KI-Medien-Trends 2025: 8 1/2 Trends für Redaktionen und Verlage

1. Google Suche: Neue alte SEO-Strategien sind gefragt

Hat die Google-Suche noch eine Zukunft? Mit dem Aufkommen generativer KI-Modelle wie ChatGPT, Perplexity und Co. sehen wir erstmals ernstzunehmende Konkurrenz für Googles langjährige Marktdominanz. Nutzer verlangen zunehmend nach direkten, kompletten Antworten statt der traditionellen “10 blauen Links”. Trotz wachsender Kritik an den Suchergebnissen verteidigt Google bislang seinen Marktanteil von über 90 % – gestützt durch sein technologisches Know-how sowie die fest verankerten Nutzungsgewohnheiten bei transaktionalen Suchen.

Marktanteile im Cross-Channel-Suchmarkt: Google dominiert weiterhin klar (Quelle)

Für Medienhäuser und Verlage bedeutet dies, dass auch künftig robuste und zukunftsorientierte SEO-Strategien unerlässlich sind, um relevant zu bleiben und um gefunden zu werden. Die Grundpfeiler herkömmlicher, bewährter SEO-Strategien bleiben im neuen Jahr bestehen:

• Hochwertiger, strukturierter Content: Nur Inhalte, die klar, präzise und thematisch relevant sind, werden regelmäßig gefunden und geklickt.
• Regelmäßige Aktualisierung: Kontinuierlich aktualisierte Inhalte – besonders für relevante Themen und News – helfen, der Nachfrage nach schnellen, korrekten Informationen gerecht zu werden.
• Strategische Nutzung existierender Inhalte: Bereits veröffentlichte Inhalte sollten überarbeitet und gemäß neuester SEO Best Practices optimiert werden (Keyword-Optimierung, semantisches Content-Tagging usw.).

Meine Vorhersage: Google bleibt zwar die zentrale Plattform für transaktionale Suchanfragen, aber Medienhäuser, die proaktiv agieren und sich auf neue Technologien und informationelle Suchtrends einstellen, können von einer Diversifikation der Suchlandschaft erheblich profitieren. Außerdem wird Google schrittweise neue KI-Funktionalitäten in die Suche integrieren, was mich zum nächsten Trend führt:

2. Generative Engine Optimisation (GEO): Neue Chance für mehr Relevanz

Im Jahr 2025 wird die Reichweitengenerierung für Medienhäuser an Komplexität deutlich zunehmen. Mit dem Launch generativer KI-Systeme wie ChatGPT und Perplexity, aber auch KI-Avancen des Suchriesen Google, stehen nicht nur traditionelle SEO-Strategien auf den Prüfstand, sondern es eröffnen sich auch neue Chancen. Die neue Losung heißt Generative Engine Optimization (GEO). Entsprechende Content-Strategien zielen darauf ab, Inhalte für KI-gesteuerte Suchsysteme und Chatbots so aufzubereiten, dass thematisch passende Artikel bei KI-Anfragen als Quelle generierter Antworten gefunden und angezeigt werden. 

Generative KI verändert die Art, wie Nutzer Informationen suchen und konsumieren. GEO ermöglicht es, Inhalte speziell auf die Funktionsweisen von ChatGPT und Co. zuzuschneiden, um mehr Reichweite und eine entsprechend bessere Monetarisierung zu erzielen:

• Faktenbasierte Inhalte: Die Bereitstellung verlässlicher und präziser strukturierter Informationen gewährleistet, dass das Vertrauen der Leserschaft erhalten bleibt und ausgebaut wird. Zudem wird dadurch sichergestellt, dass Medieninhalte für KI-Modelle attraktiv sind, um für automatisiert generierte KI-Antworten berücksichtigt zu werden.
• Maschinenlesbare Formate: Eindeutige Strukturen wie JSON-LD und semantische Metadaten sind unerlässlich, damit neue KI-Systeme Medieninhalte finden und verwerten.
• Qualitätsjournalismus und Reputation: KI-gesteuerte Suchsysteme bevorzugen Quellen mit großer Relevanz und hohem Vertrauen. Investitionen in hochwertigen Journalismus zahlen sich für ein erfolgreiches GEO genauso aus wie für konventionelle Suchalgorithmen und für die Leser/innen.
• Optimierung für Paywalls: Planvolle GEO-Strategien zielen darauf ab, Inhalte so auszurichten, dass Nutzer/innen von KI-generierten Antworten auf Paywall-Artikel weitergeleitet werden

Beispiel einer Suchanfrage bei Perplexity, um durch eine strukturierte Sportberichterstattung gefunden zu werden (Quelle)

Generative Engine Optimization bietet eine doppelte Chance: Sichtbarkeit in neuen KI-basierten Suchsystemen und damit neue ggf. zusätzliche Optionen der Reichweitenmonetarisierung. Medienhäuser, die frühzeitig in GEO investieren, sichern sich einen Wettbewerbsvorteil, indem sie ihre Inhalte als verlässliche Informationsquellen etablieren und zugleich auf die wachsenden Anforderungen in der digitalen Landschaft reagieren. 

3. KI-gestützte Agenten: Die Zukunft intelligenter Redaktionsarbeit

Im kommenden Jahr werden KI-Agenten, auch bekannt als AI Agents, agentische KI oder KI-gestützte Entscheidungshilfen, in den Redaktionen Einzug halten. KI-Agenten sind zentrale Anwendungen für die Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) als Steuerungseinheit für Entscheidungsprozesse.

Diese Systeme verbinden Regelketten mit den adaptiven Fähigkeiten der KI, um Prozesse und Inhalte zu orchestrieren. Sie unterstützen Redaktionen nicht nur bei der Automatisierung repetitiver Tätigkeiten, sondern bieten darüber hinaus kreative und strategische Unterstützung:

• Individualisierbarkeit: KI-Systeme lassen sich auf die spezifischen Anforderungen der Redaktionen zuschneiden.
• Themenspezialisierung: Mithilfe von KI-gestützten Entscheidungshilfen lassen sich Inhalte aus eigenen Datenbanken autonom zusammenführen.
• Kontextualisierung: Informationen aus unterschiedlichen Quellen werden miteinander verknüpft, um präzise Informationen zu generieren.
• Effizienz: Zeitaufwendige Rechercheprozesse werden effektiv verkürzt, indem an entscheidenden Prozesspunkten passgenaue Informationen bereitgestellt werden.
• Proaktive Unterstützung: Informationen werden in Echtzeit zur Verfügung gestellt, um Workflows effizient zu organisieren.

Ippen produziert mit KI-Agenten täglich mehr als 1.000 Lokaltexte für 100+ Landkreise (Foto: kress pro) (Quelle)

Ippen Digital ist in der deutschen Medienlandschaft ein Vorreiter solcher KI-Agenten. Das Medienhaus setzt auf integrierte KI-Tools, die Routineaufgaben wie die Auswertung öffentlicher Quellen übernehmen, Themenvorschläge erstellen und erste Textentwürfe generieren. Die Redakteure/innen können sich auf wertschöpfende Tätigkeiten wie investigative Recherchen konzentrieren, während eine “Master-KI” Impulse für eine passgenaue Lokalberichterstattung gibt. Ippen zeigt, wie Redaktionen regelmäßige und wiederkehrende Prozesse mit KI-gestützten Entscheidungshilfen effizient organisieren können – insbesondere solche, die bislang als nicht automatisierbar galten.

KI-Agenten ermöglichen die Automatisierung redaktioneller Abläufe zum einen eine effiziente Ressourcennutzung, wodurch mehr Kapazitäten für kreative und investigative Projekte frei werden. Zum anderen eröffnen sich durch den Einsatz von KI neue Erlösmodelle, die es ermöglichen, unterschiedlichste Zielgruppen mit automatisiert optimierten und relevanten Inhalten gezielt anzusprechen. Dies kann über das traditionelle journalistische Angebot hinausgehen, etwa durch die Bereitstellung von Job-Agenten für die Leser/innen. 

4. Human-in-the-Workflow: Balance zwischen Automatisierung und redaktioneller Kontrolle

Generative KI bietet völlig neue Möglichkeiten bei der Skalierung und Effizienzsteigerung in der Content-Produktion. Doch trotz aller Fortschritte bleibt die menschliche Expertise im Kontext journalistischer Genauigkeit und Glaubwürdigkeit unverzichtbar. Der Ansatz “Human-in-the-Workflow” beschreibt eine hybride Arbeitsweise, die die Stärken von Mensch und Maschine kombiniert, um den wachsenden Anforderungen an Qualität und Geschwindigkeit in der Medienproduktion gerecht zu werden. 

KI-Modelle sind inzwischen in der Lage, riesige Datenmengen zu verarbeiten und Inhalte in beeindruckender Geschwindigkeit zu erstellen. Dennoch bleibt der Faktor Mensch auf absehbare Zeit unerlässlich, um folgende Herausforderungen zu meistern:

• KI-Halluzinationen: Auf großen Sprachmodellen bzw. LLMs basierende Systeme generieren bis zu einem Grad immer fehlerbehaftete Inhalte. Die menschliche Kontrolle gewährleistet, dass veröffentlichte Inhalte präzise und faktenbasiert bleiben.
• Verzerrte Darstellungen: KI-Systeme können aufgrund von Verzerrungen in den Trainingsdaten voreingenommene Ergebnisse liefern. Zudem basieren die meisten dieser Sprachmodelle überwiegend auf englischsprachigen Daten, was zu einer Überrepräsentation dieses Kulturraums führt. Menschliche Redakteure/innen sind deshalb unerlässlich, um die Vielfalt und Ausgewogenheit der Inhalte sicherzustellen.

Die Vorteile von Human-in-the-Workflow:

• Human Authenticity und persönlicher Schreibstil: Die Symbiose aus effizienter KI-Unterstützung und menschlicher Originalität ist der Schlüssel zu hochwertigen und glaubwürdigen Inhalten. Ein Human-in-the-Workflow stellt sicher, dass die KI als Werkzeug sinnvoll genutzt wird, die Individualität und Authentizität der Menschen hinter den automatisiert generierten Content jedoch bewahrt bleibt. Persönlicher Stil, sprachliche Nuancen und emotionale Verankerung machen Inhalte einzigartig.
• Qualitätssicherung: Die menschliche Kontrolle bleibt zentral, um Inhalte zu kuratieren, anzupassen und auf ihre Relevanz zu überprüfen. Für die journalistische Arbeit ist nach wie vor eine präzise Prüfung der Quellen unerlässlich.
• Wettbewerbsvorteile und Differenzierungspotenzial: Die Kombination aus KI-gestützter Effizienz und menschlicher Kontrolle ermöglicht es Medienhäusern, ihre Marken und journalistischen Angebote weiterhin als verlässliche und authentische Quelle für qualitativ hochwertigen Content zu positionieren.

5. Frage-Antwort-Systeme (RAG) – Interaktive, verlässliche Informationsvermittlung

Frage-Antwort-Systeme (Retrieval-Augmented Generation, RAG) bieten Medienhäusern neue Wege, ihre Inhalte Leser/innen bereitzustellen. Solche Systeme vereinen die Stärken generativer KI in der sprachlich einwandfreien Formulierung mit dem Wissensfundus aus kuratierten Medienarchiven, medieninternen Wissensbanken oder vergleichbaren geschützten Datenräumen. Dadurch ermöglichen sie nicht nur eine interaktive Content-Erstellung, sondern auch eine Minimierung rechtlicher Risiken durch die Nutzung geprüfter, redaktioneller Quellen. 

Im Vergleich zu generalistischen KI-Systemen, die auf öffentlich zugängliche Daten zugreifen, ermöglichen RAG-Systeme eine kontrollierte Nutzung selektierter Datenquellen. Medienhäuser können …

… ihre Inhalte als Antworten auf spezifische Fragen von Nutzer/innen ausliefern, die auf kuratierten, eigenen Quellen basieren.

… Rechtssicherheit gewährleisten, indem sie ausschließlich eigene Inhalte als Quellen verwenden.

… im Gegensatz zu herkömmlichen Suchfunktionen kontextrelevante Antworten liefern.

… ihre Effizienz steigern, da sich Rechercheprozesse und die Content-Bereitstellung signifikant beschleunigen. 

Worin liegen die typischen Anwendungen? 

• Interaktive Nutzererlebnisse: Nutzer/innen erhalten maßgeschneiderte Antworten auf spezifische Fragen, zu Inhalten über die Medienhäuser exklusiv verfügen
• Redaktionelle Unterstützung: Redakteur/innen können Inhalte schneller erstellen, da Frage-Antwort-Systeme autonom Vorschläge oder erste Entwürfe basierend auf intern vorliegendem Expertenwissen generieren.
• Journalistische Recherchen: Journalisten/innen können gezielte Fragen an ein RAG-System stellen, das in Echtzeit interne Archive durchsucht und präzise Antworten liefert. Zeitaufwendige manuelle Recherchen werden minimiert, während die Qualität der Inhalte hoch bleibt

Ask The Post AI: Interaktives Frage-Antwort-System der Washington Post zur dynamischen Bereitstellung von Artikeln (Quelle)

In diesem Jahr haben unter anderem bereits die Washington Post und das TIME Magazine in den USA oder Bild, die Welt und die Süddeutsche Zeitung (zur Europawahl) solche Frage-Antwort-Systeme gestartet. 2025 dürften weitere nationale und internationale Medien folgen.

6. Von Produktivität zu smarter Sophistication: Next Level KI durch nahtlos integrierte Workflows und robuste Anwendungen

Das Jahr 2025 markiert ganz generell einen Wendepunkt für die Medienbranche: KI wird von experimentellen Pilotprojekten zu einer tragenden Säule im redaktionellen Alltag. Während im zurückliegende Jahr noch Testläufe und Betaphasen dominierten, geht es nun um skalierbare, belastbare KI-Lösungen, die nachweisbare Ergebnisse liefern und wirtschaftlich tragfähig sind. Medienhäuser befinden sich auf dem Weg zur “KI-Sophistication” – einer neuen Entwicklungsstufe, die smarte, stabile und effiziente Anwendungen in den Mittelpunkt stellt.

Der Schlüssel liegt in der technologischen Verfügbarkeit von KI direkt in den bereits etablierten Systemen. Beispiele wie “Apple Intelligence”, die KI-Funktionen von Siri und ChatGPT nahtlos in die iOS-Infrastruktur integriert, zeigen: KI-Lösungen werden dann am wertvollsten, wenn sie dort verfügbar sind, wo Redakteure/innen täglich arbeiten. In Redaktionssysteme und IT-Strukturen eingebettete KI-Tools reduzieren Reibungsverluste, vereinfachen Prozesse und sorgen für eine unkomplizierte Content-Erstellung.

Was KI-Sophistication für Medienhäuser im neuen Jahr bedeutet:

• Make or Buy: Medienunternehmen müssen entscheiden, ob sie eigene KI-Anwendungen entwickeln oder auf externe Tools und Dienstleister zurückgreifen. Entscheidend wird die Güte der Integration in bestehende Arbeitsabläufe sein, insbesondere die technische Anbindung an Content Management Systeme sowie die inhaltlich sinnvolle Einbindung in die Workflows und Produktionsprozesse.  
• Anknüpfungspunkte für den Einsatz von KI-Anwendungen gibt es entlang der gesamten Wertschöpfungskette: von der automatisierten Recherche und Content-Erstellung über eine personalisierte Informationsaufbereitung und Distribution bis hin zu einer datengetriebenen Monetarisierung der Inhalte.
• Erschließung neuer Erlösmodelle: Belastbare KI-Systeme schaffen nicht nur Effizienz, sondern öffnen auch die Tür zu innovativen Angeboten und zusätzlichen Einnahmequellen – etwa durch Frage-Antwort-Systeme (RAG), personalisierte Angebote und weitere Mehrwertdienste. 

KI-Sophistication: 2025 werden Use Cases weiterentwickelt und auf Effizienz getrimmt (Quelle)

Neben Effizienzsteigerungen eröffnet KI auch neue Monetarisierungsmöglichkeiten. Beispiele sind interaktive Frage-Antwort-Systeme (RAG), die vorhandene Inhalte dynamisch verfügbar machen. Medienhäuser müssen jedoch entscheiden, ob sie eigene KI-Lösungen entwickeln oder auf externe Tools setzen – stets mit Blick auf langfristige Integration und Kostenreduktion. 2025 steht ganz im Zeichen einer KI, die nicht nur produktiv, sondern auch smart und nachhaltig ist.

7. Erfolgskontrolle von KI: Von der Messung zur Optimierung

Im neuen Jahr wird eine präzise Erfolgskontrolle von KI-Projekten für Medienhäuser und Verlage zum Hebel für mehr Effizienz und für die Wettbewerbsfähigkeit. Gemäß unserem gemeinsam mit dem Bundesverband Digitalpublisher und Zeitungsverleger (BDZV) veröffentlichten KI-Reifegrad-Report verfügen aktuell gerade einmal 13 % der Medienhäuser über Metriken, um die Produktivität und den Umsatzzuwachs von KI-Anwendungen systematisch zu erfassen.

Mit der zunehmenden Verbreitung produktiver und skalierbarer KI-Lösungen wächst die Dringlichkeit, deren tatsächlichen Mehrwert zu erfassen und zu bewerten. Nur diejenigen Medienhäuser, die im Jahr 2025 auf belastbare KPIs setzen und deren kontinuierliche Erfassung sicherstellen, schaffen die Grundlage für nachhaltige Effizienzgewinne und dauerhafte KI-Strategien.

Hierbei geht es nicht nur um die technische Machbarkeit. Eine effektive Erfolgskontrolle erfordert vor allem die strategische und kulturelle Verankerung datengetriebener Prozesse in den Redaktionen. Wie bei jeder Einführung neuer Technologien wird durch eine transparente, nachvollziehbare Erfolgsmessung das volle Potenzial von KI sichtbar – und langfristig abrufbar. 

Room for Improvement: Nur 13 % der Medienhäuser messen aktuell den KI-Impact. (Quelle)

Ausschließlich eine konsequente Erfolgsmessung ermöglicht es KI-Investitionen zu bewerten und Ressourcen effizient einzusetzen. Herausforderung eins besteht in der Entwicklung geeigneter KPIs, die sowohl Effizienz als auch Qualität und Relevanz von KI-Projekten widerspiegeln. Herausforderung zwei liegt darin, diese KPIs valide und verlässlich messbar zu machen. 

Folgende Kennzahlen empfehlen sich für die Medienbranche:

• Produktivität: Zeitersparnis bei der Content-Erstellung, Automatisierung von Routinetätigkeiten
• Qualität: Verbesserte Präzision, Konsistenz und journalistische Standards durch KI-Unterstützung
• Reichweite: Steigerung von Views, Interaktion und Nutzerbindung durch KI-Inhalte
• Kosten: Reduktion von Produktionskosten durch automatisierte Prozesse
• Personalisierung: Mehr Effektivität von KI durch maßgeschneiderte Inhalte
• Erlösgenerierung: Messbar mehr Umsatz durch KI-basierte Services 

8. KI-Regulierung: Neueste Entwicklungen in Recht und Ethik

Medienhäuser stehen 2025 vor der Herausforderung rechtliche und ethische Standards bei der KI-Nutzung durchgängig zu erfüllen. Der EU AI Act sowie vergleichbare Vorgaben, die im neuen Jahr in Kraft treten, geben neue Rahmenbedingungen vor, die sowohl Risiken minimieren sollen als auch Leitplanken für künftige Innovationen festlegen. Medienunternehmen, die auf diese Notwendigkeiten reagieren und sich den regulatorischen Anforderungen stellen, sichern sich wettbewerbliche Vorteile und stärken das Vertrauen ihrer Zielgruppen.

Was sind die Entwicklungen und Herausforderungen?

• EU AI Act: Ab Februar 2025 gelten neue Regelungen, die KI-Systeme nach ihrem Risikopotenzial einstufen. Dies erfordert Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit.
• Urheberrechtsfragen: Der Rechtsstreit um KI-Trainingsdaten bleibt ein zentrales Thema. Während einige Gerichte wie das Hamburger Urteil im Fall LAION im wissenschaftlichen Umfeld für mehr Klarheit schaffen, sind kommerzielle Anwendungen weiterhin unsicher. Für Medienhäuser ist dies besonders relevant, wenn sie KI-gestützte Tools für die Content-Erstellung einsetzen, da die Herkunft der Trainingsdaten klar dokumentiert und überprüfbar sein muss.
• Irreführende KI-Zusammenfassungen: Das Beispiel der BBC-Beschwerde bei Apple zeigt, dass Medienhäuser auf der Hut sein müssen, um nicht irreführende KI-basierte Inhalte zu veröffentlichen. Solche Fällen unterstreichen die Notwendigkeit für Medienhäuser, KI-Lösungen sorgfältig auszuwählen und den jeweiligen Output stets zu prüfen, damit die veröffentlichten Inhalte korrekt und rechtssicher bleiben.
• GenAI-Verlagspartnerschaften: Die Zusammenarbeit zwischen OpenAI und großen Medienhäusern wie Axel Springer zeigt, dass KI-gesteuerte Plattformen wie ChatGPT oder Perplexity eine massive Reichweite für Medien bieten können. Derartige Partnerschaften, zeigen aber auch, dass große Sprachmodelle (LLMs) regelmäßig neuen Medien-Content benötigen, um weiter trainiert werden zu können. Daraus ergeben sich neue Monetarisierungsoptionen für Medienhäuser aber auch neue regulatorische Fragen zu fairen Nutzung und Lizenzierung von Medien-Inhalten. 

Welche Konsequenzen ergeben sich daraus für Medienhäuser?

• Compliance als Wettbewerbsvorteil: Medienhäuser, die KI-Regulierung ernst nehmen, stärken ihr Vertrauen bei Lesern und Partnern. Die transparente Nutzung von KI und die Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten tragen dazu bei, dass die eigene journalistische Glaubwürdigkeit auch in Zukunft hoch bleibt.
• Rechtssichere KI-Tools: Medienunternehmen sollten KI-gestützte Tools für die Content-Erstellung oder interaktive Anwendungen entwickeln oder nutzen, die den Anforderungen des EU AI Acts und der DSGVO entsprechen. So lassen sich journalistische Standards wahren und rechtliche Sicherheit sicherstellen.
• Dokumentation von Trainingsdaten: Medienhäuser müssen gewährleisten, dass die Herkunft externer Trainingsdaten transparent und überprüfbar ist. Das bleibt eine zentrale Herausforderung. 
  
• KI-Taskforces: Interne Teams aus Experten für Recht, Ethik und Technik stellen sicher, dass KI-Anwendungen den regulatorischen Anforderungen entsprechen und KI-Lösungen entwickelt oder eingekauft werden, die sowohl rechtlich als auch ethisch unbedenklich sind.

Kurzum: Die KI-Regulierungen im Jahr 2025 bietet sowohl Herausforderungen als auch Chancen für Medienhäuser.

8.5 KI-Schulungen für Mitarbeitende

Ab dem 2. Februar 2025 sind Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen oder bereitstellen, gemäß dem EU AI Act verpflichtet, ihre Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Technologien zu schulen. Es handelt sich also nicht um einen Trend, sondern um regulatorische Vorgaben, die darauf abzielen, einen verantwortungsvollen und effizienten Einsatz von KI-Systemen sicherzustellen.

Für Medienhäuser und Verlage bedeutet dies, dass alle Mitarbeitenden, die mit KI arbeiten – sei es durch die Nutzung von Tools wie ChatGPT oder DeepL – entsprechende Schulungen erhalten müssen. Solche Weiterbildungen bieten nicht nur Compliance-Sicherheit, sondern eröffnen auch Potenziale für innovative KI-Anwendungen und Akzeptanz innerhalb der eigenen Organisation. Eine erfolgreiche KI-Transformation hängt maßgeblich davon ab, wie gut Mitarbeitende die neuen Technologien verstehen, anwenden und in ihre Arbeitsabläufe integrieren.

Größere deutsche Medienhäuser haben bereits entsprechende Initiativen gestartet:

• Spiegel-Verlag: Einführung einer “KI-Woche” mit Expertenvorträgen zu Themen wie Bildforensik und KI-gestützte Anwendungen
• Berliner Tagesspiegel: Entwicklung eines Tutorial-Systems und eines “KI-Playgrounds” für praktische Übungen mit KI-Tools, insbesondere für Headlines und Zusammenfassungen
• Zeit-Verlagsgruppe: Monatliches Live-Format “KI-Snack” zur Information der Mitarbeitenden und Durchführung eines “KI-Tags” mit bereichsübergreifenden Arbeitsgruppen zur Integration von KI in den Arbeitsalltag
• Kölner Stadt-Anzeiger Medien: Organisation eines “AI Innovation Day” mit interaktiven Lernmöglichkeiten zur Veranschaulichung von KI-Anwendungen sowie Etablierung der Lernreihe “AI to Go” mit konkreten Tool-Schulterblicken

Im neuen Jahr stehen Medienhäuser und Verlage vor der Aufgabe, die Integration von KI in ihre Arbeitsprozesse weiter voranzutreiben und effektiv zu gestalten. Der Einsatz von KI-Technologien bietet vielfältige Möglichkeiten, von der Automatisierung redaktioneller Abläufe über die Personalisierung von Inhalten bis hin zur Optimierung der Content-Distribution. Um langfristig nicht nur technische, sondern auch kulturelle Vorteile zu sichern und sich als führend zu positionieren, ist ein strategisches Vorgehen unerlässlich. Dies umfasst die Entwicklung eindeutiger Leitlinien, die Schulung der Mitarbeitenden im Umgang mit KI sowie die Etablierung einer innovationsfreundlichen Unternehmenskultur.

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