Wie KI unsere Kommunikation verändert
vantage point #4

Jahrzehntelang galt eine einfache Regel: Was fotografiert oder gefilmt wurde, hat stattgefunden. Bilder waren kein Argument, sondern ein Beleg.

Diese Gewissheit ist in erstaunlich kurzer Zeit verloren gegangen.

Das Problem ist dabei nicht nur, dass wir Fälschungen glauben. Sondern dass wir gleichzeitig auch echten Bildern misstrauen.

Darauf weisen aktuelle Studien hin: In einer Untersuchung mit 2.203 Teilnehmenden lag die Trefferquote beim Erkennen KI-generierter Gesichter bei gerade einmal 49 Prozent – also auf Zufallsniveau (eine Maschine erreichte im selben Test 97 Prozent). Gleichzeitig zeigt der Cybersicherheitsmonitor 2026 von BSI und Polizeilicher Kriminalprävention eine bemerkenswerte Diskrepanz: Fast jede zweite Person glaubt, KI-Inhalte erkennen zu können, aber nur 19 Prozent prüfen überhaupt die Glaubwürdigkeit einer Quelle.

Die Folge ist nicht zwangsläufig mehr Leichtgläubigkeit, sondern mehr Skepsis.

In einem präregistrierten Experiment des Wissenschaftszentrums Berlin hielten 47,2 Prozent der Teilnehmenden echte Fotos für KI-generiert. Nicht Fälschungen wurden hier geglaubt, sondern Echtes geriet unter Verdacht. Und diese Skepsis wird inzwischen sogar strategisch genutzt: Eine aktuelle deutsche Studie zum sogenannten Liar’s Dividend zeigt, dass Personen mitunter glaubwürdiger wirken, wenn sie authentische belastende Videos als Deepfakes zurückweisen, als wenn sie Verantwortung übernehmen.

Der Punkt:
Die Kennzeichnungspflicht ist ein Symptom. Sie macht sichtbar, dass Vertrauen härter erarbeitet werden muss. Für die Kommunikation heißt das: Bilder allein reichen künftig nicht mehr als Beleg. Quellen, Zeitpunkte, überprüfbare Hintergründe, aber auch eine starke Marke gewinnen an Bedeutung. Wer diese liefert, verschafft sich einen Vorteil – unabhängig davon, ob KI überhaupt eingesetzt wurde.

Die Kennzeichnungspflicht ist beschlossen. Ob Sie KI-generierte Inhalte kennzeichnen müssen, entscheidet nun das Gesetz.

Eine andere Entscheidung nimmt Ihnen niemand ab:

An welchen Stellen möchten Sie KI überhaupt einsetzen?

Denn die Kennzeichnung bleibt nicht folgenlos.

Eine aktuelle Auswertung von über einer Million TikTok-Beiträgen zeigt: Gekennzeichnete Inhalte erhalten bei vergleichbarer Reichweite sieben bis acht Prozent weniger Likes. Interessant ist allerdings, woran das nicht liegt.

In einer verdeckten Bewertung beurteilten 697 Personen die Qualität der Inhalte nahezu identisch. Der Unterschied entstand erst, sobald sichtbar wurde, dass KI beteiligt war. Offenbar schwingt bei vielen Menschen in der Kennzeichnung etwas mit: weniger Aufwand, weniger persönliche Beteiligung. Die Folge ist keine schlechtere Bewertung des Inhalts, sondern mehr Distanz zum Absender. Weitere Experimente bestätigen dieses Muster: Gekennzeichnete Absender wirken nicht weniger kompetent, aber weniger legitim.

Genauso wichtig ist allerdings der zweite Teil der Studie.

Wer den KI-Einsatz verschweigt und später auffliegt, verliert deutlich mehr Vertrauen als jemand, der von Anfang an transparent ist. Die Offenlegung hat also einen Preis – das Verschweigen einen höheren.

Der Punkt:
Die spannende Frage lautet deshalb nicht, ob Sie kennzeichnen. Das schreibt das Gesetz vor.

Die eigentliche Frage ist, wo KI ihren größten Nutzen bringt – und wo Vertrauen wichtiger ist als Effizienz.

Meine Vermutung, nicht die Aussage der Studie: Wo Reichweite zählt, kann sich der Einsatz trotz geringerer Interaktion lohnen. Wo Vertrauen Teil des Angebots ist – etwa in der Beratung, im B2B oder in der Nachhaltigkeitskommunikation –, würde ich deutlich genauer hinschauen.

Die Kennzeichnungspflicht verändert also nicht nur die Kommunikation. Sie macht strategische Entscheidungen sichtbarer.

Die naheliegende Idee liegt auf der Hand:

Wenn der Hinweis „KI-generiert“ Vertrauen kostet, müsste „von Menschen gemacht“ doch Vertrauen zurückbringen.

Genau das passiert nicht.

Eine Studie mit 618 Teilnehmenden zeigt: Der Hinweis „KI-generiert“ verschlechtert die Beurteilung deutlich. Der Hinweis „von Menschen gemacht“ schneidet dagegen nicht besser ab als gar kein Hinweis. Es gibt einen Malus – aber keinen Bonus.

Noch spannender finde ich einen zweiten Befund.

Ausgerechnet die Formulierung „von Menschen überwachte KI“ wurde als am wenigsten glaubwürdig bewertet. Offenbar reicht es nicht zu sagen, dass jemand darübergeschaut hat. Entscheidend ist, ob nachvollziehbar wird, welche Rolle die KI gespielt hat.

Genau das zeigen weitere Experimente: Je konkreter beschrieben wird, wofür KI eingesetzt wurde – etwa für Recherche, einen ersten Entwurf oder die Bildbearbeitung –, desto glaubwürdiger wirkt der gesamte Prozess. Besonders dann, wenn erkennbar ist, dass diese Transparenz auf einer gesetzlichen Pflicht beruht.

Natürlich funktioniert das nicht überall. Unter einer Instagram-Kachel oder in einer Anzeige ist kaum Platz für drei erklärende Sätze. Und auch hier zeigen Studien Unterschiede: Persönliche Kommunikation reagiert sensibler auf solche Hinweise als Kommunikation von Organisationen.

Der Punkt:
Transparenz ist wichtig. Aber sie ersetzt keine gute Kommunikation.

Wo Sie Raum für eine Erklärung haben, nutzen Sie ihn. Beschreiben Sie möglichst konkret, wie KI eingesetzt wurde, statt nur einen pauschalen Hinweis zu geben.

Und wo dieser Raum fehlt, lohnt sich dieselbe Frage wie im ersten Abschnitt: Ist KI an dieser Stelle wirklich die beste Lösung?

Zu kaum einem Thema erscheinen derzeit so viele Studien wie zu KI. Gleichzeitig werden viele Ergebnisse weiterverbreitet, ohne sie genauer anzusehen.

Dabei reichen oft schon zwei Minuten, um die Aussagekraft besser einschätzen zu können.

Der erste Stolperstein ist nicht neu, fällt bei KI aber besonders ins Gewicht: Menschen sagen häufig etwas anderes, als sie später tatsächlich tun.

Eine Metaanalyse mit Daten aus 327 Studien zeigt genau dieses Muster. Befragte bewerten automatisierte Gegenüber zwar kritischer als menschliche. Beim tatsächlichen Verhalten – etwa bei Kaufentscheidungen – verschwindet dieser Unterschied jedoch weitgehend. Dasselbe zeigt sich dieses Jahr sogar innerhalb derselben Marktforschungsinstitution: Während der KI-Monitor von Ipsos eine deutlich skeptischere Einstellung misst, kommt eine zweite Ipsos-Studie zu dem Ergebnis, dass KI-generierte Werbung die Kampagnenwirkung eher verbessert.

Der zweite Stolperstein ist die Herkunft einer Studie.

Eine vielzitierte Untersuchung zur KI-Kennzeichnung entstand als studentische Projektarbeit in Zusammenarbeit mit einer Werbeagentur. Es gibt keinen wissenschaftlich begutachteten Volltext, die zentrale Aussage stammt aus einer Pressemitteilung – und dort wird vor allem der Chief Strategy Officer der beteiligten Agentur zitiert. Trotzdem wurde die Untersuchung innerhalb weniger Wochen in vielen Fachmedien als „Studie“ aufgegriffen.

Der Punkt:
Nicht jede Zahl verdient dieselbe Aufmerksamkeit.

Bevor Sie Ihr Handeln auf eine Studie stützen, reichen oft drei einfache Fragen:

Gibt es einen wissenschaftlichen Volltext oder nur eine Pressemitteilung?
Wer hat die Untersuchung finanziert?
Wer ordnet die Ergebnisse ein – Forschende oder diejenigen, die davon profitieren?

Und noch etwas ist wichtig: Die Kennzeichnungspflicht ist erst seit wenigen Tagen in Kraft. Niemand kann heute seriös sagen, welche langfristigen Auswirkungen sie tatsächlich haben wird. Viele Aussagen sind deshalb Momentaufnahmen – keine Gewissheiten.

Ein Beispiel dafür ist eine Verbraucherbefragung mit 8.000 Teilnehmenden. Häufig zitiert wird, dass 31 Prozent sichtbar KI-generiertes Marketing als weniger vertrauenswürdig empfinden, während sieben Prozent mehr Vertrauen angeben. Fast nie erwähnt wird die eigentliche Hauptaussage: 62 Prozent ist es schlicht egal.

Vergangene Woche habe ich geschrieben, dass Werbetexte grundsätzlich nicht unter die neue Kennzeichnungspflicht fallen. Eine wichtige Ausnahme sind allerdings Aussagen zu Gesundheit, Verbrauchersicherheit und Nachhaltigkeit.

Ausgerechnet dort, wo Vertrauen ohnehin besonders wichtig ist, gelten künftig strengere Maßstäbe.

Eine aktuelle Studie der ADA University in Baku zeigt, warum das relevant ist.

154 Teilnehmende bewerteten Nachhaltigkeitswerbung, bei der sowohl die Herkunft des Textes als auch die Kennzeichnung variiert wurde. Das überraschende Ergebnis: Entscheidend war nicht, ob der Text tatsächlich von einer KI oder einem Menschen stammte. Entscheidend war das Etikett. Selbst menschlich geschriebene Texte verloren deutlich an Vertrauen, sobald sie als KI-generiert gekennzeichnet wurden. Umgekehrt schnitten KI-Texte mit menschlicher Kennzeichnung ähnlich gut ab wie die Kontrollgruppe.

Noch spannender finde ich jedoch den zweiten Befund.

Der Vertrauensverlust traf vor allem allgemeine Aussagen. Wurden konkrete Umweltmaßnahmen, nachvollziehbare Zahlen oder klar beschriebene Zeiträume genannt, sank der Greenwashing-Verdacht deutlich und das Vertrauen stieg. Die Studie ist klein und basiert auf einer Studierenden-Stichprobe. Für belastbare Größenordnungen reicht das nicht. Als Hinweis auf die Richtung dagegen schon.

Der Punkt:
Die Kennzeichnungspflicht verschärft eine Entwicklung, die längst begonnen hat.

Allgemeine Versprechen verlieren an Wirkung. Nachvollziehbare Aussagen gewinnen.

Für die Nachhaltigkeitskommunikation ist das keine schlechte Nachricht. Unternehmen, die konkrete Maßnahmen, Ziele und Fortschritte offenlegen, haben künftig sogar bessere Chancen, Vertrauen aufzubauen als diejenigen, die bei allgemeinen Begriffen wie „nachhaltig“, „umweltfreundlich“ oder „klimaneutral“ bleiben.

Genauigkeit wird damit nicht nur zur rechtlichen Anforderung, sondern zum Wettbewerbsvorteil.