Vom Textlieferanten zum Orchestrator: Kommunikation im Zeitalter von KI und FOLA

Der Beitrag wurde verfasst von: Christina Rettig

In vielen Kommunikationsabteilungen ist ein Satz häufiger zu hören als früher: „Das geht doch jetzt schneller.“ Gemeint ist generative KI: Mit ihr entstehen Texte, Übersetzungen und Visuals auf Knopfdruck in Minuten. Das operative Handwerk wird beschleunigt – massiv.

Diese Beschleunigung trifft auf ein Umfeld, das ohnehin immer schwerer zu steuern ist: schneller, dichter, vielschichtiger, unübersichtlicher. Damit wächst nicht nur die Erwartung an Effizienz. Es wächst auch ein anderes Gefühl, das derzeit unter dem Akronym FOLA diskutiert wird: Fear of Losing Agency – also die Sorge, menschliche Kontroll- und Entscheidungsfähigkeit an automatisierte Systeme zu verlieren.

Für Kommunikationsabteilungen ist FOLA deshalb mehr als ein griffiges Schlagwort. Der Begriff beschreibt ziemlich genau die Irritation, die viele Teams gerade erleben: Nicht alles wird ersetzt, aber vieles verschiebt sich. Wenn Fachbereiche mit KI-generierten Entwürfen kommen und nur noch erwarten, dass Kommunikation „das mal verschickt“, geht es nicht nur um schnellere Textproduktion. Es geht um die Rolle der Kommunikationsfunktion selbst. Wird sie zum Postboten – oder zur Instanz, die Orientierung, Qualität und Wirkung sichert?

Die Diskussion im Cluster „Organisation & Prozesse“ der AG CommTech zeigte: Zwar findet die flächendeckende Substitution, in der andere Fachbereiche massenhaft fertige Pressemitteilungen oder Kommunikationskonzepte liefern, noch nicht statt. Aber der Druck ist da. Und er zeigt sich in vier Formen.

Vier Arten von Druck

Erstens entsteht Kompetenzdruck. Kommunikationsabteilungen sollen KI selbstverständlich beherrschen. Wenn ein Ergebnis nicht überzeugt, lautet der unausgesprochene Vorwurf schnell: Ihr habt das Tool nicht im Griff.

Zweitens entsteht Produktivitätsdruck. Wenn früher ein Artikel geschrieben wurde und heute theoretisch vier möglich sind, liegt die Erwartung nahe: Dann liefert eben vier. Einige Organisationen setzen Effizienzziele bereits ausdrücklich in die Jahresziele.

Drittens entsteht Legitimationsdruck. Wenn Textproduktion automatisierbar wird, verliert sie ihren exklusiven Wert. Dann muss Kommunikation erklären, worin ihr Beitrag eigentlich besteht.

Viertens entsteht Wirkungsdruck. Und dieser wurde in der Diskussion besonders deutlich wahrgenommen. Denn während intern über schnellere Texte gesprochen wird, verändert sich draußen die gesamte Kommunikationsumgebung: Mediennutzung fragmentiert, Plattformen verändern ihre Algorithmen in immer kürzeren Zyklen, organische Reichweite reicht häufig nicht mehr aus. Pay-to-Play ist für viele Kommunikationsziele keine Ausnahme mehr, sondern Normalität.

Damit verschiebt sich die eigentliche Herausforderung. Es geht nicht nur darum, ob Kommunikation Content schneller produzieren kann. Es geht darum, ob sie noch versteht, wie Inhalte Wirkung entfalten – über LinkedIn, Suchmaschinen, Newsletter, interne Plattformen, Paid Media und zunehmend auch KI-basierte Informationssuche.

Der größere Druck liegt also nicht darin, dass Fachbereiche plötzlich bessere Texte liefern. Er liegt darin, dass Text allein immer weniger garantiert. Gute Inhalte helfen wenig, wenn sie nicht mehr ankommen. Und sie helfen noch weniger, wenn sie in einer Flut austauschbarer KI-Inhalte untergehen.

Genau hier liegt der Kern: Die KI-Frage ist für Kommunikator*innen in Wahrheit eine Rollenfrage.

Nicht das Handwerk verschwindet – sein Status ändert sich

Texte schreiben, kürzen, übersetzen, variieren – all das bleibt wichtig, aber es ist nicht mehr exklusiv. Denn generative KI liefert solide erste Fassungen. Diese sind oft nicht brillant, manchmal auch nicht belastbar, aber schnell genug, um die Erwartung an menschliche Arbeit zu verändern.

Damit wird sichtbar, was vorher oft verdeckt blieb: Wie viel Kommunikationsarbeit ist strategische Steuerung? Und wie viel ist Abarbeiten?

Das ist unangenehm, aber klärend. KI bringt sozusagen Ehrlichkeit ins System. Wer Kommunikation primär über Output definiert, gerät unter Druck. Wer sie als Steuerungsfunktion versteht, gewinnt an Bedeutung.

Allerdings darf „Orchestrierung“ dabei kein weicher Begriff bleiben. Gemeint ist nicht, dass Kommunikation künftig vage „irgendwie koordiniert“. Gemeint sind konkrete Rollen.

Kommunikation wird zum strategischen Sparringspartner, wenn sie Fachbereiche dabei unterstützt, Ziele, Zielgruppen, Botschaften und Prioritäten zu klären. Viele KI-Texte brauchen nicht zuerst ein besseres Wording, sondern ein besseres Briefing.

Sie wird zur Governance-Instanz, wenn sie Qualität, Markenpassung, Tonalität, Freigabelogiken und Risikogrenzen definiert. Dann geht es nicht mehr nur darum, ob ein Text gut klingt, sondern ob er stimmig, belastbar und vertretbar ist.

Und sie wird zum Distributions-Architekten, wenn sie versteht, über welche Kanäle Inhalte überhaupt noch Wirkung entfalten. Denn die entscheidende Frage lautet immer seltener: Wie produzieren wir Content? Sie lautet: Wie erreicht relevanter Content noch die richtigen Menschen?

Der Engpass heißt Beratung

Eine der klarsten Beobachtungen aus der Diskussion war: Die neue Rolle verlangt Kompetenzen, die in vielen Teams noch nicht breit genug vorhanden sind: Messaging-Workshops moderieren, Geschäftskennzahlen verstehen, Plattformdaten interpretieren, komplexe Projekte führen – das sind keine netten Zusatzqualifikationen mehr, sondern die neuen Basics.

Gerade hier zeigt sich ein blinder Fleck der bisherigen Professionalisierung. Denn viele Kommunikator*innen wurden vor allem für Produktion ausgebildet: schreiben, redigieren, organisieren, veröffentlichen. Das bleibt relevant. Aber es reicht nicht mehr, wenn KI operative Arbeit beschleunigt und der eigentliche Wert der Kommunikationsfunktion an anderer Stelle sichtbar werden muss.

Qualität muss begründet werden

Wenn jeder Text generieren kann, wird Qualität nicht weniger wichtig. Im Gegenteil: Sie gewinnt sogar an Bedeutung, muss aber anders begründet werden.

Früher war Aufwand oft ein stiller Qualitätsmarker. Wer lange recherchierte, mehrere Schleifen drehte und sorgfältig formulierte, konnte Qualität über den Prozess plausibilisieren. KI verändert diese Logik. Es ist akzeptiert, dass ein Text schnell daist. Also muss Kommunikation genauer sagen können, wann er wirklich gut ist.

Qualität heißt dann nicht: wirkt aufwändig und klingt professionell. Sondern vielmehr: Passt der Inhalt zur Strategie? Ist die Botschaft klar? Ist der Kontext richtig verstanden? Ist die Tonalität markenkonform? Sind Risiken erkannt? Ist der Text anschlussfähig an anderen Content? Lässt sich die Aussage verteidigen?

Das ist der Punkt, an dem Kommunikation ihren Wert neu beweisen muss. Nicht Output legitimiert die Funktion, sondern Urteilskraft.

Diese Urteilskraft wird besonders dort wichtig, wo die KI Risiken verschärft: Desinformation, Deepfakes, falsche Quellen, generische Aussagen, rechtlich heikle Formulierungen oder unreflektierte Automatisierung. Kommunikation wird damit stärker zur Instanz für Vertrauenssicherung. Nicht, weil sie alles kontrollieren will, sondern weil sie die Maßstäbe setzen kann, nach denen Organisationen kommunizieren.

Die psychologische Dimension ist kein Nebenthema

Die Diskussion zeigte auch: Die Irritation ist nicht nur organisatorisch, sondern hat auch eine psychologische Dimension.

Viele Kommunikationsprofis erleben einen Statusverlust. Das, was lange als Kern ihres Könnens galt, ist plötzlich zumindest teilweise automatisierbar. Jüngere Mitarbeitende spüren zusätzlichen Vergleichsdruck. Sie sollen schneller liefern, besser prompten, strategischer beraten – und das häufig ohne systematische Befähigung. So entsteht ein Kompetenzparadox: Die Erwartungen steigen schneller als die Selbstwirksamkeit.

Genau hier entscheidet sich, wie Transformation gelingt. Teams, die KI vor allem als Bedrohung erleben, gehen in die Defensive. Teams, die KI als Experimentierfeld und Entlastung erleben, lernen schneller. Die Technologie ist dieselbe; der Unterschied liegt in Führung, Kultur und Erwartungsmanagement.

Führung muss deshalb mehr leisten, als Tools bereitzustellen. Sie muss klären, was erwartet wird und was bewusst nicht erwartet wird. Sie muss definieren, welche Qualität zählt, welche Kompetenzen aufgebaut werden und wie verhindert wird, dass Geschwindigkeit zum einzigen Leistungsmaßstab wird.

Das ist keine Nebenfrage. Wer sich austauschbar fühlt, wird kaum souverän beraten. Und wer nicht souverän beraten kann, wird die neue Rolle der Kommunikation nicht ausfüllen.

Wie Kommunikationsabteilungen reagieren können

Die erste Reaktion betrifft den Umgang mit Effizienz. Wenn KI die Erstellung eines Artikels beschleunigt, muss daraus nicht folgen, dass vier Artikel produziert werden. Ebenso wenig sollte automatisch folgen, dass dieselbe Leistung mit weniger Menschen erbracht werden muss. Effizienzgewinne können in mehr Output fließen, in geringere Personalkosten – oder in bessere Beratung, mehr Kontextarbeit, klarere Priorisierung und stärkere Qualitätssicherung.

Diese Unterscheidung ist entscheidend. Denn Organisationen neigen dazu, Effizienzgewinne sofort zu vereinnahmen. Was schneller geht, soll häufiger passieren. Was automatisierbar wird, soll skaliert werden. Und was mit weniger Aufwand möglich ist, wird schnell zur Begründung für weniger Ressourcen.

Automatisierbare Routinen werden unter Kostendruck kaum unangetastet bleiben. Aber gerade deshalb muss Kommunikation klären, welche Tätigkeiten wirklich Routine sind, und welche Kapazitäten für Beratung, Wirkungsmessung, Risikoabwägung und Beziehungsarbeit geschützt oder aufgebaut werden müssen.

Sonst droht ein doppelter Verlust: Die Organisation kassiert den Effizienzgewinn, während die Kommunikationsfunktion ihre strategische Substanz verliert.

Die zweite Reaktion betrifft Lernen. Einzelne Schulungen reichen dafür nicht. Ein KI-Führerschein kann ein sinnvoller Einstieg sein, aber er löst nicht das strukturelle Problem. Die eigentliche Frage lautet: Wie wird eine Kommunikationsorganisation lernfähig?

Die stärkeren Ansätze liegen nah an der Arbeit: rollenbasierte Skillprofile, cross-funktionale Teams, Hospitationen in IT, Strategie oder Business Units, gemeinsame Workshops mit Fachbereichen, Projektarbeit mit doppeltem Boden. Also Lernformen, in denen jüngere Kolleg*innen Verantwortung übernehmen, aber nicht allein gelassen werden.

Lernen findet nicht vor allem im Seminarraum statt. Es findet in der Organisation statt – in echten Projekten, echten Konflikten, echten Entscheidungen.

Das gilt auch für den Nachwuchs. Wenn klassische Einstiegsaufgaben automatisiert werden, stellt sich eine neue Ausbildungsfrage. Wie lernen junge Kommunikator*innen Beratung, wenn sie nicht mehr Schritt für Schritt über Produktion, Recherche und Routine in diese Rolle hineinwachsen? Wenn die Kommunikationsprofession diese Frage nicht beantwortet, verliert sie mittelfristig nicht nur Effizienz, sondern die nächste Generation strategischer Kommunikationskompetenz.

Der Entscheidungspunkt

KI macht Kommunikationsabteilungen nicht überflüssig. Sie verschiebt aber den Punkt, an dem Kommunikation ihren Wert beweisen muss. Nicht der schnellere Text ist entscheidend, sondern die bessere Entscheidung davor und danach: Welches Ziel verfolgen wir? Welche Botschaft trägt? Welche Risiken bestehen? Und über welche Kanäle entsteht tatsächlich Wirkung?

Damit wird Kommunikation weniger zur Liefer- und stärker zur Steuerungsfunktion. Wer KI nur nutzt, um mehr Content zu produzieren, verschärft das Problem. Wer sie nutzt, um Beratung, Qualität und Wirkung besser zu organisieren, gewinnt an Relevanz.

Die Aufgabe ist also nicht, mit KI schneller zu texten. Die Aufgabe ist, mit KI besser zu kommunizieren.

Der Beitrag basiert auf der Diskussion im Jour Fixe des AG CommTech Clusters „Organisation & Prozesse“ vom 18. Februar 2026 und der daraus erstellten Zusammenfassung; die Aussagen wurden gemäß Chatham House Rule verdichtet und anonymisiert.

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