WISSEN · LEITFADEN · STAND OKTOBER 2026

KI-Content erstellen: Der Leitfaden für Marketing-Teams

KI-Content erstellen heißt 2026 nicht mehr, ein Tool zu finden und einen Prompt zu tippen. Es heißt: eine klare Idee haben, die wenigen wirklich relevanten Modelle für Bild, Video und Audio kennen, sie über eine Plattform wie Magnific oder Higgsfield ansteuern und das Ergebnis im Schnitt veredeln. Der Prompt ist dabei der kleinste Teil der Arbeit.
Von Michael Schirnhofer, KI-Content-Trainer & Speaker · Aktualisiert am 24. Oktober 2026 · Lesezeit ca. 10 Minuten

Das Wichtigste in Kürze

  • Vorstellungskraft schlägt Technik. Wer weiß, was er sehen will, kommt mit KI weiter als jemand mit zehn Jahren After-Effects-Erfahrung, aber ohne Idee.
  • Eine Handvoll Modelle reicht. Für Bild, Video und Audio gibt es jeweils fünf bis sechs Modelle, die im Alltag zählen. Deren Stärken und Schwächen musst du kennen, nicht alle 200 Tools am Markt.
  • Plattform statt Tool-Tourismus. Suiten wie Magnific oder Higgsfield bündeln die Top-Modelle unter einem Login und einer Rechnung.
  • Drei Stufen, 27 Methoden. Jeder KI-Content entsteht durch Erzeugen, Steuern und Veredeln. Die Methode bestimmt das Ergebnis mehr als das Modell.
  • Der Schnitt macht den Unterschied. Aus losen KI-Assets wird erst im Final Edit ein stimmiges Video mit Timing, Übergängen und Sound.
  • Seit 2. August 2026 gilt Art. 50 AI Act. Deepfakes und bestimmte KI-Inhalte müssen gekennzeichnet werden.

Was bedeutet KI-Content-Erstellung im Marketing?

KI-Content-Erstellung ist die Produktion von Bildern, Videos, Musik, Stimmen und Grafiken mit generativen KI-Modellen. Im Marketing geht es dabei um konkrete Assets: Key Visuals, Social-Media-Reels, Ad-Creatives, Erklärvideos, Imagefilme, Jingles oder Produktfotos. Die KI übernimmt die Umsetzung, die früher Monate an Software-Training in Programmen wie After Effects, Cinema 4D, Blender oder Premiere erfordert hat.
Die Formel hat sich dadurch verschoben. Früher hieß sie: Idee plus jahrelanges Software-Lernen ergibt professionellen Output. Heute heißt sie: Idee und Vorstellungskraft plus Referenz plus KI-Assistent plus Tool-Wissen ergibt professionellen Output. Als KI-Assistent dienen Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini, die beim Entwickeln von Story, Skript und Prompts helfen.

Warum ist Vorstellungskraft wichtiger als technisches Verständnis?

Weil KI die Umsetzung zugänglich macht, aber nicht die Idee liefert. Michael Schirnhofer formuliert es in seinen Workshops so: „Vorstellungskraft ist heutzutage wichtiger als technisches Verständnis.“ Er selbst hat keine Ausbildung in Grafik, Video oder Animation, hat nie Photoshop, Premiere oder eine Profikamera verwendet und arbeitet bis heute mit Canva, CapCut und KI-Tools. Alles autodidaktisch, aus Neugier und durch konsequentes Ausprobieren.
„KI demokratisiert Produktion, nicht Kreativität. Der Prompt ist nicht die Arbeit. Er ist der kleinste Teil davon. Davor: Idee, Story, Dramaturgie. Danach: Editing, Sound, Feinschliff.“ Michael Schirnhofer
Für Marketing-Teams heißt das: Die wertvollste Fähigkeit ist nicht, jedes neue Modell zu kennen, sondern zu wissen, welches Ergebnis man will, und es in Worte und Referenzen zu übersetzen.

Wie verbreitet ist KI-Content im Marketing?

KI ist im Marketing angekommen, bei Bildern deutlich weiter als bei Video. Die wichtigsten Zahlen aus dem DACH-Raum und der EU:
  • Deutschland: 57 Prozent der Unternehmen ab 20 Beschäftigten nutzen KI, zum ersten Mal eine Mehrheit. 54 Prozent setzen sie in Marketing und Kommunikation ein (Bitkom, September 2026).
  • Österreich: 30 Prozent der Unternehmen ab 10 Beschäftigten nutzen KI, deutlich mehr als im EU-Schnitt von 20 Prozent. 45 Prozent davon setzen sie in Marketing oder Vertrieb ein, 44 Prozent erzeugen damit Bilder, Videos, Musik oder Audio (Statistik Austria, IKT-Einsatz 2025).
  • Bild vor Video: Mitarbeitende in deutschen Unternehmen, die generative KI nutzen, erstellen damit Texte (86 Prozent) und Bilder (83 Prozent), aber nur 19 Prozent auch Videos und 12 Prozent Musik (Bitkom-Studienbericht, Februar 2026).
  • Marketing-Teams weltweit: 86 Prozent nutzen KI. Rund ein Drittel spart damit 10 bis 14 Stunden pro Woche, ein weiteres Drittel mehr als 15 Stunden (HubSpot State of Marketing 2026).
  • Agenturen: 98 Prozent der befragten deutschen Agenturen nutzen generative KI, 95 Prozent in kreativen Prozessen (BVDW, April 2025).
  • KI-Video wächst: 63 Prozent der Video-Marketer haben bereits KI zum Erstellen oder Bearbeiten von Videos genutzt, nach 51 Prozent im Vorjahr (Wyzowl 2026).
Michaels Einordnung: Bei Bildern ist KI Standard, bei Video stehen die meisten Teams noch am Anfang. Wer Video-Workflows jetzt sauber aufsetzt, hat einen echten Vorsprung.
Quellen: Bitkom-Presseinformation „Erstmals nutzt die Mehrheit der Unternehmen KI“ (14.09.2026); Bitkom-Studienbericht KI (02/2026); Statistik Austria, IKT-Einsatz in Unternehmen 2025; HubSpot, State of Marketing 2026; BVDW x Observatory KI-Agenturbefragung (04/2025); Wyzowl Video Marketing Statistics 2026.

Welche KI-Modelle brauchst du wirklich?

Weniger, als die täglichen Tool-Listen auf LinkedIn vermuten lassen. Es gibt pro Medium eine Handvoll Generierungsmodelle, die im Arbeitsalltag brauchbar sind. Entscheidend ist, ihre Stärken, Schwächen und Einsatzgebiete zu verstehen. Stand Oktober 2026 sind das laut Michael Schirnhofers Workshop-Übersicht:
  • Bild: GPT Image 2.5 (OpenAI), Nano Banana Pro und 2.1 (Google), MAI-Image 2.6 (Microsoft), Seedream 5 (ByteDance), FLUX.2 und FLUX 3 (Black Forest Labs) sowie Recraft V4.1 für echte Vektorgrafiken.
  • Video: MiniMax H3, Seedance 2.5, Gemini Omni Flash, Kling 4.0, Veo 3.1 und Wan 3.0.
  • Audio: ElevenLabs V4 für Stimmen, Suno v6 und Lyria 3 Pro für Musik, MiniMax Music 2.5, Eleven Music und Udio sowie der native Ton der neuen Video-Modelle.
Bevor du ein Modell wählst, kläre die Zielsetzung: Willst du realen Film, einen stilisierten oder künstlerischen Look, KI-Avatare, Motion Design, Text-Animationen, Übergänge per Start- und Endframe, Video mit Sound, multimodale Eingaben oder Lip-Sync? Jede dieser Anforderungen hat ein anderes Lieblingsmodell. Die Details findest du in den Vergleichen zu KI-Bildgeneratoren, KI-Video-Generatoren und KI-Audio.

Welche Methoden der KI-Generierung gibt es?

Jedes KI-Asset entsteht in drei Stufen: Erzeugen (das Bild oder der Clip entsteht), Steuern (du führst Regie) und Veredeln (nachträglich ändern). Für Bild, Video und Audio gibt es jeweils neun Methoden, insgesamt also 27.
Die praktikabelsten Methoden im Marketing sind Image-to-Image und Image-to-Video: Dein Foto bleibt die Basis, die KI verändert oder bewegt nur, was du ansagst. Für Kampagnen kommt Character-Lock dazu, bei dem Gesicht, Produkt oder Look als Referenz hochgeladen werden, damit alle Motive gleich aussehen. Reines Text-to-Image oder Text-to-Video ist am schnellsten, aber am wenigsten kontrollierbar. Alle 27 Methoden mit passenden Modellen erklärt der Artikel 27 Methoden der KI-Content-Generierung.

Brauchst du für jedes KI-Modell ein eigenes Abo?

Nein. Statt bei jedem Anbieter ein Abo abzuschließen, lohnt es sich, auf ein bis zwei Plattformen zu setzen. Michael nennt das den Schritt „von Tool-Tourismus zu Plattform-Klarheit“. Suiten und Plattformen bündeln die Top-Modelle, du gibst einen Prompt ein, testest ihn mit mehreren Modellen und vergleichst sofort. Ein Login, eine Rechnung.
Plattformen, die Bild-, Video- und Audio-Modelle hosten, gibt es viele: Krea, Higgsfield, Adobe Firefly, OpenArt, Weavy, Invideo, Kittl, getimg.ai, fal.ai, LTX Studio, Artlist, ElevenLabs, Leonardo, Runway, Pollo oder Lovart. Im Kern bieten sie alle die entscheidenden Modelle. Sie unterscheiden sich in Zusatzfunktionen, Apps, Agenten und Bedienung.
Für rund 90 Prozent der Marketing-Teams empfiehlt Michael Magnific (vormals Freepik) als zugänglichste All-in-One-Plattform, vor allem für teamübergreifendes Arbeiten. Wer mehr Spezial-Apps für Video will, ergänzt Higgsfield. Den ausführlichen Vergleich liest du in Magnific vs. Higgsfield.

Über welche Oberflächen arbeitest du mit KI-Modellen?

Es gibt fünf typische Arbeitsweisen, von einfach bis fortgeschritten:
  1. Chat beim Anbieter: Die häufigste Form, vor allem für Bilder, direkt in ChatGPT oder Gemini.
  2. Plattform-Interface: In Magnific oder Higgsfield wählst du Modell, Bilder und Referenzen, schreibst den Prompt und legst Auflösung, Länge und Format fest.
  3. Node-basierte Workflows auf einem Canvas: In Magnific Spaces verbindest du Prompt, Referenzen und mehrere Modelle als Knoten. So vergleichst du etwa GPT Image, Nano Banana und Seedream bei identischem Input und schickst das beste Bild weiter in ein Video-Modell.
  4. Agenten-Chat: Der Higgsfield Supercomputer bekommt Bilder und eine Idee als Beschreibung, orchestriert eigenständig Agenten und Skills, schreibt das Skript und arbeitet wie ein Creative Director.
  5. Claude oder ChatGPT über MCP: Für Fortgeschrittene. Über eine MCP-Schnittstelle ist der Assistent mit deinem Higgsfield- oder Magnific-Konto verbunden und steuert Modelle und Features, ohne dass du die Plattform öffnest.

Wie sieht ein KI-Content-Workflow in der Praxis aus?

Ein professioneller KI-Video-Workflow besteht aus sechs Schritten. So entstehen auch Michaels Konferenz- und Kundenclips:
  1. Idee und Storyline: Ziel, Kontext und Dramaturgie festlegen, gerne gemeinsam mit Claude oder ChatGPT als Sparringspartner.
  2. Musik zuerst: Mit Suno einen Song zum Thema generieren. Er gibt Vibe, Tempo und Schnittrhythmus vor.
  3. Bild-Assets: Aus echten Fotos mit Image-to-Image (zum Beispiel Nano Banana Pro in Magnific) Varianten und Szenen bauen.
  4. Video-Assets: Mit Start- und Endframes, Image-to-Video, Kamerafahrten, Lip-Sync oder Motion Graphics bewegen, etwa mit Kling, Seedance oder Hailuo in Higgsfield.
  5. Stimme und Sound: Voice-over mit ElevenLabs, Sound-Effekte und Jingles ergänzen.
  6. Final Edit: Im Schnittprogramm aus losen Einzelteilen ein stimmiges Video mit Timing, Übergängen und Effekten bauen.
Für einen einzigen Konferenz-Clip entstehen so schnell über 100 Bild- und Video-Generierungen mit verschiedenen Modellen. Den kompletten Breakdown mit allen Modellen und Zwischenschritten zeigt der Artikel KI-Video erstellen: Workflow aus der Praxis.
Teilnehmer:innen arbeiten im KI Content Workshop von Michael Schirnhofer an eigenen KI-Projekten

KI-only, hybrid oder einzelne Assets: Was passt wann?

Im Marketing-Alltag gibt es drei Produktionsarten:
  • KI-only: Das gesamte Video entsteht mit KI, etwa ein Imagefilm aus acht Szenen, bei dem jedes Endbild das Startbild der nächsten Szene ist. Bei einem Kundenprojekt von Michael lagen die Credit-Kosten für ein zu 95 Prozent KI-generiertes Imagevideo bei rund 100 Euro.
  • Hybrid: Klassisches Handwerk plus KI. Echte Aufnahmen werden mit KI-Montagen, neuen Hintergründen oder Spezialeffekten kombiniert, etwa mit Kling o1 Edit, das Szenerien in echten Videos austauscht.
  • Single Assets: Einzelne B-Rolls, Produktshots, Visual Hooks, Audio-Jingles oder Motion Graphics, die in bestehende Produktionen einfließen.
Für Ad-Creatives ist der hybride Ansatz oft der stärkste: echtes Produkt, KI-Umgebung, schnelle Varianten. Mehr dazu im Artikel Ad-Creatives mit KI erstellen.

Was musst du rechtlich beachten?

Seit 2. August 2026 gelten die Transparenzpflichten nach Art. 50 der EU-KI-Verordnung (AI Act). Unternehmen, die KI-Inhalte beruflich einsetzen, müssen Deepfakes, also KI-Bilder, -Videos oder -Audios, die realen Personen, Orten oder Ereignissen ähneln und fälschlich echt wirken, klar als künstlich kennzeichnen. Die EU-Kommission stellt dafür drei Icons bereit: „AI“, „AI generated“ und „AI modified“. Was das für Social Media und Werbung bedeutet, erklärt der Artikel KI-Kennzeichnungspflicht nach Art. 50 AI Act.

Wie schreibst du bessere Prompts?

Mit einem Denk-Framework statt mit Prompt-Vorlagen. Michael arbeitet mit CO-STAR: Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response. Sechs Fragen, die jede vage Idee in einen präzisen Auftrag verwandeln. Zwei Praxistipps dazu: Lass dir komplexe Bild- und Video-Prompts von Claude oder ChatGPT ausformulieren, und sprich deine Ideen mit einem Tool wie Wispr Flow ein, statt sie zu tippen. Das komplette Framework mit Beispielen steht im Artikel CO-STAR Prompt-Framework. Begriffe wie Start-Frame, Character-Lock oder Inpainting erklärt das KI-Content-Glossar.
AUS DER PRAXIS

Drei echte Projekte, null Drehtage

So sieht KI-Content-Erstellung aus, wenn ein Kunde dranhängt. Jedes Making-of zeigt Szene für Szene, welche Tools zum Einsatz kamen und was schiefging. Alle Projekte findest du unter Selected Work.
Making-of KARL N°5: KI-Kinotrailer

KARL N°5: Kinotrailer

Fünf Wohnungen in Graz, Baubeginn 2027. Trotzdem gibt es schon einen 2:18 Minuten langen Kinotrailer, gebaut aus 48 Generierungen mit Seedance 2.5.
Making-of ansehen
Making-of PROMPT.AKTUELL: KI-TV-Beitrag

PROMPT.AKTUELL: TV-Beitrag

Satirischer Nachrichtenbeitrag mit einer KI-Moderatorin, die es nicht gibt. 2:03 Minuten mit Nano Banana Pro, Seedance 2.5 und ElevenLabs.
Making-of ansehen
Making-of Pölzl Fire Campus: KI-Explainer

Pölzl Fire Campus: Explainer

75-Sekunden-Explainer für eine Online-Akademie für Brandschutz. Variable Kosten für Bild, Video, Stimme und Musik: rund 10 Dollar.
Making-of ansehen

Wie kannst du Content mit KI erstellen? Der Einstieg in 5 Schritten

Du musst nicht mit dem großen Video-Workflow starten. So kommst du vom ersten Prompt zum ersten Asset, das du wirklich veröffentlichen kannst:
  1. Use Case wählen: Starte mit einem Format, das regelmäßig gebraucht wird, etwa Produktbilder, Social-Media-Visuals oder ein Ad-Creative. Ein klarer Use Case schlägt zehn lose Experimente.
  2. Ein Modell pro Medium festlegen: ein Bildmodell wie Nano Banana Pro oder GPT Image, ein Videomodell wie Kling oder Seedance. Welches Bildmodell wofür passt, zeigt der KI-Bildgeneratoren-Vergleich.
  3. Mit echten Assets arbeiten: Lade echte Produktfotos, Logos oder Porträts hoch und arbeite mit Image-to-Image. So bleibt deine Marke erkennbar und der Content wirkt nicht generisch.
  4. Mit Struktur prompten: Beschreibe Kontext, Ziel, Stil, Tonalität, Zielgruppe und gewünschtes Ergebnis. Genau das leistet das CO-STAR Prompt-Framework.
  5. Auswählen, nachbearbeiten, kennzeichnen: Generiere mehrere Varianten, nimm die beste, verfeinere sie im Grafik- oder Schnittprogramm und prüfe, ob eine Kennzeichnung nötig ist.

Was kostet KI-Content-Erstellung?

Deutlich weniger als eine klassische Produktion, aber nicht gratis. Die meisten Profi-Modelle laufen über Abos oder Credits. Plattformen wie Magnific oder Higgsfield bündeln viele Modelle in einem Abo, das spart Einzelverträge. Zur Orientierung: Bei einem Kundenprojekt von Michael lagen die Credit-Kosten für ein zu 95 Prozent KI-generiertes Imagevideo bei rund 100 Euro. Der größere Faktor ist die Zeit, denn für einen einzigen Konferenz-Clip entstehen schnell über 100 Generierungen. Was die einzelnen Bildmodelle kosten, steht in der Preisübersicht im KI-Bildgeneratoren-Vergleich.

Welche Fehler solltest du bei der KI-Content-Erstellung vermeiden?

  • Tool-Hopping: Jede Woche ein neues Tool testen, statt einen Workflow wirklich zu beherrschen.
  • Text-to-Image ohne Referenz: Ergebnisse sehen beliebig aus und passen nicht zur Marke. Mit eigenen Fotos und Referenzbildern wird KI-Content markenkonform.
  • Ein Prompt, ein Versuch: Gute Ergebnisse entstehen aus Varianten und Iteration, nicht aus dem ersten Wurf.
  • Kennzeichnung vergessen: Realistisch wirkende Personen, Orte oder Ereignisse musst du seit 2. August 2026 kennzeichnen. Details im Artikel zur KI-Kennzeichnungspflicht.
  • Kein Final Edit: KI liefert Rohmaterial. Erst Schnitt, Timing und Sound machen daraus Content, der performt.
Du willst Content mit KI erstellen lernen, an einem Tag und mit eigenen Ergebnissen? Dafür gibt es den KI Content Workshop in Graz und für ganze Teams die Inhouse KI-Schulung.

Alle Deep Dives zum Leitfaden

KI-Bildgeneratoren im Vergleich

GPT Image, Nano Banana, Seedream, FLUX, Recraft und MAI-Image: Stärken, Schwächen, Einsatzgebiete.
Artikel lesen

KI-Video-Generatoren im Vergleich

MiniMax H3, Seedance, Gemini Omni Flash, Kling, Veo und Wan: welches Modell für welchen Clip.
Artikel lesen

KI-Audio: Stimme, Musik, Sound

ElevenLabs, Suno, Lyria und Co.: Voice-over, Songs, Jingles und Sound-Effekte mit KI.
Artikel lesen

27 Methoden der KI-Generierung

Erzeugen, Steuern, Veredeln: alle Methoden für Bild, Video und Audio auf einen Blick.
Artikel lesen

Magnific vs. Higgsfield

Welche KI-Plattform passt zu deinem Team, und warum ein bis zwei Plattformen reichen.
Artikel lesen

KI-Video-Workflow aus der Praxis

Breakdown eines Konferenz-Clips: Song, Bild-Assets, Kamerafahrten, Lip-Sync, Final Edit.
Artikel lesen

Ad-Creatives mit KI erstellen

Produktspots, Visual Hooks, UGC-Formate und Varianten mit Higgsfield Marketing Studio und Co.
Artikel lesen

KI-Kennzeichnungspflicht

Was Art. 50 AI Act seit August 2026 für Social Media und Werbung bedeutet.
Artikel lesen

CO-STAR Prompt-Framework

Sechs Buchstaben, die aus einer vagen Idee einen präzisen Prompt machen.
Artikel lesen

KI-Content-Glossar

Von Character-Lock bis Video-to-Video: die wichtigsten Begriffe kurz erklärt.
Glossar öffnen

Häufige Fragen zur KI-Content-Erstellung

Brauche ich Design- oder Videokenntnisse, um KI-Content zu erstellen?
Welches KI-Tool ist das beste für Marketing-Content?
Was kostet die Produktion eines KI-Videos?
Muss ich KI-generierte Bilder und Videos kennzeichnen?
Wie lerne ich KI-Content-Erstellung am schnellsten?

KI-Content nicht nur lesen, sondern selbst bauen

Im KI Content Workshop in Graz setzt du an einem Tag eigene Bilder, Videos und Ad-Creatives mit KI um, mit maximal zwölf Teilnehmer:innen. Für ganze Teams kommt Michael auch inhouse.
Zum KI Content WorkshopInhouse-Schulung für Teams
Mobile Wizard · Michael Schirnhofer
KI-Content-Trainer & Speaker. „Mobile Wizard“ ist eine Marke der Denkwerk Collective GmbH, Zeltweg, Steiermark.
Startseite · Über Michael · KI Content Workshop · Inhouse-Schulung · Speaker · Wissen
info@mobile-wizard.at · LinkedIn · Instagram
Impressum · Datenschutz