7 häufige Urheberrechtsfallen in GenAI-Workflows

Stellen wir uns folgende Situation vor: Eine Business-Analystin lädt 20 Branchenberichte in ein KI-Tool hoch, um wichtige Trends zusammenzufassen und Fragen zur Wettbewerbsanalyse zu beantworten. Nichts davon wird extern veröffentlicht. Es geht ausschließlich  um die schnelle interne Verarbeitung zur effizienteren Entscheidungsfindung. Ein klassisches Anwendungsbeispiel für generative KI (GenAI) – harmlos, oder?

Nicht unbedingt. Die Berichte stammen wahrscheinlich aus einem Abonnement, das vermutlich nur „Lesen und Zitieren“ abdeckt – nicht aber KI-Nutzungen wie Indexierung, Prompting oder Retrieval Augmentation. Jeder Upload oder jedes Kopieren/Einfügen des Berichts erzeugt eine neue Kopie, die das ausschließliche Vervielfältigungsrecht der/des Rechtinhabenden auslöst. Das KI-System speichert und verarbeitet die Inhalte nun auf eine Weise, die in der Lizenz nicht vorgesehen war. Auch wenn Analysefachkräfte glauben, effizient zu arbeiten, könnte sich die Rechtsabteilung trotzdem wegen potenzieller Rechtsverletzungen sorgen.

Potenzielle Urheberrechtsverletzungen treten wahrscheinlich in vielen Unternehmen auf, da GenAI immer häufiger genutzt wird. Laut einer McKinsey-Umfrage aus dem Jahr 2025 nutzen 78 % der Organisationen KI in mindestens einer Abteilung, und Bain fand heraus, dass 95 % der US-Unternehmen generative KI in irgendeiner Form eingeführt haben. Die Technologie und ihre Anwendung bewegen sich schneller als die Schutzmechanismen in Unternehmen.

Hier ist der Knackpunkt: Es gibt keine spezifische Ausnahme für GenAI im Urheberrecht. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, dass GenAI aufgrund seiner einfachen Handhabung dazu verleitet, geschützte Inhalte unbedacht in KI-Systeme einzuspeisen – ganz unabhängig davon, ob diese Systeme vom Unternehmen zugelassen sind oder nicht. Genau dort beginnt das Risiko.

Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Fallstricke bei der Nutzung von GenAI und was Ihre Organisation tun kann, um sie zu vermeiden:

1) Zu glauben, interne Nutzung sei sichere Nutzung

Dieser Irrglaube ist weit verbreitet. Mitarbeitende neigen dazu, anzunehmen, dass Urheberrecht kein Thema sei, solange nichts das „Gebäude“ verlässt. Aber Kopieren ist Kopieren – egal, ob extern veröffentlicht oder in eine interne Wissensdatenbank eingespeist. Das Hochladen eines Fachartikels, für den Sie keine KI-Rechte haben, kann eine Rechtsverletzung sein, selbst wenn das Ergebnis nur intern genutzt wird.

Was tun: Prüfen Sie Ihre bestehenden Literaturlizenzen und identifizieren Sie, welche davon KI-Nutzung wirklich abdecken. Sie werden wahrscheinlich feststellen, dass die meisten keine Rechte für KI-Tools beinhalten. Erweitern Sie die Lizenzen oder erstellen Sie eine klare Liste „zugelassener Quellen“, damit Mitarbeitende wissen, welche Inhalte sie in KI-Systemen verwenden dürfen – und wie.

2) Inhalte ohne Rechte in Prompts einfügen

Das passiert vermutlich tausendfach täglich in vielen Unternehmen. Jemand nimmt ein PDF – vielleicht einen Bericht oder einen technischen Artikel – und fügt ihn in ein KI-Tool ein oder lädt ihn hoch, um eine Zusammenfassung oder Analyse zu erhalten. Es wirkt wie Lesen, ist es aber nicht. In dem Moment, in dem der Inhalt eingegeben wird, entsteht eine Kopie. Wenn Ihre Lizenz die KI-Verarbeitung nicht ausdrücklich erlaubt, überschreiten Sie möglicherweise die Grenze zur Urheberrechtsverletzung.

Was tun: Behandeln Sie KI-Prompts wie digitales Kopieren und Teilen. Wenn Sie den Inhalt nicht ohne Erlaubnis weitergeben dürfen, sollten Sie ihn auch nicht in ein KI-Tool einfügen. Verwenden Sie nur Ihre eigenen Inhalte oder solche, die ausdrücklich für KI-Nutzung freigegeben sind.

3) Trainings- oder Fine-Tuning-Daten als frei verfügbar behandeln

Manche Teams nutzen Webinhalte oder lizenzierte Forschungsliteratur, um Modelle zu trainieren oder zu fine-tunen, und gehen davon aus, dass „öffentlich verfügbar“ oder „abonniert“ gleichbedeutend mit „frei nutzbar“ ist. Training und Fine-Tuning bedeuten jedoch das Kopieren in großem Umfang.

Was tun: Nutzen Sie nur Inhalte, die explizite Rechte für KI-Training enthalten, oder holen Sie diese Rechte ein, bevor Sie anfangen. Führen Sie klare Aufzeichnungen über jede Quelle und jede Erlaubnis. Das ist kein Overkill, sondern die analoge Dokumentation, die Sie später schützen kann.

4) Rechte in RAG-Systemen übersehen

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist so leistungsstark, weil sie KI mit einer kuratierten Sammlung von Dokumenten und Daten verbindet. Wenn diese Dokumente jedoch aus externen Quellen stammen, müssen Sie prüfen, ob Ihre Lizenz Indexierung, Speicherung und KI-gestützte Abrufe erlaubt. Die meisten Standardlizenzen tun das nicht.

Was tun: Erstellen Sie ein einfaches Rechte-Register für jede Sammlung, die Sie indexieren. Bevor Sie einen neuen Korpus in Ihre RAG-Pipeline einspeisen, versichern  Sie sich, dass Ihre Lizenz diese Nutzung tatsächlich abdeckt.

5) KI-Ausgaben ohne Prüfung veröffentlichen

KI-Modelle generieren gelegentlich Texte, die dem Material, mit dem sie trainiert oder gepromptet wurden, zu ähnlich sind. Wenn Sie diese Ergebnisse ohne Prüfung veröffentlichen, könnte dies als Urheberrechtsverletzung ausgelegt werden. Und „die KI war’s“ ist keine rechtssichere Verteidigung.

Was tun: Machen Sie die menschliche Überprüfung verpflichtend, bevor irgendetwas extern veröffentlicht wird. Wenn etwas „geliehen“ wirkt, überarbeiten Sie es.

6) Anzunehmen, man besitze rein KI-erzeugte Werke

Für viele überraschend: Wenn eine Maschine etwas ganz ohne menschliche Beteiligung erschafft, besitzen Sie möglicherweise keinerlei Urheberrecht daran. Urheberrechtlicher Schutz verlangt im Allgemeinen menschliche Autorenschaft. Ein rein KI-erzeugtes Werk hat keinen urheberrechtlichen Schutz. Jeder kann es weiterverwenden.

Was tun: Stellen Sie sicher, dass Menschen einen substantiellen kreativen Beitrag leisten – etwa durch Lektorat, Auswahl oder Gliederung. Dokumentieren Sie diese Beiträge, um klar nachweisen zu können, wo die menschliche Autorenschaft liegt. Der menschliche Beitrag kann urheberrechtlich geschützt werden.

7) Sorgfaltspflichten gegenüber Anbietenden überspringen

Wenn Sie ein KI-Tool lizenzieren, übernehmen Sie auch das rechtliche Risiko, das der Anbieter mit sich bringt.

Was tun: Behandeln Sie KI-Anbietende wie alle anderen Drittanbietenden. Stellen Sie kritische Fragen zur Herkunft der Trainingsdaten und dazu, was passiert, wenn das Modell rechtsverletzende Ergebnisse erzeugt. Sorgen Sie dafür, dass Garantien und Freistellungsklauseln im Vertrag enthalten sind. Vergewissern Sie sich, dass Sie ablehnen können, dass Ihre Eingaben für zukünftiges Training genutzt werden.

Vom Risiko zur Routine

GenAI wird inzwischen in nahezu jedem Unternehmen genutzt, ob offiziell erlaubt oder nicht. Gehen Sie davon aus, dass es auch in Ihrem Unternehmen genutzt wird. Die Kontrolle über die urheberrechtlichen Risiken muss jedoch kein Mammutprojekt sein.

Beginnen Sie mit einer pragmatischen Urheberrechts-Compliance-Richtlinie, die sowohl Inputs als auch Outputs adressiert, schulen Sie Ihre Teams darin und lizenzieren Sie Inhalte entsprechend der tatsächlichen Nutzung. Als nächstes Level geben Sie Ihren Mitarbeitenden eine einfache Möglichkeit, Rechte zu prüfen, bevor sie geschützte Inhalte in KI-Systemen verwenden.

Verantwortungsvolle KI muss kein Bremsklotz sein. Sie kann helfen, eben jene Blockaden, Beschwerden und kostspieligen Nacharbeiten zu vermeiden, die Ihre Arbeit tatsächlich verlangsamen. Genau deshalb entwickeln sich Organisationen, die hierbei richtig aufgestellt sind, schneller weiter und erleben weniger böse Überraschungen.