Vor einigen Monaten klang «agentische KI» noch nach Science-Fiction – heute arbeiten erste Redaktionen mit Systemen, die selbstständig recherchieren, Texte zusammenfassen und Aufgaben erledigen, ohne dass ein Mensch jeden Schritt überwacht. In diesem Webinar der Edito Academy zog Reto Vogt, Journalist und KI-Kenner, eine nüchterne Zwischenbilanz: Was können KI-Agenten heute wirklich leisten – und wo bleibt die Technologie hinter den Versprechen zurück?
Ausgangspunkt war eine Beobachtung, die Matthias Zehnder in der Einführung einbrachte: Der Economist hat seine Website verdoppelt, um sowohl menschliche Leserinnen und Leser als auch KI-Agenten zu bedienen. Bereits 57 Prozent aller HTML-Abfragen stammen von Bots. Diese Entwicklung könnte die Kluft zwischen grossen und kleinen Medienunternehmen weiter vertiefen. Wer die Infrastruktur für agentische Systeme hat, gewinnt an Reichweite, wer sie nicht hat, verliert sie.
Den Kern des Webinars bildeten konkrete Anwendungsbeispiele aus dem Redaktionsalltag. Reto Vogt zeigte, wie Medienhäuser wie die NZZ und die «New York Times» KI-Agenten bereits für Datenanalyse, automatische Zusammenfassungen und Themenüberwachung einsetzen. Er demonstrierte Werkzeuge wie Visual Ping zur automatisierten Website-Beobachtung, Custom GPT für personalisierte Medienbriefings sowie Gemini und NotebookLM für die Verarbeitung grosser Datenmengen. Besonders praxisnah: die Überwachung von Regierungskommunikation und die automatisierte Erstellung strukturierter Medienübersichten, Aufgaben, die bisher viel manuelle Arbeit erforderten.
Gleichzeitig machte Reto Vogt deutlich, wo die Grenzen liegen. KI-Agenten können Informationen suchen, strukturieren und aufbereiten, aber sie können nicht beurteilen, was relevant ist, und sie übernehmen keine Verantwortung für Fehler. Matthias Zehnder betonte das «Human-in-the-Loop»-Prinzip: Automatisierung entlastet, aber die inhaltliche Verantwortung bleibt immer beim Menschen. Ein Teilnehmer ergänzte, dass die dritte Generation der Sprachmodelle heute bis zu zwanzigseitige Prompts verarbeiten kann und empfahl, KI weniger als «Antwortmaschine» zu nutzen, sondern als «Fragemaschine», die hilft, die richtigen Fragen zu stellen.
Learnings
Agenten sind nicht autonom: KI-Agenten können Aufgaben selbstständig ausführen, aber sie handeln innerhalb menschlich definierter Grenzen. Wer sie einsetzt, trägt weiterhin die Verantwortung für das Ergebnis, das lässt sich nicht delegieren.
Visual Ping für Website-Monitoring: Mit Visual Ping lassen sich Webseiten automatisch beobachten – nützlich, um Änderungen auf Behörden- oder Unternehmenswebsites frühzeitig zu erkennen, ohne manuell nachschauen zu müssen. Visual Ping: https://visualping.io/
Custom GPT als Briefing-Assistent: Ein massgeschneiderter GPT kann täglich automatisierte Medienbriefings erstellen. Die Qualität hängt stark von der Promptgestaltung ab: Je klarer die Anweisung, desto brauchbarer das Ergebnis.
Prompts können lang sein: Moderne Sprachmodelle der dritten Generation verarbeiten Prompts von bis zu zwanzig Seiten. Das erlaubt detaillierte Anweisungen, Kontextvorgaben und Formatierungsregeln und erhöht die Konsistenz der Ausgaben deutlich.
Die KI als Fragemaschine: Wer KI nur als Antwortmaschine nutzt, schöpft ihr Potenzial nicht aus. Als «Fragemaschine» eingesetzt, hilft sie, Rechercheperspektiven zu erweitern und blinde Flecken sichtbar zu machen.
NotebookLM für grosse Datenmengen: NotebookLM von Google ermöglicht es, grosse Dokumentenmengen zu durchsuchen und zu verknüpfen. Das Werkzeug ist kostenlos verfügbar und eignet sich besonders für datenintensive Recherchen.
Google Alerts sind bereits ein Agent: Automatisierte Benachrichtigungen wie Google Alerts sind technisch gesehen einfache KI-Agenten. Viele Redaktionen nutzen sie schon lange, ohne es «agentisch» zu nennen.
Bots lesen mit: 57 Prozent aller HTML-Abfragen kommen bereits von Bots. Medienhäuser, die ihre Inhalte nicht auch für maschinelle Lesbarkeit optimieren, riskieren, in der agentischen Informationslandschaft unsichtbar zu werden.
Relevanz bleibt Menschensache: KI-Agenten können Informationen liefern, aber nicht einschätzen, was für das Publikum wichtig ist. Die journalistische Urteilskraft, was eine Geschichte ausmacht, ist nicht automatisierbar.
Kleine Medien unter Druck: Die Fähigkeit, agentische Systeme einzusetzen, könnte die Schere zwischen ressourcenstarken und ressourcenschwachen Medienunternehmen weiter öffnen. Weiterbildung und niederschwelliger Zugang zu Tools sind deshalb keine Kür, sondern eine strukturelle Notwendigkeit.
Referent: Reto Vogt
Datum: Mittwoch, 10. Juni 2026
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