KI in der Content-Produktion: Was funktioniert und was nicht
KI-Tools schützen nicht vor schlechten Ideen. Sie machen schlechte Ideen nur schneller. Was wirklich funktioniert – und wo der Mensch unersetzbar bleibt.
KI-Tools schützen nicht vor schlechten Ideen. Sie machen schlechte Ideen nur schneller. Das ist kein Argument gegen KI – es ist ein Argument für den richtigen Umgang damit. Wir arbeiten täglich mit KI-Tools. Hier ist, was wir gelernt haben.
Der Hype – und was dahinter steckt
2025 hat sich KI in der Content-Produktion von einem Experiment zu einem Standard-Werkzeug entwickelt. Laut einer aktuellen McKinsey-Studie setzen 88 % der Unternehmen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion ein – 2024 waren es noch 72 %. Der Sprung ist real.
Gleichzeitig ist die Ernüchterung bei vielen spürbar, die blind alles auf KI umgestellt haben. Weil: KI kann viel. Aber sie kann nicht denken. Sie hat keine Meinung. Und sie merkt nicht, wenn etwas generisch klingt – weil es immer generisch klingt.
Wo KI uns wirklich Zeit spart
In unserer täglichen Arbeit nutzen wir KI in drei Bereichen:
Recherche und Briefings: Erste Themenrecherche, Marktüberblicke, Zielgruppenanalysen. KI liefert in Minuten eine Grundlage, über die wir früher Stunden gesessen haben. Das Ergebnis ist kein fertiges Briefing – aber ein guter Ausgangspunkt.
Erstentwürfe: Für Social-Media-Posts, E-Mail-Betreffzeilen oder Produktbeschreibungen. KI liefert mehrere Varianten, wir wählen eine aus, überarbeiten sie – und haben trotzdem einen Zeitgewinn von 40 bis 60 %.
Bildgenerierung: Für den POLO Motorrad Dreamgenerator haben wir KI-Bildgenerierung für Tausende personalisierter Traumbilder eingesetzt. Das wäre ohne KI nicht skalierbar gewesen.
Wo KI versagt
Strategie: KI weiß nicht, was deine Marke von der Konkurrenz unterscheidet. Sie weiß nicht, warum deine Kunden bei dir kaufen und nicht woanders. Und sie kann das auch nicht herausfinden – weil sie nicht nachfragt, nicht zuhört, keine Beziehung aufbaut.
Markensprache: Jede Marke klingt ein bisschen anders. Ob eine Marke per Du kommuniziert oder per Sie, ob sie direkt oder zurückhaltend ist, ob Humor passt – das bekommt KI nur mit massivem Aufwand halbwegs hin. Und selbst dann klingt es oft noch wie eine generische Variante der Markensprache.
Empathie und Kontext: Ein Arzt, der einen medizinischen Fachpodcast hört, hat andere Erwartungen als ein Werkstattmitarbeiter, der einen WhatsApp-Kanal abonniert. KI kann diese Nuancen abbilden – wenn man ihr den Kontext komplett vorgibt. Das setzt voraus, dass man ihn selbst versteht.
Was das für die Praxis bedeutet
KI ist kein Ersatz für strategisches Denken. Sie ist ein Produktionswerkzeug – und ein gutes. Die Frage ist nicht KI oder kein KI, sondern: Wer nutzt sie mit einem klaren Plan? Wer hat die Strategie, die Markenkenntnis und das Urteilsvermögen, um die Outputs zu bewerten und zu verbessern?
In unserer Arbeit hat KI den Produktionsaufwand gesenkt – und damit mehr Kapazität für das geschaffen, was wirklich den Unterschied macht: das Verständnis für die Zielgruppe, die kreative Idee, die strategische Einordnung.
Wer KI einsetzt, ohne diese Basis zu haben, macht mehr Content und nicht besseren.