KI-generierte Bilder im Marketing: Glaubwürdigkeit, Kennzeichnung, Risiken

Warum sind KI-Bilder eine Frage der Glaubwürdigkeit?

Bildgeneratoren erzeugen in Sekunden ein Foto von einem lächelnden Team in einer hellen Werkstatt, einer modernen Produktionshalle oder einem zufriedenen Kunden beim Handschlag. Für einen kleinen Betrieb ohne Fotografen ist das verlockend. Die eigenen Bilder sind oft dunkel, die Werkstatt ist nicht aufgeräumt, und das Team mag nicht vor die Kamera. Doch ein Bild auf der Website eines Betriebs ist nicht nur Gestaltung. Es sagt dem Besucher: So sieht es bei uns aus.

Diese Einordnung beantwortet deshalb die Frage: Wann helfen KI-generierte Bilder im Marketing eines kleinen Betriebs, wann kosten sie Glaubwürdigkeit, und was verlangen Kennzeichnungspflicht und Urheberrecht? Dafür klären wir zuerst die Begriffe und ein Modell aus der Zeichentheorie, das erklärt, warum Fotos als Beleg wirken. Danach sehen wir uns Befunde aus Experimenten an, ordnen die Rechtslage ein und wägen zwei Sichtweisen ab.

Ein Foto sagt: Das gab es. Ein KI-Bild sagt: So könnte es aussehen. Im Vertrieb ist das ein großer Unterschied.

Begriffe: KI-Bild, Bearbeitung, Deepfake

Generative KI bezeichnet Software, die neue Inhalte erzeugt: Texte, Bilder, Audio oder Video, wie der Beitrag KI-Werkzeuge im Marketing festhält. Ein KI-generiertes Bild entsteht vollständig aus einer Beschreibung, ohne dass eine Kamera etwas aufgenommen hat. Davon zu unterscheiden ist die KI-gestützte Bearbeitung eines echten Fotos, etwa das Entfernen eines Kabels, das Aufhellen oder das Erweitern des Bildrands. Ein Deepfake ist ein täuschend echtes, künstlich erzeugtes oder verändertes Bild, Video oder Tondokument, das reale Personen, Orte oder Ereignisse zeigt oder zu zeigen scheint.

Das Denkmodell: Foto als Abdruck, KI-Bild als Abbild

Der Philosoph Charles Sanders Peirce hat Zeichen danach unterschieden, wie sie mit dem verbunden sind, wofür sie stehen. Ein Ikon ähnelt seinem Gegenstand, etwa eine Zeichnung. Ein Index ist mit seinem Gegenstand physisch verbunden, wie ein Fußabdruck mit dem Fuß oder Rauch mit dem Feuer. Ein Foto ist beides: Es ähnelt dem Gezeigten, und es ist durch Licht entstanden, das von diesem Gegenstand ausging. Diese zweite Eigenschaft macht es zum Beleg.

Ein KI-Bild hat nur die erste Eigenschaft. Es ähnelt einer Werkstatt, aber keine Werkstatt hat es hinterlassen. Solange der Betrachter das nicht weiß, liest er es wie ein Foto, also als Beleg. Sobald er es erkennt oder erfährt, fällt der Belegwert weg, und mit ihm oft das Vertrauen in die übrigen Bilder. Daraus folgt die Kernfrage für jedes Bild: Soll es belegen oder nur veranschaulichen?

Was zeigen Experimente über KI-Bilder und Vertrauen?

Li, Goh und Wu (2026) haben im Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research in drei Experimenten untersucht, wie KI-Bilder eines Reiseziels wirken. Die Teilnehmenden, Erwachsene aus China, sahen entweder ein KI-Bild oder ein Foto, das ein Tourist aufgenommen hatte, vom selben Ort. Im ersten Experiment mit 101 gültigen Antworten verringerte das KI-Bild die wahrgenommene Echtheit und darüber die Absicht, den Ort zu besuchen. Im zweiten und dritten Experiment mit 166 und 162 Teilnehmenden milderten Zusatzinformationen zum kulturellen Hintergrund des Ortes die Nachteile, je nach Art der Information unterschiedlich stark. Die Autoren erklären den Effekt damit, dass KI-Bildern oft der Zusammenhang fehlt, den echte Fotos mitbringen.

Weitere Studien zeigen ein ähnliches Muster mit Abstufungen. Suh (2026) fand in einem Experiment mit 521 Erwachsenen in Südkorea, dass ein KI-Werbeträger die Kaufabsicht nicht direkt veränderte, sondern über die wahrgenommene Echtheit und das darauf aufbauende Vertrauen. Je skeptischer die Teilnehmenden gegenüber KI waren, desto kleiner wurde allerdings der Echtheitsvorsprung des Menschen. Kim (2026) zeigte mit 474 Teilnehmenden, dass ein offener Hinweis auf Schwächen einer KI-Anzeige die wahrgenommene Echtheit der Marke erhöhte. Der Beitrag EU AI Act nennt eine Studie von Feng und Kollegen (2026), nach der die Offenlegung von KI-Urheberschaft die Einstellung zur Marke mittelbar verschlechterte, weil Betrachter weniger Mühe hinter der Anzeige vermuteten.

Alle Studien stammen aus dem Verbrauchergeschäft, aus Tourismus, Mode und Werbung, nicht aus dem Geschäftskundengeschäft. Für einen B2B-Betrieb ist die Lage eher schärfer: Ein Einkäufer, der einen Lieferanten prüft, nutzt Bilder als Beleg für Kapazität, Ordnung und Qualität. Dort ist der Belegwert der Grund, warum das Bild überhaupt auf der Seite steht.

Was verlangen KI-Verordnung, Urheberrecht und Wettbewerbsrecht?

Die KI-Verordnung der EU enthält in Artikel 50 Transparenzpflichten, die seit dem 2. August 2026 gelten. Für Bilder sind zwei davon wichtig. Der Anbieter eines Bildwerkzeugs muss dessen Ausgaben maschinenlesbar als künstlich erzeugt markieren. Für Systeme, die vor dem 2. August 2026 auf dem Markt waren, läuft die Übergangsfrist dafür bis zum 2. Dezember 2026. Und als Betreiber, also als Betrieb, der das Werkzeug beruflich nutzt, musst du offenlegen, dass ein täuschend echtes Bild realer Personen, Orte oder Ereignisse künstlich erzeugt oder verändert wurde. Ein erkennbar künstlerisches oder schematisches Bild löst diese Pflicht nach heutigem Verständnis nicht aus. Den Zeitplan und die übrigen Pflichten beschreibt der Beitrag zur KI-Verordnung.

Das Urheberrecht schützt nach § 2 Abs. 2 UrhG nur persönliche geistige Schöpfungen. Ein Bild, das ohne nennenswerten menschlichen Gestaltungsanteil aus einer kurzen Beschreibung entsteht, ist danach in der Regel nicht geschützt. Wettbewerber können es dann unter Umständen übernehmen. Offen ist die Frage, wie weit das Training solcher Werkzeuge mit fremden Fotos zulässig ist. Das Oberlandesgericht Hamburg hielt im Fall eines Fotografen gegen den Verein LAION im Dezember 2025 die Verwendung eines Fotos für einen Trainingsdatensatz für zulässig und ließ die Revision zum Bundesgerichtshof zu.

Das Wettbewerbsrecht schließlich verbietet irreführende Werbung. Ein KI-Bild, das eine Halle zeigt, die der Betrieb nicht hat, ein Projekt, das es nicht gab, oder Mitarbeiter, die nicht existieren, kann irreführend sein, gleich ob es gekennzeichnet ist. Für Bilder realer Personen kommt das Persönlichkeitsrecht hinzu.

Zwei Sichtweisen: Werkzeug wie jedes andere oder Vertrauensrisiko?

Die erste Sichtweise sieht in KI-Bildern ein Werkzeug wie Bildbearbeitung oder Stockfotos. Sie sagt: Auch gekaufte Stockfotos zeigen nicht den eigenen Betrieb, und niemand hält sie für Belege. KI-Bilder sind billiger, passgenauer und frei von Lizenzfragen bei Bildagenturen. Dafür spricht, dass viele Bilder auf Websites tatsächlich nur veranschaulichen und kein Leser sie als Beweis liest.

Die zweite Sichtweise sieht ein Vertrauensrisiko. Sie sagt: Besucher können KI-Bilder immer schlechter erkennen und lesen sie deshalb als Fotos. Wird die Täuschung bemerkt, verliert der Betrieb nicht nur den Belegwert dieses Bildes, sondern das Vertrauen in alle anderen. Dafür sprechen die Befunde zur Echtheit und die Logik des Überzeugungswissens, die der Beitrag Überzeugen ohne Tricks beschreibt: Ein erkannter Trick kostet den Grund, warum der Kunde beim nächsten Mal glauben sollte.

Ich halte beide Sichtweisen für zutreffend, aber für verschiedene Bilder. Für Erklär- und Stimmungsbilder gilt die erste: Dort ist ein KI-Bild ein Werkzeug wie ein Stockfoto, und ein Hinweis in der Bildunterschrift kostet nichts. Für Belegbilder gilt die zweite ohne Einschränkung. Die Grenze verläuft nicht zwischen Technik und Handarbeit, sondern zwischen Veranschaulichen und Behaupten.

Die Beleg-oder-Bild-Probe: eine Prüfung vor jeder Veröffentlichung

Aus Modell, Befunden und Recht ergibt sich eine Prüfung, die ich die Beleg-oder-Bild-Probe nenne. Sie besteht aus drei Fragen, die vor jedem Bild beantwortet werden.

1. Behauptet das Bild etwas über den Betrieb?

   Zeigt es Menschen, Räume, Maschinen, Produkte oder Projekte, die der Leser für die des Betriebs halten wird? Dann ist es ein Belegbild und muss echt sein. Erlaubt ist eine Bearbeitung, die nichts Wesentliches verändert.

2. Könnte jemand es für ein Foto halten?

   Ist ein Erklär- oder Stimmungsbild täuschend echt und zeigt es reale Personen, Orte oder Ereignisse oder scheint es sie zu zeigen? Dann wird es offengelegt, am besten direkt in der Bildunterschrift.

3. Wäre es mir unangenehm, wenn ein Kunde nachfragt?

   Wenn ja, ist das Bild falsch gewählt, auch wenn es rechtlich zulässig ist. Diese Frage entspricht der Ehrlichkeitsprobe: Würde der Kunde dem Mittel zustimmen, wenn er wüsste, wie es eingesetzt wird?

Für die Belegbilder führt kein Weg an eigenen Fotos vorbei. Wie ein Betrieb mit wenig Aufwand zu brauchbaren eigenen Bildern kommt und welche Bildrechte dabei gelten, beschreibt der Beitrag Bilder auf der Website. Für Referenzprojekte gilt zusätzlich, was der Beitrag Die Referenzseite festhält: Logos und Namen nur mit Erlaubnis des Kunden.

Der größere Zusammenhang

KI-Bilder machen sichtbar, worauf die Wirkung von Bildern im Marketing schon immer beruhte: auf der Annahme, dass sie zeigen, was es gibt. Diese Annahme wird schwächer, je besser Bildgeneratoren werden. Für Betriebe folgt daraus nicht, dass Bilder an Wert verlieren, sondern dass echte Bilder an Wert gewinnen, wenn sie als echt erkennbar sind: mit Namen in der Bildunterschrift, mit Ort und Datum, mit Menschen, die man im Gespräch wiedertrifft. Dieselbe Regel gilt für Kundenstimmen, wie der Beitrag Kundenstimmen und Referenzen beschreibt: Überprüfbarkeit schafft Vertrauen.

Die Grenzen dieser Einordnung sind deutlich. Die Experimente stammen aus Tourismus und Werbung für Verbraucher in Asien, nicht aus dem Geschäftskundengeschäft in Deutschland. Die Rechtslage ist in Bewegung, die Kennzeichnungspflicht wird durch Leitlinien präzisiert, und die Rechtsprechung zum Urheberrecht ist nicht abgeschlossen. Belastbar ist die Unterscheidung zwischen Beleg und Illustration.

Was bleibt und wie du anfängst

Die Leitfrage lautete, wann KI-generierte Bilder einem kleinen Betrieb helfen, wann sie Glaubwürdigkeit kosten und was das Recht verlangt. Sie helfen bei Bildern, die veranschaulichen, etwa Erklärgrafiken und Stimmungsbilder. Sie kosten Glaubwürdigkeit bei Bildern, die belegen sollen: Team, Räume, Produkte und Projekte. Experimente zeigen, dass KI-Bilder die wahrgenommene Echtheit senken, und im Geschäftskundengeschäft ist Echtheit der Grund, warum ein Bild auf der Seite steht. Rechtlich sind täuschend echte KI-Bilder realer Personen, Orte oder Ereignisse offenzulegen, rein KI-erzeugte Bilder in der Regel nicht urheberrechtlich geschützt, und irreführende Bilder bleiben unzulässig. Die Beleg-oder-Bild-Probe macht daraus eine Entscheidung, die vor jedem Bild in einer Minute getroffen ist.

• Alle Bilder der Website in Belegbilder und Illustrationen einteilen.
• KI-Bilder unter den Belegbildern durch echte Fotos ersetzen.
• Täuschend echte KI-Illustrationen in der Bildunterschrift offenlegen.
• Eine Fotoregel für den Abschluss jedes Projekts einführen.
• Mit dem Anbieter deines Bildwerkzeugs klären, ob und wie er Ausgaben kennzeichnet.