Seit dem 2. August 2026 gelten zentrale Transparenzvorgaben des EU AI Act. Für Kanzleien entsteht daraus kein pauschales „KI-Label für jedes Dokument“. Relevant ist vielmehr, in welcher Rolle die Kanzlei handelt, welches System eingesetzt wird und ob Menschen unmittelbar mit einer KI interagieren oder synthetische Inhalte veröffentlicht werden.
Anbieter und Betreiber sauber unterscheiden
Der AI Act trennt zwischen Anbietern, die ein KI-System entwickeln oder unter eigenem Namen auf den Markt bringen, und Betreibern, die ein solches System beruflich einsetzen. Eine Kanzlei, die einen Standard-Chatbot eines Drittanbieters nutzt, hat daher andere Aufgaben als ein Legal-Tech-Anbieter, der ein eigenes System vertreibt. Bei umfangreichen Anpassungen oder einem eigenen Marktauftritt kann sich die Rollenbewertung allerdings verändern.
Diese Einordnung sollte vor jedem Projekt dokumentiert werden. Sie bestimmt, welche technischen Informationen vom Anbieter benötigt werden und welche Hinweise die Kanzlei selbst gegenüber Nutzern oder der Öffentlichkeit geben muss.
Vier typische Situationen in der Kanzlei
1. Chatbot auf der Kanzleiwebsite: Besucher müssen erkennen können, dass sie mit einem KI-System und nicht mit einem Menschen kommunizieren. Der Hinweis sollte rechtzeitig, klar und barrierefrei erscheinen – nicht erst versteckt in den Nutzungsbedingungen.
2. Interne Recherche und Entwürfe: Die bloße interne Nutzung eines Assistenten führt nicht automatisch dazu, dass jeder Entwurf öffentlich als KI-Text markiert werden muss. Unabhängig davon bleiben Geheimhaltung, Datenschutz, fachliche Prüfung und die internen Nutzungsregeln entscheidend.
3. Öffentlich verbreitete KI-Inhalte: Bei Texten, die zu Themen von öffentlichem Interesse veröffentlicht werden, kann eine Offenlegung erforderlich sein. Ausnahmen und redaktionelle Kontrolle müssen im Einzelfall geprüft werden. Ein menschliches Lektorat sollte deshalb nicht nur behauptet, sondern durch einen nachvollziehbaren Freigabeprozess belegt werden können.
4. Synthetische Bilder, Audio- oder Videoinhalte: Deepfakes und vergleichbare manipulierte Medien verlangen besondere Kennzeichnung. Das betrifft beispielsweise ein vollständig KI-generiertes Video einer scheinbar sprechenden Partnerin oder eine synthetische Stimme in einer öffentlichen Kampagne.
Maschinenlesbare Markierung und sichtbarer Hinweis
Der AI Act adressiert beide Ebenen. Anbieter generativer Systeme müssen technisch unterstützen, dass KI-generierte oder manipulierte Inhalte in maschinenlesbarer Form erkannt werden können. Betreiber müssen in bestimmten Situationen einen verständlichen Hinweis für Menschen geben. Das eine ersetzt das andere nicht. Das unsichtbare Text-Wasserzeichen von Claude ist ein aktuelles Beispiel für die technische Ebene.
Checkliste für die Umsetzung
- KI-Inventar erstellen: Systeme, Funktionen, Datenarten, Nutzergruppen und externe Ausgaben erfassen.
- Rolle bestimmen: Für jeden Use Case festhalten, ob die Kanzlei Betreiber, Anbieter oder in mehreren Rollen tätig ist.
- Transparenzmoment definieren: Entscheiden, wann, wo und in welcher Sprache ein Hinweis angezeigt wird.
- Technische Nachweise prüfen: Dokumentation des Herstellers zu Kennzeichnung, Protokollierung und Modellversionen einholen.
- Freigabeprozess etablieren: Fachliche Prüfung, Datenschutzprüfung und finale Veröffentlichung klar zuordnen.
- Änderungen überwachen: Use Cases und Pflichten bei neuen Modellversionen oder geänderter Nutzung erneut bewerten.
Fazit: Transparenz entsteht nicht durch einen pauschalen Disclaimer. Kanzleien brauchen eine Use-Case-bezogene Einordnung, technisch passende Hinweise und einen Prozess, der die menschliche Verantwortung sichtbar macht.
Quellen und weiterführende Informationen
- Europäische Kommission: Leitlinien zu den Transparenzpflichten für Anbieter und Betreiber (20.07.2026)
- Europäische Kommission: Neue Transparenzanforderungen gelten ab 2. August 2026 (31.07.2026)
- Anthropic: Claude Text Watermark als Umsetzungsbeispiel (14.08.2026)
Veröffentlicht am 31. August 2026. Dieser Überblick ersetzt keine rechtliche Prüfung des konkreten Use Cases.