Einsatz von KI-Agenten in der Kommunikation

Technischer Überblick

Von einfachen KI-Modellen zu autonomen Agenten: Die Bandbreite KI-gestützter Kommunikation reicht von einfachen Chatbots bis zu komplexen, autonomen Agenten. Ein Beispiel für erstere sind Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 (bekannt durch ChatGPT), die beeindruckende Ergebnisse in der Textverarbeitung liefern. Solche Modelle nutzen Natural Language Processing (NLP), um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Sie werden auf riesigen Textmengen trainiert und können Anfragen in natürlicher Sprache beantworten oder Texte verfassen, oft kaum von menschlichen Texten zu unterscheiden. Moderne LLMs können durch Vortraining auf allgemeinen Daten und anschließendes Feintuning für Spezialgebiete (z.B. juristische Texte oder Medizin) an spezielle Kommunikationsaufgaben angepasst werden. Einige fortgeschrittene Modelle sind multimodal – beispielsweise kann GPT-4 neben Text auch Bilder interpretieren. Damit eröffnen sich neue Möglichkeiten, etwa Bilder oder Charts gemeinsam mit Text zu analysieren und zu besprechen.

Komplexere KI-Agenten: Über Einzellösungen hinaus gehen KI-Agenten einen Schritt weiter. Diese „intelligenten Agenten“ kombinieren häufig mehrere KI-Technologien (z.B. maschinelles Lernen, Sprachverarbeitung und Bilderkennung) und können autonom Entscheidungen treffen. Im Gegensatz zu einfachen Programmen, die nur festen Anweisungen folgen, agieren KI-Agenten zielorientiert und dynamisch: Man gibt ihnen ein Ziel vor, und sie zerlegen den Weg dorthin in eigene Arbeitsschritte. Technisch gesehen nutzen solche Agenten oft ein Sprachmodell wie GPT im Kern, greifen aber zusätzlich auf externe Tools und APIs zu – etwa Datenbanken, Websuche oder Firmensoftware – um Aufgaben auszuführen. Durch diese Kombination aus Verständnis, Planung und Tool-Nutzung können sie komplexe mehrstufige Workflows bearbeiten, anstatt nur auf einzelne Anfragen zu reagieren. Ein Beispiel ist Langdock, eine Plattform, mit der Unternehmen eigene KI-Agenten samt Ablaufsteuerung definieren können. Solche Agenten-Plattformen zeigen, dass sich KI von isolierten Denk-Werkzeugen hin zu handelnden digitalen Assistenten entwickelt.

Wichtige Konzepte verständlich erklärt:

Bei der Einführung von KI in der Kommunikation stößt man auf einige Kernbegriffe:

  • Natural Language Processing (NLP): Damit ist die Verarbeitung natürlicher Sprache gemeint – also die Fähigkeit von Maschinen, Text oder gesprochene Sprache zu verstehen und zu erzeugen. GPT-Modelle sind ein Beispiel: Sie nutzen NLP, um auf Basis ihrer Trainingsdaten plausibel klingende Antworten zu formulieren. NLP umfasst u.a. Spracherkennung, Sprachverständnis (Natural Language Understanding) und Textgenerierung (Natural Language Generation).
  • Maschinelles Lernen (ML): Dieser Ansatz der KI ermöglicht Systemen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und daraus zu lernen, anstatt explizit programmiert zu werden. Konkret heißt das: Algorithmen – oft künstliche neuronale Netze – analysieren Unmengen von Beispieldaten (z.B. Texte) und justieren ihre internen Parameter so lange, bis sie sinnvolle Ergebnisse liefern. So hat z.B. GPT durch Deep Learning aus Milliarden von Textworten Sprachstrukturen gelernt. In Kommunikationsanwendungen kommt ML auch bei der Bild- und Sprachanalyse oder Vorhersagen (z.B. Trendprognosen) zum Einsatz.
  • Generative KI: Dieser Begriff bezeichnet KI-Systeme, die eigenständig Inhalte generieren können – sei es Text, Bilder, Audio oder Video. GPT gehört dazu, ebenso Bildgeneratoren wie DALL-E. Generative Modelle erzeugen Neues, indem sie gelernt haben, wie bestehende Inhalte strukturiert sind. Für die Kommunikation bedeutet das z.B.: automatisch Pressetexte entwerfen oder Designs erstellen lassen.
  • Multimodale KI: Traditionell sind KI-Modelle auf eine Datenart spezialisiert (nur Text, nur Bilder etc.). Multimodale KI kombiniert mehrere Modalitäten. Ein multimodaler Agent könnte z.B. einen Zeitungsartikel und ein dazugehöriges Foto gemeinsam analysieren. Fortschrittliche Sprachmodelle wie GPT-4 oder Googles Gemini können sowohl Text als auch Bilder verarbeiten. Das ist nützlich, wenn in der Unternehmenskommunikation z.B. Social-Media-Beiträge mit Bild und Text oder Videos ausgewertet werden sollen.
  • Personalisierte Agenten: Dabei handelt es sich um KI-Assistenten, die auf einen bestimmten Kontext oder eine Person zugeschnitten sind. Technisch gesehen wird ein Basismodell mit firmenspezifischen Daten oder einem bestimmten Wissensfundus angereichert. Das Beispiel der Deutschen Telekom zeigt dies deutlich: Dort wurde ein GPT-Modell mit rund 16.000 internen Dokumenten (Pressemitteilungen, Reden, Geschäftsberichte) gefüttert, um einen unternehmensspezifischen Chatbot für die Kommunikationsabteilung zu schaffen (PRReport | Maßgeschneidertes Chat GPT für die PR-Abteilung). Das Resultat sind Antworten, die den Informationsstand und Tonfall des Unternehmens widerspiegeln. Personalisierte Agenten können auch auf einzelne Nutzer trainiert werden – etwa ein persönlicher Assistent, der den Schreibstil seines Nutzers kennt oder bevorzugte Informationsquellen berücksichtigt. Solche Agenten ermöglichen maßgeschneiderte Kommunikation, sei es im Dialog (Chatbot auf der Website, der die Firmensprache spricht) oder in der Inhaltserstellung (Texte im Corporate Wording).

Zusammengefasst bietet die Technik heute vom einfachen Chatbot bis zum autonomen Kommunikationsassistenten ein Spektrum an Möglichkeiten. Generative LLMs legen die Grundlage, indem sie menschenähnliche Konversation und Texterstellung beherrschen. Aufbauend darauf erschließen KI-Agenten neue Funktionen: Sie können eigeninitiativ handeln, zwischen verschiedenen Datenquellen vermitteln und ganze Prozesse automatisieren. Dieses technische Fundament ebnet den Weg für vielfältige Anwendungsfelder in der Kommunikationspraxis.

Einsatzfelder in der Kommunikation

KI-Agenten entfalten ihr Potenzial in verschiedenen Bereichen der Kommunikation. Im Fokus stehen hier Public Relations (PR) und externe Unternehmenskommunikation und interner Kommunikation. In all diesen Feldern können KI-Tools Routinetätigkeiten übernehmen, wertvolle Analysen liefern oder sogar kreative Aufgaben unterstützen. Wichtig ist: KI wirkt hier als Assistenz – sie soll Kommunikationsprofis entlasten, nicht ersetzen. Nachfolgend einige zentrale Einsatzmöglichkeiten in den genannten Bereichen. Einige Anwendungsideen:

PR und externe Unternehmenskommunikation

In PR und Corporate Communications geht es vor allem um die Interaktion mit externen Stakeholdern – Medien, Öffentlichkeit, Investoren etc. KI-Anwendungen können hier die Informationsflut bändigen und schnelle Reaktionen ermöglichen:

  • Medienbeobachtung und -analyse: Die tägliche Presseschau kann KI-gestützt automatisiert werden. Natural Language Processing ermöglicht es, hunderte Nachrichtenartikel, Social-Media-Posts oder Blogbeiträge nach relevanten Themen und Stimmungen zu durchsuchen. Bereits heute nutzen Monitoring-Tools KI-basierte Sentiment-Analysen, um zu erkennen, ob ein Unternehmen in der Berichterstattung positiv oder negativ dargestellt wird.
  • Textgenerierung für PR-Inhalte: Bei der Erstellung von Pressemitteilungen, Statements oder Q&As können KI-Sprachmodelle als Co-Autoren dienen. Sie liefern Entwürfe oder Textbausteine, die die Kommunikatoren dann verfeinern. Beispielsweise kann ein KI-Agent aus Stichpunkten einen ersten Pressetext formulieren.
  • Krisenkommunikation unterstützen: In Krisensituationen zählt jede Minute. KI-Agenten können helfen, schnell Botschaften für verschiedene Zielgruppen zu formulieren. Ein praktisches Beispiel: Erwarten Kommunikationsverantwortliche z.B. negative öffentliche Reaktionen auf ein Ereignis, könnten sie ChatGPT einen passenden Kontext und die jeweiligen Stakeholder (Medien, Kunden, Mitarbeiter etc.) vorgeben, woraufhin das Modell Schlüsselbotschaften für jede Gruppe vorschlägt. So erhält man in kürzester Zeit eine Grundlage für offizielle Stellungnahmen oder FAQ-Dokumente. Natürlich ersetzt dies nicht die strategische Abwägung durch erfahrene Kommunikator*innen, aber es beschleunigt die Vorbereitung. Außerdem kann KI vorher bereits *Signale* für Krisen erkennen – etwa ungewöhnlich negative Social-Media-Trends – und Alarm schlagen, bevor ein Thema eskaliert.
  • Übersetzung und Lokalisierung: Für international agierende Unternehmen ist mehrsprachige Kommunikation Pflicht. KI-Übersetzer (wie DeepL oder Google Translate) sind heute erstaunlich leistungsfähig und können Pressemitteilungen, Webtexte oder Statements in Sekundenschnelle in viele Sprachen übertragen ( KI und interne Kommunikation für den Unternehmenserfolg | Staffbase ). KI-Agenten könnten diesen Prozess steuern und sogar kulturell anpassen (Lokalisierung). Beispielsweise formuliert der Agent eine Meldung für den US-Markt etwas anders als für den deutschen, um kulturelle Nuancen zu berücksichtigen. Damit lässt sich eine konsistente globale Kommunikation sicherstellen, ohne alles manuell von lokalen Teams übersetzen zu lassen.

Interne Kommunikation

Die interne Kommunikation adressiert Mitarbeiter*innen und das Informationsmanagement innerhalb des Unternehmens. Hier liegt ein besonders großes Potenzial für KI-Agenten, um Routineaufgaben abzunehmen und personalisierte Informationsangebote zu schaffen – immer mit dem Ziel, die Belegschaft besser zu informieren und einzubinden:

  • Mitarbeiter-Assistenz und Chatbots: KI-gestützte Chatbots können in internen Kanälen (Intranet, Mitarbeiter-App, MS Teams etc.) als erste Anlaufstelle dienen. Sie beantworten häufige Fragen der Mitarbeiter – zum Beispiel zu HR-Themen („Wie melde ich Urlaub an?“), IT-Support-Fragen oder Richtlinien. Solche Bots sind rund um die Uhr verfügbar und können die interne Kommunikation entlasten , Staffbase, ein Anbieter für Mitarbeiterplattformen, hat etwa einen KI-basierten persönlichen Assistenten namens Staffbase Companion angekündigt ( KI und interne Kommunikation für den Unternehmenserfolg | Staffbase ), der genau darauf abzielt: Mitarbeiterfragen schnell und kontextbezogen zu beantworten. Wichtig ist, dass diese Bots Zugriff auf aktuelle, relevante interne Daten haben (z.B. Richtliniendokumente, FAQs) – dann bieten sie echten Mehrwert und beschleunigen die Informationsvermittlung im Alltag.
  • Wissensmanagement und Suche: In großen Organisationen fällt es oft schwer, benötigte Informationen schnell zu finden. KI-Agenten können zu smarten Suchassistenten werden. Anders als eine Schlüsselwort-Suche verstehen sie natürliche Fragen („Wo finde ich die Reisekostenrichtlinie?“) und liefern direkte Antworten oder Dokumente. Durch das Einbinden interner Wissensdatenbanken und Dokumentenarchive entsteht eine Art unternehmensinterner ChatGPT. Einige Unternehmen experimentieren bereits damit, ihre gesamte Wissensbasis durchsuchbar zu machen. Der Gewinn: Mitarbeiter verbringen weniger Zeit mit Suchen und mehr mit produktiver Arbeit.
  • Personalisierte Mitarbeiter-Kommunikation: Jeder Mitarbeiterin interessiert sich für unterschiedliche Themen. KI kann helfen, interne Inhalte zu personalisieren. Durch Segmentierung nach Standort, Abteilung, Interessen etc. lassen sich zielgruppengerechte Nachrichten automatisiert zusammenstellen ( KI und interne Kommunikation für den Unternehmenserfolg | Staffbase ). Ein KI-System könnte z.B. den wöchentlichen Newsletter für jeden Empfänger leicht variieren: Produktionsmitarbeiter erhalten vorrangig Updates zur Werkssicherheit, Vertriebler mehr Markt-News. Auch die Ausspielung lässt sich optimieren – wer selten ins Intranet schaut, bekommt wichtige Updates per E-Mail, andere via App-Push. Solche intelligenten Verteiler erhöhen die Relevanz der Botschaften und damit die Aufmerksamkeit der Belegschaft.
  • Content-Erstellung intern: Nicht zuletzt können generative KI-Tools das Verfassen interner Mitteilungen erleichtern. Sei es die Formulierung einer internen News, eines Mitarbeiterporträts im Intranet oder einer Ankündigung der Geschäftsführung – die KI liefert Entwürfe und Ideen. Das “tägliche Brot” der internen Kommunikationsabteilungen, vom Schreiben kurzer Meldungen bis zum Aufbereiten langer Strategie-Updates, lässt sich so beschleunigen. Die Ideengenerierung fällt leichter: Das berüchtigte „leere Blatt“ gibt es nicht mehr, da eine KI immer einen Vorschlag liefern kann. Dennoch gilt hier wie überall: finaler Redigierprozess durch Menschen ist Pflicht, um den richtigen Ton und die korrekten Inhalte zu gewährleisten.

Abschätzung: In der internen Kommunikation dürfte KI vor allem Routineaufgaben und Informationsaufbereitung übernehmen. Dadurch gewinnen Kommunikationsverantwortliche Zeit für strategische und zwischenmenschliche Aspekte. Das heißt: Wenn KI die Mechanik übernimmt (Information finden, sortieren, einfache Antworten geben), können sich die Profis stärker auf Empathie, Kreativität und Kultur fokussieren – Bereiche, in denen menschliche Stärke unersetzlich ist.

Konkrete Unternehmensbeispiele

Immer mehr Unternehmen experimentieren mit KI-Agenten in ihrer Kommunikationsarbeit – teils in Pilotprojekten, teils schon im laufenden Betrieb. Hier sind einige aktuelle Beispiele aus der Praxis sowie ein Blick auf visionäre Anwendungen:

  • Deutsche Telekom – interner Kommunikations-Chatbot: Die Telekommunikationsanbieterin hat in ihrer Kommunikationsabteilung einen KI-gestützten „COM-Chatbot“ eingeführt (PRReport | Maßgeschneidertes Chat GPT für die PR-Abteilung). Dieser basiert auf einer firmeneigenen GPT-Instanz, die mit Tausenden internen Dokumenten trainiert wurde. Ziel ist es, Fragen zur Unternehmenskommunikation schnell und fundiert beantworten zu können – sei es für PR-Mitarbeiter, die Fakten checken wollen, oder für andere Abteilungen, die nach Pressetexten suchen. Technisch wurde hierfür das GPT-Modell der Telekom (in Kooperation mit Microsoft) speziell getunt und mit über 16.000 Dokumenten (Pressemitteilungen, Reden, Berichte) gefüttert. Die Erfahrungen sind positiv: Das System liefert in Sekunden Ergebnisse, die früher lange Recherche erfordert hätten. Begleitet wurde die Einführung durch ein internes KI-Lab und Schulungen, damit die Mitarbeiter lernen, die KI effektiv zu nutzen. Dieses Beispiel zeigt, wie ein Großunternehmen KI personalisiert und sicher intern einsetzt – ein Trend, dem andere (etwa Bosch und Siemens) folgen, indem sie aus Datenschutzgründen eigene GPT-Systeme aufbauen.
  • Bosch – KI in der Podcast-Produktion: Beim Technologie-Konzern Bosch wird KI genutzt, um die Audiokommunikation effizienter zu machen. Konkret experimentiert Bosch mit synthetischen Stimmen für die interne Podcast-Serie (PRReport | Maßgeschneidertes Chat GPT für die PR-Abteilung). Anstatt immer echte Sprecher ins Studio zu bitten, können Texte von einer natürlich klingenden KI-Stimme vorgelesen werden. Dies spart Zeit und erlaubt es, häufiger Audio-Updates für Mitarbeiter zu produzieren. Bosch sieht hierin die Chance, das Format “Podcast” auszubauen, weil die Produktion durch KI-Unterstützung skalierbarer wird. Gleichzeitig achtet man darauf, dass die künstliche Stimme zum Corporate Sound passt und von den Mitarbeitern akzeptiert wird.
  • DHL Express – automatisierte interne Updates: Der Logistikriese DHL Express berichtet, dass der Einsatz von KI den Output in der internen Kommunikation deutlich steigert (PRReport | Maßgeschneidertes Chat GPT für die PR-Abteilung). Vermutlich setzt DHL auf eine Mischung aus KI-Tools, die Inhalte erstellen und verteilen. Beispielsweise könnten regelmäßige Mitarbeiter-Updates (z.B. wöchentliche Newsletter aus der Zentrale) zum Großteil automatisch generiert und übersetzt werden, was die Kommunikationsabteilung entlastet. Auch das Monitoring interner Kommunikationskennzahlen (Leseraten, Feedback) könnte ein KI-System übernehmen und so kontinuierlich Verbesserungsvorschläge liefern. Die Fallstudie deutet darauf hin, dass DHL durch KI mehr Inhalte zielgruppengerecht ausspielen kann, ohne das Team aufzustocken – ein klarer Produktivitätsgewinn.
  • Heidelberger Druckmaschinen – Redaktionsprozesse mit Sprachmodell: Ein traditionelles Maschinenbauunternehmen nutzt KI, um seine Unternehmensredaktion zu unterstützen (PRReport | Maßgeschneidertes Chat GPT für die PR-Abteilung). Bei Heidelberger Druckmaschinen AG wurden Sprachmodelle eingeführt, um z.B. erste Entwürfe von Pressetexten oder Kundenmagazin-Artikeln zu erstellen. Der Redaktionsworkflow sieht nun so aus, dass KI-Assistenten Recherche und Texterstellung vorbereiten, während die menschlichen Redakteure diese Entwürfe veredeln und freigeben. Dadurch kann das Team mehr Themen parallel bearbeiten und schneller publizieren, ohne auf Qualität zu verzichten. Dies ist ein schönes Beispiel dafür, wie selbst in einem eher konservativen Industriebereich KI kreativ eingesetzt wird, um Kommunikation agiler zu machen.

Ausblick

Über diese aktuellen Anwendungen hinaus zeichnen sich spannende Zukunftsszenarien ab. KI-Agenten könnten perspektivisch noch proaktiver in der Kommunikation wirken. Menschliche Kommunikatoren würden in so einem Setting vor allem die Strategie vorgeben, kreative Leitideen entwickeln und am Ende die Qualitätssicherung und finale Freigabe übernehmen. Noch ist dieses Szenario nicht Realität, aber die Bausteine (Text-KI, Planungs-KI, Übersetzungs-KI) sind bereits vorhanden und werden kontinuierlich verbessert.

Ein weiterer Zukunftsaspekt ist die Verschmelzung von KI mit AR/VR. Experten wie Afke Schouten erwarten, dass KI künftig auch in erweiterten Realitäten eine Rolle spielt – etwa indem in einer AR-Brille eines CEOs während einer Ansprache Live-Untertitel von einer KI generiert und übersetzt werden, oder virtuelle 3D-Assistenten in einem Unternehmens-VR-Meeting Fragen beantworten (KI in der Kommunikation: Expertin Afke Schouten erklärt, wie Unternehmen KI nutzen können | economiesuisse). Auch Deepfakes und synthetische Medien werden die Kommunikation beeinflussen: Vielleicht hat ein Unternehmen eines Tages einen virtuellen Markenbotschafter, eine KI-generierte Figur, die in Videos oder Social Media als Gesicht der Firma auftritt (ähnlich den heute schon existierenden AI-Influencern). Solche Möglichkeiten sind visionär, werfen aber zugleich ethische Fragen auf.

Wo anfangen?

Für Unternehmen, die KI-Agenten in ihrer Kommunikationsarbeit einsetzen möchten, stellen sich viele Fragen: Wo fange ich an? Welche Herausforderungen gilt es zu meistern?

Um den Einstieg leicht zu machen und einen geordneten wie inspirierenden Start hinzuzulegen, haben wir den KI-Explorer (Mehr zum KI-Explorer) entwickelt. Der KI-Explorer besteht aus einem Vorabgespräch inkl. Klärung der Erwartungen, Ziele, der Situation und der Handlungsfelder und einem anschließenden Potential-Workshop, in dem neben einem Wissenstransfer, die Klärung von Einsatzfelder der generativen KI und die Identifikation von Ansatzpunkten steht. Wichtig dabei: „Quick Wins“ zu identifizieren, mit denen man frühzeitig Erfolge sichtbar machen kann.

Mit den Ergebnissen des KI-Explorers können Sie eigenständig weiterarbeiten oder mit uns in die weitere Ausarbeitung und Umsetzung starten.