Indonesien verschärft Kurs auf verbindliche Kennzeichnungspflichten für KI-Inhalte

Indonesien konkretisiert seine bislang eher politischen Ankündigungen zu Wasserzeichen und Kennzeichnungspflichten für KI-Inhalte. Ein aktueller Entwurf zielt auf rechtlich verbindliche Regeln, wonach KI-generierte Inhalte plattformübergreifend eindeutig gekennzeichnet und technisch erkennbar sein müssen. Für global agierende Unternehmen – von Plattformbetreibern über Medienhäuser bis hin zu Marken mit starkem Social-Media-Fokus – entsteht damit ein zusätzlicher Compliance-Druck in einem ohnehin fragmentierten globalen Regulierungsumfeld.

Der folgende Beitrag ordnet den Entwurf in den internationalen Kontext ein, analysiert technische und organisatorische Implikationen und skizziert konkrete Handlungsfelder für Unternehmen, die in Indonesien aktiv sind oder dorthin expandieren wollen.

Kontext: Was plant Indonesien konkret?

Politische Ausgangslage und aktueller Entwurf

Indonesien verfolgt seit einiger Zeit das Ziel, den Einsatz generativer KI stärker zu regulieren – insbesondere im Hinblick auf Desinformation, Wahlbeeinflussung und gesellschaftliche Polarisierung. Die nun vorliegenden Entwurfsinhalte weisen folgende Grundlinien auf:

1. Verbindliche Kennzeichnungspflichten für KI-Inhalte

- KI-generierte oder KI-stark-manipulierte Inhalte (Text, Bild, Audio, Video) müssen als solche gekennzeichnet werden.

- Die Pflicht soll plattformübergreifend gelten, also unabhängig davon, ob Inhalte über Social-Media-Plattformen, Messaging-Dienste, Webseiten, E‑Commerce-Plattformen oder Werbenetzwerke verbreitet werden.

1. Technische Erkennbarkeit und Wasserzeichen

- Neben sichtbaren Hinweisen (z. B. Label, Disclaimer) rückt die Pflicht zu technisch maschinenlesbaren Markierungen in den Mittelpunkt (z. B. Wasserzeichen, Metadaten, Signaturen).

- Ziel ist, dass Aufsichtsbehörden, Plattformen und ggf. Dritte automatisiert erkennen können, ob Content KI-generiert ist – auch wenn ein sichtbarer Hinweis entfernt wurde.

1. Aufsicht, Durchsetzung und Sanktionen

- Der Entwurf sieht klar definierte Aufsichtsbehörden vor, die Prüf- und Eingriffsbefugnisse erhalten.

- Geplant sind Bußgelder und anbieterbezogene Maßnahmen (bis hin zu temporären Sperren), wenn Unternehmen systematisch gegen Kennzeichnungspflichten verstoßen oder Ermittlungshandlungen behindern.

1. Adressatenkreis

- Im Fokus stehen Plattformbetreiber, große Publisher und Intermediäre, aber auch Unternehmen, die in relevantem Umfang KI-Content für Werbung, politische Kommunikation oder massenhaft verbreitete Inhalte einsetzen.

- Reine Anwender ohne systematische Veröffentlichung (z. B. interne Nutzung ohne Publikation) dürften weniger im Fokus stehen, gleichwohl sind Details noch auszugestalten.

Einordnung im globalen Regulierungsumfeld

Regelungen zur Kennzeichnung von KI-Inhalten entstehen derzeit in mehreren Jurisdiktionen:

• EU: Der AI Act verlangt u. a. Kennzeichnungen für bestimmte KI-generierte Inhalte (z. B. Deepfakes, Inhalte zu Themen von öffentlichem Interesse).

• USA: Diskutiert werden sektorale Regeln (z. B. FEC für politische Werbung, FTC für Irreführung), einzelne Bundesstaaten gehen voran.

• Region APAC: Auch Singapur, Australien und Südkorea arbeiten an Richtlinien und teils bereits verbindlichen Vorgaben zur Kennzeichnung synthetischer Medien.

Indonesien positioniert sich mit dem aktuellen Entwurf im oberen Strenge-Segment: Die Kombination aus verpflichtenden Wasserzeichen, maschinenlesbarer Erkennbarkeit und klaren Durchsetzungsmechanismen geht über viele freiwillige Selbstverpflichtungen erheblich hinaus.

Detaillierte Analyse: Auswirkungen, Risiken und Chancen

1. Technische Anforderungen an Content-Pipelines

Für Unternehmen mit skalierenden Content-Prozessen – etwa Social-Media-Teams, Performance-Marketing, programmatische Werbung oder Newsrooms – ergeben sich tiefgreifende technische Anpassungsbedarfe.

#### a) Erkennung, Klassifizierung und Flagging von KI-Content

Unternehmen benötigen künftig robuste Mechanismen, um entlang der gesamten Pipeline zwischen menschlich und maschinell erzeugten Inhalten zu unterscheiden:

• Upstream-Erfassung: Bereits bei der Content-Erstellung (z. B. in internen Tools, Agentur-Workflows oder Creator-Plattformen) muss erfasst werden, ob ein Beitrag vollständig oder teilweise KI-generiert ist.

• Klassifizierung: Granulare Kategorien (vollständig KI-generiert, KI-unterstützt, nur Post-Produktion via KI) sind sinnvoll, um differenziert kennzeichnen zu können.

• Persistente Flags: Diese Klassifizierungsinformationen müssen als persistente Flags in allen nachgelagerten Systemen (DAM, CMS, Adserver, CRM) mitgeführt werden.

#### b) Automatisierte Einbettung von Wasserzeichen und Metadaten

Der Entwurf legt nahe, dass sichtbare Kennzeichnungen allein nicht reichen. Unternehmen müssen daher:

• Wasserzeichen-Verfahren in Bild-, Audio- und Videopipelines integrieren.

• Standardisierte Metadaten (z. B. C2PA-ähnliche Strukturen) nutzen, um Herkunft, Erstellungszeitpunkt, verwendete KI-Modelle und Verantwortlichkeiten maschinenlesbar abzubilden.

• Sicherstellen, dass Kennzeichnungen trotz Formatkonvertierung, Kompression und Skalierung weitgehend erhalten bleiben.

Technisch ist dies nur mit durchgängiger Tool-Integration realistisch – sowohl auf Seiten der Generierungs-Tools als auch der Veröffentlichungs- und Distributionssysteme.

#### c) Logging und Auditierbarkeit

Da der Entwurf explizit auf Durchsetzung und Aufsicht abzielt, wird Auditierbarkeit zum wesentlichen Compliance-Baustein:

• Jeder Veröffentlichungsvorgang von KI-Inhalten sollte mit Protokollen zu Ursprung, Bearbeitungsschritten, verantwortlichen Personen und verwendeten Kennzeichnungstechniken versehen werden.

• Logs müssen revisionssicher und über ausreichend lange Zeiträume aufbewahrt werden, um auf Anfragen der Behörden reagieren zu können.

• Für Plattformbetreiber empfiehlt sich ein internes Audit-Interface, mit dem Stichproben oder verdachtsbezogene Prüfungen schnell möglich sind.

2. Governance, Rollen und Verantwortlichkeiten

Rechtlich bindende Kennzeichnungspflichten lassen sich nicht rein technisch lösen. Unternehmen benötigen klare Governance-Strukturen:

• Verantwortliche Stelle: Definition, welche Einheit (z. B. Legal/Compliance, Digital Governance, CISO-Office) für die Einhaltung der KI-Kennzeichnungspflichten verantwortlich ist.

• Verbindliche Policies: Schriftlich fixierte Richtlinien, wann und wie KI eingesetzt wird, wie Kennzeichnung erfolgt und wer im Zweifel entscheidet.

• Training und Schulung: Fachbereiche (Marketing, Redaktion, HR-Kommunikation, Public Affairs) müssen lernen, Kennzeichnungskriterien anzuwenden und Risiken zu bewerten.

• Drittparteien-Management: Agenturen, Creator und Technologiepartner müssen vertraglich auf die Einhaltung der Regeln verpflichtet werden – inklusive Audit- und Sanktionsklauseln.

3. Risiko- und Sanktionsperspektive

Unzureichende oder manipulierte Kennzeichnung von KI-Inhalten kann künftig auf mehreren Ebenen riskant werden:

• Regulatorische Sanktionen: Bußgelder, Einschränkung von Diensten oder Blockierung einzelner Kampagnen.

• Zivilrechtliche Haftung: Schadensersatzforderungen, wenn Nutzer oder betroffene Personen (z. B. bei Deepfakes) gezielt getäuscht oder in ihren Rechten verletzt werden.

• Reputationsrisiken: Wahrgenommene Intransparenz beim Einsatz von KI kann Vertrauen von Verbrauchern, Medien und Behörden massiv untergraben.

• Plattformrisiken: Globale Plattformen könnten bei systematischen Verstößen einzelne Marken oder Publisher algorithmisch herabstufen, Monetarisierung einschränken oder Konten sperren.

4. Chancen: Standardisierung und Vertrauensvorteile

Gleichzeitig eröffnen die indonesischen Pläne Chancen für Unternehmen, die früh investieren:

• Standardisierung: Wer Kennzeichnungspflichten in Indonesien sauber implementiert, kann diese Designs in anderen Märkten mit ähnlichen Vorgaben (z. B. EU, weitere APAC-Staaten) weiternutzen.

• Differenzierung über Transparenz: Marken, die KI-Einsatz proaktiv offenlegen, können sich im Wettbewerb als vertrauenswürdige Akteure positionieren.

• Bessere interne Steuerung: Systematische Erfassung von KI-Einsatz schafft Datenbasis für Effizienzanalysen, Qualitätskontrolle und Risikomanagement.

Praktische Beispiele und Anwendungsszenarien

Beispiel 1: Internationaler E‑Commerce-Anbieter mit starkem Social-Media-Fokus

Ein globaler Modehändler nutzt generative KI, um Produktbilder zu variieren, Social-Media-Posts zu erstellen und automatisch lokalisierte Kampagnen für den indonesischen Markt auszuspielen.

Status quo:

• Verschiedene Teams und Agenturen erzeugen Content teils manuell, teils mit KI.

• Es existiert kein zentrales Tracking, welcher Post oder welches Bild KI-generiert ist.

• Veröffentlichungen laufen über ein Social-Media-Management-Tool in mehrere Länder parallel.

Unter den neuen indonesischen Vorgaben muss der Händler:

• Bereits im Briefing und in den Produktions-Workflows erfassen, ob KI zum Einsatz kommt.

• Sicherstellen, dass jedes KI-generierte Bild für Indonesien mit einem Wasserzeichen und geeigneten Metadaten versehen wird.

• Die Social-Media-Plattform-spezifischen Upload-Pfade so konfigurieren, dass Kennzeichnungen nicht entfernt werden (z. B. keine automatischen Re-Encodes ohne Metadatenprüfung).

• Im Auditfall nachweisen können, für welche Kampagnen welche KI-Systeme genutzt wurden, und welche Kontrollschritte (Freigabe, Qualitätscheck, rechtliche Prüfung) durchlaufen wurden.

Beispiel 2: Nachrichtenseite mit gemischten Workflows

Ein regionaler Medienanbieter betreibt eine indonesische Nachrichtenplattform und nutzt KI:

• zur Erstellung von Rohentwürfen für Meldungen,

• zur automatischen Generierung von Zusammenfassungen,

• zur Bildgenerierung für symbolische Illustrationen.

Mit den neuen Kennzeichnungspflichten muss der Publisher:

• für Beiträge zu Themen von öffentlichem Interesse klar kennzeichnen, welche Textpassagen und Bilder KI-basiert entstanden sind;

• bei Bildern mit Bezug zu realen Personen oder Ereignissen besonders strikt prüfen, ob eine KI-Illustrierung zulässig und angemessen ist;

• in seinem CMS einen Mechanismus schaffen, der KI-Content automatisch mit Metadaten versieht und beim Export (Web, App, AMP, Social) persistiert.

Zusätzlich wird es wichtig, die Redaktion zu schulen, wie Leserhinweise transparent, aber nicht sensationalistisch formuliert werden (z. B. Hinweisboxen „Dieser Abschnitt wurde mithilfe von KI erstellt und redaktionell überprüft“).

Beispiel 3: Plattformbetreiber mit User-Generated Content (UGC)

Ein internationales Kurzvideo-Netzwerk betreibt einen großen Marktanteil in Indonesien. Nutzer können Inhalte mit integrierten KI-Filtern, Avataren und Stimmgeneratoren erstellen.

Der Entwurf adressiert solche Plattformen besonders deutlich:

• KI-Funktionen innerhalb der App müssen automatisch Kennzeichnungen hinzufügen, sobald sie eingesetzt werden (z. B. Overlays, Wasserzeichen im Video, Metadaten).

• Plattformen sollten Mechanismen implementieren, die Uploads ohne erforderliche Kennzeichnung erkennen (z. B. heuristische oder modelbasierte KI-Detektion) und Nutzer beim Uploadprozess zur korrekten Deklaration zwingen.

• Moderations- und Trust-&-Safety-Teams benötigen Dashboards, um Verbreitung und Missbrauch von nicht gekennzeichneten KI-Inhalten zu überwachen und im Ernstfall schnell eingreifen zu können.

Geschäftliche Relevanz: Was Unternehmen jetzt konkret tun sollten

1. Geltungsbereich und Exposure analysieren

• Prüfen Sie, in welchen Geschäftsbereichen und Kanälen Sie indonesische Nutzer adressieren (Webseiten, Apps, Social-Media, Marktplätze, Advertising).

• Erfassen Sie systematisch, wo und in welchem Umfang bereits heute KI zur Content-Erstellung verwendet wird.

• Priorisieren Sie die Bereiche mit hoher Reichweite, politischer Sensibilität oder starker Personalisierung.

2. Technische Roadmap für Kennzeichnung und Wasserzeichen definieren

• Evaluieren Sie, welche KI-Tools und Plattformen bereits eingebaute Kennzeichnungsfunktionen (Metadaten, Wasserzeichen) unterstützen und wo Lücken bestehen.

• Entwickeln Sie eine Roadmap, um fehlende Funktionen durch eigene Middleware, zusätzliche Services oder Toolwechsel zu schließen.

• Berücksichtigen Sie, dass auch Drittparteien (Agenturen, Creator, MarTech-Anbieter) eingebunden werden müssen.

3. Governance-Struktur und Richtlinien aufsetzen

• Benennen Sie einen verantwortlichen Owner (z. B. Head of AI Governance, Chief Digital Compliance Officer) für KI-Kennzeichnung.

• Erarbeiten Sie eine unternehmensweite Policy, die festlegt:

- In welchen Szenarien KI eingesetzt werden darf.

- Welche Inhalte verpflichtend zu kennzeichnen sind.

- Welche technischen Mindeststandards (Wasserzeichen, Metadaten) gelten.

• Integrieren Sie diese Policy in Verträge mit Dienstleistern und Plattformpartnern.

4. Schulung, Awareness und Change-Management

• Schulen Sie Marketing, Redaktion, HR-Kommunikation und Produktteams zu den neuen Pflichten und Prozessen.

• Definieren Sie Checklisten für Freigabeprozesse, in denen Kennzeichnung ausdrücklich abgefragt wird.

• Etablieren Sie interne „KI-Champions“ in den Fachbereichen, die als erste Ansprechpartner fungieren.

5. Monitoring und kontinuierliche Verbesserung

• Richten Sie KPIs und Dashboards ein, um Anteil, Art und Kennzeichnungsstatus von KI-Content zu überwachen.

• Führen Sie regelmäßige Stichproben-Audits durch, insbesondere vor regulatorischen Stichtagen oder größeren Kampagnen.

• Halten Sie sich über Weiterentwicklung des indonesischen Regelwerks auf dem Laufenden und passen Sie Ihre Prozesse entsprechend an.

Fazit: Indonesiens KI-Kennzeichnung als Katalysator für globale Governance

Indonesien treibt mit seinem Entwurf zu verbindlichen Kennzeichnungspflichten für KI-Inhalte die Entwicklung von Governance-Standards sichtbar voran. Für Unternehmen ist dies weniger eine isolierte nationale Sonderregel, sondern ein Signal für die Richtung, in die sich der globale Regulierungsrahmen bewegt.

Wer frühzeitig in technische Implementierungen (Wasserzeichen, Metadaten, Logging), robuste Governance-Strukturen und Schulung der Fachbereiche investiert, kann regulatorische Risiken reduzieren und gleichzeitig Vertrauen bei Nutzern und Behörden stärken. Die Herausforderung liegt darin, fragmentierte Anforderungen aus verschiedenen Jurisdiktionen in skalierbare, wiederverwendbare Frameworks zu übersetzen.

Zentrale Takeaways für Unternehmen

• Indonesien konkretisiert eine verbindliche Kennzeichnungspflicht für KI-Inhalte, inklusive maschinenlesbarer Wasserzeichen und klarer Sanktionsmechanismen.

• Content-Pipelines müssen technisch umgerüstet werden: Erkennung von KI-Content, automatische Kennzeichnung, persistente Metadaten und Audit-Logs.

• Governance und Verantwortlichkeiten sind ebenso entscheidend wie Technik; ohne klare Policies bleiben Kennzeichnungssysteme wirkungslos.

• Plattformbetreiber und große Content-Produzenten sind besonders exponiert und sollten frühzeitig in Detection- und Compliance-Lösungen investieren.

• Frühe Implementierung ermöglicht nicht nur Risikoreduktion, sondern auch die Wiederverwendung von Lösungen in anderen regulierten Märkten.

• Unternehmen sollten jetzt eine Roadmap entwickeln, die technische, organisatorische und vertragliche Maßnahmen integriert, um auf den finalen indonesischen Rechtsrahmen vorbereitet zu sein.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was plant Indonesien konkret in Bezug auf die Kennzeichnung von KI-Inhalten?

Indonesien arbeitet an einem verbindlichen Rechtsrahmen, der die klare Kennzeichnung von KI-generierten oder KI-stark-manipulierten Inhalten vorschreibt. Die Regeln sollen plattformübergreifend gelten und sowohl sichtbare Hinweise als auch technisch maschinenlesbare Markierungen wie Wasserzeichen und Metadaten umfassen.

Wie sollen Wasserzeichen und Metadaten bei KI-Inhalten technisch umgesetzt werden?

Unternehmen müssen Wasserzeichen- und Metadaten-Lösungen direkt in ihre Content-Pipelines integrieren, etwa in Bild-, Audio- und Videoprozessen. Ziel ist, dass Kennzeichnungen auch nach Konvertierung, Kompression oder Skalierung erhalten bleiben und von Plattformen, Behörden und Prüf-Tools automatisiert auslesbar sind.

Welche Unternehmen sind von den indonesischen KI-Kennzeichnungspflichten besonders betroffen?

Im Fokus stehen vor allem Plattformbetreiber, große Publisher, Intermediäre sowie Marken, die in signifikanter Menge KI-Content für Werbung, politische Kommunikation oder massenhaft verbreitete Inhalte nutzen. Reine interne KI-Anwendungen ohne Veröffentlichung stehen derzeit weniger im Mittelpunkt, können aber indirekt betroffen sein, wenn Inhalte später doch extern ausgespielt werden.

Welche Risiken drohen bei Verstößen gegen die Kennzeichnungspflichten für KI-Inhalte in Indonesien?

Unternehmen müssen mit regulatorischen Sanktionen wie Bußgeldern, Dienstbeschränkungen oder Sperren rechnen, wenn sie systematisch gegen Kennzeichnungspflichten verstoßen. Hinzu kommen potenzielle zivilrechtliche Haftungsrisiken, Reputationsschäden und Maßnahmen von Plattformen wie Herabstufung der Reichweite oder Kontensperrungen.

Was ist der Unterschied zwischen sichtbarer Kennzeichnung und technisch maschinenlesbarer Markierung?

Sichtbare Kennzeichnung meint Labels, Hinweise oder Disclaimer, die Nutzer direkt im Content sehen können, etwa Text-Hinweise oder Overlays im Video. Technisch maschinenlesbare Markierungen dagegen bestehen aus Wasserzeichen, Metadaten oder Signaturen, die von Systemen automatisch erkannt werden können – auch dann, wenn sichtbare Hinweise entfernt oder manipuliert wurden.

Wie sollten Unternehmen ihre Content-Pipelines auf die indonesischen Vorgaben vorbereiten?

Unternehmen sollten systematisch erfassen, wo KI in der Content-Erstellung eingesetzt wird, und diese Informationen als persistente Flags in allen Systemen mitführen. Darauf aufbauend sind automatisierte Prozesse für Kennzeichnung, Wasserzeichen, Logging und Auditierbarkeit aufzusetzen, damit sich jeder Veröffentlichungs- und Freigabevorgang im Zweifel gegenüber Behörden nachweisen lässt.

Welche ersten Schritte sollten internationale Unternehmen jetzt konkret unternehmen?

Zunächst sollten sie prüfen, in welchen Kanälen sie indonesische Nutzer adressieren und wo bereits KI-Content im Einsatz ist. Darauf folgen eine technische Roadmap für Kennzeichnung und Wasserzeichen, der Aufbau klarer Governance-Strukturen inklusive Policies und Verantwortlichkeiten sowie Schulungen für Fachbereiche, um Kennzeichnungspflichten im Tagesgeschäft verlässlich umzusetzen.