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KI in der PR-Forschung: Geschwindigkeit, die an Glaubwürdigkeit fehlt

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Künstliche Intelligenz verändert, wie Forschung in der PR und Thought Leadership erstellt und verwendet wird. Umfragen, die früher Wochen benötigten, um entworfen und analysiert zu werden, können jetzt in Tagen oder sogar Stunden erstellt, durchgeführt und zusammengefasst werden. Für Kommunikationsfachleute ist der Reiz offensichtlich: KI ermöglicht es, Erkenntnisse zu generieren, die mit dem Nachrichtenzyklus Schritt halten. Aber hält die Qualität dieser Erkenntnisse stand?

Im Wettlauf, schneller zu sein, taucht eine unangenehme Wahrheit auf. KI kann zwar Aspekte der Forschung einfacher machen, aber sie schafft auch enorme Fallstricke für den Laien. Journalisten erwarten zu Recht, dass Forschung transparent, überprüfbar und bedeutungsvoll ist. Diese Glaubwürdigkeit kann nicht beeinträchtigt werden. Doch eine zu starke Abhängigkeit von KI riskiert die Merkmale zu gefährden, die Forschung zu einem so mächtigen Werkzeug für Thought Leadership und PR machen.

Dies ist der Punkt, an dem sich Chance und Risiko treffen. KI kann Forschung dazu bringen, ihr Potenzial als Treiber von Medienberichterstattung zu entfalten, aber nur, wenn sie verantwortungsvoll eingesetzt wird und niemals als vollständiger Ersatz für erfahrene Praktiker. Ohne Aufsicht oder wenn sie von untrainierten, aber gutgemeinten Kommunikationsfachleuten verwendet wird, produziert sie Daten, die auf der Oberfläche beeindruckend aussehen, aber unter der Lupe versagen. Wenn sie weise verwendet wird, kann sie den Forschungsprozess ergänzen und verbessern, aber niemals ersetzen.

Die Versuchung: Schneller, Billiger, Skalierbar

KI hat das traditionelle Tempo der Forschung auf den Kopf gestellt. Das Schreiben von Fragen, das Reinigen von Daten, das Codieren von offenen Antworten und das Erstellen von Berichten erforderten Tage manueller Arbeit. Jetzt können viele dieser Aufgaben automatisiert werden.

  • Entwurf: Generative Modelle können Umfragenfragen in Sekunden erstellen und PR-Teams so einen Vorsprung bei der Gestaltung verschaffen.
  • Durchführung: KI kann helfen, betrügerische oder bot-ähnliche Antworten zu identifizieren.
  • Analyse: Große Datensätze können fast sofort zusammengefasst werden, und offene Textantworten können ohne Heerscharen von Codern kategorisiert werden.
  • Berichterstattung: Tools können Datenzusammenfassungen und Visualisierungen generieren, die Erkenntnisse zugänglicher machen.

Die Beschleunigung ist verlockend. PR-Fachleute können theoretisch Umfragen erstellen und Daten in die Medienkonversation einbringen, bevor ein Trend seinen Höhepunkt erreicht. Die Chance ist real, aber sie kommt mit einer Bedingung: Geschwindigkeit zählt nur, wenn die Forschung der Prüfung standhält.

Das Risiko: Daten, die nicht standhalten

KI ermöglicht es, Forschung schneller zu erstellen, aber nicht unbedingt besser. Vollautomatisierte Workflows verpassen oft die Standards, die für earned Media erforderlich sind.

Betrachten Sie synthetische Befragte, künstliche Persönlichkeiten, die von KI generiert werden, um menschliche Antworten auf Umfragen zu simulieren, die auf Daten aus vorherigen Umfragen trainiert wurden. Auf der Oberfläche liefern sie sofortige Antworten auf Umfragenfragen. Aber Forschung zeigt, dass sie von realen menschlichen Daten abweichen, wenn sie in verschiedenen Gruppen und Kontexten getestet werden. Das Problem ist nicht nur auf Umfragen beschränkt. Selbst auf Modell-Ebene bleiben KI-Ausgaben unzuverlässig. Die Systemkarte von OpenAI zeigt, dass trotz Verbesserungen in ihrem neuesten Modell, GPT-5, immer noch fast 10% der Aussagen falsch sind.

Für Journalisten sind diese Mängel disqualifizierend. Reporter und Redakteure wollen wissen, wie Befragte ausgewählt wurden, wie Fragen formuliert wurden und ob Ergebnisse verifiziert wurden. Wenn die Antwort einfach “KI hat es produziert” ist, bricht die Glaubwürdigkeit zusammen. Schlimmer noch, Fehler, die in die Berichterstattung gelangen, können den Ruf einer Marke schädigen. Forschung, die PR unterstützen soll, soll Vertrauen aufbauen, nicht riskieren.

Warum Journalisten mehr, nicht weniger, verlangen

Die Realität für PR-Teams ist, dass Reporter von einer Flut von Anfragen überrollt werden. Diese Menge hat Redakteure vorsichtiger gemacht, und glaubwürdige Daten können einen Vorschlag von der Konkurrenz abheben.

Forschung, die Berichterstattung erhält, liefert typischerweise drei Dinge:

  1. Klarheit: Methoden werden klar erklärt.
  2. Kontext: Ergebnisse werden mit Trends oder Themen verknüpft, die das Publikum interessieren.
  3. Glaubwürdigkeit: Ergebnisse basieren auf solider Gestaltung und transparenter Analyse.

Diese Erwartungen haben sich nur verstärkt. Das Vertrauen der Öffentlichkeit in die Medien ist auf einem historischen Tiefstand. Nur 31% der Amerikaner vertrauen den Nachrichten “sehr” oder “ziemlich”. Gleichzeitig haben 36% “überhaupt kein Vertrauen”, das höchste Level des völligen Misstrauens, das Gallup in über 50 Jahren des Trackings aufgezeichnet hat. Reporter wissen das und wenden größere Sorgfalt an, bevor sie irgendeine Forschung veröffentlichen.

Für PR-Fachleute ist die Implikation klar: KI kann Prozesse beschleunigen, aber es wird nie das Licht der Welt sehen, wenn die Ergebnisse nicht den redaktionellen Standards entsprechen.

Warum menschliche Aufsicht unverzichtbar ist

KI kann Daten im großen Maßstab verarbeiten, aber sie kann nicht die Urteilsfähigkeit oder Verantwortung menschlicher Forscher replizieren. Die Aufsicht ist in vier Bereichen am wichtigsten:

  • Definition von Zielen: Menschen entscheiden, welche Fragen newsworthy sind oder mit Kampagnenzielen übereinstimmen und welche Erzählungen es wert sind, getestet zu werden.
  • Interpretation von Nuancen: Maschinen können Sentiment klassifizieren, aber sie sind schlecht darin, Sarkasmus, kulturellen Kontext und emotionale Hinweise zu identifizieren, die sinnvolle Erkenntnisse prägen.
  • Verantwortlichkeit: Wenn Ergebnisse veröffentlicht werden, müssen Menschen – nicht Algorithmen – die Methoden erklären und die Ergebnisse verteidigen.
  • Bias-Erkennung: KI spiegelt die Einschränkungen ihrer Trainingsdaten wider. Ohne menschliche Überprüfung können verzerrte oder unvollständige Ergebnisse als Tatsache durchgehen.

Die öffentliche Meinung unterstreicht die Notwendigkeit dieser Aufsicht. Fast die Hälfte der Amerikaner sagt, KI werde negative Auswirkungen auf die Nachrichten haben, die sie erhalten, während nur einer von zehn sagt, sie werde positive Auswirkungen haben. Wenn das Publikum skeptisch gegenüber KI-generierten Nachrichten ist, werden Journalisten noch vorsichtiger sein, Forschung zu veröffentlichen, die menschliche Validierung fehlt. Für PR-Teams bedeutet das, dass Glaubwürdigkeit aus Aufsicht resultiert: KI kann den Prozess beschleunigen, aber nur Menschen können die Transparenz liefern, die Forschung medienreif macht.

KI als Partner, nicht als Abkürzung

KI ist am besten strategisch einsetzbar. Sie ist als “Assistent” zu verstehen, der Workflows verbessert, anstatt als Ersatz für Expertenwissen. Das bedeutet:

  • Die KI repetitive Aufgaben wie Transkription übernehmen zu lassen, immer mit menschlicher Aufsicht.
  • Dokumentieren, wann und wie KI-Tools verwendet werden, um Transparenz zu schaffen.
  • Die KI-Ausgaben gegen menschliche Kodierer oder traditionelle Benchmarks zu validieren.
  • Teams zu trainieren, um die Fähigkeiten und Einschränkungen von KI zu verstehen.
  • Sich an den sich entwickelnden Offenlegungsstandards auszurichten, wie der AAPOR-Transparenzinitiative.

Wenn KI auf diese Weise eingesetzt wird, beschleunigt sie Prozesse, während sie die Eigenschaften bewahrt, die Forschung zu einem glaubwürdigen Werkzeug für Thought Leadership und PR machen. Sie wird zu einem Multiplikator für menschliches Fachwissen, nicht zu einem Ersatz dafür.

Was auf dem Spiel steht für PR-Kampagnen

Forschung war immer eines der mächtigsten Werkzeuge für die Erlangung von Medienberichterstattung. Eine gut durchgeführte Umfrage kann Schlagzeilen erstellen, Thought Leadership vorantreiben und Kampagnen lang nach dem Start unterstützen. Aber Forschung, die an Glaubwürdigkeit fehlt, kann das Gegenteil bewirken und Beziehungen zu Journalisten schädigen sowie Vertrauen untergraben.

Redakteure achten genauer darauf, wie KI in der PR eingesetzt wird. Einige experimentieren selbst damit, während sie Vorsicht walten lassen. In Cisions 2025 State of the Media Report sagten fast drei Viertel der Journalisten (72%), dass Tatsachenfehler ihr größtes Anliegen bei KI-generierten Materialien seien, während viele auch Bedenken hinsichtlich Qualität und Authentizität äußerten. Und obwohl einige Reporter immer noch offen für KI-unterstützten Inhalt sind, wenn er sorgfältig validiert wird, sind mehr als ein Viertel (27%) stark gegen KI-generierten Presseinhalt jeder Art. Diese Zahlen zeigen, warum Glaubwürdigkeit nicht nachrangig sein kann: Skepsis ist hoch, und Fehler werden Türen schließen.

Die Gewinner werden Teams sein, die KI verantwortungsvoll integrieren, sie nutzen, um schnell zu handeln, ohne Abkürzungen zu nehmen. Sie werden Ergebnisse produzieren, die zeitnah genug sind, um in Nachrichtenzyklen einzutauchen, und solide genug, um der Prüfung standzuhalten. In einem überfüllten Medienlandschaft wird diese Balance der Unterschied zwischen der Erlangung von Berichterstattung und dem Ignoriertwerden sein.

Schlussfolgerung: Glaubwürdigkeit als Währung

KI ist in der PR-Forschung angekommen, um zu bleiben. Ihre Rolle wird sich nur erweitern und Workflows sowie Erwartungen in der gesamten Branche umgestalten. Die Frage ist nicht, ob KI eingesetzt werden soll, sondern wie sie verantwortungsvoll eingesetzt werden kann.

Teams, die KI als Abkürzung behandeln, werden ihre Forschung von den Medien abgelehnt sehen. Teams, die KI als Partner behandeln – Prozesse beschleunigend, während sie Standards von Strenge und Transparenz aufrechterhalten – werden Erkenntnisse produzieren, die sowohl Journalisten als auch das Publikum vertrauen.

In der heutigen Umgebung ist Glaubwürdigkeit die wertvollste Währung. Journalisten werden weiterhin Forschung verlangen, die hohen Standards entspricht. KI kann diese Standards erfüllen, aber nur, wenn sie von menschlichem Urteil geleitet wird. Die Zukunft gehört PR-Fachleuten, die beweisen, dass Geschwindigkeit und Glaubwürdigkeit nicht im Widerspruch zueinander stehen, sondern in Partnerschaft.

Nathan Richter ist ein Senior-Partner bei Wakefield Research, einer Firma, die von Top-Global-Marken und Agenturen vertraut wird – einschließlich 50 der Fortune 100 – in fast 100 Ländern. Er leitet ein Team, das sich auf die Verwendung von Forschung für Thought Leadership, Earned Media Outreach, Lead-Generierung und andere Marketing-Anwendungen spezialisiert hat. Seine Arbeit wurde in unzähligen Medien wie The New York Times, USA Today, NPR, CNBC und The Wall Street Journal vorgestellt.