Es gibt Redaktionen, die wissen, dass ihre Kolleginnen und Kollegen ChatGPT benutzen. Und sie schauen weg. Nicht weil es verboten wäre, sondern weil der Redaktionsleiter nicht weiß, was er sagen soll. Guidelines gibt es vielleicht auf Papier. In der Praxis läuft das anders. Ein Kollege tippt die Zusammenfassung in das Textfeld, bearbeitet sie, ändert zwei Sätze, und der Artikel erscheint ohne Vermerk. Niemand fragt. Niemand sagt etwas.
Das ist keine Ausnahme, sondern der Normalzustand in einem erheblichen Teil der deutschen Medienlandschaft, und nach allem, was Studien der letzten zwei Jahre zeigen, auch in Newsrooms und Unternehmenskommunikationsabteilungen weltweit.
Die Frage, die sich daraus ergibt, ist nicht die, die man zunächst stellen würde. Nicht: „Ist das ethisch vertretbar?“ Sondern: Kümmert es das Publikum überhaupt?
Die Antwort ist komplizierter als sie aussieht.
Was die Zahlen sagen
Das Reuters Institute hat Anfang 2025 sechs Länder befragt. Das Ergebnis ist so eindeutig, dass es eigentlich keine Debatte mehr zulassen sollte: Nur 12 Prozent der Befragten fühlen sich wohl damit, Nachrichten zu lesen, die vollständig von einer KI erstellt wurden. Bei vollständig menschlich erstelltem Inhalt liegt dieser Wert bei 62 Prozent. Der Abstand ist nicht knapp. Er ist strukturell.
Was das interessant macht: Komfort steigt, sobald Menschen im Prozess erkennbar bleiben. Bei einem Mensch, der mit KI-Hilfe schreibt, steigt die Akzeptanz auf 43 Prozent. Prüft ein Mensch nur die KI-Ausgabe, sind es noch 21 Prozent. Die Zahl ist nicht hoch. Aber der Abstand zu den 12 Prozent zeigt, dass es den Leserinnen und Lesern nicht um das Werkzeug geht, sondern um die Frage, ob noch eine Person dahintersteht, die Verantwortung übernimmt.
Gleichzeitig: 70 Prozent der deutschen Journalistinnen und Journalisten nutzen KI-Tools bereits in ihrem Redaktionsalltag, wie der Medien-Trendmonitor 2025 zeigt. Die Nutzung und der Komfort des Publikums klaffen also erheblich auseinander. KI ist in der Produktion angekommen. Im Vertrauen der Lesenden noch nicht.
Aus Österreich kommt ein weiteres Datum, das aufhorchen lässt: 91 Prozent der Befragten fordern eine gesetzliche Kennzeichnungspflicht für KI-generierte Inhalte.
Warum viele es trotzdem nicht sagen
Die Diskrepanz ist offensichtlich. Die Nutzung steigt. Die Transparenz bleibt aus. Woran liegt das?
Drei Gründe, die in der Praxis immer wieder auftauchen:
Erstens: Angst vor dem Reputationsschaden. Viele Redaktionen und Kommunikationsverantwortliche gehen davon aus, dass ein offenes Bekenntnis zu KI-gestütztem Arbeiten das Vertrauen ihrer Leserinnen und Leser oder ihrer Belegschaft sofort beschädigt. Das ist nicht irrational, wenn man die Zahlen liest. Aber es ist eine Strategie, die auf Dauer nicht trägt, weil das Publikum zunehmend misstrauischer wird, wenn es vermutet, nicht informiert zu werden.
Zweitens: Unklarheit über die eigenen Prozesse. Viele Häuser haben keine saubere Definition davon, was als „KI-generiert“ gilt. Ist eine Schlagzeile, die die KI vorschlug und der Redakteur übernahm, KI-generiert? Was ist mit einer automatischen Transkription, die danach redigiert wurde? Ohne Definition keine Kennzeichnung. Das ist nicht Heuchelei, sondern echte konzeptuelle Unordnung.
Drittens: Die Guidelines existieren, aber niemand hat sie erklärt. Das Europäische Journalisten-Verband stellte in seinem Positionspapier von November 2025 fest: KI-Einsatz beim Schreiben und Recherchieren liegt so nah an journalistischen Kernaufgaben, dass er Transparenzanforderungen unterliegen sollte. Innerhalb der Redaktionen müssen Journalistinnen und Journalisten über die verwendeten Tools informiert sein. In der Praxis fehlt genau das: eine konkrete, gelebte Kommunikation über das Wie.
Das gilt nicht nur für externe Medien. Es gilt genau so für interne Kommunikation in Unternehmen.
Das interne Problem: die unsichtbare Lücke zwischen Richtlinie und Praxis
Viele Konzerne haben inzwischen KI-Richtlinien verabschiedet. Manche sind gut gemacht. Die meisten beschreiben, was nicht erlaubt ist. Selten beschreiben sie, was erlaubt ist und wie man damit verantwortungsvoll umgeht.
Das Ergebnis: Mitarbeitende nutzen ChatGPT für das Erstellen von internen Memos, für Kommunikationsentwürfe, für Präsentationen, manchmal für Pressemitteilungen. Nicht weil sie die Richtlinie umgehen wollen, sondern weil die Richtlinie ihnen keine Orientierung gibt. Wer nichts Genaues hört, interpretiert schweigendes Dulden als stillschweigende Erlaubnis.
Das ist eine Führungsaufgabe, die gerade in vielen Unternehmen ungelöst bleibt.
Interne Kommunikationsabteilungen stehen dabei in einer besonders heiklen Lage: Sie sollen die Belegschaft informieren, und sie benutzen dabei Tools, über deren Einsatz sie nicht offen kommunizieren. Das Vertrauen, das interne Kommunikation aufzubauen versucht, wird durch genau diese Intransparenz still untergraben.
Kümmert es die Leserinnen und Leser wirklich?
Das ist die Frage, auf die viele eine bequeme Antwort suchen: „Die meisten merken es sowieso nicht.“ Und das stimmt, in einem bestimmten Sinne. Nur 15 Prozent der Befragten im Reuters-Report geben an, bei unlabellierten Beiträgen häufig den Verdacht zu haben, dass KI im Spiel war. Das klingt nach wenig.
Aber das ist die falsche Einheit. Vertrauen funktioniert nicht durch Verdacht, sondern durch Erwartung. Die Lesenden erwarten heute, informiert zu werden, wenn KI wesentlich beteiligt war. 90 Prozent der Befragten im deutschen Transparenz-Check der Landesmedienanstalten fordern diese Kennzeichnung explizit. Wenn die Kennzeichnung fehlt und später bekannt wird, dass KI beteiligt war, ist der Schaden größer als er bei frühzeitiger Offenheit gewesen wäre.
Das gilt auch für das Publikum, das es nicht aktiv hinterfragt. Zwischen dem Schaden, den man jetzt nicht sieht, und dem Schaden, der nicht entsteht, liegt eine wichtige Differenz.
Was das für externe Communities und interne Kommunikation bedeutet
Es gibt einen Punkt, an dem diese Debatte den konkreten Wert berührt, den Nutzerinnen und Nutzer aus Inhalten ziehen.
Wenn eine Community, eine Redaktion oder eine interne Kommunikationsabteilung beginnt, sich vorwiegend auf KI-generierte Inhalte zu verlassen, ohne das zu kommunizieren, verschiebt sich das implizite Versprechen. Das Publikum erwartet, dass jemand Verantwortung für das trägt, was gesagt wird. Eine Schlagzeile, hinter der eine Redakteurin steht, ist nicht dasselbe wie eine Schlagzeile, die ein Sprachmodell formuliert hat. Nicht weil die eine besser ist als die andere. Sondern weil das Versprechen ein anderes ist.
Wenn dieses Versprechen gebrochen wird, ohne dass das Publikum es bemerkt, ist kurzfristig nichts verloren. Langfristig erodiert das Substrat, auf dem Vertrauen aufgebaut ist.
Was man stattdessen tun könnte
Keine erschöpfende Anleitung, aber drei Überlegungen:
Kennzeichnen, was wesentlich ist. Nicht jede KI-gestützte Rechtschreibprüfung braucht einen Hinweis. Aber Texte, deren Inhalt, Struktur oder wesentliche Aussagen von einem Sprachmodell stammen, sollten es vermerken. Die Grenze zu ziehen ist Redaktionsarbeit, keine Gesetzgebungsaufgabe.
Intern zuerst klären, dann kommunizieren. Unternehmen und Redaktionen, die noch keine klare Linie haben, sollten sie entwickeln, bevor sie öffentlich auftreten. Eine gelebte interne Praxis ist die Voraussetzung für glaubwürdige externe Kommunikation.
KI als Werkzeug im Prozess sichtbar machen, nicht verstecken. Das Reuters Institute zeigt, dass Komfort steigt, sobald ein Mensch sichtbar verantwortlich bleibt. Diese Sichtbarkeit kostet nichts außer Klarheit im eigenen Prozess.
Coda
Die Frage war: Kümmert es das Publikum?
Meistens noch nicht aktiv. Aber die Erwartung ist da. Und Erwartungen, die enttäuscht werden, kehren nicht leise zurück. Sie kehren als Misstrauen zurück.
Die Redaktionen und Kommunikationsteams, die heute offen damit umgehen, bauen Kapital auf. Die anderen sparen Mühe für eine Weile. Der Unterschied wird sichtbar, wenn das Vertrauen das erste Mal auf die Probe gestellt wird.
Heiko Scherer ist Gründer und CEO von tchop.io. Er beschäftigt sich mit den strukturellen Fragen rund um Inhalt, Vertrauen und digitale Communities.
