Podcast-Produktion mit KI im Aufwind: Ergebnisse der großen Podigee-Umfrage

Podcast-Produktion mit KI im Aufwind: Ergebnisse unserer großen Umfrage

Die Podcast-Welt ist in Bewegung – und das nicht erst seit gestern. Neue Formate entstehen, Produktionsprozesse werden immer professioneller und die Konkurrenz um Hörer nimmt zu. Gleichzeitig gewinnen digitale Helfer rasant an Bedeutung, allen voran Technologien aus dem Bereich Künstliche Intelligenz (KI).

Wir bei Podigee möchten genauer wissen, wie Podcaster KI bereits heute nutzen. Unsere jüngste Umfrage bringt deshalb mehr Klarheit in die Frage, wo genau Podcast-KI-Tools schon eingesetzt werden und wie sich das in Zukunft entwickeln könnte. In diesem Beitrag werfen wir einen ausführlichen Blick auf die Ergebnisse, beleuchten die Aussagen von Podigee-CEO Mati und zeigen, in welchen Bereichen KI den größten Nutzen entfaltet.

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Inhalt

• Warum Künstliche Intelligenz im Podcast-Bereich immer wichtiger wird
• Die Umfrage im Überblick: Methoden und Teilnehmer
• Frage 1: „Setzt du aktuell KI-Tools in deiner Podcast-Produktion ein?“
• Frage 2: „Welche KI-Tools oder Plattformen nutzt du konkret?“
• Frage 3: „Wie oft integrierst du KI in deine Podcast-Prozesse?“
• Frage 4: „In welchen Schritten deiner Podcast-Produktion nutzt du KI am häufigsten?“
• Frage 5: „Wie zufrieden bist du insgesamt mit den Ergebnissen der KI-Tools?“
• Frage 6: „Lässt du KI Titel, Beschreibung oder Shownotes generieren?“
• Frage 7: „Wie schätzt du dein eigenes Know-how beim Umgang mit KI und LLMs ein?“
• Frage 8: „Welche Bedenken oder Herausforderungen siehst du beim Einsatz von KI?“
• Frage 9: „Sollen KI-generierte Passagen in einem Podcast gekennzeichnet werden?“
• Frage 10: „Welche zusätzlichen KI-Features oder Funktionen wünschst du dir?“
• Fazit und Ausblick: Wohin steuert die KI Podcast Produktion?

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Warum Künstliche Intelligenz im Podcast-Bereich immer wichtiger wird

Technologien rund um KI vereinfachen heute eine Vielzahl von Arbeitsschritten, die vor wenigen Jahren noch mühsam per Hand erledigt wurden. Ob automatische Audiobearbeitung, Transkript-Erstellung, Titel- und Shownotes-Generierung oder optimierte Veröffentlichungsstrategien – KI revolutioniert nahezu jeden Prozess.

Insbesondere Podcast-KI-Tools wie ChatGPT, Auphonic oder Descript ermöglichen es Podcastern, sich stärker auf die inhaltliche Gestaltung zu konzentrieren, während repetitive Tätigkeiten automatisiert laufen. Diese Entwicklung fällt zusammen mit dem massiven Aufschwung von Large Language Models (LLMs), die Texte auf beeindruckend menschliche Weise formulieren können.

Für viele Podcaster öffnen sich dadurch ganz neue Chancen: Von der Ideenfindung und Skripterstellung bis hin zur detaillierten Postproduktion werden Abläufe beschleunigt, vereinfacht und häufig qualitativ verbessert. Dass sich immer mehr Produzenten damit beschäftigen, ist also kaum eine Überraschung.

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Die Umfrage im Überblick: Methoden und Teilnehmer

Wir bei Podigee führten unsere Umfrage direkt in unserem Publishing-Interface durch – also genau dort, wo Podcaster ihre Episoden hochladen und verwalten. Insgesamt nahmen 384 Personen teil, überwiegend Produzenten aus Deutschland, die aktiv Podcasts veröffentlichen oder an deren Produktion beteiligt sind.

Die zehn Fragen deckten ein breites Spektrum ab: von der grundsätzlichen Nutzung von Podcast-KI bis hin zu konkreten Tools, Nutzungshäufigkeit, Zufriedenheit, Bedenken und Wünschen. Podigee-CEO Mati hat die Ergebnisse eingeordnet und bewertet und liefert in seinen Aussagen wichtige Hintergründe für die Bedeutung von KI im Podcast-Bereich.

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Frage 1: „Setzt du aktuell KI-Tools in deiner Podcast-Produktion ein?“

• Ja: 50,4 %
• Nein: 49,6 %

Die erste, sehr grundlegende Frage offenbart eine nahezu gleichmäßige Teilung: Etwa die Hälfte der Podcaster nutzt bereits KI-Tools, die andere Hälfte (noch) nicht.

Mati (CEO von Podigee):

„Das Ergebnis zeigt, dass KI immer noch nicht flächendeckend eingesetzt wird. Viele Podcaster sind zwar neugierig, fühlen sich aber technisch noch nicht vollends dazu in der Lage oder hegen Vorbehalte.“

Gleichzeitig zeigt die knappe Mehrheit, dass KI-Tools dennoch schnell an Bedeutung gewinnen und sich bereits in der Praxis vieler Podcasts etabliert haben.

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Frage 2: „Welche KI-Tools oder Plattformen nutzt du konkret?“

• ChatGPT: 69,1 %
• Andere: 36 %
• Auphonic: 29,7 %
• Perplexity: 12 %
• Descript: 5,7 %
• Midjourney: 4 %
• DeepSeek: 1,7 %
• Claude.AI: 1,7 %

Die Text-KI ChatGPT führt hier mit deutlichem Abstand und wird für Skripterstellung, Ideenfindung, Recherche oder Shownotes verwendet. Auphonic punktet vor allem bei der automatischen Audiobearbeitung.

Der relativ hohe Wert bei „Andere“ deutet darauf hin, dass es viele spezialisierte KI-Anwendungen gibt, die in bestimmten Workflows eingesetzt werden. Häufig genannt, aber hier nicht gesondert aufgeführt, wurden zum Beispiel 11labs oder Riverside FM.

Mati (CEO von Podigee):

„Die Dominanz von ChatGPT ist beeindruckend. Gleichzeitig zeigt die Vielfalt bei ‚Andere‘, dass Podcaster je nach Anwendungsfall unterschiedliche Lösungen suchen.“

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Frage 3: „Wie oft integrierst du KI in deine Podcast-Prozesse?“

• Wöchentlich: 50,6 %
• Monatlich: 22 %
• Täglich: 20,9 %
• Seltener: 6 %
• Gar nicht: 0,5 %

Wer KI nutzt, setzt diese oft sehr regelmäßig ein: Rund 71,5 % greifen mindestens einmal pro Woche darauf zurück.

Mati (CEO von Podigee):

„Gerade bei zeitintensiven Aufgaben wie Schnitt oder Shownotes-Generierung lohnt sich der wöchentliche oder sogar tägliche Einsatz enorm.“

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Frage 4: „In welchen Schritten deiner Podcast-Produktion nutzt du KI am häufigsten?“

• Postproduktion: 63,4 %
• Skripterstellung / Recherche: 46,7 %
• Marketing: 43,7 %
• Themenfindung / Konzeption: 40,7 %
• Audio-Aufnahme und -Bearbeitung: 36,5 %
• Publishing: 23,9 %
• Andere: 7,7 %

Mit 63,4 % führt die Postproduktion klar. Tools wie Descript oder Auphonic kommen hier zum Einsatz, um Audiodateien schnell zu verbessern oder zu schneiden. Aber auch im kreativen Bereich (Skripterstellung, Themenfindung) ist KI zunehmend beliebt.

Mati (CEO von Podigee):

„Postproduktion ist ein erheblicher Zeitfresser. KI-Tools übernehmen diese Arbeit in kürzerer Zeit und helfen dabei, fokussierter an den Inhalten zu arbeiten.“

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Frage 5: „Wie zufrieden bist du insgesamt mit den Ergebnissen der KI-Tools, die du nutzt?“

• Gesamtzufriedenheit (CS-Score): 86 %
• Sehr zufrieden: ~ 20 %
• Zufrieden: ~ 60 %
• Neutral: ~ 10 %
• Unzufrieden / Sehr unzufrieden: ~ 10 %

Die Mehrheit ist sehr angetan von ihren Tools: Rund 80 % geben an, zufrieden oder sehr zufrieden zu sein. Der Anteil der Unzufriedenen fällt im Vergleich sehr gering aus.

Mati (CEO von Podigee):

„Wer KI-Tools einmal erfolgreich integriert hat, erkennt den Mehrwert schnell. Viele, die anfangs skeptisch waren, sind nun begeistert von den Resultaten.“

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Frage 6: „Lässt du KI Titel, Beschreibung oder Shownotes für deine Episoden generieren?“

• Ja, regelmäßig: 40,7 %
• Gelegentlich: 33,3 %
• Nein, noch nie: 23,6 %
• Ich wusste nicht, dass das möglich ist: 2,4 %

Knapp 74 % nutzen KI-Tools zumindest gelegentlich für automatisierte Titel, Beschreibungen und Shownotes. Das zeigt, wie hoch das Potenzial ist, zeitaufwendige Routineaufgaben abzugeben.

Mati (CEO von Podigee):

„Gerade Shownotes gelten als ‚Pflichtaufgabe‘. Wer hier Zeit spart, hat mehr Kapazität für kreative oder persönliche Parts im Podcast.“

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Frage 7: „Wie schätzt du dein eigenes Know-how beim Umgang mit KI und LLMs ein?“

• Anfänger: 51,2 %
• Fortgeschritten: 41,7 %
• Experte: 7,1 %

Über die Hälfte stuft sich selbst als Anfänger ein, obwohl viele bereits KI fest in ihren Workflow integriert haben. Das zeigt, wie niedrig die Einstiegshürden sein können.

Mati (CEO von Podigee):

„Die meisten Tools sind so benutzerfreundlich, dass man kein IT-Experte sein muss. Das Wissen wächst meist automatisch, wenn man die Tools regelmäßig nutzt.“

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Frage 8: „Welche Bedenken oder Herausforderungen siehst du beim Einsatz von KI?“

• Qualitätsverlust / Unnatürliche Ergebnisse: 54,8 %
• Datenschutz / Privatsphäre: 34,5 %
• Mangelnde Transparenz: 30,8 %
• Keine Bedenken: 19,9 %
• Zeitaufwand für Einarbeitung: 17,7 %
• Jobsicherheit: 13 %
• Andere: 6,2 %

Die größten Sorgen betreffen unnatürliche Ergebnisse und Fragen zu Datenschutz und Transparenz.

Mati (CEO von Podigee):

„Schlecht eingesetzte und obsolete KI-Modelle können inhaltlich flache oder fehlerhafte Inhalte liefern. Datenschutz spielt ebenfalls eine wichtige Rolle, wenn Daten auf fremden Servern verarbeitet werden.“

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Frage 9: „Sollen KI-generierte Passagen oder Skriptteile in einem Podcast gekennzeichnet werden?“

• Ja, auf jeden Fall: 34,5 %
• Eher ja: 24,8 %
• Eher nein: 18,5 %
• Nein, nicht nötig: 15 %
• Bin mir unsicher: 7,2 %

Insgesamt befürworten rund 59,3 % eine Kennzeichnung, während etwa 33,5 % dagegen sind. Noch gibt es keine einheitlichen Standards; viele Podcaster entscheiden selbst, wie transparent sie KI-Einsatz machen.

Mati (CEO von Podigee):

„Manche wollen die ‚künstlichen‘ Anteile nicht verstecken, andere legen weniger Wert darauf. In journalistischen Formaten wird eine Kennzeichnung aber sicher wichtiger werden.“

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Frage 10: „Welche zusätzlichen KI-Features oder Funktionen wünschst du dir?“

• Spracherkennung für Transkripte: 68,9 %
• Automatische Kapitelmarken: 59,1 %
• Datenanalysen: 46,2 %
• KI-gestütztes Sound-Design: 34,8 %
• Sentiment-Analyse: 12 %
• Andere: 11 %

Die Wünsche der Community konzentrieren sich auf Transkripte und Kapitelmarken, was die Nutzerfreundlichkeit und das SEO-Potenzial eines Podcasts erhöhen kann. Auch KI-gestütztes Sound-Design und detaillierte Datenanalysen sind stark gefragt.

Mati (CEO von Podigee):

„Transkripte sind enorm wichtig für SEO und Barrierefreiheit. Wir sehen hier großes Wachstumspotenzial, ebenso bei Kapitelmarken und Datenanalysen.“

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Fazit und Ausblick: Wohin steuert die KI Podcast Produktion?

Die Ergebnisse unserer Podigee-Umfrage verdeutlichen, dass KI-Anwendungen bereits bei etwa der Hälfte der Podcaster zum Einsatz kommen – Tendenz steigend. Wer KI nutzt, ist mehrheitlich zufrieden oder sogar sehr zufrieden mit den Resultaten. Im Fokus stehen vor allem Zeitersparnis und Qualitätssteigerung in Bereichen wie Postproduktion und Recherche.

Dennoch gibt es klare Herausforderungen. Manche Produzenten sind skeptisch, was Qualität, Datenschutz oder die Natürlichkeit KI-generierter Inhalte angeht. Auch der Wunsch nach mehr Transparenz und (eventuell) Kennzeichnungspflichten wird lauter.

Mati (CEO von Podigee):

„Wer einmal gesehen hat, wie KI-Tools monotone Aufgaben abnehmen und neue Ideen anstoßen, erkennt schnell den Nutzen. Wichtig ist eine klare Aufklärung, um Bedenken etwa beim Datenschutz zu entkräften. Für viele Podcaster ist es aktuell noch ein Lernprozess, der sich aber lohnt.“

Zukunftsperspektiven

• Optimierte Audio-Tools: Noch präzisere Rauschunterdrückung, automatisiertes Schneiden und Mischen, KI-gestütztes Sounddesign.
• Fortschrittliche Text-KI: Nächste Generationen von Large Language Models werden qualitativ noch überzeugender.
• Automatisierte Metadaten und Analysen: Bessere SEO-Optimierung, personalisierte Empfehlungen für Hörer und detailliertere Einblicke ins Nutzungsverhalten.
• Ethische Richtlinien und Kennzeichnung: Mögliche Standards oder gesetzliche Vorgaben für KI-generierte Inhalte in Podcasts.

Die Kernbotschaft: KI ist kein Hype, sondern fest dabei, sich in der Podcast-Produktion zu etablieren. Der Zeitgewinn und die Qualitätssprünge sind für viele Podcaster bereits Realität. Wer den Einstieg plant, kann sich an ersten Experimenten mit Text-KI oder automatischer Audiobearbeitung versuchen – die Lernkurve ist in der Regel weniger steil, als man vermuten würde.

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Zusammenfassung

• Einsatzquote: Knapp die Hälfte (50,4 %) setzt bereits KI-Tools ein.
• Beliebteste Tools: ChatGPT (69,1 %), gefolgt von Auphonic (29,7 %) und weiteren spezialisierten Anwendungen.
• Nutzungshäufigkeit: 71,5 % integrieren KI mindestens einmal pro Woche.
• Anwendungsbereiche: Vor allem Postproduktion (63,4 %) sowie Skripterstellung/Recherchen (46,7 %).
• Zufriedenheit: 80 % sind zufrieden oder sehr zufrieden, rund 10 % neutral, kaum Unzufriedene.
• Bedenken: Qualität, Datenschutz und Transparenz spielen die größte Rolle.
• Zukunftswünsche: Spracherkennung für Transkripte, automatische Kapitelmarken, KI-gestütztes Sounddesign und detaillierte Datenanalysen.

Die Zahlen zeigen: KI wird zum zentralen Treiber in der Podcast-Produktion. Wir dürfen gespannt sein, wie sich das Feld weiterentwickelt und ob KI-Tools in den nächsten Jahren zum absoluten Standard in jedem Podcast-Workflow werden.

Hinweis: Alle angegebenen Prozentwerte wurden aus den Antworten von 384 Teilnehmenden ermittelt und teilweise gerundet.