Wenn Algorithmen entscheiden, was ‚real‘ ist, wird Governance zur wichtigsten Marketing-Disziplin unserer Zeit.

C-Level Entscheidungsarchitektur für Steuerung von Algorithmischer Reralität (Bild Dall-E)

Anders Indset wirft mit seinem Impuls zur „algorithmischen Konstruktion der Wirklichkeit“ eine Frage auf, die über die bloße Medientheorie hinausreicht.

Wenn die Kohärenz von Systemen die klassische Aushandlung von Wahrheit ersetzt, verschiebt sich die unternehmerische Verantwortung von der Inhaltskontrolle hin zur Prozess-Governance. Es geht dann nicht mehr primär darum, ob ein einzelnes Ergebnis „wahr“ ist, sondern ob die Logik seiner Erzeugung den strategischen und ethischen Leitplanken der Organisation entspricht. In einer Welt, in der Wirklichkeit berechnet wird, ist die Qualität des zugrunde liegenden Managementsystems, die Architektur der Entscheidungspfade, das einzige verbleibende Korrektiv. Für die Führungsebene bedeutet dies: Vertrauen wird künftig nicht mehr durch punktuelle Prüfung von Resultaten gesichert, sondern durch die Zertifizierbarkeit der Entstehungsprozesse.

Welche Kriterien definieren für eine Organisation die Belastbarkeit einer Wirklichkeit, die nicht mehr primär auf menschlicher Interpretation, sondern auf statistischer Wahrscheinlichkeit beruht?

Der Impuls von Anders Indset zur Frage, wer Wirklichkeit prägt, lässt sich auch als Risikothema für Unternehmenskommunikation lesen.

Sobald Sichtbarkeit, Deutung und Anschlussfähigkeit systemisch mitproduziert werden, entsteht ein neues Kommunikationsrisiko: Realität wird nicht mehr nur beschrieben, sondern mit erzeugt.

Interessant wird das auf Steuerungsebene. Kommunikation verantwortet dann nicht mehr nur Botschaften, sondern die Bedingungen, unter denen Aussagen als glaubwürdig, orientierend oder handlungsleitend gelten.

Was ich häufig beobachte: Organisationen managen Inhalte und Kanäle, aber nicht die Risikologik dahinter. Damit wächst die Wahrscheinlichkeit, dass Reputation durch anschlussfähige, aber nicht überprüfbare Narrative geprägt wird.

Welche Strukturen braucht Unternehmenskommunikation, um unter algorithmischem Einfluss weiterhin verlässlich zwischen Wirkung, Orientierung und Risiko zu steuern?

 

Unter algorithmischem Einfluss braucht Unternehmenskommunikation nicht „mehr Content“, sondern klare Steuerungsstrukturen – vergleichbar mit Finance oder Compliance. Fünf Bausteine sind entscheidend:

1) Klare Verantwortungsarchitektur (Ownership statt Zuständigkeit)

Kommunikation wird zur Mitverantwortlichen für Realitätsrahmen, nicht nur für Botschaften.

Struktur:

  • CCO/Leitung Kommunikation als „Owner“ für Reputationslogik

  • Schnittstelle zu IT, Legal, Risk, HR

  • definierte Eskalationspfade bei kritischen Outputs (z. B. KI-generierte Inhalte, virale Narrative)

Ziel:
Nicht „wer postet?“, sondern „wer verantwortet Wirkung und Deutung?“

2) Governance für algorithmische Einflussfaktoren

Algorithmen wirken wie unsichtbare Co-Autoren.

Struktur:

  • Regeln für KI-Einsatz in Kommunikation (Generierung, Monitoring, Simulation)

  • Dokumentation: Was ist menschlich kuratiert, was modellgestützt?

  • Auditierbarkeit von Entscheidungswegen

Ziel:
Nachvollziehbarkeit ersetzt Bauchgefühl.

3) Reputations-Risikomanagement statt Kanalsteuerung

Risiken entstehen nicht primär durch Inhalte, sondern durch Anschlussfähigkeit.

Struktur:

  • Frühindikatoren: Narrative, Frames, semantische Verschiebungen

  • Risiko-Kategorien:

    • plausibel, aber falsch

    • emotional anschlussfähig, aber unbegründet

    • korrekt, aber missverständlich operationalisierbar

  • Red-Team-Prinzip vor großen Veröffentlichungen

Ziel:
Kommunikation erkennt nicht nur Shitstorms, sondern epistemische Risiken.

4) Entscheidungslogik: Wirkung vs. Orientierung trennen

Viele Organisationen optimieren Wirkung, verlieren aber Orientierung.

Struktur:

  • Zwei Leitfragen vor Veröffentlichung:

    1. Steigert das Reichweite/Wirkung?

    2. Stärkt das Urteilsfähigkeit/Orientierung?

  • Wenn beides kollidiert → Managemententscheidung, kein Social-Media-Call.

Ziel:
Kommunikation bleibt Führungsinstrument, nicht Resonanzverstärker.

5) Prüfpfade für „operative Wahrheit“

Was funktioniert, wird schnell als „real“ akzeptiert.

Struktur:

  • Post-Release-Checks:

    • Was wurde tatsächlich verstanden?

    • Welche Handlungen wurden ausgelöst?

    • Wo wurde Interpretation zu „Fakt“?

  • Feedback-Schleifen in Strategie, Produkt, HR

Ziel:
Organisation lernt, wie ihre Kommunikation Wirklichkeit mitformt.

Die Logik dahinter

  1. Algorithmische Systeme verschieben Wahrnehmung → Kommunikation beeinflusst Realität stärker.

  2. Mehr Einfluss = mehr Verantwortung → klassische PR-Strukturen reichen nicht.

  3. Risiken entstehen nicht nur durch Fehler, sondern durch plausible, anschlussfähige Narrative.

  4. Daher braucht Kommunikation:

    • Governance

    • Risiko-Logik

    • Entscheidungsarchitektur

statt reiner Content- oder Kanaloptimierung.

Alternative Modelle (je nach Organisation)

A) Lean-Modell (KMU):

  • 1 Verantwortliche Person

  • KI-Regeln + Eskalationsliste

  • Quartalsweise Reputationsanalyse

B) Corporate-Modell:

  • Communications Risk Board

  • KI-Governance integriert in Compliance

  • kontinuierliches Narrative-Monitoring

C) High-Maturity-Modell:

  • Kommunikation als Teil des Enterprise Risk Management

  • Reputations-KPIs auf Vorstandsebene

  • Auditfähige Entscheidungsprotokolle

Praktischer Action-Plan

Innerhalb von 30 Tagen:

  1. Liste erstellen:

    • Wo beeinflussen Algorithmen heute eure Kommunikation?

  2. Verantwortliche benennen:

    • Wer trägt Reputationsverantwortung?

  3. Drei Risikotypen definieren:

    • falsch / missverständlich / über-anschlussfähig

  4. Red-Team-Test:

    • eine wichtige Botschaft bewusst angreifen lassen

  5. Review:

    • Welche Outputs wirken stärker als beabsichtigt?

Kerngedanke

Unter algorithmischem Einfluss ist Unternehmenskommunikation kein Sendesystem mehr.

Sie wird zum Steuerungssystem für Wahrnehmung, Verantwortung und Risiko.

KI wirkt nicht nur als Tool, sondern als struktureller Einflussfaktor auf Wahrnehmung, Sichtbarkeit und Deutung. Kommunikation muss deshalb nicht nur Inhalte steuern, sondern die Bedingungen, unter denen Aussagen als glaubwürdig gelten.

Typische Risiken:

  • plausible, aber falsche Narrative

  • automatisierte Skalierung von Fehlinterpretationen

  • Verlust von Nachvollziehbarkeit bei Botschaften

  • Reputationsverschiebungen durch algorithmische Sichtbarkeit

Reputation entsteht zunehmend durch Anschlussfähigkeit in Plattformlogiken. Kommunikation muss daher nicht nur reagieren, sondern aktiv steuern, welche Deutungsrahmen entstehen und stabil bleiben.

Weil KI-gestützte Kommunikation Entscheidungen mit Wirkung auf Vertrauen, Wahrnehmung und Risiko erzeugt. Governance schafft klare Verantwortlichkeiten, Prüfpfade und dokumentierte Entscheidungslogiken.

Neben klassischer PR:

  • Steuerung von Narrativen

  • Bewertung von Reputationsrisiken

  • Mitgestaltung von KI-Policies

  • Übersetzung von Strategie in orientierende Kommunikation

Nicht nur über Reichweite oder Tonalität, sondern über:

  • Interpretationsabweichungen

  • Anschlussfähigkeit von Narrativen

  • ausgelöste Handlungen

  • Vertrauensstabilität über Zeit

Reputation wird nicht mehr nur durch Aussagen geprägt, sondern durch Ranking, Sichtbarkeit und Kontextualisierung in Plattformen und KI-Systemen.

  • Systemverständnis

  • Risikodenken

  • Governance-Know-how

  • Fähigkeit, Wirkung und Orientierung zu trennen

Klassische PR steuert Botschaften.
KI-gestützte Kommunikation beeinflusst Wahrnehmungsräume, oft indirekt und dynamisch.

Nicht mehr: „Was kommunizieren wir?“
Sondern: „Welche Realität entsteht durch unsere Kommunikation – und wer verantwortet sie?“

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