Es gibt genug Gründe gegen KI und verstehe die Abneigung sehr gut: seelenloser KI-Slop, generierte Fake-Bilder, geklaute Kunststile, Chatbots, die Unsinn erzählen, Unternehmen, die am liebsten ganze Belegschaften durch Bots ersetzen würden, und natürlich Rechenzentren, die nicht mit guter Laune betrieben werden, sondern mit ziemlich viel Strom.

Staiy gehört zu den Creatorn, die KI immer wieder sehr deutlich kritisieren. Auf seinen YouTube-Kanälen erschienen beispielsweise Videos mit Titeln wie „Künstliche Intelligenz wird immer schlimmer“ und „DAS WICHTIGSTE VIDEO über KI 2025“.

Gerade wenn man progressive politische Aufklärung machen, Desinformation prüfen und mit großen Medienhäusern, rechten Alternativmedien und einer immer professionelleren Creator-Szene konkurrieren möchte, halte ich es für gefährlich, KI grundsätzlich abzulehnen.

Dabei weiß gerade Staiy es besser, weil er erwähnt regelmäßig dass KI nicht mehr verschwinden wird, damit hat er recht. Sie wird allerdings zu einer Infrastruktur und die wird nicht einfach so verschwinden egal wie unsympathisch wir sie finden.

Ich beschäftige mich inzwischen selbst sehr intensiv damit, wie man KI sinnvoll in Medienarbeit integrieren kann. Damit meine ich ausdrücklich nicht: „ChatGPT, schreib mir schnell einen Artikel“, anschließend Copy-and-paste und Feierabend, denn genau sowas geht mir auch auf die Nerven.

Interessant wird es dort, wo mehrere Systeme im Hintergrund unterschiedliche Aufgaben übernehmen können: Informationen sortieren, Recherchewege vorbereiten, große Datenmengen durchsuchen, Quellen gegeneinanderstellen, Routineaufgaben erledigen, Texte strukturieren oder bei technischen und organisatorischen Arbeiten unterstützen.

Wenn Unternehmen KI vor allem einsetzen, um Personal abzubauen und ihre Gewinne zu steigern, finde ich das kritikwürdig. Bei unserer kleinen Seite geht es darum, Aufgaben überhaupt bewältigen zu können, für die uns sonst Zeit, Geld und Personal fehlen. Dadurch können wir auch als kleines Projekt Arbeitsbereiche abdecken, die sich in einer größeren Redaktion auf mehrere Menschen verteilen. Wir ersetzen damit keine zwanzig Mitarbeiter. Wir schaffen uns Möglichkeiten, die wir ohne diese Unterstützung schlicht nicht hätten.

Eine große Feldstudie mit mehr als 5.000 Beschäftigten im Kundensupport fand durchschnittlich rund 15 Prozent höhere Produktivität durch generative KI. Besonders stark profitierten unerfahrenere Beschäftigte. Die Studie erschien später im Quarterly Journal of Economics.

Ein anderes Experiment mit 758 Wissensarbeitern zeigte ein differenzierteres, aber ebenfalls interessantes Bild. Bei Aufgaben, die innerhalb der Fähigkeiten der KI lagen, erledigten Menschen mit GPT-Unterstützung im Durchschnitt mehr Aufgaben, waren schneller und lieferten bessere Ergebnisse. Gleichzeitig zeigte die Untersuchung aber auch eine sogenannte „jagged technological frontier“: Bei Aufgaben außerhalb der Fähigkeiten des Systems kann KI die Leistung sogar verschlechtern.

Ersteres wird bei KI-Ablehnung gerne vergessen, während das Zweite bei der ganzen KI-Euphorie oft unterschlagen wird.

Die OECD kommt nach Sichtung der bisherigen experimentellen Forschung ebenfalls nicht zu dem Ergebnis, dass KI einfach alle Menschen ersetzt. Die Wirkung hängt stark von Aufgabe, Erfahrung und Art der Nutzung ab. Besonders wichtig sei gerade die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.

Wie bei uns auch: Menschen entscheiden, welche Themen bearbeitet werden. Menschen prüfen Quellen. Menschen verändern Texte. Menschen entscheiden, was veröffentlicht wird. Auch Gestaltung, persönliche Einordnung, Haltung und letztlich die Verantwortung bleiben menschlich.

KI ist Assistenz, also nur ein Tool, aber ein sehr effizientes. Genau deswegen sehe ich ein Problem für progressive Creator, wenn wir die Technologie aus Prinzip ablehnen. Die großen Medien machen das nämlich nicht.

Das Reuters Institute hat Ende 2025 für seinen Anfang 2026 veröffentlichten Bericht 280 Führungskräfte aus Medienunternehmen in 51 Ländern und Regionen befragt. 97 Prozent bezeichneten Backend-Automatisierung durch KI als wichtig. 82 Prozent sahen inzwischen wichtige Anwendungsbereiche bei der Nachrichtenbeschaffung und 81 Prozent bei Coding und Produktentwicklung. 44 Prozent bezeichneten ihre bisherigen KI-Projekte als vielversprechend, 42 Prozent allerdings nur als begrenzt erfolgreich.

Praktisch niemand in dieser Branche wartet darauf, dass sie einfach wieder verschwindet. Reuters selbst hat im Juli 2026 sogar eine technische Schnittstelle gestartet, über die KI-Agenten direkt auf Reuters-Inhalte zugreifen und diese in automatisierte Arbeitsabläufe integrieren können. Einen Monat später wurde Reuters-Material zusätzlich über Snowflake für KI-Anwendungen verfügbar gemacht.

Ausgerechnet professioneller Journalismus baut also Infrastruktur dafür, dass Maschinen Nachrichten schneller suchen, analysieren und weiterverarbeiten können. Nach dem Reuters Institute sehen klassische Medien Creator inzwischen ausdrücklich als Konkurrenz um Aufmerksamkeit. 70 Prozent der befragten Medienmanager sorgen sich darum, dass Creator Aufmerksamkeit von ihren Angeboten abziehen. Drei Viertel wollen ihre eigenen Journalisten deshalb stärker wie Creator auftreten lassen. Gleichzeitig werden Produktionstools immer leistungsfähiger und zunehmend durch KI ergänzt.

Wer beides verbindet und trotzdem journalistische beziehungsweise redaktionelle Standards einhält, bekommt einen enormen Hebel. Genau aus diesem Grund wird KI für politische Aufklärung interessant.

Ich arbeite beispielsweise an der Idee eines Systems, das regelmäßig eine sehr große Menge aktueller Berichterstattung durchsucht und potenziell problematische Tatsachenbehauptungen herausfiltert (REZO-Bot „Arbeitsname“).

Wichtig ist dabei das Wort: potenziell, denn die KI soll nicht entscheiden: „BILD lügt“, „NIUS lügt“, „die Tagesschau lügt“ oder „dieser linke Artikel ist richtig“. Das System müsste gerade möglichst offen suchen. Springer genauso wie öffentlich-rechtliche Medien, alternative Medien, progressive Angebote, konservative Medien und alles andere, was relevant ist. Erst anschließend beginnt die eigentliche Arbeit… Quellenprüfung, Originalquelle, Zitate und Zahlen, vergleichbare Statistik, unabhängige Zweitquellen und gibt es Gegenhypothesen usw… Erst wenn diese Prüfung abgeschlossen ist, darf aus einem Verdachtsfall eine belegte Falschmeldung werden.

Irgendwann könnte man beispielsweise monatlich auswerten, welche Medien wie viele nachweislich falsche oder irreführende Aussagen veröffentlicht haben. Mal sehen ob dann Bild wie beim Presserat auch ganz oben landet, weil Nius ist dort ja nicht Mitglied und wird gar nicht geprüft.

Das ist für mich auch der entscheidende Unterschied zwischen KI-gestützter Aufklärung und automatisierter Propaganda.

Wenn autoritäre, rechtsextreme oder schlicht kommerzielle Akteure solche Systeme nutzen, während progressive Creator sagen „Nee, ist mir zu dreckig“, entsteht daraus keine moralisch bessere Medienlandschaft, sondern ein technologisches Ungleichgewicht.

Das bedeutet ausdrücklich nicht, dass jede Möglichkeit genutzt werden sollte, sondern man muss eben abwägen.

Meta liefert gerade selbst ein schönes Gegenbeispiel für hemmungslose KI-Euphorie. Laut Reuters plante das Unternehmen 2026 intern teilweise drastisch kleinere Teams, die stärker durch KI-Agenten unterstützt oder ersetzt werden sollten. Teile dieser Strategie wurden wieder zurückgefahren. Reuters berichtete zugleich über Probleme mit Produktivität, Zuverlässigkeit und internen Abläufen, konnte den genauen Grund für den Kurswechsel aber nicht feststellen. Zeigt also klar, so komplett durch KI ersetzen wie manche geldgeile Firmen es gerne hätten ist nicht gerade „schlau“.

Natürlich das Umweltargument ist auch sehr wichtig!

Rechenzentren verbrauchten laut Internationaler Energieagentur 2024 etwa 415 Terawattstunden Strom und damit rund 1,5 Prozent des weltweiten Stromverbrauchs. Die IEA prognostizierte in ihrem Bericht von 2025, dass sich der Verbrauch bis 2030 auf rund 945 Terawattstunden mehr als verdoppeln könnte. KI ist ein wichtiger Treiber dieses Wachstums.

Die IEA sagt gleichzeitig aber auch etwas, das in der Debatte gern verloren geht: Rechenzentren sind zwar eine der schnell wachsenden Emissionsquellen, ihre Emissionen bleiben in den untersuchten Szenarien dennoch unter 1,5 Prozent der energiebedingten Gesamtemissionen. Gleichzeitig könnte KI beispielsweise Stromnetze, Industrie und Gebäude effizienter machen. Ob diese Einsparpotenziale tatsächlich realisiert werden, hängt allerdings von vielen Bedingungen ab.

KI ist weder klimaneutral noch automatisch der Klimakiller… Es gibt da noch einiges mehr dazwischen!

Wer Klimaschutz ernst nimmt, sollte über effiziente Modelle, Strommix, Rechenzentren, Transparenz und sinnvolle Anwendungen reden. Nicht darüber, ob wir so tun können, als wäre die Technologie nie erfunden worden.

Viele Texte auf der Webseite entstehen inzwischen mit KI-Unterstützung (Rechtschreibcheck und Beratung, Planung etc.). Grundsätzlich aber vom Menschen zum Großteil erarbeitet, aber darauf gehen wir noch in späteren Beiträgen ein, weil „mit KI gemacht“ inzwischen alles und nichts bedeuten kann.

Ein vollständig automatisch erzeugter Artikel ohne menschliche Prüfung ist etwas vollkommen anderes als ein Text, bei dem KI Recherchematerial sortiert, Gegenargumente sucht oder eine Rohstruktur erstellt und der anschließend mehrfach kontrolliert, verändert und von Menschen verantwortet wird.

Bei uns ist KI ein Werkzeug im Hintergrund, welches bei Recherche hilft, bei Struktur und technischen Abläufen sowie Routinearbeit. Dadurch können wir Ressourcen ersetzen, die ein kleines Projekt finanziell schlicht nicht hat.

Und auch bei der angeblich einfachen Frage, ob man KI-Texte „erkennen“ kann, sollten wir vorsichtig sein. OpenAI stellte seinen eigenen Textklassifikator bereits 2023 wegen niedriger Genauigkeit wieder ein. Selbst Turnitin, das weiterhin einen spezialisierten Detektor betreibt, weist ausdrücklich darauf hin, dass menschliche und KI-generierte Texte falsch klassifiziert werden können und ein solcher Wert niemals allein Grundlage für Sanktionen sein sollte.

Was machen wir also mit KI? Produzieren wir damit 500 bedeutungslose Artikel? Oder nutzten wir sie, um fünf richtig gute Recherchen möglich zu machen, für die vorher Zeit und Geld gefehlt hätten?

Ich sehe KI deshalb weniger als Ersatz für Medienarbeit, sondern als Multiplikator und die können natürlich auch in den falschen (rechten) Händen SCHEIßE produzieren.

Progressive Medien, Aufklärungsprojekte und politische Creator können diese Technologie komplett den Konzernen, rechten Mediennetzwerken, Marketingfirmen und professionellen Desinformationsakteuren überlassen, aber gewinnen werden wir dadurch nichts.

KI Slop und Propaganda zu kritisieren können wir weiterhin, aber gleichzeitig sollten wir verdammt gut darin werden, die brauchbaren Teile dieser Technologie selbst einzusetzen.

Die Vorstellung, dass die gesamte KI-Entwicklung einfach als Blase platzt und anschließend alles wieder so funktioniert wie 2019, halte ich inzwischen für ziemlich unrealistisch. Die OECD diskutiert generative KI bereits als mögliche neue General-Purpose-Technologie, also eine Technologieklasse, die ähnlich wie frühere grundlegende Innovationen viele unterschiedliche Wirtschaftsbereiche verändert. Ob jede heutige Milliardenbewertung gerechtfertigt ist, ist dabei eine völlig andere Frage.

Genau deshalb würde ich mich als progressiver Creator lieber jetzt damit beschäftigen, wie man sie verantwortlich nutzt, als irgendwann festzustellen, dass alle anderen fünf Jahre Vorsprung haben.

Der Anspruch dabei ist ziemlich einfach:

Mehr Reichweite, Mehr Geschwindigkeit, mehr Aufklärung, aber nur, wenn am Ende nicht weniger Wahrheit dabei herauskommt und die Qualität sich verbessert und nicht verschlechtert.

Sonst hätten wir technologisch vielleicht gewonnen, aber journalistisch komplett verloren und darauf kann ich dann auch verzichten.

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Quellen und weiterführende Links

Staiys erwähnte Videos: Künstliche Intelligenz wird immer schlimmer · DAS WICHTIGSTE VIDEO über KI 2025

Produktivität im Kundensupport: Brynjolfsson, Li und Raymond: Generative AI at Work (Quarterly Journal of Economics, 2025)

KI-Unterstützung bei Wissensarbeit: Dell’Acqua et al.: Navigating the Jagged Technological Frontier – Harvard Business School AI Institute

Forschungsüberblick und Mensch-KI-Zusammenarbeit: OECD: The effects of generative AI on productivity, innovation and entrepreneurship (2025)

Generative KI als mögliche Basistechnologie: OECD: Is generative AI a General Purpose Technology? (2025)

KI-Nutzung in Medienhäusern und Creator-Konkurrenz: Reuters Institute: Journalism, Media and Technology Trends and Predictions 2026

Reuters-Infrastruktur für KI-Anwendungen: Reuters: Start des MCP-Servers am 8. Juli 2026 · Reuters: Snowflake-Marketplace-Ankündigung vom 26. August 2026

Metas KI-Umstrukturierung: Reuters: Mark Zuckerberg had a bold plan to replace Meta staff with AI. Here’s how it imploded. (26. August 2026)

Energiebedarf, Emissionen und mögliche Effizienzgewinne: IEA: Energy and AI (2025), Executive Summary · IEA: Key Questions on Energy and AI (2026), aktualisierter Ausblick

Zur Einordnung der IEA-Zahlen: Die im Text genannten 945 TWh und die Emissionsszenarien stammen aus dem Bericht von 2025; der aktualisierte Ausblick von 2026 nennt rund 950 TWh für 2030. Die Emissionsangabe des Berichts von 2025 bezieht sich auf den Stromverbrauch der Rechenzentren.

Grenzen automatischer KI-Texterkennung: OpenAI: Einstellung des Textklassifikators am 20. Juli 2023 · Turnitin: Using the AI Writing Report – Einschränkungen und menschliche Prüfung

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