Jede Agentur hat dasselbe Inhalts-Matheproblem. Kunden wollen mehr Inhalte. Gute Texter sind teuer. Billige Texter verursachen teure Korrekturschleifen. Und der Kalender dehnt sich nicht.

KI hat diese Gleichung verändert. Rund 72 % der Organisationen weltweit nutzen inzwischen KI für die Erstellung von Inhalten, laut Grand View Research. Für Agenturen ist die Frage nicht, ob sie KI nutzen. Sondern wie sie es tun, ohne dass die Qualität kollabiert.

Die Agenturen, die das gut machen, haben etwas verstanden. KI ersetzt die Inhaltsproduktion nicht. Sie strukturiert sie um. Die Arbeit verändert ihre Form, statt zu verschwinden.

Die Produktivitätszahlen

Starte mit dem, was wirklich messbar ist.

Marketingteams, die KI einsetzen, berichten von 44 % höherer Produktivität und sparen im Schnitt 11 Stunden pro Woche, laut CoSchedules „2025 State of AI in Marketing“-Report. Das ist kein KI-Marketing-Hype. Das sind Selbstauskünfte aus der Praxis.

Aber hier wird es nuancierter. KI ermöglicht eine 70-prozentige Zeitreduktion in der Content-Produktion, laut derselben Studie. Siebzig Prozent klingt nach Umbruch. Aber 70 % wovon genau?

Die Zeitersparnis konzentriert sich auf bestimmte Phasen:

• Recherche und Gliederung: KI sammelt die erste Recherche schnell zusammen. Was früher Stunden Lesen war, sind jetzt Minuten fürs Prompten und Überprüfen.
• Erste Entwürfe: Ein 1.000-Wörter-Erstentwurf, der früher 2–3 Stunden dauerte, entsteht in 30 Sekunden. Aber dieser Entwurf braucht Arbeit.
• Varianten und Anpassungen: Aus einem Stück mehrere Versionen machen: Social, E-Mail, Anzeigen. Hier ist KI stark.
• SEO-Optimierung: Keyword-Integration, Meta-Beschreibungen, Überschriftenstruktur. Mechanische Arbeit, die KI gut kann.

Die Zeitersparnis konzentriert sich nicht auf:

• Editieren für Qualität und Tonalität
• Faktencheck und Genauigkeitsprüfung
• Strategische Entscheidungen, was überhaupt erstellt wird
• Kundenkommunikation und Freigaben

Das ist wichtig, weil manche Agenturen erwarten, Content-Personal drastisch zu reduzieren. Das klappt meistens nicht. Was klappt, ist, umzubauen, was diese Leute tun.

Was Qualität bei KI-Inhalten wirklich bedeutet

25,6 % der Marketer berichten, dass KI-generierte Inhalte erfolgreicher sind als Inhalte, die ohne KI erstellt wurden, laut der Recherche von All About AI. Zusammen mit denen, die gleiche Erfolge sehen, sagen 64 %, dass KI-Inhalte genauso gut oder besser performen als manuell erstellte Inhalte.

Aber wenn 25,6 % KI-Inhalte erfolgreicher finden, heißt das: 74,4 % tun es nicht. Was trennt die Guten von den Mittelmäßigen?

Qualität hat in Inhalten mehrere Dimensionen:

Genauigkeit. KI erfindet Dinge. Das ist kein Fehler, der „bald gefixt“ wird. So funktioniert die Technologie. Inhalte mit erfundenen Statistiken, verdrehten Fakten oder halluzinierten Zitaten zerstören Vertrauen. Qualitätskontrolle muss das abfangen.

Stimmigkeit der Markenstimme. KI kann einen Stil treffen. Sie kann auch in generische Muster abdriften. Eine klare, wiedererkennbare Markenstimme über KI-unterstützte Inhalte hinweg zu halten, braucht bewusste Steuerung.

Originalität. KI zieht aus Trainingsdaten. Sie produziert Muster, die sie schon gesehen hat. Wirklich neue Ideen, frische Perspektiven, ungewöhnliche Blickwinkel brauchen menschlichen Input.

Relevanz. KI kennt die konkrete Geschäftslage deines Kunden nicht so gut wie dein Team. Inhalte, die an echte Kundenprobleme andocken, brauchen diesen Kontext.

Die erfolgreichen 25,6 % haben wahrscheinlich Qualitätssysteme, die diese Dimensionen abdecken. Der Rest hat wahrscheinlich gehofft, dass KI Qualität automatisch mitliefert.

Der Produktionsprozess, der funktioniert

Hier ist ein Produktionsprozess, der auf den echten Stärken und Grenzen von KI aufbaut.

Phase 1: Strategie (menschgeführt)

Welche Inhalte, warum und für wen. Das ist strategische Arbeit, die KI unterstützen, aber nicht führen kann.

KI hilft hier, indem sie Wettbewerbsinhalte analysiert, Inhaltslücken identifiziert, Themen auf Basis von Suchtrends vorschlägt. Aber die Entscheidungen bleiben bei Menschen, die die Ziele des Kunden verstehen.

Phase 2: Recherche (durch KI beschleunigt)

KI sammelt Recherche viel schneller, als Menschen lesen. Gib ihr Quellen, bekomme Zusammenfassungen. Frag nach Datenpunkten zu konkreten Themen, bekomme geordnete Ergebnisse.

Wichtiges Prozesselement: Lass KI immer ihre Quellen nennen. Dann prüfe, ob diese Quellen existieren und tatsächlich das aussagen, was KI behauptet. So fängst du Halluzinationen ab, bevor sie zum Problem werden.

Die Recherchezeit fällt mit KI typischerweise um 60–80 %. Die restliche Zeit ist Verifikation, nicht Sammlung.

Phase 3: Gliederung (im Zusammenspiel)

KI erzeugt Gliederungen schnell. Manchmal zu schnell. KI-Gliederungen neigen zu vorhersehbaren Strukturen.

Besser: Mehrere KI-Gliederungen generieren und dann anhand der strategischen Ziele kombinieren und umbauen. Oder eine menschliche Struktur vorgeben und KI Abschnitte innerhalb dieses Rahmens ausarbeiten lassen.

In der Gliederung entscheidet sich, ob Originalität lebt oder stirbt. Eine generische Gliederung produziert generische Inhalte, egal wie gut der Entwurf ist.

Phase 4: Erster Entwurf (von KI erzeugt)

Das ist KIs optimaler Bereich. Erzeuge einen kompletten Erstentwurf auf Basis von Recherche und Gliederung. Schnell, mit dem Wissen: Das ist der Startpunkt.

Einige Agenturen lassen mehrere Entwurfsvarianten laufen und picken Elemente aus jeder. Andere erzeugen einen Entwurf und gehen sofort in die Verfeinerung. Beides funktioniert — je nach Inhaltstyp.

Wichtiges Prozesselement: Editiere den KI-Entwurf nicht direkt. Kopiere ihn und arbeite an der Kopie. Das Original zu behalten hilft dir, nachzuvollziehen, was KI geliefert hat und was du verändert hast.

Phase 5: Feinschliff (menschlich getrieben)

Hier entsteht Qualität. Der KI-Entwurf liefert Material. Menschliche Redaktion liefert:

• Abgleich mit Markenstimme und Standards
• Faktencheck und Quellenprüfung
• Eigene Einsichten und Beispiele
• Strategische Schwerpunktsetzung
• Verbesserte Lesbarkeit

Der Feinschliff dauert typischerweise 40–60 % der Zeit, die früher fürs Schreiben des Entwurfs draufging. Wenn ein Stück also 4 Stunden fürs Schreiben und 2 Stunden fürs Editieren brauchte, braucht es jetzt 0,5 Stunden für den Entwurf und 2,5-3 Stunden für den Feinschliff. Nettoersparnis: 30–40 %.

Manche Agenturen sparen mehr. Sie haben meist stärker in Prompt-Design und Qualitätsrahmen investiert.

Phase 6: Prüfung und Freigabe (unverändert)

Kunden-Review-Prozesse ändern sich nicht. Wenn überhaupt, machen klarere Abläufe Reviews leichter, weil der Inhalt vollständiger ankommt.

Skalieren, ohne dass die Qualität leidet

Die Versuchung mit KI ist, sofort zu skalieren. Du kannst 10x so viel produzieren. Warum nicht?

Weil 10x Inhalte bei 50 % Qualität am Ende 5x nutzbare Inhalte bedeuten — plus Reputationsschaden durch die anderen 5x.

Skaliere schrittweise mit diesen Kontrollpunkten:

Durchsatzsteigerung #1: 25 %

Erhöhe das Volumen um 25 %. Behalte die volle Qualitätsprüfung für alles bei. Schau, ob die Qualität hält. Wenn ja: weiter. Wenn nein: finden, was gebrochen ist.

Durchsatzsteigerung #2: 50 %

Noch einmal 25 % obendrauf. Du produzierst jetzt 50 % mehr als vor KI. Fängt die Qualitätsprüfung immer noch alles ab? Dann weiter.

Durchsatzsteigerung #3: 75–100 %

Hier landen die meisten Agenturen bei laufend betreuten Content-Services. Das Ergebnis zu verdoppeln und die Qualität zu halten, braucht geschärfte Prozesse und erfahrene Prüfer.

Über 100 % hinaus

Einige Agenturen produzieren 3-4x ihres früheren Volumens. Aber das sind typischerweise Teams mit spezialisierten KI-Prozessen, dedizierten Qualitätsteams und klaren Leistungsstufen (Premium: stärker menschlich fokussiert vs. Standard: KI-unterstützt).

Inhaltstypen, die sich am besten skalieren lassen

Nicht alle Inhalte skalieren mit KI gleich gut.

Hohe Skalierbarkeit:

• Beiträge für soziale Medien (KI ist stark bei Varianten)
• E-Mail-Sequenzen (Format-Konsistenz hilft KI)
• Produktbeschreibungen (strukturiert, mustergetrieben)
• SEO-Inhalte (KI übernimmt Optimierungsmechanik gut)
• Anzeigenvarianten (schnelles Testen braucht Volumen)

Mittlere Skalierbarkeit:

• Blog-Beiträge (Qualität schwankt, Editieren aufwendig)
• Fallstudien (braucht korrekte Kundendetails)
• Zielseiten (Strategie braucht Aufsicht)
• Newsletter-Inhalte (Markenstimme herausfordernd)

Geringere Skalierbarkeit:

• Meinungsführerschaft (Originalität zählt am meisten)
• Technische Dokumentation (Genauigkeit kritisch)
• Kommunikation für Führungskräfte (Sensibilität gegenüber Beteiligten)
• Markenbotschaften (Arbeit an der Stimme selbst)

Baue deine KI-Inhaltsproduktion zuerst um hoch skalierbare Typen herum. Beweise den Prozess, trainiere das Team, schärfe die Qualitätsabläufe. Dann erweitere auf mittel skalierbare Typen — mit passenden Anpassungen.

Die Frage der Teamstruktur

Wie besetzt man eine KI-unterstützte Inhaltsproduktion?

Das klassische Modell: Texter, Redakteure, Strategen. Jeder produziert Inhalte von Anfang bis Ende.

Das KI-angepasste Modell: Anweisungsgestalter, Qualitätsredakteure, Inhaltsstrategen. Andere Fähigkeiten, andere Verhältnisse.

Was sich ändert:

Texter werden zu Anweisungsgestaltern + Redakteuren. Die kreative Arbeit verschiebt sich vom Schreiben auf der leeren Seite hin zu Anweisungsformulierung und Feinschliff. Manche Texter passen sich gut an. Andere bevorzugen die klassische Arbeit.

Das Redaktionsverhältnis steigt. Mehr Ergebnis heißt mehr Redaktionslast — selbst wenn die Zeit pro Stück sinkt. Agenturen brauchen typischerweise mehr Kapazität fürs Editieren, wenn sie KI skalieren.

Strategen werden wichtiger. Wenn Produktionsgrenzen fallen, wird Strategie zum Engpass. Was du erstellst, zählt mehr, wenn du mehr erstellen kannst.

Qualitätssicherung wird explizit. Viele Agenturen formalisierten Qualitätssicherungsrollen, die sie früher informell abgedeckt haben. Jemand muss KI-Fehler systematisch abfangen.

84 % der Marketingorganisationen implementieren oder erweitern KI-Nutzung in ihrer Inhaltsproduktion, laut All About AI. Die Organisationen, die gewinnen, sind typischerweise die, die Teams umbauen — statt KI einfach in bestehende Abläufe zu kippen.

Kundenkommunikation über KI

Wie du mit Kunden über KI-Inhalte sprichst, beeinflusst die Beziehung.

Manche Agenturen legen KI-Nutzung offen. „Wir nutzen KI, um Entwürfe schneller zu erstellen — mit menschlicher Aufsicht und Redaktion über den gesamten Prozess hinweg.“ So positionierst du KI als Effizienztechnik und betonst gleichzeitig Qualitätskontrolle.

Manche Agenturen erwähnen es gar nicht. Sie verkaufen Ergebnisse und Lieferung, nicht Methodik. Das funktioniert — bis Kunden direkt nachfragen.

Die unangenehme Mitte: Kunden, die herausfinden, dass du KI nutzt, nachdem du es nicht gesagt hast, fühlen sich getäuscht. Selbst wenn die Qualität stimmt.

Bewährte Praxis: eine klare Richtlinie. Wisse, was du sagst, wenn du gefragt wirst. Idealerweise erwähnst du KI proaktiv als Teil deiner Prozessbeschreibung.

Mehr dazu, wie du Kundenerwartungen managst, findest du in unserem Leitfaden zur KI-Kundenkommunikation.

Veränderungen der Kostenstruktur

KI verschiebt, wofür du Geld ausgibst.

Reduziert: Texterstunden pro Stück, externe Recherchekosten, Zeit für den Erstentwurf.

Erhöht: Abos für KI-Werkzeuge, Redaktions- und QS-Zeit, Investitionen in Anweisungsentwicklung, Schulungskosten.

Nettoeffekt für die meisten Agenturen: 20–40 % geringere Kosten pro Stück bei gleicher Qualität.

Diese Kostensenkung kann fließen in:

1. Höhere Margen (gleiche Preise, geringere Kosten)
2. Niedrigere Preise (Wettbewerbspositionierung)
3. Höhere Qualität (gleiche Preise, mehr Redaktionszeit pro Stück)
4. Eine Mischung daraus

Die Agenturen, die gerade gewinnen, wählen meist Option 3 und 1. Bessere Inhalte zu ähnlichen Preisen liefern, einen Teil der Effizienz als Marge mitnehmen. Preisdruck bei KI-unterstützten Inhalten wird zunehmen. Qualitätsdifferenzierung zählt mehr.

Messen, was zählt

Tracke diese Kennzahlen, um zu wissen, ob deine KI-Inhaltsproduktion wirklich funktioniert:

Produktionskennzahlen:

• Stückzahl pro Woche/Monat
• Stunden pro Stück nach Typ
• Korrekturrunden bis zur Kundenfreigabe

Qualitätskennzahlen:

• Kundenzufriedenheitswerte
• Fehlerraten (faktisch, grammatisch, Tonalität)
• SEO-Performance von KI-unterstützten vs. klassischen Inhalten

Geschäftskennzahlen:

• Kosten pro Stück
• Marge nach Inhaltstyp
• Kundenbindung für Content-Services

Wenn Produktion steigt, aber Qualität fällt, gewinnst du nicht. Wenn Qualität hält, aber Kosten nicht sinken, nutzt du KI-Wert nicht. Tracke beide Seiten.

Kompetenz aufbauen

Starte dort, wo du Daten und Rückkopplung hast.

Wähle einen Inhaltstyp. Baue den Prozess. Verfeinere ihn anhand echter Ergebnisse. Erweitere auf den nächsten Typ.

Die meisten Agenturen brauchen 3-6 Monate, um reife KI-Inhaltsproduktion aufzubauen. Die Investition zahlt sich aus — aber sie braucht Lernzeit.

Die Alternative ist, dauerhaft zu experimentieren, ohne zu systematisieren. Das fängt etwas KI-Wert ein, aber nicht die Zinseszinsen aus geschärften Prozessen.

Baue das System. Trainiere das Team. Miss die Ergebnisse. Dann skaliere.

Für breiteren operativen Kontext siehe unsere Leitfäden zu Optimierung von Agenturabläufen und neuen KI-Serviceangeboten.