Raus aus dem Labor, rein in den Workflow: Wie die Medienbranche KI jetzt strategisch nutzt

Der Hype um künstliche Intelligenz weicht immer mehr dem Handwerk. Jahrelang hat die Medienbranche fasziniert auf Fähigkeiten generativer KI geblickt, inzwischen wird jedoch eine Frage immer drängender: Wie wird aus der technologischen Spielerei ein redaktioneller Workflow? In unserem vierten KI-Camp haben wir versucht, darauf Antworten zu finden. Deutlich wurde: Die Branche stellt sich auf Umbauten, saubere Daten und vor allem eine klare, menschliche Haltung ein.

In insgesamt 20 Sessions drehte sich alles um die Realität der Implementierung. Es geht nicht mehr um die Frage, ob KI genutzt wird, sondern wie wir sie wirksam, rechtssicher und vor allem menschenzentriert in unseren Redaktionen verankern.

Das sind unsere fünf Key Learnings zusammengefasst: 

• Zweck vor Tool: Wer schlechte Prozesse mit KI automatisiert, erhält schlechte Ergebnisse. Die Hausaufgabe lautet: Erst den konkreten Mehrwert definieren, dann die Software lizenzieren.
• Qualität schlägt Content-Farmen: Das Netz mit automatisierten News zu fluten, ist extrem billig geworden. Das wahre Geschäftsmodell für Qualitätsmedien liegt in der klugen, menschlichen Orchestrierung einzelner KI-Schritte.
• Software wird ephemer: Jahrelange Software-Entwicklungen gehören der Vergangenheit an. Redaktionen bauen sich heute via Vibe Coding maßgeschneiderte Tools für einen spezifischen Anwendungsfall – und werfen sie danach oft wieder weg.
• Konsistenz bleibt der Endgegner: Im Video- und Audiobereich hilft KI enorm bei Skizzen und Recherchen. Bei Hochglanz-Produktionen scheitert sie jedoch oft noch am Detailanspruch und an mangelnder Konsistenz.
• Die Kernkompetenz bleibt menschlich: Ein rein KI-gesteuerter Journalismus verliert seine Haltung. Die Themenfindung und die ethische Bewertung lassen sich nicht an LLMs auslagern.

1. Strategie & Kultur: Erst die Hausaufgaben, dann die Werkzeuge

AI-Buzzy oder AI-Ready? Wie KI-Einsatz wirksam, skalierbar und tragfähig wird

Bevor Verlage sich in der Auswahl von Tools verlieren, brauchen sie eine klare Strategie. Das betonte Elfriede Nitzsche (Seitwerk) in ihrer Session zur KI-Implementierung. Sie warnte davor, den Werkzeugkasten zu früh zu öffnen, ohne vorher den „Golden Circle“ der eigenen Ziele abzuarbeiten.

KI-Einsatz im Publikumsverlag – Chancen und Risiken

KI bei pilot – Wie wir bessere Entscheidungen schneller möglich machen

Auch Katharina Baumann (pilot) plädierte für einen menschenzentrierten Ansatz. Unter anderem durch Ambassador-Programme und dreiwöchige Sprints baut die Mediaagentur gezielt Hemmschwellen ab. Die Mitarbeitenden entwickeln durch „Citizen Coding“ eigene Lösungen für alltägliche Aufgaben wie KPI-Summaries oder Inhaltschecks.

2. Journalismus & eigene Daten: Vom Fließband zur Orchestrierung

AI First statt AI Added: Was wir von KI-nativen Medienhäusern lernen können

Wie viel Mensch braucht der Journalismus in Zeiten von KI? Dieser zentralen Frage ging Wolfgang Kerler (1E9) nach. Er demonstrierte den Unterschied zwischen komplett automatisierten Content-Farmen und KI-nativen Medienhäusern wie dem Startup Velora. Dort nutzen zwei Gründer KI-Tools für interaktive Karten und Analysen, wählen die Stories aber menschlich aus und geben jeden Text final frei.

Der One Person Publisher – Wie Du von Recherche bis Publikum mit KI-Unterstützung als Journalist:in arbeiten kannst

Redaktionen müssen KI orchestrieren, statt jeden Schritt unkritisch zu automatisieren. Dass dies auch für Solo-Selbständige funktioniert, bewies Harald Mandl (Wort & Bild Verlag) in seiner Barcamp-Session. Als „One Person Publisher“ zeigte er, wie er gigantische Newsletter-Fluten mithilfe von Claude automatisiert auswertet. Für die Kosten von drei Tassen Kaffee und mit einer Woche Vorbereitungszeit baut er sich fundierte Dossiers und schaufelt sich so Zeit für seine eigentliche Kernkompetenz frei: die journalistische Einordnung.

RAG als neues Geschäftsmodell für Medienhäuser

OLLAMA und lokale KI / Präsentationen mit Souffleur

Um dabei Halluzinationen und Datenschutz-Probleme zu umgehen, setzen immer mehr Medienschaffende parallel auf lokale Modelle wie Ollama, die völlig autark und sicher auf dem eigenen Rechner laufen. Wie das in der Praxis installiert und zum Laufen gebracht werden kann, zeigte Harald Schmidt praxisnah in seiner Barcamp-Session.

3. Ephemere Software & Reallabore: Bauen für den Moment

Vibe Coding: Websites, Marketing-Wokflows, Games, C64-Demos & totgeglaubte Hardware wiederbeleben – alles kein Hexenwerk mehr

Prototypes aus dem KI-Reallabor

Was mit KI machbar ist, demonstrierte Marius Grubel anhand aktueller Prototypen aus dem KI-Reallabor des KI-Kompetenzzentrum Medien (KI.M). Er zeigte einen Live-Radio-Assistenten, der sekundenschnell das eigene Sendearchiv durchsucht, sowie einen Reise-Agenten, der hochwertige Daten eines Bergverlags mit aktuellen Informationen aus dem Internet verknüpft und passende Wanderrouten zu verschiedenen Konditionen vorschlägt. Datensicher und auf eigener Hardware verbinden diese Modelle journalistische Expertise mit neuester LLM-Technologie.

4. Video, Audio & Recht: Zwischen Effizienz und Komplexität

KI in der Medienproduktion

Die enormen Möglichkeiten, aber auch die klaren Grenzen der KI-Produktion standen im Fokus der Bewegtbild- und Audio-Sessions. Franziska Schulte und Peter Preuß gaben ehrliche Einblicke in die Arbeit des BR-Teams für KI-generierte Medien. Ihr Learning: Für schnelle Skizzen, abstrakte Visualisierungen oder historische Reenactments eignet sich KI hervorragend. Gleichzeitig wird die Komplexität oft unterschätzt und der
Kipppunkt, an dem klassische Postproduktion schneller, einfacher, kostengünstiger oder nachhaltiger als KI ist, muss erkannt werden. Letztlich gilt es, auf rechtliche und ethische Fragestellungen zu achten.

Wie KI im Radio wirklich hilft

Während innovative Sender wie FFH zeigen, wie technische Exzellenz und Datensicherheit im eigenen Haus funktionieren, treiben die rasend schnelle globale KI-Entwicklung und die Masse an frei verfügbaren Tools die Branche auf rechtlicher Ebene vor ganz andere Herausforderungen.

Kennzeichnungspflicht für KI-Inhalte

Helena Jochem (Lausen Rechtsanwälte) skizzierte die strengen Kennzeichnungspflichten für Deepfakes nach dem neuen AI Act. Insbesondere im journalistischen Bereich, wo das Publikum einen hohen Authentizitätsanspruch hat, sind transparente Richtlinien unerlässlich – egal ob es um den Papst im Daunenmantel oder politische Falschmeldungen geht.

KI & Urheberrecht: Die KI-Klagen der GEMA

Wie dringend die Frage der Urheberschaft geklärt werden muss, zeigt zudem die aktuelle Klage der GEMA gegen Musik-Generatoren, die urheberrechtlich geschützte Werke ohne Lizenz als Trainingsdaten nutzen.

Zwischen Hype und Praxis: Was man aus 30 Stunden KI-Vorträgen lernen kann

Johannes Klingebiel warnte in seiner Session eindringlich davor, Fehler aus anderen Industrien zu wiederholen. Auf Tech-Bühnen werde oft eine bedenkliche „Datafication“ gepredigt – die Welt als reiner Datensatz, den die KI verarbeitet, während der Mensch nur noch als passiver Beobachter („Human on the Loop“) fungiert.

Fazit: Kernkompetenz lässt sich nicht automatisieren

Das KI-Camp hat jedoch gezeigt: Die Branche wehrt sich gegen diesen Kontrollverlust. Künstliche Intelligenz entfaltet ihre Stärke nicht, wenn sie Journalismus billiger macht, sondern wenn sie Menschen dabei hilft, bessere, tiefgründigere und relevantere Geschichten zu erzählen. Wer seine Kernkompetenz an einen Algorithmus abgibt, verliert seine Haltung. Wer KI jedoch als mächtiges Werkzeug in einem orchestrierten Workflow begreift, hat die Zukunft der Medienproduktion selbst in der Hand.