen.

Leicht zu übersehen: KI-Kennzeichnung in der externen Zusammenarbeit

B2B Unternehmen haften für falsch markierte Inhalte, auch dann, wenn sie von Dienstleistern stammen. Verantwortliche sollten deshalb in Verträgen mit Agenturen und Freelancern festschreiben, dass KI-Dateien technisch korrekt markiert werden. Als Übergabepunkt sorgt das DAM dafür, dass Inhalte ohne KI-Angabe gar nicht in den Marketingprozess gelangen.

Für den Automobilzulieferer heißt das: Die Agentur liefert die Kampagnen-Assets rund um das Cockpit-Motiv nicht per Mail oder Filesharing, sondern über den zentralen Ablageort – und hinterlegt dort für jede Variante, ob und wie KI beteiligt war. Marketing und Sales sehen dadurch auf einen Blick, bei welchen Assets der sichtbare KI-Hinweis in Print und Web nicht fehlen darf.

Fazit: Weniger Compliance-Sorgen, mehr Zeit für Wachstum

KI-Content wird mehr, nicht weniger. Entscheidend ist, wie souverän B2B Teams damit umgehen, wenn generative Tools zum Alltag gehören. Ein zentrales System für den Asset-Lifecycle gibt die Kontrolle zurück – auch über die Kennzeichnungspflicht für Bilder, Videos und Audiodateien. Wer die Bruchstellen kennt und schließt, gewinnt Rechtssicherheit und kann sich auf Wachstum konzentrieren, statt sich den Kopf über Compliance zu zerbrechen.

*Sabrina Haselbach ist Senior Inbound Marketing Managerin bei pixx.io.

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