Generative KI macht die Produktion von Content einfacher. Gleichzeitig wird es nicht leichter, mit Inhalten tatsächlich durchzudringen. Der aktuelle State of the Media Report von Cision zeigt das aus Sicht von Journalist:innen: Relevanz und Glaubwürdigkeit werden zu zentralen Anforderungen. Für Kommunikationsteams verschiebt sich damit die Aufgabe, von der Produktion möglichst vieler Inhalte hin zu Auswahl, Substanz und Zielgruppenpassung.

Vor gut einem Jahr haben wir uns an dieser Stelle mit der Frage beschäftigt, was generative KI für die digitale Unternehmenskommunikation verändert. Damals stand vor allem die Produktion im Mittelpunkt. ChatGPT und andere generative Werkzeuge machten plötzlich sichtbar, wie schnell sich erste Textfassungen, Zusammenfassungen und Varianten erzeugen lassen.

Im Juni 2024 stellt sich die nächste Frage: Was passiert, wenn immer mehr Inhalte mit immer weniger Produktionsaufwand entstehen können? Eine Antwort darauf liefert ausgerechnet die Perspektive derjenigen, die professionell auswählen müssen, welche Informationen überhaupt berichtenswert sind.

Journalist:innen kämpfen nicht mit zu wenig Content

Für den im Mai veröffentlichten State of the Media Report 2024 hat Cision 3.016 Medienschaffende in 19 Märkten befragt, darunter auch Deutschland. 42 Prozent nennen die Aufrechterhaltung ihrer Glaubwürdigkeit als vertrauenswürdige Nachrichtenquelle als ihre größte Herausforderung des Jahres. Weniger als die Hälfte nutzt KI regelmäßig. Gleichzeitig verwenden 87 Prozent der Befragten Multimedia-Material wie Bilder, Datenvisualisierungen oder Videos, das ihnen zusammen mit Pitches und Geschichten zur Verfügung gestellt wird (Quelle: Cision, State of the Media Report 2024).

Für Kommunikationsverantwortliche steckt darin ein interessanter Widerspruch. Die technische Möglichkeit, Inhalte zu produzieren, wächst. Auf der Empfängerseite entsteht dadurch aber nicht automatisch mehr Aufnahmefähigkeit. Journalist:innen müssen weiterhin auswählen, prüfen und einschätzen, was für ihr Publikum relevant und belastbar ist.

Das Problem der Kommunikation verschiebt sich damit. Content-Produktion wird einfacher. Relevanz wird es nicht.

Relevanz schlägt Produktionsmenge

Wie wichtig dieser Punkt ist, zeigt eine weitere Auswertung von Cision. Auf die offene Frage, was einen perfekten PR-Pitch ausmacht, nannten 466 von 734 antwortenden Journalist:innen die Relevanz beziehungsweise die konkrete Anpassung an Zielgruppe und Themengebiet. "Relevant" war dabei der mit Abstand häufigste Begriff (Quelle: Cision, How to Create the Perfect PR Pitch).

Das klingt zunächst wenig überraschend. Für die Content-Arbeit hat es aber Konsequenzen.

Wenn Inhalte schneller erstellt werden können, liegt es nahe, mehr Varianten zu produzieren, mehr Kanäle zu bedienen und die Veröffentlichungsfrequenz zu erhöhen. Genau das löst das eigentliche Problem jedoch nicht. Ein zusätzlicher Beitrag schafft keinen zusätzlichen Wert, wenn er dieselben Informationen lediglich anders formuliert.

Die wichtigere Frage lautet deshalb: Warum sollte dieser Inhalt für genau diese Zielgruppe gerade jetzt relevant sein?

Das verlangt mehr als einen guten Prompt. Es braucht Wissen über die Zielgruppe, fachlichen Kontext, einen konkreten Anlass und eine eigene Perspektive auf das Thema.

KI verschiebt die Arbeit vor die Produktion

Damit verändert sich auch unsere Sicht auf die Rolle generativer KI in der Content-Produktion. Ihr größter Hebel liegt möglicherweise gar nicht darin, einfach mehr Inhalte zu erzeugen.

Viele operative Arbeitsschritte lassen sich beschleunigen: Gliederungen entwickeln, vorhandenes Material zusammenfassen, Textvarianten erstellen, lange Inhalte komprimieren oder einen Beitrag für unterschiedliche Formate aufbereiten.

Die schwierigeren Entscheidungen bleiben jedoch bestehen:

• Welches Thema ist relevant genug, um überhaupt bearbeitet zu werden?
• Welche eigene Information oder Perspektive können wir hinzufügen?
• Für welche Zielgruppe ist der Inhalt gedacht?
• Welches Format passt zur jeweiligen Nutzungssituation?
• Welche Aussagen müssen geprüft und mit Quellen belegt werden?
• Und welche Inhalte können wir bewusst nicht produzieren?

Der Produktivitätsgewinn durch KI entsteht damit nicht zwangsläufig aus mehr Output. Er kann auch darin liegen, vorhandene Inhalte besser zu nutzen und redaktionelle Ressourcen auf die Themen zu konzentrieren, bei denen eigene Einordnung tatsächlich einen Unterschied macht.

Glaubwürdigkeit wird zur zweiten knappen Ressource

Neben Relevanz hebt die Cision-Befragung einen zweiten Punkt hervor. Wenn 42 Prozent der Journalist:innen die Sicherung ihrer Glaubwürdigkeit als größte Herausforderung nennen, betrifft das auch diejenigen, die ihnen Informationen liefern.

Für Unternehmenskommunikation bedeutet das: Je einfacher Inhalte produziert und verbreitet werden können, desto wichtiger wird die Frage, worauf Aussagen beruhen. Quellen, eigene Daten, nachvollziehbare Fachpositionen und klar erkennbare Verantwortlichkeit gewinnen damit an Gewicht.

Der Edelman Trust Barometer 2024 zeigt diese Vertrauensfrage auch über die Medienbeziehungen hinaus. In Deutschland halten 49 Prozent der Befragten Innovationen für schlecht gemanagt, nur 14 Prozent bewerten ihren Umgang als gut. Edelman sieht insbesondere bei neuen Technologien einen Zusammenhang zwischen Akzeptanz, Transparenz und der verständlichen Erklärung ihrer Auswirkungen (Quelle: Edelman Trust Barometer 2024 Deutschland).

Gerade für Kommunikation rund um KI und andere technologische Veränderungen reicht es damit nicht, lediglich ihre Möglichkeiten zu erklären. Unternehmen müssen nachvollziehbar machen, wie sie Technologien einsetzen, welche Auswirkungen sie erwarten und wie sie mit möglichen Risiken umgehen.

Mehr Formate können sinnvoll sein (wenn sie unterschiedliche Aufgaben erfüllen)

Aus der Kritik an mehr Content folgt deshalb nicht, dass Unternehmen weniger kommunizieren sollten. Auch die Cision-Zahlen zeigen, dass unterschiedliche Formate gebraucht werden. 87 Prozent der befragten Medienschaffenden verwenden bereitgestellte Multimedia-Inhalte.

Das spricht für eine differenzierte Content-Produktion. Ein ausführlicher Fachartikel, eine Datenvisualisierung, ein kurzer Social-Media-Beitrag, ein Interview oder ein Video können dasselbe Thema aus unterschiedlichen Nutzungssituationen heraus zugänglich machen.

Der Unterschied liegt zwischen mehr Content und mehr Zugängen zu relevanter Information.

Gerade hier kann generative KI sinnvoll unterstützen. Ein einmal fachlich erarbeiteter Inhalt lässt sich leichter strukturieren, verdichten und für unterschiedliche Formate aufbereiten. Die redaktionelle Leistung liegt dann stärker im Ausgangsmaterial und in der Entscheidung, welche Form für welchen Kontext sinnvoll ist.

Kommunikation braucht stärkere Auswahl statt größerer Redaktionspläne

Damit verändert sich auch die Planung. Ein Redaktionsplan, der vor allem festlegt, wie oft auf welchem Kanal veröffentlicht wird, greift zunehmend zu kurz. Interessanter werden Fragen wie:

• Welche Themen wollen wir fachlich tatsächlich besetzen?
• Welche eigenen Erfahrungen, Daten und Personen können wir dafür einbringen?
• Welche Zielgruppen brauchen welche Tiefe?
• Welche Inhalte lassen sich über mehrere Formate und Kanäle hinweg nutzen?
• Wo schaffen wir lediglich zusätzlichen Output, ohne zusätzliche Relevanz?

Das klingt zunächst nach weniger Produktion. Tatsächlich geht es um eine andere Verwendung der verfügbaren Ressourcen.

Wenn KI Routinearbeit reduziert, muss die gewonnene Zeit nicht zwangsläufig in zusätzliche Beiträge fließen. Sie kann auch in Recherche, fachliche Prüfung, Visualisierung, Distribution oder den Dialog mit der Zielgruppe investiert werden.

Fazit: Der Engpass verschiebt sich

2023 war für viele Kommunikationsteams das Jahr, in dem generative KI die Produktionsfrage neu gestellt hat. 2024 wird zunehmend sichtbar, dass schnellere Produktion allein kein Kommunikationsproblem löst.

Der State of the Media Report von Cision bringt die Herausforderung auf einen einfachen Punkt: Auf der Empfängerseite zählen Relevanz und Glaubwürdigkeit. Genau diese beiden Faktoren lassen sich nicht beliebig automatisieren.

Für Content- und Kommunikationsteams bedeutet das nicht, auf KI oder zusätzliche Formate zu verzichten. Es bedeutet vielmehr, den Schwerpunkt zu verschieben: weniger Aufmerksamkeit auf die Menge des produzierten Contents und mehr auf die Frage, welchen Informationswert ein Inhalt für eine konkrete Zielgruppe schafft.

Die entscheidende Produktivitätsfrage lautet damit vielleicht nicht mehr: Wie können wir mit KI mehr Content produzieren?

Sondern: Wie hilft uns KI dabei, unsere Ressourcen auf weniger austauschbare und relevantere Kommunikation zu konzentrieren?