KI-Content skalieren: Marketing muss zwischen Menschen und Maschinen unterscheiden
Mehr Content, weniger Zustimmung
Ein Anbieter von Content-Software zeigte in seinem Vortrag, welche Möglichkeiten KI Marketingteams eröffnet: Landingpages für den Long Tail, eine höhere Veröffentlichungsfrequenz und Inhalte für einzelne Zielgruppen. Gleichzeitig steigen jedoch die Erwartungen an das Marketing, während die Teams nicht größer werden. Laut dem „State of Marketing Europe 2026“ von McKinsey bezeichnen nur 6 Prozent der befragten Marketingverantwortlichen den Einsatz generativer KI in ihrem Unternehmen als ausgereift.
Der Marketingchef eines großen Beauty-Händlers wies in eine andere Richtung. Er stellte einen Test vor, bei dem die Zustimmung zu einem Bild deutlich sank, sobald die Teilnehmenden erfuhren, dass es KI-generiert war. Jüngere Befragte reagierten besonders kritisch.
„Beide Befunde stimmen“, sagt Verena Kunz-Gehrmann, Marketingverantwortliche am KHMI, die die Messe besucht hat. „Mit KI lässt sich deutlich mehr produzieren, und gleichzeitig reagieren Menschen zurückhaltender, sobald sie KI erkennen. Zum Widerspruch wird das erst, wenn Unternehmen ihren Content als eine einzige Masse behandeln, die für alle gleich funktionieren soll.“
Zwei Zielgruppen: Menschen und Maschinen
Mehrere Vorträge beschrieben zwei Zielgruppen, die Marketing heute gleichzeitig bedienen muss. Maschinen, also Suchsysteme und Empfehlungsalgorithmen, brauchen Inhalte, die sie finden, lesen und einordnen können, und zwar in großer Menge. Hier kann KI ihre Stärken ausspielen. Menschen dagegen reagieren auf Bedeutung, Emotion und Vertrauen, auf echte Gesichter und auf Empfehlungen.
Wie beides zusammengeht, zeigte Dr. Oetker am Launch der Premiumpizza Suprema. Viele Kampagnen-Assets entstanden mit KI-Unterstützung. Den Launch selbst passte das Unternehmen für jeden Markt eigens an: In den Niederlanden wurde Premium als Zeit für sich selbst zu Hause inszeniert, in Kanada wurde die Pizza mit einer eigens komponierten Kurzoper vorgestellt.
„Vieles davon ist Marketing-Grundwissen“, sagt Kunz-Gehrmann. „Relevanz, Zielgruppenverständnis und Vertrauen gehören seit jeher zum Handwerk. Neu ist, dass diese Grundlagen wieder den Unterschied machen, weil die Produktion fast nichts mehr kostet. Wenn alle Marken mit denselben Werkzeugen arbeiten, hebt sich ab, wer seine Zielgruppe besser versteht.“
Was das für Marketingteams bedeutet
Mit der neuen Arbeitsteilung verändern sich auch die Rollen im Marketing. In den Vorträgen wurde deutlich, dass sich Redaktionen stärker aufs Briefen, Prüfen und Schärfen von Themen verlegen. Marketing Ops und Analytics verbinden Systeme und übersetzen Daten in Wissen. Die Marketingleitung muss die Strategie umsetzbar machen, Engpässe lösen und Routinen automatisieren.
„Marketingteams sollten ihre Inhalte sortieren“, empfiehlt Kunz-Gehrmann. „Was richtet sich vor allem an Suchsysteme und Algorithmen, was an Menschen? Auf der ersten Seite kann KI großzügig skalieren. Auf der zweiten braucht es klare Verantwortung und einen bewussten Umgang mit KI-generierten Bildern und Texten. Dafür brauchen Teams beides: Marketingwissen und einen sicheren Umgang mit KI-Werkzeugen.“
Eine ausführliche Einordnung der DMEXCO 2026 mit weiteren Beispielen und den Veränderungen in den einzelnen Marketingrollen finden Sie im KHMI Magazin: https://www.khmi.de/2026/09/30/ki-im-marketing-angekommen-in-einer-neuen-realitaet/
Marketing-Weiterbildungen am KHMI
Wer seine Marketingfähigkeiten auf das KI-Zeitalter ausrichten möchte, findet am KHMI verschiedene Weiterbildungen für Marketing- und Kommunikationsprofis mit jeweils unterschiedlichem Fokus. Diese Weiterbildungen enthalten meist eines oder beide dieser Module:
Das Modul „KI für Content-Creation & Marketing“ setzt dort an, wo es auf der DMEXCO um Content und Reichweite ging. Hier wird vermittelt, mit KI Texte, Social-Media-Inhalte, Landingpages und SEO-Content zu erstellen, Zielgruppen mit KI zu analysieren und Marketing-Content für einzelne Zielgruppen zu personalisieren. Dazu gehört auch, die Ergebnisse zu prüfen und die Qualität zu sichern.
Mehr zu diesem Modul: https://www.khmi.de/weiterbildung-ki-fuer-content-creation-und-marketing/
Das Modul „KI-gestützte Medienproduktion & Design“ widmet sich der visuellen Seite, um die es im Vortrag von Douglas ging. Es richtet sich an Medienprofis, die KI in Video, Audio, Grafik und Design einsetzen, vom generativen Design bis zur Corporate Identity.
Mehr zu diesem Modul: https://www.khmi.de/weiterbildung-ki-gestuetzte-medienproduktion-und-design/
Quellen
Bettati, A., Königsfeld, J., Perrey, J., Vollhardt, K., Bauer, T., Freundt, T., & Fabius, V. (2025, 20. November). Past forward: The modern rethinking of marketing’s core. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/past-forward-the-modern-rethinking-of-marketings-core
Kunz-Gehrmann, V. (2026). KI im Marketing: angekommen in einer neuen Realität. KHMI-Blog. https://www.khmi.de/2026/09/30/ki-im-marketing-angekommen-in-einer-neuen-realitaet/
Lombardo, C. (2025, 2. Juli). Dr. Oetker reaches for a frozen-pizza high note with Suprema. Strategy. https://strategyonline.ca/2025/07/02/dr-oetker-suprema-launch/
Das Karlshochschule Management Institut (KHMI) ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Es bietet praxisorientierte, wissenschaftlich fundierte KI-Weiterbildungen, staatlich förderbar und akademisch anschlussfähig.
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Falsche KI-Prognosen: Warum Kreativberufe sich wandeln, statt zu verschwinden
Kaum eine technologische Entwicklung wird so zuverlässig falsch vorhergesagt wie die Künstliche Intelligenz. Das „Archive of Incorrect AI Predictions" dokumentiert 36 Vorhersagen zu KI-Durchbrüchen und Arbeitsmarkt-Disruption, die seit 1958 gemacht wurden – und verspätet oder bis heute nicht eingetroffen sind. Erst im August 2026 räumte OpenAI-Chef Sam Altman im Podcast Founders ein, das Tempo der wirtschaftlichen KI-Disruption überschätzt zu haben. Nach der Veröffentlichung von GPT-4 habe er erwartet, dass sehr schnell deutlich mehr Softwareunternehmen unter Druck geraten würden. Doch die Wirtschaft habe „so much inertia“: Menschen machten weiter wie bisher, kauften bei denselben Unternehmen und nutzten ihre gewohnten Werkzeuge weiterhin auf dieselbe Weise. Gesellschaft und Wirtschaft, so Altmans Fazit, passten sich langsamer an die neue Technologie an als erwartet.
Für Kreativschaffende, die um ihre berufliche Zukunft fürchten, ist das eine relevante Korrektur – aber keine Entwarnung. „Bestimmte Tätigkeiten werden tatsächlich automatisiert, und manche Geschäftsmodelle werden verschwinden. Weiterbildung darf diese Risiken nicht kleinreden", sagt Dr. Marie Elisabeth Müller, Kulturjournalistin, promovierte Medienwissenschaftlerin und Dozentin am Karlshochschule Management Institut (KHMI). Die frühere SWR-Redakteurin lehrte u. a. an der Universität der Künste Berlin, der Hochschule der Medien Stuttgart und der Syracuse University in den USA. Entscheidend sei jedoch eine Unterscheidung, die in der öffentlichen Debatte oft verloren geht.
„Ich würde sehr genau unterscheiden zwischen einer Tätigkeit und einer Kompetenz. Wenn jemand seit zehn Jahren fotografiert, besteht seine Kompetenz nicht darin, auf einen Auslöser zu drücken – er kann Licht lesen, Menschen beobachten, eine visuelle Geschichte erzählen. Die entscheidende Frage lautet: Was kann jemand bereits – und welche neuen Fähigkeiten lassen sich mit KI daran anbauen?"
Für Unternehmen mit Kreativ- und Marketingteams hat diese Unterscheidung eine direkte strategische Konsequenz. KI mache aus einem mittelmäßigen Team nicht automatisch ein hervorragendes, warnt Müller – sie könne auch Mittelmäßigkeit lediglich schneller produzieren. Statt zuerst nach Tools zu fragen, sollten Unternehmen klären, welche Fähigkeiten im Team vorhanden sind, welche fehlen und wer am Ende für ein Ergebnis verantwortlich bleibt.
Weiterbildung, die bei vorhandenen Fähigkeiten ansetzt
Statt bei null anzufangen, bauen die KHMI-Fachrichtungen „KI für Content Creation & Marketing" (K1) und „KI-gestützte Medienproduktion & Design" (K2) gezielt auf vorhandenen Kompetenzen auf – Recherche, Storytelling, visuelles Denken, Markenverständnis – und ergänzen sie um den praktischen und verantwortungsvollen Umgang mit KI-Werkzeugen. Die Module richten sich sowohl an Berufserfahrene, die sich weiterentwickeln wollen, als auch an Menschen im beruflichen Übergang. Kursstart: 22. September 2026, vollständig über den Bildungsgutschein (BGS) förderbar.
KI für Content Creation & Marketing (K1)
KI-gestützte Medienproduktion & Design (K2)
Für Journalist:innen: das vollständige Interview
Dieser Fachbeitrag fasst zentrale Thesen aus einem ausführlichen Gespräch mit Dr. Marie Elisabeth Müller zusammen. Die vollständige, ungekürzte Fassung – inklusive ihrer Herleitung von der Fotografin bis zum Kochautomaten, der zwar rühren, aber nicht kochen kann – steht als Hintergrundmaterial im KHMI-Magazin zur Verfügung.
Zum vollständigen Interview im KHMI-Magazin
Über Dr. Marie Elisabeth Müller
Kulturjournalistin, Medienpraktikerin und Hochschullehrende – journalistisch beim SWR und wissenschaftlich in Düsseldorf, Tübingen und Konstanz ausgebildet, promoviert in Film- und Medienwissenschaft an der Universität Konstanz. Lehrtätigkeiten u. a. an der Universität der Künste Berlin, der Hochschule der Medien Stuttgart, der FOM Berlin, der Syracuse University (USA), der University of Nairobi (Kenia) sowie dem Asian College of Journalism (Indien). Dozentin am KHMI.
Quellen
The Archive of Incorrect AI Predictions (2026). 36 dokumentierte KI-Vorhersagen seit 1958. boyswhocriedai.lovable.app
Robertson, B. (2026, August 24). Sam Altman concedes he overestimated AI disruption speed, now pushes AGI forecast to end of 2028. Yahoo Finance. https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/sam-altman-concedes-overestimated-ai-213000863.html
Das Karlshochschule Management Institut (KHMI) ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Es bietet praxisorientierte KI-Weiterbildungen, die wissenschaftlich fundiert und zugleich unmittelbar anwendbar sind, für Menschen mit Berufserfahrung in Kreativberufen, Management und Technologie sowie für Unternehmen. Die Programme sind AZAV-zertifiziert und über einen Bildungsgutschein förderbar. Für abgeschlossene Module können im Rahmen der hochschulrechtlichen Vorgaben ECTS-Punkte vergeben und auf weiterführende Studiengänge angerechnet werden.
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Strategie ist da, Steuerung fehlt: Was eine neue KPMG-Studie über deutsche Unternehmen und KI verrät
Zwischen Strategie und Wirklichkeit klafft allerdings eine Lücke. Aktiv durch das Top-Management gesteuert wird KI laut der Studie nur in 39 Prozent der Unternehmen. Bei „Trusted AI", dem verantwortungsvollen und vertrauenswürdigen Einsatz von KI, sieht es ähnlich aus: 53 Prozent haben einzelne Maßnahmen dazu etabliert, aber nur 33 Prozent steuern das Thema strategisch und organisationsweit. Hinzu kommt ein neues Führungsthema: Agentic AI, also KI-Systeme, die Arbeitsschritte zunehmend eigenständig koordinieren, gewinnt rasant an Bedeutung. 86 Prozent der befragten Unternehmen sehen darin bereits strategische Relevanz. Als größte Risiken nennen sie Fehlinformationen sowie Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen, und 65 Prozent gehen davon aus, dass der EU AI Act ihren Umgang mit KI schon heute maßgeblich beeinflusst.
Für das KHMI bestätigt die Studie eine Beobachtung aus der eigenen Praxis: Der Engpass liegt selten am Willen, sondern an der Kompetenz, KI-Transformation tatsächlich zu führen. Wer entscheidet, wenn KI-Agenten eigenständig Arbeitsschritte übernehmen? Wer verantwortet die Ergebnisse? Und wie lässt sich das im Rahmen von EU AI Act und DSGVO sauber organisieren? Fragen wie diese verlangen Wissen, das mit klassischem Führungshandwerk bisher wenig zu tun hatte.
„Die Lücke zwischen Strategie und Steuerung ist eine Kompetenzlücke, kein Motivationsproblem, und genau hier setzt die Weiterbildung an", sagt Dr. Maria Davydchik, Institutsleiterin des KHMI.
Am 22. September 2026 startet am KHMI deshalb die Weiterbildung „KI-Strategie & Change Management". Neun Wochen lang lernen Führungskräfte und Manager:innen, KI-Strategien zu entwickeln, Transformationsprozesse zu leiten und die regulatorischen Anforderungen der KI-Ära, von der KI-Governance bis zum EU AI Act, zu meistern. Technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Die Weiterbildung ist AZAV-zertifiziert und über den Bildungsgutschein förderbar, für Unternehmen ist zusätzlich eine Förderung nach dem Qualifizierungschancengesetz (§82 SGB III) möglich. Am Ende steht eine vollständige KI-Strategie für das eigene Unternehmen oder einen Geschäftsbereich, inklusive Roadmap und Change-Management-Plan.
Weitere Informationen zur Weiterbildung und zu den Fördermöglichkeiten unter www.khmi.de.
Quellen
KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft (2026): Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2026. kpmg.com/de/de/themen/digital-transformation/kuenstliche-intelligenz/studie-generative-ki-in-der-deutschen-wirtschaft-2026.html
Das Karlshochschule Management Institut (KHMI) ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Es bietet praxisorientierte KI-Weiterbildungen, die wissenschaftlich fundiert und zugleich unmittelbar anwendbar sind, für Menschen mit Berufserfahrung in Kreativberufen, Management und Technologie sowie für Unternehmen. Die Programme sind AZAV-zertifiziert und über einen Bildungsgutschein förderbar. Für abgeschlossene Module können im Rahmen der hochschulrechtlichen Vorgaben ECTS-Punkte vergeben und auf weiterführende Studiengänge angerechnet werden.
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KI-Agenten führen lernen: KI Governance als neue Managementaufgabe nach dem AI Act
Ein aktueller Anlass: Watermarking als Spur
Anthropic markiert Outputs seiner neuen Claude-Modelle seit Kurzem durch Watermarking. Bei Texten geschieht das unsichtbar und maschinenlesbar, bei unterstützten Dateien kommen signierte Herkunftsinformationen hinzu – ausgelöst auch durch die seit dem 2. August 2026 geltenden Transparenzanforderungen aus Artikel 50 des europäischen AI Act.
Ein Watermark sagt damit noch nichts über die Qualität eines Textes. Es verhindert keine Halluzination und beweist keine Autorschaft. Es hinterlässt aber eine Spur im Entstehungsprozess – und genau diese Spur wird interessant, sobald KI nicht mehr nur schreibt, sondern handelt.
Vom Werkzeug zu Agent: Wenn Software selbst handelt
Unter dem Begriff Agentic AI entstehen Systeme, die einen Auftrag erhalten und auf dem Weg zum Ergebnis in unterschiedlichem Umfang selbst tätig werden können. Sie planen Arbeitsschritte, benutzen Werkzeuge, greifen auf Anwendungen zu oder führen Aktionen aus. Vieles davon befindet sich noch in einer Phase, in der Produktversprechen und belastbare Alltagstauglichkeit auseinandergehalten werden sollten. Die Richtung ist trotzdem interessant.
Vor allem, weil sie zu einer Theorie zurückführt, die bald fünfzig Jahre alt ist.
Die Principal-Agent-Theorie: eine fast 50 Jahre alte Frage
Michael Jensen und William Meckling beschrieben 1976 die Beziehung zwischen Principal und Agent. Die Grundkonstellation begegnet einem in Organisationen dauernd: Jemand beauftragt einen anderen, in seinem Interesse etwas zu tun, und überträgt ihm dafür Entscheidungsspielraum.
Der Eigentümer beschäftigt ein Management, eine Führungskraft delegiert an Mitarbeitende, ein Unternehmen engagiert eine Beratung. Mit der Aufgabe wandert immer auch ein Stück Verfügungsmacht.
Und genau da fängt der Ärger an. Der Agent weiß gewöhnlich mehr über sein eigenes Handeln als sein Auftraggeber. Er kann andere Interessen verfolgen, andere Prioritäten haben und besitzt einen Informationsvorsprung darüber, was er tatsächlich tut. Jensen und Meckling untersuchten die Kosten, die entstehen, um mit diesem Problem umzugehen.
Wer einige Jahre in größeren Organisationen verbracht hat, kennt deren praktische Erscheinungsformen: Zielvereinbarungen, Berichtslinien, Freigaben, Budgets, Controlling, Vier-Augen-Prinzipien, Compliance. Über jedes einzelne Instrument kann man sich hervorragend ärgern. Dass es sie gibt, hat trotzdem einen Grund.
Nun taucht ausgerechnet der Agent wieder auf – nur eben künstlich.
Vom menschlichen zum künstlichen Agenten
Die Versuchung liegt nahe, die alte Theorie einfach auf AI Agents zu übertragen. Das funktioniert nur begrenzt. Ein künstlicher Agent möchte weder Karriere machen noch einen größeren Bonus, und er schielt nicht auf den Job seines Vorgesetzten. Das Eigeninteresse, das in der klassischen Agency-Theorie eine wichtige Rolle spielt, kann man einer Software nicht einfach andichten.
Trotzdem erkennt man Teile der alten Konstellation wieder.
Nehmen wir einen Reise-Agenten. Ich beauftrage ihn, die günstigste Reise nach München zu organisieren. Er findet einen Flug um 5.40 Uhr mit zwei Umstiegen und ein preiswertes Hotel weit draußen vor der Stadt. Auftrag erledigt. Ich hatte nur etwas anderes gemeint.
Dafür braucht die Maschine keinen eigenen Willen. Es genügt, dass der formulierte Auftrag und die tatsächliche Absicht nicht vollständig übereinstimmen.
Bei einem Chatbot ist das zunächst lästig: Er macht einen schlechten Vorschlag, man verwirft ihn. Hat derselbe Agent Zugriff auf Kalender, Buchungsportal und Zahlungsmittel, verändert sich die Lage. Aus einem Output wird eine Handlung.
Noam Kolt hat diese Verbindung zur Principal-Agent-Theorie in seiner Arbeit über die Governance von AI Agents aufgegriffen. Er beschreibt unter anderem Informationsasymmetrien und diskretionäre Handlungsmacht und weist zugleich darauf hin, dass die bekannten Mittel zur Beherrschung von Agency-Problemen bei künstlichen Agenten an Grenzen geraten können. Systeme arbeiten mit einer Geschwindigkeit und Skalierung, für die menschliches Monitoring nicht unbedingt gemacht wurde. Ihre Entscheidungen können zudem schwer nachvollziehbar sein.
Atoosa Kasirzadeh und Iason Gabriel schlagen für die Betrachtung von AI Agents vier Dimensionen vor: Autonomie, Wirksamkeit, Zielkomplexität und Generalität. Das ist für Organisationen hilfreicher als die pauschale Frage, ob irgendeine Software nun schon ein „echter Agent" sei.
Unternehmen interessiert ohnehin zuerst etwas viel Profaneres.
Was darf er? Governance für KI-Agenten im Unternehmen
Bei Mitarbeitenden beantworten wir diese Frage ziemlich selbstverständlich. Ein Werkstudent bekommt andere Systemrechte als ein Finanzvorstand. Ein neuer Kollege erhält nicht am ersten Morgen Zugriff auf CRM, Einkauf, Bankkonten und die Vorstandsmailbox, nur weil er einen sympathischen Eindruck macht.
Bei Software haben wir lange hauptsächlich über Funktionen gesprochen. Bei Agenten werden Unternehmen mehr über Befugnisse sprechen müssen: Was darf ein KI-Agent selbstständig entscheiden, wo braucht es eine Freigabe, wer haftet, wenn etwas schiefgeht?
Watermarking wäre in dieser Perspektive ein früher Baustein einer Infrastruktur für künstliche Handlungsmacht: Wenn künstliche Agenten künftig häufiger kommunizieren, buchen, einkaufen oder andere Systeme beauftragen, wird die Herkunft einer Handlung interessant. Dann möchte man rekonstruieren können, welches System etwas getan hat, wer es beauftragt hatte und was es eigentlich durfte.
Die Kompetenzpflicht kommt: Artikel 4 AI Act
Für Unternehmen kommt die Governance-Frage nicht nur aus der Praxis, sondern auch aus dem Gesetz selbst. Neben den Kennzeichnungspflichten aus Artikel 50 verpflichtet der AI Act Anbieter und Betreiber bereits seit Februar 2025 nach Artikel 4, ausreichende KI-Kompetenz bei Personal und sonstigen Personen sicherzustellen, die in ihrem Auftrag mit KI-Systemen umgehen. Governance von KI-Agenten ist damit nicht nur eine Frage der IT-Sicherheit, sondern eine gesetzlich verankerte Führungsaufgabe.
Was das für den Arbeitsmarkt bedeutet
Das berührt auch den Arbeitsmarkt, allerdings anders als die übliche Diskussion über verschwundene Berufe vermuten lässt. Die ILO kommt in ihrem aktuellen globalen Index zu dem Ergebnis, dass etwa ein Viertel der Beschäftigten weltweit in Berufen arbeitet, die in irgendeinem Umfang gegenüber generativer KI exponiert sind. In der höchsten Expositionskategorie liegen 3,3 Prozent. Weil viele Tätigkeiten weiterhin menschlichen Input benötigen, hält die ILO eine Veränderung von Jobs insgesamt für wahrscheinlicher als deren vollständige Ersetzung.
Agentische Systeme könnten diese Veränderung noch an einer anderen Stelle vorantreiben. Wo Software nicht mehr nur unterstützt, sondern Aufgaben übernimmt, wird der Mensch häufiger zum Auftraggeber.
Das klingt komfortabel. Wer einmal geführt hat, weiß, dass es das nicht unbedingt ist.
Principal Literacy: beauftragen lernen
Delegieren setzt voraus, dass man ungefähr weiß, was man erreichen möchte. Menschen helfen uns dabei bislang erheblich. Ein guter Mitarbeiter kennt den Kontext, stellt Rückfragen und lernt irgendwann die kleinen Merkwürdigkeiten einer Organisation. Er weiß, dass „mach das bitte fertig" keineswegs fertig bedeutet, weil eine Kollegin aus dem Vorstand vorher immer noch einmal draufschauen möchte.
Ein künstlicher Agent muss solche Zusammenhänge erst irgendwoher bekommen.
Für die Kompetenz auf der anderen Seite dieser Beziehung prägt Dirk Hoenerbach einen eigenen Begriff: Principal Literacy. Was genau damit gemeint ist – und warum ausgerechnet die Automatisierung uns zu einer sehr alten Führungsfrage zurückführt – erklärt er im vollständigen Kommentar im KHMI Magazin.
KI-Agenten führen: Auch eine Aufgabe für Ihr Unternehmen.
Was ein KI-Agent darf, ist am Ende keine technische Frage, sondern eine der Führung – und, wie Artikel 4 des AI Act zeigt, inzwischen auch eine der Compliance. Das KHMI unterstützt Unternehmen dabei, KI-Transformation und die dazugehörige Governance verantwortungsvoll zu gestalten. Mehr zu ProSyT – Projekt System Training, dem Angebot für Unternehmen
Über Dirk Hoenerbach
Dirk Hoenerbach ist Kommunikationsstratege, Berater und Dozent mit langjähriger Erfahrung in Management, Unternehmenskommunikation und der Lehre an Business Schools. Sein Schwerpunkt liegt auf KI-Transformation, Identität und der Frage, wie technologische Veränderungen Organisationen, Führung und Kommunikation verändern. Er wird ab September am KHMI als Dozent tätig sein.
Quellen
Anthropic (2026): How Claude marks AI-generated content. support.claude.com/en/articles/16266773-how-claude-marks-ai-generated-content
Google (2026): Google Search’s Guidance on Generative AI Content on Your Website. developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content
Europäische Kommission (2026): Artikel 50 AI Act – Transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems. ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-50
Jensen, M. C., Meckling, W. H. (1976): Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure. Journal of Financial Economics, 3(4), 305–360. papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=94043
Kolt, N. (2025): Governing AI Agents. Notre Dame Law Review (forthcoming). arxiv.org/abs/2501.07913
Kasirzadeh, A., Gabriel, I. (2025): Characterizing AI Agents for Alignment and Governance. arxiv.org/abs/2504.21848
International Labour Organization (2025): Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. ILO Working Paper 140. ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure
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