Dokumentation & Berichterstattung

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Jahresberichte, Förderberichte und Projektdokumentationen kosten viel Zeit. KI kann dabei unterstützen, vorhandenes Material zu ordnen, Gliederungen zu übernehmen, erste Entwürfe zu erstellen oder lange Dokumente zusammenzufassen.

Wichtig bleibt: KI liefert keine fertige Endfassung. Zahlen, Namen, Zeiträume, Wirkungsbehauptungen und sensible Daten müssen geprüft werden. Sinnvoll ist KI dort, wo sie Vorarbeit erleichtert und Menschen mehr Zeit für Bewertung, Kontext und Kontrolle bleibt.

„Überall [in der Kulturarbeit] ist viel mehr Arbeit als Zeit vorhanden.“

 

 

Was KI bei Berichten leisten kann


KI-Tools können aus Notizen, alten Berichten, Website-Texten, Statistiken oder Projektbeschreibungen erste Textfassungen erstellen. Besonders hilfreich sind sie für Strukturierung, Zusammenfassung, Rohfassungen, Umformulierungen und den Abgleich mit vorhandenen Vorlagen.

Nicht geeignet ist KI als unbeaufsichtigte Faktenquelle. Sie kann Informationen erfinden, Zahlen falsch übernehmen oder Zusammenhänge zu stark zuspitzen. Häufig klingen KI-Texte außerdem zu glatt oder zu werblich. Deshalb braucht es klare Vorgaben und redaktionelle Nachbearbeitung.

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Miniworkshop

In vier Schritten zum Berichtsentwurf


Dieser Baustein wurde aus den Inhalten der Einheit abgeleitet und für die Online-Dokumentation weiterentwickelt. Der Ablauf eignet sich für Jahresberichte, Projektberichte, Förderberichte oder interne Dokumentationen. Ziel ist ein überprüfbarer Entwurf, keine automatische Endfassung.


Schritt 1: Material sammeln

Alle relevanten Informationen zusammentragen: Projektbeschreibungen, Statistiken, alte Berichte, Notizen, Programme, Website-Texte, Presseaussendungen oder interne Zusammenfassungen. Je klarer das Material vorbereitet ist, desto brauchbarer wird der Entwurf.

Vor dem Hochladen sollte geprüft werden, ob das Material personenbezogene, vertrauliche oder sensible Informationen enthält.


Schritt 2: Struktur vorgeben

Ein alter Bericht oder eine Vorlage von Fördergeber*innen kann als Orientierung dienen. Die KI kann daraus Aufbau, Kapitelstruktur und formale Logik übernehmen. Die Vorlage liefert aber nur die Form; aktuelle Inhalte müssen separat ergänzt werden.


Schritt 3: Aktuelle Inhalte einspielen

Danach werden Informationen für den neuen Bericht ergänzt: Projektjahr, Aktivitäten, Kennzahlen, zentrale Entwicklungen, Links oder interne Notizen. Bei sensiblen oder vertraulichen Daten sollte vorab geklärt werden, welches Tool dafür geeignet ist.


Schritt 4: Entwurf erstellen und prüfen

Die KI kann nun aus Vorlage und aktuellen Informationen einen Entwurf erstellen. Danach beginnt die redaktionelle Arbeit: Fakten prüfen, Ton anpassen, Übertreibungen streichen, fehlende Informationen ergänzen und unklare Stellen markieren.

Hilfreich ist, kapitelweise zu arbeiten und die KI ausdrücklich aufzufordern, fehlende oder unsichere Informationen nicht zu ergänzen, sondern zu kennzeichnen.


Prompt-Vorlage: Berichts-Assistent

Erstelle einen aktuellen [Berichtstyp] auf Basis des Berichts aus [Vorjahr].

Übernimm die Gliederung aus dieser Vorlage:
[Dateiname oder Vorlage einfügen]

Verwende für den neuen Bericht folgende Informationen:
[Material, Links, Notizen, Kennzahlen einfügen]

Schreibe:
- sachlich
- konkret
- nachvollziehbar
- ohne werbliche Übertreibungen

Wichtig:
- Erfinde keine Fakten.
- Ergänze keine Zahlen, Namen, Zeiträume oder Wirkungsbehauptungen, die nicht im Material stehen.
- Kennzeichne Stellen, bei denen Informationen fehlen oder geprüft werden müssen.
- Markiere rechtliche, finanzielle oder personenbezogene Aussagen als „zu prüfen“.


Zusätzliche Vorgabe für sachliche Berichte

Keine Superlative.
Keine allgemeinen Wirkungsbehauptungen ohne Beleg.
Zahlen, Zeiträume und Namen müssen aus dem bereitgestellten Material stammen.
Unklare Aussagen als „zu prüfen“ markieren.

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! Praxischeck: Welche Daten passen zu welchem Tool?


Vor dem Hochladen von Dokumenten sollte geklärt werden, wie vertraulich die Daten sind.
 

Meist weniger problematisch

Bereits veröffentlichte Inhalte wie Website-Texte, Presseaussendungen, veröffentlichte Jahresberichte oder öffentliche Projektbeschreibungen.
 

Sorgfältig prüfen

Interne Unterlagen wie Strategiepapiere, Budgetinformationen, unveröffentlichte Förderabrechnungen, Protokolle, Personalinformationen oder vertrauliche Projektmaterialien.
 

Besonders sensibel

Personenbezogene oder vertrauliche Daten, etwa Beratungsfälle, Gesundheitsdaten, Klient*innenakten, nicht anonymisierte Interviews oder Informationen, die Rückschlüsse auf einzelne Personen ermöglichen. Solche Daten sollten nicht ohne genaue Prüfung in Cloud-Tools verarbeitet werden.
 

Mögliche Alternativen sind Anonymisierung, lokale KI-Lösungen oder eine datenschutzrechtlich geprüfte Toolwahl. Für interne Regeln zur KI-Nutzung bieten die erläuterten KI-Leitlinien der IG Kultur für Kulturvereine Orientierung.

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Cloud oder lokal?


Cloud-Tools sind leicht zugänglich und oft leistungsfähig. Die Verarbeitung findet aber auf externen Servern statt. Für Kulturorganisationen stellt sich daher die Frage, wer Zugriff auf Daten hat, wo diese verarbeitet werden und wie viel Kontrolle über eigene Informationen erhalten bleibt.

Lokale KI läuft auf dem eigenen Rechner oder Organisationsserver. Das kann mehr Kontrolle ermöglichen, ist aber technisch anspruchsvoller. Für öffentliche Texte und erste Entwürfe kann ein Cloud-Tool ausreichend sein. Für sensible Daten oder vertrauliche Auswertungen sollte die Toolwahl genauer geprüft werden.
 

 

Praxistipps


Gut vorbereitete Quellen sind wichtiger als perfekte Prompts. Material, Zeitraum, Zweck und gewünschter Ton sollten möglichst klar benannt werden.

Längere Berichte besser schrittweise bearbeiten: zuerst Gliederung, dann einzelne Kapitel, danach Einleitung, Zusammenfassung und Schluss.

KI-Texte sollten bewusst nüchtern nachbearbeitet werden. Besonders zu prüfen sind Zahlen, Namen, Zeiträume, Zitate, Links und Wirkungsbehauptungen.

Relevante Zwischenergebnisse sollten aktiv gespeichert werden, da nicht jedes Tool Chatverläufe oder Notizen dauerhaft und übersichtlich sichert.
 

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FAQs
 

Darf ich sensible Projektdaten in ChatGPT, NotebookLM oder andere Cloud-Tools laden?

Bei sensiblen personenbezogenen oder vertraulichen Daten ist besondere Vorsicht notwendig. Solche Daten sollten nicht ohne vorherige Prüfung in Cloud-Tools verarbeitet werden. Mögliche Alternativen sind Anonymisierung, lokale KI-Lösungen oder eine datenschutzrechtlich geprüfte Toolwahl.

Muss ich kennzeichnen, wenn ein Bericht mit KI erstellt wurde?

Transparenz ist empfehlenswert, besonders wenn KI wesentlich an der Texterstellung beteiligt war. Welche Kennzeichnung im Einzelfall erforderlich ist, hängt von Inhalt, Veröffentlichung, Bearbeitung und Verantwortung ab. Die EU-KI-Verordnung sieht für bestimmte KI-Anwendungen Transparenz-, Informations- und Kennzeichnungspflichten vor. Diese Dokumentation ersetzt keine Rechtsberatung.

Stand: Juni 2026.

Warum klingt mein KI-Text zu werblich?

Viele KI-Modelle erzeugen standardmäßig sehr positive oder allgemeine Formulierungen. Hilfreich sind klare Vorgaben: sachlich schreiben, keine Superlative verwenden, keine unbelegten Wirkungen behaupten und fehlende Informationen markieren statt ergänzen.

Wann lohnt sich lokale KI?

Lokale KI kann sinnvoll sein, wenn mit sensiblen Daten gearbeitet wird oder hohe Anforderungen an Kontrolle über eigene Daten bestehen. Sie ist aber nur praktikabel, wenn technische Voraussetzungen, Wissen für Einrichtung und Wartung sowie ein klarer Anwendungsfall vorhanden sind.

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Genannte Tools und Ressourcen aus der Einheit


Die folgenden Tools und Ressourcen wurden in der Einheit genannt. Die Liste ist keine allgemeine Empfehlung, sondern dokumentiert die im Webinar besprochenen Arbeitsmittel und Orientierungshilfen. Vor einer Nutzung sollten Zweck, Datenschutz, Kostenmodell, Rechtefragen, Aktualität und organisatorische Verantwortung geprüft werden.
 

NotebookLM
https://notebooklm.google.com/
Genannt für die Arbeit mit mehreren Quellen, Zusammenfassungen und Audio-Zusammenfassungen. Bei sensiblen Daten ist die Verarbeitung in der Google-Umgebung zu beachten.

ChatGPT
https://chatgpt.com/
Genannt für Berichtsentwürfe, Strukturierung, Textüberarbeitung und Arbeit mit Vorlagen. Datenschutz, Organisationsregeln und Faktenprüfung müssen berücksichtigt werden.

Mistral Vibe, vormals Le Chat
https://chat.mistral.ai/
Genannt als europäische Alternative für Text- und Dokumentarbeit. Zum Zeitpunkt der Einheit wurde das Tool als Le Chat geführt; inzwischen wird es als Mistral Vibe bezeichnet.

AI Atlas
https://www.aiatlas.eu/
Genannt als Orientierungshilfe zu europäischen KI-Lösungen.

Localmind
https://www.localmind.ai/
Als in der Einheit genannte Option für KI-Lösungen mit Fokus auf Kontrolle über Daten und Infrastruktur.

LM Studio
https://lmstudio.ai/
Genannt für den Betrieb lokaler Sprachmodelle auf dem eigenen Rechner.

Nextcloud
https://nextcloud.com/de/
Genannt als Open-Source-Alternative für Dateiablage, Zusammenarbeit und organisationsinterne Infrastruktur.

Amnesia / OpenAIRE
https://amnesia.openaire.eu/
Genannt zur Anonymisierung von Datensätzen vor einer weiteren Verarbeitung.

Manus
https://manus.im/
Im Webinar im Zusammenhang mit interaktiven Darstellungen und Dashboards genannt. Vor einer Nutzung sollte geprüft werden, ob das Tool für den eigenen Zweck und die eigenen Datenschutzanforderungen geeignet ist.

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Hinweis: Diese Seite dokumentiert das Webinar #10 „Dokumentation & Berichterstattung“ mit DI Ronald Hechenberger, MBA vom 26.06.2025. Die Inhalte wurden KI-gestützt aufbereitet, geben zentrale Impulse der Einheit wieder und erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Genannte Tools und Ressourcen sind keine Empfehlungsliste und sollten vor Nutzung aktuell geprüft werden. Rechtliche Hinweise ersetzen keine Rechtsberatung.