Kassian A. Goukassian (Foto: IMAGO / BeckerBredel)
Kiel – Der Special-Interest-Verlag Falkemedia nutzt bestehende KI-Tools konsequent für Newsletter, Magazinübersetzungen, Recherchen und zur Imitation von Autorenstilen. Auch bei Datenanalyse, Design, Werbekampagnen, Social Media und in der Buchhaltung arbeitet Falkemedia dank KI-Einsatz schneller, besser und effizienter. Treibende Kraft dahinter ist Verleger Kassian A. Goukassian, der von einem „Silicon-Valley-Mindset in einem mittelständischen Verlagshaus“ schwärmt. In elf Cases blickt Roland Karle in „kress pro“ in die KI-Praxis des Verlags, nennt Fallstricke und gibt Praxistipps.
Case 1: Redaktion/Automatisierung – Newsletter erstellen in 15 Minuten statt in fünf Stunden
Hintergrund: Die Newsletter-Produktion in der „Stereo“-Redaktion war ein wöchentlicher Stundenfresser: Artikel von der Website mussten händisch ausgewählt und in ein starres Tool kopiert werden. Seit Anfang 2026 übernimmt KI nahezu den gesamten Workflow, vom Aussuchen der Artikel bis zum fertigen HTML-Layout. Der Aufwand ist von bis zu fünf Stunden auf rund 15 Minuten geschrumpft.
Praxis: Gearbeitet wird mit einem Projekt im KI-Chatbot Claude (vergleichbar mit den Custom GPTs bei ChatGPT). Es enthält die Stilvorlagen und Anweisungen für den „Stereo“-Newsletter und braucht im Alltag nur noch ein „Go“. Das System findet auf stereo.de die relevanten neuen Inhalte, sortiert sie nach redaktioneller Logik und liefert den HTML-Code zum direkten Einfügen ins Newsletter-Tool. Auch der Begrüßungstext wird mitgeliefert. Er bezieht sich konkret auf die Inhalte des jeweiligen Newsletters und wird in wenigen Minuten redaktionell perfektioniert. Einige Formate, etwa Musikrezensionen, müssen aus technischen Gründen noch händisch nachgepflegt werden – mit Templates, die Claude vorbereitet. Die vollständige Automatisierung ist der nächste Entwicklungsschritt.
„Wir haben einen Prozess, der jahrelang Stunden gefressen hat, in eine Routine von wenigen Minuten verwandelt“, sagt Julian Holländer, Digital Content & Product Lead bei „Stereo“. „Die Redaktion kann sich wieder auf das konzentrieren, wofür sie ausgebildet ist – und nicht auf das Kopieren von URLs.“
Tipp: Für die Etablierung solcher Workflows ist die KI selbst der beste Sparringspartner. Fragen wie „Kannst du Stil und Template meines Newsletters extrahieren?“ oder „Welche Daten meiner Website kannst du verwerten?“ liefern in Minuten erste Architektur-Skizzen. Die wichtigste Erkenntnis aus diesem Projekt: Es braucht keine Entwicklungsabteilung. Diese Lösung ist komplett aus der Redaktion heraus entstanden, mit Claude als Co-Pilot.
Case 2: Redaktion/Sprache – KI trainiert und imitiert journalistischen Stil
Hintergrund: Falkemedia publiziert „Sylt Fräulein“, das Magazin von und mit der erfolgreichen Bloggerin Finja Schulze. Es hat einen unverwechselbaren Ton: warmherzig, lokal, mit eigenem Rhythmus. Diesen Stil über alle Kanäle konsistent zu halten, ist redaktionelle Kernaufgabe, besonders wenn Themen schnell produziert werden müssen. Falkemedia hat dafür eine KI-Redaktionsassistenz aufgebaut, die auf dem gesamten publizistischen Output der Marke trainiert wurde.
Praxis: Über 300 veröffentlichte Texte aus Magazin, Website und Blog sowie Social-Media-Beiträge bilden die Trainingsgrundlage. Hinzu kommt eine Sentiment-Analyse der Community-Kommentare, sprich: Welche Themen lösen Reaktionen aus und welcher Ton kommt bei den Leserinnen tatsächlich an? Daraus hat das System Satzbau, Rhythmus, Wortwahl und typische Strukturen der Marke gelernt. Für jedes Format – Magazin, Social Media, demnächst auch Blog und Newsletter – gibt es eigene Setups mit passenden Stilregeln. Im Alltag funktioniert der Workflow so: Finja Schulze, Gesicht und Chefredakteurin von „Sylt Fräulein“, besucht einen Kunden – ein Café, ein Hotel, ein lokales Projekt. Sie schickt Notizen, Audioaufnahmen und Fotos direkt aus dem Auto an das System. Bis sie beim nächsten Termin ankommt, liegt eine Rohfassung im „Sylt Fräulein“-Ton vor, inklusive erster Ideen für weitere Inhalte auf anderen Kanälen. Eine Kollegin in der Redaktion kann sofort weiterarbeiten, ergänzen, prüfen, freigeben. „Die KI nimmt mir nicht die Stimme weg, sie nimmt mir das Tippen ab“, sagt Schulze. „Das Gespräch, das Zuhören, das Hinsehen – das mache ich nach wie vor selbst, nur mehr davon.“
Tipp: Wichtig ist, die KI mit sehr vielen Texten zu füttern und sie somit bestmöglich zu trainieren. „Zehn Beispieltexte reichen nicht. Wer Hunderte einpflegt und konsequent nach Textkategorie und Ressort trennt, bekommt ein Werkzeug, das wirklich im Markenton arbeitet“, sagt Falkemedias IT-Chef Sebastian Fischbeck. Wer diesen Schritt jedoch überspringt, bekomme einen generischen Assistenten, „dessen Output genauso aufwendig nachzubearbeiten ist wie ein Rohtext von null“.
Case 3: Layout/Design – Eigene KI-App für Aufmacherfotos
Hintergrund: Bei „Stereo“ entsteht das Aufmacherfoto eines Produkttests in der Regel im hauseigenen Fotostudio. Aus Ressourcengründen bleibt der Redaktion in vielen Fällen aber nur das Pressebild des Herstellers. Das bricht stilistisch mit der visuellen Handschrift des Magazins. Seit Anfang 2026 schafft eine selbst entwickelte KI-App Abhilfe, indem sie nüchterne Pressefotos in den „Stereo“-Look überträgt.
Praxis: Umgesetzt wurde die Anwendung im Builder von Google AI Studio in Eigenregie von Layout-Leiter Daniel Schiepe. „Ich habe zuvor noch nie eine App gebaut und hätte das auch gar nicht gekonnt“, sagt Schiepe. „Dank KI kann ich jetzt selbstständig Lösungen entwickeln, die genau auf unsere Bedürfnisse zugeschnitten sind.“ Über eine schlanke Browser-Oberfläche zieht er zwei Bilder per Drag and Drop in die App: einen Freisteller des Geräts und ein Referenzfoto aus dem „Stereo“-Studio. Nach Auswahl des Seitenverhältnisses entsteht ein Aufmacher in 4K-Auflösung mit über 5.000 Pixel Breite, bei dem die KI auch Schatten und Lichtsetzung übernimmt. Liegt kein Freisteller vor, lässt sich dieser per Checkbox automatisch erzeugen.
Eine Schwachstelle bleibt: Logos, Beschriftungen und technische Details werden von der KI noch häufig verfremdet. Deshalb wird das erzeugte Motiv zur Qualitätssicherung anschließend mit dem originalen Freisteller passgenau überlagert. „Diese Sicherheitsschleife ist Pflicht“, sagt Julian Kienzle, Chefredakteur „Stereo“. „Die KI macht Fehler, und falsche Schriftzüge oder gar erfundene Bedienelemente sind ein absolutes No-Go.“ Im redaktionellen Alltag wiegt für ihn aber die Bildqualität schwerer: „Die Aufmacher sehen heute schlicht viel professioneller aus, als wenn wir sie unter Zeitdruck händisch bauen würden. Diese Qualität hätten wir uns vorher gar nicht leisten können.“
Tipp: Nicht jede Anforderung lässt sich sinnvoll mit KI lösen, nicht jedes Feature muss zu 100 Prozent funktionieren. Wer den manuellen Freisteller-Austausch akzeptiert, gewinnt inhaltliche Präzision bei minimalem Mehraufwand. Wo die KI an Grenzen stieß – etwa bei Hintergrundfarben oder stark abweichenden Perspektiven –, half am Ende kein längerer Prompt, sondern der Verzicht auf das Feature.
- Case 4: Publishing/Internationalisierung – Ein komplettes Magazin in zehn Minuten übersetzen
- Case 5: Content/Recherche – KI recherchiert und verlinkt auf Stichwort
- Case 6: Datenanalyse/Publikumsinteressen – Nutzerpräferenzen erkennen und Programmempfehlungen geben
- Case 7: Werbung/Media – Hohe Qualität aus dem Prompt
- Case 8: Teamarbeit/Kommunikation – Wie KI Meetings produktiver macht
- Case 9: Linkedin/Automatisierung – KI-Agent bereitet persönliche Social-Media-Posts vor
- Case 10: Verwaltung/Buchhaltung – KI reduziert den Aufwand für Buchhaltung erheblich
- Case 11: Datenschutz – Direkte Ansprache, diskreter Umgang mit 340.000 Profilen
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