KI-Reifegrad-Report 2026: KI ist etabliert – der wirtschaftliche Nutzen bleibt hinter den Erwartungen zurück

KI ist überall, doch wirtschaftlicher Nutzen bleibt begrenzt

Die Ergebnisse unseres Reports zeichnen ein ambivalentes Bild: KI ist strategisch und operativ in der Medienbranche angekommen. Zugleich bleiben die messbaren Resultate in fast allen untersuchten Bereichen hinter den Erwartungen zurück: 79 % der befragten Medienhäuser geben an, KI inzwischen fest in ihrer Unternehmensstrategie verankert zu haben. Im KI-Reifegrad-Report 2025 waren es erst 60 %. Dennoch bewerten 39 % eine fehlende strategische Einbettung weiterhin als Hindernis für den Einsatz oder Ausbau von KI – neun Prozentpunkte mehr als im Vorjahr.

Dieser scheinbare Widerspruch verweist auf eine zentrale Herausforderung: Eine formell beschlossene KI-Strategie führt nicht automatisch zu integrierten Prozessen, klaren Zuständigkeiten oder messbaren Ergebnissen. Viele Anwendungen werden weiterhin isoliert eingeführt. Häufig fehlen konkrete Ziele, belastbare Daten, technische Integrationen und verbindliche Kriterien für erfolgreiche Projekte.

Der grundsätzliche Mehrwert von KI ist unbestritten. Einzelne Pilotprojekte, relative Zeitersparnisse oder prozentuale Zuwächse auf niedriger Ausgangsbasis belegen jedoch noch keine nachhaltige Transformation. Häufig sind journalistische und wirtschaftliche Erwartungen zu einseitig formuliert, Anwendungen werden isoliert eingeführt und Erfolgskriterien zu stark auf Effizienzgewinne verengt.

Anspruch vs. Wirklichkeit in den Redaktionen

Am ehesten erfüllt sich das Versprechen effizienterer Abläufe. In nahezu allen anderen Bereichen fällt die Bilanz deutlich ernüchternder aus:

Auch die Erwartungen selbst verschieben sich. Die Hoffnung auf Prozessoptimierung bleibt unverändert hoch, die Erwartungen an Kosteneinsparungen, Qualitätsverbesserungen sowie neue Formate und Erlösmodelle steigen.

Mehr Reichweite durch KI? In der Realität geht es nach unten

Deutlich verändert haben sich auch die Erwartungen an zusätzliche Reichweite. 2025 hofften noch 58 % der Medienhäuser, mithilfe von KI Reichweitenvorteile zu erzielen. 2026 rechnen damit nur noch 23 %. Tatsächlich erreicht haben dieses Ziel bislang 13 %.

Zugleich berichten 38 % der befragten Unternehmen von deutlich weniger Reichweiten. 37 % stellen keine signifikante Veränderung fest, während 25 % die Entwicklung bislang nicht belastbar bewerten können. Die Ergebnisse fallen in eine Phase, in der Google AI Overviews, AI Mode sowie KI-Suchen und geschlossenen Ökosystemen den Zugang zu journalistischen Inhalten grundlegend verändern.

Für Medienhäuser steigt damit der Druck, KI nicht allein zur Content-Produktion einzusetzen. Gefragt sind Angebote, die auf eigenen Inhalten und Daten basieren, einen direkten Nutzwert schaffen und die Beziehung zum Publikum stärken.

Erwartungen vs Realität: unklare Ziele, isolierte Piloten und fehlende Messung

61 % der befragten Medienhäuser haben KPIs für ihren KI-Einsatz definiert. In den Redaktionen messen jedoch nur 20 % den Erfolg anhand entsprechender Kennzahlen; 39 % der Häuser verfügen über keine verbindlichen ROI- oder Impact-KPIs. So bleibt der wirtschaftliche Beitrag vieler Anwendungen unklar. Die KI-Nutzung ist weiter fortgeschritten als die Messung ihrer Wirkung.

Auch organisatorisch müssen Medienhäuser früh Klarheit schaffen: Wer trägt die Verantwortung für Produkt, Redaktion, Daten, IT, Recht und Vermarktung? Zielgruppen, Qualitätsstandards, Datenquellen und Kriterien für die Fortführung oder Beendigung eines Projekts sollten vor dem Pilotbetrieb feststehen. Zugleich verschieben sich die Hürden: Unzureichendes Know-how nennen noch 43 % der Befragten (2025: 60 %), während Infrastruktur und Integration für 49 % ein Hindernis darstellen (2025: 28 %). Die Kompetenzen wachsen, die technischen Anforderungen rücken stärker in den Vordergrund.

Es gilt Business Cases zu konkretisieren

KI kann Abläufe beschleunigen und Mitarbeitende entlasten. Weiteres wirtschaftliches Potenzial liegt in Angeboten, die bislang nur mit hohem Aufwand möglich waren: der automatisierten Aufbereitung strukturierter Daten, der interaktiven Erschließung großer Content-Bestände sowie hyperlokalen und personalisierten Informationsangeboten. Daraus können neue Produkte, zusätzliche Erlöse und eine stärkere Nutzerbindung entstehen. Ob sie diesen Beitrag leisten, müssen Medienhäuser anhand konkreter Ziele und Kennzahlen prüfen.

Ernüchterung gehört zur Professionalisierung

Der britische KI-Analyst Benedict Evans beschreibt in „AI Eats the World“ ein Muster, das sich auch in der Medienbranche beobachten lässt: „Everyone has a pilot.“ Die Zahl produktiver Anwendungen wächst, bleibt aber deutlich hinter der Vielzahl an Entwicklungs- und Pilotprojekten zurück. Produktive KI-Anwendungen müssen auf konkrete Ziele im Kerngeschäft einzahlen und verlässlich mit verlagsinternen Daten, Redaktionssystemen, Berechtigungen, Quellen und Qualitätssicherung zusammenspielen.

Der eigentliche Mehrwert liegt Evans zufolge nicht in der Automatisierung bestehender Prozesse – übertragen auf Medien also nicht darin, immer mehr Inhalte in immer kürzerer Zeit zu produzieren. Wirtschaftlich wertvoll sind Anwendungen, die bislang technisch, organisatorisch oder ökonomisch kaum realisierbar waren: die automatisierte Aufbereitung strukturierter Daten, die dialogische Erschließung jahrzehntelanger Archive, hyperlokale Informationsangebote, personalisierte Nutzererlebnisse oder Assistenzsysteme für komplexe Fachrecherchen.

In diesem Licht ist auch der punktuelle Rückbau zu lesen: KI-Unterstützung bei der Content-Optimierung ging von 89 % auf 71 % zurück, beim Fact-Checking und der Rechercheunterstützung von 64 % auf 51 %. Je höher das Fehlerrisiko einer Aufgabe, desto mehr qualifizierte Kontrolle bleibt erforderlich – überall dort, wo ein Ergebnis nicht bloß besser oder schlechter, sondern richtig oder falsch sein muss. Eine sinkende Zahl KI-gestützter Aufgaben muss deshalb nicht „AI Fatigue“ bedeuten; sie kann ebenso für einen reiferen, selektiveren Einsatz sprechen, bei dem Human-in-the-Loop-Prozesse in der journalistischen Kernarbeit wieder an Bedeutung gewinnt.

Vertrauen als Maßstab für den KI-Einsatz

Je stärker Medienhäuser KI einsetzen, desto wichtiger wird der verantwortungsvolle Umgang mit ihren Ergebnissen. Fehlerhafte Antworten können das Vertrauen in eine Medienmarke beschädigen – gerade dort, wo Nutzerinnen und Nutzer verlässliche Informationen erwarten.

Die Herausforderung besteht darin, KI-Anwendungen auszuweiten und zugleich die Qualität der Ergebnisse zu sichern. Dazu brauchen Medienhäuser klare Zuständigkeiten, überprüfbare Quellen und eine qualifizierte menschliche Kontrolle bei journalistischen Aufgaben. Vertrauen bleibt die Grundlage dafür, dass aus KI-Anwendungen dauerhaft wertvolle Angebote werden.

Agentic AI wird zum neuen Reifegradmesser

Deutlich an Bedeutung gewinnt agentische KI: 54 % der Medienhäuser schreiben ihr strategische Relevanz zu, 2025 waren es erst 34 %. Der Einsatz korreliert klar mit einem höheren KI-Reifegrad. Zugleich verschiebt sich damit die Leitfrage der Branche – weg von „Wer nutzt KI?“ hin zu „Wer kann KI professionalisieren?“. Werden aus generalistischer Nutzung spezialisierte Workflows mit besseren Modellen, Datenzugriffen, Qualitätssicherung, Schulungen und Human-in-the-loop-Prozessen, steigen Aufwand und Kosten. Hier besitzen größere Häuser strukturelle Vorteile.

Agentische Systeme können unterschiedliche Datenquellen, Inhalte, Werkzeuge und Prozessschritte in einem flexibel vorgegebenen Rahmen autonom kombinieren. Ihr produktiver Einsatz stellt allerdings besondere Anforderungen an Datenzugriffe, technische Infrastruktur, Berechtigungen, Qualitätssicherung und Governance. Damit wird agentische KI zu einem neuen Gradmesser für die Fähigkeit der Medienhäuser.

Drei Ansatzpunkte für Medienhäuser

Wenn KI hinter den Erwartungen zurückbleibt, liegt das häufig an unklaren Zielen, voneinander losgelösten Pilotprojekten und einer lückenhaften Erfolgsmessung. Der Report empfiehlt deshalb:

• Erwartungen präzisieren: KI gezielt in wichtigen Arbeitsabläufen sowie journalistischen und wirtschaftlichen Kernbereichen einsetzen, statt auf vollautomatische Lösungen zu setzen.
• Business Cases gezielt identifizieren: Dort investieren, wo strukturierte Daten, Personalisierung und Skalierung einen dauerhaften, konkreten Nutzen ermöglichen.
• Erfolg ganzheitlich erfassen: Die Wirkung von KI-Projekten anhand geeigneter Kennzahlen für Nutzung, Qualität, Conversion und Erlöse bewerten.

Damit muss KI künftig auf zwei Konten einzahlen: Wertschöpfung und Vertrauen. Je leistungsstärker die Technologie wird, desto wichtiger werden Qualität, Transparenz und menschliche Verantwortung – nach innen gegenüber den Mitarbeitenden ebenso wie nach außen gegenüber dem Publikum.

Das Fazit des Reports: Spezialisierte Nutzung und gezielte Metriken bringen Wachstum.

Der KI-Reifegrad-Reports 2026 kann hier kostenfrei heruntergeladen werden.

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