Urheberrecht bei KI: Wem gehört, was du erzeugst?
Urheberrecht bei KI am Arbeitsplatz: wem ein KI-Text oder -Bild rechtlich gehört, was die Kennzeichnungspflicht seit 2026 verlangt und ein Workflow zum Prüfen.
Urheberrecht bei KI klingt nach einer einzigen Frage. In Wirklichkeit stecken zwei Fragen drin, die selten getrennt gestellt werden: Gehört dir, was eine KI für dich schreibt oder zeichnet? Und: Darfst du das veröffentlichen, ohne zu sagen, dass KI im Spiel war? Die kurze Antwort auf beides: Ein reiner KI-Entwurf gehört dir rechtlich erst einmal nicht vollständig – und seit diesem Sommer kann für bestimmte Inhalte zusätzlich eine Kennzeichnungspflicht dazukommen. Beides lässt sich im Alltag handhaben, wenn du weißt, worauf es ankommt.
Zwei Fragen, die im Alltag oft vermischt werden
Die erste Frage ist die nach dem Eigentum: Wenn du ChatGPT, Gemini oder ein anderes Werkzeug einen Text oder ein Bild erzeugen lässt, hast du dann automatisch die Rechte daran, so wie an etwas, das du selbst geschrieben hast? Die zweite Frage ist die nach der Kennzeichnung: Musst du offenlegen, dass ein Inhalt mit KI entstanden ist, bevor du ihn veröffentlichst? Beide Fragen haben unterschiedliche Antworten, und beide haben sich gerade erst geändert – die zweite erst seit diesem Sommer.
Wem gehört ein Text oder Bild, das eine KI erzeugt hat?
Das deutsche Urheberrecht schützt nach § 2 Abs. 2 UrhG nur „persönliche geistige Schöpfungen" – Werke, die auf einer menschlichen kreativen Entscheidung beruhen. Ein Text oder ein Bild, das eine KI aus einem Prompt ohne weitere menschliche Gestaltung erzeugt, erfüllt diese Voraussetzung nach überwiegender Auffassung nicht. Praktisch heißt das: Der reine Rohentwurf ist rechtlich niemandes Eigentum in dem Sinn, wie ein selbst geschriebener Text es wäre.
Das ist kein theoretisches Problem. Übernimmt ein Konkurrent genau den Produkttext, den dein KI-Werkzeug für die Website entworfen hat, ist die Rechtslage schwächer, als sie bei einem von dir selbst verfassten Text wäre. Der Ausweg ist einfach, und er ist derselbe, den KI im Büro für jeden anderen KI-Entwurf beschreibt: Du bearbeitest den Entwurf – Struktur, Beispiele, eigene Formulierungen – und genau diese menschliche Bearbeitung macht wieder einen eigenen, geschützten Text daraus.
Was mit den Trainingsdaten ist
Die zweite, oft gestellte Frage betrifft nicht das, was hinten herauskommt, sondern das, womit ein Modell trainiert wurde. Das deutsche Urheberrecht erlaubt in § 44b UrhG das sogenannte Text- und Data-Mining – das automatisierte Auswerten frei zugänglicher Werke, um Muster zu erkennen. Rechteinhaber können dieser Nutzung widersprechen; wie konsequent einzelne Anbieter diesen Widerspruch beachten, lässt sich von außen kaum prüfen. Für deine eigene Arbeit heißt das: Du musst nicht wissen, woraus genau ein Modell gelernt hat. Du musst nur prüfen, ob das, was am Ende herauskommt, zufällig zu nah an einem fremden, noch bestehenden Werk liegt.
Die Kennzeichnungspflicht, die seit diesem Sommer gilt
Seit dem 2. August 2026 verlangt Artikel 50 der KI-Verordnung in zwei Fällen eine Kennzeichnung: bei Deepfakes – Bild-, Audio- oder Videoinhalten, die echten Personen, Orten oder Ereignissen täuschend ähnlich sehen – und bei KI-generierten Texten, die veröffentlicht werden, um die Öffentlichkeit über ein Thema von öffentlichem Interesse zu informieren. Für reine Texte entfällt die sichtbare Kennzeichnung, wenn eine Person den Inhalt redaktionell geprüft hat und dafür verantwortlich ist – für Deepfakes gilt diese Ausnahme ausdrücklich nicht.
Ein weiterer, technischerer Teil der Pflicht betrifft nicht Menschen, sondern Werkzeuge: Anbieter müssen ihre KI-Ausgaben zusätzlich maschinenlesbar markieren. Der sogenannte Digital Omnibus, der im Sommer 2026 in Kraft trat, hat dafür eine Übergangsfrist geschaffen: Wer sein System bereits vor dem 2. August 2026 betrieben hat, muss die maschinenlesbare Markierung erst bis zum 2. Dezember 2026 nachrüsten. Für dich als Nutzerin oder Nutzer ändert das wenig – ob du selbst kennzeichnen musst, hängt weiterhin daran, was du veröffentlichst, nicht daran, welches Werkzeug dahintersteckt.
Wie verbreitet KI-Werkzeuge im deutschen Berufsalltag inzwischen sind, hält der Bitkom laufend fest, und das Statistische Bundesamt erhebt zusätzlich, wie viele Betriebe KI-Anwendungen überhaupt einsetzen – beide Zahlen steigen seit Jahren. Dass Mitarbeitende dabei wissen müssen, was ein Werkzeug kann und was nicht, ist auch der Kern der seit 2. Februar 2025 geltenden KI-Kompetenz-Pflicht aus dem AI Act – Urheberrecht und Kennzeichnung sind genau die Art Wissen, die diese Pflicht meint.
Ein Workflow für den Alltag
Nimm ein konkretes Beispiel: Das Marketingteam will einen LinkedIn-Beitrag zu einem aktuellen Branchenthema veröffentlichen, komplett von einem KI-Werkzeug entworfen, nur noch mit dem eigenen Logo versehen. Schwacher Ablauf: den Entwurf eins zu eins posten, weil er beim ersten Lesen schon flüssig klingt.
- Frag zuerst, worüber der Text informiert. Geht es um ein Thema von öffentlichem Interesse – etwa eine Marktentwicklung oder eine politische Frage – greift die Kennzeichnungspflicht aus Artikel 50 potenziell.
- Lass den Entwurf von einer Person lesen, die dafür verantwortlich zeichnet, und lass sie Beispiele, Zahlen und Formulierungen ändern, nicht nur Kommafehler. Das erfüllt zugleich die redaktionelle Prüfung, die die Kennzeichnung erübrigt, und macht den Text durch die Bearbeitung wieder zu einem eigenen Werk.
- Prüf jede konkrete Zahl, jeden Namen und jede Studie gegen die Originalquelle, bevor der Beitrag rausgeht – genau der Schritt, den KI mit Quellen für erfundene Linkangaben beschreibt.
- Geht es um ein Bild statt um einen Text: Prüf, ob es eine echte Person, einen echten Ort oder ein echtes Ereignis täuschend echt zeigen soll. Nur dann greift die Deepfake-Kennzeichnung – ein klar als Kunstbild gestaltetes Motiv wie in KI Artworks fällt nicht darunter.
Ein Punkt wird dabei oft übersehen: Die Kennzeichnungspflicht greift erst, wenn ein Inhalt veröffentlicht wird – also die Öffentlichkeit erreicht. Ein interner Entwurf, eine Gliederung für ein Teammeeting oder ein KI-generiertes Bild, das nur als Platzhalter in einer internen Präsentation landet, fällt nicht darunter. Die Grenze ist nicht das Werkzeug und nicht der Prompt, sondern der Moment, in dem etwas nach außen geht.
Das überprüfbare Ergebnis ist ein Beitrag, bei dem eine Person benennbar für Inhalt und Zahlen verantwortlich ist – und genau das verlangen Urheberrecht und Kennzeichnungspflicht am Ende beide: kein Verbot der KI, sondern einen Menschen, der das Ergebnis verantwortet.
Die KI liefert den ersten Entwurf. Die Verantwortung für das, was daraus wird, bleibt bei der Person, die ihn freigibt.
Was du am Montag ausprobierst
- Nimm einen KI-Entwurf, den du diese Woche ohnehin schreibst, und ändere mindestens ein Beispiel oder eine Formulierung mit eigenen Worten, bevor er rausgeht.
- Frag dich bei jedem Text, der veröffentlicht wird, ob er ein Thema von öffentlichem Interesse betrifft – falls ja, notier, wer ihn redaktionell geprüft hat.
- Bei einem Bild: Prüf, ob eine echte, erkennbare Person oder ein echtes Ereignis gezeigt wird. Falls ja, kennzeichne es als KI-generiert, bevor es irgendwo online geht.
- Leg eine einfache Regel für dein Team fest: Kein KI-Entwurf geht unbearbeitet raus, egal wie gut er beim ersten Lesen klingt.
Diese Fragen überschneiden sich mit einem anderen Thema, das beim Prompten leicht übersehen wird: Steckt im Rohmaterial ein Name oder eine Kundennummer, greift zusätzlich die Checkliste aus KI datenschutzkonform. Klingt der bearbeitete Text am Ende trotzdem noch nach der KI statt nach dir, geht KI-Text humanisieren genau diesen letzten Schliff durch.
Genau diese Fähigkeit – einen KI-Entwurf so zu bearbeiten, dass er wieder ein eigener, verantworteter Text wird – vermittelt Coursium in kurzen Lektionen fürs Handy. Bleib der KI voraus mit Übungen, die zu einer echten Aufgabe passen, nicht zu einem Demo-Beispiel. Mehr zu diesem Ansatz steht über Coursium.