KI-Freigabe von Marketing-Claims (Compliance Check)
KI-Freigabe von Marketing-Claims (Compliance Check) bedeutet, dass eine KI Marketing-Aussagen (z. B. auf Website, Ads, Verpackung oder im Vertrieb) vorab auf rechtliche und reputative Risiken prüft. Typische Prüfpunkte sind Irreführung, fehlende Nachweise/Belege, unzulässige Superlative sowie Stolpersteine bei Preis-, Umwelt- oder Gesundheitsversprechen. Ziel ist: schneller, konsistenter und dokumentierter „Claim-Check“, bevor etwas veröffentlicht wird.
Was wird bei Marketing-Claims typischerweise geprüft?
- Irreführung & Übertreibung: „Nr. 1“, „marktführend“, „garantiert“, „100% sicher“ – oft nur mit sauberem Nachweis zulässig.
- Belegpflicht (Substantiation): Gibt es Studien, Messungen, Zertifikate, Testberichte oder interne Daten, die die Aussage tragen?
- Vergleichende Werbung: „besser als X“ – ist der Vergleich fair, aktuell, nachvollziehbar und belegbar?
- Preis- & Rabattclaims: „statt/ab“-Preise, Streichpreise, „bis zu -50%“ – passt das zu den tatsächlichen Konditionen?
- Green Claims: „klimaneutral“, „nachhaltig“, „plastikfrei“ – sind Definition, Systemgrenzen und Nachweise transparent?
- Branchen-Spezifika: z. B. Health/Beauty, Nahrungsergänzung, Finanzen oder B2B-Software: hier gelten oft besonders strenge Anforderungen.
Wie funktioniert ein KI-Compliance-Check in der Praxis?
- 1) Claim einspeisen: Text, Anzeige, Landingpage-Abschnitt oder Produktdaten werden in ein Tool (oft auf Basis eines Large Language Model (LLM) wie ChatGPT) gegeben.
- 2) Kontext mitgeben: Produktkategorie, Zielmarkt (z. B. DE/EU), Zielgruppe, Kanal (Meta Ads, Website, Print) und relevante interne Regeln.
- 3) Regeln & Wissen anbinden: Häufig werden interne Guidelines, freigegebene Formulierungen oder juristische Hinweise über RAG (Retrieval-Augmented Generation) eingebunden, damit die KI „nach Ihren Regeln“ prüft.
- 4) Risiko-Output: Die KI markiert problematische Stellen, nennt Gründe (z. B. „zu absolut“, „fehlender Nachweis“) und schlägt alternative Formulierungen vor.
- 5) Nachweis-Checkliste & Doku: Idealerweise erzeugt das Tool eine Liste benötigter Belege und eine kurze Prüfnotiz für die Ablage (Audit-Trail).
Warum ist das für KMU ohne IT-Abteilung besonders hilfreich?
In kleinen Teams entstehen Claims oft „nebenbei“: Website-Text, Sales-Folie, LinkedIn-Post. Eine KI-Freigabe wirkt wie ein schneller Vorfilter, damit nicht jede Kleinigkeit zur Rechtsberatung muss. Sie senkt das Risiko von Abmahnungen, Rückfragen durch Plattformen (Ad-Rejections) und Imageschäden – und sorgt für einheitliche Sprache über alle Kanäle.
Konkrete Beispiele (typische „rote Flaggen“)
- „Klimaneutral geliefert“ → KI fragt: Durch welche Methode? Kompensation oder Vermeidung? Welche Nachweise/Label?
- „Spart 30% Kosten“ → KI fragt: 30% wovon, bei welchem Kundenprofil, über welchen Zeitraum, mit welchen Annahmen?
- „DSGVO-konform“ → KI prüft: Trifft das absolut zu? Gibt es AVV/DPA, TOMs, Datenflüsse, Auftragsverarbeiter?
- „Beste Qualität“ → KI empfiehlt: konkretisieren (z. B. Material, Norm, Test) statt pauschalem Superlativ.
Wichtige Grenzen: KI ersetzt keine Rechtsprüfung
Eine KI kann Regeln übersehen, falsch gewichten oder „sicher klingende“ Begründungen liefern (siehe Halluzinationen (Hallucinations)). Nutzen Sie sie deshalb als Vorprüfung mit klaren Guardrails (KI-Leitplanken), und definieren Sie, wann ein Mensch freigibt (z. B. Legal/Compliance oder Geschäftsführung). Besonders bei stark regulierten Aussagen (Gesundheit, Finanzen, Kinder, Umwelt) sollte die finale Freigabe immer menschlich erfolgen.
Mini-Checkliste für die Einführung
- Claim-Kategorien definieren (Low/Medium/High Risk) und Freigabewege festlegen (z. B. Human-in-the-Loop (HITL)).
- Belegbibliothek anlegen (Studien, Zertifikate, Messprotokolle) und über RAG (Retrieval-Augmented Generation) nutzbar machen.
- Standard-Prompts als Prompt Template (Prompt-Vorlage) speichern (inkl. Markt, Kanal, Tonalität, Risikostufen).
- Dokumentation für Nachvollziehbarkeit: Inputs, Output, Entscheidung, Belege (Stichwort AI Governance).