Generative KI in der Hochschulkommunikation : Ergebnisse der 3. Welle - 2025 / Justus Henke, Matthias Begenat

Abstract

Die dritte Welle der HochKI-Befragung untersucht den Einsatz generativer KI-Tools in der Öffentlichkeitsarbeit deutscher Hochschulen im Jahr 2025. Auf Basis einer teilstandardisierten Online-Befragung, an der sich 64 Kommunikationsabteilungen beteiligt haben, analysiert die Studie Nutzungsmuster, Anwendungsfälle und Herausforderungen entlang der Phasen der Kommunikationsplanung. Als neues Messinstrument wird die KIWI-Matrix (KI in der Wissenschaftskommunikation) eingeführt, die den KI-Einsatz differenziert nach Themenwahl, Zielgruppenanalyse, Kommunikationszieldefinition, Medium-/Formatauswahl, Stil/Tonalität und Wirkungsanalyse erfasst. Die Ergebnisse zeigen eine dynamische Diffusion generativer KI seit 2023: Die regelmäßige Nutzung von Textgenerierungstools stieg von 22 auf 84 Prozent, Übersetzungstools werden von 83 Prozent regelmäßig eingesetzt. Gleichzeitig offenbart sich eine ausgeprägte strategische Lücke: Während KI intensiv für operative Aufgaben wie Textoptimierung und Übersetzung genutzt wird, bleiben analytische Phasen wie Zielgruppenanalyse (5 %) und Wirkungsmessung (3 %) weitgehend unberührt. Datenschutzbedenken (81 %) und Fakten reue (77 %) bilden die zentralen Hemmnisse. Geringe Budgets und informelle „Schatten-KI“-Nutzung (69 %) verweisen auf eine Diskrepanz zwischen institutioneller Regulierung und faktischer Praxis. Die Studie konstatiert einen beginnenden Rollenwandel von Kommunikator.innen als Produzent.innen hin zu Kurator.innen, dessen Vollzug jedoch eine durchgängige KI-Unterstützung aller Planungsphasen voraussetzt.

The third wave of the HochKI survey examines the use of generative AI tools in public relations at German higher education institutions in 2025. Based on a semi-standardized online survey in which 64 communication departments participated, the study analyzes usage patterns, use cases, and challenges along the phases of communication planning. The KIWI matrix (AI in Science Communication) is introduced as a new measurement instrument, capturing AI deployment differentiated by topic se lection, target group analysis, communication goal definition, medium/format selection, style/tonality, and impact analysis. Results demonstrate a dynamic diffusion of generative AI since 2023: Regular use of text generation tools increased from 22 to 84 percent, while translation tools are regularly employed by 83 percent. Simultaneously, a pronounced strategic gap emerges: While AI is intensively used for operational tasks such as text optimization and translation, analytical phases like target group analysis (5%) and impact measurement (3%) remain largely untouched. Data protection concerns (81%) and factual accuracy (77%) constitute the primary barriers. Limited budgets and informal "shadow AI" usage (69%) indicate a discrepancy between institutional regulation and actual practice. The study identifies an emerging role shift from communicators as producers toward curators, though its completion requires comprehensive AI support across all planning phases.