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Was gehört in eine KI-Policy?
Recht für Gründer*innen: Über den verantwortungsvollen Umgang mit KI.
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst Teil unseres Alltags und hält in Unternehmen auch zunehmend Einzug. Ob beim Erstellen von Texten, in der Datenanalyse oder bei der Automatisierung von Routineaufgaben – KI ist ein starkes Werkzeug, das Unternehmen viele Vorteile bieten kann. Doch mit diesen Vorteilen kommen auch Verantwortung und Risiken, die eine klare und durchdachte KI-Policy erfordern.
Diese Einleitung zu einem Artikel über KI-Policies ist KI-generiert. Es ist so schön bequem und schnell gemacht: eines der gängigen LLM-Systeme online aufrufen, beispielsweise ChatGPT, und binnen Sekunden ist der Artikel fertig.
Ihr kennt das im Privaten, vor allem aber auch im Arbeitsumfeld. KI-Tools sind aus der Arbeitswelt nicht mehr wegzudenken. Die Nutzung von KI – insbesondere für berufliche Aufgaben – birgt jedoch Risiken. Manche KI neigt, falsch trainiert, zu diskriminierenden Entscheidungen, was z.B. im HR-Bereich gefährlich ist. Unbedacht erstellte Prompts können den Schutz von Geschäftsgeheimnissen aufs Spiel setzen. Die Datenschutzgrundsätze sind wie immer einzuhalten.
Generative KI schert sich, wenn wir als Nutzer*innen nicht darauf Acht geben, nicht um die Urheberrechte derer, deren Werke wir – ob bewusst oder unbewusst – verwenden oder verletzen. Zudem ist seit August 2024 die KI-Verordnung in der EU in Kraft und stellt an Unternehmen, die KI-Systeme und -Modelle entwickeln, anbieten oder betreiben, umfangreiche Anforderungen. Auch die mit KI einhergehenden Risiken sind nicht außer Acht zu lassen.
Seid ihr als Gründer*innen oder in sonst verantwortlicher Position in einem Unternehmen mit mehreren Mitarbeiter*innen tätig, müsst ihr euch Gedanken darüber machen, wie solche Risiken zu fassen und zu begrenzen sind. Tut ihr das nicht, drohen aus diversen Rechtsgrundlagen z.B. Schadensersatzforderungen, Bußgelder oder der Verlust an Assets – Dinge, die allerspätestens bei der nächsten Finanzierungsrunde negativ bewertet werden. In Bezug auf eure Belegschaft müsst ihr also Awareness für diese Themen schaffen und konkrete Vorgaben machen.
Denn eines ist klar: KI wird in eurem Unternehmen genutzt werden, ob mit oder ohne euer Wissen. Und bevor die Mitarbeiter*innen auf privaten Geräten sensible berufliche Aufgaben nicht reglementiert mittels ChatGPT & Co. lösen, beschreibt lieber beizeiten Dos and Don’ts, um sicherstellen, dass KI verantwortungsvoll, sicher und rechtskonform im Unternehmen eingesetzt wird.
Dazu dient eine die Belegschaft informierende und verpflichtende KI-Policy. Im Folgenden findest du einen Überblick darüber, welche Aspekte in eine solche Policy gehören.
1. Richtlinien für den Einsatz generativer KI am Arbeitsplatz
Generative KI-Modelle wie ChatGPT, DALL-E und andere erstellen Inhalte nach Maßgabe der Eingaben der Nutzenden. Bei diesen Prompts und bei der Verwendung der generierten Ergebnisse ist auf Folgendes zu achten:
- Schutz sensibler Daten: Die Eingabe vertraulicher Informationen in KI-Modelle stellt ein erhebliches Risiko dar, da generative KI-Systeme auf großen Datenmengen trainiert sind und Informationen potenziell unkontrolliert verarbeiten und speichern. Die KI-Policy sollte explizit verbieten, sensible oder vertrauliche Informationen in generative KI-Systeme einzugeben, insbesondere, wenn diese extern betrieben werden. Die Policy sollte beschreiben wie mit sensiblen Daten umzugehen ist und welche Daten für die Verarbeitung durch KI-Systeme ungeeignet sind.
- Einhaltung des Datenschutzes: Die KI-Policy sollte klarstellen, dass der Einsatz generativer KI-Tools den Anforderungen der Datenschutzgesetze (DSGVO, BDSG) entsprechen muss. Dazu gehören Vorgaben, wie personenbezogene Daten rechtssicher zu handhaben sind und welche dieser Daten überhaupt für den Einsatz von KI-Modellen geeignet sind. Zudem bedarf es Vorgaben zur Anonymisierung und Pseudonymisierung der Daten, daneben Transparenzvorgaben, um betroffene Personen über die Nutzung ihrer Daten zu informieren. Personenbezogene Daten in öffentlichen KI-Systemen einzusetzen, sollte möglichst untersagt werden.
- Umgang mit geistigem Eigentum: Die Nutzung generativer KI-Modelle kann zu Problemen führen, wenn die KI auf geschütztem Material trainiert wurde, von dem/der Nutzenden urheberrechtlich geschützte Werke in den Prompt einbezogen werden oder die KI Werke erstellt, die bestehende Urheber- oder sonstige Schutzrechte verletzen. Die KI-Policy sollte ein Verbot der Verwendung von Werken enthalten, an denen nicht die für die Bearbeitung erforderlichen Rechte bestehen. Und sie kann Regelungen zur Überprüfung und Genehmigung von KI-erstellten Inhalten festlegen, etwa durch eine Rechtsabteilung oder eine speziell dafür zuständige Stelle.
- Transparenz und Kennzeichnung: Die KI-Policy sollte festlegen, dass Inhalte, die mithilfe von generativer KI erstellt wurden, transparent gekennzeichnet werden. Dies trägt dazu bei, Missverständnisse zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Herkunft von Texten und Bildern klar erkennbar ist. Diese Kennzeichnungspflicht sollte insbesondere dann gelten, wenn KI-generierte Inhalte veröffentlicht werden, aber auch im internen Gebrauch.
- Positivliste erlaubter KI-Systeme: Um die Mitarbeiter*innen mit der Anwendung dieser Vorgaben auf einzelne am Markt angebotene KI-Systeme nicht allein zu lassen, kann eine KI-Policy auch eine Auflistung der vom Unternehmen freigegebenen Systeme enthalten. Voraussetzung ist dafür natürlich, dass diese Systeme vorab entsprechend fachlich geprüft wurden. Das kann schwierig sein, weil sich Anbieter*innen meist nicht in die Karten schauen lassen.
2. Richtlinien für die Entwicklung und Implementierung von KI
Auch wenn ihr in eurem Unternehmen KI-Systeme entwickeln oder implementieren wollt, sind ethische, rechtliche und technische Anforderungen in einer KI-Policy zu adressieren.
- Fairness, Transparenz und Nichtdiskriminierung: KI-Systeme können, wenn sie auf verzerrten Datensätzen trainiert werden, Diskriminierung oder Vorurteile reproduzieren. Eine KI-Policy sollte deshalb klare ethische Richtlinien festlegen, die sicherstellen, dass die entwickelten Modelle fair, transparent und frei von Diskriminierung sind. Ein mögliches Vorgehen ist, regelmäßige Audits und Bias-Tests durchzuführen und in der Policy verpflichtend vorzusehen, um Verzerrungen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
- Datenschutz und Datensicherheit: Der verantwortungsvolle Umgang mit Nutzer*innendaten ist eine der wichtigsten Anforderungen in der KI-Entwicklung. Die KI-Policy sollte festlegen, dass bei der Verarbeitung personenbezogener Daten durch die KI strenge Schutzanforderungen, am besten strenge Begrenzungen, gelten. Rein automatisierte Entscheidungen sind schon laut DSGVO verboten. Es sollten nur die für die jeweilige Anwendung notwendigen Daten erhoben und verarbeitet werden, und diese Daten sollten weitestgehend anonymisiert oder pseudonymisiert werden. Regelungen für den Zugang zu diesen Daten sowie Maßnahmen zur Datensicherheit (wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen) sollten ebenfalls Bestandteil der Policy sein.
- Überprüfung auf Halluzinationen und Fehlinterpretationen: Generative KI-Modelle neigen dazu, Informationen zu „halluzinieren“, also falsche oder ungenaue Inhalte zu erstellen. In der KI-Policy sollte festgelegt sein, dass entwickelte KI-Modelle regelmäßig auf ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit überprüft werden. Dies kann durch vorgeschriebene Tests und Simulationen geschehen, bei denen die KI in verschiedenen Szenarien eingesetzt und auf ihre Fähigkeit, korrekte Ergebnisse zu liefern, geprüft wird. Es sollten auch definiert werden, wie Fehler erkannt und behoben werden können.
- Erklärbarkeit und Nutzer*infreundlichkeit: Komplexe KI-Modelle sind oft schwer verständlich und wirken wie eine Black Box, deren Entscheidungen für Außenstehende kaum nachvollziehbar sind. Die KI-Policy sollte daher sicherstellen, dass die KI so gestaltet ist, dass ihre Funktionsweise für Nutzer*innen transparent und nachvollziehbar ist. Dies ist insbesondere dort wichtig, wo KI-Entscheidungen schwerwiegende Auswirkungen haben können. Ihr solltet sicherstellen, dass für Nutzer*innen eine verständliche Erläuterung darüber bereitgestellt wird, wie und warum die KI zu einem bestimmten Ergebnis gelangt ist. Das ist Voraussetzung für Kontrolle und rechtskonformen Betrieb der KI.
- Gesetzeskonformität gemäß KI-Verordnung: Nicht zuletzt hat die Europäische Union die KI-Verordnung in Kraft gesetzt, die strenge Anforderungen an die Entwicklung und Nutzung von KI stellt. Die KI-Verordnung dient der Produktsicherheit und verlangt zunächst eine Risikoeinschätzung für die KI-Systeme. Die Maßgaben für eine solche Einschätzung sollten in der Policy angerissen und No-Gos für die Entwicklung von Funktionalitäten, die zu den laut KI-Verordnung verbotenen KI-Anwendungen gehören, ausgesprochen werden. Für sogenannte Hochrisiko-KI-Systeme gelten besondere Anforderungen, die bei einer Entwicklung mitgedacht werden müssen, wofür eine KI-Policy zumindest sensibilisieren sollte. Die im Einzelfall geforderte Überprüfung und Einstufung des jeweiligen Systems oder Modells kann eine Policy nicht leisten. Die initialen und regelmäßigen Überprüfungen sowie Risikobewertungen sollte sie aber fordern.
- Regelmäßige Überwachung und Wartung der KI-Modelle: KI-Modelle entwickeln sich weiter und benötigen regelmäßige Überwachung und Wartung, um die Leistung zu optimieren und mögliche Fehler zu minimieren. Die KI-Policy sollte eine solche sich wiederholende Maintenance festlegen, etwa die schon erwähnten regelmäßigen Aktualisierungen, Fehlerbehebungen und Performance-Überprüfungen, damit die KI-Systeme immer den aktuellen Standards und Anforderungen entsprechen.
3. Übergreifende Ziele und Vorgaben einer KI-Policy
Eine KI-Policy sollte nicht nur detaillierte Vorgaben zur Nutzung und Entwicklung von KI enthalten, sondern auch allgemeine Leitlinien und Prinzipien für den Einsatz von KI im Unternehmen, um ein Bewusstsein für die Potenziale und Risiken der Technologie zu schaffen.
- Regelmäßige Überprüfung und Anpassung: Da sich KI-Technologien und gesetzliche Anforderungen stetig weiterentwickeln, sollte auch die KI-Policy regelmäßig überprüft und aktualisiert werden. Dies hilft sicherzustellen, dass das Unternehmen stets auf dem neuesten Stand ist und seine KI-Systeme konform mit den aktuellen gesetzlichen, ethischen und technischen Standards sind. Es ist empfehlenswert, regelmäßige Audits durchzuführen und die Policy an neue Entwicklungen in der KI-Forschung und Gesetzgebung sowie an die Marktanforderungen anzupassen.
- Unternehmenskultur in Bezug auf KI: Eine KI-Policy sollte dazu dienen, den transparenten und offenen Umgang mit KI in allen Unternehmensbereichen und damit die Akzeptanz für KI-Systeme sowohl innerhalb des Unternehmens als auch bei Kund*innen und Partner*innen zu fördern. Dazu gehört auch, dass das Unternehmen offenlegt, in welchen Bereichen KI eingesetzt wird und welche Entscheidungen die Technologie beeinflusst. Letztendlich ist die KI-Policy ein Instrument zur Förderung einer verantwortungsvollen und ethischen Unternehmenskultur in Bezug auf KI. Das schützt letztlich auch die Integrität und die Werte des Unternehmens.
- Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen: Um einen solchen kompetenten und verantwortungsvollen Umgang mit KI zu erreichen, sind regelmäßige Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen für die Mitarbeiter*innen zu den hier genannten Aspekten vorzusehen.
Fazit
Dieser Artikel kann nur einen groben Überblick und Rahmen geben. Die konkreten Inhalte einer auf eure Belange und Nutzungsformen passenden Policy müsst ihr in Anschauung der Spezifika der eingesetzten oder zu entwickelnden KI-Systeme erarbeiten. Das kann auch schlecht an KI delegiert werden: Der Rest des eingangs erwähnten KI-generierten Artikels war nicht wirklich brauchbar, ebenso die testweise mit KI erstellten Policies. Dafür braucht es professionelle Unterstützung.
Der Autor Dr. Daniel Michel, LL.M. ist seit 2004 als Rechtsanwalt im Bereich IT/IP/Technologie tätig. Nach Stationen in spezialisierten und Großkanzleien betreibt er seit 2018 seine eigene Rechtsberatung im Raum München, www.datalawcounsel.com
Circunomics startet eigenes Batterie-Testlabor
Die Circunomics-Gründer Felix Wagner und Jan Born haben sich das Ziel gesetzt, eine zirkuläre Batteriewirtschaft zu etablieren, indem sie einen digitalen Marktplatz für den Second-Life-Einsatz und das Recycling gebrauchter Batterien bieten. Mit der Einrichtung des eigenen Batterie-Testlabors setzt das Start-up mit Hauptsitz Mainz seine Expansion fort.
„Die Kreislaufwirtschaft ist in Zukunft von immer größerer Bedeutung. Dies ist für uns die große Chance, mit dem digitalen Marktplatz für gebrauchte Batterien, Module und Zellen eine herausragende Position einzunehmen“, sagt Felix Wagner, Co-Founder und CEO von Circunomics. „Im Jahr 2030 werden alleine im Automobilsektor zwischen 200 und 300 Millionen Elektrofahrzeuge auf den Straßen der Welt unterwegs sein. Das bedeutet, dass dann jedes Jahr etwa sechs Millionen gebrauchte Batterien als Rückläufer aus Altfahrzeugen auf den Markt kommen. Diese wiederzuverwenden oder gezielt zu recyclen ist eine Mega-Aufgabe, die gelöst werden muss. Schließlich haben wir alle ein Ziel: Weniger CO2 zu produzieren und weniger der wertvollen, seltenen Rohstoffe zu verbrauchen.“
Battery Lifecycle Management Solution
Die Ergebnisse KI-basierter Analysen von gebrauchten Batterien, die beispielsweise in elektrischen Fahrzeugen verwendet werden, mit selbst ermittelten Laborwerten aus einer Real-Life-Simulation abgleichen, trainieren und verifizieren: Das ist die Aufgabe des neuen Batterie-Testlabors, das vom Start-up Circunomics in Roßdorf bei Darmstadt eingerichtet wurde und jetzt seinen Betrieb vollumfänglich aufgenommen hat.
Die 2019 gegründete Circunomics GmbH ist damit in der Lage, eine Datenbasis für die selbst entwickelte Software aufzubauen, die wiederum genutzt wird, um den Gesundheitszustand (State of Health) einer gebrauchten Batterie während und nach einer Erstverwendung (First Life) sehr präzise zu ermitteln. Vielmehr aber kann detailliert simuliert und hochgerechnet werden, wie sich die gebrauchte Batterie bei einer Zweitverwendung (Second Life) zum Beispiel in einem stationären Speichersystem verhält. Zudem kann eine Empfehlung ausgesprochen werden, welche Batterien für das jeweilige Projekt am besten geeignet sind.
Mit der Einrichtung des Batterie-Testlabors setzt das Start-up mit Hauptsitz Mainz seine Expansion fort, die nach einer erfolgreich durchgeführten Series-A-Finanzierungsrunde möglich ist. Zu Jahresbeginn 2025 hatte Circunomics von Investor*innen über acht Millionen Euro erhalten.
Real-Life-Simulation im Testlabor
Im neuen Batterie-Testlabor in Roßdorf können je nach Bedarf und Programm verschiedene Zellen gleichzeitig in einer sicher abgeschirmten Prüfeinrichtung untergebracht und unterschiedlichsten Belastungen ausgesetzt werden. Es erfolgt eine umfangreiche Real-Life-Simulation täglicher Batterienutzungssituationen beispielsweise in einem Elektrofahrzeug: Schnell oder langsam aufeinander folgende Ladezyklen, unterschiedliche Ladestromstärken mit bis zu 300 Ampere Gleichstrom, verschiedene Degradierungszustände der Batterie und das Ganze – wenn notwendig – bei unterschiedlichen Temperaturen. Möglich ist eine Temperaturspanne von minus 20 bis plus 60 Grad Celsius. Die jeweiligen Tests der Zellen können über einen kurzen, mittleren oder längeren Zeitraum durchgeführt werden. Das können wenige Tage, Wochen und Monate, aber auch bis zu zwei Jahre sein.
„Bisher haben wir die Zellen von einem externen Dienstleister analysieren lassen. Diese Aufgaben nehmen wir jetzt selbst in die Hand, erhöhen damit unsere Effizienz, sind schneller mit dem Abgleich von Daten, wodurch wir in der Lage sind, unsere Simulationen und Hochrechnungen für eine Verwendung im Second Life noch genauer und zuverlässiger anbieten zu können“, erklärt Jan Born, Co-Founder und CTO von Circunomics. Und ergänzt: „Wir haben einerseits Millionen von Daten, die während des First Life einer Batterie gesammelt werden und die uns zur Verfügung gestellt werden. Auf dieser Basis haben wir bisher mit der KI-unterstützten Software am Computer analysiert, was die gebrauchte Batterie noch im Stande ist, im Second Life zu leisten, bevor sie dann endgültig dem Recycling zugeführt wird. Im neuen Labor und mit den eigenen Analysen sehen wir nun, wie sich eine Zelle im simulierten Batterieleben verhält und wir können die dabei ermittelten Ergebnisse, mit denen aus der Software abgleichen und verifizieren.“
KI-Übergangsphase: Fluch und Segen
Zwischen Wundermaschine und Blackbox – Warum wir gerade in einer KI-Übergangsphase leben und was das generell für das Marketing bedeutet.
Künstliche Intelligenz (KI) verändert gerade in rasantem Tempo unsere Welt. Sie automatisiert Prozesse, entlastet Teams, liefert Analysen in Echtzeit und ermöglicht einen bisher nicht gekannten Grad an Personalisierung. Wer heute im Marketing arbeitet, kommt an KI nicht mehr vorbei – sei es beim Texten von Werbebotschaften, beim Targeting, in der Bildgenerierung oder der Erfolgsmessung.
KI verspricht Effizienz, Präzision und neue kreative Möglichkeiten. Doch die Euphorie wird zunehmend begleitet von einer neuen, ernüchternden Erfahrung: Künstliche Intelligenz kann auch Nutzererlebnisse verschlechtern, Prozesse intransparent machen – oder gar ganze Geschäftsmodelle gefährden. Der technologische Fortschritt ist zweifellos da, doch gesellschaftlich, wirtschaftlich und kulturell befinden wir uns noch mitten in einer Übergangsphase. Und das birgt Risiken – nicht nur für Plattformen, sondern auch für Unternehmen, die sie nutzen.
Beispiel Pinterest: Wenn der Algorithmus plötzlich entscheidet
Ein aktuelles Beispiel liefert Pinterest: Die visuelle Such- und Inspirationsplattform setzt verstärkt auf KI, um Inhalte effizient zu kategorisieren, Hassrede zu erkennen, urheberrechtlich geschützte Werke zu markieren oder Spam zu unterbinden. Was auf dem Papier sinnvoll und zukunftsgerichtet klingt – ein moderner „Content Safety Stack“ mit automatisierter Moderation –, hat in der Praxis zahlreiche Creator*innen und Unternehmen auf dem falschen Fuß erwischt.
Accounts wurden gelöscht, Pins blockiert oder ganze Seiten unsichtbar gemacht – oft ohne erkennbare Begründung. Was ist passiert? Die KI-Modelle bei Pinterest wurden darauf trainiert, problematische Inhalte automatisiert zu erkennen und Plattformregeln durchzusetzen. Doch wie in vielen KI-Systemen liegt der Teufel im Detail: Die Modelle sind noch nicht präzise genug, um zwischen legitimen und grenzwertigen Inhalten zuverlässig zu unterscheiden – vor allem in einem visuellen Umfeld wie Pinterest. Besonders problematisch wird es, wenn Nutzer*innen keine Möglichkeit haben, die Entscheidungen nachzuvollziehen oder effektiv dagegen vorzugehen.
Für Unternehmen, die Pinterest als Marketingplattform nutzen, ist das ein unkalkulierbares Risiko. Wer auf Sichtbarkeit und Reichweite angewiesen ist, kann es sich kaum leisten, dass automatisierte Systeme ohne Vorwarnung Inhalte sperren. Der Vertrauensschaden ist enorm.
Im Spannungsfeld der KI-Nutzung
Dieser Fall steht exemplarisch für ein zentrales Spannungsfeld der KI-Nutzung: Auf der einen Seite die große Hoffnung auf Automatisierung, Kostenersparnis und Kontrolle – auf der anderen Seite die Realität einer noch nicht vollständig ausgereiften Technologie, die häufig wie eine Blackbox agiert. Für Nutzer*innen bedeutet das: weniger Transparenz, weniger Kontrolle, mehr Frustration. Ähnliche Phänomene beobachten wir auch bei großen Social-Media-Plattformen wie Meta oder TikTok. Auch hier sorgen KI-basierte Moderationssysteme regelmäßig für Unmut – sei es durch falsch erkannte Verstöße, Einschränkungen der Reichweite oder Verzögerungen im Kundenservice, der durch automatisierte Antworten ersetzt wurde. Dabei geht es nicht um generelle Ablehnung von KI – sondern um die Art und Weise, wie sie implementiert und kommuniziert wird.
Gute KI ist unsichtbar – weil sie funktioniert
Das Marketing der Zukunft soll nicht nur effizient, sondern muss auch verantwortungsvoll sein. Es wird davon abhängen, wie gut Unternehmen die Balance finden zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle. Zwischen der Verlockung, Prozesse zu beschleunigen, und der Notwendigkeit, Vertrauen zu erhalten. Gute KI ist unsichtbar – weil sie funktioniert. Sie analysiert, aber entscheidet nicht alleine. Zukunftsfähiges Marketing ist also geprägt von einer Kombination aus technologischer Intelligenz und menschlicher Relevanz. KI, Automatisierung und Datenanalyse ermöglichen eine bisher unerreichte Präzision: Zielgruppen werden individueller angesprochen, Inhalte in Echtzeit ausgespielt und Customer Journeys automatisiert optimiert. Personalisierung ist dabei kein Zusatz mehr, sondern Standard.
Gleichzeitig verändern sich die Erwartungen der Konsument*innen: Sie wollen authentische Marken, klare Haltung, Datenschutz und echte Mehrwerte – keine leeren Werbeversprechen. Deshalb wird Marketing künftig nicht nur effizient, sondern auch ethisch und wertebasiert sein müssen. Vertrauen wird zur zentralen Währung. Auch deshalb ist das Marketing der Zukunft vor allem Inhouse zu verorten. Agenturen befinden sich auf dem absteigenden Ast – sie sind teuer und liefern nicht die Ergebnisse, die Unternehmen und Marken wirklich benötigen. Zu dieser Entwicklung gehört auch, dass Inhouse-Marketing-Verantwortliche umfassend geschult werden müssen, damit sich der Einsatz von KI maximal einfach gestaltet und gleichzeitig äußerst produktiv ist.
KI ist weder Fluch noch Segen – sie ist ein mächtiges Werkzeug, das mit Bedacht eingesetzt werden muss. Wer KI einfach laufen lässt, riskiert Vertrauensverluste. Wer sie aber erklärt, einbettet und begleitet, kann gewinnen – an Effizienz, Qualität und Glaubwürdigkeit. Das Marketing der Zukunft ist nicht einfach KI-gesteuert. Es ist menschenzentriert – mit KI als starkem, aber verantwortungsbewusstem Assistenten.
Der Autor Bastian Sens gründete Sensational Marketing im Jahr 2010 – zunächst als klassische Onlinemarketing-Agentur. Im Laufe der Jahre kristallisierte sich jedoch ein alternativer Weg heraus, sodass sich das Unternehmen zu einer Onlinemarketing-Academy wandelte.
CampfireFM: Social-Audio-App feiert Launch auf dem OMR Festival
CampfireFM – die Plattform, die Podcasts zu einem interaktiven Community-Erlebnis machen will –, startet mit prominenten Gründer*innen und Podcaster*innen.
Vor rund 7.000 Besucher*innen des OMR Festivals in Hamburg wurde heute (7.Mai 2025) die Social-Audio-App CampfireFM gestartet. Mit CampfireFM sollen Podcasts social werden, etwa so, wie Instagram es für Fotos und YouTube für Videos vorgemacht hat. CampfireFM soll der bisher schmerzlich vermisste Ort werden, wo sich die Community eines Podcasts trifft und diskutiert.
In der App für iOS und Android werden Podcasts dadurch zu einem interaktiven Hörerlebnis, bei dem sich Nutzer*innen mit anderen Fans direkt in ihrem Lieblings-Podcast austauschen können und exklusiven Zusatz-Content erhalten – auch von den Podcast-Hosts selbst. Neue Podcast-Episoden werden Startpunkte für Gespräche, Reaktionen und Emotionen. Zwischen den Episoden entsteht eine Timeline mit Begleitmaterialien, kurzen Sprachnachrichten, Umfragen oder Community-Diskussionen. Um Podcasts herum sollen auf CampfireFM so Communities entstehen.
Künstliche Intelligenz wird eine Reihe von Funktionen ermöglichen, mit denen auf CampfireFM zum Beispiel automatisch die besten Podcast-Zitate erkannt und mit einem Klick in sozialen Medien geshared werden können.
Über das CampfireFM-Gründungsteam
Hinter CampfireFM stehen Tobias Bauckhage, Benjamin Kubota und Jon Handschin (Gründer der größten deutschen Film-Community Moviepilot und Mitgründer von Studio Bummens, einem der größten unabhängigen Podcast-Publisher in Deutschland), Autor, Unternehmer und Podcaster Sascha Lobo und ein Team von ehemaligen Soundcloud Entwicklern und Produktleuten. Das Team wird unterstützt von einer Reihe von Podcaster*innen und Angel-Investor*innen wie Toni und Felix Kroos, Klaas Heufer-Umlauf, Jakob Lundt, Thomas Schmitt, Micky Beisenherz, Oliver Merkel (Ex Flink), Kai Bolik (GameDuell) oder David Fischer (Highsnobiety).
Zum Launch der neuen App sind einige der reichweitenstärksten Podcasts in Deutschland mit dabei: der Unterhaltungs-Podcast „Baywatch Berlin“ mit Klaas Heufer-Umlauf, Jakob Lundt und Thomas Schmitt, der Fußball-Podcast „Einfach mal Luppen“ mit Toni und Felix Kroos, der Nachrichten-Podcast „Apokalypse & Filterkaffee – Presseklub“ mit Micky Beisenherz und Markus Feldenkirchen, der Business-Podcast „OMR Podcast“ mit Philipp Westermeyer, der History-Podcast „Geschichten aus der Geschichte“ mit Daniel Meßner und Richard Hemmer und der Talk-Podcast „Dudes“ mit Niklas van Lipzig und David Martin.
Weitere Shows sollen in den nächsten Wochen folgen: u.a. die Interview-Podcasts „Hotel Matze“ und „Alles gesagt“ oder der Nachrichten-Podcast „Table Today“.
Eine Plattform für Nutzer*innen, Podcaster*innen und Werbetreibende
CampfireFM ist nicht nur eine neue Plattform für Nutzer*innen, sondern auch für Podcaster*innen und Werbetreibende: Bisher nicht vernetzte, passive Hörer*innen werden zu einer aktiven und wertvollen Community, die Feedback und echte Emotionen hinterlässt. Statt einer wöchentlichen Podcast-Veröffentlichung ohne Feedback-Möglichkeit entsteht bei CampfireFM für jeden Podcast ein kontinuierlicher, täglicher Stream an Interaktionen und Diskussionen. Dadurch bleibt die Podcast-Community aktiv und die Podcasts wachsen organisch. Eine lebendige Community schafft auch neue Vermarktungsmöglichkeiten: Ob Tickets, Merchandise oder exklusive Inhalte – alles kann direkt und effektiv über die App promotet werden. Auf CampfireFM werden Fans direkt und ungefiltert erreicht, die Abhängigkeit von den Algorithmen der großen Podcast-Plattformen sinkt.
Toni Kroos, Investor bei CampfireFM:„Ich glaube sehr an die Kraft der Community – was wären Fußballvereine ohne ihre Fans? Unser EM-Testlauf mit CampfireFM letztes Jahr war ein Volltreffer. Wir freuen uns, dass es jetzt richtig losgeht.”
Tobias Bauckhage, Co-Gründer von CampfireFM, Studio Bummens und Moviepilot: „CampfireFM bringt endlich Community und soziale Interaktionen in die Welt des Podcasting. Wir machen Podcasts zu aktiven, gemeinschaftlichen Erlebnissen, erzeugen das Gefühl von Gleichzeitigkeit und schaffen einen Raum, in dem sich Hörer:innen begegnen und austauschen können.”
Sascha Lobo, Co-Gründer von CampfireFM: „Ich caste seit vielen Jahren begeistert pod – aber vermisse dabei oft die wichtigste Erfindung unseres Social-Media-Jahrhunderts: den Rückkanal, den einen Ort, wo man nachschauen kann, worüber die Community diskutiert. Der Grund übrigens, warum es das bisher nicht gibt: Es geht nur mit generativer Künstlicher Intelligenz. ”
Die Betaversion der App ist ab sofort für iOS und Android verfügbar. Weitere Infos auf www.joincampfire.fm
Imkado: KI-gestützte App digitalisiert die Imkerei
Das bayerische AgriTech-Start-up Imkado launcht KIM – eine innovative Gratis-App mit KI für Bienenhalter*innen und forciert damit die Digitalisierung der Imkerei-Branche.
Mit "KIM - Die Imker App" bringt Imkado, das seit 2024 digitale Lösungen für die Imkerei-Branche entwickelt, eine vollständig kostenlose digitale Lösung auf den Markt, die die traditionelle Imkerei in die digitale Ära führt. Die Anwendung kombiniert eine leistungsstarke Stockkartenverwaltung mit einem KI-Assistenten und zeigt damit zugleich beispielhaft, wie Digitalisierung auch in traditionellen Branchen transformatives Potenzial entfalten kann.
Traditionelles Wissen trifft Digitalisierung
Denn die Imkerei-Branche, die in Deutschland mehr als 150.000 aktive Imker*innen umfasst, operiert vielfach noch mit analoger Dokumentation. KIM digitalisiert diesen Kernprozess und nutzt zudem KI, um praxisnahe Beratung zu bieten. Die App wurde speziell für die mobile Nutzung am Bienenstand optimiert und funktioniert auch offline – essentiell für den Einsatz an abgelegenen Standorten.
"Wir sehen in der Verbindung von traditionellem Wissen mit modernster Technologie enormes Potenzial", erklärt Stefan Seifert, Gründer und Geschäftsführer von Imkado. "Mit unserem KI-Assistenten haben wir einen digitalen Imkerpaten geschaffen, der rund um die Uhr verfügbar ist und dabei hilft, Herausforderungen in der Bienenhaltung zu meistern."
Booster für die gesamte Imker*innen-Gemeinschaft
Technisch setzt die App auf eine hybride Architektur, die vollständige Offline-Funktionalität mit Cloud-Synchronisation verbindet. Der integrierte KI-Assistent basiert auf fortschrittlicher Sprachmodell-Technologie und wurde durch imkereispezifische Anpassungen optimiert, um praxisnahe Fragen zur Bienenhaltung zu beantworten. "Wir arbeiten kontinuierlich daran, unseren Assistenten zu verbessern und planen regelmäßige Updates, um stets die neuesten KI-Entwicklungen in die App zu integrieren", erklärt Seifert das Entwicklungskonzept.
Im Gegensatz zu den üblichen Monetarisierungsstrategien der App-Wirtschaft verzichtet Imkado bewusst auf Abonnementmodelle oder In-App-Käufe. "Unser Ziel ist es, eine wertvolle kostenlose Lösung anzubieten, die die gesamte Imkergemeinschaft voranbringt", erläutert Seifert. "Als etablierter Fachhändler für Imkereibedarf sehen wir die App als Brücke zwischen digitaler Innovation und praktischen Bedürfnissen der Imker. Wer unsere digitalen Lösungen schätzt, findet in unserem spezialisierten Onlineshop genau die hochwertigen Produkte, die perfekt zu seiner imkerlichen Praxis passen – ein Mehrwert für beide Seiten."
Die App adressiert einen wachsenden Markt, da die Imkerei durch das gestiegene Bewusstsein für Biodiversität und Umweltschutz in den letzten Jahren einen signifikanten Aufschwung erlebt. Besonders in urbanen Räumen wächst die Zahl der Neu-Imker*innen kontinuierlich.
In fünf Schritten zu rankingfähigen KI-Texten
Das aktuelle Whitepaper von eology beleuchtet das Potenzial und die Grenzen von KI-gestütztem Content im Hinblick auf SEO. Hier gibt’s Tipps rund um das Thema rankingfähige KI-Texte.
Die auf Suchmaschinenmarketing spezialisierte Online-Marketing-Agentur eology zeigt in ihrem Whitepaper „KI-Texte und Google-Rankings: Wie gut ranken KI-Inhalte?“, wie KI-Inhalte auf Google ranken, welche Herausforderungen sie mit sich bringen und welche Schritte erforderlich sind, um sie rankingfähig zu machen. Zudem wird auch auf spezifische technische, strategische und kreative Aspekte eingegangen, die für die Erstellung hochwertiger Inhalte entscheidend sind.
Gewusst wie: rankingfähige KI-Teste
Was zweifelsfrei erwiesen ist: Nach dem SEO-Qualitätsstandard erstellte KI-Texte sind rankingfähig und können die Sichtbarkeit einer Domain genauso unterstützen wie menschliche Inhalte. Allerdings ist die Erstellung solcher Texte nicht damit getan, einfach einen Prompt einzugeben und das Ergebnis online zu stellen. Es bedarf menschlicher Zuarbeit und Kontrolle.
Di Expert*innen von eology haben aus ihrer Studie heraus Best Practices ermittelt, um zu rankingfähigen Texten zu kommen. In fünf Schritten kannst du das auch:
1. Schritt: Chatbot briefen
Bei ChatGPT einen CustomGPT anlegen mit allen notwendigen Projektinstruktionen. Auf diese greift die KI immer zurück, ihr müsst sie daher nicht immer wieder neu eingeben. Das spart Zeit und sorgt langfristig für besseren Output. Bei Claude geht das nicht. Hier kopiert ihr die Projektinstruktionen einfach in den Chat. Die KI meldet dann, dass sie die Aufgabe verstanden hat und fasst diese noch einmal zusammen.
Folgende Instruktionen sind wichtig:
• Keywordset
• Infos zur Verwendung der Keywords (Verteilung, Häufigkeit, Positionierung im Text)
• Textlänge
• Zielgruppe und Leseransprache
• Stil, Tonalität und weitere Infos zum Wording
• Formaler Textaufbau (Überschriften, Aufzählungen, Tabellen)
• Inhaltlicher Textaufbau, ggf. Gliederung
2. Schritt: Chatbot testen
Prompt erstellen mit allen für den einzelnen Text relevanten Informationen (Thema, Keywordset). Da ihr alle Projektinstruktionen bereits an den Chatbot übermittelt habt, braucht ihr in den Prompt nur noch die Infos für den einzelnen Text reinschreiben. Er lautet dann: „Hallo GPT, erstellst Du mir bitte einen Text zum Thema „XY“ mit diesen Keywords: Hauptkeyword=Thema: [Hauptkeyword] Nebenkeywords: [Nebenkeywords] W-Fragen: [W-Fragen]. Danke.“
3. Schritt: Output prüfen
Output prüfen auf alle Projektanforderungen: SEO, Keywords, Wording, Rechtschreibung sowie Inhalt.
4. Schritt: Anpassungen vornehmen
Wenn der Output nicht passt, gebt der KI Anweisungen für Änderungen, passt die Projektinstruktionen an oder optimiert den Prompt. Ladet Beispieltexte hoch mit eurem gewünschten Stil, lasst die KI den Stil beschreiben und packt die Stilbeschreibung in die Projektinstruktionen. Wenn der Chatbot wiederholt zu wenig Text liefert, kann es Sinn machen, dass ihr diese Information doch in den Prompt eingeben müsst, selbst wenn diese in den Instruktionen steht. Insbesondere ChatGPT neigt dazu, zu wenig Text zu liefern und muss immer wieder daran erinnert werden.
5. Schritt: Bilder generieren
Instruktionen für die Bilderstellung in den Projektinstruktionen hinterlegen. Bei einem CustomGPT hinterlegt ihr auch den Stil für die Bilder, denn dann habt ihr eine Chance auf einen einheitlichen Stil. Allerdings ist ChatGPT mit der Schnittstelle zu DALL-E nicht die beste Bild-KI. Daher funktioniert nicht alles reibungs- los. Für eine hochwertige und professionelle Bildgenerierung nutzt besser eine spezielle Bild-KI wie Midjourney.
Generative KI – Chancen für Startups
Wie Startups mit drei Tipps die Kosten und Performance für ihren KI-Case optimieren können.
Das deutsche KI-Startup-Ökosystem befindet sich 2025 weiter im Gründungsboom. Nie gab es mehr KI-Gründer in Deutschland und alleine im vergangenen Jahr wuchs die Zahl der KI-Startups um 35 Prozent. Auch für Investoren bleibt KI eines der vielversprechendsten Themen. Sie investierten 2024 fast 200 Millionen mehr in deutsche KI-Jungunternehmen als im Vorjahr. Vor allem deutsche KI-Startups im B2B-Bereich mit branchenspezifischen Lösungen für die Fertigung, Logistik und das Gesundheitswesen haben aktuell ausgezeichnete Wachstumschancen. Sie können von einer engen Vernetzung mit dem Mittelstand und führenden Forschungseinrichtungen in Deutschland profitieren. Typische KI-Anwendungsfelder von aufstrebenden deutschen Startups wie BlueAvenir, PlanA, Smart Reporting oder nnamu liegen dabei u.a. in der Softwareentwicklung, Sprach- und Bilderkennung oder datenbasierten Analyseverfahren zur Entscheidungsunterstützung.
KI-Chancen und die häufigsten Hürden
Während die Gesamtfinanzierung für KI-Projekte wächst, scheitern in der Praxis vielversprechende Ideen von Startups aber auch immer wieder am konkreten Business Case. Langfristig können sich insbesondere unterschätzte Kosten und eine schwache Performance der Anwendungen wie ein Bremsklotz auswirken. Die Nutzung von Sprachmodellen ist dank API-basierten Diensten sehr einfach geworden, dennoch können sich hier bei großen Volumina und ungeschickter Modell-Wahl schnell höhere Kosten aufsummieren. Gleichzeitig spielt die Performance des KI-Systems eine wichtige Rolle für eine langfristige Profitabilität. So führen besonders hohe Latenzzeiten bei der Model-Inference zu trägeren Systemen, die Nutzeranfragen nicht schnell genug verbreiten und die Attraktivität der Anwendung erheblich mindern.
Gerade Startups setzen oft auf die Cloud, da sie unabhängig vom technischen Hintergrund einfachen Zugang zu KI und die nötige Flexibilität ermöglicht. Drei innovative Methoden erweisen sich in der Cloud als besonders hilfreich, um eine optimale Balance zwischen Leistungsfähigkeit, Kosten und Nutzerfreundlichkeit für die Umsetzung des eigenen KI-Anwendungsfalls zu finden. So kann jeder Gründer seine KI-Ideen schnell, kosteneffizient und sicher umsetzen.
KI-Modellauswahl: Kleiner, aber schneller
Für Startups ist es entscheidend, das richtige KI-Modell für ihren Anwendungsfall zu wählen, um Kosten und Leistung optimal auszubalancieren. Anbieter wie Anthropic, AI21 Labs, Meta, Cohere, Mistral und Amazon bieten Modelle in verschiedenen Größen an – kleinere Varianten sind oft günstiger und reagieren mit kürzerer Antwortzeit. Nach einer ersten Validierung mit einem leistungsstarken Modell können Startups Tools wie Amazon Bedrock Evaluations nutzen, um herauszufinden, welches Modell in welcher Größe ähnliche Ergebnisse bei geringeren Kosten oder höherer Geschwindigkeit liefert. Diese Evaluierungen helfen dabei, die Leistungsfähigkeit und Effizienz zu beurteilen, indem Metriken wie semantische Robustheit und Genauigkeit bei der Informationsabfrage analysiert werden. Durch eine Kombination aus automatisierten Bewertungen mit Large Language Models (LLMs) und menschlicher Prüfung können Startups die beste Balance zwischen Leistung, Kosten und Geschwindigkeit für ihre individuellen Bedürfnisse finden.
Prompt Caching: Zwischenspeicherung für wiederkehrende Anfragen
Eine weitere smarte Methode, um die Antwortzeiten von KI-Modellen zu verkürzen und Kosten zu senken, ist das Prompt-Caching. Wenn ein digitaler Assistent sich bei jeder Frage immer wieder die gleichen Grundinformationen durchlesen müsste, dann wäre das extrem ineffizient. Genau hier setzt das Prompt-Caching an und speichert feste Teile des Prompts, wie grundlegende Anweisungen für das LLM, direkt in der Inferenz-Hardware zwischen. Nur die variablen, nutzerspezifischen Daten, die sich von Aufruf zu Aufruf verändern, werden bei jeder Anfrage neu übermittelt. Das spart nicht nur Rechenleistung, sondern sorgt auch für schnellere Antworten – ideal für Anwendungen wie Chatbots oder personalisierte KI-Assistenten, die häufig wiederkehrende Anfragen verarbeiten. Mit Amazon Bedrock lässt sich diese Technik einfach nutzen, indem das Caching und das Setzen von Cache-Checkpoints automatisch verwaltet werden können. Sobald das Caching aktiviert ist, übernimmt der Service das gesamte Cache-Management automatisch. So lassen sich bis zu 90 Prozent kosteneffiziente KI-Anwendungen mit minimalem Konfigurationsaufwand realisieren.
Model Distillation: KI-Wissen auf das Wesentliche fokussieren
Eine dritte bewährte Option ist Model Distillation. Das Prinzip ist einfach und kann vereinfacht als ein intelligenter Wissenstransfer in der Welt der KI beschrieben werden. Also so, als ob ein erfahrener Lehrer (ein großes, leistungsstarkes KI-Modell) seinem Schüler (einem kleineren, schnelleren Modell) die wichtigsten Konzepte beibringt. Dabei nutzt dieser Prozess synthetische Trainingsdaten, die auf realen Anwendungsbeispielen basieren. Das Ergebnis ist ein kompakteres Modell, das für einen spezifischen Anwendungsfall ähnlich gute Ergebnisse liefert wie das größere Modell, dabei aber deutlich schneller und kostengünstiger arbeitet. Destillierte Modelle in Amazon Bedrock können bis zu fünfmal schneller arbeiten und die Kosten um bis zu 75 Prozent senken im Vergleich zu den Originalmodellen – bei Genauigkeitsverlust von weniger als zwei Prozent.
Fazit
Erfolgreiche KI-Lösungen können mit der Cloud kosteneffizienter und performanter umgesetzt werden. Das erfordert zwar ein wenig technisches Know-how, aber die Cloud reduziert die Einstiegshürden erheblich und ermöglicht es auch kleineren Unternehmen, mit drei bewährten Methoden das KI-Potenzial effektiver auszuschöpfen. Startups haben mit der Cloud die maximale Flexibilität, um entweder von den leistungsfähigsten vortrainierten LLMs zu profitieren oder alternativ eigene LLMs mit maßgeschneiderter Infrastruktur zu entwickeln bzw. auf fertige Dienste mit integrierter generativer KI zuzugreifen.
Der Autor Constantin Gonzalez ist Principal Solutions Architect bei Amazon Web Services (AWS) in München.
Die Autorin Jennifer Grün ist Senior Specialist - Machine Learning bei AWS in München.
Workation 2025 – Trends, Tipps, To-dos
Der TUI Workation Index 2025 liefert Zahlen, Fakten, Tipps und To-dos für deine weltweiten Workationplanungen.
In einer Zeit, in der die Grenzen zwischen Berufs- und Privatleben verschwimmen, bietet Workation eine attraktive Alternative, die sowohl die individuellen Bedürfnisse der Mitarbeitenden als auch die Anforderungen des modernen Arbeitsmarkts berücksichtigt. Diese moderne Form der Arbeitsgestaltung, die Flexibilität, Freiheit und Erholung in den Arbeitsalltag integriert, beeinflusst nicht nur unser Wohlbefinden, sondern zunehmend auch unsere Entscheidungen in Bezug auf Beruf und Jobwahl.
Arbeiten, wo andere Urlaub machen
Immer mehr Menschen erkennen die Vorteile darin, remote zu arbeiten, wo andere Urlaub machen. Laut dem Appinio Travel Report 2024 planen rund 20 % der Befragten eine Workation, weitere 26 % liebäugeln mit der Idee. Und es wird einfacher: Etwas mehr als die Hälfte der Beschäftigten (51 %) kann laut einer PwC-Umfrage 2024 mobil aus dem Ausland arbeiten - und das durchschnittlich 40,5 Tage im Jahr. Produktives Arbeiten in spannenden Metropolen - ob New York, Rio de Janeiro oder Barcelona.
Die gesamten Studienergebnisse gibt es auf tui.com.
KI-Integration: Chancen und Impact für Startups
Im Interview mit Dennis Lehmeier, Startup Segment Leader Germany & Europe Central bei Amazon Web Services (AWS): Wie Startups generative KI effizient nutzen können, um zu skalieren und ihre Innovationen schneller voranzutreiben.
Herr Lehmeier – das aktuell alles überschattende Thema ist künstliche Intelligenz (KI) bzw. die Frage, wie Startups bestmöglich davon profitieren können. Welchen positiven Impact von KI sehen Sie für Startups?
KI ist fest in der deutschen Startup-Szene angekommen und die Zahl der KI-Neugründungen in Deutschland steigt, insbesondere vor dem Hintergrund neuer Einsatzmöglichkeiten. Vor allem Startups im Bereich Softwareprogrammierung, Datenanalyse, Gesundheit und Nachhaltigkeit setzen in Deutschland stark auf KI und nutzen die Technologie als Innovationsturbo.
Typische KI-Anwendungsfelder sind beispielsweise die Spracherkennung, Bildanalysen und Verfahren zur Entscheidungsunterstützung. So kann KI heute schon in den Biowissenschaften die klinische Entwicklung von Wirkstoffen erheblich beschleunigen und in der Industrie sowohl das Lieferkettenmanagement als auch die gesamten Produktionsabläufe deutlich effizienter gestalten. Die Cloud kann dabei helfen, KI-Tools schnell und effizient einzusetzen. Eine KI-Studie von AWS zeigte zuletzt, dass 7 von 10 deutschen Startups bereits aktiv KI einsetzen – Tendenz stark steigend. Die Adaptionsrate unter Startups ist dabei deutlich höher als in anderen Branchen. Gleichzeitig profitieren bereits 74 Prozent durch die Nutzung von KI und verzeichnen durch den Einsatz einen direkten Wertzuwachs. Unternehmen jeder Branche können von KI profitieren.
Was sind die aus Ihrer Sicht aktuell bedeutendsten KI-Trends für Startups?
Mit der zunehmenden Verbreitung generativer KI und Grundlagenmodelle (Foundation Models, FMs) verschiebt sich der Wettbewerbsfokus für Startups. Statt selbst leistungsstarke KI-Modelle von Grund auf zu entwickeln, können junge Unternehmen über die Cloud auf verschiedene extrem leistungsstarke Modelle wie Amazon Nova zugreifen und diese für ihre individuellen Anforderungen anpassen. Dadurch wird generative KI einfacher zugänglich und für Unternehmen jeder Größe und mit unterschiedlichen IT-Fähigkeiten leicht nutzbar.
Da viele Akteure auf dieselben technologischen Grundlagen zurückgreifen können, verlagert sich der Differenzierungsfaktor zunehmend auf die kundenspezifische Wertschöpfung. Der Erfolg hängt davon ab, wie nahtlos KI-Lösungen in bestehende Arbeitsprozesse und Systemlandschaften integriert werden können. Ähnlich wie bei SaaS-Modellen geht es darum, eine intuitive Benutzeroberfläche und ein klares Nutzenversprechen für eine definierte Zielgruppe zu schaffen. Der Mehrwert entsteht durch die intelligente, kontextbezogene Anwendung.
Unser Ziel ist es, Startups maximale Flexibilität zu bieten: sie können eigene FMs mit maßgeschneiderter Infrastruktur entwickeln, bestehende vortrainierte Modelle nutzen oder auf Dienste mit integrierter generativer KI wie Amazon Q zurückgreifen. So kann jeder Gründer ein KI-Startup aufbauen und es ergeben sich vielfältige Anwendungsfelder durch cloudbasierte KI-Lösungen: von der automatisierten Kundenbetreuung über die intelligente Datenanalyse bis hin zur Entwicklung völlig neuer Produkte.
KI als Innovations-Booster birgt somit ein riesiges Potenzial. Doch wo Licht ist, ist auch Schatten: KI ist kein Selbstläufer – gefragt sind praxistaugliche Regeln, die eine vertrauensvolle Nutzung ermöglichen, ohne Innovationen zu blockieren. Wie stehen Sie vor diesem Hintergrund zum aktuellen AI-Act?
Als einer der weltweit führenden Entwickler und Anbieter von KI-Tools und -Diensten setzen wir uns für eine sichere, geschützte und verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Technologie ein. Wir arbeiten eng mit Regierungen und Industrien zusammen, um dies zu gewährleisten. Unser Ziel ist es, Innovationen im Interesse unserer Kunden und der Verbraucher voranzutreiben und gleichzeitig notwendige Schutzmaßnahmen zu etablieren und umzusetzen. Dafür bieten wir auch diverse Services und Tools. Beispielsweise bieten wir mit Amazon Bedrock Guardrails Unterstützung für die Implementierung von Sicherheitsvorkehrungen, die auf die jeweiligen generativen KI-Anwendungen des Startups zugeschnitten sind, damit Halluzinationen besser verhindert und schädliche Inhalte blockiert werden können.
Ich bin überzeugt, dass KI enorme Fortschritte in essenziellen Bereichen wie Gesundheit und Bildung ermöglichen wird. Die Technologie hilft uns, komplexe Probleme zu lösen, die zuvor als unüberwindbar galten. Die Vorteile überwiegen bei verantwortungsvollem Einsatz deutlich die Risiken. Gleichzeitig sollte jeder, der KI nutzt, ethische Aspekte von Anfang an immer mitbedenken und angemessene Sicherheitsvorkehrungen zum verantwortungsvollen Einsatz treffen.
Sie unterstützen Startups umfassend dabei, generative KI in AWS auszubauen. Welche Maßnahmen bzw. Angebote stehen Startups dabei konkret zur Verfügung?
Weltweit setzen über 280.000 Startups und 80 Prozent aller Unicorns auf AWS, um mit Hilfe der Cloud zu wachsen und ihr Geschäft zu skalieren. Auch deutsche Unternehmen wie About You, Delivery Hero und FlixBus haben ihre Erfolgsgeschichte mit der Cloud gestartet. Um Startups gezielt beim Aufbau generativer KI-Lösungen zu unterstützen, bieten wir eine Vielzahl maßgeschneiderter Programme.
Mit AWS Activate haben wir seit der Gründung bereits über 6 Milliarden Dollar an AWS Guthaben für Startups bereitgestellt. Dieses können ausgewählte Gründer nutzen, um unsere leistungsstarken KI-Dienste zu testen und schon in frühen Phasen mit neuen Technologien zu experimentieren. Zusätzlich haben wir zuletzt 230 Millionen Dollar für Startups zugesagt, die die Entwicklung generativer KI aktiv vorantreiben, etwa durch die Entwicklung von Grundlagenmodellen oder KI-Tools. Neben technologischen Ressourcen bietet AWS Activate auch umfassende Unterstützung in Form von Fundraising-Hilfen, rechtlicher Beratung, technischem Coaching und Zugang zu einem globalen Netzwerk aus Experten, Investoren und Partnern. Außerdem haben wir den Generative AI Accelerator ins Leben gerufen – ein 10-wöchiges Förderprogramm für 80 Startups weltweit, das maßgeschneiderte Go-to-Market-Strategien bietet und ausgewählten Unternehmen bis zu einer Million Dollar an AWS Guthaben ermöglicht. Auch das Münchner Softwareunternehmen DQC ist Teil des Programms.
Mit solchen Maßnahmen geben wir Startups die notwendigen Werkzeuge an die Hand, um generative KI effizient zu skalieren und Innovationen schneller voranzutreiben.
Beim AWS GenAI Loft Berlin dreht sich vom 24. Februar bis zum 7. März 2025 alles rund um KI bzw. GenAI. An wen adressieren Sie das Event und was erwartet die Teilnehmenden?
Das AWS GenAI Loft findet erstmalig in Berlin statt. Das Event im Mitosis LAB in der Sonnenallee 67 richtet sich an Startups, Entwickler, Investoren, KI-Experten und alle, die sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich Generative AI befassen möchten. Die Veranstaltung bietet jeden Tag eine Mischung aus praxisnahen Workshops, technischen Deep Dives und Networking-Möglichkeiten, bei denen die Teilnehmer mit führenden Experten von AWS, NVIDIA, DoiT, Storm Reply und Automat-it in Kontakt treten können. Neben zahlreichen Vorträgen, spannenden KI-Demos und Hands-on Sessions mit AWS Solutions Architects können die Teilnehmer von kostenlosem Coaching profitieren und von der Möglichkeit, sich mit anderen innovativen deutschen Startups vor Ort auszutauschen. Unter dem Motto „Learn, Build, Connect“ steht der praktische Umgang mit modernsten KI-Technologien wie Amazon Q oder Amazon Bedrock im Fokus. Das Event ist zudem kostenfrei und eine Registrierung ist vorab online möglich.
Alles dreht sich somit letztlich darum, KI-Projekte voranzutreiben und (Startup-)Innovationen schnell auf den Markt zu bringen. Was muss aus Ihrer Sicht an welcher Stelle geschehen, damit unsere Startups beim Thema KI global mithalten können – sowohl als Nutzende wie auch als KI-Entwickler?
Wir sehen in zahlreichen Studien deutlich, dass Unternehmen, die KI einsetzen, nachweislich von höherer Effizienz und Innovationskraft profitieren. Eine Bitkom-Untersuchung aus 2024 zeigt beispielsweise auch, dass drei Viertel der deutschen Startups, die KI in ihre Produkte oder Dienstleistungen integrieren, leichter an Finanzierung gelangen. Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen sind dabei oft starke Treiber für die KI-Implementierung.
Um dieses Momentum zu nutzen und das KI-Potenzial auszuschöpfen, sehe ich drei Schlüsselherausforderungen in Deutschland.
Erstens muss die digitale Kompetenzlücke geschlossen werden. KI-Kenntnisse werden in nahezu allen Bereichen essenziell sein, weshalb verstärkt in Aus- und Weiterbildungsprogramme investiert werden muss.
Zweitens muss der Zugang zu Kapital für Startups durch stärkere Finanzierungsmöglichkeiten und Unterstützungsprogramme verbessert werden, um die nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit und Skalierung von KI-Startups zu fördern.
Drittens ist es wichtig, die regulatorischen Standards für KI möglichst länderübergreifend zu harmonisieren, um Unternehmen mehr Planungssicherheit zu bieten und gleichzeitig einen verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologien zu gewährleisten.
Ganz praktisch sollten Startups zunächst übergeordnet ihre langfristigen Ziele definieren – sei es in zwei oder drei Jahren, um daraus abzuleiten, welche Schritte einen Beitrag zur Erreichung dieser Ziele leisten. Diese Herangehensweise zwingt Startups und Gründer, fokussiert zu bleiben und in der Gegenwart strategische Entscheidungen zu treffen, um sich für die nächste KI-Entwicklungsphase zu positionieren.
Herr Lehmeier, danke für das Gespräch!
Florian Bretschneider: Das steckt hinter dem Appointment-Setting-System
Appointment Setter spielen im Verkaufsprozess von Coaching-, Beratungs- und Softwareunternehmen eine immer wichtigere Rolle. Das Geschäft ist mittlerweile in einem starken Aufwärtstrend und bietet vor allem Neu- und Quereinsteigern die Chance auf eine lukrative Remote-Position als Appointment Setter.
Der Appointment Setter ist dafür verantwortlich, den Posteingang von Coaching-, Beratungs- und Softwareunternehmen zu beantworten und Termine mit neuen Interessenten für Beratungsgespräche der Vertriebsmitarbeiter zu vereinbaren.
Mit dem richtigen Know-how zur „Lead-Maschine“ werden
Florian Bretschneider, Unternehmer und Self-Made-Millionär sieht die größten Vorteile darin: „Beim Appointment Setting musst du weder Geld in Werbung, Software, Mitarbeiter, Büro noch in Produkte investieren. Du startest in einem funktionierenden System, das bereits Geld produziert und kannst es nach wenigen Wochen von überall auf der Welt ausführen, solange du ein Handy mit Internetverbindung hast.“
Ideales Geschäftsmodell für Einsteiger in den Onlinemarkt: Was macht ein Appointment Setter?
Der Appointment Setter spielt eine zentrale Rolle im Vertriebsprozess von Coaching-, Beratungs- und Softwareunternehmen. Seine Hauptaufgabe besteht darin, den Posteingang dieser Unternehmen zu verwalten und qualifizierte Termine mit Interessenten für Vertriebsmitarbeiter zu vereinbaren. Diese Unternehmen erreichen täglich Hunderte bis Tausende potenzielle Kunden durch gezielte Werbung auf Plattformen wie Instagram, TikTok, Google und Snapchat. Um aus dieser großen Anzahl an Anfragen die passenden Interessenten herauszufiltern, setzen sie auf spezialisierte Appointment Setter. Diese erhalten in der Regel eine Umsatzbeteiligung von etwa 5 %, was sie besonders lukrativ macht – insbesondere in Branchen mit hochpreisigen Produkten und Dienstleistungen.
Ein Beispiel: Wenn das Unternehmen beispielsweise 20 neue Kunden á 6.000€ pro Monat durch die neuen Termine des Appointment Setters gewinnt, generiert das Unternehmen 120.000€ Umsatz, wovon der Appointment Setter im Schnitt 6.000€ (5%) ausgezahlt bekommt.
Das Vereinbaren von Terminen über den Chat bietet eine geringe Einstiegshürde und eignet sich besonders für Einsteiger. Es zählt zu den einfachsten und am schnellsten zu erlernenden Aufgaben im gesamten Verkaufsprozess.
Da beim Appointment Setting kein eigenes Business aufgebaut werden muss, ist es besonders attraktiv für Menschen, die nicht vor die Kamera treten, keine Follower auf Social Media aufbauen und keine Coaching- oder Verkaufsgespräche führen möchten – und dennoch am stark wachsenden E-Learning-Markt partizipieren wollen. Besonders gefragt sind Appointment Setter in den Bereichen Fitness/Gesundheit, Online-Business, Dating/Beziehungen, Investieren/Finanzen und Mindset/Persönlichkeitsentwicklung.
Florian Bretschneider erklärt: „Einer der größten Vorteile beim Appointment Setting ist, dass es nicht nur sehr schnell zu lernen ist und bereits in drei bis vier Wochen Ergebnisse bringt, sondern dass jeder das Modell auch zu 100 Prozent anonym machen kann. Man braucht dafür weder eine eigene Website noch muss man Social-Media-Reichweite aufbauen.“ Nur eine einzige Fähigkeit ist erforderlich: effektiv Terminierungen über den Chat durchzuführen.
Der Selfmade Millionär mit über 10 Millionen € Umsatz in den letzten Jahren: „Mit dem richtigen Know-how kann jeder zu einer “Termin-Maschine” werden.“
Wahlprogramme 2025: Innovationsförderung, Quo vadis?
So plant die Politik die Zukunft der Innovationsförderung. Eine Analyse von Efe Duran Sarikaya, CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland.
Mit den Bundestagswahlen 2025 steht Deutschland vor wegweisenden Entscheidungen. Fördermittel, ein zentrales Instrument für Innovation, Nachhaltigkeit und Unternehmensentwicklung, stehen im Fokus der Parteiprogramme. Doch wie gestalten die Parteien die Zukunft der Förderpolitik, und welche Schwerpunkte setzen sie?
Efe Duran Sarikaya, CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland, liefert einen Überblick über die Pläne der politischen Parteien zur Zukunft der Förderpolitik.
Dabei werden nicht nur die Unterschiede beleuchtet, sondern auch, welche Auswirkungen die jeweiligen Wahlprogramme auf die Unternehmen und den Wirtschaftsstandort Deutschland haben können.
Casablanca.AI: Ein Blick, der den Unterschied macht
Mit ihrer selbst entwickelten KI ermöglicht das 2020 gegründete Start-up Casablanca.AI authentische Videocalls. Dabei wird rein softwarebasiert in Echtzeit realer Augenkontakt in digitalen Meetings erzeugt und so ein natürliches sowie direktes Gesprächserlebnis hergestellt.
„Beim ersten Augenkontakt hat’s sofort gefunkt.“ Dieser Ausspruch könnte ebenso aus einer Hollywood-Romanze stammen wie auch aus einem Verkaufs- oder Bewerbungsgespräch. Denn der Blickkontakt verkörpert einen der mächtigsten und entscheidendsten Bestandteile der nonverbalen Kommunikation. Der Austausch von Blicken aktiviert das neuronale Belohnungssystem, was wiederum für Glücksgefühle sorgt und motiviert. Bereits vor über 20 Jahren ging das aus einer Studie (Reward value of attractiveness and gaze) hervor.
Ohne Augenkontakt kein echtes Vertrauen
„Hier kommen wir wiederum sehr schnell zum Thema Vertrauen. Ohne Augenkontakt fehlt hierfür die wichtigste Grundlage, wirkliche Nähe kommt nicht zustande“, sagt Carsten Kraus, Gründer und CEO der Casablanca.AI GmbH. „Wenn wir darüber nachdenken, ergibt sich schnell ein großes Problem: Viele Gespräche, insbesondere im geschäftlichen Kontext, laufen heute auf digitalem Wege in Videokonferenzen ab. Direkter Augenkontakt besteht hier nie, ohne dass die Mimik des Gesprächspartners aus dem Sichtfeld verschwindet.“ Das Pforzheimer KI-Start-up Casablanca hat das Problem erkannt und schafft Abhilfe.
Videocalls auf neuem Level
Innerhalb eines Videocalls gibt es für die Gesprächsteilnehmende genau zwei Optionen: den Blick in die Kameralinse und den auf den Bildschirm. Bei ersterem besteht keine Möglichkeit, den Gesichtsausdruck des Gegenübers zu sehen. Dagegen führt die zweite Alternative dazu, dass sich die Augenpaare nicht treffen. „Erfahrungsgemäß schwanken User*innen und variieren innerhalb eines Calls immer wieder. Sie stehen sozusagen vor der Wahl, welche Option sich zum jeweiligen Zeitpunkt eher eignet. Damit geht dem Gespräch viel Qualität ab“, erläutert Kraus, der mit seinem Unternehmen eine „virtuelle Kamera“ mit lokaler KI entwickelt. Diese greift in Echtzeit das Bild der physischen Webcam ab und richtet den Blick sowie den Gesichtswinkel der aufgezeichneten Person aus. „Nicht erst seit der Corona-Pandemie liegen Videokonferenzen absolut im Trend. Insbesondere in der Geschäftswelt hat sich diese Technik als unverzichtbar herauskristallisiert, spart viel Zeit und damit Kosten. Die Schwierigkeit bestand aber bisher darin, in diesen Gesprächen das notwendige Vertrauen aufzubauen, beispielsweise für einen erfolgreichen Verkaufsabschluss“, so Kraus. „Das möchten wir ändern und die Kommunikation per Video auf ein neues Level heben, sozusagen auf das eines analogen Gesprächs.“
Natürlichkeit und Authentizität zählen
Blicke machen die Basis sozialer Interaktion aus. Sie tragen zur Interpretation von nonverbalen Signalen bei. Eine dementsprechend große Rolle nehmen sie in der Geschäftswelt etwa für Verkäufer*innen, Berater*innen oder Personalverantwortliche ein. „Vertrauen hat auf ihr Handeln große Auswirkungen, mangelt es daran, sinken die Erfolgsaussichten zum Beispiel im Verkaufsgespräch. Auch der zunehmend digitale Bewerbungsprozess hat nach wie vor die Hürde des fehlenden Augenkontakts und damit auch der mangelnden Nähe zu überspringen“, zeigt Kraus die Relevanz auf. „Gelingt dies aber, entsteht eine persönliche Beziehung und das Gespräch geht über die Übermittlung von Informationen hinaus – und das bei beliebiger physischer Distanz. Dabei kommt es immer auch auf die Natürlichkeit und Authentizität des Videocalls an.“ Damit dies bestmöglich funktioniert, richtet Casablanca nicht nur die Augen entsprechend aus, sondern dreht den gesamten Kopf in die passende Position. So lässt sich auch in digitalen Meetings sagen: „Beim ersten Augenkontakt hat’s sofort gefunkt.“
Meta verändert sich für Trump …
… doch was bedeutet der Wandel für die Plattform selbst und was für Influencer und Marken? Ein Kommentar von Philipp Martin, Gründer von Reachbird und Experte für Influencer Marketing im DACH-Raum.
In einer Zeit, in der soziale Medien unseren Alltag mehr denn je prägen, kündigt Meta, das Unternehmen hinter Facebook und Instagram, weitreichende Veränderungen an. Diese Entwicklungen könnten die Plattformen selbst und die Arbeit von Influencern und Marken grundlegend beeinflussen. Als Experte für Influencer Marketing analysiere ich die möglichen Auswirkungen dieser Umwälzungen.
Die Macht der sozialen Medien in Deutschland
Bevor wir uns den spezifischen Änderungen bei Meta zuwenden, lohnt ein Blick auf die derzeitige Bedeutung sozialer Medien in Deutschland. Laut aktuellen Statistiken von Meltwater (2024) nutzen mehr als 80% aller Einwohnerinnen und Einwohner in Deutschland Social Media – und das im Durchschnitt mehr als 1,5 Stunden täglich. Diese Zahlen unterstreichen die enorme Reichweite und den potenziellen Einfluss, den Plattformen wie Facebook und Instagram auf die öffentliche Meinungsbildung haben.
Metas neue Strategie: Abschied vom organisierten Faktencheck
Eine der gravierendsten Änderungen bei Meta betrifft den Umgang mit Faktenchecks. Bisher setzte das Unternehmen auf externe Organisationen, um die Richtigkeit von Informationen zu überprüfen. Nun plant Meta, ähnlich wie bei X (ehemals Twitter), auf die Schwarmintelligenz zu setzen. Meta-Gründer Mark Zuckerberg veröffentlichte ein Video, in welchem er Änderungen im Umgang mit Desinformation und Hate Speech auf seinen Plattformen ankündigte. Diese Entwicklung birgt erhebliche Auswirkungen auf den Wahrheitsgehalt der auf der Plattform geteilten Informationen. Besonders für Influencer und Marken, die auf ihre Glaubwürdigkeit angewiesen sind, entsteht eine neue Herausforderung.
Politische Implikationen
Der Übergang zu einem dezentralisierten System der Inhaltsüberprüfung könnte eine Annäherung an bestimmte politische Strömungen bedeuten. Es stellt sich die Frage, wie die Plattform und ihre Nutzer in Zukunft mit Falschinformationen umgehen werden. Diese Entwicklung könnte als eine Annäherung an die Politik der Republikaner gesehen werden, die durch die Änderungen möglicherweise begünstigt wird. Ein weiterer Aspekt der Änderungen betrifft den Umgang mit sogenannten schädlichen Inhalten. Meta plant, die Regeln in sensiblen Bereichen wie Migration oder Sexualität zu lockern. Diese Lockerung könnte zu einem Anstieg aggressiver, negativer und konfrontativer Beiträge führen. Eine stärkere Polarisierung der Plattform ist zu erwarten – ein Trend, der bereits auf anderen sozialen Netzwerken wie X zu beobachten ist.
Auswirkungen auf das Nutzerverhalten
Die mögliche Zunahme von Hassrede und polarisierenden Inhalten könnte das Nutzererlebnis auf Meta-Plattformen grundlegend verändern. Für Influencer und Marken bedeutet dies, dass sie sich möglicherweise in einem zunehmend negativen Umfeld bewegen müssen. Dies könnte nicht nur ihre Reichweite, sondern auch die Qualität ihrer Interaktionen mit Followern beeinflussen.
Trotz der potenziellen Risiken bietet die Nutzung von Schwarmintelligenz auch Chancen. Es bleibt abzuwarten, wie sich die neue Faktencheck-Strategie langfristig bewährt. Die Möglichkeit, dass jeder mitwirken kann, könnte für mehr Transparenz und schnellere, unkompliziertere Checks sorgen – ähnlich wie bei Wikipedia.
Zukünftig sollen laut Mark Zuckerberg nicht mehr autorisierte Faktenchecker für die Kontrolle sorgen, sondern die Community selbst – indem man mit Community-Notes, ähnlich wie es aktuell bei X bereits der Fall ist, auf falsche Informationen hinweisen kann. Dieser Community-Ansatz ist im ersten Moment nicht schlecht, sondern eine sinnvolle Ergänzung zu dem bestehenden System. Er wird jedoch ohne klare Moderation und ohne professionelle Faktenchecker kaum der Flut an Desinformation auf Social Media gerecht werden können. Vielmehr sollten beide Ansätze genutzt werden, um Desinformation einzudämmen.
Die Verantwortung der Plattformen in Krisenzeiten
Angesichts der bevorstehenden Wahlen und der anhaltenden globalen Krisen tragen Social-Media-Plattformen eine besondere Verantwortung. Gerade in Wahlkampf- und Krisenzeiten müssten sie eigentlich dieser Verantwortung gerecht werden. Diese Verantwortung nehmen sie jetzt nicht mehr wahr. Durch den positiven Effekt, dass über Social Media jede und jeder seine eigene Meinung kundtun und somit an demokratischen Prozessen und der Meinungsbildung uneingeschränkt teilhaben kann, gibt es auch Nachteile. Denn: Wer garantiert, dass es sich bei den veröffentlichten Inhalten um korrekte Informationen handelt? Was, wenn gezielt falsche Informationen über soziale Netzwerke gestreut werden? Gezielte Desinformation über Social Media in Verbindung mit den hohen Nutzerzahlen kann einen großen, negativen Einfluss auf unsere Gesellschaft haben.
Der europäische Kontext: Digital Services Act
Während die angekündigten Änderungen zunächst die USA betreffen, sind sie langfristig auch für den europäischen Markt relevant. Der Digital Services Act in der EU regelt den Umgang mit gezielter Desinformation. Es wird interessant sein zu beobachten, wie Meta diese Regelungen mit seinen neuen Ansätzen in Einklang bringen wird. Umso wichtiger ist es, dass von Seiten der Gesellschaft und auch von Seiten der Plattformen gewisse Regeln aufgesetzt und eingehalten werden. Einen rechtlichen Rahmen bietet in Europa der Digital Services Act, der den Umgang mit gezielter Desinformation regelt.
Auswirkungen auf die Influencer-Welt
Die Änderungen bei Meta haben zudem auch weitreichende Implikationen für die Influencer-Branche. Viele Influencer weltweit gelten als Expertinnen und Experten auf ihren Gebieten - egal ob Fitness- und Gesundheitsinfluencer, Finanzinfluencer oder auch Politikinfluencer. Mit tausenden oder gar Millionen von Abonnenten haben sie einen großen Einfluss und können – wie der Name schon sagt – beeinflussen! Bisher wurde der Content von Influencern nur sehr selten wirklich kontrolliert und eingeschränkt – dies kann durch die neuen Community-Notes auch einen positiven Einfluss auf falsch verbreitete Informationen durch Influencer haben, sofern sich die aktiven Communities der Influencer auch kritisch mit deren Content auseinandersetzen und darauf entsprechend reagieren.
Herausforderung Hate Speech
Ein besonders kritischer Punkt für Influencer ist der Umgang mit Hate Speech. Influencer sind meist täglich Hate Speech ausgesetzt. Eine Einschränkung von Hate Speech war und ist für Influencer von großem Interesse, um in einem positiven Umfeld ihre Inhalte veröffentlichen zu können. Sollte es zu einer Auflösung dieser Einschränkung kommen, so ändert sich die generelle Social Media Tonalität zum Negativen. Einen Vorgeschmack gibt hier ebenfalls die Plattform X, auf welcher es aktuell kaum Einschränkungen gibt und Hate Speech deshalb dort bereits zu einem oft negativ aufgeladenen Community-Klima führt.
Konsequenzen für Marken-Kollaborationen
Die möglichen Veränderungen im Kommunikationsklima auf Meta-Plattformen haben auch Auswirkungen auf die Zusammenarbeit zwischen Marken und Influencern. Die Ziele von Brands in der Zusammenarbeit mit Influencern liegen auf der Hand – es geht um Aufmerksamkeit, Interaktion und Abverkauf. Diese Ziele lassen sich vor allem dann erreichen, wenn das Umfeld positiv ist. Hate Speech bringt mit negativem Kommunikations-Klima auch die Ziele der Markenkommunikation in Gefahr – weshalb wir uns für positive Communities und eine Einschränkung von Hate Speech einsetzen sollten. Gleichzeitig bedeutet dies natürlich nicht, dass kritische Kommentare oder Feedback eingeschränkt werden – es geht rein um das Beschimpfen und Verunglimpfen von Social Media Nutzern.
Blick in die Zukunft: Anpassung und Verantwortung
Es bleibt abzuwarten, wie sich die aktuell angekündigten Änderungen in den USA etablieren werden und zu welchem Resultat dies führt. Für den europäischen Markt wird es vorerst keine Änderungen geben – jedoch sollte die Situation und Entwicklung von Marken, Agenturen und auch Nutzern und Influencern gut beobachtet werden.
Fazit: Eine neue Ära der digitalen Kommunikation
Die von Meta angekündigten Änderungen markieren möglicherweise den Beginn einer neuen Ära in der digitalen Kommunikation. Dieser Wandel bringt nicht nur Herausforderungen, sondern auch Chancen für Influencer und Marken mit sich, insbesondere hinsichtlich der Qualität des Contents und der Authentizität von Informationen.
Die kommenden Monate und Jahre werden zeigen, wie sich diese Veränderungen auf die Social-Media-Landschaft auswirken werden. Eines steht jedoch fest: Influencer, Marken und Nutzer müssen sich auf ein dynamischeres, möglicherweise kontroverseres Umfeld einstellen. Die Fähigkeit, sich anzupassen und verantwortungsvoll zu kommunizieren, wird mehr denn je über den Erfolg in der digitalen Welt entscheiden.
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Fake News statt Fakten auf Social Media: Beginnt jetzt das Zeitalter der Liveblogs? Eine Einschätzung samt Tipps und To-do's von Naomi Owusu, CEO sowie Mitbegründerin von Tickaroo.
Mark Zuckerberg verkündete erst vor Kurzem, dass Meta in Zukunft ohne Fact-Checking auskommen soll. Stattdessen werden schon bald die Nutzer*innen über den Wahrheitsgehalt der Inhalte bestimmen – in einem Zeitalter von Bots und KI ist allerdings schon jetzt abzusehen, dass das nicht funktionieren wird und vermutlich auch gar nicht funktionieren soll. Die Instanzen, die bisher die Echtheit der Aussagen geprüft haben, seien nach Auffassung des Facebook-Gründers jedoch politisch nicht neutral. Fast zur selben Zeit von Zuckerbergs Ankündigung, führte ein politisch motivierter und unberechenbarer Milliardär auf seiner eigenen Plattform X ein Live-Interview mit der AfD-Vorsitzenden Alice Weidel, die in dem Gespräch zahlreiche Falschbehauptungen machte.
Diese Entwicklungen zwingen Medienschaffende sowie Leser*innen, sich 2025 ernsthaft mit den Alternativen zu Social Media zu befassen. Denn die gibt es!
1. Fakten statt Fame – Echtzeit Nachrichten durch Live-Blogs
Das schwindende Vertrauen in die klassischen Medien sorgte in der Vergangenheit dafür, dass sich Leser*innen über Facebook, Twitter und Co. informierten. Doch die zunehmende Verbreitung von Fake News in den sozialen Netzwerken fordert andere Kanäle, die genauso schnell und persönlich informieren, aber gleichzeitig den Wahrheitsgehalt sicherstellen. Live-Blogs sind für Journalist*innen ein ebenso unmittelbarer Weg zu ihrer Zielgruppe. Hier können sie sich transparent und menschlich präsentieren, indem sie ihr Publikum näher in den Entstehungsprozess der Geschichten hinter den Schlagzeilen einbeziehen. Durch Dialoge und Engagement können sie eine Bindung zur Leserschaft aufbauen. Videos, die ihre Arbeit zeigen, machen sie nahbarer und vertrauenswürdiger. Transparenz, etwa durch Erklärungen zur Quellenprüfung oder zur Verifizierung von Informationen, baut Glaubwürdigkeit auf, bekämpft Desinformation und stärkt das Verhältnis zwischen Medien und Öffentlichkeit – und gerade das wird in 2025 entscheidend sein.
2. Entertainment im Micro-Content für Macro-Erfolg
Kurzvideos sind nicht erst seit der Einführung von TikTok beliebt, doch die Plattform hat den Trend weiter angefacht und ihre Popularität ist ungebrochen. Nachrichtenportale müssen in 2025 verstärkt auf dieses Format setzen, um insbesondere junge Leser*innen als treue Konsument*innen zu gewinnen. Allerdings können Medienschaffende noch einen Schritt weiter denken, hin zu interaktiven Mikro-Inhalten, die den Bedürfnissen nach Inspiration, Ablenkung und Verbindung gerecht werden. Dynamische Live-Blog-Formate wie Q&As, Umfragen, Kommentare und Reaktionen ermöglichen Echtzeit-Interaktionen. Sie können mit Live-Updates kombiniert und in den sozialen Netzwerken geteilt werden. Dadurch gewinnen Nachrichtenorganisationen die Aufmerksamkeit der Nutzer*innen und bleiben im Wettbewerb mit Social Media konkurrenzfähig.
3. Video Killed the Radio Star und Mobile das TV!
Fernsehen ist so 90er-Jahre! Die Mehrheit der Konsument*innen liest ihre Nachrichten über das Smartphone. Eine Ausrichtung auf mobile, responsive Designs ist also auch in 2025 entscheidend. Wer darüber hinaus ein „Second-Screen-Erlebnis“ ermöglicht, bietet durch Echtzeit-Statistiken, Analysen oder Hintergrundberichte ein immersives Erlebnis für Nutzer*innen und damit einen Mehrwert für ihr Seherlebnis. Gerade für Nachrichtenformate, Event- und Sportberichterstattung wird dieses Feature immer wichtiger.
4. KI im Newsroom: Zwischen Skepsis und Effizienz
Das Thema künstliche Intelligenz (KI) ist noch lange nicht erledigt, doch gerade Journalist*innen haben Bedenken hinsichtlich der Nutzung. Während KI-generierte Inhalte für viele Medienschaffende und ihr Publikum noch außerhalb der Komfortzone liegen, wird die Technologie zunehmend in Bereichen wie Übersetzungen, Überschriften- und Social-Media-Zusammenfassungen sowie Datenanalysen eingesetzt. Denn sie kann Lücken in Geschichten identifizieren, Verbesserungen vorschlagen, Texte korrekturlesen und den Tonfall an verschiedene Zielgruppen anpassen. In Kombination mit Tracking-Funktionen kann KI zudem den optimalen Veröffentlichungszeitpunkt und relevante Themen oder Formate bestimmen. Damit wird sie die Arbeitsprozesse in Nachrichtenredaktionen effizienter gestalten und Redakteur*innen den Freiraum geben, sich auf die Erstellung authentischer, leserzentrierter Inhalte zu fokussieren.
5. Näher dran durch hyperlokale Inhalte
In einem wettbewerbsintensiven Umfeld ist das Verständnis für die eigene Zielgruppe essenziell. Durch maßgeschneiderte Inhalte können Medienorganisationen stärkere Bindungen aufbauen und gleichzeitig ihre Reichweite vergrößern. Lokale Zeitungen haben es in der digitalen Ära schwer, da sie Werbekunden an Plattformen wie Google oder Facebook verlieren und ihr Publikum zunehmend auf Nischenangebote umsteigt. Dennoch wird die Nachfrage nach hyperlokalen Inhalten weiter wachsen, da die Meldungen die Menschen vor Ort einbeziehen und dem Publikum das Gefühl geben, gesehen zu werden. Insbesondere die Sportberichterstattung ist ein strategisches Asset für Medienschaffende, da sie die starke Verbindung der Fans zu heimischen Teams nutzt, um persönliche Beziehungen zu Leser*innen aufzubauen. Die so geschaffenen Inhalte können das Vertrauen der Leserschaft zurückgewinnen und lokale Bindungen stärken. Dieser Ansatz gilt allerdings nicht nur für Sport. Medien, die gezielt kleinere, spezifische Gruppen ansprechen und deren Leben sowie Begeisterung widerspiegeln, können ihre Reichweite erhöhen und Abonnementmodelle fördern. Während aktuelle Nachrichten ein breites Publikum anziehen, sorgen Nischeninhalte für langfristiges Interesse.
Die Nachrichten der Zukunft sind transparent
In einer Zeit, in der Falschinformationen auf Social Media den Diskurs prägen, gewinnen alternative Nachrichtenformate an Bedeutung. Live-Blogs sind schon lange, aber insbesondere in 2025, eine Alternative, um Echtzeit-News mit Transparenz und Nähe zu verbinden. Sie ermöglichen es Journalist*innen, authentisch zu berichten, den Entstehungsprozess ihrer Inhalte nachvollziehbar zu machen und ihre Leserschaft aktiv einzubeziehen. Durch Dialog und Interaktion können Medienhäuser ihre Glaubwürdigkeit stärken und Loyalität aufbauen. Statt Likes und viralen Trends stehen hier Fakten, Vertrauen und die Nähe zum Publikum im Mittelpunkt – und genau das braucht ein moderner Journalismus.
Die Autorin Naomi Owusu ist CEO und Co-Founder von Tickaroo, eine Live Blog-Plattform für Text- und Multimedia-Inhalte. Seit der Gründung 2011 setzt sich die studierte Psychologin mit ihrem Team für den Ausbau des Produktportfolios und die Optimierung des Live-Content-Tools ein.