Generative KI in der Mode: Recht sicher gestalten

Rechtliche Risiken der generativen KI in der Mode – und wie Sie sie beherrschbar machen

2024 meldete LVMH weltweit rund 2,5 Millionen Fälle gefälschter Online-Inhalte. Ein großer Teil davon: Fake-Adventskalender, gefälschte Düfte, kopierte Logos. Der Turbo dahinter heißt generative KI – und er betrifft nicht nur Luxuskonzerne, sondern auch deutsche Mode-Labels, Onlinehändler und Agenturen.

Wer in der Modebranche generative KI für Design, Marketing oder Produktentwicklung nutzt, steht vor einem Dilemma: Ohne KI droht man den Anschluss zu verlieren, mit KI riskiert man Rechtsverstöße und Markenverwässerung. Genau um dieses Spannungsfeld geht es in diesem Beitrag der Serie „KI in der deutschen Modebranche: Nachhaltigkeit und Innovation“.

Hier geht es nicht um Panikmache, sondern um Orientierung: Welche rechtlichen Fallstricke sind real? Was bedeutet das konkret für deutsche Marken – vom nachhaltigen D2C-Label bis zum Konzern? Und wie lässt sich generative KI so organisieren, dass Innovation, Nachhaltigkeit und Rechtssicherheit zusammenpassen?

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1. Offene vs. geschlossene KI: Die wichtigste Weichenstellung

Die wichtigste Entscheidung für Modeunternehmen ist, ob sie auf offene oder geschlossene KI-Modelle setzen – oder eine Kombination daraus.

Was ist der Unterschied – praktisch gedacht?

• Offene KI-Modelle (public, allgemein zugänglich)

  • werden mit riesigen Datenmengen aus dem Internet trainiert
  • nutzen häufig das Text and Data Mining-Privileg
  • holen sich nicht für jedes Trainingsbild eine explizite Erlaubnis der Urheber
  • sind bequem, günstig, schnell verfügbar – aber juristisch und strategisch heikel

• Geschlossene KI-Modelle (private, unternehmenseigene oder lizenzierte Modelle)

  • werden nur mit lizenzierten, freigegebenen oder eigenen Daten trainiert
  • erlauben klare Verträge zu Nutzung, IP-Rechten und Geheimhaltung
  • lassen sich an die Marken-DNA und Nachhaltigkeitsziele anpassen

Die französische Anwältin Christiane Féral‑Schuhl bringt das Problem offener Systeme auf den Punkt: Wer dort interne Entwürfe oder Moodboards hochlädt, „füttert die Maschine“ – und damit auch potenziell die Konkurrenz.

Für deutsche Modeunternehmen heißt das ganz nüchtern:

Wer generative KI ernsthaft im Kreativprozess nutzen will, braucht eine Strategie für geschlossene oder kontrollierte KI-Umgebungen.

Warum das gerade in der Mode so sensibel ist

In der Mode geht es nicht nur um Daten, sondern um ästhetische Handschriften, ikonische Details und Markengeschichte. Wenn diese in offenen Systemen landen, können sie als „Stil-Bausteine“ in Outputs für andere Nutzer wieder auftauchen – rechtlich schwer greifbar, markenstrategisch brandgefährlich.

Beispiele aus der Praxis:

• Ein Junior-Designer lädt interne Capsule-Collection-Entwürfe in eine öffentliche Bild-KI, um Varianten zu generieren.
• Ein Agenturteam füttert eine offene KI mit Lookbook-Fotos eines Fair-Fashion-Labels, um Social-Media-Motive zu erstellen.

In beiden Fällen können stilprägende Elemente später bei vollkommen anderen Marken wieder auftauchen – ohne direkten Rechtsverstoß nachweisbar zu sein, aber mit realem Marken- und Differenzierungsverlust.

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2. Geistiges Eigentum: Wer besitzt was, wenn KI mitdesignt?

Sobald generative KI im Kreativprozess steckt, stellen sich drei Kernfragen zum geistigen Eigentum:

1. Wem gehören die Eingaben? (Prompts, hochgeladene Skizzen, Stoffmuster, CAD-Dateien)
2. Wem gehören die Ausgaben? (Renderings, technische Zeichnungen, Print-Designs)
3. Was passiert damit im Hintergrund? (Training, Verbesserung des Modells, Weiterverwendung)

Viele Anbieter generativer KI behalten sich in ihren AGB vor, die Inhalte der Nutzer zur Verbesserung des Dienstes zu verwenden. Für die Modebranche ist das oft ein No-Go.

Konkrete Risiken für deutsche Modeunternehmen

• Verlust von Exklusivität: KI-Outputs ähneln plötzlich den eigenen Entwürfen, tauchen aber bei Wettbewerbern auf.
• Unklare Urheberrechtslage: In der EU wird intensiv diskutiert, welche Schutzrechte KI-generierte Werke haben. Wer hier auf KI-only-Designs setzt, baut unter Umständen auf juristisch brüchigem Boden.
• Lizenzprobleme: Wenn Trainingsdaten ungeklärt sind, kann es zu Abmahnungen kommen, etwa bei Prints, die geschützte Motive „zu nah“ zitieren.

Für nachhaltige Marken kommt ein weiterer Aspekt dazu: Transparenz. Wer mit „authentischem Design“ und „fairer Kreativarbeit“ wirbt, muss intern sauber trennen, was menschliche Schöpfung ist und was stark KI-gestützt wurde.

Praxisnahe Antworten

Unternehmen, die ich als gut aufgestellt erlebe, setzen auf drei Maßnahmen:

• IP-Klauseln in KI-Verträgen: Klar regeln, dass:

  • Nutzerdaten nicht für fremde Kunden verwendet werden
  • Output-Rechte eindeutig beim Unternehmen liegen
  • die KI-Anbieter Gewähr für Rechteketten und Trainingsdaten geben

• KI-Nutzungsrichtlinien für Kreativteams:

  • welche Tools erlaubt sind
  • welche Inhalte nie in offene Systeme hochgeladen werden dürfen
  • wie KI-Outputs dokumentiert und weiterbearbeitet werden

• Mischmodelle beim Design:

  • KI als Ideengenerator und Rapid-Prototyping-Tool
  • finale Entwürfe jedoch mit menschlicher Kuratierung und eigenständigen Änderungen, um eigene Originalität zu sichern

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3. Fälschungen, Markenmissbrauch und KI – die neue Dimension

Generative KI beschleunigt nicht nur die Kreativarbeit der Marken, sondern auch die der Fälscher. Aus wenigen Bildern lassen sich heute realistische Fake-Produktbilder, Logos und Kampagnenmotive generieren – inklusive professionell wirkender Anzeigen.

Nicolas Lambert (LVMH) berichtet bereits von KI-gestützten Werbeanzeigen für Fake-Adventskalender von Marken wie Dior oder Sephora. Für den deutschen Markt ist das besonders heikel, weil Weihnachten ein umsatzstarker Zeitraum ist und viele Käufe spontan online passieren.

Wie KI beim Aufspüren von Fälschungen hilft

Spannenderweise lässt sich der gleiche Technologiekanon auch für die Rechteinhaber nutzen:

• KI-Modelle können heute Schnittmuster, Materialarten, Grammaturen und Nahtarten erkennen.
• Bilder von Marktplätzen oder Social Media können automatisiert analysiert und auf typische Abweichungen geprüft werden.
• Systeme können lernen, verdächtige Händlerprofile und Verhaltensmuster zu identifizieren.

Damit entsteht eine Art „KI-basierter Marken-Bodyguard“ – eine wichtige Ergänzung zu klassischen Brand-Protection-Diensten.

Für deutsche Brands, die auf Marktplätzen verkaufen (Zalando, About You, eigene Marketplaces), ist das ein realistischer nächster Schritt: KI übernimmt das kontinuierliche Scannen, Juristen und Brand-Protection-Teams konzentrieren sich auf die Fälle mit hoher Relevanz.

Brauchen wir eine Art „DMCA für KI“?

Ein interessanter Ansatz aus der Diskussion: Die Idee eines spezifischen Notice-and-Takedown-Verfahrens für KI-Systeme, ähnlich dem DMCA-Verfahren bei YouTube.

Das würde bedeuten:

• Markeninhaber könnten KI-Plattformen verpflichten, bestimmte ikonische Elemente und „rote Listen“ zu respektieren.
• KI-Modelle müssten so trainiert werden, dass sie erkennbar geschützte Kombinationen (Logo + Design + Farbwelt) nicht mehr ausgeben.

Für die EU wird das vermutlich im Rahmen von KI-Gesetzgebung und Plattformregulierung verhandelt. Wer heute Vorsprung aufbauen will, sollte seine ikonischen Elemente bereits jetzt katalogisieren und intern als „rote Liste“ definieren.

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4. Compliance: Ohne Schulung keine rechtssichere KI-Strategie

Die größte Schwachstelle in vielen Unternehmen sind nicht die Tools, sondern die Menschen, die sie – gut gemeint – falsch einsetzen.

Typische Fehlannahmen in Kreativ- und E‑Com-Teams

• „Wenn das Tool öffentlich ist, wird die Nutzung schon legal sein.“
• „Ich lade ja nur ein paar interne Skizzen hoch, das merkt niemand.“
• „KI-Bilder sind automatisch frei von Rechten.“

Genau hier entstehen die Rechts- und Reputationsrisiken, die später teuer werden.

Was eine sinnvolle KI-Governance in der Modebranche umfasst

Für Modeunternehmen, die KI ernsthaft in Design, Marketing oder Produktion nutzen wollen, hat sich folgende Struktur bewährt:

1. Verbindliche KI-Policy

   • kurze, verständliche Richtlinie (max. 5–7 Seiten)
   • klare Beispiele: erlaubt / nicht erlaubt
   • abgestimmt mit Rechtsabteilung und Betriebsrat

2. Rollenspezifische Schulungen

   • Design & Kreativ: Umgang mit Moodboards, Bild-Uploads, Stil-Training
   • E-Commerce & Marketing: Nutzung von KI-Texten, Bildgenerierung, A/B-Tests
   • IT & Data: Auswahl der Tools, Schnittstellen, Datensicherheit

3. Freigegebene KI-Toolbox

   • Liste geprüfter Tools (offen, geschlossen, intern gehostet)
   • klare Ampellogik: grün (frei nutzbar), gelb (nur mit Freigabe), rot (verboten)

4. Dokumentation & Nachvollziehbarkeit

   • bei wichtigen Kollektionen und Kampagnen dokumentieren: Wo steckt KI drin? Welche Tools? Welche Versionen?
   • stärkt sowohl Rechtssicherheit als auch Nachhaltigkeitsberichterstattung

Gerade für Marken, die sich in Richtung Corporate Digital Responsibility und ESG-Reporting professionalisieren, ist eine solche Governance kein „nice to have“, sondern Pflichtprogramm.

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5. KI, Nachhaltigkeit und deutsche Mode: Wie passt das zusammen?

Generative KI ist nicht nur ein Rechtsrisiko, sondern auch ein Hebel für nachhaltigere und effizientere Prozesse – wenn sie verantwortungsvoll eingesetzt wird.

Konkrete Nachhaltigkeitsvorteile durch KI

• Weniger physische Muster: Digitale Prototypen und virtuelle Anproben reduzieren Musterproduktionen, Transport und Materialverschwendung.
• Bessere Nachfrageprognosen: KI-gestützte Trend- und Sales-Analysen helfen, Überproduktion zu vermeiden – eines der größten Nachhaltigkeitsprobleme der Branche.
• Gezieltere Sortimentsteuerung: Personalisierte Empfehlungen im Online-Shop können Retouren senken, weil besser passende Produkte gezeigt werden.

Gerade im deutschen Markt, in dem Transparenz, Ressourcenschonung und faire Arbeitsbedingungen immer stärker nachgefragt werden, kann eine gut dokumentierte KI-Strategie zum Wettbewerbsvorteil werden:

• Wer zeigen kann, dass KI bewusst zur Reduktion von Überhängen und Mustern eingesetzt wird, stärkt seine Nachhaltigkeitsstory.
• Wer gleichzeitig offenlegt, wie mit geistigem Eigentum und Kreativarbeit umgegangen wird, wirkt glaubwürdiger gegenüber Konsument:innen und Kreativen.

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Fazit: Rechtssichere KI ist kein Luxus, sondern Überlebensstrategie

Die Modebranche – in Paris, Berlin oder München – steht an derselben Schwelle: Generative KI wird zum Standardwerkzeug. Die Frage ist nicht mehr, ob sie genutzt wird, sondern wie.

Für deutsche Modeunternehmen bedeutet das:

• Ohne klare KI-Governance steigt das Risiko von IP-Streitigkeiten, Markenverwässerung und Vertrauensverlust.
• Mit durchdachten Regeln, geschlossenen Modellen und Schulungen wird KI zu einem starken Werkzeug für Innovation und Nachhaltigkeit.

Wer heute die Weichen stellt, verbindet kreative Freiheit mit rechtlicher Stabilität – und macht aus KI keinen Unsicherheitsfaktor, sondern einen Wettbewerbsvorteil.

Wer sich damit intensiver beschäftigen will, sollte intern eine simple Frage stellen: „Könnten wir morgen offenlegen, wie wir KI einsetzen – ohne uns rechtlich oder reputativ zu schaden?“ Wenn die Antwort noch „nein“ lautet, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, die eigene KI-Strategie in der Mode neu aufzusetzen.