Im Frühjahr 2023 haben wir in der eigenen Redaktion einen Selbstversuch mit ChatGPT gemacht: Beitragsstruktur vorschlagen lassen, Kontext ergänzen, erste Textfassungen erstellen und Formulierungen nacharbeiten. Unser Urteil damals: ein passabler Text, aber keine fertige Redaktion.

Ein halbes Jahr später zeigte sich im praktischen Einsatz noch deutlicher, wo der eigentliche Aufwand lag. Nicht die Erstellung einer ersten Fassung kostete besonders viel Zeit, sondern die anschließende Prüfung von Fakten, Quellen, Kontext und Tonalität. In unserem Zwischenfazit im Herbst 2023 beschrieben wir deshalb bereits eine Verschiebung von der reinen Texterstellung hin zur fachlichen Prüfung.

Drei Jahre später ist aus dem damaligen Textassistenten eine technische Infrastruktur für immer größere Teile der Content-Produktion geworden. Die Grundspannung ist aber geblieben: Je einfacher die Produktion wird, desto wichtiger wird die Frage, was einen Inhalt fachlich, redaktionell und kommunikativ von schnell erzeugbarem Standard-Content unterscheidet.

Generative KI ist vom Werkzeug zur Infrastruktur geworden

Die Entwicklung lässt sich inzwischen auch in den Marketingorganisationen ablesen. In der Bitkom-Studie „Marketing im digitalen Wandel 2026" sehen 84 Prozent der befragten Unternehmen KI als wichtigsten Einflussfaktor auf das Marketing. 76 Prozent erwarten gleichzeitig eine steigende Bedeutung von Marketing Automation. Allerdings handelt es sich um eine Befragung von 180 Unternehmen der deutschen Digitalbranche; Bitkom weist selbst darauf hin, dass die Ergebnisse nicht repräsentativ sind. (Quelle: Bitkom 2026)

Interessant ist weniger die Frage, ob KI eingesetzt wird. Die spannendere Entwicklung betrifft den Umfang der Aufgaben, die sich automatisieren lassen. 2023 ging es bei uns um einzelne Textbausteine. Heute reichen die Möglichkeiten von automatisierten Textvarianten und Visuals bis zur Planung und Aussteuerung ganzer Kampagnen.

Meta arbeitet beispielsweise daran, bis Ende 2026 wesentliche Teile der Werbeerstellung und des Targetings weiter zu automatisieren. Nach einem Bericht des Wall Street Journal sollen Unternehmen perspektivisch Produktinformationen, Ziel und Budget vorgeben können, während KI-Systeme daraus Anzeigen erstellen und deren Ausspielung optimieren. (Quelle: Reuters 2025)

Auch OMR beschreibt diese Entwicklung in den Marketing Trends 2026 unter dem Stichwort „AI First": KI wird weniger als einzelnes Werkzeug verstanden und stärker als Bestandteil der Marketinginfrastruktur. Gleichzeitig kommen mit Vibe Coding, autonomen Agenten und automatisierten Workflows neue Möglichkeiten hinzu, Marketingideen aus natürlicher Sprache heraus technisch umzusetzen. (Quelle: OMR 2026)

Text, Bild und Video entwickeln sich unterschiedlich schnell

Für die Content-Produktion lohnt es sich weiterhin, zwischen den Formaten zu unterscheiden. Bei Text lassen sich inzwischen nicht nur Entwürfe, sondern auch Varianten, Zusammenfassungen und unterschiedliche Fassungen für Zielgruppen oder Kanäle weitgehend automatisieren. Bei Bildern sinkt der Aufwand für die technische Produktion ebenfalls erheblich. Video bleibt komplexer, entwickelt sich aber schnell weiter.

Wie weit die Möglichkeiten inzwischen reichen, zeigen erste Kampagnen außerhalb der klassischen Online-Kommunikation. Im März 2025 strahlte ProSiebenSat.1 nach eigenen Angaben mit Lacalut den ersten vollständig KI-generierten Branding-Spot im deutschen Fernsehen aus. Figuren, Umgebungen und weitere Bestandteile des Spots entstanden ohne klassischen Dreh mithilfe generativer KI. (Quelle: Seven.One Media 2025)

Im Januar 2026 folgte in Österreich eine weitere Kampagne dieser Art. ProSiebenSat.1 PULS 4 und Maresi produzierten für die Marke KnabberNossi ein nach eigenen Angaben zu 100 Prozent KI-generiertes Werbevideo für TV und Streaming. (Quelle: ProSiebenSat.1 PULS 4 2026)

Solche Beispiele zeigen zunächst nur, was technisch möglich ist. Sie beantworten noch nicht, ob ein KI-generierter Spot besser funktioniert als eine klassische Produktion oder ob sich die Qualität automatisch mit den sinkenden Produktionshürden verbessert.

Genau hier liegt der Unterschied zwischen KI-generiertem Content und AI Slop. Nicht jeder mit KI produzierte Inhalt ist automatisch beliebig. Problematisch wird es dort, wo Skalierbarkeit zum Selbstzweck wird: möglichst viele Inhalte, Varianten und Interaktionen, ohne dass ihnen eine eigene Informationsleistung oder erkennbare redaktionelle Entscheidung zugrunde liegt.

PR-Teams ziehen bereits Grenzen

Dass Automatisierung nicht in allen Kommunikationsaufgaben gleichermaßen akzeptiert wird, zeigt der PR-Trendmonitor 2026 von news aktuell und P.E.R. Agency. Befragt wurden im Februar 302 PR-Fach- und Führungskräfte aus Deutschland und der Schweiz. (Quelle: news aktuell 2026)

Die Ergebnisse zeichnen eine interessante Grenze innerhalb der Kommunikationsarbeit. Bei rechtlich relevanten Inhalten wie Ad-hoc-Mitteilungen oder Compliance-Informationen verzichten 43 Prozent bewusst auf KI. Bei sensibler oder strategischer interner Kommunikation sind es 38 Prozent und bei Krisenstatements 34 Prozent.

Bei vollständig KI-generierten Videos verzichten ebenfalls 38 Prozent, bei Audioformaten 37 Prozent. Im Social-Media-Community-Management liegt der entsprechende Wert dagegen nur bei 16 Prozent.

Diese Unterschiede sind interessanter als eine pauschale Gegenüberstellung von KI-Befürwortung und KI-Skepsis. Sie zeigen, dass Kommunikationsprofis offenbar bereits danach differenzieren, welche Folgen ein Fehler oder eine unpassende Formulierung haben kann. Je stärker Recht, Reputation, persönliche Glaubwürdigkeit oder sensible Beziehungen berührt sind, desto vorsichtiger wird der Einsatz.

Der AI Act macht redaktionelle Kontrolle zusätzlich relevant

Diese Frage bekommt in wenigen Wochen eine regulatorische Dimension. Ab 2. August 2026 greifen die Transparenzpflichten aus Artikel 50 des EU AI Acts. Sie unterscheiden zwischen verschiedenen Arten KI-generierter Inhalte und zwischen den Verpflichtungen der Anbieter von KI-Systemen und derjenigen Organisationen, die solche Systeme einsetzen. (Quelle: EU AI Act, Artikel 50)

Anbieter generativer KI-Systeme müssen ihre künstlich erzeugten oder manipulierten Audio-, Bild-, Video- und Textausgaben grundsätzlich maschinenlesbar kennzeichnen, soweit dies technisch möglich ist.

Für Organisationen, die solche Systeme einsetzen, gelten andere Regeln. Insbesondere Deepfakes müssen als künstlich erzeugt oder manipuliert offengelegt werden. Eine weitere Regel betrifft KI-generierte oder manipulierte Texte, die veröffentlicht werden, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren.

Für diese Texte sieht der AI Act allerdings eine wichtige Ausnahme vor: Eine zusätzliche Kennzeichnung ist nicht erforderlich, wenn der Inhalt einer menschlichen Prüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurde und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung trägt. (Quelle: EU AI Act, Artikel 50 Abs. 4)

Passend dazu hat die Europäische Kommission am 10. Juni 2026 den finalen freiwilligen Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content veröffentlicht. Er soll Anbietern und Anwendern helfen, die ab August geltenden Pflichten praktisch umzusetzen. (Quelle: Europäische Kommission 2026)

Damit bekommt eine Aufgabe, die wir 2023 vor allem aus Qualitätsgründen diskutiert haben, für bestimmte Inhalte zusätzlich eine regulatorische Bedeutung: fachkundige Prüfung, Quellenkontrolle und klar zugeordnete redaktionelle Verantwortung.

Dabei sollte der Zusammenhang nicht zu weit verallgemeinert werden. Nicht jeder KI-unterstützte Marketingtext und nicht jedes generierte Werbevisual wird allein deshalb kennzeichnungspflichtig. Artikel 50 unterscheidet nach Inhalt, Verwendung und Rolle des jeweiligen Akteurs. Für Kommunikationsabteilungen wird deshalb auch die Prüfung des konkreten Anwendungsfalls Bestandteil der Governance werden.

Der Aufwand verschwindet trotz Automatisierung nicht

Die Bitkom-Zahlen zeigen noch ein interessantes Spannungsfeld. Obwohl Automatisierung und KI eine deutlich größere Rolle spielen, rechnen 43 Prozent der befragten Unternehmen mit einem steigenden Ressourcenbedarf für die Content-Erstellung. Weitere 38 Prozent erwarten zusätzlichen Bedarf für Social Media. (Quelle: Bitkom 2026)

Die Studie sagt nicht, warum dieser Bedarf steigt. Trotzdem passt der Befund zu einer Entwicklung, die sich im praktischen Umgang mit generativer KI beobachten lässt: Automatisierung beseitigt Arbeit nicht zwangsläufig, sondern verschiebt sie.

Wenn die technische Produktion eines Textes, Bildes oder Videos schneller wird, entstehen andere Aufgaben:

Gerade bei fachlichen Inhalten bleibt zudem die Frage bestehen, woher die eigentliche Substanz kommt. Generative KI kann vorhandene Informationen strukturieren und formulieren. Eigene Daten, Projekterfahrungen, fachliche Positionen und belastbare Einschätzungen muss eine Organisation weiterhin selbst einbringen.

Das ist auch die Verbindung zu einer klassischen Content-Marketing-Frage: Ein Inhalt ist nicht schon deshalb wertvoll, weil er professionell formuliert ist. Entscheidend ist, welche Informations- oder Entscheidungsaufgabe er für die Zielgruppe löst. Darauf sind wir auch in unserer Einordnung zum Content Marketing entlang der Buyer's Journey eingegangen.

Neben SEO entsteht eine weitere Sichtbarkeitslogik

Die Veränderung betrifft inzwischen nicht nur die Produktion. Sie erreicht auch die Distribution und Auffindbarkeit von Content.

OMR beschreibt diese Entwicklung in seinen Marketing Trends 2026 mit „SEO meets GEO": Neben klassische Suchmaschinenoptimierung tritt zunehmend die Frage, wie Inhalte in Antworten generativer Such- und Assistenzsysteme berücksichtigt werden. (Quelle: OMR 2026)

Für Content-Teams entsteht damit eine zusätzliche Anforderung. Inhalte sollen nicht mehr nur über eine Suchergebnisseite gefunden werden. Sie sollen auch so strukturiert und belegt sein, dass ihre Aussagen von anderen Systemen nachvollzogen und gegebenenfalls als Quelle herangezogen werden können.

Wie genau unterschiedliche KI-Systeme Quellen auswählen und gewichten, ist allerdings weder einheitlich noch vollständig transparent. Deshalb wäre es zu weitgehend, aus GEO bereits ein festes Set allgemeingültiger Rankingregeln abzuleiten.

Die Richtung ist dennoch relevant: Quellenklarheit, eindeutige Aussagen, fachliche Tiefe und nachvollziehbare Autorität werden nicht weniger wichtig, wenn ein Teil der Informationssuche über generative Systeme stattfindet.

SEO verschwindet damit nicht. Es kommt eine weitere Ebene der digitalen Auffindbarkeit hinzu.

Die zentrale Frage bleibt Content-Substanz

Damit führt die Entwicklung zurück zu einer Frage, die wir schon vor dem aktuellen Automatisierungsschub hatten: Was unterscheidet relevante Unternehmenskommunikation von austauschbarem Content?

Diese Frage wird wichtiger, wenn die Kosten für die technische Produktion generischer Inhalte deutlich sinken.

Ein Beitrag gewinnt nicht dadurch an Substanz, dass seine Erstellung aufwendiger war. Umgekehrt verliert er sie auch nicht automatisch, weil KI an seiner Produktion beteiligt war. Entscheidend bleibt, ob er etwas enthält, das für die adressierte Zielgruppe tatsächlich relevant ist: eigene Erfahrungen, belastbare Daten, neue Zusammenhänge, fachliche Einordnung oder eine nachvollziehbare Position.

Dass reine Reichweite dafür nicht ausreicht, hatten wir bereits in unserem Beitrag zur digitalen Unternehmenskommunikation diskutiert. Mit generativer KI verschärft sich die Frage lediglich: Ein automatisiert erzeugter Beitrag kann technisch funktionieren und trotzdem keinen Informationswert schaffen.

Fazit: Vom Produktionsengpass zum Kurationsengpass

Zwischen unserem ChatGPT-Selbstversuch 2023 und dem Sommer 2026 liegt eine erhebliche technologische Verschiebung. Text, Bilder und zunehmend auch Videos lassen sich mit deutlich geringerem Produktionsaufwand erzeugen. Plattformen arbeiten daran, auch Planung, Variantenbildung und Aussteuerung stärker zu automatisieren.

Knapp bleibt dagegen die Fähigkeit, aus dieser Produktionskapazität die richtigen Inhalte auszuwählen, fachlich zu prüfen, einzuordnen und dafür Verantwortung zu übernehmen.

Genau deshalb ist die menschliche Redaktion 2026 nicht einfach der Restprozess, der nach der Automatisierung übrig bleibt. Ihre Rolle verändert sich. Sie verschiebt sich vom Erstellen stärker zum Entscheiden: Was ist relevant? Was stimmt? Welche Quelle trägt eine Aussage? Was kann veröffentlicht werden? Was muss gekennzeichnet werden? Und welcher Inhalt sollte trotz einfacher Produktionsmöglichkeit gar nicht erst entstehen?

Ab August kommt für bestimmte Einsatzfälle eine regulatorische Ebene hinzu. Der am 10. Juni veröffentlichte europäische Code of Practice macht gleichzeitig deutlich, dass Transparenz und redaktionelle Kontrolle nicht nur abstrakte Prinzipien bleiben sollen, sondern in konkrete Prozesse übersetzt werden müssen.

Die Produktionsfrage wird damit zunehmend technisch gelöst. Die Auswahl-, Qualitäts- und Verantwortungsfrage bleibt eine redaktionelle Aufgabe.