KI in der Contentbranche: Täglich, pragmatisch, aber mit wachem Blick

Content-Profis nutzen KI-Tools täglich, aber sie tun es sehr bewusst, selektiv und mit klaren Grenzen. Das sind die wesentlichen Signale aus einer kleinen Umfrage zur KI-Nutzung in der Contentbranche. Dabei haben die Freischaffenden gegenüber den Angestellten einen klaren Vorteil: Sie können ihre KI-Tools frei wählen.

Zusammenfassung

• Tägliche Integration: KI ist als Werkzeug fest verankert und wird meist täglich für Textarbeit und Recherche eingesetzt.
• Wachsende Kompetenzschere: Freelancer bauen durch die freie Tool-Wahl ein tiefes KI-Verständnis auf, während Angestellte oft durch IT-Vorgaben auf ein System limitiert bleiben.
• Mensch bleibt unersetzlich: Die KI erledigt Fleißaufgaben und Rohentwürfe, doch die finale Qualitätssicherung, Kreation und strategische Entscheidungen bleiben beim Menschen.
• Nächste Phase der KI-Nutzung: Die reine Experimentierphase endet; der Fokus verlagert sich auf automatisierte Workflows, KI-Agenten und Custom-GPTs.
• Klare ethische Grenzen: Autonome Entscheidungen oder der Einsatz bei sensiblen Daten sind für die Befragten absolute Tabus.

Die Datenbasis für diesen Artikel aus unserer Umfrage aus dem März 2026 ist klein. Wir haben zwölf verwertbare Antworten von Personen aus der deutschsprachigen Contentbranche bekommen. Es handelt sich also nicht um eine weitere Studie und auch nicht um eine repräsentative Umfrage. Aber die Antworten zeigen dennoch ein interessantes Stimmungsbild quer durch die Disziplinen Texten, PR, Social Media, Content-Strategie und Beratung. Es sind keine statistischen Durchschnittswerte, sondern subjektive Antworten.

Die nachfolgende Besprechung einzelner Aspekte dient daher nicht als Basis für strategische Entscheidungen zur Nutzung von KI, sondern soll vielmehr eine Diskussion anregen, die wir in den nächsten Monaten führen müssen:

Für welche Aufgaben wollen und können wir welche KI-Tools einsetzen und wo ziehen wir bewusst rote Linien, die wir nicht überschreiten?

Dafür eignet sich die kleine qualitative Umfrage bestens, denn die Antworten sind ausführlich, ehrlich und stammen von Menschen, die KI-Tools bereits praktisch einsetzen. Die im Anschluss beschriebenen Muster gelten daher für die aktive, bereits engagierte Nutzergruppe und nicht für die stille Mehrheit, die vielleicht noch abwartet und bislang über erste Experimente nicht hinausgekommen ist.

Die neue Selbstverständlichkeit: KI ist Teil des Teams

Während sich zu Beginn der GenAI-Ära vor allem fachfremde Personen auf ChatGPT stürzten, da sie damit ihr Arbeitsspektrum erweitern konnten (die anderen LLMs kamen erst später dazu), haben die Content-Profis bei der GenAI-Nutzung längst nachgezogen. Nahezu alle Teilnehmenden der kleinen Branchenumfrage setzen KI-Tools mittlerweile täglich oder sogar mehrmals täglich ein.

Die regelmäßige Nutzung in hoher Frequenz zeigt, dass die LLMs bereits tief in die Arbeitsabläufe der Contentbranche verankert sind. Auch die Vielzahl der Aufgaben, die sie übernehmen, spricht klar für die neuen „KI-Kollegen“. Und häufig gibt es nicht nur einen KI-Kollegen, sondern gleich ein ganzes KI-Kollegium. Oft bleibt es zudem nicht bei der Nutzung in einem bestimmten Kontext. So nutzt die Mehrheit der Teilnehmenden KI-Tools sowohl bei der Arbeit im Unternehmen als auch privat. Lediglich zwei Personen beschränken sich auf einen Einsatzbereich.

Damit erklärt sich vermutlich auch die große Anzahl verschiedener Tools, für die eine aktive Nutzung angegeben wurde. Insgesamt liegt ChatGPT als First Mover knapp an der Spitze, gefolgt von Claude und Gemini, die gleichauf liegen. Mit etwas größerem Abstand folgen Mistral und Copilot.

Für Content-Profis stellt sich also nicht mehr die Frage, ob sie KI-Tools einsetzen. Sie sind bereits einen Schritt weiter und fragen sich jetzt, welches Tool sie für welche Aufgaben einsetzen sollen.

Text und Research: Unterstützung im Kernbereich

Auf die Frage, welche Aufgaben hauptsächlich mit KI-Unterstützung erledigt werden, lautet die Antwort fast aller Umfrageteilnehmenden: Text und Research. Bei der Frage nach der wichtigsten Aufgabe, die bereits mit KI erledigt wird, werden beide Aufgabenbereiche zudem miteinander verknüpft. Das ist nur logisch, denn Recherche dient in der Regel der Vorbereitung von Texten.

Wichtig ist jedoch, dass der Mensch die Kontrolle behält. Christine Steiner beschreibt ihren Kernworkflow beispielsweise wie folgt: „Recherche für PR-Texte, Texte umformulieren, Texte kürzen.” Das sind keinesfalls exotische Anwendungen, sondern Kernaufgaben bei der Textarbeit. Es sind genau die Aufgaben, für die man ansonsten gerne die Hilfe von Kollegen in Anspruch nimmt, denn es handelt sich eher um Fleißaufgaben. KI übernimmt die kleinteiligen, zeitfressenden Aufgaben: den ersten Entwurf, die Verdichtung und die Umformulierung für eine andere Zielgruppe.

Den kreativen Anteil leisten die Befragten allerdings immer noch selbst und sehen das auch weiterhin als notwendig an:

»Erst den Kopf anmachen, dann das KI-Tool.« – Clara Brahms, freie Texterin

Grafik folgt als zweite Anwendungskategorie bei etwa der Hälfte der Befragten. Auch hier dominiert mit Midjourney ein „Tool der ersten Stunde“. Video und Audio sind dagegen bislang eher Nischenthemen. Das könnte sich jedoch zukünftig noch ändern, denn diese beiden Kategorien sind vergleichsweise jung. Mit einem steigenden Angebot, einer verbesserten Benutzerfreundlichkeit und konkreten Anwendungsfällen stehen die Chancen für KI-Tools aus diesen Bereichen nicht schlecht.

ChatGPT führt – aber die KI-Landschaft ist vielfältiger als gedacht

OpenAI bietet mit ChatGPT nach wie vor das meistgenutzte und meistbezahlte Tool an. Das war zu erwarten. Interessanter ist da schon das, was dahinter passiert, denn das Feld der Herausforderer holt auf. Bei fast der Hälfte der Befragten taucht bereits Claude von Anthropic auf – auffällig oft bei denjenigen, die sehr differenziert über ihre KI-Nutzung berichten. Das lässt die Vermutung zu, dass Claude weniger das Tool für Einsteiger ist und eher Fortgeschrittene anspricht.

Für ChatGPT spricht zudem die Zahl der kostenpflichtigen Abonnements. Von den elf Befragten haben neun auch einen kostenpflichtigen Account. Bei Claude sind es dagegen nur vier von sieben und bei Google Gemini drei von sieben. Möglicherweise spielt hier der Nutzungskontext eine Rolle, denn acht der Content-Profis nutzen KI-Tools in mindestens zwei Nutzungsszenarien. Was das bedeuten könnte, beleuchte ich etwas später in diesem Artikel.

Google Gemini ist ebenfalls weit verbreitet, wird aber seltener kostenpflichtig genutzt. Midjourney ist der einzige Bildgenerator, der mehrfach explizit genannt wird. Mistral, Grok und lokale Modelle werden ebenfalls genannt, spielen aber nur eine Nebenrolle. In Bezug auf Mistral und lokale Modelle wird es interessant sein, ob sie zukünftig von einem wachsenden Bewusstsein für Alternativen zum amerikanischen KI-Mainstream sowie von Datenschutzanforderungen profitieren können.

Bei den Power-Usern zeigt sich insgesamt ein klares Muster: Sie nutzen nicht ein Tool für alles, sondern wechseln je nach Situation. Diana Stephen hat pro Kunde verschiedene Custom-GPTs gebaut, die entweder Rohentwürfe liefern oder vorhandene Texte auf Übereinstimmung mit Kundenvorgaben prüfen. Frank Michna wiederum setzt je nach Aufgabe auf ChatGPT, Claude, Gemini und Copilot – und das parallel, bewusst und mit einer klaren Vorstellung davon, welches Tool sich für welchen Zweck am besten eignet. Hier wird also nicht mehr nur experimentiert: KI-Tools sind bereits in professionelle Arbeitsabläufe integriert.

Wer darf wählen? IT-Vorgabe vs. freie Toolwahl

Um zu verstehen, wie es zur Auswahl bestimmter KI-Tools kommt, lohnt sich ein Blick auf die Hintergründe ihrer Nutzung. Nicht alle Content-Profis haben die gleiche Freiheit bei der Auswahl und dem Ausprobieren der verschiedenen Tools. Wer direkt in einem Unternehmen oder einer Organisation arbeitet, muss sich anderen Kriterien stellen als Selbstständige und andere Content-Dienstleister.

Angestellte in deutschen Unternehmen arbeiten häufig mit dem, was die IT-Abteilung nach definierten Prozessen freigibt. In vielen Fällen ist das der Copilot von Microsoft, da er als Teil von Microsoft 365 bereits lizenziert ist, DSGVO-konform gehostet wird und keine separate Beschaffungsentscheidung erfordert. Andere Tools haben es da deutlich schwerer, und die Prozesse bis zur Freigabe können langwierig sein.

Das ist kein Vorwurf an die IT-Abteilungen, sondern eine strukturelle Realität: Datenschutz, Compliance, Lizenzmodelle und IT-Governance erzwingen oft eben einfache Lösungen. In der Umfrage spiegelt sich das deutlich wider. Unternehmensnutzende nennen Copilot überproportional häufig, während das Tool bei Selbstständigen kaum vorkommt.

Selbstständige haben dagegen einen entscheidenden strategischen Vorteil: Sie können jederzeit zum jeweils besten Tool wechseln. Sie testen Claude, wenn es bei langen Dokumenten besser funktioniert. Sie wechseln zu Gemini, wenn die Integration mit Google Workspace passt, und probieren Mistral aus, wenn Datensouveränität wichtig ist. Und das ganz ohne Freigabeprozess und ohne Ticket ans IT-Helpdesk.

Die Konsequenz ist ein Lernungleichgewicht: Selbstständige sammeln einen deutlich breiteren Erfahrungsschatz bezüglich der Stärken und Schwächen verschiedener Modelle. Sie entwickeln ein Gespür dafür, wann ein Tool „halluziniert“, wann es in der Argumentation besonders stark ist und wann es bei langen Kontexten nachlässt. Sie treffen situative Entscheidungen darüber, mit welchem Tool sie bei welchen Aufgaben die besten Ergebnisse erzielen. Kurz gesagt: Sie erwerben grundlegende KI-Kompetenzen, während Angestellte oft nur auf eine Nutzungserfahrung mit einem einzigen KI-System zurückgreifen können.

Langfristig gesehen ist das ein relevanter und gravierender Unterschied. In einer Branche, in der KI-Kenntnisse zunehmend zum Wettbewerbsvorteil werden, entsteht so eine Kompetenzlücke zwischen Angestellten und Freischaffenden. Diese dürfte sich in den nächsten Jahren vergrößern – sofern Unternehmen nicht aktiv gegensteuern. Das wäre auch im Interesse der Mitarbeitenden, denn bei einem Jobwechsel werden KI-Kenntnisse eine zunehmend wichtige Rolle spielen.

Was ist der nächste Schritt? Agenten und Automatisierung

In der Umfrage wollten wir auch wissen, was die Befragten zukünftig mit KI-Tools machen möchten. In den Antworten zeigt sich ein klarer roter Faden: Fast alle wollen weg von manuellen Einzeleinsätzen und hin zu einer integrierten KI-Kooperation. Sie möchten Routineaufgaben an KI-Agenten delegieren, Daten- und Wettbewerbsanalysen automatisieren oder agentische Systeme für UX-Prozesse aufbauen.

Es geht aber auch um die Intensivierung der bisherigen Nutzung. Dazu gehört beispielsweise die Entwicklung von Custom GPTs oder der systematische Ausbau der KI-Unterstützung für spezielle Aufgaben wie Suchmaschinenoptimierung, Programmierung oder Buchhaltung.

Was sich hier abzeichnet: Die erste Phase der KI-Adaption, also das Ausprobieren von KI-Tools für Einzelfälle, ist für diese Gruppe nahezu abgeschlossen. Sie gehen mehrheitlich in die zweite Phase der KI-Nutzung über. Sie integrieren KI in bestehende Arbeitsabläufe und entwickeln Prozesse, die nicht jedes Mal neu gestartet werden müssen. So hart es auch klingen mag, aber wer jetzt noch in der ersten Phase steckt, droht im Laufe der nächsten Monate abgehängt zu werden.

Rote Linien: Wofür KI nicht eingesetzt wird

Die große Mehrheit der Befragten setzt gleich mehrere KI-Tools für unterschiedliche Aufgaben ein. Das spricht eher für einen KI-Enthusiasmus als für große Skepsis. Gleichwohl sind die Grenzen, die gezogen werden, sehr klar und mit Überzeugung formuliert.

„Keine KI für Liebesbriefe“ von Martin Schmitt ist zwar mit einem augenzwinkernden Smiley versehen und folglich nicht komplett ernst gemeint, zeigt aber die grundsätzliche Richtung sehr schön. Alle persönlichen Themen sind für fast alle explizit tabu. Dazu gehören nicht nur Liebesbriefe, sondern auch Gesundheitsdaten, Finanzverwaltung, firmeninterne Informationen sowie das Personalwesen. Komplett autonome KI-Agenten wie OpenClaw werden skeptisch gesehen. Generell gilt: Der „Human in the Loop“ darf nicht vergessen werden.

Fast alle ziehen bei strategischen Entscheidungen eine weitere rote Linie, die sie nicht überschreiten wollen. Frank Michna formuliert es so: KI dürfe nicht alleinverantwortlich dafür sein, welche Strategien für Kunden verfolgt werden. Ohne den Menschen ginge es nicht.

Unabhängig davon, wie intensiv und professionell KI genutzt wird und in welchem Kontext KI-Tools eingesetzt werden, wird KI bemerkenswert stabil als Werkzeug und nicht als Entscheidungsträger angesehen.

Ambivalenz: Zu schnell, zu unklar, zu wenig reguliert

Zwischen den Zeilen der Umfrageantworten lässt sich ein Gefühl erahnen, das bei der professionellen Nutzung im ersten Moment erstaunt: Unsicherheit. Nicht über die eigene Nutzung oder Kompetenzen, sondern über das größere Bild der Einordnung der KI-Entwicklung.

Peter Diekmann bringt es am besten auf den Punkt: „Je mehr ich über KI-Tools lerne, desto ambivalenter wird mein Verhältnis dazu. Der unbedarfte Umgang vieler Marketer und Kommunikationsprofis mit KI ist scary as hell.“ Dies ist keine spontane Äußerung, sondern die Einschätzung eines erfahrenen Content-Profis, der sich intensiv mit der Materie befasst hat.

Diana Stephen beobachtet, dass die technologische Entwicklung schneller voranschreitet, als die meisten Menschen mithalten können. Frank Michna weist darauf hin, dass wir noch immer über Systeme und Märkte sprechen, die nicht gesetzt sind – weder die endgültigen Preise noch die weitere Entwicklungsrichtung sind absehbar.

Bei der Frage der Regulierung ist die Gruppe gespalten. Einerseits ist Regulierung nötig und muss schneller kommen. Andererseits könnte eine strenge EU-Regulierung Innovationen bremsen. Frank Michna sieht im europäischen Ansatz, bei dem Ethik und Moral eine Rolle spielen, eine potenzielle Nischenstrategie, mit der sich Europa zusammen mit klugen Köpfen und KI profilieren könnte.

Ein kleines, aber spannendes Signal am Rande: Gleich zwei Befragte erwähnen lokale KI, also Modelle, die auf dem eigenen Rechner laufen und keine Daten an externe Server senden. Doris Schuppe wünscht sich ausdrücklich, dass es leichter wird, „eine KI einsetzen zu können, die gesichert lokal arbeitet”. Was bislang eher ein technisches Nischenthema war, könnte gerade in Deutschland, wo der Datenschutz traditionell eine größere Rolle spielt als beispielsweise in den USA, relevant werden. Siehe dazu auch unseren Beitrag zu lokaler KI in dieser Ausgabe.

Fazit: Was bedeutet das für die Contentbranche?

Nehmen wir einmal an, die Antworten aus der Umfrage würden einen groben Überblick über den Stand der Dinge in der deutschen Contentbranche zulassen. Dann könnte man sagen, dass die Frage nach dem „Ob“ bereits beantwortet ist und sich die Branche nun der Frage nach dem „Wie“ widmet.

Drei Erkenntnisse stechen für mich klar heraus:

Erstens: KI-Kompetenz ist ungleich verteilt

Selbstständige, die frei zwischen Tools wechseln können, entwickeln ein breiteres und tieferes Verständnis für KI-Fähigkeiten als Angestellte, die an IT-Vorgaben gebunden sind. Unternehmen, die ihre Content-Teams dauerhaft auf ein einziges System fixieren, riskieren eine wachsende Kompetenzlücke.

Zweitens: KI ist ein Werkzeug und kein Entscheidungsträger

Die Befragten sind sich einig, dass KI zwar viel kann, aber nicht urteilen darf. Der Mensch, der das Ergebnis bewertet, in den Kontext setzt und verantwortet, ist nicht durch eine KI zu ersetzen.

Drittens: Die nächste Entwicklungsstufe ist schon da

Agenten, automatisierte Workflows und vernetzte KI-Systeme sind keine Zukunftsmusik mehr, denn einige der Befragten befassen sich damit bereits.

Das Fazit der Umfrage lautet: KI ist längst in der Contentbranche angekommen und entwickelt sich rasant weiter. Hoffnungsvoll stimmt dabei die klare Haltung zu den Grenzen der KI-Nutzung und die gesunde, aber doch pragmatische Grundskepsis.

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Dieser Artikel gehört zu: UPLOAD Magazin 125

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