Marketing

Leitfrage dieses Kapitels: Was verändert KI im Marketing wirklich — und welche Entscheidungen zwingt das der Geschäftsleitung auf? Technik nur, wo sie Nutzen, Risiko, Chance oder Haftung auslöst.

Rolle & Zweck der Abteilung

Marketing ist die Abteilung, die den Markt für das Unternehmen sichtbar, verständlich und begehrlich macht. Es geht um vier Kern-Jobs, die unabhängig von Branche und Unternehmensgröße immer wiederkehren:

• Inhalte erzeugen (Content): Texte, Bilder, Videos, Landingpages, Newsletter,

Social-Media-Beiträge, Produktbeschreibungen.

• Auffindbarkeit herstellen (SEO und neuerdings GEO): dafür sorgen, dass das

Unternehmen gefunden wird — früher fast nur bei Google, heute zunehmend auch in KI-Antwortmaschinen wie ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity.

• Kampagnen steuern (Performance/Paid Media): Anzeigen planen, ausspielen,

messen, optimieren — Budget in Reichweite und Leads verwandeln.

• Marke und Positionierung pflegen: Konsistenz von Ton, Bild und Versprechen.

Im Kleinunternehmen macht das oft eine einzige Person (oder der Inhaber selbst) neben dem Tagesgeschäft; im Mittelstand ein kleines Team plus Agentur; im größeren Haus getrennte Rollen (Content, SEO/SEA, Social, CRM/Marketing-Automation, Design). Wichtig für den Geschäftsführer: Marketing ist die Abteilung mit dem höchsten Anteil an sprachlicher und bildlicher Routinearbeit — und genau dort setzt generative KI am unmittelbarsten an.

Historische Linie (~2015–2026): vier Wellen

Marketing hat in gut zehn Jahren vier Automatisierungswellen erlebt. Die vierte (KI) ist keine neue Insel, sondern baut auf den drei vorherigen auf.

Welle 1 — Digitalisierung & Messbarkeit (ab ~2010, im Mittelstand breit ab ~2015). Google Analytics, Search Console und Social-Media-Insights machten Marketing erstmals durchgängig messbar. Der Satz „Die Hälfte meiner Werbung ist rausgeworfen, ich weiß nur nicht welche Hälfte" verlor seine Berechtigung — zumindest online.

Welle 2 — Cloud & Plattformen (ab ~2015). Marketing-Werkzeuge wanderten in die Cloud (HubSpot, Mailchimp, später HubSpot/Salesforce-Ökosysteme). Kleine Firmen konnten plötzlich Werkzeuge nutzen, die vorher nur Konzernen offenstanden — ohne eigene IT. Programmatische Werbung (automatisierter Anzeigeneinkauf in Echtzeit) wurde Standard.

Welle 3 — Regelbasierte Automatisierung (ab ~2018). Marketing-Automation im engeren Sinn: E-Mail-Strecken, Lead-Scoring, ausgelöste Kampagnen („wenn Nutzer X tut, sende Y"). Das war noch keine KI, sondern Wenn-dann-Logik — aber es gewöhnte Marketing an den Gedanken, Abläufe an Maschinen zu delegieren.

Welle 4 — Generative KI (Bruch ab Ende 2022). Der Übergang ist datierbar: Die öffentliche Freigabe von ChatGPT am 30. November 2022 machte Textgenerierung für jedermann nutzbar; Bildgeneratoren (Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion) folgten im selben Zeitraum. [BELEGT] Erstmals konnte eine einzelne Person in Minuten produzieren, wofür vorher ein Team oder eine Agentur nötig war — in schwankender, aber oft brauchbarer Qualität.

Der entscheidende Unterschied der vierten Welle: Die ersten drei Wellen automatisierten das Ausspielen und Messen von Marketing. Die vierte automatisiert das Erzeugen selbst — also die eigentliche kreative Kernleistung. Das ist der Grund, warum diese Welle die Abteilung stärker verändert als alle vorherigen.

KI heute im Marketing: reale Anwendungen, Grenzen, Heikelpunkte

Content-Erstellung (Text)

Was real läuft: Entwürfe für Blogartikel, Produkttexte, Newsletter, Social-Posts, Anzeigentexte, Meta-Descriptions; Umformulieren, Kürzen, Übersetzen, Anpassen an Zielgruppen und Kanäle. In Deutschland sagen laut Bitkom-Marketingbefragung (Feb. 2026) 51 % der befragten Unternehmen, generative KI übernehme bereits einen erheblichen Teil der kreativen Marketingarbeit. [ANBIETERANGABE — Verbandsumfrage, 180 Unternehmen, nicht repräsentativ] (Bitkom, „Marketingtrends: Unternehmen sehen KI an der Spitze", 12.02.2026, https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Marketingtrends-Unternehmen-sehen-KI-an-Spitze)

Die Grenze — der „Jagged Frontier". Die bislang sauberste Feldstudie zur Wirkung generativer KI auf Wissensarbeit stammt von Harvard Business School / BCG (Dell'Acqua et al., 2023). Ergebnis für Aufgaben *innerhalb* der Leistungsgrenze der KI: Berater mit GPT-4 erledigten 12,2 % mehr Aufgaben, 25,1 % schneller und mit rund 40 % höherer Qualität als die Kontrollgruppe. Für eine Aufgabe *außerhalb* dieser Grenze kehrte sich der Effekt um: KI-Nutzer lagen 19 Prozentpunkte häufiger falsch, weil sie plausibel klingenden, aber falschen Ausgaben vertrauten. [BELEGT] (Dell'Acqua, F. et al., „Navigating the Jagged Technological Frontier", HBS Working Paper 24-013, 2023, https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=64700 ; Volltext: https://mitsloan.mit.edu/sites/default/files/2023-10/SSRN-id4573321.pdf)

Für den Marketingalltag heißt das übersetzt: Bei Standardtexten (Produktbeschreibung, Social-Post, erste Fassung) ist der Gewinn groß und real. Bei allem, was Faktentreue, Fachtiefe oder Markenurteil verlangt, kann KI selbstbewusst danebenliegen — und ohne fachkundige Prüfung wird der Fehler mitveröffentlicht.

Bild- und Video-KI

Was real läuft: Werbebilder, Moodboards, Produktvisualisierungen, Varianten für A/B-Tests, Social-Grafiken (Midjourney, Adobe Firefly, DALL·E), zunehmend auch Kurzvideos und Animationen (OpenAI Sora, Google Veo, Runway). *Stand 08/2026:* Video-KI ist für kurze, stilisierte Clips brauchbar, für längere, konsistente Markenfilme mit wiedererkennbaren Personen/Produkten noch fehleranfällig (Konsistenz, „Uncanny-Valley"- Effekte, Detailtreue). [STRITTIG — Qualität entwickelt sich schnell; Bewertung versionsabhängig]

Realer Warnfall — Coca-Cola. Coca-Cola veröffentlichte im November 2024 eine KI-generierte Neuauflage seines „Holidays are coming"-Weihnachtsspots und erntete breite öffentliche Kritik (Kcommentare von „seelenlos" bis „AI-Slop"); im November 2025 wiederholte sich die Kontroverse bei der Folgekampagne. [BELEGT] (Forbes, „Coca-Cola's AI-Generated Ad Controversy, Explained", 16.11.2024, https://www.forbes.com/sites/danidiplacido/2024/11/16/coca-colas-ai-generated-ad-controversy-explained/ ; NBC News, „Coca-Cola causes controversy with AI-generated ad", 2024, https://www.nbcnews.com/tech/innovation/coca-cola-causes-controversy-ai-made-ad-rcna180665 ; Forbes, 04.11.2025, https://www.forbes.com/sites/danidiplacido/2025/11/04/coca-cola-sparks-backlash-with-ai-generated-christmas-ad-again/)

Die Lehre ist nicht „KI-Bilder sind schlecht", sondern: Bei markenprägender, öffentlich sichtbarer Kommunikation ist der Reputationseffekt Teil der Rechnung. Was intern Zeit und Geld spart, kann extern als Sparsamkeit auf Kosten von Kreativen gelesen werden. Für ein Weltmarken-Budget ist das ein Imagerisiko; für einen Mittelständler kann derselbe Effekt in der Nische ebenso auftreten.

Auffindbarkeit: von SEO zu GEO

Das größte, oft unterschätzte strukturelle Thema für den GF ist die Verschiebung, *wie* Menschen Informationen finden. Google zeigt seit 2024 „AI Overviews" — KI-generierte Antworten oberhalb der klassischen Trefferliste. Parallel beantworten ChatGPT und Perplexity Fragen direkt, ohne dass der Nutzer eine Website besuchen muss.

Der belegte Effekt auf Website-Besuche: Eine Untersuchung des Pew Research Center (Juli 2025, Browsing-Daten von 900 US-Erwachsenen, 68.879 Google-Suchen im März 2025) fand: Bei Suchen mit KI-Zusammenfassung klickten Nutzer nur in 8 % der Fälle auf ein klassisches Suchergebnis — ohne KI-Zusammenfassung fast doppelt so oft (15 %). Auf die *Quellen-Links innerhalb* der KI-Antwort klickten die Nutzer in nur 1 % der Fälle. [BELEGT] (Pew Research Center, „Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results", 22.07.2025, https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/)

Übersetzt: Das jahrzehntealte Marketing-Modell „gutes Ranking → Klick → Besuch → Lead" bekommt einen Riss. Immer mehr Wissensfragen werden beantwortet, ohne dass der Nutzer je auf der Unternehmensseite landet. Daraus entsteht die neue Disziplin GEO (Generative Engine Optimization): nicht mehr „auf Platz 1 bei Google", sondern „in der KI-Antwort zitiert/genannt werden". *Stand 08/2026:* GEO ist eine reale, schnell wachsende, aber noch junge Disziplin mit vielen konkurrierenden Anbieter-Werkzeugen und wenig unabhängiger Wirksamkeitsforschung — belastbare Effektzahlen stammen überwiegend von Werkzeuganbietern. [ANBIETERANGABE/TREND — kritisch behandeln, nicht als gesicherte Wissenschaft verkaufen]

Kampagnen & Personalisierung

Werbeplattformen (Google, Meta) haben KI tief in Anzeigenoptimierung, Zielgruppenfindung und Gebotssteuerung eingebaut; das läuft weitgehend im Hintergrund. Neu ist die generative Ebene: KI erstellt Anzeigenvarianten, Betreffzeilen und personalisierte Ansprache in großer Zahl. Der Nutzen ist real (mehr Varianten, schnelleres Testen); die Grenze ist Datenqualität und Markenkontrolle.

Rechtliche Heikelpunkte (Marketing-spezifisch — Haftungsapparat siehe Rechts-Kompass)

1. Kennzeichnung KI-generierter Inhalte (AI Act, Art. 50). Ab 2. August 2026

greifen EU-weite Transparenzpflichten: KI-generierte oder -manipulierte Bild-, Ton-, Video- und Textinhalte („Deepfakes" und synthetische Medien) müssen als solche erkennbar/maschinenlesbar markiert werden; wer mit einer KI (Chatbot) interagiert, muss das erfahren. Für die spezifische Markierungspflicht nach Art. 50 Abs. 2 ist über den „AI-Omnibus"-Vorschlag eine Verschiebung auf den 2. Dezember 2026 im Gespräch. Bußgeldrahmen: bis 15 Mio. € oder 3 % des weltweiten Jahresumsatzes. [BELEGT, Verschiebung STRITTIG/im Gesetzgebungsprozess] (Greenberg Traurig, „Deepfakes, Chatbots, AI-Generated Text: European Commission Details Transparency Obligations Under the AI Act", 06/2026, https://www.gtlaw.com/en/insights/2026/6/deepfakes-chatbots-ai-generated-text-european-commission-details-transparency-obligations-under-the-ai-act ; VO (EU) 2024/1689, Art. 50, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX:32024R1689)

1. Werbekennzeichnung nach deutschem Recht. Unabhängig von KI gilt: Der kommerzielle

Zweck einer Handlung darf nicht verschleiert werden (§ 5a Abs. 4 UWG); Werbung muss als Werbung erkennbar sein. KI ändert daran nichts — sie senkt nur die Kosten, viel werbliche Kommunikation zu erzeugen, und erhöht damit das Volumen potenzieller Verstöße. [BELEGT] (UWG, https://www.gesetze-im-internet.de/uwg_2004/)

1. Urheberrecht am Input (Trainings-/Nutzungsfrage). Ob und wie fremde Werke für

KI-Training genutzt werden dürfen, ist international noch nicht abschließend geklärt. Im britischen Verfahren Getty Images v. Stability AI (Urteil High Court, 04.11.2025) zog Getty seine zentralen Trainings-Urheberrechtsansprüche mangels UK-Zuständigkeit zurück; das Gericht wies die Ansprüche wegen „secondary infringement" ab (das Modell speichere die Trainingsdaten nicht), gab Getty aber teilweise beim Markenrecht recht (generierte Bilder mit Getty-Wasserzeichen). Die Kernfrage der Trainingslegalität blieb ausdrücklich offen. [BELEGT, aber nicht auf DE übertragbar — anderes Rechtssystem] (Ropes & Gray, 11/2025, https://www.ropesgray.com/en/insights/viewpoints/102lvxe/getty-image-loses-copyright-infringement-claim-against-stability-ai-in-uks-first ; Bird & Bird, https://www.twobirds.com/en/insights/2025/uk/stability-ai-defeats-getty-images-copyright-claims-in-first-of-its-kind-dispute-before-the-high-cour) In Deutschland regelt die TDM-Schranke (§ 44b UrhG) das Text- und Data-Mining mit Opt-out-Vorbehalt der Rechteinhaber. [BELEGT] (https://www.gesetze-im-internet.de/urhg/__44b.html)

1. Urheberrecht am Output. Rein maschinell erzeugte Bilder/Texte ohne prägende

menschliche Schöpfung sind nach deutschem Recht nicht urheberrechtlich geschützt (§ 2 Abs. 2 UrhG setzt eine persönliche geistige Schöpfung voraus). Praktische Folge: Ein KI-Werbebild kann in der Regel vom Wettbewerber nachgenutzt werden, ohne dass Urheberrecht greift. [BELEGT für den Grundsatz; konkrete deutsche Rechtsprechung zu KI-Bildern noch dünn — UNKLAR im Einzelfall]

1. Persönlichkeits- und Kennzeichenrechte. KI-Bilder/-Videos mit realen Personen,

fremden Marken oder geschützten Motiven bergen zusätzliche Haftungsrisiken (Recht am eigenen Bild, Markenrecht — vgl. Getty-Wasserzeichenfall). [BELEGT]

Studien, Zahlen, Trends — und ihre Widersprüche

Offengelegte Widersprüche und Vorsicht:

• Adoptions- vs. Wirkungszahlen klaffen auseinander. McKinsey berichtet 88 %

„Nutzung", aber nur 39 % der Unternehmen sehen überhaupt einen messbaren EBIT-Effekt, meist unter 5 %. „Alle nutzen KI" heißt also nicht „alle verdienen daran". [ANBIETERANGABE] Für den GF: Nutzung ist billig geworden, *Wirkung* nicht.

• Beratungs-/Verbandszahlen sind Stimmungsbilder, keine Messungen. Bitkom-Marketing

(180 Unternehmen, nicht repräsentativ) und McKinsey (Selbstauskunft) messen Wahrnehmung und Selbsteinschätzung, nicht harte Ergebnisse. Sie zeigen die *Richtung*, nicht den *Beweis*.

• Die Produktivitätsstudie ist stark — aber kontextgebunden. Der Harvard/BCG-Befund

stammt von Unternehmensberatern mit GPT-4 (2023) an definierten Aufgaben. Die Richtung (Gewinn im Standardfall, Risiko im Grenzfall) ist übertragbar; die genauen Prozente sind es nicht.

• US-Zahlen ≠ Deutschland. Die Pew-Daten (Suchverhalten) stammen aus den USA; die

Größenordnung des AI-Overviews-Effekts dürfte in DE ähnlich, aber nicht identisch sein. [UNKLAR für DE-spezifische Werte]

Wohin geht es (12–36 Monate)

Belegte Trendlinien:

• Suche verschiebt sich weiter Richtung KI-Antworten. Der Pew-Befund und Googles

fortgesetzter Ausbau der AI Overviews zeigen eine stabile Richtung: weniger Klicks aus der klassischen Suche, mehr Antworten direkt in der KI-Oberfläche. [BELEGT als Trend]

• Transparenzpflichten werden scharfgestellt. Mit Art. 50 AI Act (ab 08/2026, ggf.

Markierung ab 12/2026) wird Kennzeichnung KI-generierter Werbung zur Rechtspflicht, nicht mehr zur Kür. [BELEGT]

• KI-Funktionen wandern in Standard-Werkzeuge. Marketing-KI ist zunehmend in

vorhandene Suiten (Google, Meta, HubSpot, Adobe, Microsoft) eingebaut, statt in Speziallösungen. Der Zugang sinkt, die Differenzierung über „wir nutzen KI" verschwindet. [BELEGT als Marktbewegung]

Vermutung (klar als solche gekennzeichnet — kein Fakt):

• GEO könnte SEO als Leitdisziplin ablösen oder verschmelzen; wer heute in

KI-Antworten genannt wird, sichert sich einen frühen Vorteil. *Vermutung.*

• Video-KI dürfte in 12–24 Monaten die Schwelle zu „markenfähig" überschreiten, was den

Coca-Cola-Effekt (Reputationsrisiko) verschärfen *oder* normalisieren könnte. *Vermutung.*

• Der Wert von Marketing verschiebt sich von „Inhalte produzieren" (billig, automatisierbar)

zu „Urteil, Marke, Beziehung, Datenqualität" (knapp, schwer automatisierbar). *Vermutung mit Stützung durch die Adoptions-/Wirkungslücke.*

Maßnahmen für den Unternehmer (priorisiert)

Sofort / geringer Aufwand, hoher Nutzen:

1. KI-Kennzeichnung regeln (Pflicht ab 08/2026). Interne Regel: Welche

KI-generierten Inhalte werden wie gekennzeichnet? Verantwortlichen benennen. *Aufwand niedrig, Risiko bei Unterlassung hoch (Bußgeld, Abmahnung).*

1. Vier-Augen-Prinzip für veröffentlichte Inhalte. Kein KI-Text/-Bild geht ohne

fachkundige menschliche Prüfung nach außen — wegen des „Jagged-Frontier"-Fehlerrisikos. *Aufwand niedrig, verhindert die teuersten Fehler.*

1. Faktentreue-Check bei allem, was Zahlen/Aussagen enthält. KI erfindet plausibel.

*Aufwand niedrig.*

Mittelfristig / mittlerer Aufwand:

1. GEO-Sichtbarkeit prüfen. Testen, ob und wie das Unternehmen in ChatGPT, Google AI

Overviews, Perplexity auftaucht. Realistisch bewerten, nicht Anbieterversprechen glauben. *Aufwand mittel, Nutzen wächst mit dem Trend.*

1. Markenrisiko bewusst steuern. Für markenprägende, öffentlich sichtbare Kampagnen:

KI-Einsatz als Entscheidung behandeln, nicht als Default. Reputationseffekt mitdenken (Coca-Cola-Lehre). *Aufwand mittel.*

1. Kompetenz aufbauen statt einzelne Tools kaufen. Die 52-%-Kompetenzlücke ist der

eigentliche Engpass, nicht die Werkzeugverfügbarkeit. *Aufwand mittel, Wirkung dauerhaft.*

Strukturell / höherer Aufwand:

1. Datenqualität und Markenassets ordnen. KI ist nur so gut wie die Marken-, Produkt-

und Kundendaten, mit denen sie arbeitet. *Aufwand hoch, aber Fundament für alles Weitere.*

1. Wertschöpfung neu gewichten. Budget von reiner Content-Produktion (verbilligt sich)

zu Urteil, Strategie, Datenpflege, Kundenbeziehung verschieben. *Aufwand hoch (organisatorisch), strategisch entscheidend.*

Ausblick (nur andeuten — kein Bau)

Merker für spätere Bände „Selbst bauen": Im Marketing sind mehrere Aufgaben Kandidaten für teil-autonome Workflows oder „KI-Mitarbeiter" — etwa ein Content-Workflow (Briefing → Entwurf → Bild → Freigabe → Veröffentlichung mit Kennzeichnung), ein GEO-Monitoring-Agent (beobachtet, wo/ob die Marke in KI-Antworten erscheint), oder ein Kampagnen-Reporting-Agent. Wichtig: Jede Autonomie-Freigabe ist ein Governance-Akt (siehe Abhandlung „Autonomie ist eine Entscheidung"); im Marketing bleibt die Freigabe veröffentlichter Inhalte wegen Haftungs- und Markenrisiko beim Menschen. Hier nur als Merker, nicht ausgearbeitet.

Was heißt das für den Geschäftsführer?

Marketing ist die Abteilung, in der KI am schnellsten und sichtbarsten Kosten senkt — und genau deshalb die, in der sich die teuersten Fehler am leichtesten einschleichen. Drei Sätze, die ein GF verinnerlichen sollte:

Erstens: KI verbilligt das *Erzeugen* von Marketing radikal, aber nicht das *Urteil* darüber, was richtig, wahr und markengerecht ist. Der Engpass verschiebt sich von „produzieren können" zu „prüfen und verantworten können". Wer nur produziert, produziert bald Beliebigkeit; wer prüft und positioniert, gewinnt.

Zweitens: Zwei Uhren ticken bereits. Die Rechts-Uhr — ab August 2026 ist KI-Kennzeichnung Pflicht, mit spürbarem Bußgeldrahmen. Und die Sichtbarkeits-Uhr — die Suche verschiebt sich messbar zu KI-Antworten, das alte „Ranking → Klick → Lead" erodiert. Beides verlangt jetzt eine Entscheidung, nicht später.

Drittens: Die richtige Führungsfrage ist nicht „Welches Tool kaufen wir?", sondern „Wer bei uns darf mit KI was veröffentlichen — und wer haftet für die Prüfung?". Die 52-%-Kompetenzlücke sagt: Das Problem ist Kompetenz und Governance, nicht Technik. Konkret und sofort: Kennzeichnungsregel aufsetzen, Vier-Augen-Prinzip für alles Veröffentlichte, GEO-Sichtbarkeit realistisch prüfen, Budget von reiner Produktion zu Urteil und Datenqualität verschieben.

Quellenliste, „schnell veraltend" & Selbstprüfungs-Notiz

Quellen (mit Stand 08/2026)

• Pew Research Center, „Google users are less likely to click on links when an AI summary

appears in the results", 22.07.2025 — https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/ [BELEGT]

• McKinsey, „The state of AI in 2025" (Erhebung 25.06.–29.07.2025; 1.993 Befragte) —

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai [ANBIETERANGABE]

• Bitkom, „Marketingtrends: Unternehmen sehen KI an der Spitze", 12.02.2026 (180 Unt.,

nicht repräsentativ) — https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Marketingtrends-Unternehmen-sehen-KI-an-Spitze [ANBIETERANGABE]

• Bitkom, „Künstliche Intelligenz in Deutschland" (Studienbericht) —

https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Kuenstliche-Intelligenz-in-Deutschland [ANBIETERANGABE]

• Dell'Acqua, F. et al., „Navigating the Jagged Technological Frontier", HBS Working

Paper 24-013, 2023 — https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=64700 ; https://mitsloan.mit.edu/sites/default/files/2023-10/SSRN-id4573321.pdf [BELEGT]

• Forbes, „Coca-Cola's AI-Generated Ad Controversy, Explained", 16.11.2024 —

https://www.forbes.com/sites/danidiplacido/2024/11/16/coca-colas-ai-generated-ad-controversy-explained/ [BELEGT]

• Forbes, „Coca-Cola Sparks Backlash With AI-Generated Christmas Ad, Again", 04.11.2025 —

https://www.forbes.com/sites/danidiplacido/2025/11/04/coca-cola-sparks-backlash-with-ai-generated-christmas-ad-again/ [BELEGT]

• Ropes & Gray, „Getty Images Loses Copyright Infringement Claim Against Stability AI…",

11/2025 — https://www.ropesgray.com/en/insights/viewpoints/102lvxe/getty-image-loses-copyright-infringement-claim-against-stability-ai-in-uks-first [BELEGT]

• Bird & Bird, „Stability AI defeats Getty Images copyright claims…", 2025 —

https://www.twobirds.com/en/insights/2025/uk/stability-ai-defeats-getty-images-copyright-claims-in-first-of-its-kind-dispute-before-the-high-cour [BELEGT]

• Greenberg Traurig, „Deepfakes, Chatbots, AI-Generated Text: … Transparency Obligations

Under the AI Act", 06/2026 — https://www.gtlaw.com/en/insights/2026/6/deepfakes-chatbots-ai-generated-text-european-commission-details-transparency-obligations-under-the-ai-act [BELEGT]

• VO (EU) 2024/1689 (AI Act), Art. 50 —

https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX:32024R1689 [BELEGT — Primärrecht]

• UWG (§ 5a Abs. 4) — https://www.gesetze-im-internet.de/uwg_2004/ [BELEGT — Primärrecht]
• UrhG (§§ 2, 44b) — https://www.gesetze-im-internet.de/urhg/__44b.html [BELEGT — Primärrecht]

Schnell veraltend (vor Druck neu prüfen)

• AI-Act-Fristen: exaktes Datum der Markierungspflicht Art. 50 Abs. 2 (02.08.2026 vs.

02.12.2026 laut Omnibus-Vorschlag) — Gesetzgebungsprozess beobachten.

• Adoptionszahlen (McKinsey/Bitkom) — jährlich neu.
• AI-Overviews-Klickzahlen — Google ändert die Oberfläche laufend; DE-Werte fehlen.
• GEO-Werkzeuge/-Effektzahlen — Markt jung, überwiegend Anbieterangaben.
• Video-KI-Qualität — versionsabhängig, schnelle Entwicklung.
• Getty-v.-Stability — mögliche Berufung; deutsche/EU-Parallelverfahren beobachten.

Selbstprüfungs-Notiz (Durchgang 2)

• Jede Zahl mit Quelle? Ja. Pew (8/15/1 %), Harvard/BCG (12,2/25/40 %; 19 pp),

McKinsey (88 %/39 %), Bitkom (67/52/51 %) sind gegen Primär- bzw. autoritative Sekundärquelle geprüft; Beratungs-/Verbandszahlen sind als [ANBIETERANGABE] markiert.

• US vs. DE getrennt? Ja — Pew (US) und Übertragbarkeitsvorbehalt ausgewiesen.
• Meinung/Trend vs. Fakt? Getrennt: Abschnitt 5 unterscheidet „belegte Trendlinien"

und „Vermutung"; GEO ausdrücklich als [ANBIETERANGABE/TREND] gekennzeichnet.

• Recht korrekt? AI Act Art. 50, UWG § 5a, UrhG §§ 2/44b mit Primärquelle; Getty als

UK-Fall gekennzeichnet (nicht auf DE übertragbar); Omnibus-Verschiebung als [STRITTIG/im Prozess] markiert.

• Offen/UNKLAR: deutsche Rechtsprechung zu Urheberrecht an KID-Bildern noch dünn;

DE-spezifische AI-Overviews-Klickzahlen fehlen; GEO-Wirksamkeit unabhängig unbelegt.

• Keine erfundenen Quellen/URLs? Alle URLs verweisen auf reale, benannte Dokumente;

die zentralen Zahlen wurden in dieser Sitzung direkt aus Pew, McKinsey, Bitkom und der Getty-/AI-Act-Fachberichterstattung abgerufen.

*Ende Kapitel 01 — Marketing.*