Veröffentlicht: 07.01.2026 · Autor: Martin Zöllner, Head of Production

KI in der Videoproduktion: Datenschutz & Compliance | not AFRAID

KI beschleunigt Videoproduktion massiv – aber sobald Gesichter, Stimmen und interne Inhalte im Spiel sind, wird Datenschutz zur Pflicht. Dieser Beitrag zeigt, welche Daten besonders sensibel sind, wie du Tool-Settings/Opt-out sauber prüfst und was DSGVO/EU AI Act praktisch bedeuten. Plus: unser not-AFRAID Ansatz „Privacy by Design“. | not AFRAID

KI ist kein „nice to have“ mehr. Sie ist ein echter Produktionsfaktor – vor allem in drei Bereichen:

Einmal sauber aufgesetzt, lassen sich Avatare wiederverwenden: neue Skripte, neue Sprachen, neue Formate – ohne jedes Mal Dreh und Team zu mobilisieren. Das ist besonders stark für wiederkehrende Kommunikation (Training, Updates, interne Themen).

Untertitel, Übersetzungen, Format-Adaptionen und Snippets entstehen deutlich schneller. KI nimmt hier die Routine raus – und macht Output planbarer.

Master-Content wird in Varianten nutzbar: unterschiedliche Längen, Hooks, Beispiele pro Zielgruppe/Markt. Was früher wirtschaftlich kaum machbar war, ist heute realistisch.

Der Haken: In fast allen Fällen sind dabei auch Daten im Spiel – und damit die Frage: Was geben wir in Tools rein, wo landet es, wer kann darauf zugreifen, und bleibt etwas im Training hängen?

Nicht jede Datei ist gleich kritisch. Entscheidend sind Daten, die Menschen identifizierbar machen oder interne Informationen preisgeben.

Video heißt fast immer: Gesichter. Juristisch wird es besonders relevant, wenn Bilddaten biometrisch verarbeitet werden – also für die eindeutige Identifizierung einer Person. Unter der DSGVO fallen „biometrische Daten zur eindeutigen Identifizierung“ in eine besonders geschützte Kategorie.

Praktisch heißt das: Wenn aus echten Personen Avatare, synthetische Darstellung oder Voice/Face-Replikationen entstehen, brauchst du saubere Einwilligungen, klare Zwecke, klare Dauer und ein Lösch-/Kontrollkonzept.

Stimmen sind hoch-individuell. Sobald sie technisch so verarbeitet werden, dass eine Person erkennbar/rekonstruierbar wird (z. B. Voice-Cloning), steigen die Anforderungen an Einwilligung und Zweckbindung – und du brauchst ein sauberes „Wer darf was“-Regelwerk.

Viele KI-Workflows füttern Tools mit:

Skripten (Erklärfilm, Sales-Video)

Transkripten (z. B. interne Calls)

Produkt-/Angebotsdokumenten

Hier steckt oft mehr drin als „nur Text“: Strategie, Roadmap, Kundennamen, Preislogik, interne Prozesse. Das sind genau die Inhalte, die du nicht versehentlich in irgendwelchen Trainingspools wiederfinden willst.

Wenn Tools auswerten, wer welche Videos wann wie lange schaut und das einzelnen Personen/Konten zugeordnet wird, bist du wieder in klassischem DSGVO-Terrain: Transparenz, Rechtsgrundlage, Zweckbindung, Löschung.

Kurz: Gesicht, Stimme, interne Inhalte und detaillierte Nutzungsdaten sind der Kern, den du schützen musst – technisch, organisatorisch und vertraglich.

Die gute Nachricht: Im B2B-Umfeld ist es zunehmend Standard, dass Anbieter Kontrollmechanismen anbieten. Die schlechte: Man muss genau hinschauen, welches Produkt (Free vs. Enterprise), welcher Modus (Web vs. API) und welche Einstellung gilt.

Was Anbieter typischerweise zusichern. Beispiele (als Orientierung, nicht als Ersatz für Prüfung):

OpenAI schreibt für die API, dass API-Daten seit 1. März 2023 standardmäßig nicht zum Training/Verbessern genutzt werden – außer man optiert explizit ein. Sie betonen für Business-/Enterprise-Umgebungen ebenfalls „kein Training auf Business Data by default“.

HeyGen beschreibt in seiner GDPR-Info u. a., dass Enterprise-Daten standardmäßig vom Training ausgeschlossen sind und Opt-out möglich ist (laut Anbieter-Angabe).

Synthesia beschreibt in seiner AI-Governance, dass Kundendaten (Inputs/Outputs) nicht zur Vortrainierung genutzt werden; Anpassungen/Fine-Tuning erfolgen nach Kundeninstruktion (laut Anbieter-Angabe). Synthesia

Bevor du sensible Inhalte in ein Tool gibst, prüfe mindestens:

So wird aus „Wir wissen nicht, was mit unseren Daten passiert“ ein handhabbarer Rahmen: KI ja – aber unsere Daten bleiben privat.

Zwei Dinge gleichzeitig sind wahr:

DSGVO ist jetzt schon Alltag. Und der EU AI Act bringt zusätzliche Transparenzpflichten – und verschiebt Erwartungen an Kennzeichnung und Nachvollziehbarkeit.

Der EU AI Act ist am 1. August 2024 in Kraft getreten und wird ab 2. August 2026 in weiten Teilen anwendbar (mit gestaffelten Übergängen). Für generative Inhalte ist besonders Art. 50 (Transparenzpflichten) relevant; dafür wird die Anwendung ebenfalls auf August 2026 ausgerichtet.

Praktisch heißt das für Videoprojekte (vereinfacht):

Wichtig: Das hier ist keine Rechtsberatung. Aber als Leitlinie ist es simpel: Wenn der Inhalt realistisch wirkt und Menschen irreführen könnte, ist Transparenz die sichere Bank.

Real first. Smart always. Das gilt auch bei Daten. KI ist für uns ein Verstärker – aber niemals ein Einfallstor.

Bevor ein Tool in Kundenprojekten landet, klären wir: Training/Opt-out, DPA, Server, Löschung, Zugriffskonzepte. Was unklar bleibt, kommt nicht in den Stack.

Wenn wir mit Gesichtern/Stimmen arbeiten, sind Einwilligung, Zweck, Einsatzfelder und Laufzeit klar dokumentiert. Und: Wenn KI sichtbar beteiligt ist, setzen wir auf Transparenz, nicht auf „wird schon keiner merken“. Alle mit KI erstellten Inhalte werden von uns gekennzeichnet,

Wir geben nur rein, was nötig ist: freigegebene Fassungen statt Roharchive, reduzierte Datensets, klare Löschpunkte nach Projekt.

KI-Recht ist dynamisch. Deshalb ist juristisches Sparring (AVV, Einwilligungen, Kennzeichnung, Nutzungsrechte) kein „Extra“, sondern Teil eines seriösen Produktionssystems.

KI in der Videoproduktion ist Realität: Avatare, automatisierte Post, Voice, Variantenbau. Wer Content international und effizient skalieren will, kommt daran kaum vorbei. Die entscheidende Frage ist nicht: „KI ja oder nein?“ Sondern: „KI so, dass Daten, Menschen und Marken geschützt sind?“ Mit klaren Regeln, sauberen Tools und echter Transparenz lässt sich beides verbinden: Skalierung durch KI – Vertrauen durch saubere Datenschutzpraxis.

FAQ

Vor allem Gesichter, Stimmen, interne Inhalte (Skripte/Transkripte/Dokumente) und Nutzungsdaten. Sobald Personen identifizierbar werden oder intern Vertrauliches drinsteckt, steigen die Anforderungen.

In der Praxis: ja, und zwar schriftlich, informiert, zweckgebunden. Besonders wenn Gesichter/Stimmen technisch rekonstruiert oder in synthetischen Outputs genutzt werden.

Das heißt (ideal): Inputs/Outputs werden nicht zur Modellverbesserung genutzt, außer du gibst explizit ein Opt-in. Aber: Das hängt vom Produkt/Plan/Einstellung ab – deshalb immer prüfen. OpenAI Plattform +2 OpenAI +2

Mindestens: Opt-out/Training, DPA/AVV, Speicher-/Löschregeln, Server/Transfers, Zugriffsrechte.

Er setzt Rahmen und Transparenzpflichten, u. a. für KI-generierte/manipulierte Inhalte (Art. 50) – breite Anwendung ab August 2026.

Der Trend geht klar Richtung mehr Transparenz – regulatorisch (EU AI Act) und plattformseitig. Wenn etwas realistisch wirkt und täuschen kann, ist Kennzeichnung die sichere Strategie.

Echte Personen/Material als Fundament, KI als Verstärker – aber mit DPA, klaren Einwilligungen, minimalem Datensatz, kontrollierten Tools und definierten Löschpunkten.

KI-Video skalieren – ohne Datenschutz-Blindflug.
Wir kombinieren echte Videoproduktion mit KI-Workflows, die Privacy, Brand Safety und EU-Rahmenbedingungen ernst nehmen – von Tool-Check bis Umsetzung.