# Stefan Margenfeld — Journal (Volltexte)

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Stand: 8. Juli 2026 · 9 Beiträge · Lizenzhinweis: © Stefan Margenfeld, Zitate mit Quellenangabe willkommen.


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# Eine E-Mail ist kein Liebesbrief

Autor: Stefan Margenfeld
Datum: 28. Juni 2026
URL: https://margenfeld.com/journal/eine-e-mail-ist-kein-liebesbrief
Themen: KI-Transformation, Strategische Kommunikation, Authentizität, Markenführung

Kurzfassung: „KI ja – aber die Mitarbeiter schreiben ihre E-Mails noch selbst." Diesen Satz höre ich gerade oft. In ihm steckt eine Entscheidung, die kaum jemand ausspricht – und mehr Tragweite, als sie meint.

Was schützen wir eigentlich, wenn wir die Künstliche Intelligenz aus unserer E-Mail heraushalten wollen?

Ich höre gerade einen Satz immer wieder. Ich sitze nicht in diesen Unternehmen — aber ich höre ihn aus ihnen heraus: in Gesprächen, auf Bühnen, in dem, was Menschen weitertragen, sobald es um KI geht. Er geht so: „KI können wir machen. Aber mir ist wichtig, dass die Mitarbeiter ihre E-Mails noch selbst schreiben."

Mal heißt es E-Mail. Mal heißt es: Die Konzepte müssen von Menschen kommen. Mal: Die wichtigen Texte schreiben wir selbst. Es ist immer derselbe Satz, nur das Objekt wechselt. Ich höre ihn so oft, weil ich mich mit strategischer Kommunikation beschäftige — also horche ich auf, wenn er fällt. Die E-Mail ist dabei nur das handlichste Beispiel. Gemeint ist mehr. Gemeint ist der ganze Stapel, mit dem ein Unternehmen denkt und spricht: Mails, Texte, Konzepte, Entscheidungen. Bleiben wir trotzdem bei der E-Mail. An ihr lässt sich alles zeigen.

Ich mag den Satz. Wirklich. Er hat eine Haltung, und Haltung ist mir lieber als Begeisterung ohne Grund. Und trotzdem werde ich ihn nicht los. Weil ich den Verdacht habe, dass darin mehr entschieden wird, als die Person meint, die ihn sagt. Also lassen Sie mich beides ernst nehmen. Erst die Sympathie. Dann den Verdacht.

## Der Anlass: Der Spiegel hat sich gerade entschieden

Ich schreibe das nicht im luftleeren Raum. Gerade hat der Spiegel beschlossen, dass keine KI mehr seine Texte schreiben oder umschreiben darf. Chefredakteur Dirk Kurbjuweit hat dafür ein einziges Wort aus den Redaktionsrichtlinien gestrichen. Bisher war KI erlaubt, solange ein Text „maßgeblich" von Menschen kam. Das „maßgeblich" ist jetzt weg.

Spannend ist, wie er die Debatte dahinter beschreibt. Lang. Hitzig. Zwei Lager. Auf der einen Seite die, die er „Autobauer" nennt: Leute, die ihren Text selbst bauen wollen, von vorn bis hinten. Auf der anderen Seite die „TÜV-Fraktion": Leute, die KI schreiben lassen und das Ergebnis danach prüfen und freigeben würden. Kurbjuweit hat sich für die Autobauer entschieden.

Sie merken, warum mich das aufhorchen lässt. Das sind genau die zwei Lager, um die es auch im Unternehmen geht, wenn jemand sagt, die Mitarbeiter sollen ihre E-Mails noch selbst schreiben. Selber bauen, oder prüfen und freigeben. Ich komme darauf zurück. Vorher aber muss ich die Frage stellen, die der Spiegel für sich längst beantwortet hat.

## Erst die Frage, die zu selten gestellt wird: Was ist eine E-Mail überhaupt?

Bevor ich darüber urteile, ob eine Maschine an einer E-Mail mitschreiben darf, will ich wissen, wovon wir reden. Und das ist gar nicht so klar. Eine E-Mail ist nämlich nicht eine Sache. Sie ist viele.

Da ist die E-Mail, in der es um zwei Menschen geht. Die private Nachricht. Der Gruß zum Geburtstag. Der Liebesbrief an die Partnerin, von mir aus. So etwas würde ich nicht ungeprüft einer KI überlassen. Nicht aus Prinzip. Sondern weil hier etwas anderes auf dem Spiel steht als Information.

Ein Geschenk wirkt in zwei Richtungen. Es tut etwas mit dem, der es bekommt. Und es tut etwas mit dem, der es macht. Gebe ich den Brief an den Menschen, den ich liebe, aus der Hand, egal an wen, dann verschenke ich nicht das Ergebnis. Ich verschenke, dass ich es selbst getan habe. Das war der eigentliche Beweis. Hier zählt die Herkunft. Das ist keine Frage von Effizienz. Das ist Provenienz.

Über diese Frage habe ich [an anderer Stelle länger geschrieben](https://margenfeld.com/journal/es-gab-nie-ein-goldenes-zeitalter-der-echtheit). Kurz gesagt: Echtheit ist keine Eigenschaft des Mediums, sondern eine Beziehung. Zwischen Quelle, Kontext und dem, was ich erwarten darf. Es gab nie ein goldenes Zeitalter der Echtheit, in dem alles rein und unberührt war. Es gab immer nur die Frage, was an dieser Stelle, in diesem Moment, zu Recht erwartet wird. Beim Liebesbrief erwarte ich die Hand des Menschen. Und das ist auch richtig so.

Dann gibt es die andere E-Mail. Die geschäftliche. Und da verschiebt sich alles.

## Im Geschäftlichen liegen die Dinge anders

Den Reflex verstehe ich hier sofort. Natürlich müssen Informationen stimmen. Natürlich darf nichts Sensibles, nichts Falsches, nichts Halbgares raus. Dafür haben wir uns Menschen — als prüfende Schicht. Das ist richtig, und das bleibt richtig.

Nur: Zwischen „der Mensch prüft" und „die Maschine darf gar nichts" liegt ein weiter Raum. Und ich beobachte, dass wir diesen Raum zu schnell zumachen. Wer die KI grundsätzlich aus dem Mailverkehr heraushält, schützt sich vielleicht vor einem Risiko. Er verschenkt aber auch etwas. Die Chance nämlich, einen Gedanken klarer zu ordnen. Ein bisschen mehr vom Gegenüber her gedacht. Etwas weniger umständlich.

Und seien wir ehrlich über den Zustand unserer geschäftlichen Post. Wir verlabern uns. Wir schreiben lange Mails, längere Dokumente und noch längere Konzepte, in denen die eigentliche Aussage irgendwo in der Mitte vergraben liegt. Und dann passiert das, worüber kaum jemand spricht: Die KI auf der anderen Seite kürzt das Ganze sowieso wieder ein. Ob heimlich am Schreibtisch oder im freigegebenen Tool des Hauses, spielt keine Rolle. Meine drei Absätze werden zu drei Zeilen, bevor mein Adressat sie überhaupt liest.

Da liegt für mich die Pointe. Wir streiten, ob am Anfang eine Maschine mitschreiben durfte. Und übersehen, dass am Ende fast immer eine mitliest.

[Bild: Studio-Stillleben: ein einzelner Geschäftsbrief-Umschlag steht aufrecht auf reinem Weiß und wirft einen harten Schlagschatten in Form eines Vorwärts-Pfeils. Khaki-Lichtkante. — Am Ende liest fast immer eine Maschine mit — und hat den Daumen auf der Weiterschalttaste.]

Im Radio habe ich über zwanzig Jahre lang gelernt, dass man in den ersten Sekunden gesagt haben muss, worum es geht. Sonst schaltet der Hörer weg, und zwar ohne schlechtes Gewissen. Der Posteingang ist nichts anderes. Nur dass dort heute eine Maschine den Daumen auf der Weiterschalttaste hat. Die Kunst ist also nicht, die KI fernzuhalten. Die Kunst ist, neu zu denken, was eine geschäftliche E-Mail eigentlich leisten soll. Weniger Text, mehr Aussage. Reichweite ist Output. Wirkung ist Outcome. Im Posteingang gilt nichts anderes.

## Der Denkfehler steckt im Wort „echt"

Jetzt der Punkt, an dem ich widersprechen muss.

Unter dem schönen Satz liegt oft eine leise Annahme. Sie lautet: Was die KI berührt hat, ist nicht mehr echt. Keine echte Leistung. Irgendwie gefälscht. Das klingt nach Schutz von Authentizität. Es ist in Wahrheit eine Sackgasse.

Denn wenn ich Menschen für den Umgang mit KI-Werkzeugen in die Verantwortung nehme, und das tun wir, mit gutem Grund, dann gehe ich davon aus, dass geprüft wurde. Verantwortung und Prüfung sind dasselbe von zwei Seiten. Von vornherein zu unterstellen, alles, was eine KI angefasst hat, sei ab jetzt Fälschung und keine Leistung mehr, ist nicht fair gegenüber den Leuten, die diese Werkzeuge sauber führen. Und es ist teuer.

Die Branche, die ihre Plakate gegen KI-Bilder verteidigt, ahnt dabei etwas Wahres. Menschen schätzen erkennbaren Aufwand. Der Tagesspiegel Background hat Anfang 2026 in einem Gastbeitrag etwas Verwandtes zusammengetragen: Wo Anstrengung sichtbar wird, steigt die Bereitschaft, einer Marke zu vertrauen und bei ihr zu kaufen. Authentizität hängt eben nicht am Wie allein. Sie hängt am Wer. Da stimme ich zu. Bloß folgt daraus nicht, dass jedes Werkzeug die Echtheit zerstört. Es folgt, dass Herkunft und Verantwortung sichtbar bleiben müssen.

Wie absurd die andere Lesart wird, führt das Magazin KOM in einer kleinen Szene vor. Da rät ein selbsternannter Personal-Branding-Experte, man solle seine mit KI geschriebenen Beiträge mit ein, zwei absichtlichen Tippfehlern garnieren, dann fühle sich der Text „authentischer" an. Jemand aus dem Publikum legt nach: Er nehme immer die Gedankenstriche raus, damit keiner die Maschine merkt. Das ist die Echtheit, die wir bekommen, wenn wir „echt" mit „unberührt von KI" verwechseln. Inszenierte Schludrigkeit. Ein Tippfehler ist noch kein Charakter.

## Jetzt raus aus der Philosophie, rein in den Markt

Bis hierhin könnte man das alles für Geschmack halten. Jedes Haus darf entscheiden, wie es arbeiten will. Und ich gehe gar nicht erst in die Philosophie eines einzelnen Unternehmens. Mir geht es um etwas Nüchterneres. Um eine Sorge in der Marktbetrachtung.

Denn inzwischen ist ziemlich klar, wer in Unternehmen die KI besonders gern und besonders breit einsetzt. Es sind nicht die, die Digitalem ohnehin mit Misstrauen begegnen. Es sind die digitalaffinen Leistungsträger.

Eine Gallup-Erhebung von Ende 2025 zeigt das deutlich. In Technologie und IT nutzen rund drei von vier Beschäftigten KI in ihrer Rolle. In Finanzen und professionellen Diensten mehr als die Hälfte. Im Einzelhandel ist es ein Drittel, im Gesundheitswesen und in der Produktion gut vier von zehn. McKinsey beschreibt in seinem State of AI die „High Performer" als die Organisationen, die KI nicht zum Sparen einsetzen, sondern um zu wachsen und Abläufe neu zu bauen. Und gerade die haben klar geregelt, wann ein Ergebnis durch einen Menschen muss. Der PwC AI Jobs Barometer 2026 misst beim oberen Fünftel der am stärksten KI-exponierten Unternehmen ein Produktivitätswachstum, das den Rest weit hinter sich lässt. Die prüfende Schicht Mensch verschwindet bei den Besten also nicht. Sie wird ernster genommen.

Und diese Leute sitzen längst in Ihrem Haus. Sie nutzen KI bereits, ob freigegeben oder nicht. Die Zahlen zur sogenannten Shadow AI sind da unmissverständlich. UpGuard meldete im November 2025, dass rund vier von fünf Beschäftigten nicht freigegebene KI-Werkzeuge verwenden. Eine Studie der Software AG kommt auf die Hälfte. Cybernews kommt bei Führungskräften und leitenden Managern sogar auf über neunzig Prozent. Und wer das sperrt, gewinnt damit keine Kontrolle zurück: Fast die Hälfte würde die Werkzeuge selbst bei einem ausdrücklichen Verbot einfach weiternutzen, nur unauffälliger. IBM hat sogar ausgerechnet, dass eine Datenpanne über Shadow AI im Schnitt teurer wird als eine über die offiziellen Wege.

Lesen Sie das ruhig zweimal.

> Das Verbot erzeugt nicht weniger KI im Unternehmen. Es erzeugt weniger sichtbare KI im Unternehmen.

## Der Spiegel hat recht. Nur über etwas anderes.

Und damit zurück zum Spiegel. Hat Kurbjuweit sich geirrt? Nein. Für ein Menschenmedium ist die Entscheidung richtig. Denn dort ist das Schreiben das Produkt. Der Text ist die Leistung, die Hand ist die Ware. Kurbjuweit beruft sich sogar auf eine Studie, auf die die Financial Times verwiesen hat: Sieben von zehn Lesern ist es lieber, wenn beim Verfassen keine KI im Spiel war. Das ist der Liebesbrief, im Maßstab einer ganzen Redaktion. Der Leser erwartet die menschliche Hand. Und er bekommt sie. Richtig so.

Aber genau das ist die Grenze. Ein Spiegel-Essay ist keine Quartalsmail. Was der Spiegel schützt, ist seine Identität, sein „Gemüt", das, wofür die Leute ihn überhaupt kaufen. Eine interne Statusmail schützt keine Identität. Sie transportiert eine Information. Wer den Spiegel-Beschluss nimmt und ihn eins zu eins auf den Posteingang seines Unternehmens legt, verwechselt den Liebesbrief mit der Quartalsmail.

Und noch etwas steht in diesem Leitartikel, das gern überlesen wird. Selbst der Spiegel zieht kein Reinheitsgebot. „Weder Roboter noch Reinheitsgebot", schreibt Kurbjuweit. KI bleibt erlaubt fürs Übersetzen, fürs Prüfen von Fakten, für die Auswertung großer Datenmengen. Ausnahmen werden gekennzeichnet. Das Haus, das den menschlichen Text am entschlossensten verteidigt, behauptet eben nicht, alles, was KI berührt, sei gefälscht. Es unterscheidet nach Schöpfungstiefe. Mehr habe ich oben nicht verlangt.

## Der Satz entscheidet mehr, als er sagt

Ich halte die Haltung trotzdem für legitim. Das will ich ausdrücklich sagen, weil ich niemandem den Wunsch nach der eigenen Handschrift ausreden will. Es muss den Raum geben, in dem ein Unternehmen seine eigenen Entscheidungen trifft. Den verteidige ich.

Aber in dem schönen Satz steckt mehr als der Wunsch, dass die Leute ihre Mails noch von Hand tippen. In ihm steckt eine Digitalisierungsentscheidung. Und ich bin nicht sicher, ob uns in dem Moment, in dem wir den Satz aussprechen, die Tragweite bewusst ist.

Denn wer das fordert, fordert am Ende vor allem händische Arbeit. Nicht nur im Postfach. An jedem Text, an jedem Konzept. Und sagt damit, in der Sache: Ich habe diese KI-Werkzeuge angeschafft, aber eigentlich will ich nicht, dass jemand sie benutzt. Dann ist das Arbeiten mit ihnen faktisch untersagt. Nur hat es keiner so ausgesprochen. Hier schließt sich der Kreis zur Marktbetrachtung. Die Frage ist nicht, ob ein Unternehmen so entscheiden darf. Es darf. Die Frage ist, wie lange es frei entscheiden kann, wenn es der digitalen Transformation mit harten, unreflektierten Vorbehalten begegnet. Während die eigenen Leistungsträger die Werkzeuge längst nutzen. Und der Wettbewerb sie führt.

Verbote können uns emotional beschützen. Das ist nichts Kleines. Der Wunsch nach dem Echten, nach der eigenen Hand, ist menschlich und ehrenwert. Aber vor der Realität schützen sie uns nicht. Die Realität sitzt schon im Posteingang. Auf beiden Seiten.

## Wo ich die Grenze ziehe

Damit kein Missverständnis bleibt. Ich finde nicht, dass KI im Geschäftlichen „auch mal" mitschreiben darf. Ich finde, KI-assistiertes Schreiben sollte immer erlaubt sein. Die Grenze verläuft nicht zwischen Mensch und Maschine. Sie verläuft an der Urteilsfähigkeit.

Solange ein Mensch entscheiden kann, *was* gesagt wird — solange er die Position hält, das Ergebnis beurteilen kann und dafür geradesteht —, darf er jedes Werkzeug benutzen, um es zu sagen. Nicht das Werkzeug entscheidet über Echtheit. Sondern, wer das Steuer in der Hand hält. „Erlaubt" ist gar nicht die eigentliche Frage. *Verantwortet* ist die Frage.

Was dann als echtes Problem übrig bleibt, ist nicht die Maschine. Es ist die Beliebigkeit. Der Moment, in dem niemand mehr entscheidet, was eigentlich gesagt werden soll. Mit KI kommt dieser Moment schneller. Aber es ist kein Maschinenfehler. Es ist ein Urteilsfehler.

Und der Liebesbrief? Der ist keine Ausnahme von dieser Regel. Er ist ein anderes Spiel. Im Privaten, zwischen zwei Menschen, ist nicht die Botschaft das Geschenk, sondern dass ich es selbst getan habe. Da zählt die Hand, nicht das Urteil über den Inhalt. Das ist kein Verbot von KI. Das ist ein anderes Feld mit einem anderen Wert.

Ich verteidige beides: meine Überzeugung, dass es erlaubt sein sollte — und das Recht eines Hauses, es anders zu sehen. Nur sollte es eine Entscheidung sein. Keine Gewohnheit, die sich für eine Haltung hält.

[Bild: Bauhaus-Infografik: zwei Spalten, getrennt durch eine dünne Linie. Links ein flächiger Khaki-Kreis mit Siegel-Punkt (Beziehung, Herkunft), rechts ein kühles Raster aus schmalen Rechtecken (Information, Klarheit). — Wann die Herkunft zählt — und wann die Klarheit.]

Vielleicht ist genau das die Aufgabe. Nicht, die Maschine fernzuhalten. Auch nicht, sie blind hereinzulassen. Sondern zu wissen, wann es um die Beziehung geht und wann um die Information. Wann die Herkunft zählt und wann die Klarheit. Wann ich den Liebesbrief schreibe. Und wann die Quartalsmail.

Das eine ist kein Verrat am anderen. Es ist nur ein anderes Versprechen.

Welche Zukunft wollen wir gemeinsam bauen?

## Hinweise zum Text (Quellen)

Dieser Beitrag stützt sich auf eine Reihe öffentlicher Quellen und Studien. Wer nachlesen will, findet sie hier:
  Die Spiegel-Entscheidung nach dem Leitartikel von Dirk Kurbjuweit, 26. Juni 2026: Bericht bei kress.de (https://kress.de/news/beitrag/154071-ein-fest-von-menschen-fuer-menschen-quot-spiegel-chef-kurbjuweit-verbannt-ki-aus-dem-schreiben.html).
  Die von Kurbjuweit zitierte, über die Financial Times verbreitete Lesepräferenz („sieben von zehn"): FT Strategies (https://www.ftstrategies.com/en-gb/insights/should-people-care-if-ai-writes-the-news).
  KI-Nutzung nach Branchen — Gallup, Erhebung Q4 2025 (veröffentlicht Januar 2026): gallup.com (https://www.gallup.com/workplace/701195/frequent-workplace-continued-rise.aspx).
  Die „High Performer" — McKinsey, The State of AI: mckinsey.com (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai).
  Produktivität der am stärksten KI-exponierten Unternehmen — PwC, Global AI Jobs Barometer 2026: pwc.com (https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/ai-jobs-barometer.html).
  Shadow AI bei Beschäftigten — UpGuard, State of Shadow AI, November 2025: upguard.com (https://www.upguard.com/resources/the-state-of-shadow-ai).
  Shadow AI und Verbote — Software AG, Chasing Shadow AI (Befragung von Wissensarbeitern, Oktober 2024), referiert bei SecurityWeek (https://www.securityweek.com/the-shadow-ai-surge-study-finds-50-of-workers-use-unapproved-ai-tools/).
  Shadow AI bei Führungskräften — Cybernews, 2026: cybernews.com (https://cybernews.com/ai-news/ai-shadow-use-workplace-survey/).
  Kosten einer Datenpanne — IBM, Cost of a Data Breach Report 2025: ibm.com (https://www.ibm.com/reports/data-breach).
  Sichtbarer Aufwand und Vertrauen — Gastbeitrag im Tagesspiegel Background, Januar 2026: background.tagesspiegel.de (https://background.tagesspiegel.de/digitalisierung-und-ki/briefing/das-neue-mass-aller-dinge).
  Die Szene mit den Tippfehlern — Magazin KOM, „Authentizität ist kein Tippfehler", Oktober 2025: kom.de (https://www.kom.de/analyse/authentizitaet-ist-kein-tippfehler/).

## Häufige Fragen

Frage: Worum geht es in „Eine E-Mail ist kein Liebesbrief"?
Antwort: Um den Satz „KI ja – aber die Mitarbeiter schreiben ihre E-Mails noch selbst." Stefan Margenfeld nimmt die Haltung dahinter ernst, zeigt aber, dass in ihr eine Digitalisierungsentscheidung steckt, die selten ausgesprochen wird. Sein Kern: Man muss unterscheiden, wann es um Beziehung und Herkunft geht (der Liebesbrief) und wann um Information und Klarheit (die Quartalsmail) – statt KI pauschal aus der Kommunikation herauszuhalten.

Frage: Hat Der Spiegel KI beim Schreiben verboten?
Antwort: Im Juni 2026 hat Chefredakteur Dirk Kurbjuweit das Wort „maßgeblich" aus den Redaktionsrichtlinien gestrichen – damit dürfen Spiegel-Texte nicht mehr von KI geschrieben oder umgeschrieben werden. Erlaubt bleibt KI etwa fürs Übersetzen, Prüfen und für die Auswertung großer Datenmengen, Ausnahmen werden gekennzeichnet („weder Roboter noch Reinheitsgebot"). Für ein Menschenmedium, dessen Produkt das Schreiben ist, hält Margenfeld das für richtig – aber nicht eins zu eins auf den Posteingang eines Unternehmens übertragbar.

Frage: Was ist Shadow AI und warum ist ein KI-Verbot riskant?
Antwort: Shadow AI bezeichnet die Nutzung nicht freigegebener KI-Werkzeuge durch Mitarbeitende. Erhebungen zeigen sie verbreitet: UpGuard meldete im November 2025 rund vier von fünf Beschäftigten, bei Führungskräften kommt Cybernews auf über neunzig Prozent. Ein Verbot senkt nicht die KI-Nutzung, sondern ihre Sichtbarkeit – fast die Hälfte würde die Werkzeuge laut Software AG selbst bei einem ausdrücklichen Verbot weiternutzen. IBM beziffert eine Datenpanne über Shadow AI im Schnitt sogar als teurer als eine über offizielle Wege.

Frage: Wann sollte KI in der Unternehmenskommunikation mitschreiben dürfen?
Antwort: Margenfelds Unterscheidung ist nicht Mensch oder Maschine, sondern Beziehung oder Information. Wo die Herkunft die Botschaft trägt – die persönliche Nachricht, das Testimonial, die Identität einer Marke –, zählt die menschliche Hand. Wo es um die klare Weitergabe von Information geht – die interne Statusmail, die Quartalsmail –, darf KI ordnen und kürzen helfen, solange ein Mensch prüft und die Verantwortung trägt.

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# Es gab nie ein goldenes Zeitalter der Echtheit

Autor: Stefan Margenfeld
Datum: 17. Mai 2026
URL: https://margenfeld.com/journal/es-gab-nie-ein-goldenes-zeitalter-der-echtheit
Themen: KI-Transformation, Strategische Kommunikation, Authentizität, Markenführung

Kurzfassung: Warum die aktuelle Diskussion um Authentizität und künstliche Intelligenz auf einem fragwürdigen Bild beruht — und warum Echtheit weniger eine Eigenschaft des Mediums ist als eine Beziehung zwischen Quelle, Kontext und Erwartung.

Ich erinnere mich noch an eine Szene aus meinen Anfängen im Radio. Eine meiner ersten Sendungen. Selbstfahrerstudio, Samstag, ich hatte richtig Lust auf eine tolle Show. Teilweise war ich gut vorbereitet. Teilweise habe ich mir gesagt: Ich will authentisch wirken, deswegen gehe ich auch dann rein, wenn ich denke, dass es gerade in den Musikfluss passt. Nach der Sendung hatte ich ein richtig gutes Gefühl. Ich dachte: Ich bin ein klasse Moderator.

Dann kam der Montag. Mein Chef hat mich zu sich ins Büro zitiert und gefragt: Was hast du denn da eigentlich veranstaltet? Das war, und ich zitiere — damals waren die Worte im Radio noch härter als heute — „Programm-Terrorismus". Ich hätte den Musikfluss zerstört, ich hätte den Hörer viel zu oft beim Musikhören gestört, ich hätte viel zu viel gequatscht. Und am Ende sei ich kaum noch zu folgen gewesen.

Wir haben dann aber auch eine Vereinbarung getroffen: Wir arbeiten an den Stärken des Moderators Stefan Margenfeld — und weniger daran, dass er immer nur seinen Impulsen folgt. Weil es gibt einen großen Unterschied zwischen Wahrhaftigkeit und Echtheit. In der Öffentlichkeit wollen wir eigentlich nur eine bestimmte Facette von uns zeigen, damit wir überhaupt eine Chance haben, vom Hörer verstanden zu werden.

Das war für mich ein Lehrstück. Auch zwischen Selbstbild und Fremdbild. Echtheit ist eben nicht das, dass ich einfach reingehe und Dinge tue, völlig ungesteuert, und danach das gute Gefühl habe, hier waren viele Sachen nicht vorbereitet. Echtheit ist die gezielte Wiederholung von Dingen, die für den Hörer im Kontext dessen, wo ich etwas sage, plausibel erscheinen.

Ich hatte damals an dem Montag nicht so richtig verstanden, was mein Chef meinte, als er sagte: Es gibt positive Eigenschaften von dir als Moderator. An denen wollen wir arbeiten. Die wollen wir öfter zeigen. Denn das bist du.

Heute weiß ich, was er gemeint hat. Er meinte nicht: Wir wollen hier den echten Stefan. Er meinte: Wir wollen den Ausschnitt von dir, der tragen kann. Den wiederholen wir, bis das Publikum ihn — und damit dich — erkennt.

Das war meine erste praktische Lektion darüber, wie öffentliche Authentizität funktioniert. Man kann das medienkritisch zerlegen. Aber das war lange Zeit Thema in professioneller Kommunikation, und es ist auch heute noch Thema. Und es hat sehr viel mit dem zu tun, was wir gerade unter dem Schlagwort KI und Echtheit diskutieren.

## Die Diskussion, die wir gerade führen, ist eigentlich die falsche

Es läuft seit einigen Jahren ein regelrechter Kulturkampf. Echt gegen fake. KI macht Bilder, die keine Bilder sind. Stimmen erklingen, die eigentlich keine echten Stimmen sind, sondern maschinelle. Texte, die nach Mensch klingen sollen, die aber niemand von Hand geschrieben hat.

Es ergießen sich kilometerlang Artikel darüber, wie oft man jetzt mittlerweile einen Bindestrich setzen darf oder wie oft man direkte Vergleiche setzen darf, weil das alles jetzt Indikatoren für Maschinen-Texte seien. Offenbar ist uns wichtig, nicht als Maschine erkannt zu werden, sondern dass die Handwerklichkeit weiterhin deutlich wird.

Ich finde diese Reaktionen verständlich. Trotzdem ist die ganze Diskussion meiner Meinung nach falsch konstruiert. Sie funktioniert nämlich nur, wenn wir unterstellen, dass das, was vor der KI war, alles echt war. Dass es ein Davor gab, in dem Bilder noch Wahrheit waren und Texte noch Wahrheit waren und Stimmen noch ganz unvermittelt waren. Als hätte es vorher eine Art medialen Naturzustand gegeben.

Ich denke, den gab es nie.

Jedes Foto ist eine Auswahl. Wo die Kamera steht, wann der Auslöser fällt, was ins Bild kommt und was draußen bleibt — das sind Entscheidungen des Fotografen. Und die Bildauswahl an sich ist eine Entscheidung der Redaktion. Jede Inszenierung ist und bleibt eine Inszenierung, ob ich sie im Werbespot habe oder in einer Tageszeitung, wenn ich ein Feature lese. Es unterliegt immer der Auswahl eines Journalisten. Das lernt man übrigens auch im Volontariat: Objektivität im Journalismus ist eigentlich eine Illusion, weil wir alles unter gewissen Bedingungen vorauswählen, um es Konsumentinnen und Konsumenten zu präsentieren.

Eigentlich wussten wir das alle schon immer. Diese Medienkritik ist auch nicht neu. Wir haben das Ganze nur lange erfolgreich verdrängt, weil das Verdrängen bequemer ist als das Mitdenken.

Was sich jetzt mit KI verändert, ist aber nicht einfach nur „mehr vom Selben". Es ist etwas qualitativ Neues. Eine Zeitung wählt aus, das stimmt — aber sie erfindet keine Ereignisse. Ein Foto ist eine Komposition, das stimmt — aber es zeigt eine Sache, die war. Mit KI fällt diese Grundvoraussetzung weg. Das Gemachte wird nicht nur skalierbar, es wird auch granular aussteuerbar. Und es wird, anders als alles davor, *ereignislos* produzierbar. Da reißt etwas, was meistens vorher noch hielt: die Verbindung zwischen der Anmutung von etwas und seiner Herkunft. Ein Foto sah aus wie ein Foto, weil ich zurecht die Vorstellung haben konnte, da war eine Kamera und ein echter Mensch, den ich da drauf sehe. Eine Stimme war die Stimme eines echten Menschen, weil ein Mensch sie wohl gesprochen haben musste, sonst würde ich sie ja nicht hören.

Das war keine Garantie. Aber es war eine plausible Vermutung. Und diese Vermutung trägt nicht mehr.

## Drei Bedeutungen von „echt"

Wenn man sich mit dieser Diskussion ernsthaft beschäftigt, lohnt sich eine Unterscheidung. Was ist eigentlich echt? Wenn Menschen „echt" sagen, dann meinen sie meistens drei verschiedene Dimensionen. Und sie wechseln zwischen diesen drei Dimensionen permanent, ohne es zu merken.

Das erste ist die *Spur*. Es gab ein Ereignis, das sich kausal ins Medium eingeschrieben hat. Licht ist auf einen Sensor gefallen, Schall ist in ein Mikrofon gekommen, etwas Reales hat einen physischen Abdruck hinterlassen.

Das zweite ist die *Anmutung*. Es wirkt realistisch, es sieht aus, als wäre etwas geschehen. Ob tatsächlich etwas geschehen ist oder nicht, ist davon unabhängig.

Das dritte ist *Vertrauen*. Wer hat das gemacht? Mit welcher Absicht? Nach welchen Standards? In welchem sozialen Vertrag mit dem Publikum entstand das?

Bis vor kurzem konnten wir uns auf eine Abkürzung verlassen: Wenn die Anmutung stimmt, dann war wahrscheinlich auch eine Spur da. Diese Abkürzung war nie präzise, aber sie hat im Alltag meistens gereicht. Mit KI reicht sie nicht mehr. Anmutung ist mittlerweile auf Knopfdruck und per Prompt verfügbar. Die Spur wird damit als Vertrauensquelle entwertet.

Was bleibt, ist das dritte — und das ist ganz wichtig: Vertrauen. Es ist anstrengender als die Abkürzung. Aber es ist im Grunde das, worauf Vertrauen schon immer angewiesen war.

Echtheit, so verstanden, ist selten eine Eigenschaft des Inhalts. Sie ist eine Eigenschaft der Beziehung zwischen Quelle, Kontext und Erwartung.

[Bild: Bauhaus-Infografik: drei geometrische Spalten – Kreis (Spur), Quadrat (Anmutung), Dreieck (Vertrauen). Das Dreieck in Khaki #aba47e. — Drei Bedeutungen von echt — und welche bei KI trägt.]

## Was Radio, Sprecherarbeit und Marketing über gemachte Echtheit lehren

Ich habe mehr als 20 Jahre in verschiedenen Räumen gearbeitet, in denen Authentizität gemacht wurde. Ich habe sie nicht gefälscht, sondern gemacht.

Im Radio war ich eine Personality. Und diese Personality entstand schlicht und ergreifend durch Wiederholung. Was beim Publikum funktionierte, das haben wir stabilisiert. Was nicht funktionierte, das wurde leise, still und heimlich abgelegt. Das Ergebnis war kein ungefilterter Mensch hinter dem Mikrofon, sondern ein wiederkehrender Ausschnitt eines Menschen, an dem das Publikum sich orientieren konnte. War das echt? Im Sinne von unvermittelt: nein. Im Sinne von konsequent, verlässlich, wiedererkennbar: absolut.

In der Sprecherarbeit habe ich gelernt, dass eine Marke einen Klang hat, den jemand entscheiden muss. Der Kunde sagt, wie er klingen will. Wärmer oder distanzierter. Autoritärer oder kollegialer. Ruhig oder vorwärtsgewandt. Regie beeinflusst die Performance. „Echt" ist hier fast immer der gewünschte Output — es soll immer alles echt klingen. Aber damit war nie der wirkliche innere Kern gemeint, den man als Sprecher freilegen müsste. Das meine ich nicht zynisch. Das gehört zu den Kernhandwerken eines Sprechers: Authentizität möglichst nah und glaubhaft für den Rezipienten zu simulieren. Und es ist auch für eine Marke entscheidend, eine Aussage darüber zu treffen, wie sie klingen, aussehen und sich anhören möchte. Dass sie ihre Wirkung nicht dem Zufall überlassen will.

In der Marketing- und Kommunikationsleitung, wo ich heute arbeite, geht es nicht primär um Echtheit. Die Hauptwährung für mich ist Kongruenz. Ich habe die Philosophie eines Unternehmens, ich habe seine Marke nach außen, und ich habe seine Wahrnehmung beim Publikum — oder besser formuliert: bei den verschiedenen Anspruchsgruppen. Diese drei Ebenen müssen zueinander passen.

Wenn sie auseinanderlaufen, entsteht nicht zwangsläufig Unechtheit. Vielleicht ist es sogar das Authentischere, weil wir alle inhaltlich in unserem Leben auseinanderlaufen — niemand, oder nur wenige Menschen, die ich kenne, sind als Kind derselben Ansicht wie als Erwachsener. Aber im Unternehmenskontext, und gerade wenn wir über Marketing-Kommunikation sprechen, kann durch diese Divergenz Misstrauen entstehen. Und Misstrauen ist die teuerste Währung, die eine Marke kennen kann. Misstrauen ist das Schwierigste, was einer Marke widerfahren kann.

Aus diesen drei Erfahrungen ziehe ich eine Schlussfolgerung. Öffentliche Authentizität ist fast nie ein Naturzustand. Sie ist ein stabilisiertes Format. Eine Disziplin. Eine bewusste Engfassung dessen, was man von sich zeigt — und wie man es zeigt. Wer das einmal verstanden hat, hört auf, sich von der KI-Diskussion aus dem Gleichgewicht bringen zu lassen.

## Warum sich Wahrheit oft nur leicht anfühlt

Es gibt einen Punkt, den ich in dieser ganzen Diskussion für ganz wichtig halte — und zugleich für einen, der zu selten beachtet wird.

Wenn etwas flüssig wirkt oder visuell plausibel, dann schreiben wir ihm leichter Wahrheit zu. Was leicht zu verarbeiten ist, fühlt sich für uns einfach wahrer an. Die Kognitionspsychologie nennt das *Processing Fluency*. Und es kommt etwas Zweites hinzu, der sogenannte *Illusory Truth Effect*: Wenn wir etwas öfter hören, halten wir es eher für wahr. Unabhängig davon, ob es stimmt oder nicht. Beides ist seit Jahrzehnten empirisch gut belegt.

Das ist im normalen Medienalltag schon ein Problem. Mit KI wird es zu einem strukturellen. Denn KI skaliert nicht nur Inhalte. Sie skaliert auch Plausibilität. Vor allem durch Automation. Ich kann ständig Dinge wiederholen, ich kann einen Gedanken machen und ihn permanent setzen und streuen.

KI produziert auf Knopfdruck genau die glatten, sofort verarbeitbaren Anmutungen, die unser Gehirn als Wahrheitssignal interpretiert. Eine KI schreibt Texte so, dass ich sie möglichst leicht lesen kann. Ein KI-Bild fügt sich nahtlos ein. Ein KI-Audio klingt rund.

Und wir nehmen diese Leichtigkeit des Konsums als Beleg. Für Wahrheit. Für Echtheit. Wer in den nächsten Jahren ernsthaft kommunizieren will, der muss diesen Punkt verstehen. Sonst arbeitet er gegen Gehirne, die längst auf der Seite der Maschine stehen — ohne dass sich ihre Besitzer darüber bewusst sind.

## Mein Standpunkt: KI-freundlich, aber nicht beliebig

Ich bin in dieser Frage eindeutig. Ich halte KI für eine der spannendsten Werkzeugentwicklungen unserer Zeit. Eine kuratierte, menschlich durchsetzte Content-Pipeline, die KI als Motor nutzt, ist nicht unecht. Sie ist professionell.

Aber hier liegt der Punkt, den ich für entscheidend halte: KI ist nur dann professionell eingesetzt, wenn Haltung, Standards und Verantwortung vor dem Output stehen.

„Wirklich nicht echt" beginnt nicht da, wo eine KI im Spiel ist. Es beginnt da, wo Beliebigkeit einzieht. Wo ich den Output einfach mal machen lasse, ohne tiefere Perspektive, ohne eine Auswahl getroffen zu haben, ohne jemanden, der den Stift zur Hand hätte, sollte hier ein Eingriff erforderlich sein.

Eine Marke, die ihre KI-Pipeline laufen lässt, ohne vorher zu klären, was eigentlich ihre Stimme ist, wird nicht entlarvt, weil das Publikum die KI erkennt. Sie wird einfach austauschbar. Strategische Kommunikation muss vor der Pipeline kommen. Sie definiert, was überhaupt unsere Perspektive ist, welche Standards gelten sollen, welche Wiederholungen tatsächlich Wiedererkennung erzeugen — und vor allem: Wiedererkennung wofür.

Das gilt im Übrigen auch für mich. Wer in diesem Feld arbeitet und KI-Pipelines empfiehlt, ohne zuerst die strategische Frage zu klären, ist Teil des Problems, nicht der Lösung.

## Der granulare Blick statt der pauschalen Regel

Ich nehme mich bei dieser Diskussion nicht aus. An vielen Punkten komme ich selbst an Grenzen. Ich beschäftige mich genauso mit der Frage, wo KI in Projekten rein darf und wo nicht. Und ich merke, dass diese Frage nicht so einfach pauschal zu beantworten ist. Teilweise wird sie sehr granular.

Ein Beispiel. Wenn ich ein Bild für einen Artikel brauche, eine Metapher, etwas Atmosphärisches, etwas, das eine Idee illustriert — da darf KI rein. Das ist Werkzeug. Ein Konsistenzwerkzeug sogar. Früher gab es hier einen anderen Bereich: Stockfotografie. Da musste ich händisch bearbeiten, dass ein Produkt auf dem Schreibtisch steht. Das ist mittlerweile immer weniger notwendig. Nur besser auf das gemünzt, was ich tatsächlich sagen will.

Aber. Wenn es um Menschen geht. Wenn ich zum Beispiel ein Testimonial zeige — ein Mensch, der direkt in die Kamera schaut und von einer Erfahrung erzählt, die ich als Kommunikator positiv intendiere. Da muss dieser Mensch echt sein.

Nicht wegen der Kennzeichnungspflicht. Sondern weil die Aussage selbst sonst leer ist. Ein Testimonial behauptet eine Erfahrung. Wenn diese Erfahrung nicht stattgefunden hat, dann ist nicht nur das Bild „KI-generiert". Dann ist die ganze Aussage hohl — egal, ob ich es kennzeichne oder nicht. Hier trägt die Spur, im Sinne der drei Dimensionen von vorhin, kein Detail. Sie trägt die ganze Botschaft.

Das ist für mich weniger eine Bauchentscheidung. Das ist eine Frage, die ich mit der Unternehmensphilosophie abgleiche. Was passt zu dem, wofür eine Marke steht — und was nicht? Und dieser Abgleich muss vor jeder einzelnen Entscheidung stehen. Nicht erst dann, wenn das Bild oder das Video schon fertig ist.

Das ist anstrengender als eine Pauschalregel. Aber Pauschalregeln sind im Umgang mit KI, gerade in der Kommunikation, fast immer falsch. Entweder sind sie zu eng und blockieren sinnvolle Anwendungen. Oder sie sind zu weit und lassen Beliebigkeit zu, die nichts mit dem zu tun hat, was die Marke eigentlich sagen möchte.

Granular heißt: jede Anwendung einzeln durchdenken. Mit der Frage im Hinterkopf: Was würde es bedeuten, wenn jemand das wüsste? Wenn ich an dieser Stelle KI eingesetzt habe — steht das im Einklang mit dem, was ich behaupte zu sein? Oder steht da ein Bruch?

Und dann gibt es die andere Seite. Es gibt Bereiche, wo ich KI sogar mehr zutraue als Menschen. Das klingt erstmal überraschend, ist es aber überhaupt nicht.

Nehmen wir Produktdarstellungen, Packshots, Texte mit klaren Vorgaben. Überall da, wo ich präzise Standards setzen kann, ist eine Maschine im Vorteil. Sie ist dazu in der Lage, emotionslos Standards konsequent durchzusetzen. Eine Maschine ermüdet nicht. Sie wird nicht zwischendurch besonders kreativ, wo Konsistenz gefragt war — vorausgesetzt, ich stelle sie vorher vernünftig ein. Sie weicht nicht ab, weil sie heute mal Lust auf Abwechslung hat. Menschen tun das, und das ist meistens auch gut so. Aber an manchen Stellen ist genau das ein Problem für eine Marke.

Bei der semantischen Detailpräzision sieht es anders aus. Halluzinationen, Etikettengenauigkeit, Detailtreue — eine KI macht aus einem Produktnamen schnell etwas anderes, das ihm zwar ähnelt, aber nicht stimmt. Da braucht es weiterhin Kontrolle. Da braucht es Korrekturschleifen. Aber im Grundsatz gilt: Strukturell repetitive Aufgaben sind das Heimspiel der Maschine.

Das verändert auch die Frage, wo KI reindarf. Sie ist nicht: Maschine oder Mensch. Sie ist: In welchem Modus arbeitet das, was hier entstehen soll? Geht es um Konsistenz und Standard? Dann auf jeden Fall Maschine. Geht es um Spur, um Beziehung, um glaubwürdige Erfahrung? Dann brauche ich den Menschen. Und in den meisten Fällen arbeiten beide zusammen. Die Maschine liefert die Variante. Der Mensch trifft die Entscheidung.

## Ein Modell, das hilft

In der Praxis arbeite ich dafür mit einer einfachen Dreiteilung. Mensch. Marke. Maschine.

Der Mensch trägt die Stimme, die Haltung, die Grenzen. Und er trägt die Verantwortung. Es muss klar sein, wer prüft und wer freigeben soll. Das ist nicht delegierbar.

Die Marke setzt die Standards. Wie wir klingen. Wie wir aussehen. Was wir behaupten — und was wir nur vermuten. Diese Standards sind nicht Geschmack. Sie sind die Bedingung dafür, dass künstliche Intelligenz nicht in Beliebigkeit läuft.

Die Maschine liefert Geschwindigkeit. Und sie kann uns dabei unterstützen, konsistent zu sein. Sie verarbeitet Briefings, produziert Varianten, übersetzt zwischen Formaten, legt unterschiedliche Layer auf meine Ausgaben. Sie kann das schneller, als jeder Mensch es könnte. Aber sie kann im Grundsatz nicht entscheiden, wohin. Da müssen wir menschlich unterstützen. Da müssen wir kuratieren. Da müssen wir überprüfen.

Die Richtung bleibt menschlich. Geschwindigkeit ist die Domäne der Maschine.

[Bild: Bauhaus-Diagramm: gleichseitiges Dreieck mit drei Kreisen an den Ecken – Mensch, Marke, Maschine. Mensch-Kreis in Khaki #aba47e. — Die Richtung bleibt menschlich. Geschwindigkeit ist die Domäne der Maschine.]

## Was wir konkret tun können

Ein Teil der Antwort liegt nicht in besseren Erkennungsalgorithmen, sondern in einer besseren Nachvollziehbarkeit. Hier macht die Europäische Union schon einiges. Artikel 50 des EU AI Acts regelt ab August 2026 verbindliche Kennzeichnungspflichten — vor allem für KI-generierte Deepfakes und für KI-Texte zu Themen von öffentlichem Interesse. Eine wichtige Ausnahme gibt es: Wenn KI-Texte einer menschlichen redaktionellen Kontrolle unterzogen werden und eine Person die redaktionelle Verantwortung trägt, entfällt die Kennzeichnungspflicht für diese Texte. Das schützt journalistisches Arbeiten, hat aber auch eine Konsequenz, die unbequem ist: Viele kennzeichnungspflichtige Anwendungsfälle werden in der Praxis durch redaktionelle Schleifen umgehbar sein.

Es gibt parallel technische Initiativen, vor allem den C2PA-Standard mit seinen Content Credentials — eine Art Nährwertkennzeichnung für Medien, die Herkunft und Bearbeitungsschritte mitführt. LinkedIn hat das bereits angekündigt, andere Plattformen prüfen ähnliche Wege.

Das ist kein Heilmittel. Aber es ist die richtige Richtung. Sie verschiebt die Frage weg vom Pixel — hin zum Prozess. Und sie macht aus „echt oder fake" wieder das, was es immer war: eine Frage von Standards und Vertrauen.

> KI zerstört nicht die Echtheit von Bildern. Sie zerstört unsere Bequemlichkeit, Echtheit in Bildern zu vermuten.

## KI zerstört nicht Echtheit. Sie zerstört Bequemlichkeit.

Wenn ich das alles zusammenziehe, lande ich bei einem Satz, der mich diesen Monat nicht loslassen wird.

KI zerstört nicht die Echtheit von Bildern. Sie zerstört unsere Bequemlichkeit, Echtheit in Bildern zu vermuten.

Lange konnten wir uns auf diese mentale Abkürzung verlassen. Sieht echt aus, also wird es schon echt sein. Klingt nach Mensch, also wird auch ein Mensch dahinterstehen. Diese Abkürzung war nie wirklich verlässlich. Aber sie hat im Alltag meistens genügt.

Sie reicht nicht mehr.

Und das ist, bei aller Unruhe, eigentlich keine schlechte Nachricht. Es ist eine Einladung. Vertrauen wieder dort zu organisieren, wo es hingehört. Nicht beim Pixel. Sondern bei den Menschen und Marken, die mit Pixeln arbeiten. Bei Standards. Bei Verantwortung. Bei Beziehung.

Abbilder waren nie echt. Sie waren glaubwürdig, solange wir die Regeln kannten. Die Regeln ändern sich gerade. Wer hofft, dass die alten noch gelten, sucht im falschen Raum.

## Hinweise zum Text (Quellen)

Vieles in diesem Text wird Leserinnen und Lesern bekannt vorkommen — und das soll es auch.
Bevor ich diesen Beitrag veröffentlicht habe, habe ich Claude gebeten, ihn auf Anleihen zu prüfen. Welche Denktraditionen klingen hier mit, ohne dass ich sie nenne? Wo stehe ich auf Schultern, die ich sichtbar machen sollte? Das Ergebnis war erhellend — und gehört aus meiner Sicht in den Text selbst, nicht in eine Fußnote.
Die Unterscheidung zwischen Wahrhaftigkeit und Echtheit, mit der ich am Radiomikrofon einsteige, hat Lionel Trilling 1972 in Sincerity and Authenticity präziser gefasst, als ich es hier könnte. In meiner Trias aus Spur, Anmutung und Vertrauen klingt Walter Benjamins Begriff der Aura mit, und Roland Barthes hat das, was ich Spur nenne, mit dem berühmten ça a été — es ist so gewesen — auf den Punkt gebracht. Susan Sontag steht hinter jedem Satz, in dem ich sage, dass jedes Foto eine Auswahl ist. Baudrillards Simulakrum ist die Folie, vor der ereignislos produzierbar überhaupt verständlich wird. Und Erving Goffmans Wir alle spielen Theater steht hinter jeder Zeile, in der ich von Personality, Wiederholung und stabilisiertem Format schreibe.
Wenn ich von Kongruenz spreche, übertrage ich einen Begriff Carl Rogers' aus der Psychotherapie. Processing Fluency und der Illusory Truth Effect sind seit Jahrzehnten empirisch belegte Konzepte der Kognitionspsychologie, nicht meine Entdeckung.
Was ich beitrage, ist keine neue Theorie, sondern eine Übersetzung. Diese Diskussion wird in Philosophie, Soziologie und Medienwissenschaft seit fast hundert Jahren geführt, in der Marketingpraxis kommt sie nicht an. Mein Beitrag ist die Engführung auf KI und Markenkommunikation, das Mensch-Marke-Maschine-Modell als praktische Heuristik — und die Bereitschaft, eine Maschine die Anleihen sichtbar machen zu lassen, die ich selbst nicht alle bewusst gesetzt habe.

## Häufige Fragen

Frage: Was meint Stefan Margenfeld mit den drei Bedeutungen von echt?
Antwort: Echtheit hat drei verschiedene Dimensionen, die im Alltag oft vermischt werden. Erstens die Spur — ein reales Ereignis hat sich physisch ins Medium eingeschrieben. Zweitens die Anmutung — etwas wirkt realistisch, unabhängig davon, ob etwas geschehen ist. Drittens das Vertrauen — wer hat es gemacht, mit welcher Absicht, nach welchen Standards. KI entwertet die erste Dimension als Vertrauensquelle, weil Anmutung auf Knopfdruck verfügbar wird.

Frage: Ist KI-generierter Content automatisch unecht?
Antwort: Nein. Echtheit ist keine Eigenschaft des Outputs, sondern eine Beziehung aus Quelle, Kontext und Erwartung. Eine kuratierte, menschlich durchsetzte Content-Pipeline mit KI als Motor ist nicht unecht, sondern professionell — solange Haltung, Standards und Verantwortung vor dem Output stehen. Unecht wird Output dort, wo Beliebigkeit einzieht.

Frage: Was ist das Mensch-Marke-Maschine-Modell?
Antwort: Ein einfaches Operating Model für skalierbare, nicht-beliebige KI-Kommunikation. Der Mensch trägt Stimme, Haltung, Grenzen und Verantwortung. Die Marke setzt die Standards für Tonalität, Visualität und Belegbarkeit. Die Maschine liefert Geschwindigkeit. Die Richtung bleibt menschlich, Geschwindigkeit ist die Domäne der Maschine.

Frage: Auf welchen Denktraditionen baut der Text auf?
Antwort: Der Beitrag knüpft sichtbar an klassische Medien- und Kulturtheorie an: Lionel Trillings Unterscheidung von Sincerity und Authenticity (1972), Walter Benjamins Begriff der Aura, Roland Barthes' "ça a été" zur Spur des Bildes, Susan Sontag zur Auswahl in der Fotografie, Jean Baudrillards Simulakrum und Erving Goffmans Theatermodell der Persönlichkeit. Der Begriff Kongruenz ist von Carl Rogers übernommen; Processing Fluency und Illusory Truth Effect sind empirisch belegte Konzepte der Kognitionspsychologie. Stefan Margenfelds eigener Beitrag ist die Übersetzung in die Marketingpraxis und das Mensch-Marke-Maschine-Modell als praktische Heuristik.

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# Vieles davon war keine Kunst

Autor: Stefan Margenfeld
Datum: 13. April 2026
URL: https://margenfeld.com/journal/vieles-davon-war-keine-kunst
Themen: KI-Transformation, Medienwandel, Sprecherarbeit, Strategische Kommunikation

Kurzfassung: Ein ehemaliger Sprecher über den Konflikt zwischen Synchronbranche und KI, die Bewegung, die niemand benennen will, und die Frage, wofür Menschen wirklich gebraucht werden.

Es gibt einen Konflikt, der mich gerade nicht loslässt. Sprecher lehnen sich gegen Netflix auf. Sprachaufnahmen werden KI zugeführt. Ohne saubere Verträge. Ohne Kompensation. Stimmen, die für eine Produktion eingesprochen wurden, landen als Trainingsmaterial in einer Maschine, die später dieselbe Stimme ersetzen könnte. Existenzgrundlage in einem Algorithmus. Ohne Aushandlung.

Menschlich verstehe ich die Empörung. Da ist Lebensleistung. Da ist Stimme – im wörtlichen wie im übertragenen Sinn. Da sind Menschen, die ihr Handwerk Jahrzehnte verfeinert haben und plötzlich feststellen, dass dieses Handwerk in eine Maschine wandert, die niemand gefragt hat.

Das verdient eine Reaktion. Und es verdient Verträge, die diesen Vorgang regeln. Da bin ich auf der Seite der Sprecher.

Aber.

Ich war selbst über zwanzig Jahre Sprecher. Und ich muss eine zweite Frage stellen. Eine, die in der aktuellen Debatte fast nicht vorkommt.

## Wie echt war das Vorher eigentlich?

Synchronaufnahmen. Imagefilme. Hörfunkwerbespots. Wie viel von dem, was da entstanden ist, war wirklich Mensch – und wie viel war schon längst Funktion?

Ich sage das aus Erfahrung. Meine Lieblingsgattung waren immer Moods. Idealerweise mit Austausch. Mit einem Produzenten, der sagte: „Versuch das mal eine Spur trockener." „Geh da rein, aber halt dich zurück." „Lass die Pause stehen, die ist die halbe Aussage." Da entstand etwas. Da hatte meine Stimme Einfluss auf die Emotion eines Gewerks. Das war kein Abspulen. Das war ein Dialog, der ein Ergebnis produzierte, das ohne diesen Dialog nicht entstanden wäre.

Aber das war nicht der Alltag. Der Alltag war oft etwas anderes. Der Sprecher als reine Sprechmaschine. Eine Tonalität liefern. Eine Anmutung erfüllen. Knetmasse sein für eine Agentur, einen Studiochef, einen Toningenieur, die alle ihre Vorstellung hatten, wie das am Ende klingen muss. Mein Beitrag war: Druck auf den Aufnahmeknopf bei einer halbwegs spezifischen Klangfarbe.

Wer vermisst diesen Vorgang emotional? Das Geld vermisst man. Natürlich. Aber den Vorgang selbst – das Abspulen einer Tonalität ohne Varianz, das Liefern einer austauschbaren Anmutung – den vermisst nüchtern betrachtet niemand.

Und deswegen muss man auch hier unterscheiden. Kritik an Netflix ist berechtigt, wo Verträge fehlen. Aber Kritik an KI als solcher wird unehrlich, wenn sie ein Bild verteidigt, das mit der Realität wenig zu tun hatte. Wenn sie so tut, als wäre das, was die KI ersetzt, pure Kunst gewesen. Vieles davon war keine Kunst. Vieles davon war schon vorher Funktion.

## Ich werfe nicht alles in einen Topf

Werbung ist nicht Synchron. Nicht umsonst bewerten Finanzämter Werbung nicht als Kunst. Das ist keine Geringschätzung. Das ist eine Klassifikation. Und sie hat ihren Grund.

Bei Synchron ist das Handwerk ein anderes. Ich will die großen Sprecher nicht missen, die aus einem Schauspieler teilweise mehr herausgeholt haben als das Original selbst. Wenn man hört, wie eine deutsche Stimme einer Figur eine Tiefe gibt, die im englischen Original gar nicht angelegt war – dann ist das nicht Knetmasse. Das ist eine Übersetzungsleistung, die einen eigenen Wert hat. Da darf Empörung sein, wenn das ohne Weiteres ersetzt wird.

Aber selbst dieser legitime Streit verkennt etwas Entscheidendes. Die eigentliche Bewegung passiert auf einer anderen Ebene.

## Die Bewegung, die niemand benennen will

Die Medien zerfasern. Content wird massiger. Wertloser. Und damit auch alles, was an diesem Content hängt. Das Honorar. Die Aufmerksamkeit. Die Würdigung. Die Möglichkeit, von dem Handwerk zu leben.

Das ist eine Bewegung, die schmerzt. Natürlich schmerzt sie. Es ist die Erfahrung, dass etwas, wofür du jahrelang ausgebildet warst, wofür du gestanden hast, wofür du dein Handwerk verfeinert hast – dass das alles im Wert sinkt. Nicht weil du schlechter geworden bist. Sondern weil sich darunter die ganze Logik verändert hat.

Und in diese Situation hinein kommt die KI. Sie ist nicht die Ursache. Sie ist der Beschleuniger. Sie macht sichtbar, was vorher schon im Gang war. Aber sie wird wahrgenommen als die Ursache. Weil sie das sichtbarste Symptom ist. Weil sie greifbarer ist als die langsame Erosion eines ganzen Mediensystems.

Wer gegen KI demonstriert, demonstriert in Wahrheit gegen eine Verschiebung, die viel größer ist und viel länger läuft. Aber KI hat ein Gesicht. Die Verschiebung hat keins. Also wird gegen das Gesicht protestiert.

## Wo der Protest gefährlich wird

Ich will nicht missverstanden werden. Protest ist legitim. Verträge sind wichtig. Standards müssen gesetzt werden. Wo Unternehmen Stimmen ohne Einwilligung verwenden, gehört das beklagt, vor Gericht gebracht, reguliert.

Aber irgendwann kippt der Protest in eine Logik, die mich misstrauisch macht. Die Logik lautet: Gemeinsam können wir das ändern.

Und an dieser Stelle muss ich, so unbequem es ist, ehrlich sein.

Können wir nicht.

Wir können einzelne Verträge erkämpfen. Wir können einzelne Standards durchsetzen. Wir können bei einzelnen Produktionen die menschliche Beteiligung verteidigen. Das ist viel wert. Das ist nicht nichts.

Aber wir können die zugrundeliegende Bewegung nicht aufhalten. Die ist größer als wir. Die ist größer als Netflix. Die ist die strukturelle Verschiebung eines ganzen Mediensystems in eine Form, in der Menge billig wird und Aufmerksamkeit das knappe Gut. Diese Verschiebung läuft seit Jahrzehnten. KI ist nicht ihr Anfang. KI ist ihre Konsequenz.

Wer das nicht ausspricht, verkauft Hoffnung, die nicht eingelöst werden kann. Und das ist, wenn man es genau nimmt, eine zweite Form von Entwertung. Nicht die der Arbeit. Sondern die der politischen Selbstwirksamkeit. Man verspricht Menschen, dass kollektives Handeln eine Bewegung umkehren wird, die kollektiv nicht umkehrbar ist. Das ist gut gemeint. Aber es ist auch eine Form von Beschönigung.

> Können wir nicht.

## Was bleibt

Was bleibt, ist anstrengender. Es bleibt die Frage: Wie positioniere ich mich, wenn die alte Logik nicht mehr trägt? Wo finde ich einen Wert, der nicht in Masse liegt? Wo entsteht das, was nicht skaliert werden kann?

Ich glaube, das ist die eigentliche Aufgabe. Nicht gegen KI zu kämpfen. Sondern herauszufinden, wo Menschen unersetzlich sind. Und das dann auch zu zeigen.

Und das ist mehr Arbeit, als ein Protestschild zu halten. Es bedeutet, sein eigenes Handwerk so zu schärfen, dass es nicht mehr austauschbar ist. Es bedeutet, sich nicht damit zu trösten, dass man früher gebraucht wurde, sondern Antworten darauf zu finden, wofür man heute gebraucht wird. Und es bedeutet, sich von der Illusion zu verabschieden, dass die Welt für einen selbst stehen bleibt.

Das ist eine bittere Botschaft. Aber sie ist, glaube ich, die einzige, die trägt.

## Mein Verhältnis zu meinem alten Beruf

Ich habe das Sprechen nicht aufgegeben. Aber ich habe es neu verstanden.

Ich biete heute eine hybride Lösung an. Das heißt: Ich spreche nicht mehr alles selbst. Den Großteil macht meine Maschine – ein KI-Klon meiner eigenen Stimme. Sie liefert, was vorher das Brot-und-Butter-Geschäft war: das Abspulen einer Tonalität in skalierbarer Menge. Das funktioniert. Es funktioniert sogar erstaunlich gut.

Was die Maschine nicht kann, mache ich.

Und hier ist der Punkt, den ich erst durch viele Cases verstanden habe. Meine Stimme hat einen Wert, der nicht im fertigen Audiofile liegt. Sie hat einen Wert als *Steuerung anderer Stimmen*. Im Speech-to-Speech-Modus wird meine Aufnahme nicht zum Endprodukt. Sie wird zur Regieanweisung, die einer anderen Stimme die Emotion, das Tempo, die Pausensetzung, die mikrofeine Intonation überträgt. Meine Stimm-DNA ist nicht mehr der Klang, der am Ende rauskommt. Sie ist die Partitur, nach der die Maschine die andere Stimme zum Klingen bringt.

[Bild: Bauhaus-Diagramm: links Kreis (Stimm-DNA), Mitte Quadrat (Maschine), rechts Dreieck (Zielstimme). Mittlerer Kreis als kleiner Khaki-Akzent auf der Verbindungslinie. — Stimm-DNA als Partitur — nicht als Endprodukt.]

Das ist etwas, das ich vor zwei Jahren nicht hätte vorhersehen können. Mein Beruf hat sich nicht verkleinert. Er hat sich verschoben. Vom Liefern einer Tonalität zum Dirigieren einer Tonalität. Vom Sprecher zum Regisseur einer Maschine, die wiederum andere Stimmen produziert.

Das verändert auch, was ich überhaupt verkaufen kann. Früher verkaufte ich Sprechzeit. Heute verkaufe ich eine Kombination aus Stimm-DNA, Regieleistung und einer Maschine, die beides skaliert. Wer mich heute bucht, bekommt nicht mehr nur das, was mein Mund liefert. Er bekommt ein System, in dem mein Mund die Steuerung übernimmt – und die Maschine die Vervielfältigung.

Das ist keine Resignation. Das ist eine Neusortierung – und sie war für mich eine gute Nachricht. Sie hat mir gezeigt, dass der Wert eines geübten Sprechers nicht in der Anzahl der gesprochenen Worte liegt. Sondern in einer Tiefe, die plötzlich, im KI-Kontext, eine ganz neue Funktion bekommt.

Ich glaube, jeder, der in einem Medienberuf arbeitet, wird in den nächsten Jahren eine ähnliche Neusortierung machen müssen. Nicht im Sinne von: Was lasse ich los? Sondern im Sinne von: Wo bin ich plötzlich wertvoller, als ich vorher dachte? Wo macht meine Erfahrung etwas möglich, was die Maschine alleine nicht hinbekommt – aber auch ein Anfänger nicht?

Genau dort liegt die Antwort. Nicht im Gegen-die-Maschine. Sondern im Mit-der-Maschine, in einer Position, die nur ein Mensch mit Tiefe einnehmen kann.

## Die zwei Bewegungen, die wir trennen müssen

Es gibt zwei Dinge, die in der aktuellen Debatte vermischt werden. Und das schadet uns.

Das eine ist die berechtigte Forderung nach fairen Verträgen, sauberer Einwilligung, transparenter Datenverwendung. Hier kann man kämpfen. Hier muss man kämpfen. Hier sind Erfolge möglich, und sie sind wichtig.

Das andere ist die Trauer über eine Welt, in der ein bestimmter Beruf einen bestimmten Wert hatte – und in der dieser Wert nicht mehr selbstverständlich ist. Diese Trauer ist menschlich. Sie ist berechtigt. Aber sie lässt sich nicht durch Protest auflösen. Sie lässt sich nur durch eine Veränderung der eigenen Position auflösen. Durch das Finden dessen, was am eigenen Tun unersetzlich ist – und durch die Bereitschaft, alles andere abzugeben.

Wer diese beiden Bewegungen vermischt, kämpft den falschen Kampf. Er versucht, die Trauer mit politischen Mitteln zu heilen. Das funktioniert nicht. Trauer braucht andere Werkzeuge.

[Bild: Bauhaus-Diagramm: zwei vertikale Spalten getrennt durch dünne Linie. Links Kreis und Quadrat (Politische Ebene), rechts Dreieck (Persönliche Ebene). Dreieck in Khaki. — Politische Ebene und persönliche Bewegung — zwei verschiedene Werkzeugkisten.]

## Schluss

Wir können die strukturelle Bewegung nicht aufhalten. Wir können einzelne Vorgänge regulieren. Das ist wichtig, und es ist nicht wenig. Aber wer den Eindruck erweckt, dass wir gemeinsam die alte Welt zurückholen, lügt sich und anderen etwas vor.

Was bleibt, ist die eigene Arbeit. Die Schärfung dessen, was unersetzlich ist. Und manchmal das Erkennen, dass das Unersetzliche eine andere Gestalt annimmt, als man dachte. Dass die Stimme, die man jahrzehntelang verkauft hat, plötzlich nicht mehr als Klang gefragt ist, sondern als Regie. Dass das Handwerk weiterlebt – nur an einer anderen Stelle der Wertschöpfungskette.

Nicht durch Protest. Sondern durch Arbeit.

Und manchmal durch das überraschende Geschenk, dass die eigene Erfahrung in einem Kontext plötzlich gebraucht wird, in dem man sie nie erwartet hätte.

## Häufige Fragen

Frage: Warum unterstützt Stefan Margenfeld den Sprecher-Protest gegen Netflix nicht vollständig?
Antwort: Stefan Margenfeld unterstützt berechtigte Forderungen nach fairen Verträgen und Einwilligung. Er hält den Protest aber dort für gefährlich, wo er suggeriert, die strukturelle Verschiebung des Mediensystems sei kollektiv aufhaltbar. Die zugrundeliegende Bewegung — Zerfaserung, Massierung, Entwertung von Content — läuft seit Jahrzehnten. KI ist ihr Beschleuniger, nicht ihre Ursache.

Frage: Was ist Speech-to-Speech im Kontext professioneller Sprecherarbeit?
Antwort: Speech-to-Speech ist ein KI-Verfahren, bei dem eine vorgesprochene Stimme nicht das Endprodukt ist, sondern als Steuerung für eine andere Zielstimme dient. Emotion, Tempo, Pausensetzung und feine Intonation werden von der Quellstimme auf die Zielstimme übertragen. Damit verschiebt sich der Wert eines erfahrenen Sprechers vom gelieferten Klang hin zur Regie-Leistung.

Frage: Was bedeutet hybride Sprecherarbeit?
Antwort: Hybride Sprecherarbeit kombiniert menschliche Sprech- und Regieleistung mit einem persönlichen KI-Stimm-Klon. Standardisierte Anforderungen werden vom Klon geleistet, der die definierte Stimm-DNA in skalierbarer Menge liefert. Der Mensch übernimmt dort, wo Austausch, Verhandlung von Emotion oder Steuerung anderer Stimmen gefragt sind.

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# Output wird billig – Wirkung nicht

Autor: Stefan Margenfeld
Datum: 9. März 2026
URL: https://margenfeld.com/journal/output-wird-billig-wirkung-nicht
Themen: KI-Transformation, Strategische Kommunikation

Kurzfassung: KI senkt die Kosten für Inhalte gegen null. Damit ist Output kein Differenzierungsmerkmal mehr. Warum ich mir trotzdem – gerade jetzt – keine automatisierte Content-Maschine baue.

Ich sehe aktuell auffallend viele Posts und Artikel, bei denen nach wenigen Zeilen klar ist: Das ist KI. Und die, die ich nicht erkenne? Vermutlich sind es viel mehr. Studien zeigen, dass wir Maschinentexte deutlich schlechter erkennen, als wir glauben.

Und ehrlich – das ist erst einmal nicht schlimm. Wer auf Reichweite, Likes, Kommentare schaut, findet darunter vieles, das nach Erfolg aussieht.

Trotzdem lässt mich eine Frage nicht los. Eine, die unbequemer ist als „Wie promptet man besser?"

## Wenn Output nichts mehr kostet, ist Output kein Vorteil mehr

KI senkt die Kosten für Inhalte. Paid macht Reichweite kaufbar. Beides kann kurzfristig sehr gut aussehen. Beides beantwortet nicht die Frage nach Nachfrage ohne Druck.

Wenn der Preis für Output gegen null geht, ist Output kein Differenzierungsmerkmal mehr. Deshalb scheitert „KI-Content" auch nicht automatisch. Er ist schnell. Er ist ausreichend gut. Er erfüllt den Algorithmus. Aber hier beginnt das Problem: Signale sind nicht automatisch Substanz.

Ich habe diese Lektion einmal selbst produziert, über zwei Jahre. Nach meiner Radiozeit – lange bevor KI ein Thema war – habe ich einen Corporate Podcast für eine große Marke gemacht. Handwerklich ordentlich, regelmäßig, mit echtem Aufwand. Das Ergebnis war, bei allem Einsatz, überschaubar: ein paar hundert Abonnenten. Viel Output, sichtbare Aktivität – und am Ende die Frage, die niemand gern stellt: Was hat es bewirkt? Diese Frage ist geblieben. Nur kostet der Output, der damals noch Wochen Arbeit war, heute fast nichts mehr.

[Bild: Bauhaus-Infografik: links ein Feld vieler kleiner, flacher Kreis-Umrisse. Rechts ein einzelner großer Kreis aus konzentrischen Ringen mit Khaki-Kern. — Viele flache Ringe oder ein tiefer – Reichweite ist nicht Resonanz.]

## Engagement kann ein falscher Freund sein

Man kann sich mit KI eine Maschine bauen, die jeden Tag Stoff liefert. Man kann damit sogar Momentum erzeugen. Die Frage ist: Was trägt das in den Markt? Vertrauen? Präferenz? Nachfrage, die auch kommt, wenn niemand nachdrückt? Oder vor allem Klicks und die nächste Kampagne?

Bezahlte Reichweite ist ein starkes Werkzeug. Aber Werkzeuge werden gefährlich, wenn sie zum Geschäftsmodell werden. Die Werbewirkungsforschung sagt es seit Jahren: Wer dauerhaft nur aktiviert, zehrt die Marke aus. Die unbequeme Frage, die sich jedes Unternehmen stellen kann, lautet deshalb: Käme der Umsatz auch dann, wenn die Budgets sinken?

## Warum ich mir keine Content-Maschine baue

Das klingt kontraintuitiv, gerade jetzt. Aber ich baue mir derzeit keine automatisierte Content-Maschine für meinen eigenen Auftritt. Die Grenze verläuft dabei nicht bei der KI – Werkzeuge nutze ich gern und offen. Sie verläuft beim Urteil: Kein Stück geht raus, ohne dass ich entschieden habe, dass genau das gesagt werden soll. Eine Maschine, die täglich sendet, würde mir genau diese Entscheidung Stück für Stück abnehmen.

Denn ein System, das täglich sendet, formt mit der Zeit die eigene Positionierung. Läuft die Maschine erst, optimiert man schnell auf das, was funktioniert. Und irgendwann ist man vor allem für das bekannt, was der Algorithmus am meisten zurückgegeben hat. Das ist meine Beobachtung, kein Naturgesetz. Aber ich habe sie zu oft gemacht, um sie zu ignorieren.

Und ehrlicherweise: Ich verkaufe kein Produkt, das täglichen Content-Nachschub braucht. Gerade deshalb ist meine Messlatte eine andere. Nicht „was bringt Reichweite?", sondern „was baut Substanz – und passt zu der Haltung, für die ich stehen will?"

## Was sich nicht generieren lässt

> Thought Leadership wird nicht generiert. Sie wird riskiert.

Echte Gedankenführung hat Nebenwirkungen. Sie ist nicht für alle. Sie polarisiert oft. Und sie zwingt zu Klarheit.

KI kann beim Formulieren helfen. Aber nicht beim Kern: der Entscheidung für eine Position. Und dieser Kern entscheidet am Ende, ob aus Content Nachfrage wird. Oder Vertrauen. Oder nur Reichweite.

Wenn ein Unternehmen morgen seine bezahlte Reichweite halbierte – sähe es dann nur weniger Reichweite? Oder fiele ein Teil des Geschäfts weg? Und wenn ja: Was müsste heute beginnen, damit die Antwort in zwölf Monaten eine andere ist?

## Hinweise zum Text (Quellen)

Zwei Belege zum Nachlesen: Dass ein Übergewicht kurzfristiger Aktivierung die langfristige Markenwirkung erodiert, ist einer der meistzitierten Befunde der Werbewirkungsforschung – Binet & Field, „The Long and the Short of It" (IPA, 2013) (https://ipa.co.uk/knowledge/ipa-blog/the-next-chapter-for-the-long-and-the-short-of-it), auf Basis von rund 1.000 Fallstudien. Dass Menschen KI-Texte keineswegs zuverlässig erkennen, zeigt Spitale, Biller-Andorno & Germani (Science Advances, 2023) (https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adh1850). Zur Wirkung von Thought Leadership auf B2B-Entscheider: Edelman-LinkedIn B2B Thought Leadership Impact Report 2024 (https://www.edelman.com/expertise/Business-Marketing/2024-b2b-thought-leadership-report) (Anbieter-Studie).

## Häufige Fragen

Frage: Ist KI-erzeugter Content automatisch schlecht?
Antwort: Nein. Vieles davon ist schnell, ausreichend gut und sogar reichweitenstark. Das Problem liegt nicht in der Herkunft, sondern darin, dass Signale wie Reichweite oder Engagement nicht automatisch Substanz sind. Wenn Output fast nichts mehr kostet, ist Output kein Differenzierungsmerkmal mehr – die Frage nach Nachfrage ohne Druck bleibt offen.

Frage: Warum baut Stefan Margenfeld keine automatisierte Content-Maschine?
Antwort: Weil ein System, das täglich sendet, mit der Zeit die eigene Positionierung formt – meist in Richtung dessen, was der Algorithmus belohnt. Seine Grenze verläuft nicht bei der KI-Nutzung, sondern beim Urteil: Kein Stück geht automatisiert raus, ohne dass ein Mensch entschieden hat, dass es gesagt werden soll.

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# Die Dokumenten-Inflation

Autor: Stefan Margenfeld
Datum: 10. Februar 2026
URL: https://margenfeld.com/journal/die-dokumenten-inflation
Themen: KI-Transformation, Wissensarbeit

Kurzfassung: KI macht Dokumente fast umsonst. Das ist keine Effizienz-Frage, sondern eine Produktionsrevolution – und sie entwertet das Dokument als Signal. Warum die knappe Ressource künftig Kuratierung heißt.

Was machen Sie mit sechs perfekten Dokumenten?

Stellen Sie sich eine Bereichsleiterin vor. Montagmorgen, erster Kaffee, Posteingang. Drei Konzepte, zwei Foliensätze, ein Strategiepapier – alle über das Wochenende entstanden, alle sauber gegliedert, alle in der richtigen Tonalität. Sie hat zwei Stunden und muss entscheiden, welches dieser Dokumente in den Vorstand geht. Und sie merkt: Die Frage, die sie ihr ganzes Berufsleben trainiert hat – „Ist das gut gemacht?" – hilft ihr nicht mehr. Es ist alles gut gemacht.

KI macht Dokumente leicht. Das ist kein kleines Effizienz-Upgrade. Es ist eine Produktionsrevolution – jedenfalls für alles, was aus Text, Folien und Bildern besteht. Vieles davon entsteht heute in Minuten. Die Frage ist damit nicht mehr: Können wir Content produzieren? Sondern: Was passiert, wenn Produktion fast nichts mehr kostet?

## Das Dokument hatte einen Kostenboden

Ein Dokument war nie ein Wahrheitsbeweis. Aufgeblasene Papiere, Folien ohne Substanz, Berichte fürs Regal – all das gab es lange vor der KI. Ein goldenes Zeitalter der Dokumente gab es nie.

Aber ein Dokument hatte einen Kostenboden. Wer zehn Seiten vorlegte, hatte mindestens Stunden investiert – und diese Stunden filterten. Nicht perfekt, aber spürbar. Irgendetwas musste vorhanden sein: Recherche, Abstimmung, Erfahrung, Handwerk. Sonst gäbe es dieses Papier nicht.

Dieser Boden löst sich gerade auf. Heute ist ein Dokument immer öfter nur noch ein Hinweis auf Prompt, Modell, Ausgabe. Das verschiebt drei Dinge auf einmal. Die Menge – es entsteht mehr, als Organisationen verarbeiten können. Die Glaubwürdigkeit – der Zusammenhang zwischen Text und Expertise wird schwächer. Und die Entscheidungsqualität – wenn alles plausibel klingt, wird Auswahl schwerer als Erstellung.

## Wenn Text billig wird, verschiebt sich die Knappheit

> Wenn Text billig wird, wird Evidenz teuer.

Teuer heißt hier: relativ. Nicht die Beschaffung von Belegen wird schwieriger – knapper und wertvoller wird das, was sich nicht auf Knopfdruck erzeugen lässt. Ich will dabei nüchtern bleiben. Information Overload ist seit Jahrzehnten beschrieben, lange vor den Sprachmodellen. Den Overload hat KI nicht erfunden. Sie beschleunigt ein System, das ohnehin zu viel sendet und zu wenig verdaut.

Wohin es geht, sehe ich in vielen Gesprächen quer durch Berufsgruppen: „Show me, don't tell me" als Standard. Beispiele, Daten, Artefakte, reale Entscheidungen. Herkunft wird zum Signal – was ist Quelle, was Interpretation, was Synthese? Und die Frage, die kein Modell beantwortet: Wer steht für die Aussage ein, wer trägt die Konsequenz?

## Der Plausibilitäts-Smog

Es kommt ein unbequemer Punkt dazu. Sprachmodelle können überzeugend formulieren, auch wenn der Inhalt falsch ist. Eine Studie der Universität Zürich fand, dass Probanden KI-erzeugte Falschinformation sogar häufiger für akkurat hielten als menschlich geschriebene. Das ist ein einzelner Befund, kein Naturgesetz. Aber er trifft einen Nerv.

Das ist der Plausibilitäts-Smog: eine Umgebung, in der alles gut klingt – und niemand mehr riecht, woher es kommt. Er macht „klingt gut" zu einem schlechten Qualitätskriterium. In so einer Umgebung werden Belege, Unsicherheitsmarkierung und Review-Routinen zum eigentlichen Produktivitätshebel. Nicht als Bürokratie. Als Schutz.

## Kuratierung wird zur Führungsaufgabe

Wenn Produktion fast nichts mehr kostet, wird etwas anderes knapp: Aufmerksamkeit. Vertrauen. Relevanz.

Damit wird Kuratierung zur Führungsaufgabe – sie lässt sich nicht mehr wegdelegieren. Kuratieren heißt: weglassen. Es heißt, Kriterien zu haben – was muss belegt sein, was erlebt? Und es heißt, weniger zu senden. Damit mehr ankommt. Eine Grenze gehört dazu: Das gilt nicht für Dokumente, deren Länge ihre Funktion ist – Verträge, Sicherheitsnachweise, Compliance. Es gilt für alles, was nur gesendet wird, um gesendet zu haben.

[Bild: Bauhaus-Infografik: ein dichtes Raster identischer Dokument-Umrisse. Ein einziges Dokument ist in Khaki gefüllt und leicht herausgehoben – das ausgewählte. — Kuratieren heißt: eines wählen. Und dafür einstehen.]

Meine These: KI beschleunigt die Dokumentenproduktion nicht nur. Sie entwertet das Dokument als Signal. Die Zukunft gehört denen, die auswählen, begründen, einstehen. Und vielleicht ist das die Frage, die der Bereichsleiterin am Montagmorgen wirklich hilft: Wer steht dafür ein?

## Hinweise zum Text (Quellen)

Zwei Belege zum Nachlesen: Dass Sprachmodelle auch dann überzeugen können, wenn der Inhalt falsch ist, zeigt eine Studie der Universität Zürich – Probanden hielten KI-erzeugte Desinformation häufiger für akkurat als menschlich geschriebene (Spitale, Biller-Andorno & Germani, Science Advances, 2023 (https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adh1850)). Und Information Overload ist keine KI-Erfindung, sondern seit Jahrzehnten beschrieben – ein guter Überblick: Eppler & Mengis, „The Concept of Information Overload", The Information Society (2004) (https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01972240490507974).

## Häufige Fragen

Frage: Was bedeutet es, dass KI das Dokument als Signal entwertet?
Antwort: Ein Dokument hatte immer einen Kostenboden: Wer zehn Seiten vorlegte, hatte mindestens Stunden investiert – und diese Stunden filterten. Wenn Text fast umsonst entsteht, fällt dieser Filter weg. Das Dokument allein beweist weniger; Herkunft, Belege und Verantwortung werden zum eigentlichen Vertrauenssignal.

Frage: Was ist der Plausibilitäts-Smog?
Antwort: Sprachmodelle können überzeugend formulieren, auch wenn der Inhalt falsch ist – Studien zeigen, dass KI-erzeugte Falschinformation teils häufiger für akkurat gehalten wird als menschliche. Dadurch wird „klingt gut” zu einem schlechten Qualitätskriterium. Belege, Unsicherheitsmarkierung und Review-Routinen werden in dieser Umgebung zum eigentlichen Produktivitätshebel.

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# Wen braucht man eigentlich für eine KI-Transformation?

Autor: Stefan Margenfeld
Datum: 13. Januar 2026
URL: https://margenfeld.com/journal/wen-braucht-man-fuer-eine-ki-transformation
Themen: KI-Transformation, Leadership

Kurzfassung: In den Stellenprofilen für KI-Rollen steht fast immer dasselbe: ML-Tiefe, MINT, Top-Abschluss. Verständlich – und zu kurz gegriffen. Warum die eigentliche Hürde selten technisch ist.

Wen stellt man ein, wenn die Maschinen einziehen?

Lesen Sie mit mir eine Stellenanzeige. Sie ist keine echte – ich habe sie aus vielen zusammengesetzt, die mir in den letzten Monaten begegnet sind. Aber Sie werden sie wiedererkennen. „Head of AI. Ihre Aufgabe: Sie treiben die KI-Transformation im gesamten Unternehmen voran. Ihr Profil: MINT-Studium mit Top-Abschluss, tiefe Kenntnisse in Machine Learning, idealerweise Promotion. Kommunikationsstärke rundet Ihr Profil ab."

Der letzte Satz ist mein Lieblingssatz. Die Fähigkeit, Menschen mitzunehmen, rundet ab. Wie eine Garnitur.

[Bild: Studio-Stillleben: ein großer, leerer weißer Teller, auf dessen Rand ein winziger Petersilienzweig in Khaki liegt – die Garnitur. — Kommunikationsstärke rundet Ihr Profil ab.]

Ich verstehe den Gedanken dahinter. Er ist naheliegend. In vielen Köpfen steckt: KI ist Software, Software ist Technik, Technik ist schwierig.

Aber ich glaube, das greift zu kurz.

## Die Zahlen zeigen woanders hin

Prosci hat 1.107 Fach- und Führungskräfte nach den größten Hürden bei der KI-Einführung gefragt. Das Ergebnis: 63 Prozent der Hürden sind menschlicher Natur – allein 38 Prozent entfallen auf fehlende Anwenderkompetenz und Training. Technische Probleme? 16 Prozent. Eine Anbieter-Studie, das gehört dazugesagt. Aber die Größenordnung deckt sich mit dem, was ich aus vielen Gesprächen kenne.

Und wenn die Hürden zu fast zwei Dritteln menschlich sind, sollte das Anforderungsprofil das eigentlich spiegeln.

## Zwei Bedürfnisse, die man trennen muss

Das eine ist Inhouse-Entwicklung. Eigene Modelle, eigene Daten, tiefe Integration. Hier braucht es technische Tiefe – Menschen, die das schon gemacht haben. Der Haken: Wer das wirklich kann, wird vom Markt weggekauft. Europa bildet diese Leute aus und verliert viele von ihnen an die großen Labs, vor allem in die USA. Wer diese Stelle ausschreibt, konkurriert mit San Francisco.

Das andere ist: bestehende KI-Werkzeuge einführen und im Unternehmen zur Wirkung bringen. Hier braucht es IT-Perspektive. Aber die lässt sich oft mit bestehenden Strukturen abbilden.

## Das eigentliche Problem steht in keiner Anzeige

> Technische Skills lassen sich im Team aufbauen. Kulturwandel lässt sich nicht nachkaufen.

In vielen Organisationen wollen die Leute schlicht nicht. Es gibt Ressentiments: Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die KI ablehnen, ignorieren, umgehen. Und es gibt die andere Seite – die, die sie längst nutzen, nur still, Stichwort Shadow-Use. Beides höre ich quer durch Branchen und Berufsgruppen. Nicht aus einem Haus – aus vielen. Und beides läuft unter „KI-Transformation". Aber in den Stellenprofilen suchen wir dafür fast nie jemanden.

Wir suchen Software-Skills. Wir suchen ML-Kenntnisse. Wir suchen Abschlüsse. Wir suchen selten jemanden, der eine Organisation wirklich mitnehmen kann. Verständlich – ein Adoptions-Score ist nicht so griffig wie ein fertiges, nutzbares Ergebnis. Nur: Es sollte auch jemanden interessieren, der es am Ende nutzen soll.

## Die Frage, die sich lohnt

Technische Skills lassen sich in einem Team bis zu einem gewissen Grad aufbauen. Kulturwandel lässt sich nicht nachkaufen. Er ist langsamer, schwerer zu messen, und er steht in keinem Lebenslauf als Zertifikat.

Aber genau deshalb lohnt sich die Frage, bevor die nächste Stelle ausgeschrieben wird. Wen braucht man da wirklich?

## Hinweise zum Text (Quellen)

Die Zahlen in diesem Text stammen aus einer Prosci-Befragung von 1.107 Fach- und Führungskräften zu den größten Hürden der KI-Einführung: 63 Prozent der genannten Hürden sind menschlicher Natur, allein 38 Prozent entfallen auf fehlende Anwenderkompetenz und Training, 16 Prozent sind technisch. Nachzulesen bei Prosci: „Why AI Transformation Fails" (https://www.prosci.com/blog/why-ai-transformation-fails). Eine Einschränkung gehört dazu: Prosci ist ein Anbieter von Change-Management – die Studie ist Anbieter-Research, keine begutachtete Forschung. Die Größenordnung deckt sich allerdings mit dem, was mir im Austausch mit Unternehmen begegnet. Zum europäischen KI-Talent-Abfluss: Times Higher Education über den Elsevier-Report zur KI-Forschung (https://www.timeshighereducation.com/news/warning-over-brain-drain-european-ai-talent-industry).

## Häufige Fragen

Frage: Sind KI-Transformationen vor allem ein technisches Problem?
Antwort: Die Daten sprechen dagegen. In einer Prosci-Befragung von 1.107 Fach- und Führungskräften waren 63 Prozent der größten Hürden menschlicher Natur – allein 38 Prozent entfielen auf fehlende Anwenderkompetenz und Training. Technische Probleme: 16 Prozent. Der Engpass liegt häufiger in Adoption und Kultur als im Modell.

Frage: Was ist mit Shadow-Use gemeint?
Antwort: Shadow-Use beschreibt, dass Mitarbeitende KI nutzen, ohne es offenzulegen – oft, weil das offizielle Werkzeug fehlt oder umständlich ist. Auch das läuft unter „KI-Transformation”, taucht aber in den Stellenprofilen kaum auf – obwohl genau hier oft das eigentliche Problem sitzt: nicht das Tool, sondern die Frage, ob die Organisation mitgeht.

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# Eine Botschaft ist nie nur eine Botschaft

Autor: Stefan Margenfeld
Datum: 2. Dezember 2025
URL: https://margenfeld.com/journal/eine-botschaft-ist-nie-nur-eine-botschaft
Themen: Strategische Kommunikation, Markenführung

Kurzfassung: „Neues Produkt – jetzt bestellen.” Klingt nach einer klaren Aussage. In Wahrheit ist es ein Auslöser – und was er auslöst, entscheidet nicht die Grammatik, sondern Kontext, Timing und Raum.

„Neues Produkt im Sortiment – jetzt bestellen."

Das klingt nach einer klaren, effizienten Aussage. Ein Satz, ein Ziel, ein Call-to-Action. In der Theorie ist das Kommunikation in Reinform.

In der Praxis ist es oft der Anfang eines Problems. Denn diese Zeile ist keine Botschaft. Sie ist ein Auslöser. Und was sie auslöst, hängt nicht an der Grammatik. Es hängt an den Menschen, die sie lesen.

## Menschen hören Implikationen

Viele Organisationen kommunizieren, als gäbe es eine objektive Bedeutung. Wir sagen X, also versteht man X. So funktioniert Alltagssprache nicht. Und Organisationen erst recht nicht.

In Gesprächen über Kommunikation – die Branche ist dabei fast egal – höre ich auf dieselbe Nachricht immer dieselben drei Rückfragen: Was heißt das für mich? Warum sagen die das jetzt? Was wird hier nicht gesagt? Dieselbe Botschaft trifft auf unterschiedliche Erwartungen – und wird dadurch zu unterschiedlichen Botschaften.

## Segmentierung beginnt nicht im CRM, sondern im Kopf

> Ein und derselbe Satz kann wie eine Einladung wirken – oder wie eine Drohung.

Segmentierung gilt als Marketing-Handwerk: Personas, Cluster, Funnel-Stufen. Aber die entscheidende Segmentierung ist psychologisch. Welche Rolle hat jemand? Was hat er zu verlieren, was zu gewinnen? Wie viel weiß er schon? Wie glaubwürdig bin ich in diesem Moment für ihn?

Spielen wir es durch – mit einem frei erfundenen Unternehmen, die Branche dürfen Sie sich aussuchen: Versicherung, Maschinenbau, Software. Es gibt Kundinnen, einen Vertrieb, eine Belegschaft. Jetzt geht die Zeile raus. Die Bestandskundin fragt sich, ob ihr aktuelles Produkt bald alt aussieht. Der Vertrieb fragt sich, ob er überhaupt Argumente hat. Die Belegschaft fragt sich, warum sie das zuerst von draußen erfährt. Die Botschaft ist formal identisch. Ihre soziale Wirkung ist es nicht. „Neues Produkt – jetzt bestellen" ist deshalb weniger ein Call-to-Action als ein Test.

[Bild: Studio-Stillleben: ein gefalteter Zettel auf Weiß wirft zwei gegensätzliche Schatten – einen weichen, runden und einen langen mit scharfen Zacken. Khaki-Kante am Papier. — Ein Zettel, zwei Schatten – welcher fällt, entscheidet der Kontext.]

## Timing, Gruppe, Raum – die drei Verstärker

Dass eine Botschaft kippt, liegt selten am Inhalt allein. Es liegt am Dreiklang drumherum.

Timing: Vor einer Entscheidung kann dieselbe Zeile wie Druck wirken. Nach einem Vorfall wie Ignoranz.

Gruppe: Wo kein Gesetz die Reihenfolge diktiert – am Kapitalmarkt gibt es solche Pflichten –, wird die Reihenfolge der Information zur Rangordnung. Wer zuletzt erfährt, liest das selten als Zufall.

Raum: Ein Team-Call ist etwas anderes als eine Pressemitteilung. Der Raum färbt mit, ob etwas als Dialogangebot oder als Durchsage ankommt.

Wie viel Raum und Reihenfolge ausmachen, habe ich selbst erlebt, als eine meiner Audioproduktionen durch die Freigabeschleifen eines großen Hauses musste. Da hört erst die Unternehmenskommunikation hinein, dann das Marketing, dann noch zwei weitere Stellen. Jeder streicht einen anderen Satz. Am Ende bleibt ein Text übrig, dem man anhört, dass ihn niemand mehr sagen wollte. Die Absicht war Sorgfalt. Ausgelöst hat es Leblosigkeit. Auch das ist eine Botschaft.

## Von „Senden" zu „Auslösen"

Wenn Kommunikation Wirkung ist, dann lautet die Frage nicht: Was ist die Botschaft? Sondern: Welche Reaktion ist wahrscheinlich – hier, bei diesen Menschen, in dieser Lage?

Eine starke Kommunikationsstrategie baut deshalb ein Botschafts-Set statt einer Einheitsbotschaft: gleiche Stoßrichtung, unterschiedliche Formulierungen, abgestuftes Timing, passende Räume.

Die gefährlichste Botschaft ist meistens die, die „doch klar" ist. Weil Einheitlichkeit so oft mit Gleichgültigkeit gegenüber Kontext verwechselt wird. Kontext entscheidet, welche Botschaft ankommt. Welche wird es bei Ihrer nächsten Zeile sein?

## Häufige Fragen

Frage: Was heißt es, dass eine Botschaft ein Auslöser ist und kein Transportmittel?
Antwort: Eine Botschaft transportiert nicht einfach eine feste Bedeutung von A nach B. Sie löst beim Empfänger eine Reaktion aus, die von Rolle, Vorwissen, Vertrauen und Lage abhängt. Wer Botschaften entwirft, sollte deshalb nicht nur fragen „Ist das korrekt?”, sondern: „Was löst das aus – und bei wem zuerst?”.

Frage: Was ist ein Botschafts-Set?
Antwort: Statt einer Einheitsbotschaft entwirft strategische Kommunikation ein Set: gleiche Stoßrichtung, aber unterschiedliche Formulierungen, abgestuftes Timing, passende Räume und klare Übergänge, wer was wann erfährt. So transportiert dieselbe Absicht über verschiedene Anspruchsgruppen hinweg – ohne unbeabsichtigte Nebenwirkungen.

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# Was bringt KI in der strategischen Kommunikation?

Autor: Stefan Margenfeld
Datum: 4. November 2025
URL: https://margenfeld.com/journal/ki-in-der-strategischen-kommunikation
Themen: KI-Transformation, Strategische Kommunikation

Kurzfassung: Viele Organisationen posten viel – und können trotzdem nicht in einem Satz sagen, wofür sie stehen. Warum der stärkste KI-Hebel nicht im Posting liegt, sondern davor: in der strategischen Kommunikation selbst.

Ich bin im Austausch mit vielen Unternehmen und Berufsgruppen. Und wenn ein Gespräch auf den eigenen Arbeitgeber kommt, stelle ich gern zwei einfache Fragen: „Was ist das für ein Unternehmen?" „Wofür steht es?" Manchmal, wenn die Runde es hergibt, noch eine dritte: „Wenn dieses Unternehmen eine Automarke wäre – welche wäre es?"

Spannend wird es, wenn man mehrere Menschen aus demselben Haus kennt. Klingt das alles ähnlich? Oder hat man es am Ende mit einem Mercedes, einem Dacia und einem Rolls-Royce zu tun – im selben Haus, auf dieselbe Frage? Nach innen ist eine Marke nämlich genau das: die Antwort, die alle ungefähr gleich geben.

Kein Drama. In vielen Organisationen ist das völlig normal. Aber jetzt kommt KI dazu. Und sie bringt einen Dreh in die Sache, den kaum jemand auf der Rechnung hat.

## Viele posten viel. Wofür sie stehen, sagt keiner in einem Satz.

KI verschärft dieses Problem eher, als dass sie es löst. Denn nach meinem Eindruck beginnt der KI-Einsatz fast immer am operativen Ende: Texte, Posts, Bilder, Videos. Schnell. Sichtbar. In Masse.

Und genau da liegt der Haken. Wenn das zugrunde liegende Narrativ nicht internalisiert ist, skaliert KI vor allem eines: die Inkonsistenz.

> Wenn das Narrativ nicht sitzt, skaliert KI vor allem eines: die Inkonsistenz.

Den stärksten Hebel sehe ich deshalb nicht am Ende, sondern einige Ebenen davor. In der strategischen Kommunikation selbst. Zwei Anwendungen, die ich für unterschätzt halte.

[Bild: Bauhaus-Infografik: ein Khaki-Dreieck oben links – das Original. Darunter ein Raster dunkler Kopien, die nach rechts unten zunehmend verrutschen. — Ein Original, viele schiefe Kopien – Inkonsistenz skaliert zuerst.]

## Erstens: Muster sichtbar machen

In vielen Organisationen ist Kommunikation ein gewachsenes System. Website, Pressemitteilungen, Stellenanzeigen, LinkedIn, Broschüren, Vorträge – alles öffentlich, alles über Jahre entstanden, von vielen Händen. Viel Material. Aber die eigentliche Logik darunter – wofür stehen wir, wo ziehen wir Linien? – ist selten ausgesprochen. Selten ausgesprochen, nie geprüft.

Hier kann KI Muster sichtbar machen. Welche Begründungen tauchen immer wieder auf? Welche Spannungen wiederholen sich? Wachstum gegen Risiko. Tempo gegen Qualität. Und die, die selten jemand ausspricht: Effizienz gegen Verantwortung. Welche Werte dominieren – und welche Themen werden konsequent vermieden?

Das Ergebnis ist keine Strategie. Es ist eine Hypothese über die kommunikative Realität einer Organisation. Strategietauglich wird sie erst durch menschliche Einordnung. Durch Stichproben und Gegenproben. Durch fachliches Urteil. Und durch den Abgleich mit dem, was draußen wirklich passiert.

## Zweitens: den Realitätscheck vorziehen

Strategische Kommunikationsarbeit scheitert selten an der Analyse der Lage. Sie scheitert an der Vorstellungskraft. Ein Strategiepapier zu schreiben ist die leichteste Übung. Sich auszumalen, was dieses Papier in der Umsetzung anrichtet – über Kanäle, Zielgruppen, Monate hinweg –, das fällt schwer. Ich nehme mich da nicht aus.

Hier hilft KI, schnell durchzuspielen, was am Ende herauskommen könnte. Formulierungen, Beispiele, Varianten. Auch die Missverständnisse. Man sieht, wie sich eine Entscheidung anfühlt, bevor sie ausgerollt ist. Das schlägt die meisten Strategiepapiere.

## Die Blaupause kommt von der Maschine. Die Richtung vom Menschen.

KI kann die Blaupause liefern – als Hypothese. Die Grenzen zieht der Mensch. Und er trifft die Entscheidung. Das verschiebt den stärksten Einsatz von KI an den Anfang. Dahin, wo noch kein Wort steht.

Bleibt die eine Frage, die keine Maschine beantwortet: Wann ist eine Strategie so klar, dass sie skalierte Kommunikation aushält?

## Häufige Fragen

Frage: Wo bringt KI in der strategischen Kommunikation den größten Nutzen?
Antwort: Nicht am operativen Ende – also bei Texten, Posts, Bildern, Videos –, sondern davor: im Blick auf das gewachsene Kommunikationssystem einer Organisation und im Realitätscheck einer Strategie. KI macht Muster sichtbar und macht Strategie operativ vorstellbar. Die Einordnung bleibt menschlich.

Frage: Was passiert, wenn man KI nur operativ einsetzt?
Antwort: Wenn das zugrunde liegende Narrativ nicht internalisiert ist, skaliert KI vor allem eines: die Inkonsistenz. Mehr Output bei unklarer Logik führt nicht zu mehr Klarheit, sondern zu mehr widersprüchlicher Kommunikation.

Frage: Kann KI eine Kommunikationsstrategie ersetzen?
Antwort: Nein. KI liefert eine Hypothese über die kommunikative Realität und eine Blaupause möglicher Umsetzung. Strategietauglich wird das erst durch menschliche Einordnung – durch fachliches Urteil, Gegenproben und den Abgleich mit der Wirklichkeit. Die Richtung geben Menschen vor.

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# Was wir gesagt haben, entscheidet der Empfänger

Autor: Stefan Margenfeld
Datum: 7. Oktober 2025
URL: https://margenfeld.com/journal/was-wir-gesagt-haben-entscheidet-der-empfaenger
Themen: Strategische Kommunikation, Markenführung

Kurzfassung: Beim Radio habe ich gelernt, wie leicht man missverstanden wird – und warum nicht zählt, was wir senden wollten, sondern was beim Empfänger ankommt. Was das im Zeitalter skalierter KI-Kommunikation bedeutet.

Beim Radio habe ich gelernt, wie leicht man missverstanden werden kann. An mir selbst.

In meiner frühen Zeit beim Hörfunk wollte ich unbedingt witzig sein. Ich war überzeugt: Genau das transportiere ich, sobald das Mikrofon offen ist. Ich hörte mich on air und dachte – lockerer Typ, gute Show.

Dann kamen die Trackings. Marktforschung. Hörer wurden gefragt, wie sie mich wahrnehmen.

Das Ergebnis, sinngemäß und in aller Härte: sehr gute Werte bei „informativ". Miese Werte bei „humorvoll".

Für den Sender war das super. Für mich war es fast eine kleine Krise. Meine Intention war eine völlig andere gewesen.

Die Lektion sitzt bis heute.

## Entscheidend ist nicht, was wir senden. Sondern was ankommt.

> Ich wollte humorvoll sein. Angekommen ist: informativ.

Deshalb traue ich Trackings mehr als meinem Gefühl – Zufriedenheitsabfragen, Rezipientenstudien oder die einfachste Form: ehrlich nachfragen, wie das Gegenüber es verstanden hat.

Und zur professionellen Kommunikation gehört der unbequeme zweite Schritt: dieses Feedback ernst zu nehmen. Auch wenn es nicht zur eigenen Selbstwahrnehmung passt. Es sei denn, wir wollen missverstanden werden.

## Neu ist das nicht. Neu ist, dass es unübersehbar wird.

Dass der Empfänger mitentscheidet, was gesagt wurde, ist keine Entdeckung unserer Zeit. Friedemann Schulz von Thun hat schon 1981 beschrieben, dass jede Nachricht mit vier verschiedenen Ohren gehört werden kann. Jedes PR-Grundlagenwerk kennt die Anspruchsgruppen. Das Wissen ist alt.

Was sich geändert hat, ist die Sichtbarkeit. Wir kommunizieren heute über so viele Kanäle mit so fein segmentierten Gruppen, dass die Unterschiede in der Wahrnehmung nicht mehr im Rauschen verschwinden. Der Klassiker aus jedem PR-Lehrbuch: Eine Botschaft, intern als Aufbruch gemeint, liest sich draußen als Ankündigung von Stellenabbau. Aus „Hier ist ein neues Produkt" wird ein politisches Thema. Nicht wegen der Botschaft selbst – wegen Timing, Stimmung, Kontext.

[Bild: Bauhaus-Infografik: links ein perfekter Khaki-Kreis – die gesendete Botschaft. Rechts kommt dieselbe Form als kantiges dunkles Vieleck an – die empfangene. — Gesendet ist nicht angekommen.]

## Mit KI stellt sich dieselbe Frage. Nur tausendfach.

Wir können Kommunikation inzwischen massenhaft skalieren, in einem Tempo, das es vorher nicht gab. In jede Tonalität. In jedes Format. Für jede Anspruchsgruppe.

Nur: Wer schon eine einzige Stimme nicht sicher gesteuert bekommt – meine eigene hat mir damals als Lektion gereicht –, der steuert tausend Varianten erst recht nicht. Skalierung verstärkt, was da ist. Auch die Unschärfe.

Erste Untersuchungen zur KI-Kommunikation deuten in dieselbe Richtung, mit aller Vorsicht, die junge Forschung verdient: KI-generierte Inhalte gleichen einander messbar an. Und sobald Menschen hinter einer Marke KI vermuten, nimmt die wahrgenommene Echtheit ab. Beides zusammen heißt: Wer ohne klares Fundament skaliert, wird nicht klarer wahrgenommen. Nur lauter und austauschbarer.

Kommunikation endet nicht beim Senden. Sie beginnt dort. Wann haben Sie zuletzt nachgemessen, was wirklich ankommt?

## Hinweise zum Text (Quellen)

Zwei Belege aus diesem Text zum Nachlesen: Die Beobachtung, dass sich KI-generierte Marketing-Inhalte messbar angleichen, stammt aus einer Untersuchung zu Instagram-Marketing (Liu, Wang & Yang, „Generative AI and Content Homogenization", SSRN Working Paper 2025 (https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5367123) – Arbeitspapier, noch nicht begutachtet). Dass Marken als weniger authentisch wahrgenommen werden, sobald Konsumenten KI hinter den Inhalten vermuten, zeigt eine begutachtete Studie im Journal of Retailing and Consumer Services (2024) (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0969698924000869). Das Vier-Ohren-Modell stammt aus Friedemann Schulz von Thuns „Miteinander reden" (1981).

## Häufige Fragen

Frage: Warum entscheidet der Empfänger, was gesagt wurde?
Antwort: Weil die Wirkung einer Botschaft nicht im Satz liegt, sondern beim Gegenüber entsteht. Dieselbe Aussage wird je nach Kontext, Vorwissen und emotionaler Beteiligung unterschiedlich verstanden. Entscheidend ist deshalb nicht die Sendeabsicht, sondern was tatsächlich ankommt – und ob man bereit ist, das per Feedback zu prüfen.

Frage: Was bedeutet das für KI-gestützte Kommunikation?
Antwort: Kommunikation lässt sich mit KI massenhaft skalieren – in jede Tonalität, jedes Format, für jede Anspruchsgruppe. Wer aber schon eine einzige Stimme nicht sicher steuert, steuert tausend Varianten erst recht nicht. Erste Untersuchungen deuten zudem darauf hin: KI-Inhalte gleichen sich messbar an, und Marken wirken weniger authentisch, sobald Menschen KI dahinter vermuten. Skalierung ersetzt kein Fundament.