Artikel 4 KI-Verordnung:
KI-Kompetenz nachweisen. KI-Inhalte dokumentieren.

Was Artikel 4 verlangt — Wortlaut, Definition, Omnibus

Artikel 4 ist einer der kürzesten Artikel der KI-Verordnung — und einer der am häufigsten falsch wiedergegebenen. Seit der Änderung durch die Digital-Omnibus-Verordnung (EU) 2026/1744, in Kraft seit dem 27. Juli 2026, lautet Absatz 1:

Absatz 2 verpflichtet Kommission und Mitgliedstaaten, Unternehmen — „insbesondere KMU“ — bei der Erfüllung zu unterstützen; Absatz 3 beauftragt das KI-Gremium mit Empfehlungen und gemeinsamen Zielen. Was „KI-Kompetenz“ bedeutet, definiert Art. 3 Nr. 56:

Was der Digital Omnibus geändert hat — und was nicht

Die Änderung ist eine Entschärfung im Wortlaut, nicht eine Abschaffung: Aus einer Erfolgs- wurde eine Bemühenspflicht. Wer gar nichts tut, verstößt weiterhin gegen Art. 4. Wer Maßnahmen ergreift und sie belegen kann, ist auf der sicheren Seite — auch ohne Zertifikat, Prüfung oder Mindeststundenzahl. Wie eine rollengerechte Umsetzung aussieht, beschreibt die Seite zur Umsetzung der KI-Schulungspflicht; hier geht es um den Nachweis.

Warum du dokumentieren solltest, obwohl Art. 4 es nicht vorschreibt

Die EU-Kommission beantwortet die Frage nach dem Nachweis in ihren Fragen und Antworten zur KI-Kompetenz (zuletzt aktualisiert im Juli 2026) so: Ein Zertifikat ist nicht erforderlich; Organisationen können ein internes Verzeichnis der Schulungen und anderen Maßnahmen führen. Das ist der Kern: Art. 4 verlangt keine bestimmte Dokumentation — aber ohne Dokumentation kannst du die Erfüllung nicht zeigen. Dieselbe Logik kennst du aus der DSGVO: Die Rechenschaftspflicht (Art. 5 Abs. 2 DSGVO) verlangt, die Einhaltung nachweisen zu können.

Auch die Bundesnetzagentur ist in ihrem Hinweispapier „KI-Kompetenzen nach Artikel 4 KI-Verordnung“ (Juni 2025, also noch zur Ursprungsfassung) eindeutig: Getroffene Maßnahmen zum Aufbau von KI-Kompetenz sollten dokumentiert werden — mit der Art der Maßnahmen, dem inhaltlichen und zeitlichen Umfang und den teilnehmenden Personen. Ausdrücklich nicht vorgeschrieben sind formalisierte Trainings, externe Zertifizierungen, ein KI-Beauftragter oder Vorabprüfungen durch die Aufsicht. Und sie benennt den Grund: Ein Mangel an KI-Kompetenz kann als Verletzung der Sorgfaltspflicht angesehen werden, insbesondere wenn dadurch ein Schaden entsteht.

Der Code of Practice der Kommission zur Transparenz KI-generierter Inhalte (Juni 2026) macht aus dem Nachweis für Betreiber ein konkretes Muster: Wer die Ausnahme für redaktionell geprüfte Texte nutzen will, soll eine interne Richtlinie haben, die (a) die Person mit redaktioneller Verantwortung mit Name, Rolle und Kontakt benennt und (b) die organisatorischen Maßnahmen und Ressourcen für die menschliche Prüfung beschreibt — ausdrücklich ohne Pflicht, jede einzelne Prüfung zu protokollieren. Ein Einzelprotokoll ist also Kür, nicht Pflicht. Warum ich es trotzdem empfehle: Es ist die einzige Form, in der du nach zwölf Monaten noch zeigen kannst, dass die Richtlinie gelebt wurde — und es kostet mit den Prompts unten pro Beitrag weniger als eine Minute.

Fünf Klassen für KI-generierte Inhalte — was geprüft und was gekennzeichnet wird

Art. 50 Abs. 4 verlangt die Offenlegung nur in zwei Fällen: bei Deepfakes und bei KI-Texten, die veröffentlicht werden, „um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren“ — und selbst dort entfällt sie bei menschlicher Prüfung mit redaktioneller Verantwortung. Die Leitlinien der Kommission (Juli 2026) rechnen klassische Werbung, Produktbeschreibungen und gewöhnliche Social-Media-Beiträge ohne Bezug zu öffentlichem Interesse nicht dazu, lesen den Begriff aber weit: Gesundheit, Recht, Wirtschaft, Politik, Sicherheit und Wissenschaft mit Allgemeinrelevanz sind erfasst. Da du die Voraussetzungen der Ausnahme darlegen und im Zweifel nachweisen können musst, empfehle ich, jeden Inhalt in eine von fünf Klassen einzuordnen — die Klasse bestimmt Prüfumfang und Kennzeichnung:

Und die Interaktion selbst (Art. 50 Abs. 1): Setzt du einen Chatbot oder Sprachassistenten ein, der direkt mit Menschen kommuniziert, müssen diese erfahren, dass sie mit einem KI-System interagieren — spätestens beim ersten Kontakt, klar erkennbar, es sei denn, es ist aus den Umständen offensichtlich. Diese Pflicht ist unabhängig vom Thema und kennt keine redaktionelle Ausnahme; sie gehört als eigene Zeile ins Content-Protokoll (siehe Beispiel „Kontakt-Assistent“ in der Vorlage).

Praktische Faustregel für LinkedIn und Blog: Ein Beitrag, der Wissen zu einem Gesetz, einer Technologie oder einem gesellschaftlichen Thema vermittelt, ist K2. Dort kann die menschliche Prüfung mit benannter Verantwortung den Regelweg bilden — sofern du den Auslegungsspielraum bewusst in Kauf nimmst: Der Begriff der redaktionellen Verantwortung stammt aus dem Presse- und Medienkontext, und ob die Aufsicht ihn für Unternehmensinhalte genauso weit liest, ist offen. Wer auf Nummer sicher gehen will, kennzeichnet. im Zweifel anwaltlich prüfen KI-Bilder mit Realitätsbezug sind davon unabhängig immer zu kennzeichnen (K4). Was die Kennzeichnung selbst verlangt, erklärt die Seite zur KI-Kennzeichnungspflicht nach Art. 50.

Der Freigabe-Workflow und die KI-Redaktionsrichtlinie

Der Code of Practice verlangt von Unternehmen, die die Ausnahme für redaktionell geprüfte Texte nutzen, eine interne Richtlinie mit mindestens zwei Elementen: die benannte Person mit redaktioneller Verantwortung (Name, Rolle, Kontakt) und eine Übersicht der organisatorischen Maßnahmen und Ressourcen für die Prüfung. Der folgende Workflow erfüllt beides und erzeugt nebenbei das Protokoll:

Mindestinhalt deiner KI-Redaktionsrichtlinie

• Name, Rolle und Kontakt der Person mit redaktioneller Verantwortung — bei mehreren Kanälen je Kanal. Der Code of Practice sieht vor, diese Kontaktdaten öffentlich zugänglich zu machen, etwa im Impressum.
• Welche KI-Systeme für Inhalte freigegeben sind (Verweis auf Register B) und welche Daten hinein dürfen.
• Die Risikomatrix mit Prüfumfang je Klasse und die Regel, wann gekennzeichnet wird — inklusive Wortlaut und Platzierung des Hinweises.
• Der Freigabeprozess (wer prüft, wer gibt frei, Vier-Augen-Prinzip ab K3) und das Vorgehen bei Korrekturen fehlender oder falscher Kennzeichnungen.
• Verweis auf die Maßnahmen zur KI-Kompetenz (Register A): Der Code of Practice nennt Schulung des Personals zu den Offenlegungspflichten ausdrücklich als Maßnahme — hier schließt sich der Kreis zu Art. 4.

Eine schlanke Version dieser Richtlinie auf zwei Seiten ist mehr wert als ein Regelwerk, das niemand liest. Wie sie in eine übergreifende übergreifende KI-Governance passt, beschreibt die Governance-Seite.

Die Protokollzeile automatisch erzeugen — Claude und ChatGPT

Die Protokollzeile entsteht dort, wo der Inhalt entsteht. Beide Prompts verpflichten das Modell, nach jedem Beitrag eine Tab-getrennte Zeile mit exakt den 18 Spalten von Register C auszugeben — kopieren, in Google Sheets einfügen, fertig. Felder, die nur ein Mensch ausfüllen darf (Prüfung, Freigabe, URL), bleiben als „?“ offen; Kennzeichnung und Begründung erscheinen nur als „VORSCHLAG:“. Ersetze die Platzhalter in eckigen Klammern.

Wichtig: Der Prompt erledigt die Vorbereitung der Protokollzeile. Er ersetzt nicht die menschliche Prüfung und Freigabe — das ist der Akt, der die redaktionelle Ausnahme rechtlich trägt. Erst wenn die verantwortliche Person die Zeile geprüft, die Kennzeichnungsentscheidung getroffen und ihren Namen eingetragen hat, ist sie ein Nachweis. Eine ungeprüft kopierte Zeile ist das Gegenteil: ein Dokument, das eine Prüfung behauptet, die nicht stattgefunden hat.

# Projektanweisung: LinkedIn-Beiträge mit Dokumentationszeile (Art. 4 / Art. 50 KI-VO)

Du unterstützt [NAME], [ROLLE] bei [UNTERNEHMEN], beim Schreiben von LinkedIn-Beiträgen. Nach JEDEM fertigen Beitrag — ohne Aufforderung — gibst du zusätzlich einen Block „DOKU-ZEILE“ aus. Er ist Pflicht, auch bei Überarbeitungen (dann mit neuer Versionsnummer in der Spalte Aenderungen).

## Rollen und Verantwortung
- Redaktionelle Verantwortung trägt: [NAME, ROLLE, KONTAKT]. Du triffst keine Freigabeentscheidung; du bereitest sie vor.
- Du bist kein Rechtsberater. Deine Einstufungen sind Vorschläge nach der unten stehenden Matrix und ersetzen keine rechtliche Prüfung.

## Risikomatrix (Klasse vergeben)
- K1 Werblich: Werbung, Produkt, Event, Stellenanzeige — kein Bezug zu öffentlichem Interesse.
- K2 Fachinformation: Wissen zu Recht, Wirtschaft, Technologie, Gesundheit, Bildung, Gesellschaft mit Allgemeinrelevanz.
- K3 Öffentliches Interesse im engeren Sinn: nachrichtenartig, Politik, Sicherheit, Krisen, Gesundheitsempfehlungen.
- K4 Bild/Video/Audio mit Realitätsbezug (reale Personen, Orte, Ereignisse, fotorealistisch).
Regel: Bei K2 und K3 entfällt die Kennzeichnung nach Art. 50 Abs. 4 KI-VO nur, wenn ein Mensch den Text substanziell geprüft hat und die benannte Person die redaktionelle Verantwortung übernimmt. Bei K3 empfiehl das Vier-Augen-Prinzip. K4 ist immer zu kennzeichnen.

## KI-Anteil (einen Wert wählen)
Vollständig KI | KI-assistiert (Entwurf durch KI, wesentlich vom Menschen überarbeitet) | KI-bearbeitet (Korrektur, Kürzung, Übersetzung) | Nur Recherche

## Ausgabeformat DOKU-ZEILE
1. Zeile 1: die Kopfzeile, Tab-getrennt (nur beim ersten Beitrag einer Sitzung, danach weglassen):
ID\tDatum\tKanal\tTyp\tTitel\tSystem_Modell\tKI_Anteil\tKlasse\tPersonen_Deepfake\tKennzeichnung\tBegruendung\tLabel_Text\tFaktencheck\tAenderungen\tGeprueft_von\tFreigegeben_von\tRechte\tURL
2. Zeile 2: die Werte, Tab-getrennt, exakt 18 Felder, KEINE Tabs oder Zeilenumbrüche innerhalb eines Feldes; unbekannte Werte als „?“ (z. B. URL vor Veröffentlichung, Geprüft_von, Freigegeben_von — diese Felder füllt der Mensch).
3. Datum als JJJJ-MM-TT. ID als C-JJJJ-NNNN fortlaufend; frag nach der letzten ID, wenn du sie nicht kennst.
4. System_Modell: „Claude · [Modellname]“. Klasse nach Matrix. Die Felder Kennzeichnung und Begruendung gibst du ausschließlich als Vorschlag aus, erkennbar am Präfix „VORSCHLAG:“ (z. B. „VORSCHLAG: Nein — redaktionelle Ausnahme, sofern geprüft und freigegeben“). Du triffst die Kennzeichnungsentscheidung nicht; sie entsteht erst mit der menschlichen Freigabe. Label_Text: Wortlaut oder „—“.
5. Aenderungen: beschreibe in max. 12 Wörtern, was der Mensch ändern sollte oder geändert hat (Hook, Beispiele, gestrichene Aussagen). Faktencheck: zähle immer — auch bei K1 — die Aussagen auf, die vor der Freigabe gegen eine Quelle zu prüfen sind, eingeleitet mit „Zu prüfen:“. Schreibe nie „geprüft“; die Zeile darf nie so aussehen, als sei die Prüfung schon erfolgt.
6. Gib den Block in einem Codeblock aus, damit er ohne Formatierung kopiert werden kann.
7. Schließe mit einem Satz: „Einstufung ist ein Vorschlag, keine Rechtsberatung — Freigabe durch [NAME].“

## Beispiel (fiktiv)
```
C-2026-0142	2026-09-02	LinkedIn	Text	Der Projektleiter hat Termine …	Claude · [Modell]	KI-assistiert	K2 (Fachinfo Change)	Nein	VORSCHLAG: Nein	VORSCHLAG: red. Ausnahme, wenn [NAME] Fakten geprüft + freigegeben hat	—	Zu prüfen: Zitat Kommissions-Q&A; Aussage zur Aufsicht	Hook gekürzt, Beispiel ergänzt	?	?	—	?
```

# Custom-GPT-Anweisungen: „LinkedIn-Redaktion mit Doku-Pflicht“

## Aufgabe
Du schreibst und überarbeitest LinkedIn-Beiträge für [NAME], [ROLLE] bei [UNTERNEHMEN]. Nach JEDEM Beitrag — auch nach jeder Überarbeitung — gibst du ohne Aufforderung den Block „DOKU-ZEILE“ aus. Ohne diesen Block ist deine Antwort unvollständig.

## Wichtig
- Du gibst keine Rechtsberatung. Deine Klassifizierung ist ein Vorschlag auf Basis der Matrix unten; die Entscheidung über Kennzeichnung und Freigabe trifft [NAME] (redaktionelle Verantwortung nach Art. 50 Abs. 4 KI-Verordnung).
- Erfinde keine Fakten, Zahlen oder Zitate. Markiere alles, was vor der Freigabe zu prüfen ist, in der Spalte Faktencheck.

## Klassen
K1 Werblich (Produkt, Event, Stelle) · K2 Fachinformation mit Allgemeinrelevanz (Recht, Wirtschaft, Technologie, Gesundheit, Bildung) · K3 Öffentliches Interesse im engeren Sinn (nachrichtenartig, Politik, Sicherheit, Krisen) · K4 Bild/Video/Audio mit Realitätsbezug.
Kennzeichnung: K1 nein · K2/K3 nein, wenn menschlich geprüft und Verantwortung benannt (K3: Vier-Augen-Prinzip empfehlen) · K4 immer ja.

## KI-Anteil
Vollständig KI · KI-assistiert · KI-bearbeitet · Nur Recherche

## Format DOKU-ZEILE (für Google Sheets)
- Erste Antwort einer Unterhaltung: Kopfzeile Tab-getrennt ausgeben:
ID\tDatum\tKanal\tTyp\tTitel\tSystem_Modell\tKI_Anteil\tKlasse\tPersonen_Deepfake\tKennzeichnung\tBegruendung\tLabel_Text\tFaktencheck\tAenderungen\tGeprueft_von\tFreigegeben_von\tRechte\tURL
- Danach je Beitrag genau EINE Zeile mit 18 Tab-getrennten Feldern in dieser Reihenfolge. Keine Tabs, keine Zeilenumbrüche, keine Anführungszeichen innerhalb der Felder. Unbekannt = „?“.
- Datum JJJJ-MM-TT · ID C-JJJJ-NNNN (fortlaufend, frag nach der letzten ID) · System_Modell „ChatGPT · [Modell]“ · Kennzeichnung und Begruendung nur als Vorschlag mit Präfix „VORSCHLAG:“ (z. B. „VORSCHLAG: Nein — redaktionelle Ausnahme, sofern geprüft“) — die Entscheidung trifft [NAME] bei der Freigabe · Faktencheck immer als Liste „Zu prüfen: …“, auch bei K1, nie „geprüft“ · Label_Text Wortlaut oder „—“ · Aenderungen max. 12 Wörter · Geprueft_von, Freigegeben_von und URL immer „?“ (füllt der Mensch).
- Ausgabe in einem Codeblock, damit die Tabs beim Kopieren erhalten bleiben. Der Nutzer fügt die Zeile in Google Sheets ein; die Werte verteilen sich automatisch auf die Spalten.
- Abschluss immer: „Einstufung ist ein Vorschlag, keine Rechtsberatung — Freigabe durch [NAME].“

## Konversationsstarter
„Schreib einen Beitrag zu …“ · „Überarbeite diesen Entwurf: …“ · „Gib mir nur die DOKU-ZEILE für diesen fertigen Beitrag: …“

Zusatz für Bild-Prompts (an die Projektanweisung oder den GPT anhängen):

Wenn ein Bild, Video oder Audio erzeugt oder beschrieben wird, gib in der DOKU-ZEILE zusätzlich in der Spalte Personen_Deepfake an: „fotorealistisch: ja/nein · reale Person: ja/nein · realer Ort/Ereignis: ja/nein“. Setze Kennzeichnung auf „Ja“, sobald eines davon „ja“ ist, und schlage als Label_Text „KI-generiert“ (sichtbar im Bild und in der Bildunterschrift) vor. Weise darauf hin, dass reale Personen eine Einwilligung brauchen und dass die Originaldatei mit Metadaten aufzubewahren ist. Rechtsberatung ist das nicht.

Die Spaltennamen sind bewusst ohne Umlaute und Leerzeichen, damit Filter, Formeln und Exporte in Sheets und Excel sauber funktionieren. Wer die Kopfzeile lieber lesbar will, benennt die Spalten im Blatt um — die Reihenfolge muss bleiben.

Primärquellen, Rechtsstand und Zitierhinweis

1. Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), konsolidierte Fassung — Art. 3 Nr. 4, 56, 60; Art. 4; Art. 50; Art. 99; Art. 113
2. Verordnung (EU) 2026/1744 (Digital Omnibus KI) — Änderung von Art. 4, Übergangsfristen Art. 50 Abs. 2, neue Hochrisiko-Termine; ABl. 24.07.2026, in Kraft 27.07.2026
3. Europäische Kommission: AI literacy — Questions & Answers (zuletzt aktualisiert Juli 2026): kein Zertifikat, internes Verzeichnis, Durchsetzung ab 02.08.2026, Mindestinhalte
4. Europäische Kommission: Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content (10.06.2026) — Section 2, Commitment 1–4 für Betreiber
5. Europäische Kommission: Leitlinien zu den Transparenzpflichten nach Art. 50 KI-VO (20.07.2026)
6. Europäische Kommission: Living repository of AI literacy practices
7. KI-Marktüberwachungs- und Innovationsförderungsgesetz (KI-MIG) vom 22.07.2026, in Kraft 29.07.2026 — §§ 2, 6, 8, 12, 15, 16
8. Bundesnetzagentur: Hinweispapier „KI-Kompetenzen nach Artikel 4 KI-Verordnung“ (Juni 2025) — Dokumentation von Art, Umfang und Teilnehmenden empfohlen; keine Zertifizierungspflicht
9. Bundesnetzagentur: Künstliche Intelligenz — Ziele, Zielgruppen und Zeitplan

Über den Autor

Michael Urban ist Gründer von NxtLvlOrg und begleitet Mittelständler bei der Einführung von KI — mit über 20 Jahren Linienführung, täglicher eigener KI-Praxis und dem Anspruch, dass Regeln so gebaut werden, dass Menschen sie einhalten können. Er ist kein Jurist; die rechtlichen Aussagen dieser Seite beruhen auf den oben genannten Primärquellen und wurden mit Sorgfalt, aber ohne Gewähr zusammengestellt.