KI-Trends 2026: Wie Medienhäuser jetzt die Weichen stellen können

KI wird nicht mehr nur als Effizienztreiber zum Einsatz kommen, sondern Produkte, Prozesse und Geschäftsmodelle zunehmend verändern. Maßgeblich ist nicht mehr die Frage, ob KI eingesetzt wird, sondern wie daraus neue, erfolgreiche Erlösmodelle, Angebote und Services entstehen.

Für Medienhäuser eröffnen sich durch KI enorme Chancen – zugleich steigen die Anforderungen an Strategie und Organisation. Die folgenden acht KI-Medientrends zeigen, wohin redaktionelle Angebote und die Vermarktung sich im neuen Jahr entwickeln könnten, ergänzt um erste Use Cases aus der Praxis, die heute schon deutliche Hinweise darauf geben.

1. KI-Initiativen und neue KI-Formate: Vom Tool zur publizistischen Innovation

2026 geht es nicht mehr darum, KI irgendwie einzusetzen, sondern darum, KI-basierte Maßnahmen und Formate strategisch zu implementieren und dauerhaft erfolgreich zu etablieren. Der entscheidende Perspektivwechsel hierbei: Der Einsatz von KI ist keine punktuelle Initiative und kein isoliertes Technologieexperiment, sondern fixer Bestandteil im redaktionellen Prozess mit publizistischem Anspruch.

Erfolgreiche Medienhäuser begreifen KI sowohl als Instrument zur Effizienzsteigerung als auch als kreative Infrastruktur, die die Entwicklung neuer journalistischer Formate ermöglicht. Ein zentraler Erfolgsfaktor ist dabei ein konsequentes Denken in Formaten und Kanälen: Der Ausspielweg wird selbst zum Bestandteil des Angebots und gibt die Art und Ausprägung des zunehmend „fluiden“ Inhalts vor. Newsletter-Abonnent:innen erwarten Einordnung, Tiefe und emotionale Nähe. In Google Discover und Social Feeds hingegen funktionieren vor allem niedrigschwellige, visuell starke und überraschende Inhalte. Apps entwickeln sich zu personalisierten Interfaces mit dialogischen Elementen.

Zugleich macht KI kanalspezifische Unterschiede und Themenpräferenzen mess- und steuerbar. Qualitative und quantitative Performance- sowie Wirkungsanalysen werden zur Grundvoraussetzung erfolgreichen KI-Einsatzes – sowohl für die Optimierung von Kanälen und Reichweiten als auch für die kontinuierliche Weiterentwicklung der Angebote.

KI vereinfacht journalistische Formate, die ohne KI kaum denkbar wären. Dazu zählen KI-basierte Datenstorys, die komplexe Zusammenhänge anschaulich visualisieren, ebenso wie eine automatisierte Lokal- und Regionalberichterstattung, die sich über dutzende Gemeinden und Standorte hinweg skalieren lässt. Hinzu kommen dynamische Erklärformate, die sich an den individuellen Wissensstand und die Interessen der Nutzer:innen anpassen.

Ein anschauliches Beispiel liefert die FAZ mit der App „Der Tag“. Sie bietet u. a. KI-basierte Zusammenfassungen und personalisierte News-Feeds. Die KI kuratiert, verdichtet und priorisiert Inhalte, während die inhaltliche Verantwortung selbstverständlich bei der Redaktion verbleibt. So entstehen kompakte, verlässliche Informationsangebote, die neue Formate etablieren und zugleich auf das eigene journalistische Angebot verweisen.

2. Hyperpersonalisierte Angebote: Eine Nutzer:in, ein Medienangebot

Durch Künstliche Intelligenz dürfte eine echte Hyperpersonalisierung („Segment of One“) ein Stück weit Realität werden. Inhalte, Formate, Ausspielzeitpunkte und Tonalitäten lassen sich zunehmend passgenau auf einzelne Nutzer:innen zuschneiden. KI ist dabei nicht nur in der Lage, Interessencluster zu identifizieren, sondern auch individuelle Präferenzen, Nutzungsverhalten, Aufenthaltsorte, Wertehaltungen und emotionale Muster zu berücksichtigen.

Auf dieser Basis entstehen hochgradig personalisierte Nachrichtenströme: Jede Nutzer:in erhält maßgeschneiderte Informationen, die sich dynamisch am individuellen Profil und aktuellen Verhalten orientieren. Aus Sicht der Nutzerschaft liegen die Vorteile auf der Hand: Sie bekommen genau die Inhalte, die sie interessieren – im bevorzugten Format und über den gewünschten Kanal, sei es Text, Audio, Video oder Social Media.

Nicht zuletzt aus wirtschaftlicher Sicht ist dieser Trend spannend. Hyperpersonalisierte Angebote fördern die Nutzerloyalität, verlängern die Verweildauer und steigern das Engagement – allesamt wichtige Erfolgsfaktoren für stabile Abonnements, zusätzliche Vermarktungserlöse und den Aufbau direkter Nutzerbeziehungen.

Voraussetzung für die Akzeptanz solch stark personalisierter Angebote ist jedoch Transparenz: Nutzer:innen müssen nachvollziehen können, warum ihnen bestimmte Inhalte ausgespielt werden. Ebenso entscheidend ist die Möglichkeit, den Grad der Personalisierung selbst zu steuern – von stark kuratiert bis hin zu bewusst vielfältig.

So bietet etwa die FAZ Personalisierungsfunktionen wie „Meine Artikel“, individualisierte Newsletter und maßgeschneiderte Empfehlungen, um Inhalte nicht nur relevanter, sondern auch zeitlich und thematisch passgenau auszuspielen. Die Süddeutsche Zeitung setzt auf regional personalisierte Ansätze: Für mehrere Landkreise rund um München werden lokal relevante Nachrichten, Termine und Veranstaltungstipps durch WhatsApp verbreitet. Die Inhalte werden hierbei teilweise KI-basiert aggregiert, strukturiert und aufbereitet und anschließend redaktionell geprüft.

Der Hyperpersonalisierung stehen derzeit noch vergleichsweise hohe Generierungs- und Betriebskosten entgegen. Eine vollständig individualisierte Aufbereitung sämtlicher Inhalte erfordert erhebliche Rechenkapazitäten, skalierbare Cloud-Infrastrukturen sowie leistungsstarke KI-Modelle. Insbesondere bei großen Content-Volumina und hoher Aktualitätsfrequenz steigen die Anforderungen an Datenverarbeitung, Systemarchitektur und Betrieb deutlich.

3. Dialogbasierte Interaktionen: Mit Informationen chatten statt suchen

Mit dem Durchbruch von KI-Chatbots verändert sich die Nutzung klassischer Medienangebote. Nutzer:innen wollen Inhalte nicht länger nur passiv konsumieren, sondern aktiv hinterfragen, vertiefen und einordnen. Chat ist das Interface der Stunde. Die Erwartungshaltung verschiebt sich weg von statischen Artikeln und Trefferlisten hin zu dialogbasierten Informationsangeboten, die sich an konkreten Fragestellungen orientieren.

Wer Informationen sucht, möchte nicht scrollen, sondern möglichst konkrete Antworten auf konkrete Fragen: „Warum ist der internationale Handelsstreit für mich relevant?“ oder „Was sind die wichtigsten Entscheidungen im Stadtrat?“. Um sich von generalistischen KI-Suchen zu differenzieren, müssen Chat-Angebote von Medienhäusern nicht nur das „Was“ beantworten, sondern idealerweise auf Basis des redaktionellen Fundus einordnen, erklären, vertiefen. Dazu gehören strukturierte Zusammenfassungen wesentlicher Aspekte eines Themas, das Herstellen von Zusammenhängen und das Einordnen aktueller Ereignisse in einen Kontext auf Basis fundierter Archivinhalte.

RAG-basierte Chatbots entwickeln sich zu einer neuen vollwertigen Schnittstelle zwischen Medienhäusern und ihrer Nutzerschaft. Damit einher geht die Chance für Medienhäuser sich von einem Informationsanbieter zu einer interaktiven Wissens- und Dialogplattform für die Nutzerschaft zu entwickeln. Vertrauen entsteht dabei durch redaktionelle Qualität und Transparenz – etwa durch klare Quellenangaben, nachvollziehbare Referenzierungen sowie durch die Möglichkeit zu Feedback und weiterführenden Rückfragen. Chatbots werden zu einem integralen Bestandteil des journalistischen Angebots, um Nutzer zu aktivieren und das Engagement zu steigern.

Der RAG-Chatbot „Frag Mich“ macht Journalismus durch präzise Antworten dialogfähig (NPG)

Ein Beispiel ist der im zurückliegenden Jahr von der Neuen Pressegesellschaft gestartete RAG-Chatbot „Frag Mich“. Er bietet in den mobilen Apps der NPG-Titel „Südwest Presse“, „Märkische Oderzeitung“ und „Lausitzer Rundschau“ einen interaktiven Zugang zu redaktionellen Inhalten. „Frag Mich“ erkennt semantische Zusammenhänge, verarbeitet Nutzerfragen kontextbasiert und liefert fundierte Antworten auf Basis vorhandener Artikel. Das System greift auf das gesamte Themenspektrum der NPG zu – von lokalen und regionalen Nachrichten bis hin zu Politik, Sport, Kultur und Service. Fragen können direkt über ein Chat-Eingabefeld gestellt werden.

4. Agentensysteme und automatisierte Workflows: die nächste Evolutionsstufe

Vor einem Jahr schrieb Sam Altman in seinem Blog: „We believe that, in 2025, we may see the first AI agents ‘join the workforce’.“ Viele – auch in der Medienbranche – schlossen sich dieser Prognose an. Im Arbeitsalltag jedoch war davon lange wenig zu spüren. War das „Jahr der Agenten“ also ein Flop? Mitnichten.

Wie immer gab es zunächst mehr Marketing als reale Anwendungen und viel Unverständnis, was Agenten überhaupt sind und was sie leisten können. All das weggelassen sind tatsächlich inzwischen viele KI-Anwendungen faktisch „agentisch“ geworden – nicht, weil sie so bezeichnet werden, sondern weil sich ihre technischen Fähigkeiten deutlich weiterentwickelt haben. KI kann heute nicht nur Inhalte generieren, sondern Aufgaben strukturiert planen und Entscheidungen selbstständig anstoßen.

Agentensysteme sind definitiv die neue Evolutionsstufe und eröffnen ein neues Spielfeld für den Journalismus. Redaktionen optimieren künftig nicht mehr nur einzelne Prozessschritte, sondern orchestrieren übergreifende Abläufe. Agentische KI übernimmt operative Routinen und wiederkehrende Aufgaben entlang der gesamten Medienwertschöpfungskette – von Recherche und Anreicherung über Verschlagwortung, Übersetzung und Personalisierung bis hin zu Distribution und Monitoring.

In der Medienpraxis dürften sich Agentensysteme ab 2026 vor allem dort etablieren, wo Aufgaben klar umrissen, überschaubar und hochgradig wiederholbar sind. Dazu zählen etwa agentische Content-Pipelines, die über Schnittstellen selbstständig auf relevante Datenquellen wie Newsfeeds, Wetterdaten, Finanzkennzahlen, Wahlergebnisse oder Geodaten zugreifen. Innerhalb solcher agentischer Loops entscheidet die KI eigenständig, welche Quellen in welcher Reihenfolge, mit welcher Gewichtung und zu welchem Zeitpunkt herangezogen werden, um individuelle Nutzerinteressen möglichst präzise zu bedienen.

Ein weiteres vielversprechendes Einsatzfeld ist das agentische Themen- und Nachrichtenmonitoring. Hier identifizieren KI-Agenten relevante Entwicklungen, schlagen Themen vor, aggregieren Quellen, verdichten Inhalte und spielen diese differenziert an unterschiedliche Stakeholder aus.

Entscheidend bei solchen Agentensystemen ist nicht die vollständige Automatisierung, sondern die intelligente Orchestrierung: Die KI produziert, priorisiert und variiert, während die Redaktion prüft, kuratiert und journalistische Standards absichert.

5. KI-Suchen und externe Ökosysteme: Sichtbarkeit neu denken

Mit der Verbreitung geschlossener KI-Such- und Discovery-Ökosysteme geraten herkömmliche Mechanismen zur Auffindbarkeit journalistischer Inhalte unter Druck. Google, ChatGPT und vergleichbare Systeme liefern Antworten – aber nicht zwangsläufig Klicks. Für Medienhäuser bedeutet das: Strukturierte Informationen, saubere Metadaten und semantisch optimierte Inhalte bleiben zwar notwendige Grundlagen, doch sie reichen allein nicht mehr aus, um Reichweite und Sichtbarkeit zu sichern.

Entscheidend wird künftig sein, journalistische Qualität sowohl technisch als auch inhaltlich so aufzubereiten, dass sie in KI-Suchen als verlässliche Quelle erkennbar bleibt. Dazu zählen klare Urheberschaft, transparente Quellenangaben, strukturierte Daten sowie starke, wiedererkennbare Markenprofile. Um Medienmarken und Titel in KI-Umgebungen sichtbar zu positionieren, sind zudem neue, innovative Formate erforderlich – etwa Newsletter, Audio- und Podcast-Snippets, erklärende Kurzformate oder interaktive Dossiers. Ziel muss es sein, nicht nur als zitierte Quelle aufzutauchen, sondern als eigenständige journalistische Instanz präsent zu sein, die auch in externen KI-Ökosystemen Orientierung, Glaubwürdigkeit und Relevanz bietet. Wie das gelingen kann, zeigt Die Zeit mit ihrem Podcast-Angebot und den begleitenden Maßnahmen.

Wenn Google und Co. durch KI-Suchen zunehmend weniger Reichweite liefern und das werbebasierte Geschäftsmodell weiter erodiert, gewinnen direkte Nutzerbeziehungen an Bedeutung. Monetarisierungsoptionen liegen dann in bezahlten Abonnements, flexiblen Membership-Modellen, Micropayments für einzelne Inhalte oder Services sowie in Bündelangeboten, die Journalismus mit Podcasts, Events oder exklusiven Leistungen verbinden. Wird Reichweite nicht länger „geliehen“, müssen journalistische Angebote konsequent als eigenständiges, hochwertiges Produkt positioniert und direkt von einer Nutzerschaft finanziert werden, die diesen Wert erkennt und trägt.

Parallel dazu schließen Medienhäuser kostenpflichtige Lizenzvereinbarungen zur Nutzung journalistischer Inhalte mit Google, OpenAI und anderen Anbietern. Solche Modelle können dazu beitragen, den wirtschaftlichen Wert qualitätsjournalistischer Angebote in digitalen Ökosystemen angemessen zu vergüten und zusätzliche Erlösquellen zu erschließen. Viele Medienhäuser sehen darin eine Chance zur kontrollierten Monetarisierung, knüpfen diese jedoch an klare und verbindliche Rahmenbedingungen, um neue einseitige Abhängigkeiten von KI-Suchen und externen Ökosystemen zu vermeiden. Offen bleibt, ob solche Lizenzdeals langfristig tragfähig sind – und ob sie für kleinere lokale und regionale Publisher in vergleichbarer Weise attraktiv sein können wie für national etablierte Medienmarken.

Zugleich gibt es aber auch Anlass zu vorsichtigem Optimismus: Neue KI-Suchen werden journalistische Angebote nicht vollständig substituieren. Die gerade veröffentlichte KI & Search-Studie von BR und ARD SEO zeigt, dass das Interesse an Nachrichten weiterhin hoch bleibt. Besonders bei aktuellen und gesellschaftlich relevanten Themen ist die Nutzerschaft nach wie vor bereit, auf Links zu Originalquellen zu klicken. Noch wichtiger wird der entscheidende Faktor ist Vertrauen und . Während KI-generierte Antworten bislang nur begrenzte Glaubwürdigkeit genießen, bleibt das Vertrauen in Medien hoch. Genau hier liegt eine strategische Chance: Medienhäuser müssen sich als verlässliche Referenzpunkte in einer zunehmend automatisierten Informationswelt positionieren.

6. KI-Organisationsreife als fortwährende Herausforderung

Während viele Medienhäuser KI-Verantwortlichkeiten fest verankert haben, Projekte zentral steuern und kontrolliert in Redaktion, Produktentwicklung und Geschäftsmodelle integrieren, behandeln andere sie noch immer als isoliertes IT- oder singuläres Innovationsprojekt. Klar aber ist: KI entfaltet ihren Wert nicht durch den Einsatz einzelner Werkzeuge, sondern durch die Fähigkeit einer Organisation, sie systematisch, unternehmerisch und verantwortungsvoll einzusetzen – und konsequent in eigene Angebote zu übersetzen.

Daher zeigt sich die KI-Organisationsreife einer Organisation auf mehreren Ebenen. Sie beginnt auf Führungsebene: Verfügt das Medienhaus über eine tragfähige, strategisch verankerte KI-Kompetenz? Sie setzt sich fort in klar definierten Prozessen zur Auswahl, Einführung und Bewertung von KI-Anwendungen. Dazu gehört neben der Systemauswahl und -implementierung ebenso die systematische Qualifizierung der Mitarbeitenden, belastbare Leitplanken für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI und eine rechtssichere Infrastruktur. Wo diese Faktoren zusammenkommen, entsteht Skalierbarkeit – und damit die Grundlage für neue, KI-gestützte Angebote.

Unser aktueller KI-Reifegrad-Report mit dem BDZV ergibt eine einfache Erfolgsformel: Experimentieren ist erlaubt, Fehler gelten als Lernchancen, und interdisziplinäre Teams aus Redaktion, Produkt, IT, Daten und Recht entwickeln gemeinsam tragfähige KI-Anwendungen. Der Wettbewerbsvorteil entsteht nicht durch den reinen Zugang zu Technologie für die Mitarbeitenden, sondern durch die organisatorische Fähigkeit, KI sinnvoll zu integrieren und weiterzuentwickeln. KI-Kompetenz wird zur Kernfähigkeit moderner Medienhäuser – vergleichbar mit Digital- oder Datenkompetenz in den vergangenen Jahren.

Zugleich setzt sich eine professionelle KI-Governance durch: klare Zuständigkeiten, transparente Entscheidungsprozesse und verbindliche Standards für Qualität, Datenschutz und Compliance. Schulung, Enablement und Wissenstransfer werden nicht mehr als einmalige Maßnahmen verstanden, sondern als eine regelmäßige Managementaufgabe.

Ein gelungenes Beispiel liefert die Mediengruppe Oberfranken. Dort wurde KI im vergangenen Jahr explizit als Bestandteil der Digitalstrategie im Arbeitsalltag verankert. Eine zentrale, DSGVO-konforme KI-Plattform löste fragmentierte Insellösungen ab und schuf die Grundlage für skalierbare Anwendungen. Die KI-Rollouts wurden durch gestaffelte Trainings, Prompting-Workshops, regelmäßige interne Schulungen und Check-ins begleitet. Zugleich gelang eine produktive Automatisierung im Newsroom, etwa durch KI-Agenten für Blaulichtmeldungen bei infranken.de. Flankiert wurden diese Maßnahmen durch einen crossfunktionalen „AI Day 2025“ mit mehr als 300 Mitarbeitenden.

7. Audio und Bewegtbild: KI skaliert neue Erzählformate

Text bleibt auch 2026 ein zentrales Fundament journalistischer Arbeit – seine Funktion wandelt sich jedoch. Er dient zunehmend als Ausgangspunkt für weitere Formate. Audio- und Videoangebote gewinnen an Bedeutung, da sie den individuellen und mobilen Nutzungsgewohnheiten der Nutzerschaft entsprechen. KI ermöglicht es, redaktionelle Inhalte in großem Maßstab und nahezu in Echtzeit in Audio- und Bewegtbildformate zu überführen. Erfolgsentscheidend bleiben dabei die Qualität und Relevanz der Inhalte, eine formatgerechte Dramaturgie, überzeugendes Storytelling sowie deren professionelle Aufbereitung.

Was früher Studios, Sprecher:innen, technische Infrastruktur und lange Produktionszyklen erforderte, lässt sich heute weitgehend automatisiert und mit stark reduziertem Aufwand abbilden. Aus bestehenden Artikeln entstehen innerhalb weniger Minuten vertonte Beiträge, News-Clips, Kurzvideos oder neue Audioformate – personalisiert sowie regional oder lokal differenziert. KI übernimmt nicht nur die Umwandlung von Text in Sprache, sondern auch Aufgaben wie Zusammenfassung, Dramaturgie, Tonalität und Formatlogik.

Das Anwendungsspektrum reicht von der automatisierten Transkription von Interviews über die KI-gestützte Vertonung von Artikeln mit synthetischen oder geklonten Sprecherstimmen bis hin zur vollautomatisierten Produktion von News-Podcasts und Video-Highlights für Social Media.

Ein Beispiel liefern die Mitteldeutsche Zeitung und die Magdeburger Volksstimme mit ihren lokalen Audioformaten „Mensch, Magdeburg“, „Heute in Halle“ oder „Guten Abend, Wittenberg“. Die Podcasts erscheinen täglich und versorgen Nutzer:innen kompakt mit regionalen Nachrichten. Der zugrunde liegende Workflow ist weitgehend automatisiert: von der Themenauswahl über die KI-basierte Zusammenfassung redaktioneller Texte, die Skripterstellung und Sprachsynthese bis hin zur Veröffentlichung. Die Basis bilden hierbei die redaktionellen Inhalte der jeweiligen Zeitungstitel.

Für Medienhäuser eröffnen solche Ansätze spannende Perspektiven: Multimediale Reichweite lässt sich skalieren, ohne Redaktionen signifikant zu vergrößern oder ganze Produktionsabteilungen aufzubauen. Zugleich werden Audio und Video zu einer integralen Verlängerung des journalistischen Angebots. Nicht zuletzt jüngere Zielgruppen konsumieren Nachrichten zunehmend hörend oder visuell – unterwegs und nebenbei.

8. Redaktion und Vermarktung im KI-Zeitalter: Potenziale heben, Wirkung belegen

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, eine neue Form des Zusammenspiels von Redaktion und Vermarktung zu ermöglichen – nicht im Sinne inhaltlicher Einflussnahme oder ökonomischer Steuerung redaktioneller Entscheidungen, sondern auf Basis gemeinsamer Daten- und Wirkungslogiken. Daten schaffen Transparenz darüber, welche Inhalte Reichweite erzeugen, Vermarktungsziele unterstützen und zu Konversionen führen, ohne dabei die redaktionelle Unabhängigkeit infrage zu stellen.

KI ermöglicht es, aus der systematischen Messung und Bewertung von Inhalten direkte, automatisierte Maßnahmen abzuleiten. Quantitative Kennzahlen wie Reichweite, Verweildauer, Engagement oder Konversionsraten werden dabei durch qualitative Dimensionen ergänzt – etwa durch inhaltliche Relevanz, Nutzwert oder die Weiterempfehlung von Inhalten.

Medienhäuser, die präzise erfassen, welche Themen, Darstellungsformen und Ausspielkanäle bei welchen Zielgruppen performen, erhöhen nicht nur die Abo-Haltbarkeit und Nutzerbindung, sondern stärken auch ihr Vermarktungspotenzial. KI kann hierbei deutlich mehr leisten als reine Analyse: Dynamische Preismodelle, adaptive Paywalls, personalisierte Angebotslogiken oder Werbekampagnen in Echtzeit eröffnen neue Erlösperspektiven – vorausgesetzt, sie werden strategisch gesteuert, transparent gemessen und redaktionell verantwortungsvoll eingebettet.

2026 – Das Jahr der Herausforderungen und Chancen

Im neuen Jahr ist Künstliche Intelligenz in der Medienbranche keine Option mehr, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor. Sie dient nicht länger primär der Effizienzsteigerung, sondern wird zu einem zentralen Hebel für Relevanz, Differenzierung und nachhaltiges Wachstum. KI ermöglicht personalisierte Angebote, neue interaktive Formate und eine tiefgreifende publizistische Erneuerung.

Wettbewerbsvorteile entstehen dabei weniger durch die technologischen Fähigkeiten selbst als durch deren konkrete Anwendung und den Reifegrad der Organisation im Umgang mit ihnen. Entscheidend sind ganzheitliche Strategien, ein systematischer Kompetenzaufbau sowie eine belastbare Governance. Wer KI innovativ, transparent und konsequent nutzerzentriert einsetzt, sichert sich publizistische Relevanz und langfristige wirtschaftliche Tragfähigkeit – insbesondere durch den Aufbau direkter und stabiler Nutzerbeziehungen.

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