Die Medienproduktion ist nicht schneller geworden. Sie wurde neu verkabelt.

Die Medienproduktion bricht unter dem Gewicht der modernen Marketinganforderungen zusammen. Von den Teams wird erwartet, dass sie Inhalte in mehr Formaten, über mehr Kanäle und für mehr Märkte bereitstellen, obwohl die Aufmerksamkeitsspanne immer kürzer wird – 88 % der Verbraucher sagen, dass ein Video sie innerhalb von 30 Sekunden oder weniger fesseln muss. [2] Dieser Artikel untersucht, wie KI nicht nur die Geschwindigkeit der Medienproduktion, sondern deren gesamte Struktur verändert.

In der traditionellen Medienproduktion existierte jedes Format für sich. Ein Blogbeitrag konnte schon Wochen vor einem Video fertiggestellt sein. Grafiken für soziale Medien wurden nachträglich angepasst. Die Lokalisierung erfolgte zuletzt, oft unter Termindruck. Das Ergebnis war ein langsamer, fragmentierter Prozess, der nur schwer mit der globalen Nachfrage Schritt halten konnte.

Mit KI können Teams nun mehrere Medienformate (Texte, Bildmaterial, kurze Videos, Audio) gleichzeitig aus einer einzigen Quelle generieren und dabei die Kernbotschaft und den Markenkontakt beibehalten. Die Lokalisierung ist in den Erstellungsprozess integriert und nicht mehr eine nachgelagerte Aufgabe.

Nicole DiNicola, VP of Marketing bei Smartcat, beschrieb diesen Wandel in einer aktuellen Veröffentlichung von FutureWeek:

Die Bedeutung dieser Veränderung geht über die Effizienz hinaus. Sie verändert die Art und Weise, wie Teams von Anfang an über Kampagnen, Markteinführungen und globale Reichweite denken.

Es ist verlockend, KI-gesteuerte Medienproduktion als eine Geschichte über Geschwindigkeit darzustellen. Schnellere Inhalte. Schnellere Kampagnen. Schnellere Lokalisierung. Aber Geschwindigkeit ist nur ein Teil des Gesamtbildes.

Marketingteams stehen heute unter dem Druck, überall Relevanz zu liefern, und zwar über mehr Kanäle, mehr Regionen und mehr Sprachen hinweg als je zuvor. Untersuchungen zu Aufmerksamkeit und Medienkonsum zeigen immer wieder, dass das Publikum sich in kurzen, fragmentierten Momenten mit Inhalten beschäftigt.[2] Es erwartet, dass Botschaften aktuell, kontextbezogen und kulturell vertraut sind.

Gleichzeitig sinkt das Vertrauen in die Medien, insbesondere da die Zielgruppen digitale Inhalte als weniger repräsentativ und weniger glaubwürdig empfinden.[4] Die Zielgruppen reagieren zunehmend sensibel auf Inhalte, die ihnen generisch, inkonsistent oder losgelöst von ihrem lokalen Kontext erscheinen. Moderne Marken haben größte Schwierigkeiten damit, Inhalte zu skalieren, ohne an Glaubwürdigkeit zu verlieren.

Ältere Produktionsmodelle scheitern, weil eine späte Lokalisierung die Teams dazu zwingt, Geschwindigkeit zugunsten der Qualität zu opfern. Die Inhalte werden entweder schnell geliefert, wirken aber generisch, oder sie sind sorgfältig zugeschnitten, kommen aber zu spät an.

KI-gestützte Arbeitsabläufe ermöglichen einen anderen Kompromiss, indem sie eine schnellere Produktion ermöglichen, ohne dabei die Relevanz oder Konsistenz über verschiedene Märkte hinweg zu beeinträchtigen.[5]

Dies steht im Einklang mit den Ergebnissen der Bildungsmedienforschung, wonach KI-generierte Videoinhalte hinsichtlich der Lernergebnisse genauso effektiv sind wie traditionell aufgezeichnete Videos, was darauf hindeutet, dass KI-produzierte Medien bei sorgfältiger Gestaltung den Qualitätsansprüchen gerecht werden können.[6]

KI in der Medienproduktion bedeutet, dass die Erstellung von Inhalten in mehreren Formaten (multimodal) leicht zu deren Verbreitung in mehreren Märkten (multimarkt) führt.

Wenn Texte, Bilder, Audio- und Videodateien auf einer gemeinsamen Grundlage erstellt werden, weisen sie eine einheitliche Terminologie, einen einheitlichen Ton und eine einheitliche Absicht auf. Wenn die Lokalisierung in denselben Workflow integriert ist, können Inhalte für verschiedene Sprachen und Regionen angepasst werden, ohne dass der Prozess von vorne begonnen werden muss.

Dies ist wichtig, da globale Marketingteams nicht nur aufgefordert werden, „mehr zu leisten“. Wie DiNicola in FutureWeek feststellte, wird von ihnen verlangt, überall mehr zu leisten – oft mit weniger Ressourcen.

Anstelle eines einzigen, angepassten Flaggschiff-Assets können Teams Kampagnen entwerfen, die standardmäßig global sind. Dadurch wird sichergestellt, dass jeder Markt gezielte und nicht zweitrangige Inhalte erhält, sodass alle Kanäle synchron gestartet werden können.

KI geht mittlerweile über die einfache Unterstützung bei Aufgaben hinaus und verwaltet vernetzte Arbeitsabläufe. Systeme können nun eine Idee nutzen, Markenregeln und bisheriges Wissen anwenden und koordinierte Ergebnisse in verschiedenen Formaten und Sprachen generieren.

Dadurch verlagert sich die Beteiligung des Menschen von der Ausführung zur Strategie. Marketingteams konzentrieren sich auf Strategie, Messaging und Qualitätskontrolle und sparen Zeit bei manuellen Nacharbeiten, Konvertierungen und der Lokalisierung durch Kopieren und Einfügen. Die KI übernimmt die sich wiederholenden Ausführungsaufgaben, wobei menschliches Feedback die Ergebnisse kontinuierlich verfeinert.

Diese Fähigkeit verändert die Rahmenbedingungen des Arbeitstages grundlegend. Wie DiNicola betont, geht diese Veränderung über die reine Automatisierung von Aufgaben hinaus; sie befreit Teams von den starren Zeitplänen der Vergangenheit:

Der Smartcat Media Agent erfüllt den Bedarf an einheitlicher Medienerstellung, Übersetzung und Lokalisierung. Anstelle separater Schritte arbeitet er als ein einziger Workflow, der die Markenstimme, Terminologie und den Marktkontext anwendet, um Inhalte format- und sprachübergreifend gleichzeitig zu generieren und anzupassen.

Für Marketing-Leads bedeutet dies eine schnellere, skalierbare Medienproduktion, die nachgelagerte Engpässe beseitigt und eine uneingeschränkte Kampagnenplanung ermöglicht.

Zu diesen Einschränkungen gehören häufig Zeitzonen und Verfügbarkeit – Einschränkungen, die durch KI effektiv beseitigt werden.

KI verändert die Medienproduktion grundlegend. Da die Grenzen zwischen Formaten und Märkten immer mehr verschwimmen, werden erfolgreiche Teams ihre Arbeitsabläufe neu gestalten, um einen nahtlosen, intelligenten Content-Fluss über Kanäle und Regionen hinweg zu erreichen und manuelle Übergaben zu ersetzen. Das Ergebnis sind nicht nur schnellere Inhalte, sondern auch Inhalte, die das Publikum dort ansprechen, wo und wann es darauf ankommt.

1. FutureWeek. Haththotuwa, Serena. Wie macht KI Medien multimodal? Führungskräfte äußern sich dazu. 21. Oktober 2025. https://futureweek.com/how-is-ai-making-media-multimodal-leaders-weigh-in/

2. Clutch. Schaffen in der Aufmerksamkeitsökonomie: Sie haben 30 Sekunden Zeit oder Sie scheitern. Aktualisiert am 11. Dezember 2025. https://clutch.co/resources/attention-economy-2025

3. Clutch. Mikromomente gewinnen: Kontext im Video-Engagement. Aktualisiert am 11. Dezember 2025. https://clutch.co/resources/micro-moments

4. Happer, C. Was eine zehnjährige Forschungsarbeit darüber verrät, warum Menschen im digitalen Zeitalter den Medien misstrauen. The Conversation, 14. November 2025. https://theconversation.com/what-a-decade-of-research-reveals-about-why-people-dont-trust-media-in-the-digital-age-264222

5. Gavran, I., Honcharuk, S., Mykhalov, V., Stepanenko, K., & Tsimokh, N. Der Einfluss künstlicher Intelligenz auf die Produktion und Bearbeitung audiovisueller Inhalte. De Gruyter, 2025. https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/pdtc-2025-0022/html

6. Xu, T. et al. Von aufgezeichneten zu KI-generierten Lehrvideos: Ein Vergleich von Lernerfolg und Lernerfahrung. British Journal of Educational Technology, 2025. https://www.tiffin.edu/wp-content/uploads/Article-From-Recording-to-AI-Instructional-Video.pdf