Vom Hype zur Handarbeit: Wie KI jetzt wirklich den Medienalltag umbaut
von Giulia Neumeyer, 28. April 2026
Die Zeit des bloßen Ausprobierens ist vorbei. Bei unserem dritten KI-Camp zeigte sich deutlich: Medienschaffende suchen nicht mehr nach Spielereien, sondern nach echten, arbeitserleichternden Tools. KI zieht tief in die Workflows ein und wirft dabei drängende Fragen zu Strategie, Urheberrecht und Authentizität auf.
Wer beim KI-Camp Vol. 3 durch die Räume ging, merkte schnell: Das theoretische Staunen über Sprachmodelle ist einer tiefgehenden, oftmals technischen Auseinandersetzung gewichen. Wie baue ich RAG-Systeme? Wie authentifiziere ich Bilder forensisch? Wie sieht eine holistische KI-Strategie im Verlag aus? Es geht um Effizienz, Qualität und handfeste Anwendungsfälle.
Das sind unsere fünf Key Learnings für euch zusammengefasst:
- Workflows neu denken, nicht nachbauen: Wer alte Projektmanagement-Methoden auf KI-Projekte anwendet, scheitert. Prozesse sollten von Grund auf neu strukturiert werden (Stichwort: Liquid Content).
- Die Datenqualität entscheidet: Egal ob RAG-Systeme oder automatisierte Prozesse – wer KI nutzen will, braucht saubere, gut strukturierte eigene Daten (z. B. in XML statt als PDF).
- Authentizität wird zur Währung: Durch die massenhafte Flut an Deepfakes wird die technische und forensische Verifikation von Inhalten für Medienhäuser überlebenswichtig.
- Audio bleibt ein Beziehungsmedium: KI-Stimmen eignen sich hervorragend für schnelle, lokale News-Updates. Bei Podcasts, die auf Host-Bindung basieren, ist menschliche Nähe jedoch (noch) unersetzlich.
- Der Mensch bleibt Regisseur: Ob in der TV-Produktion, beim Schreiben oder in der Audio-Kreation – KI spart oftmals Zeit und Ressourcen, doch die strategische, ethische und empathische Kontrolle muss immer beim Menschen liegen.
Um diese Themen ging es beim KI-Camp im Detail
1. Strategie, Recht & eigene Daten: Das Fundament der KI-Nutzung
Ethisch, partizipativ, rechtssicher – Wie entwickle ich eine holistische KI-Strategie im Medienhaus?
Bevor Tools im Alltag genutzt werden, braucht es Leitplanken. Sabine Richly (Digital Media Law) betonte bei der Entwicklung einer ganzheitlichen KI-Strategie, dass man alle Mitarbeitenden mitnehmen müsse. Ängste davor, etwas falsch zu machen, genauso wie vor Jobverlust seien real und führen im schlimmsten Fall zu interner Sabotage. Das bestätigt auch die aktuelle AI-Adaption-Umfrage von Writer. Ihr Rat: Offene, interne Kommunikation und als Unternehmen / Team klare Ziele formulieren (z. B. „In drei Jahren sind wir das Medienhaus, dem unser Publikum gerade deshalb vertraut, weil es genau weiß, wo bei uns KI eingesetzt wird und wo menschliche Kreativität und Urteil entscheiden.“).
Ihr „KI Strategy Canvas“ stellt dafür bewusst offene Fragen, die nicht als Checkliste, sondern als Einladung zur tiefergehenden strategischen Überprüfung dienen: Wer ist bei uns vom Einsatz von KI tatsächlich betroffen (welche Mitarbeiter:innen, freie Dienstleister:innen, Kund:innen)? Wessen Problem sollen unsere Angebote in Zeiten von KI lösen? Und was schützen wir, gerade weil es kein Werkzeug ersetzen kann?
Wem gebe ich meine IP und meine Daten? Bewusste KI-Nutzung für Kreative
Eine kritische Perspektive brachte Autorin Monika Pfundmeier (European Writers‘ Council) ein. Sie warnte eindringlich davor, kreative Denkprozesse auszulagern und wies auf den Werkraub durch LLM-Anbieter hin. Ihr Plädoyer: Ein starker Arbeitsethos, lautes politisches Einmischen und die bewusste Entscheidung gegen KI, wenn es um den Kern kreativer Arbeit geht.
Wir gestalten die KI-Zukunft durch unsere Nutzung mit. Auf uns kommt es an!
Monika Pfundmeier, European Writers‘ Council
Was sind eure größten Barrieren / Herausforderungen beim Aufbau von RAG-Systemen?
Dass der Wert von Verlagen künftig stark in ihren eigenen, verifizierten Archiven liegt, zeigte Dr. Christina Lauer. Sie erklärte den Nutzen von RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation). Diese Systeme greifen auf eigene, geprüfte Verlagsdaten zurück und verringern Halluzinationen.
In Zukunft kann man als Verlag oder Content-Haus seine Daten entsprechend neu anbieten.
Dr. Christina Lauer, KI-Strategie-Beraterin für Fachverlage & Online-Bildungsanbieter
Ihr wichtigster Tipp: Weg von unstrukturierten PDFs, hin zu XML-Formaten. „Alles steht und fällt mit der Art der Daten“, so Lauer.
Der blinde Fleck der deutschen Medien. Und eure größte Chance.
Wer wissen wollte, wohin die Reise geht, bekam von Evander Hammer (Pause AI Deutschland) einen Ausblick auf die Stufen der künstlichen Intelligenz. Den Startpunkt bildet dabei die heutige ANI (Artificial Narrow Intelligence). Darauf folgen kommende AGI-Systeme (Artificial General Intelligence), die kognitiv auf einem ähnlich hohen Niveau wie der Mensch arbeiten, bis hin zur zukünftigen ASI (Artificial Superintelligence), die unsere menschlichen Fähigkeiten am Ende sogar übertreffen wird. Das zumindest ist das Ziel der drei Frontier-Labs Open AI, Google DeepMind und Anthropic – und es kann gefährlich werden. Damit wir nicht ungehindert auf den Abgrund zurasen, ist es deshalb unerlässlich, den Druck auf die Politik erhöhen und die Bevölkerung über die Dringlichkeit aufzuklären.
2. Content-Produktion & Liquid Workflows: Aus eins mach viel
Liquid Content für Journalist:innen und Content Creators
Das Buzzword der Stunde heißt „Liquid Content“. Eric Kubitz (Head of AI beim Wort & Bild Verlag) zeigte auf, dass klassische Geschäftsmodelle durch LLMs Löcher bekommen. Die Lösung: Inhalte einmal erstellen und in unzählige Formate gießen. Dafür brauche es „knirschende Umbauten in den Redaktionen“ und gemischte Teams, die in Nischen denken.
Wer tiefer einsteigen möchte, findet im aktuellen Deepdive des MedienNetzwerk Bayern Thinktank detaillierte Praxistipps und eine konkrete Anleitung, wie der Umbau hin zu Liquid Content im Redaktionsalltag gelingt.
Dialog statt Diktat – so gelingt KI-Transformation im Medienhaus
Wie diese Transformation in Medienhäusern gelingen kann, veranschaulichte Katharina Happ (Web.de). Neben Schulungen, KI-Sprechstunden und einer firmenweiten Promptbibliothek seien vor allem Empathie und Geduld wichtig. Nicht alle Mitarbeitenden adaptieren neue Tools gleich schnell.
Prototypes aus dem KI-Reallabor
Ganz praktische Einblicke in solche neuen Tools gab es aus dem Reallabor des KI-Kompetenzzentrum Medien (KI.M). Marius Grubel demonstrierte zwei aktuelle Prototypen: Ein Videoanalysetool, das Bewegtbild anhand seiner Audio- und Bildspur für die weitere Nutzung tiefenbeschreibt, und ein System für synthetisches Persona-Feedback. Letzteres verwendet synthetisch erstellte Personas als KI-Zielgruppen, die geplante Konzepte diskutieren und so erstes Feedback zu Fragestellungen liefern.
3. Video & TV-Produktion: Die neuen Realitäten
We Did It. Here’s What We Learned. – KI in der TV- und Streamingproduktion
Im Bewegtbild-Sektor sind die Sprünge besonders gewaltig. Christian Leitz von Ferrari und Marcus Untch (brAInbox, Seven.One Studios) zeigten eindrucksvolle Use Cases, wie bei der Produktion für Formate wie Doc Caro oder Galileo Kids massiv Grafik-Kosten und Zeit gespart werden. Ihr Ansatz ist, Mitarbeitende mitzunehmen, nicht, sie zu ersetzen. Eine zentrale Erkenntnis aus ihren Versuchen mit Gartengestaltungs-Visualisierungen: Manchmal hilft ein Reverse-Workflow – also die KI über das bereits fertig gedrehte Material zu legen.
Eine Footage, mehrere Formate – Die Zukunft der Videoproduktion
Auch Seán McFadden (Ontoworks) stellte die enormen Effizienzgewinne der KI-Videoproduktion in den Mittelpunkt. Mit Tools wie Ontovision lässt sich Footage direkt und automatisiert für verschiedenste Kanäle aufbereiten, wodurch sich Kreative wieder voll auf das Schöpferische konzentrieren können.
Lese-Tipp: Wie können Creators KI nutzen, ohne dass ihre eigene Arbeit komplett austauschbar oder künstlich wird? Technik-Philosoph und Startup-Gründer Seán McFadden spricht im Interview über die Grenzen von KI-Videos und den unersetzbaren Wert von menschlichem Talent.
Zu schnell, zu Fake? Warum wir Medien-Content wieder mehrstufig verifizieren müssen – und wie KI dabei hilft
Aber die Perfektion von KI-Bildern birgt enorme Risiken. Anika Gruner (Neuramancer) sprach über die allgegenwärtige Authentizitätskrise durch Deepfakes.
Die Gefahr liegt darin: Einmal veröffentlichte Infos verbreiten sich oftmals schneller als Korrekturen und untergraben das Vertrauen in Medien und Journalismus.
Anika Gruner, Co-Founderin Neuramancer AI Solutions GmbH
Neuramancer setzt daher auf forensische Bildanalyse. Statt nach visuellen Fehlern zu suchen, durchleuchtet die KI das Bildrauschen nach statistischen Artefakten. Gruners eindringlicher Appell: „Am Ende ist alles Mathe und Physik, auch KI. Und Mathe und Physik sind nicht auszutricksen.“
4. Audio & Podcasting: Wenn die KI spricht
Podcasts und KI – Aktuelle Entwicklungen
Im Audiobereich wiesen die Speaker auf eine wichtige strategische Grenze hin. Lukas Schöne (MedienNetzwerk Bayern) betonte, dass Podcasts klassische Beziehungsmedien sind.
Die Persönlichkeit des Hosts und der vertrauensvolle Umgang machen den Erfolg des Mediums aus.
Lukas Schöne, Senior Partner & Program Manager Audio & Journalismus, MedienNetzwerk Bayern
Vollautomatisierte Formate, wie das gescheiterte Projekt Inception Point AI, stoßen bei Hörer:innen schnell auf Ablehnung, wenn die menschliche Bindung fehlt – das bestätigt auch der Online-Audio-Monitor. Sinnvoll sei KI bei Nachrichten-Formaten, wie beispielsweise dem ntv-Wirtschaftsupdate, für Übersetzungen in andere Sprachen, Sprachvarianten für mehr Barrierefreiheit oder im Backend für Transkripte und Shownotes. Vielleicht der größte Vorteil von KI und Audio? Es wird wahr, wenn man sagt: Every village needs a journalist.
Hyperlokale Podcasts mit KI
Wie exzellent KI bei der Nachrichtenvermittlung funktioniert, zeigte Michael Hoeweler (GoAudio) am Beispiel der Rheinischen Post. Aus lokalen Artikeln werden dort automatisiert hyperlokale Audio-News generiert. Ein enormer Hebel für den Lokaljournalismus und neue Vermarktungschancen, solange Redakteur:innen die Kontrolle behalten.
Sound & Musik: Verändert KI die Audio-Produktion für Werbung und Film?
Dass KI auch in der Ton-Postproduktion oder im Sounddesign von Werbefilmen immer präsenter wird, bewies Martin Linka (thatsoundsmart). Seine Live-Demo zeigte aber auch: KI ist kein Zauberstab. Es braucht Geduld, viele Fehlversuche und sehr konkretes Prompting, um das gewünschte akustische Ergebnis zu erzielen.
Fazit: Mehr Haltung, weniger Hype
Stehen wir in der Medienbranche vor einem ungebremsten Boom, einem drohenden Untergang oder vor gesundem Wachstum? Diese grundlegende Frage schwang beim KI-Camp Vol. 3 in fast allen Räumen mit. Die Antwort, die sich aus den vielen Sessions und Diskussionen ableiten lässt: Es überwiegt Optimismus – und das, ohne naiv oder unkritisch zu sein. Vielmehr ist es unumgänglich, KI immer auch kritisch zu beobachten.
Die KI wird uns nicht ersetzen. Vielmehr zwingt sie uns dazu, klarer zu denken, präzisere Fragen zu stellen und Verantwortung bewusster zu übernehmen. Nicht jedes Format wird bestehen bleiben, vieles wird sich wandeln und das spüren wir schon jetzt. Aber die Sessions haben auch verdeutlicht, was die Technologie eben nicht lösen kann: Sie garantiert keine Quellenqualität. Sie liefert keine verlässliche redaktionelle Einordnung. Sie reproduziert unsere Informationen auf Basis von Mathematik und Wahrscheinlichkeit und bringt uns nichts bei. Und vor allem hat sie keine Haltung.
Genau dort liegt der entscheidende Hebel für die Zukunft unserer Branche: Künstliche Intelligenz entfaltet ihre wahre Stärke erst dann, wenn Menschen mit echtem Fachwissen, scharfem Urteilsvermögen und kreativem Gestaltungswillen sie als Werkzeug begreifen und sinnvoll steuern.
