Der KI-Reifegrad-Report 2026 von BDZV und Retresco zeigt: Deutsche Medienhäuser setzen KI inzwischen im Tagesgeschäft ein, erreichen damit in den meisten Bereichen aber weniger, als sie sich erhofft haben. Grundlage ist eine Befragung von 114 Führungskräften und KI-Verantwortlichen zwischen April und Juni 2026. Für Verlage heißt das: Wirkung belegen, statt nur Pilotprojekte zu zählen.
Was bedeutet das konkret?
Die Zahlen des Reports (veröffentlicht vom Bundesverband Digitalpublisher und Zeitungsverleger gemeinsam mit dem KI-Dienstleister Retresco) lassen sich für die Praxis auf vier Punkte verdichten:
- Strategie ist vorhanden, Messung fehlt: 79 Prozent der Medienhäuser haben eine KI-Strategie (+19 Prozentpunkte binnen eines Jahres), 61 Prozent haben KPIs definiert. Aber nur 20 Prozent messen ROI oder andere KPIs anhand belastbarer Zahlen.
- Integration wird zum Engpass: 49 Prozent nennen Infrastruktur und Integration als Hürden der technischen Umsetzung. Im Vorjahr waren es 28 Prozent.
- Effizienz wird wahrgenommen, Wirtschaftlichkeit kaum: 80 Prozent stellen schnellere Prozesse und Entlastung in den Redaktionen fest, Kosteneinsparungen haben dagegen nur 20 Prozent gemessen.
- Reichweite ist kein Selbstläufer: 38 Prozent der Befragten stellen deutliche Reichweitenrückgänge fest.
Wer KI-Projekte heute verantwortet, muss also weniger begründen, warum KI eingesetzt wird, sondern woran man den Erfolg erkennt.
Hintergrund: Das zeigt der KI-Reifegrad-Report im Detail
Besonders aufschlussreich ist der Vergleich zwischen Erwartung und festgestelltem Ergebnis. Laut Report erwarten 92 Prozent der Medienhäuser schnellere Prozesse, bessere Workflows und Entlastung der Mitarbeiter, 80 Prozent haben das in den Redaktionen festgestellt. In anderen Bereichen klafft die Lücke:
- Kosteneinsparungen: 63 Prozent erwarten sie, 20 Prozent haben sie gemessen.
- Neue Formate und Erlösmodelle: 62 Prozent Erwartung, 31 Prozent Ergebnis.
- Höhere inhaltliche Qualität: 60 Prozent Erwartung, 32 Prozent nachweislich erfasst.
- Nutzerbindung durch personalisierte oder interaktive Angebote: 53 Prozent Erwartung, 14 Prozent erreicht.
Die Gründe sind laut BDZV und Retresco offen. Genannt werden überzogene Erwartungen, ungenutzte Potenziale der Anwendungen oder Defizite bei der Messung geeigneter Kennzahlen. Mit der Verbreitung wächst zudem die Verantwortung für Qualität, wie Holger Kansky vom BDZV betont:
Die Honeymoon-Phase ist vorbei. KI kann Fehler machen und damit die Glaubwürdigkeit von Medienmarken gefährden.
Holger Kansky, Leiter Digitales und Vermarktung beim BDZV – KI-Reifegrad-Report: »Die Honeymoon-Phase ist vorbei«, 13.10.2026
Agentische KI gewinnt an Bedeutung: 54 Prozent der Medienhäuser schreiben ihr strategische Relevanz zu, im Vorjahr waren es 34 Prozent. Die Report-Autoren empfehlen drei Schritte: Erwartungen kalibrieren (weg von automatisierten Komplettlösungen, hin zur gezielten Unterstützung integrierter Workflows), Business Cases dort identifizieren, wo strukturierte Daten und Services dauerhaft Mehrwert schaffen, und KPIs übergreifend ausrichten, also Nutzung, Qualität, Conversion, Kosten und Erlöse erfassen statt isolierter Effizienzgewinne.
Ein ergänzender Blick: Ein heise+-Beitrag von Autoren des IT-Dienstleisters Skaylink, von dem nur die Leseprobe vorliegt, nennt für den Mittelstand unklare Data Ownership, schlechte Datenqualität und widersprüchliche Wissensbasen als häufige Ursachen gescheiterter KI-Projekte, nicht das Modell selbst. Das betrifft nicht speziell Medienhäuser, passt aber zum Befund, dass Infrastruktur und Integration als Hürde zunehmen.
Unsere Empfehlung
Aus Sicht eines Integrationspartners ergeben sich fünf Prüfpunkte für Verlage und Medienagenturen:
- Ausgangswerte festhalten: Legen Sie vor dem Start eines Piloten fest, welche Kennzahl sich verändern soll und wie sie heute aussieht. Gefühlte Zeitersparnis reicht nicht als Nachweis.
- Anwendungen im Workflow verankern: Isolierte Einzellösungen erschweren die Messung. Prüfen Sie, wo KI-Schritte in Redaktionssystem, DAM und Produktion eingebunden werden können.
- Datenbasis klären: Legen Sie fest, auf welche Datenbestände eine KI zugreift, welcher Bestand im Zweifel maßgeblich ist und wer für dessen Aktualität verantwortlich ist.
- Qualität absichern: Legen Sie Prüfschritte und Verantwortlichkeiten fest, bevor Anwendungen breit ausgerollt werden.
- Agentische Ansätze nüchtern angehen: Starten Sie mit klar abgegrenzten Aufgaben und definierten Erfolgskriterien.
Beachten Sie bei der Einordnung, dass die Zahlen auf einer Befragung von 114 Personen beruhen und Retresco selbst als KI-Dienstleister im Markt aktiv ist. Als Orientierung für die eigene Standortbestimmung taugt der Report dennoch.
So unterstützt aaroon
Weitere Informationen zur Einbindung von KI-Schritten in WoodWing-Workflows stehen unter ao.Services, zur Auswahl von Systemen unter Systemauswahl für Verlage.
Quellen
- KI-Reifegrad-Report: »Die Honeymoon-Phase ist vorbei«, kress.de (Henning Kornfeld), 13.10.2026: https://kress.de/news/beitrag/156724-ki-reifegrad-report-quot-die-honeymoon-phase-ist-vorbei-quot.html
- heise+ | Woran scheitern KI-Projekte? Ein Überblick der wichtigsten Einflussfaktoren, heise online, 15.10.2026: https://www.heise.de/hintergrund/Woran-scheitern-KI-Projekte-Ein-Ueberblick-der-wichtigsten-Einflussfaktoren-11477117.html
