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Suchhelden GmbH · 09/2026
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Die KI-Verordnung gilt seit dem 2. August 2026 in vollem UmfangKompetenzpflicht, Kennzeichnung und Bußgelder bis 35 Mio. €26 oder 57 Prozent Nutzung – warum beides stimmt
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Inhalt
Grundlage
Künstliche Intelligenz bezeichnet Systeme, die Aufgaben lösen, für die beim Menschen Intelligenz nötig wäre – und die dabei aus Daten lernen, statt einer vorab programmierten Regel zu folgen.
Der entscheidende Unterschied zu klassischer Software liegt genau dort: Ein normales Programm tut, was jemand hineingeschrieben hat. Ein lernendes System leitet seine Regeln selbst aus Beispielen ab – und kann deshalb auch auf Fälle antworten, die niemand vorgesehen hat. Manchmal richtig, manchmal falsch, und ohne dass es den Unterschied kennt.
Einfach gesagt: Normale Software tut, was jemand hineingeschrieben hat. Künstliche Intelligenz leitet ihre Regeln aus Beispielen ab – und antwortet deshalb auch dort, wo sie nichts weiß. Sie klingt dabei genauso sicher wie bei einer richtigen Antwort. Das ist der ganze Reiz und das ganze Risiko.
In der Praxis werden vier Begriffe durcheinandergeworfen. Sie stehen nicht nebeneinander, sondern ineinander.
Alles, was heute im Einsatz ist, ist schwache KI – Systeme für eine bestimmte Aufgabe. Ein Sprachmodell schreibt Texte, erkennt aber keine Röntgenbilder. Ein Bilderkennungssystem erkennt Tumore, kann aber keinen Brief formulieren. Dass ein System in seinem Bereich beeindruckend wirkt, macht es nicht allgemein.
Starke KI wäre ein System mit menschenähnlichem, übertragbarem Verständnis. Sie existiert nicht. Wann und ob es sie geben wird, ist offen – und für jede Entscheidung, die heute in einem Unternehmen ansteht, ohne Bedeutung.
Warum das praktisch wichtig ist: Wer ein Sprachmodell für eine Aufgabe einsetzt, für die es nicht gebaut ist, bekommt trotzdem eine Antwort. Sie klingt genauso sicher wie eine richtige. Das ist die häufigste Fehlerquelle beim Einsatz im Betrieb – und der Grund, warum die Verordnung Kompetenz verlangt und nicht Technik.
Vier Begriffe, die ineinanderliegen
| Begriff | Was gemeint ist | Verhältnis zu den anderen |
|---|---|---|
| Künstliche Intelligenz | der Oberbegriff für alle Verfahren, die intelligentes Verhalten nachbilden | enthält alles Folgende |
| Maschinelles Lernen | Verfahren, die Regeln aus Beispielen ableiten statt sie vorgegeben zu bekommen | Teilgebiet der KI |
| Deep Learning | maschinelles Lernen mit vielschichtigen neuronalen Netzen | Teilgebiet des maschinellen Lernens |
| Generative KI | Systeme, die neue Inhalte erzeugen – Text, Bild, Ton, Code | Anwendungsform, beruht meist auf Deep Learning |
Verbreitung
Hier stößt man auf ein Ärgernis: Je nach Quelle liest man 26 Prozent oder 57 Prozent. Beide Zahlen sind richtig. Sie messen Verschiedenes, und keine der Seiten, die sie zitieren, sagt das dazu.
Der Unterschied ist keine Ungenauigkeit, sondern drei verschiedene Entscheidungen. Ein Jahr Abstand in einem Feld, das sich gerade sehr schnell bewegt. Eine andere Untergrenze – Kleinstunternehmen drücken den Schnitt. Und vor allem: Die amtliche Statistik fragt nach konkreten Technologien, die Verbandsbefragung nach einer Selbsteinschätzung. Wer ChatGPT im Browser benutzt, sagt in einer Telefonbefragung eher „ja, wir nutzen KI“, als er in der amtlichen Erhebung „maschinelles Lernen“ ankreuzt.
Für die eigene Einordnung ist die amtliche Zahl die belastbarere, die Verbandszahl die aktuellere. Wer wissen will, wo er steht, sollte auf die Größenklasse sehen, nicht auf den Gesamtwert.
Die Spreizung ist die eigentliche Nachricht. Zwischen einem kleinen Betrieb und einem großen Unternehmen liegt der Faktor 2,5. Das liegt weniger am Geld – Kosten nennen nur 32 Prozent als Hinderungsgrund – als an Wissen und Personal.
Warum zwei Quellen zwei Zahlen nennen
| Statistisches Bundesamt | Bitkom | |
|---|---|---|
| Anteil mit KI-Einsatz | 26 % | 57 % |
| Bezugsjahr | 2025 | 2026 |
| Unternehmen ab | 10 Beschäftigten | 20 Beschäftigten |
| Erhebung | amtliche Statistik, Auskunftspflicht | Telefonbefragung, 603 Unternehmen |
| Abgrenzung | eng definierte Technologiearten | Selbsteinschätzung „setzen KI ein“ |
| Stand | 24.11.20252 | 14.09.20263 |
Anteil der Unternehmen mit KI-Einsatz nach Größe, 2025
Statistisches Bundesamt, IKT-Erhebung, Stand 24.11.20252
| Unternehmensgröße | Anteil mit KI-Einsatz (2025) |
|---|---|
| 10 bis 49 Beschäftigte | 23 % |
| 50 bis 249 Beschäftigte | 36 % |
| ab 250 Beschäftigte | 57 % |
Größenklasse wählen und angeben, ob ihr KI schon einsetzt. Das Werkzeug ordnet euch in die amtlichen Zahlen ein.
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Einsatz
Die amtliche Erhebung fragt die Technologiearten einzeln ab. Das Ergebnis räumt mit der Vorstellung auf, es gehe vor allem um Roboter und Automatisierung.2
Die vier oberen Zeilen sind Sprache und Medien – also genau das, was seit den Sprachmodellen für jeden zugänglich ist. Autonome Maschinen, das Bild, das die meisten bei „KI“ vor Augen haben, spielen mit 6 Prozent fast keine Rolle.
Das erklärt auch, warum die Einstiegshürde gesunken ist. Die vier häufigsten Anwendungen brauchen kein Projekt, keine eigenen Daten und keine Entwicklungsabteilung – sondern ein Abonnement und jemanden, der weiß, was er tut. Genau das führt zur nächsten Frage.
Eingesetzte Technologien · Statistisches Bundesamt, 20252
| Technologie | Anteil der KI-nutzenden Unternehmen |
|---|---|
| Text Mining – Texte auswerten und einordnen | 52 % |
| Erzeugung von Bildern, Videos, Ton | 52 % |
| Spracherkennung | 42 % |
| Erzeugung natürlicher Sprache (auch Programmcode) | 35 % |
| Automatisierung von Arbeitsabläufen und Entscheidungen | 27 % |
| Maschinelles Lernen | 23 % |
| Bilderkennung | 17 % |
| Autonome Bewegung von Maschinen | 6 % |
Hürden
20 Prozent aller Unternehmen haben KI erwogen und bisher nicht eingesetzt.2 Gefragt nach den Gründen, antworten sie so:
Die beiden obersten Gründe sind keine Geldfragen, sondern Wissensfragen – und zusammen mit dem dritten decken sie genau das ab, was die EU-Verordnung inzwischen ohnehin verlangt. Wer die rechtlichen Folgen klärt und sein Personal befähigt, erledigt damit nicht nur eine Pflicht, sondern räumt zugleich die beiden größten Hindernisse aus dem Weg.
Deshalb stehen die nächsten drei Abschnitte auf dieser Seite und nicht auf einer Rechtsseite.
Gründe gegen den Einsatz · Statistisches Bundesamt, 20252
| Grund | Anteil |
|---|---|
| Fehlendes Wissen | 72 % |
| Unklarheit über rechtliche Folgen | 62 % |
| Bedenken zu Datenschutz und Privatsphäre | 60 % |
| Inkompatibilität mit vorhandenen Systemen | 45 % |
| Verfügbarkeit oder Qualität der Daten | 44 % |
| Zu hohe Kosten | 32 % |
| Ethische Überlegungen | 23 % |
| Nicht sinnvoll für den Betrieb | 18 % |
Unsere neueste Brand hat sich voll und ganz der künstlichen Intelligenz verschrieben und deckt für euch das volle Spektrum der KI-Beratung ab. In diesen Episoden erfährst du, wie du die Potenziale von KI für dein Unternehmen erschließt. Unsere Strategie, bestehend aus KI-Workshop, Bedarfsermittlung und Integration, bildet das Fundament.
Recht
Von den sieben bestplatzierten deutschen Seiten zu diesem Begriff erwähnen sechs die Verordnung mit keinem Wort.4 Die siebte erzählt die Entstehungsgeschichte bis Juni 2024, nennt aber keine Anwendungsfristen. Deshalb hier die Daten, direkt aus Artikel 113 des amtlichen deutschen Textes.1
Die dritte Zeile ist frisch. Der allgemeine Geltungsbeginn lag am 2. August 2026 – das ist wenige Wochen her. Anleitungen, die ohne Datum im Netz stehen, bilden diesen Stand überwiegend noch nicht ab.
Die Verordnung unterscheidet nicht nach Firmengröße, sondern nach Rolle:
Betreiber zu sein ist der Normalfall, und er reicht für Artikel 4 aus. Wer glaubt, die Verordnung betreffe nur Technologieunternehmen, hat diese Unterscheidung übersehen.
Bei Missachtung der verbotenen Praktiken nach Artikel 5 sieht die Verordnung Geldbußen von bis zu 35 Millionen Euro oder 7 Prozent des gesamten weltweiten Jahresumsatzes des Vorjahres vor – je nachdem, welcher Betrag höher ist. Für falsche oder irreführende Auskünfte an Behörden bis zu 7,5 Millionen Euro oder 1 Prozent.1 Das sind Obergrenzen, keine Regelbeträge – aber sie zeigen, in welcher Größenordnung der Gesetzgeber denkt.
Die Fristen aus Artikel 113 der KI-Verordnung1
| Datum | Was gilt | Wen betrifft es |
|---|---|---|
| 2. Februar 2025 | Kapitel I und II: Begriffsbestimmungen, KI-Kompetenzpflicht (Artikel 4) und die verbotenen Praktiken (Artikel 5) | alle, die KI anbieten oder einsetzen |
| 2. August 2025 | Kapitel V (Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck), Kapitel VII (Governance), Kapitel XII (Sanktionen, außer Artikel 101), Artikel 78 | vor allem Anbieter großer Modelle, dazu die Behördenstruktur |
| 2. August 2026 | allgemeiner Geltungsbeginn der Verordnung | alle übrigen Pflichten, darunter die Transparenzpflichten nach Artikel 50 |
| 2. August 2027 | Artikel 6 Absatz 1 und die daran hängenden Pflichten | Hochrisiko-KI, die in regulierte Produkte eingebaut ist |
Drei Fragen zur Rolle und zum Einsatz. Heraus kommen die Fristen aus Artikel 113, die für dich gelten.
Die Zuordnung folgt dem Wortlaut der Verordnung (EU) 2024/1689.1 Sie ist eine Orientierung und ersetzt keine Rechtsberatung – die Einstufung als Anbieter und die Hochrisiko-Einordnung sind Einzelfallfragen. Nichts wird gespeichert oder übertragen.
Pflichten
Das ist die Pflicht, die fast alle betrifft und fast niemand kennt. Sie gilt seit dem 2. Februar 2025. Im Wortlaut:1
„Die Anbieter und Betreiber von KI-Systemen ergreifen Maßnahmen, um nach besten Kräften sicherzustellen, dass ihr Personal und andere Personen, die in ihrem Auftrag mit dem Betrieb und der Nutzung von KI-Systemen befasst sind, über ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz verfügen, wobei ihre technischen Kenntnisse, ihre Erfahrung, ihre Ausbildung und Schulung und der Kontext, in dem die KI-Systeme eingesetzt werden sollen, sowie die Personen oder Personengruppen, bei denen die KI-Systeme eingesetzt werden sollen, zu berücksichtigen sind.“1
Drei Dinge, die sich daraus ergeben:
Alle Werte aus der Bitkom-Befragung vom September 2026.3
Ein Viertel der Unternehmen schult gar nicht – im Vorjahr war es noch fast die Hälfte, es bewegt sich also. Wer zu diesem Viertel gehört und KI einsetzt, erfüllt Artikel 4 nach eigener Auskunft nicht.
Die Verordnung schreibt kein Format vor, keine Stundenzahl und kein Zertifikat. Was sie verlangt, ist, dass Maßnahmen ergriffen werden und das Niveau zum Einsatzkontext passt. In der Praxis heißt das:
KI-Kompetenz und Schulung · Bitkom, September 20263
| Anteil | |
|---|---|
| Unternehmen, die die KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten als gering einschätzen | 66 % |
| Unternehmen, die sie als hoch einschätzen | 28 % |
| davon: Unternehmen mit KI-Einsatz, die sie als hoch einschätzen | 40 % |
| davon: Unternehmen ohne KI-Einsatz, die sie als hoch einschätzen | 14 % |
| Unternehmen, die überhaupt schulen | 70 % |
| Unternehmen, die gar nicht schulen | 25 % (Vorjahr: 43 %) |
| unter den KI-Nutzern: Anteil, der schult | 91 % |
Fünf Maßnahmen, die Artikel 4 ausfüllen
| Maßnahme | Warum sie zählt |
|---|---|
| Bestandsaufnahme: wer nutzt was | Ohne diese Liste lässt sich weder schulen noch nachweisen. Meist ist sie länger als erwartet |
| Einweisung je Rolle | Der Vertrieb braucht anderes als die Buchhaltung. Eine Einheitsschulung erfüllt den Zweck nicht |
| Schriftliche Nutzungsregel | Was darf hinein, was nicht, wer prüft die Ausgabe. Das ist gleichzeitig die Antwort auf die Datenschutzfrage |
| Dokumentation | Teilnehmerliste, Datum, Inhalt. Eine Pflicht, deren Erfüllung sich nicht zeigen lässt, gilt im Zweifel als nicht erfüllt |
| Wiederholung | Die Werkzeuge ändern sich schneller als die Belegschaft. Einmal reicht nicht |
Der Maßstab ist beweglich: Er hängt am Einsatzkontext. Drei Angaben genügen für die Einordnung.
Die Verordnung schreibt weder Format noch Stundenzahl noch Zertifikat vor. Sie verlangt Maßnahmen, die zum Kontext passen – und im Streitfall den Nachweis, dass sie ergriffen wurden. Nichts wird gespeichert oder übertragen.
Transparenz
Mit dem allgemeinen Geltungsbeginn sind die Transparenzpflichten aus Artikel 50 anwendbar. Der für die meisten Unternehmen wichtigste Satz lautet, dass Anbieter sicherstellen müssen, dass KI-Systeme, die für die direkte Interaktion mit natürlichen Personen bestimmt sind, so gestaltet sind, dass die betreffenden Personen informiert werden, dass sie mit einem KI-System interagieren.1
Übersetzt in den Alltag: Der Chatbot auf deiner Website muss erkennbar ein Chatbot sein. Eine KI-Telefonstimme muss sich als solche zu erkennen geben. Beides ist ohne großen Aufwand umzusetzen – es wird nur vergessen, weil es niemandem weh tut, solange sich keiner beschwert.
Der Zusammenhang zum Marketing ist der Punkt, an dem es für viele konkret wird: Wer KI-erzeugte Inhalte veröffentlicht, sollte die Entwicklung der Kennzeichnungsregeln verfolgen. Dieser Teil der Verordnung war zum Stand dieser Seite in Bewegung; eine Aussage dazu, was künftig genau gekennzeichnet werden muss, wäre eine Vermutung. Was heute gilt, steht oben.
Alle Fristen und Wortlaute auf dieser Seite stammen aus dem amtlichen deutschen Text der Verordnung und sind verlinkt. Wie sie auf Ihren konkreten Fall anzuwenden sind – besonders bei der Einstufung als Anbieter oder Betreiber und bei Hochrisiko-Anwendungen –, gehört in die Hände von jemandem, der beraten darf. Wir sind eine Marketingagentur, keine Kanzlei.
Suche
Für jedes Unternehmen mit einer Website ist das die unmittelbarste Auswirkung von KI – und sie lässt sich beziffern.
Bei etwas über 20 Prozent der deutschen Suchanfragen blendet Google inzwischen eine KI-Antwort über den Ergebnissen ein; im Longtail sind es rund 30 Prozent. Wo sie steht, fällt die Klickrate auf Platz 1 von über 27 auf 11 Prozent – ein Verlust von fast 60 Prozent. In Summe sind das 265 Millionen organische Klicks im Monat, rund 6,6 Prozent aller organischen Klicks in Deutschland.5
Der Durchschnitt verdeckt, worauf es ankommt. Die Spannweite reicht von gut einem Prozent Klickverlust bei Rezeptseiten bis über 24 Prozent bei Eltern- und Babyportalen. Wir haben deshalb selbst nachgemessen und 59 Suchanfragen geprüft:6
Betroffen ist, was sich abschließend beantworten lässt. Wo am Ende eine Entscheidung steht – ein Kauf, eine Anfrage, ein Vergleich –, spielt Google die KI-Antwort selten aus. Buchungs- und Preisvergleichsportale verlieren unter einem Prozent ihrer Klicks.5
Für die Praxis heißt das: Wer seine Sichtbarkeit auf reine Erklärinhalte gebaut hat, verliert messbar. Wer Inhalte hat, an deren Ende eine Entscheidung steht, verliert kaum etwas – und gewinnt relativ, weil die Konkurrenz um die Erklärfragen abnimmt.
Klickrate auf Platz 1 in der Google-Suche
Sistrix, Auswertung von über 100 Millionen deutschen Keywords, 24.02.20265
| Art der Suchanfrage | mit KI-Antwort |
|---|---|
| Wissensfragen („was ist…“, „wie funktioniert…“) | 34 von 35 |
| Kommerzielle Suchen („… kaufen“, „… agentur“, „… kosten“) | 4 von 24 |
Zwei Videos aus unserem YouTube-Kanal vertiefen, was dieser Abschnitt beschreibt: wie KI-Antworten die Suche verändern – und was Unternehmen tun können, um darin vorzukommen.
So wirst du sichtbar für KI-Systeme wie ChatGPT & Co.
Das Ende der Klicks? Websites in Zeiten von AI Overviews
Preise
Keine der sieben bestplatzierten Seiten nennt einen einzigen Euro-Betrag.4 Wir nennen auch keinen, aber aus einem anderen Grund: Listenpreise für KI-Werkzeuge ändern sich derzeit mehrmals im Jahr, und eine Zahl, die in drei Monaten falsch ist, hilft niemandem. Was sich belastbar sagen lässt, ist, wo die Kosten tatsächlich entstehen.
Unternehmen, die KI einsetzen, nennen diese Kostentreiber:3
Die Softwarelizenz kommt in dieser Liste nicht vor. Das Abonnement ist der sichtbare, kleine Teil. Teuer wird, was drumherum passiert: Daten in eine brauchbare Form bringen, Systeme verbinden, Rechenleistung bereitstellen.
Für kleine Unternehmen verschiebt sich das Bild, weil die vier häufigsten Anwendungen – Texte auswerten, Bilder und Ton erzeugen, Sprache erkennen, Sprache erzeugen – keine eigene Infrastruktur und keine Datenaufbereitung brauchen. Dort besteht der Aufwand fast vollständig aus dem vierten Posten: Menschen befähigen. Genau den Posten verlangt die Verordnung ohnehin.
Wo die Kosten entstehen · Bitkom, September 20263
| Kostentreiber | Anteil der Anwender, die ihn als groß bezeichnen |
|---|---|
| Infrastruktur, Cloud, Rechenleistung | 51 % |
| Aufbereitung der Daten | 50 % |
| Integration in bestehende Systeme | 41 % |
| Schulung der Beschäftigten | 19 % |
Erste Schritte
Schritt 2 vor Schritt 5 ist die eigentliche Empfehlung. Die meisten Unternehmen fangen mit dem Anwendungsfall an und schreiben die Regel, nachdem etwas schiefgegangen ist. Die Reihenfolge kostet nichts und erspart den Vorfall.
Sechs Schritte, in dieser Reihenfolge
| Schritt | Was zu tun ist | Aufwand |
|---|---|---|
| 1. Bestand aufnehmen | Wer nutzt bereits welches Werkzeug, mit welchen Daten? Die Liste ist fast immer länger als gedacht | ein halber Tag |
| 2. Nutzungsregel schreiben | Zwei Seiten: was hinein darf, was nicht, wer die Ausgabe prüft, wer Werkzeuge freigibt | ein Tag |
| 3. Einweisung je Rolle | Nicht eine Schulung für alle, sondern kurze Einweisungen je Aufgabe | zwei bis vier Stunden je Gruppe |
| 4. Dokumentieren | Datum, Inhalt, Teilnehmer. Das ist der Nachweis nach Artikel 4 | eine Stunde |
| 5. Einen Anwendungsfall auswählen | Eine wiederkehrende Aufgabe mit klarem Ergebnis. Nicht das spektakulärste Projekt, sondern das langweiligste | ein Tag |
| 6. Messen und entscheiden | Nach sechs Wochen: Spart es Zeit, hält die Qualität? Wenn nein, beenden | ein halber Tag |
Vierzehn Punkte zum Abhaken – Einführung, Artikel 4 und Transparenz. Der Stand bleibt in deinem Browser erhalten.
0 von 14 erledigt
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Häufige Fragen
Systeme, die Aufgaben lösen, für die beim Menschen Intelligenz nötig wäre, und die ihre Regeln dabei aus Daten ableiten statt vorprogrammiert zu bekommen. Der Unterschied zu normaler Software ist genau das: Ein Programm tut, was jemand hineingeschrieben hat. Ein lernendes System antwortet auch auf Fälle, die niemand vorgesehen hat – manchmal richtig, manchmal falsch.
Es sind drei ineinanderliegende Kreise. Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet davon: Verfahren, die Regeln aus Beispielen ableiten. Deep Learning ist wiederum ein Teilgebiet des maschinellen Lernens und arbeitet mit vielschichtigen neuronalen Netzen. Generative KI ist keine vierte Stufe, sondern eine Anwendungsform, die meist auf Deep Learning beruht.
Ein großes Sprachmodell und damit generative, schwache KI. Es erzeugt Text, indem es fortlaufend das wahrscheinlichste nächste Wortstück bestimmt. Es ist auf Sprache spezialisiert und versteht den Inhalt nicht in dem Sinn, wie ein Mensch ihn versteht – das erklärt, warum es falsche Angaben genauso überzeugend formuliert wie richtige.
Nein. Alles, was heute im Einsatz ist, ist schwache KI: auf eine Aufgabe spezialisiert. Starke KI wäre ein System mit menschenähnlichem, übertragbarem Verständnis. Ob und wann es das geben wird, ist offen – für betriebliche Entscheidungen, die heute anstehen, spielt es keine Rolle.
Das Statistische Bundesamt weist für 2025 26 Prozent aus, aufgeteilt nach Größe: 23 Prozent bei 10 bis 49 Beschäftigten, 36 Prozent bei 50 bis 249, 57 Prozent ab 250. Der Bitkom nennt für 2026 57 Prozent. Beides stimmt: Es sind unterschiedliche Jahre, unterschiedliche Größenschwellen und unterschiedliche Methoden – amtliche Statistik mit enger Technologieabgrenzung gegen telefonische Selbsteinschätzung.
Ja, wenn Sie KI einsetzen. Die Verordnung unterscheidet nicht nach Größe, sondern nach Rolle: Anbieter oder Betreiber. Wer ein KI-Werkzeug im Arbeitsalltag nutzt, ist Betreiber – und damit unter anderem von der KI-Kompetenzpflicht nach Artikel 4 erfasst, die seit dem 2. Februar 2025 gilt.
Dass Anbieter und Betreiber Maßnahmen ergreifen, um nach besten Kräften sicherzustellen, dass ihr Personal und beauftragte Dritte über ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz verfügen – gemessen an Vorkenntnissen, Erfahrung, Ausbildung und Einsatzkontext. Ein Format, eine Stundenzahl oder ein Zertifikat schreibt die Verordnung nicht vor. In der Praxis heißt das: Bestandsaufnahme, Einweisung je Rolle, schriftliche Nutzungsregel und eine Dokumentation, die sich zeigen lässt.
Der allgemeine Geltungsbeginn war der 2. August 2026. Davor galten bereits Kapitel I und II seit dem 2. Februar 2025 sowie die Regeln zu Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck und die Sanktionsvorschriften seit dem 2. August 2025. Für Hochrisiko-KI, die in regulierte Produkte eingebaut ist, greifen die Pflichten nach Artikel 6 Absatz 1 ab dem 2. August 2027.
Bei Missachtung der verbotenen Praktiken nach Artikel 5 bis zu 35 Millionen Euro oder 7 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes des Vorjahres, je nachdem, welcher Betrag höher ist. Für falsche oder irreführende Auskünfte an Behörden bis zu 7,5 Millionen Euro oder 1 Prozent. Die Sanktionsvorschriften sind seit dem 2. August 2025 anwendbar.
Ja. Seit dem allgemeinen Geltungsbeginn im August 2026 gilt Artikel 50: KI-Systeme, die für die direkte Interaktion mit Menschen bestimmt sind, müssen so gestaltet sein, dass die betreffenden Personen erfahren, dass sie mit einem KI-System sprechen. Das betrifft Chatbots auf der Website genauso wie KI-Telefonstimmen.
Nicht die Kosten. Von den Unternehmen, die KI erwogen und bisher nicht eingesetzt haben, nennen 72 Prozent fehlendes Wissen, 62 Prozent Unklarheit über rechtliche Folgen und 60 Prozent Datenschutzbedenken. Zu hohe Kosten nennen 32 Prozent, ethische Überlegungen 23 Prozent.
Das hängt an der Art Ihrer Inhalte. Bei gut 20 Prozent der deutschen Suchanfragen erscheint eine KI-Antwort; wo sie erscheint, fällt die Klickrate auf Platz 1 von 27 auf 11 Prozent. Betroffen sind vor allem reine Wissensfragen – nach unserer Messung 34 von 35 –, kaum dagegen kommerzielle Suchen mit 4 von 24. Prüfen lässt sich das in der Search Console: Fallen die Klicks bei gleichbleibenden Einblendungen, gehen sie an KI-Antworten.
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