KI-Agenten im Publishing: Warum Kontrolle den Autopiloten schlägt

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Isometrische Szene mit Software-Modul zwischen Autopilot und Freigabe – Kontrolle für KI-Agenten im Publishing

Erst 11 Prozent der Unternehmen, die sich in Deutschland mit KI befas­sen, setzen laut Bitkom bereits KI-Agenten ein, fast jedes dritte plant es. Wo Agenten schon arbei­ten, laufen sie meist unter Aufsicht. Wir ordnen ein, wie sich KI-Agenten im Publishing in frei­ga­be­pflich­tige Workflows einbet­ten lassen.

Mitte September hat der Digitalverband Bitkom seine jähr­li­che KI-Umfrage vorge­stellt. Erstmals nutzt danach eine Mehrheit der Unternehmen ab 20 Beschäftigten Künstliche Intelligenz, nämlich 57 Prozent nach 36 Prozent im Vorjahr. Bei KI-Agenten, also Systemen, die mehrere Arbeitsschritte selbst­stän­dig planen und ausfüh­ren, ist das Bild verhal­te­ner: Von den Unternehmen, die KI nutzen oder deren Einsatz planen bzw. disku­tie­ren, setzen 11 Prozent Agenten ein, 29 Prozent planen es, weitere 31 Prozent disku­tie­ren darüber. Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst sieht Agenten heute unge­fähr dort, wo KI insge­samt vor drei Jahren stand.

Wo stehen KI-Agenten im Publishing heute?

Andere Erhebungen bestä­ti­gen den Trend und zeigen zugleich, wie vorsich­tig Agenten einge­setzt werden. In einer Kurzumfrage von Stack Overflow unter rund 1.100 Entwicklern und Berufstätigen (Ende April 2026) geben 59 Prozent an, Agenten im Job zu nutzen; im Developer Survey 2025 waren es 31 Prozent. Unter den Befragten aus Medien und Werbung nutzt die Hälfte Agenten täglich.

Autonom arbei­ten die Agenten dabei selten: 63 Prozent der Befragten lassen sie selten oder nie komplett eigen­stän­dig laufen, 60 Prozent unter­bin­den Systemänderungen ohne Freigabe. Die Kurzumfrage ist nicht als reprä­sen­ta­tiv ausge­wie­sen, die Vergleichszahl stammt aus einer ande­ren Erhebung. Die Richtung ist dennoch klar.

Für die Nachrichtenbranche erwar­ten im Report »Journalism and Technology Trends and Predictions 2026« des Reuters Institute 75 Prozent der befrag­ten Medienmanager, dass agen­ti­sche Werkzeuge in naher Zukunft großen oder sehr großen Einfluss haben werden.

Dem steht eine deut­li­che Warnung gegen­über. Das Analystenhaus Gartner prognos­ti­zierte bereits im Juni 2025, dass über 40 Prozent der Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 einge­stellt werden, weil Kosten stei­gen, der Nutzen unklar bleibt oder Risikokontrollen nicht ausrei­chen. Zudem kriti­siert Gartner das »Agent Washing«: Viele Anbieter etiket­tie­ren Assistenten, RPA oder Chatbots als Agenten um. Gartners Faustregel lautet: Agenten für Entscheidungen, klas­si­sche Automatisierung für Routine-Workflows, Assistenten für einfa­che Abfragen.

In einem neue­ren Bericht zu No-Code-Agent-Buildern fordert Gartner laut dem Fachmagazin IDM ein klar defi­nier­tes Inventar der Anwendungsfälle, eine zwei­stu­fige Governance für Plattform und einzelne Agenten, verbind­li­che Leitplanken für Citizen Developer (Fachanwender, die selbst Automatisierungen bauen) und eine schritt­weise Einführung. Der Bericht bezieht sich auf US-Krankenversicherer. Die Fragen stel­len sich in Verlagen und Agenturen aber ganz ähnlich.

Was bedeutet das konkret?

Für Redaktion und Produktion folgt daraus weni­ger die Frage, ob Agenten einge­setzt werden, sondern an welcher Stelle und mit welchen Befugnissen. Wir empfeh­len dafür ein klares Prinzip: Der Workflow steu­ert, der Agent arbei­tet zu.

  • Agent als Arbeitsschritt: Ein Agent berei­tet vor, etwa ein Recherche-Dossier, Schlagworte, einen Übersetzungsentwurf oder Textvarianten für verschie­dene Kanäle. Wann er star­tet und wohin sein Ergebnis geht, legt der Workflow fest.
  • Freigabe vor Wirkung: Alles, was nach außen geht oder Daten verän­dert, braucht eine defi­nierte Freigabestufe: Veröffentlichung, Statuswechsel im Redaktionssystem, Metadaten im DAM oder Druckdaten.
  • Feste Regeln, wo Regeln reichen: Dateiprüfung, Benennung oder Routing laufen zuver­läs­si­ger in regel­ba­sier­ten Werkzeugen wie Enfocus Switch. Ein Agent ist dort sinn­voll, wo Inhalte inter­pre­tiert werden müssen.
  • Nachvollziehbarkeit: Halten Sie fest, mit welchen Eingaben ein Agent gear­bei­tet hat und wer das Ergebnis frei­ge­ge­ben hat. Das hilft bei Rückfragen und bei der Bewertung des Nutzens.

Unsere Empfehlung

Statt eines großen Agentenprojekts empfeh­len wir einen schritt­wei­sen Aufbau:

  • Anwendungsfälle inven­ta­ri­sie­ren: Sammeln Sie, wo Agenten bereits im Einsatz sind oder gewünscht werden, auch in Fachbereichen. Halten Sie fest, welche Systeme und Daten betrof­fen sind und wer verant­wort­lich ist.
  • Klein und prüf­bar star­ten: Wählen Sie einen Arbeitsschritt mit hohem Volumen, dessen Ergebnis sich leicht kontrol­lie­ren lässt, und messen Sie Zeitersparnis und Korrekturaufwand.
  • Governance auf zwei Ebenen: Zentral regeln Sie Modelle, Accounts und Datenzugriffe. Pro Agent doku­men­tie­ren Sie Zweck, Rechte und Freigabestufe.
  • Leitplanken für Fachanwender: Geben Sie Fachanwendern frei­ge­ge­bene Werkzeuge und klare Regeln an die Hand, damit keine Schattenlösungen entste­hen.
  • Anbieterangaben prüfen: Fragen Sie nach, was ein als Agent bewor­be­nes Produkt tatsäch­lich selbst­stän­dig tut und wo es Freigaben vorsieht.

So unter­stützt aaroon

Als WoodWing-Integrator binden wir KI-Arbeitsschritte in bestehende Redaktions- und DAM-Prozesse ein. Mit ao.Services lassen sich solche Schritte in WoodWing Studio und WoodWing Assets einbin­den; zu den konfi­gu­rier­ba­ren Workflows gehört auch ein Freigabeworkflow, der Dokumente zur Prüfung weiter­lei­tet. ao.Services wird mit den KI-Accounts des jewei­li­gen Kunden betrie­ben und unter­stützt die gängi­gen KI-Anbieter. Wie sich ein Fahrplan für Agenten im Unternehmen aufbauen lässt, haben wir in unse­rem Beitrag KI im Mittelstand: Fahrplan für Agenten & Automatisierung beschrie­ben.

Ob ein Agent im Alltag Zeit spart, hängt weni­ger vom Modell ab als davon, wie klar sein Platz im Workflow defi­niert ist.

Quellen

Wie können wir Sie unter­stüt­zen?

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Lassen Sie uns gemein­sam prüfen, wo in Ihren Kommunikations‑, Marketing- oder Unternehmensprozessen konkrete Effizienzpotenziale liegen.

– Henning Bartens, Co-CEO

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