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Medientrends 2025: AI Agents

AI Agents

KI-Agenten: Neue Player in der Medienbranche


von Chris Schinke, 22. Januar 2025

AI Agents markieren den nächsten großen Schritt in der KI-Evolution – auch für die Medienbranche. Anders als die bisher vertrauten KI-Chatbots und Assistenten, die in der Regel nur auf Eingaben von Nutzer:innen reagieren oder simple Teilaufgaben übernehmen, treffen AI Agents im laufenden Prozess autonome Entscheidungen. Dadurch können sie mehrstufige Aufgaben wie etwa Content-Erstellung, Personalisierung und Kampagnenoptimierung vollständig durchführen.

Ab 2025, so die Prognosen, werden immer mehr KI-Agenten die Abläufe im Mediensektor verändern. Sie treten als virtuelle Redakteur:innen, Produzent:innen oder Marketing-Manager:innen auf, analysieren Nutzungsverhalten in Echtzeit, kuratieren Inhalte individuell und eröffnen Medienhäusern neue Möglichkeiten wie hyperpersonalisierte Abos oder KI-gesteuerte Werbestrategien.

Gleichzeitig drängen sich Fragen auf: Was bedeutet es für die kreative Autonomie, wenn KI die Dramaturgie und den Aufbau einer Geschichte bestimmt? Wo liegen die Grenzen des Urheberrechts, wenn KI-Inhalte weiterverarbeitet werden? Sind die Medien von morgen automatisiert, präzise und effizient – aber ohne Herz?

 

Fortschreitende KI-Automatisierung


Laut Deloitte TMT Predictions 2025 werden bis 2028 rund 15 Prozent der Entscheidungen im Arbeitsalltag automatisch von KI-Agenten getroffen werden. Im Jahr 2025 könnten laut der Studie bereits 25 Prozent der Unternehmen, die KI bereits einsetzen, AI Agents in ihre Arbeitsabläufe integrieren. 

Ein Blick auf Investitionen und Marktvolumen zeigt, dass in den letzten zwei Jahren gut zwei Milliarden US-Dollar in KI-Startups (B2B) mit Fokus autonome KI-Anwendungen geflossen sind. Große Player wie Microsoft investieren derzeit massiv in Ökosysteme, die das Zusammenspiel von mehreren autonomen KI-Agenten ermöglichen sollen. 

KI-Agenten revolutionieren den Arbeitsalltag – aber wann und wie?
KI-Agenten revolutionieren den Arbeitsalltag – aber wann und wie? | Quelle: eigene Darstellung nach Deloitte: TMT Predictions 2025


 

Technologische Grundlagen und KI-Entwicklungen, die KI-Agenten vorantreiben


Agentische KI geht einen Schritt weiter als klassische LLM-Anwendungen, indem sie mehrere Technologien und Teilsysteme so miteinander verknüpft, dass KI-Modelle eigenständig größere Aufgaben und mehrstufige Entscheidungen treffen können. Agentische KI kombiniert LLMs (etwa GPT oder Claude) mit Tool-Integration, multimodalen Sensoren und der Orchestrierung mehrerer Instanzen.

Fortschritte bei Advanced Sensors, die laut der Futuristin Amy Webb Teil eines „Technology Supercycle“ sind, bieten KI-Systemen Zugang zu Live-Daten aus der realen Welt. Dadurch erhalten autonome Agenten einen erheblich erweiterten Kontext. Das ermöglicht präzisere Analysen sowie rasche Anpassungen an sich verändernde Bedingungen.

Alles zusammen führt dazu, dass KI-Agenten auf vielfältige Dateneingaben sowie auf mobile, visuelle und sensorische Quellen zugreifen können – und dadurch in der Lage sind, komplexe Entscheidungen souverän und nahezu in Echtzeit zu treffen.

 

GenFuse AI als „No-Code“-Plattform für KI-Agenten


Dass der Markt im Bereich KI-Agenten in Bewegung ist, zeigt sich dadurch, dass immer mehr Anbieter wie  GenFuse A auf der Bildfläche erscheinen. Das Startup präsentiert sich als eine Plattform, die es auch Nutzer:innen ohne Programmier-Hintergrund ermöglicht, KI-Agenten zu bauen und komplexe Automatisierungsabläufe aufzusetzen. GenFuse will damit laut eigener Beschreibung eine Brücke schlagen zwischen den großen Sprachmodellen (etwa GPT) und konkreten Use Cases in Unternehmen oder bei privaten Anwender:innen. Statt selbst Code zu schreiben, sollen Anwender:innen mithilfe einer „No-Code“-Oberfläche verschiedene KI-Funktionen miteinander kombinieren und ihren Agenten so anpassen, dass dieser etwa Rechercheaufgaben, einfache kreative Prozesse oder wiederkehrende Marketing-Aufgaben übernimmt.

 

Anthropic und computergesteuerte Abläufe


Das US-Unternehmen Anthropic stellt mit Claude (Version 3.5, „Sonnet“) ein KI-Modell vor, das über bloße Texterstellung hinausgeht und verschiedene Aufgaben auf dem Computer selbständig ausführen kann – etwa das Ausfüllen von Formularen, den Abgleich von Daten oder das Steuern anderer Tools. Das ermöglicht eine erhebliche Entlastung bei repetitiven Abläufen und führt zu deutlich reaktionsschnelleren Prozessen. Gleichzeitig birgt diese Lösung das Risiko einer hohen Abhängigkeit von den korrekten Ergebnissen der KI sowie die Notwendigkeit, sensible Daten so zu integrieren, dass Datenschutz und Sicherheitsstandards gewahrt bleiben.

 

Beispiele bayerischer Akteure


Plan.Net, Teil des in München ansässigen Unternehmens Serviceplan, hat mit „Agentic Services“ ein Angebot geschaffen, das sich – aktuell noch in der Beta-Phase – auf vollautonome KI-Lösungen im Marketing konzentriert. Dabei kommen Multi-Agentensysteme zum Einsatz, die eigenständig und dennoch kollaborativ verschiedene Aufgaben wie Content-Erstellung, Research, Insights und Design übernehmen sollen. Ein erklärtes Ziel ist es, mithilfe dieser Technologien hochgradig personalisierte Kundenerlebnisse zu generieren und gleichzeitig den Mittelstand beim Einstieg in die KI-Welt zu unterstützen. Das Unternehmen zeigt sich bei seinen Ankündigungen ambitioniert. Ob Serviceplan mit seinen „Agentic Services“ auch interessante Cases hervorbringt, wird 2025 zeigen.

Das Medienunternehmen Ippen Digital plant, seine Redaktionen mit agentischer KI von routinemäßigen Aufgaben zu entlasten. Dabei geht es insbesondere um Tätigkeiten wie die automatisierte Bildrecherche oder die Konfiguration der einzelnen Portale, damit sich die Teams stärker auf Inhalte und Qualität konzentrieren können. Geschäftsführer Jan Ippen und Chefredakteur Markus Knall unterstreichen, wie bedeutsam dieser Schritt sei, um gerade im Lokaljournalismus weiter zu wachsen und Fachkräftelücken zu schließen.

Mit dem Aufkommen agentischer KI ist die nächste Stufe der Automatisierung in der KI-Evolution erreicht. Diese ist aber auch kritisch zu sehen, wenn ethische und rechtliche Sicherungen fehlen. Die Vorstellung, dass KI-Systeme selbstständig Entscheidungen über Inhalte oder Marketingstrategien treffen, weckt Skepsis, aber auch Neugier. Kreative Autonomie, Urheberrechte und Werte der Medienbranche geraten unter Druck, während gleichzeitig Produktivitätsgewinne locken.

 

Herausforderungen bei KI-Agenten und übergeordnete Fragen


Das Dickicht an Marketingsprech, das auch das Thema agentische KI umgibt, sorgt für jede Menge begriffliche Verwirrung. KI-Agent oder KI-Assistent sind noch keine klar definierten Begriffe. In ihrer Komplexität variieren diese Tools enorm. Nicht immer sind es wirklich KI-Agenten, wenn von Agenten die Rede ist. Oft werden auch einfach Chatbots oder simple One-Step-Tools so genannt. 

Beim Einsatz autonom agierender KI-Agenten ergeben sich mitunter drängende Fragen hinsichtlich Copyright und Haftung. Wer trägt die juristische Verantwortung bei Fehlentscheidungen oder der unerlaubten Nutzung geschützter Inhalte? Agentische KI benötigt umfangreiche Informationen, oft aus sensiblen Bereichen – die Themen Datenschutz und Governance rücken damit zunehmend in den Fokus.

Zweifellos wird sich die Rolle der Medienschaffenden verändern: KI-Agenten übernehmen zukünftig Routinetätigkeiten, während sich Menschen stärker auf konzeptionelle, investigative und kreative Aspekte konzentrieren.  

 

Quellen & nützliche Links:


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