AI - Der unerwünschte Retter des klassischen Verlagswesens

Key Facts

• KI reduziert operative Tätigkeiten und schafft Raum für kreative, hochwertige redaktionelle Inhalte.
• Automatisierte kanalneutrale Content-Produktion ermöglicht effiziente Nutzung digitaler und gedruckter Kanäle.
• Printproduktion mit KI führt zu 28 % Zeitersparnis pro Ausgabe und erhöht Effizienz um bis zu 100 %.
• CORE AI-Framework strukturiert die KI-Einführung systematisch und überwindet fragmentierte Strategien
• Strategische Gesamtkostenreduktion durch KI ermöglicht signifikante Einsparungen, um neue Geschäftsmodelle zu finanzieren.

Vorwort

„Bildung und Technologie gehören zusammen – sie befreien den Geist für höhere Aufgaben, während Maschinen die Routine übernehmen.“ Diese Vision Nikola Teslas erscheint heute aktueller denn je. Doch während andere Branchen längst begonnen haben, diese Symbiose umzusetzen, droht das klassische Verlagswesen zurückzubleiben. Wenn Verlage nicht schnell handeln, laufen sie Gefahr, irrelevant zu werden – ähnlich wie etablierte Banken, deren Kundenschnittstelle von digitalen Herausforderern wie Revolut oder N26 übernommen wurde.

In einer Ära, in der Plattformen wie ChatGPT immer stärker Inhalte kuratieren und direkt an Nutzer ausspielen, dürfen Verlage nicht länger zögern. Statt kreative Kräfte mit repetitiven operativen Prozessen zu blockieren, ist es entscheidend, mithilfe von künstlicher Intelligenz (AI) Freiräume für echte Wertschöpfung zu schaffen: das Erzählen inspirierender Geschichten, das Vermitteln von Wissen und die kreative Gestaltung von Inhalten, die Menschen bewegen.

Redaktionen können heute bereits von AI profitieren: durch automatisierte Distribution, personalisierte Inhalte und datengetriebene Themenplanung. Intelligente Algorithmen beschleunigen Lektoratsprozesse und erhöhen deren Qualität, während in der Print-Produktion Planung, Seitenerstellung und Anzeigenplatzierung effizienter gestaltet werden können. Laut Reuters Institute haben bereits 87 % der Medienmanager erlebt, wie generative KI ihre Redaktionen grundlegend verändert hat.

Die Entscheidung ist klar: Wer den Wandel aktiv gestaltet, wird relevant bleiben. Wer zögert, riskiert, von technologischen Herausforderern verdrängt zu werden. Dieser Blogpost zeigt deshalb auf, wie Verlage AI nicht nur als effizienzsteigerndes Werkzeug, sondern als essenziellen Baustein ihrer Zukunftsfähigkeit nutzen können – um die Kernessenz des Verlagswesens neu zu beleben und langfristig erfolgreich zu sein.

AI-Strategie

Die erfolgreiche Implementierung von künstlicher Intelligenz im Verlagswesen erfordert ein systematisches und stufenweises Vorgehen (siehe Abbildung 1). Dabei ist es entscheidend, den Adaptionsprozess schrittweise zu gestalten, um Risiken zu minimieren und Akzeptanz zu fördern.

Abbildung 1: CORE AI-Adaption Framework


Wie schnell der Adaptionsgrad gesteigert wird hängt davon ab welche Grundlagen im Aufbau der KI-Rahmenbedingungen geschaffen wurden. Hierbei ist schrittweise in mehreren aufeinander aufbauen Schritten vorzugehen. Die wichtigsten Schritte und Rahmenbedingungen sind in der folgenden Abbildung zusammengefasst.



Abbildung 2: Notwendige KI-Rahmenbedingungen

1. KI-Leuchtturm: Der Startpunkt jeder KI-Transformation beginnt mit klaren strategischen Zielen und einem Leuchtturmprojekt. Ziel ist es, übergeordnete Unternehmensziele mit dem Einsatz von KI zu verknüpfen. Wichtige Einflussfaktoren sind dabei die individuelle KI-Reife des Unternehmens, die Wettbewerbslandschaft sowie makroökonomische Rahmenbedingungen. Diese Elemente helfen, einen realistischen Erwartungshorizont zu setzen und die Positionierung im Markt zu reflektieren. Ein konkreter Anwendungsfall mit hoher Sichtbarkeit dient als erster Schritt. Ziel ist es, operative Relevanz zu beweisen, Learnings zu generieren und das Mindset zu verändern – idealerweise in einem Bereich mit geringer Umsetzungshürde und klarem Nutzen. Im Verlagswesen bietet sich hier das Thema Printproduktion an, welches im folgenden Kapitel vertieft wird.
2. Wertrealisierung: Der nächste Schritt besteht in der konkreten wirtschaftlichen Bewertung potenzieller KI-Anwendungsfälle. Dabei stehen zwei Aspekte im Vordergrund: erstens die Priorisierung von Use Cases, die einen direkten Bezug zu Geschäfts- oder Redaktionszielen aufweisen, und zweitens die qualitative und quantitative Abschätzung des Business Values – etwa durch ROI-Simulationen, Investitionsrentabilität oder Einsparpotenziale. Der Fokus liegt nun auf der Skalierung des Nutzens. Es werden erste systematische Maßnahmen zur Produktivitätssteigerung ergriffen, KPIs definiert und erste Frameworks zur Erfolgsmessung etabliert. Ziel ist es, Nutzen zu skalieren und strukturell zu verankern.
3. KI-Organisation: Die organisatorische Verankerung bildet das Rückgrat jeder Skalierung. Erfolgsentscheidend ist der Aufbau dedizierter Strukturen wie KI-Teams oder Centers of Excellence (CoEs). Parallel müssen Programme zur internen Befähigung entstehen – darunter maßgeschneiderte Schulungsangebote, Training-onthe-Job und kollaborative Lernformate, die KI-Kompetenz breit verankern und Skepsis abbauen. Die Organisation muss sich auf die Arbeit mit KI einstellen – durch klare Rollen, interdisziplinäre Teams und eine Lernkultur. Neue Verantwortlichkeiten (z. B. AI Lead, Data Owner) sowie Governance-Strukturen werden definiert. Gleichzeitig beginnt die Etablierung ethischer Leitplanken und Trainingsprogramme.
4. KI-Technologiekomponenten: Erst als vierter Schritt folgt die technische Ausgestaltung hier geht es um drei Kernbereiche: (1) Daten für KI – mit Fokus auf Architektur, Integration, Datenqualität und Aufbau skalierbarer Pipelines – Ohne eine solide Datenbasis mit hoher Qualität kann KI nicht arbeiten (2) Technologie – darunter die Auswahl geeigneter Tools, Cloud-Infrastrukturen, Sicherheitssysteme und Softwareintegration; sowie (3) Governance – zur Überwachung, Risikobewertung, Kostensteuerung und Regelsetzung für einen vertrauensvollen KI-Betrieb.

Auf diesem Weg begegnen Verlage zahlreichen Herausforderungen, die sowohl technischer als auch organisatorischer Natur sind. Eine der zentralen Hürden ist die technologische Reife der verfügbaren Lösungen – nicht jede KI-Anwendung ist für den produktiven Einsatz geeignet oder
lässt sich reibungslos in bestehende Toolchains integrieren. Gleichzeitig können erhebliche organisatorische Widerstände bestehen: Mitarbeitende halten an gewohnten Abläufen fest, was ohne gezielte Change-Kommunikation zu Akzeptanzproblemen führen kann.

Abbildung 3: Einordnung KI-Anforderungen im Geschäftskontext

Datenschutz und ethische Fragestellungen eine weitere bedeutende Herausforderung dar. Gerade im Umgang mit personenbezogenen Daten ist besondere Sorgfalt geboten. Insbesondere im Verlagswesen – als Träger öffentlicher Meinungsbildung – muss der Umgang mit generierter Information besonders verantwortungsvoll erfolgen. Die Verankerung ethischer Prinzipien in allen Entwicklungs- und Einsatzphasen ist essenziell. Bias-Kontrolle, Transparenzpflichten und menschliche Validierung (Human-in-the-Loop) gehören daher zum Standardrepertoire einer ethischen KI.

Sind die organisatorischen und technischen Hausaufgaben gemacht, rückt die vermeintlich naheliegende Frage in den Vordergrund: Welches Modell oder welche Lösung sollen wir nun einsetzen? Doch genau hier lauert die nächste strategische Falle. Viele Unternehmen investieren vorschnell in ein einzelnes KI-Modell – und landen im Vendor Lock-in. Was kurzfristig praktikabel erscheint, wird langfristig zum Innovationshemmnis. Um diesen sogenannten Vendor Lock-in zu vermeiden und langfristige Flexibilität zu sichern, ist der Aufbau einer orchestrierten AI-Plattform entscheidend (siehe Abbildung 4). Sie bildet das strategische Rückgrat einer skalierbaren KI-Landschaft und ermöglicht es, unterschiedliche Modelle und Tools modular einzubinden sowie über dynamische und statische Agenten in redaktionelle Workflows zu integrieren. Diese Plattform basiert auf einer gemeinsamen Speicher- und Dateninfrastruktur – beispielsweise Data Lakes, Wissensgraphen und semantische Suchsysteme – und wird durch einen Tool-Marktplatz (z. B. Graph-RAG-Module, Data Connectors) ergänzt. Die Fähigkeit, neue Module schnell zu integrieren, macht die Plattform hochgradig zukunftsfähig und adaptiv. Zentrales Steuerungselement ist der sogenannte AI Orchestrator. Er überwacht Prozesse, verwaltet Agenten, priorisiert Aufgaben und sorgt dafür, dass sensible Entscheidungen automatisch eskaliert werden. Der Mensch bleibt dabei im Entscheidungsprozess eingebunden (Human-inthe-Loop), um kritische Inhalte zu prüfen, ethische Maßstäbe abzusichern und die Gesamtverantwortung zu tragen. So entsteht ein intelligentes, flexibles und vertrauenswürdiges KI-Ökosystem – maßgeschneidert für die Anforderungen moderner Medienhäuser.

Abbildung 4: CORE AI-Plattform

Doch nicht jeder Einstieg in die KI-Welt muss gleich mit dem Aufbau einer umfassenden Plattform beginnen. Unser folgendes Praxisbeispiel zeigt eindrucksvoll, wie sich bereits mit einem gezielten Leuchtturmprojekt erhebliche Effizienzgewinne erzielen lassen – in diesem Fall eine Produktivitätssteigerung von bis zu 100 %. Es verdeutlicht, wie vorbereitende Maßnahmen, klare organisatorische Regeln und technologische Standards die Grundlage für eine automatisierte Medienproduktion schaffen können.

Fallbeispiel: Transformation eines Print-First-Verlags durch KI und Prozessoptimierung

Wie sich eine durchdachte KI-Strategie in die Praxis übertragen lässt, zeigt das folgende Fallbeispiel zur Automatisierung der Print Produktion eines deutschen Verlagshauses, das seine Transformation mit einem gezielten Leuchtturmprojekt eingeleitet hat und in der Abbildung 5 zusammengefasst ist. Im KI-Reifegrad Report des BDZV heißt es 87 % der deutschen Redaktionen, die KI einsetzen, berichten von einer spürbaren Zeitersparnis im Produktionsprozess – durchschnittlich 28 % weniger Layout-Zeit pro Ausgabe. In dem Referenzprojekt wurde eine Produktivitätssteigerung von 100% erzielt. Wie dies genau erreicht wurde wird im Folgenden Kapitel behandelt.

Abbildung 5: Referenzprojekt Automatisierung Printproduktion

Zentrale Voraussetzung für den Erfolg war die konsequente Vorbereitung: Um die Voraussetzungen für eine automatisierte Produktionslandschaft zu schaffen, wurde eine detaillierte Analyse der gesamten Produktions- und Vererbungslogik vorgenommen. Besonders die hohe Varianz an Layoutanforderungen, unklare Zuständigkeiten in der Seitenproduktion und ein komplexes Zusammenspiel zwischen Redaktion und Anzeigenmanagement verlangten nach klaren Eingriffen. Durch die gezielte Reduktion von Komplexität – etwa bei regionalen Varianten, Sonderpublikationen und Anzeigenplatzierungen – konnten stabile Standards geschaffen werden. Diese wiederum bildeten die Grundlage für neue, vereinfachte Arbeitsprozesse und klare Rollenzuweisungen. Auf dieser Basis wurden Optimierungspotenziale identifiziert, grundlegende Vererbungsstrukturen überarbeitet und neue Regeln für die Zusammenarbeit definiert. Ein Headless Editor ermöglichte die kanalneutrale Erstellung von Inhalten, die unabhängig vom späteren Ausspielkanal geplant und produziert werden konnten. Gleichzeitig wurde die Produktionsverantwortung organisatorisch von der redaktionellen Arbeit getrennt – unterstützt durch eine sogenannte „Firewall“ zwischen Redaktion und Medienproduktion.

Auf technischer Ebene wurden Standardisierung und Automatisierung zum zentralen Erfolgsfaktor: Eine Kombination aus neuen Tools, klar definierten Artikelgrößen (T-Shirt-Logik), automatisierten Workflows und systemgestützten Layoutprozessen führte zu einem hohen Maß an Effizienz. Zusätzlich wurden in der Umsetzungsphase Testproduktionen mit simulierten Echtbetriebsdaten durchgeführt, um die Systeme zu trainieren und potenzielle Störungen vorab zu identifizieren. Klare Zuständigkeitsdefinitionen – etwa für Anzeigenschlusszeiten, Korrekturfreigaben und Seitenverantwortung – sorgten für Transparenz im gesamten Prozess. Die automatische Platzierung von Inhalten und Anzeigen, gestützt durch definierte Platzierungsbücher und flexible Templates, ermöglichte ein weitgehend autonomes Seitenlayout. Das Ergebnis: In nur drei Monaten konnte eine komplette Zeitung mit mehreren Lokalausgaben und Anzeigenblättern in die bestehende Produktionsstrecke integriert werden – ohne zusätzliches Personal. Die Produktivität in der Medienproduktion stieg, wie bereits eingangs erwähnt um 100 %. Ein klarer Beleg dafür, dass mit einer sauberen Vorarbeit, konsequenter Standardisierung und KI-gestützter Automatisierung nicht nur Effizienzgewinne, sondern echte Skalierbarkeit erreichbar sind.

Fazit: Mit System zu einem hohen KI-Reifegrad

Die Transformation hin zu einem hohen KI-Reifegrad gelingt nicht durch Technologie allein. Wer AI im Verlagswesen sinnvoll einsetzen will, braucht ein strukturiertes Vorgehen – von der Idee bis zur Wirkung. Unser erprobtes CORE-Modell mit den vier Phasen (Leuchtturm, Wertrealisierung, Organisation, Tech Komponenten) bietet dafür eine belastbare Orientierung. Ein einfacher Selbstcheck zeigt, ob Sie als Verlag auf dem richtigen Weg sind. Wenn Sie mindestens 80 % der folgenden Fragen mit „Ja“ beantworten können, ist Ihre Organisation bereit, KI strategisch zu nutzen:

• Leuchtturm: Liegen strategische Ziele für den KI-Einsatz vor?
• Leuchtturm: Wurden operative Prozesse bereits für eine spätere Automatisierung standardisiert?
• Leuchtturm: Sind erste Agenten-basierte Workflows im Einsatz oder pilotiert?
• Tech-Komponenten: Haben Sie ethische und datenschutzrechtliche Leitlinien für den KI-Einsatz formuliert?
• Wertrealisierung: Haben Sie einen klar definierten Use Case mit Business-Nutzen identifiziert?
• Organisation: Gibt es ein zentrales Team oder verantwortliche Rollen für KI?
• Tech-Komponenten: Haben Sie klare Genehmigungsprozesse und Verantwortlichkeiten für KI-Inhalte definiert?
• Tech-Komponenten: Verfügen Sie über ausreichend strukturierte und zugängliche Daten?
• Tech-Komponenten: Ist Ihre technische Infrastruktur modular und erweiterbar?
• Tech Komponenten: Wird die Qualität der KI-Ergebnisse regelmäßig überprüft und verbessert?

Diese Fragen verdeutlichen: Wer strukturiert vorbereitet ist, kann schneller skalieren, effizienter produzieren und neue Geschäftsmodelle erschließen. Wer nicht schnell handelt droht an Relevanz zu verlieren. OpenAI und andere führende KI Unternehmen testen laut der INMA bereits Zusammenfassungen von Nachrichten, die Nutzern personalisiert zu bestimmten Zeiten zugestellt werden könnten und sind in der Lage Newsseiten und APIs zu verarbeiten. Darüber hinaus arbeiten eine Vielzahl an Start Ups an KI-Lösungen für die Medienindustrie.

CORE begleitet Medienhäuser bei der Entwicklung und Umsetzung maßgeschneiderter KI-Strategien – mit Methodenkompetenz, technologischem Know-how und tiefem Branchenverständnis. Denn eines ist sicher: Ohne ein sauberes Fundament bleibt KI nur ein Versprechen. Mit dem richtigen Modell wird sie zum Multiplikator für journalistische Exzellenz und wirtschaftliche Stabilität.