Generative KI im Unternehmensalltag: Praxiserfahrungen und Perspektiven bei der heise group

Generative KI krempelt die Arbeitswelt um. Die heise group zeigt seit zwei Jahren praxisnah, wie Large Language Models und Co. echte Mehrwerte im Newsroom, Marketing und Digital-Publishing schaffen – von der Automatisierung bis zur Effizienzsteigerung. Einblicke, Kennzahlen und Ausblick auf kommende KI-Trends.

Einleitung: Die Arbeitswelt im Wandel durch generative KI

Dieser Artikel bietet einen ehrlichen, detailreichen Einblick. Wir begleiten die heise group durch zwei Jahre Praxiseinsatz: Von den Anfängen bis zu messbaren Erfolgen und den nächsten Schritten ins KI-Zeitalter. Also, Ärmel hoch – es geht ans Eingemachte.

Hintergrund: Generative KI und ihre Entwicklung

Wer heute von generativer KI spricht, meint damit intelligente Systeme, die neue Inhalte – etwa Texte, Bilder oder sogar Videos – selbstständig erstellen können. Besonders populär sind Sprachmodelle wie ChatGPT, die auf mächtigen neuronalen Netzen basieren (Large Language Models, abgekürzt LLMs).

Die Technik dahinter ist in den letzten Jahren rasant gereift. 2018 traten erste große Sprachmodelle auf den Plan, doch erst durch Fortschritte im Training mit riesigen Textmengen und Rechenkraft bleiben ihre Ergebnisse nicht mehr hinter der menschlichen Sprache zurück. KI ist inzwischen so leistungsfähig, dass sie in der Redaktion praktisch helfen kann – nicht nur experimentell, sondern produktiv im beruflichen Alltag.

Warum ist das überhaupt wichtig für ein Unternehmen? Ganz einfach: Wer heute nicht mitzieht, bleibt in Sachen Effizienz, Innovationsgeschwindigkeit und Qualität leicht auf der Strecke. Prozessautomatisierung, Hilfestellung beim Schreiben, Sortieren von Daten – all das ist längst möglich, und oft fehlerarm.

Doch wie setzt sich das technisch zusammen? Sprachmodelle werden mit riesigen Sammlungen von Büchern, Webseiten, Zeitungsartikeln trainiert und lernen dabei, wie Sprache „funktioniert“. Mit Befehlen, sogenannten „Prompts“, kann man die Modelle lenken und Aufgaben veranlassen – etwa Zusammenfassen, Umschreiben, Recherchieren. Schon kleine Eingaben genügen, damit ein System wie GPT-4 in wenigen Sekunden Ergebnisse liefert.

Der Hype ist richtig losgegangen, weil generative KI eben nicht nur Antworten gibt, sondern ganze Absätze, Zusammenfassungen und Stilvarianten produziert. Das sorgt für großes Interesse bei Unternehmen wie heise, die im Alltag täglich mit großen Mengen an Information und Text zu tun haben.

Über die heise group

Die heise group ist ein bedeutendes Medienhaus in Deutschland. Mit Titeln wie „c’t“, „heise online“, „iX“ oder „Technology Review“ prägt das Unternehmen seit Jahrzehnten den digitalen Journalismus und ist Anlaufpunkt für Millionen Lesende, die sich für IT, Wissenschaft und Innovationskultur interessieren. Ihr Stammsitz ist in Hannover, aber ihr Einfluss reicht weit über die Region hinaus in die Technologie- und Medienlandschaft des gesamten Landes.

Bekannt ist heise nicht nur durch klassische Printformate und Online-News, sondern gerade auch durch konsequente Innovationsbereitschaft. Von früher Digitalisierung im Lesermarkt bis zur Mitgestaltung von Debatten rund um Künstliche Intelligenz und digitaler Zukunft bleibt das Unternehmen immer nah am Puls der Zeit.

Das Team besteht aus erfahrenen Journalistinnen, Technik-Spezialisten, Softwareentwicklern, Marketing- und Event-Managerinnen. Genau diese Mischung macht es möglich, bei KI schnell von der Theorie zur Praxis zu wechseln und kurzfristig neue Technologien einzuführen.

Dabei setzt sich die heise group auch für Wissensaustausch ein: Mit heise academy und verschiedenen Webinaren wird Wissen geteilt und Mitarbeitende ebenso weitergebildet wie externe Interessenten.

Zielsetzung des KI-Einsatzes bei heise

Warum überhaupt generative KI bei heise? Die Antwort ist eigentlich simpel: Immer mehr, immer schneller, immer präziser – redaktionelle Prozesse im Journalismus erfordern hohe Geschwindigkeit und gleichzeitig höchste Qualität. Wer dabei künstliche Intelligenz als Werkzeug integriert, kann doppelt gewinnen: Menschen werden entlastet, repetitive Aufgaben werden abgenommen und die Kreativität bleibt den Redakteurinnen und Redakteuren erhalten.

Ein weiterer Movens war die spürbare Veränderung der Medienbranche. Informationen strömen pausenlos herein, Leserinnen und Leser erwarten mehr Service – wie etwa Zusammenfassungen und aktuelle Newsletter. Hier kostet Handarbeit viel Zeit, die dann an anderer Stelle fehlt.

Die Einführung von KI bedeutet aber auch: Ängste adressieren, Prozesse umstrukturieren und alle Mitarbeitenden mitnehmen. Bei heise nutzte man Workshops, sogenannte „Brown-Bag-Sessions“ und interne Weiterbildungen, um Fragen und Sorgen offen zu diskutieren. Mehrmals wurde betont: KI dient als Unterstützung, nicht als Ersatz für menschliche Redakteure.

Weitere Herausforderungen waren technischer Natur. Bestehende Arbeitsabläufe mussten angepasst, Schnittstellen zu Redaktionssystemen etabliert und rechtliche Fragen – etwa Datenschutz – bedacht werden. Das Management setzte dabei auf Transparenz und regelmäßigen Austausch, um den Einsatz sinnvoll und sicher zu gestalten.

Technologische Basis: Large Language Models und Tools

Im Zentrum des KI-Einsatzes bei heise stehen Large Language Models. Das sind Sprachmodelle, die Texte erzeugen, umformulieren und automatisiert auswerten können. Bekannte Systeme wie GPT-4, aber auch Open-Source-Lösungen oder spezialisierte APIs, kamen auf den Prüfstand.

Das Ganze passiert nicht isoliert. Die Tools werden laufend weiterentwickelt, sodass Mitarbeitende etwa direkt aus ihrem gewohnten Content-Management-System auf die KI zugreifen können. Viele Aufgaben laufen damit direkt im Browser, ohne dass Spezialsoftware benötigt wird.

Speziell im Bereich Zusammenfassung wurde eine Automatisierung entwickelt, bei der Artikel nach Veröffentlichung von der KI auf Kernaussagen geprüft werden. So entstehen „Reader’s Digest“-artige Schnellüberblicke ganz automatisch – ein immenser Vorteil bei Flut an Artikeln im Tagesgeschäft.

Datenschutz und Qualitätssicherung spielen eine große Rolle. Es gibt interne Workflows, bei denen jedes KI-Ergebnis von Menschen geprüft wird, bevor es veröffentlicht wird. Die heise group legt Wert auf höchste Standards, um die eigene Reputation nicht aufs Spiel zu setzen.

Praxisbeispiel 1: Automatisierung von Zusammenfassungen

Einer der ersten echten Arbeitsalltageinsätze der heise-KI war die automatisierte Erstellung von Artikelsynopsen. Im Detail heißt das: Nach Fertigstellung eines Artikels übernimmt die KI die Rolle eines Schnell-Lektors. Sie liest den Text, extrahiert die wichtigsten Punkte und liefert innerhalb weniger Sekunden eine kompakte Zusammenfassung.

Redakteurinnen und Redakteure waren zunächst skeptisch. Kann die Maschine wirklich erfassen, was relevant ist, oder schnappt sie nur Schlüsselworte auf? Die Erfahrungen waren überraschend positiv. In einer Live-Demo im Webinar zeigte das System, wie sauber Sachverhalte abstrahiert und für die Leserschaft aufbereitet werden.

Die Zusammenfassungen ermöglichen es, Lesende sehr schnell über Neuigkeiten zu informieren – ein Vorteil, gerade dann, wenn Zeit knapp ist. Kommt ein neuer IT-Skandal herein, kann in Rekordgeschwindigkeit eine Übersicht generiert und verteilt werden.

Langfristig wurden durch diese Automatisierung sogar Ressourcen freigesetzt. Über zwei komplette Arbeitsjahre an redaktioneller Zeit konnte die heise group im Jahr 2024 einsparen – ein handfester Erfolg, der direkt aus der Praxis stammt.

Auch für Leserinnen und Leser ist der Mehrwert spürbar. Wer sich rasch informieren möchte, erhält in wenigen Sätzen das Wesentliche – und kann dann entscheiden, ob sich ein tieferer Einstieg in den Originalartikel lohnt ( mehr dazu im Newsartikel).

Praxisbeispiel 2: KI-gestützte Newsletter- und Social-Media-Redaktion

Newsletter zählen zum Alltag im modernen Medienunternehmen. Die Herausforderung: Sie müssen regelmäßig erscheinen, aktuell, informativ und spannend zugleich sein. Die heise group lässt hier die KI den ersten Aufschlag machen: Aus den Themen des Tages erstellt sie Vorentwürfe für die Newsletter.

Ein Beispiel: Die KI scannt aktuelle Meldungen, filtert die wichtigsten Heraus, erstellt Überschriften und fasst Kernaussagen prägnant zusammen. Die Redaktion prüft und schärft nach, doch der Startpunkt ist gesetzt – das spart wertvolle Zeit und macht es leichter, Newsletter auf den Punkt zu bringen.

Auch in den sozialen Medien kommt die KI ins Spiel. Sie formuliert Postings, erstellt Zusammenfassungen und sorgt dafür, dass neue Artikel in wenigen Minuten auf Twitter, LinkedIn und Co. vermeldet werden können. Hier hilft die KI bei der Anpassung an jeweilige Zielgruppen, indem sie Tonalität und Umfang der Posts flexibel steuert ( mehr zu KI in Kommunikation).

Die Erfolge sprechen für sich: Binnen eines Jahres stieg die Zahl der veröffentlichten POSTS bei gleichbleibender Redaktionsgröße weiter an. Die Redakteur*innen konnten sich zunehmend auf Planung und Überwachung konzentrieren, während die Routinetätigkeiten von der KI erledigt werden.

Besonders geschätzt wird bei heise die Flexibilität. Die KI kann auf tägliche Ereignisse reagieren, indem sie automatisiert Trends identifiziert und zu aktuellen oder unerwarteten Ereignissen in Windeseile Beiträge entwirft.

Praxisbeispiel 3: Unterstützung bei SEO, Ratgeber- und Website-Texten

Content ist nicht gleich Content. Wer im digitalen Wettbewerb bestehen will, muss Suchmaschinen verstehen und gezielte Texte produzieren. Hier spielt die generative KI ebenfalls ihre Stärken aus – sie unterstützt bei der Entwicklung von SEO-Texten, Ratgeberartikeln und strukturierten Website-Inhalten.

Redaktionen definieren Schlüsselbegriffe, Zielgruppen und Wunschthemen. Die KI erstellt daraufhin Rohtexte, die bereits Schlagworte, Überschriften und strukturierte Absätze enthalten. Das entlastet die Redakteur*innen und gibt ihnen mehr Freiraum für kreative und investigative Arbeiten.

Ein besonderes Plus: Die KI schreckt auch vor zig Varianten nicht zurück. Wer will, bekommt 30 verschiedene Versionen einer Produkt- oder Ratgeberbeschreibung – und kann so den optimalen Text für Google oder die eigene Zielgruppe auswählen ( Webinar-Einblicke zu KI Content).

Im Bereich der Ratgebertexte zeigt sich: KI ist schnell, konsistent und berücksichtigt zuverlässig die gewünschten Keywords. Gleichzeitig braucht es menschlichen Feinschliff, denn Empathie, Humor oder feine Nuancen kann die Maschine bislang nur begrenzt einbringen.

Technisch wird die KI in Redaktionssysteme eingebunden, so dass jeder direkt aus dem Arbeitskontext heraus darauf zugreifen kann. Das verbessert die Akzeptanz und spart lange Einarbeitungszeiten.

Messbare Ergebnisse: Zeitersparnis und Effizienzgewinne

Erfolge sind nur so gut wie ihre Messbarkeit. Die heise group hat früh mit der Erhebung von Kennzahlen begonnen. Das Ergebnis: Allein im Jahr 2024 konnten über zwei Personenarbeitsjahre durch den KI-Einsatz eingespart werden – bei praktisch gleichbleibender Content-Qualität ( Quelle).

Diese Zahl ist handfest. Sie ergibt sich aus der Addition der durch KI übernommenen Textmodule, zusammengefassten Meldungen und automatisierten Postings. Gleichzeitig lassen sich die Arbeitsprozesse besser planen, da KI-unterstützte Aufgaben vorhersehbarer ablaufen.

Die Mitarbeiter*innen nehmen die Veränderung positiv wahr: „Endlich wieder mehr Freiraum für kreative Ideen“ – so fasst es eine Redakteurin im Webinar zusammen. Routineaufgaben verlieren ihren Schrecken, der Job macht wieder mehr Spaß.

Auch die Produktivität steigt. Redaktionsteams können sich auf wertschöpfende Aufgaben verlegen, statt stundenlang an kurzen Textbausteinen zu feilen. Das hilft letztlich auch dem Kerngeschäft, da Innovation und Recherche wieder in den Fokus rücken.

Methoden zur Erfolgsmessung und Evaluierung

Erfolg bemisst sich bei heise nicht nur an gesparten Stunden. Es wird auch Wert gelegt auf Qualität und Akzeptanz der automatisierten Inhalte. Das Unternehmen setzt auf einen Mix aus harten Zahlen (KPIs) und qualitativem Feedback.

Eingesetzte Kennzahlen sind unter anderem: Anzahl erstellter Zusammenfassungen, Bearbeitungszeit im Vergleich zu vorherigen Jahren, Fehlerquote bei automatischer Texterstellung und Rückmeldungen der Redaktion. Alles wird laufend dokumentiert und analysiert, um den Kurs feinjustieren zu können ( detaillierte Methodik im Webinar).

Zudem wird systematisch das Feedback der Redaktion eingefangen. Gibt es Missverständnisse, Kontextfehler, sprachliche Ausreißer? Die KI lernt aus menschlicher Rückmeldung und wird Stück für Stück besser.

Gewisse Aufgabenbereiche, wie das Verfassen komplexer Analysen, bleiben vorerst in menschlicher Hand – auch weil Präzision und Meinung schwer zu automatisieren sind. Die Grenze zwischen lästiger Routine und anspruchsvoller Redaktionsarbeit definiert ein flexibles Kriterienraster.

Best Practices und Lessons Learned

Zwei Jahre Erfahrung mit generativer KI haben bei heise für Klarheit gesorgt. Was funktioniert besonders gut? Was sollte jedes Unternehmen beachten?

– Die größte Erkenntnis: KI funktioniert am besten als Teamplayer. Sie nimmt Routine ab, während Menschen kreativ und kritisch bleiben.
– Offenheit und Schulungen sind entscheidend. Mitarbeitende sollen verstehen, wie KI arbeitet – nur so wächst Vertrauen und Akzeptanz. Die heise group setzt daher auf regelmäßige Fortbildungen und transparente Kommunikation.
– KI ist kein „Plug and Play“. Sie muss an bestehende Arbeitsabläufe angepasst werden, Schnittstellen zu Systemen und klare Regeln sind Pflicht.
– Die Qualitätssicherung ist unerlässlich. Jeder KI-Text braucht ein zweites Augenpaar, um Fehler oder Missverständnisse auszumerzen ( heise erklärt hier die Teamarbeit mit KI).

Viele heise-Mitarbeiter*innen erleben die Entlastung als Befreiung, nicht als Bedrohung. Gleichzeitig bleibt KI ein Werkzeug – keine Wunderwaffe für alle Probleme.

Grenzen, Herausforderungen und (Un-)Möglichkeiten

Natürlich gibt es auch Stolpersteine. KI kann keine eigenen Meinung bilden, Ironie ist ihr oft fremd, bei Themen mit vielen Nuancen riskiert sie vereinfachende oder sogar falsche Darstellungen. Gerade im Journalismus braucht es daher Kontrolle und Korrektur durch Menschen.

Auch die technische Seite verlangt Aufmerksamkeit: Manche Schnittstellen sind störanfällig, Datenschutz und Datensparsamkeit müssen priorisiert werden. Heise setzt auf sichere Infrastruktur und Sprachmodelle, die möglichst wenig sensible Daten abgreifen ( Herausforderungen im Überblick).

Wer auf zu viele Standardprompts setzt, riskiert Einheitsbrei – Texte, die sich ähneln und unpersönlich klingen. Die Redaktion legt daher Wert auf eigene Tonalität, eigene Themenauswahl und – wo möglich – einen „human touch“.

Ein weiteres Problem: KI ist nie perfekt. Sie kann Fakten verdrehen, Zusammenhänge verwechseln, Fehler „erfinden“. Daher bleibt beim Einpflegen von automatisch generierten Inhalten immer eine letzte Prüfung durch Profis erforderlich.

Ausblick: Geplante KI-Projekte und zukünftige Trends

Auf den Erfolgen ausruhen will sich bei heise niemand. Das Medienhaus arbeitet bereits an der nächsten Stufe der KI-Integration. Für 2025 plant das Team, KI noch tiefer in Workflows einzubinden, etwa bei Bildbearbeitung, automatisierter Recherche oder beim Community-Management.

Neue Tools sollen zugänglicher werden, sodass nicht nur Journalist*innen, sondern das ganze Unternehmen – von Buchhaltung bis Eventmanagement – profitieren können. Ziel: Noch mehr Prozesse automatisieren und kreativen Freiraum schaffen ( Eventübersicht KI-Themen).

Auch das Thema Personalisierung steht auf der Agenda. KI soll Nutzerinnen und Nutzer dabei helfen, genau die Inhalte zu finden, die sie wirklich interessieren, maßgeschneidert und in Echtzeit.

Langfristig könnten Sprachmodelle auch im Bereich Podcast, Video und Datenanalyse zum Standardwerkzeug werden. Die Entwicklung ist offen, heise will aber von Anfang an dabei sein und die Richtung mitbestimmen.

Fazit

Die Erfahrungen bei der heise group zeigen eindrucksvoll, wie generative KI aus Theorie konkret nutzbaren Fortschritt machen kann. Die Integration von Large Language Models und Automatisierungstools beschert dem Unternehmen messbare Vorteile: Arbeitszeit wird gespart, Qualität bleibt erhalten, neue Formen des Arbeitens und der Kreativität entstehen.

Wichtig ist dabei: KI entlastet, ersetzt aber nicht. Der Mensch bleibt im Mittelpunkt redaktioneller Arbeit. Klar ist auch, dass es Schwächen und Grenzen gibt. Doch wer KI mit Bedacht, Teamgeist und einer Portion Neugier einsetzt, wird belohnt: mit mehr Effizienz, Zeit für Neues und – nicht zuletzt – einer Vorreiterrolle im digitalen Wandel.

Der Weg ist noch lang, aber die ersten Schritte sind getan. Heise bleibt dran – und andere Unternehmen können von diesen ehrlichen Einblicken nur profitieren.

Informationen zu Webinar, Experten und Teilnahme

Wer noch tiefer einsteigen möchte, dem sei das Webinar „Das bringt generative KI wirklich: Cases & Ergebnisse aus dem Alltag der heise group“ empfohlen. Am 17. Juni 2025 geben die Experten Benjamin Danneberg, Matthias Bastian und Maximilian Schreiner exklusive Einblicke, stellen Projekte vor und beantworten Fragen zum KI-Einsatz.

Das Angebot richtet sich an Unternehmen und Einzelpersonen, die KI praxisnah und zielgerichtet einführen wollen, egal ob viel oder wenig Vorerfahrung da ist. Neben Live-Demos erhalten Teilnehmende eine Aufzeichnung, die Vortragsfolien und eine Teilnahmebescheinigung.

Weitere Informationen zum Event, Tickets und den Experten finden sich direkt unter: heise academy: Webinar Generative KI Case Studies.

Schluss

Generative KI ist bei der heise group längst vom Versuchsballon zum Alltagswerkzeug geworden. Die Bilanz zeigt: Wo Menschen und Maschinen sinnvoll zusammenarbeiten, entstehen nicht nur sehenswert schnell neue Inhalte, sondern oft auch neue Wege, wie Teamwork, Kreativität und Technik zusammenkommen. KI ist kein Selbstzweck, sondern Mittel, Routine zu erleichtern und Köpfe für Wichtiges freizuschaufeln. Noch sind nicht alle Hürden genommen, aber die Richtung stimmt. Unternehmen jeder Branche können von den Lessons Learned profitieren, vor allem wenn sie KI als Partner und nicht als Konkurrent betrachten. Wer neugierig bleibt, klug ausprobiert und oft prüft, der holt das meiste aus der KI – so wie die heise group, die Innovation zur gelebten Praxis macht.