KI für gemeinnützige Organisationen - Update 2026

1. Einleitung

"Technologische Trends werden in der Regel in ihrer kurzfristigen Auswirkung überschätzt und langfristig unterschätzt."

Diese Aussage des amerikanischen Organisationsberaters Roy Amara hat sich im Bereich der Künstlichen Intelligenz als präzise Prognose erwiesen, wenn auch auf eine Weise, die selbst den Optimisten überrascht haben dürfte. Vor zwei Jahren beschrieb dieser Text eine Entwicklung, die sich gerade entfaltete. Heute lässt sich bilanzieren: Die disruptive Kraft hat sich bestätigt, der Zeitrahmen war dennoch unterschätzt.

Wer damals schrieb, dass eine Bürgerstiftung bald Kampagnenideen per Prompt entwickeln würde, lag richtig. Wer dachte, das würde in wenigen Monaten in der Breite ankommen, lag falsch. Die Realität von 2026 liegt dazwischen und ist nüchterner als die Euphorie von 2023/24, aber erheblich weiter als die Skepsis, die in vielen Organisationen damals vorherrschte.

Eines vorweg: Die Halbwertszeit von KI-spezifischen Informationen ist weiterhin sehr kurz. Was sich langfristig hält, sind nicht die Modellnamen, sondern die Grundprinzipien: wie KI in Organisationen verankert werden kann, welche ethischen Fragen unausweichlich sind und welche rechtlichen Rahmenbedingungen inzwischen gelten. Dieser Text konzentriert sich auf genau das und ist ein Update eines Textes, der im Frühjahr 2024 in den „Roten Seiten“ der Fachzeitschrift „Stiftung&Sponsoring“ erschien.

Der Fokus liegt wie zuvor auf den Arbeitsbereichen Management, Öffentlichkeitsarbeit und Fundraising in Bezug auf generative KI. Es geht nicht darum, wie KI die Welt verändert, sondern wie sie im Arbeitsalltag von Organisationen sinnvoll eingesetzt werden kann.

2. KI in gemeinnützigen Organisationen

2.1 Zwei Jahre später: Wo stehen wir?

Die erste Version dieses Texts erschien im Frühjahr 2024 in einer Zeit, die man im Rückblick als die Hochphase eines Hypes beschreiben kann. Täglich gab es neue Meldungen, täglich neue Modelle, täglich neue Prognosen. Inzwischen hat sich das Bild normalisiert. KI ist nicht mehr Gesprächsthema auf jeder Konferenz, sie ist in vielen Organisationen oder zumindest bei einer merkbaren Anzahl an Mitarbeitenden zum Arbeitsalltag geworden.

Eine Studie von ZiviZ im Stifterverband aus dem Dezember 2025 liefert dafür erstmals eine belastbare Grundlage für den deutschen gemeinnützigen Sektor: 73 Prozent der Beschäftigten und Engagierten in gemeinnützigen Organisationen nutzen generative KI. Das ist eine Zahl, die 2024 vermutlich niemand so schnell erwartet hätte. Gleichzeitig zeigt die Studie, was die eigentliche Lücke ist: Die Nutzung geschieht überwiegend individuell. Nur eine Minderheit der Organisationen verfügt über Leitlinien, klare Zuständigkeiten oder eine strukturelle Verankerung. Pflichtschulungen finden statt, manchmal werden Werkzeuge ausgegeben, eine kulturelle Veränderung findet bislang kaum statt.

In den progressiveren Organisationen stellt sich aktuell nicht mehr die Frage, ob KI genutzt werden soll, sondern eher, wie aus individueller Experimentierfreude eine organisationsweite, verantwortungsvolle Praxis entsteht.

Parallel dazu hat sich der Markt der Anbieter und Dienstleister grundlegend verändert. Die Zahl der spezialisierten KI-Startups hat sich reduziert. KI ist heute nicht mehr ein zusätzliches Werkzeug neben der Standardsoftware, sondern in ihr enthalten: in Office-Paketen, CRM-Systemen, Newsletter-Tools und Videokonferenz-Plattformen. Das senkt die Einstiegshürde erheblich, stellt Organisationen aber auch vor neue Fragen: Welche Daten geben wir damit weiter? Und wer hat diese Nutzung eigentlich freigegeben? Was kann lokal verarbeitet werden, was wird an welche Server geschickt?

2.2 KI als Teil von Digitalisierung und Qualitätsmanagement

An der grundsätzlichen Einordnung hat sich nichts geändert: Gemeinnützige Organisationen können sich dieser Entwicklung nicht entziehen. Was sich verändert hat, ist die Dringlichkeit.

Wer 2024 mit dem Thema begann, hatte noch Zeit für eine gemächliche Einführungsphase. 2026 ist das Tempo, mit dem sich das Arbeitsumfeld verändert, bereits spürbar. Mitarbeitende, die KI in ihrer täglichen Arbeit nutzen, arbeiten in vielen Aufgaben messbar schneller. Ob auch qualitativ besser und effizienter, darüber gibt es in der Sozialwirtschaft noch keine belastbaren Aussagen, jenseits anekdotischer Evidenz.

Organisationen, die Qualitätsmanagement nutzen, um Prozesse darzustellen, sind weiterhin klar im Vorteil. Neu hinzugekommen ist eine weitere Dimension: Seit Februar 2025 verlangt die EU-Verordnung über Künstliche Intelligenz (EU AI Act) von allen, die KI-Systeme einsetzen, dass sie sicherstellen, dass ihr Personal über ausreichende KI-Kompetenz verfügt. Diese Pflicht sorgte in den vergangenen Monaten aus Angst vor Haftungsfehlern dafür, dass teils schnell „Pflichtschulungen“ absolviert wurden, obwohl weder Curricula noch Anforderungen an die Durchführenden festgelegt sind. Diese Pflichtschulungen sind jedoch von ihrer Wirkung her nichts anderes als reine Proforma-Schulungen.

2.3 Warum müssen sich gemeinnützige Organisationen mit generativer KI auseinandersetzen?

Die Gründe, die 2024 galten, gelten 2026 noch stärker: Fachkräftemangel, Ressourcendruck, Rückgang von Spendeneinnahmen, steigende Erwartungen an Kommunikation, Transparenz und Berichterstattung. Dazu kommen neue Aspekte.

Wirkungsmessung und Berichtslegung sind für viele Organisationen aufwendige Prozesse. KI kann helfen, Daten schneller zu strukturieren, Berichte zu formulieren und die Ergebnisse für verschiedene Zielgruppen aufzubereiten. Ebenso hat die personalisierte Spenderkommunikation durch KI-Unterstützung an Tiefe gewonnen: Systeme, die Spenderverhalten analysieren und daraus Handlungsempfehlungen ableiten, sind für größere Organisationen inzwischen alltagstauglich.

2.4 Voraussetzungen für den Einsatz von KI

Mindestens drei Dinge müssen stimmen: das Mindset, also die Einstellung der Organisation sowie der Beteiligten, die Prozesse und die Technik. Das gilt auch 2026 unverändert, aber alle drei haben sich weiterentwickelt.

Mindset

Der Begriff der Institutional Readiness aus dem Fundraising bleibt die beste Blaupause. Alle Beteiligten müssen vom Vorhaben überzeugt sein und den Weg mitgehen. Was sich verändert hat: Das Mindset-Problem ist weniger die grundsätzliche Ablehnung von KI als vielmehr die Spannung zwischen individueller Begeisterung und organisatorischer Unsicherheit. Viele Mitarbeitende nutzen KI bereits täglich, ohne dass die Organisation dafür klare Regeln aufgestellt hätte. Das schafft einen strukturellen Graubereich, der sich zunehmend als Risikofaktor erweist – besonders im Datenschutz. Ebenso zeigt sich in Praxisfällen, dass Implementierungen dann gut vorangehen, wenn die Leitung selbst kritisch ausprobiert und Ergebnisse und Erfahrungen kommuniziert. Eine skeptische Leitung bremst die Einführung.

Seit Februar 2025 ist die Anforderung an KI-Kompetenz durch den EU AI Act rechtlich verankert. Organisationen müssen nachweisbar sicherstellen, dass ihr Personal über ausreichende Kenntnisse im Umgang mit KI verfügt. Was als ausreichend gilt, wird nicht eng definiert: Schulungskonzepte können intern, extern, online oder in Präsenz stattfinden. Entscheidend ist die Dokumentation.

Prozesse

An der grundsätzlichen Empfehlung aus 2024 hat sich nichts geändert: Mit kleinen, zeitintensiven oder unangenehmen Prozessen beginnen, dort Erfahrungen sammeln und aus dem Erfolg Akzeptanz aufbauen. Wer ein gelebtes QM-System hat, kann diese Versuche systematisch dokumentieren und skalieren. Neu hinzugekommen ist die Bedeutung des Kontextes. Viele Systeme und Werkzeuge arbeiten nun viel intensiver mit dem individuellen Wissen und Handlungsfeldern der Organisation und der Nutzenden. Dies äußert sich aktuell in niedergeschriebenen reinen Textdateien (zum Beispiel „Skills“), die im Tool hinterlegt werden. Wer hier bereits Erfahrung mit Prozessdokumentation hat, ist klar im Vorteil. Wer dies noch nicht hat, kann sich quasi „en passant“ ein kleines Qualitätsmanagement bauen.

Technik

Hier hat sich am meisten verändert. Was 2024 noch Zukunftsaussicht war, ist heute Realität.

Apple hat im Herbst 2024 Apple Intelligence auf neueren Geräten eingeführt. Damit steht erstmals eine lokal laufende KI-Komponente auf einem Standardgerät zur Verfügung, die keine Daten an externe Server sendet. Für spezifische Aufgaben wie Textzusammenfassungen, E-Mail-Vorschläge und einfache Bildbearbeitungen ist das bereits alltagstauglich.

Lokale Modelle sind generell zugänglicher geworden. Über Plattformen wie Ollama oder LM Studio lassen sich heute aktuelle Open-Source-Sprachmodelle auf einem regulären Rechner betreiben, ohne Internetverbindung. Das ist für Organisationen, die mit besonders schützenswerten Daten arbeiten, eine reale Option. Die Einrichtung erfordert noch technisches Grundwissen, die Schwelle sinkt aber von Version zu Version.

Microsoft Copilot hat sich seit den frühen Versionen von 2023/24 weiterentwickelt und ist heute breiter im Einsatz. Anthropics Claude und OpenAI ChatGPT sind weiterhin allgegenwärtig, wenn auch nur selten komplett für die Mitarbeitenden in den Organisationen ausgerollt.

Ebenso relevant ist die Weiterentwicklung der Tools weg von reinen Transformer-Systemen hin zu Reasoning-Systemen. Reasoning-Systeme gehen in ihrer Arbeitsweise tiefer in die Materie hinein und lösen Aufgaben ähnlich einem Prozessablauf. Sie sind besonders gut für Recherchen und Analysen.

Bei allen Tools gilt weiterhin: KI-Systeme sind fehleranfällig. Halluzinationen, also das selbstsichere Erfinden von Fakten, sind auch in den aktuellen Modellgenerationen kein überwundenes Problem, sondern ein kalkuliertes Risiko. Seit Februar 2026 und den neuen Modellgenerationen (beispielsweise Sonnet 4.6 und Opus 4.7) haben sich die Möglichkeiten noch einmal massiv verschoben. Die entscheidenden Fragen bleiben: Sind Sie nach der Kontrolle schneller und effektiver als ohne KI? Können Sie einen Fehlercheck durchführen? Wenn ja, ist der Einsatz sinnvoll.

3. Ethische Fragen

Die grundlegenden ethischen Fragen haben sich nicht verändert, aber sie sind schärfer geworden.

Die Frage nach den Trainingsdaten der eingesetzten Modelle, nach der Erkennbarmachung generierter Ergebnisse und nach den Auswirkungen auf Arbeitsbereiche ist weiterhin berechtigt. Dazu sind neue Fragen gekommen.

Politische Desinformation durch KI-generierte Bild-, Audio- und Videoinhalte ist seit 2024 kein theoretisches Szenario mehr, sondern dokumentierte Praxis in mehreren Ländern. Das betrifft gemeinnützige Organisationen auf zwei Ebenen: als potenzielle Zielscheibe von Desinformation über ihre eigene Arbeit und als Akteure, die selbst KI-Inhalte produzieren und dabei die Grenze zur Täuschung nicht überschreiten dürfen. Wer das Vertrauen von Spendenden nicht gefährden will, sollte eine klare Position dazu haben, welche KI-Inhalte die Organisation kennzeichnet und wie. Diese Kennzeichnung darf und sollte auch über die im AI-Act verpflichtenden Angaben hinaus gehen.

Die Frage nach Authentizität im Fundraising bleibt zentral. Echte Fotos von echten Projekten und echten Menschen sind und bleiben die überzeugendsten Mittel der Wirkungsdarstellung. KI-generierte Bilder können Symbolbilder ersetzen, aber nicht die Dokumentation tatsächlicher Arbeit. Dies gilt insbesondere für das Fundraising, wo die mögliche Überprüfung von Spendenvorhaben und benötigter Unterstützung absolutes Minimum an Transparenz und Ehrlichkeit darstellt. Je stärker KI-Inhalte im allgemeinen Kommunikationsrauschen zunehmen, desto mehr Gewicht bekommt das Echte.

Organisationen wie das Evangelische Werk für Diakonie und Entwicklung und die Social Impact gGmbH haben bereits früh Handreichungen entwickelt. Inzwischen gibt es in vielen Verbänden und Dachorganisationen ähnliche Leitlinien. Wer noch keine KI-Guideline hat, sollte eine entwickeln. Sie gehört zur organisatorischen Grundausstattung, so wie Social-Media-Guidelines seit Jahren. Eine Übersicht von vielen Guidelines sowie den Link zu einem Guideline-Generator befindet sich auf der dieser Website.

Solche Guidelines sollten mindestens abdecken: Verantwortlichkeiten, allgemeiner Umgang, Transparenz- und Kennzeichnungspflichten, Datenschutz, Antidiskriminierung, Qualitätskontrolle und Fortbildung.

4. Datenschutz und Recht

Dieser Abschnitt hat sich gegenüber der ersten Version grundlegend verändert. Das liegt vor allem an einem: dem EU AI Act, der inzwischen in Kraft ist und schrittweise umgesetzt wird.

4.1 EU AI Act: Der neue Rechtsrahmen

Der EU AI Act ist am 1. August 2024 in Kraft getreten und sieht eine gestaffelte Umsetzung vor. Für Organisationen, die KI einsetzen, sind folgende Meilensteine relevant:

Februar 2025: Verbote für KI-Systeme mit unannehmbarem Risiko gelten. KI-Kompetenznachweise für Mitarbeitende sind Pflicht (Art. 4).

August 2025: Anforderungen für KI-Systeme mit allgemeinem Verwendungszweck (GPAI-Modelle wie ChatGPT oder Claude) und Sanktionen treten in Kraft.

August 2026: Transparenzpflichten (Art. 50) und Anforderungen für Hochrisiko-KI-Systeme nach Anhang III gelten.

Kurz vor Redaktionsschluss einigten sich Europäisches Parlament und Rat auf den sogenannten KI-Omnibus, der einige Fristen für bestimmte Hochrisiko-Systeme weiter nach hinten verschiebt. Die Kernpflichten bleiben jedoch bestehen.

Was bedeutet das für gemeinnützige Organisationen konkret?

Die überwiegende Mehrheit der KI-Anwendungen im NPO-Bereich (Texterstellung, Bildgenerierung, Transkription, CRM-Unterstützung) fällt in die Kategorie minimales oder kein Risiko. Für diese Anwendungen enthält der AI Act keine spezifischen Pflichten außer dem Kompetenznachweis.

Relevanter werden die Anforderungen dort, wo Entscheidungen über Personen getroffen werden: Bewerbungsscreening, Kreditwürdigkeitsbewertungen, Risikoeinschätzungen im Sozialbereich. Für diese Hochrisiko-Anwendungen gelten deutlich strengere Dokumentations- und Transparenzpflichten.

Ab August 2026 gilt die Transparenzpflicht des Art. 50. Betroffen sind insbesondere Deepfakes in Bild, Audio und Video sowie bestimmte publizistische Inhalte: KI-generierte Bilder, Texte oder Tonaufnahmen, die in einer Weise eingesetzt werden, die eine Täuschung über ihre Herkunft ermöglichen könnte, müssen gekennzeichnet werden. Details werden noch durch Durchführungsrechtsakte konkretisiert. Wer bereits jetzt konsequent kennzeichnet, ist auf der sicheren Seite.

4.2 Urheberrecht

Die grundsätzliche Tendenz der Rechtsprechung, dass rein maschinell generierte Inhalte ohne nennenswerten menschlichen Schöpfungsakt keinem Urheberrechtsschutz unterliegen, hat sich in mehreren internationalen Entscheidungen bestätigt. OpenAI hat seine Rechte an mit ChatGPT generierten Texten weitgehend abgetreten.

Gleichzeitig ist die Frage, ob die ungefragte Nutzung urheberrechtlich geschützter Werke für das Training von KI-Modellen zulässig ist, weiterhin nicht abschließend geklärt. Das Verfahren des Stockfotografen Robert Kneschke gegen den Verein LAION e.V. ist eines von mehreren internationalen Verfahren, die Grundsatzfragen aufwerfen. Bis zur höchstrichterlichen Klärung gilt: Generell nutzbar, aber nicht risikofrei.

4.3 Datenschutz

Die meisten der verbreiteten KI-Werkzeuge werden von Unternehmen außerhalb der EU betrieben und erfüllen die Anforderungen der DSGVO nicht in vollem Umfang. Die Non-Profit-Organisation noyb hat ihre Aktivitäten gegen Anbieter wie OpenAI fortgesetzt, und europäische Datenschutzbehörden sind zunehmend aktiv.

Was sich verbessert hat: Viele Anbieter bieten inzwischen Enterprise- oder Business-Tarife an, bei denen die Daten nicht für das Training des Modells verwendet werden und Serverstandorte in der EU gewählt werden können. Claude von Anthropic bietet Business-Pläne mit Auftragsverarbeitungsvertrag an. Mistral / Le Chat ist als europäischer Anbieter mit DSGVO-Fokus und Ausrichtung eher auf Business- und Industriekunden positioniert.

Für Organisationen mit besonders schützenswerten Daten (Sozialdaten, Gesundheitsdaten, sensible Personendaten) empfiehlt sich aktuell weiterhin entweder der Einsatz lokaler Modelle oder ausschließlich europäischer Anbieter mit nachweisbarer DSGVO-Konformität.

Im Laufe der vergangenen Jahre hat sich zudem eine Anzahl an Dienstleistern entwickelt, die einen Fokus auf das Thema Datenschutz legt und sich als kostengünstiger Partner für gemeinnützige Organisationen platziert. Diese Dienstleister haben eigenständige (eigenen Angaben nach datenschutzkonforme) Systeme entwickelt und schließen somit eine Lücke zwischen der lokalen Anwendung und den bekannten großen Systemen. Ebenso gab es Versuche von größeren Organisationen (u.a. Landeskirchen), eigene Systeme zu entwickeln. In der Praxis ist davon aber eher abzuraten, da die allgemeine Entwicklung noch viel zu dynamisch ist und Anpassungen zu kostenintensiv.

Die wichtigste Praxisregel bleibt unverändert: Keine personenbezogenen Daten in KI-Werkzeuge eingeben, die keine entsprechenden Garantien bieten. Das gilt für Teilnehmerlisten ebenso wie für Lebensläufe von Bewerbenden und Spenderdaten.

5. Anwendungsbereiche

Die grundlegenden Kategorien von 2024 haben sich nicht verändert, wohl aber ihr Reifegrad und ihre Werkzeuge.

5.1 Textgenerierung – Text to Text

Mit der Textgenerierung ist die aktuelle Welle der generativen KI in Organisationen angekommen. Symbolisch für Erfolg und Aufmerksamkeit steht weiterhin ChatGPT, das inzwischen auf der Modellgeneration GPT-5 läuft. Google ist mit Gemini 3.5 Flash und nachfolgenden Versionen präsent.

Die wichtige Neuigkeit zum Beitrag von 2024 für den deutschen NPO-Bereich: Claude von Anthropic ist seit Ende 2024 ohne technische Umwege in Deutschland nutzbar. Das Modell gilt in unabhängigen Tests als besonders stark in deutschsprachigen Texten und in der Verarbeitung langer Dokumente und dem Einsatz von KI-Agenten.

Neben ChatGPT und Claude sind folgende Sprachmodelle im pragmatischen Fokus:

• Gemini (Google): Sehr großes Kontextfenster, direkte Integration in Google Workspace, multimodal.

• Perplexity

• Mistral / Le Chat

• DeepSeek: Chinesisches Modell, das auch lokal lauffähig ist.

• Llama 4, Kimi und Qwen

Lokale Modelle (über Ollama oder ähnliche Plattformen) sind für technikaffine Organisationen eine reale Option geworden und überall dort, wo keine Daten nach außen gelangen sollen.

Eine neue Kategorie: KI-Agenten

Im Februar 2026 rückt eine neue Anwendungsklasse in den Praxisfokus: KI-Agenten. Gemeint sind KI-Systeme, die nicht nur eine einzelne Aufgabe erledigen, sondern selbstständig mehrere Schritte hintereinander ausführen: eine Förderdatenbank recherchieren, die relevantesten Treffer zusammenfassen, eine Liste in eine Tabelle überführen und diese per E-Mail verschicken. Was noch 2024 nach Zukunftsmusik klang, ist 2026 in ersten Werkzeugen verfügbar. Für NPOs ist das besonders dort interessant, wo wiederkehrende Rechercheaufgaben viel Zeit kosten. Hinzu kommt, dass die Kunst der Erstellung eines guten Prompts im Vergleich zu gutem Kontext eine geringere Gewichtung erhält. Dennoch ist das Basiswissen der Anwendung die Syntax eines guten Prompts.

Das GUIDE-Modell der Prompterstellung

Gute Ergebnisse hängen nicht nur vom Modell ab, sondern von der Qualität der Eingabe. Das GUIDE-Modell als Eselsbrücke für Transformer-Modelle ist ein beliebter Ansatz geblieben:

• GOAL: Was soll der Prompt erreichen? Was soll das Ergebnis sein?

• USER: Für wen ist das Ergebnis? Welche Rolle soll das Modell einnehmen?

• INSTRUCTION: Konkrete Anweisung in Teilschritten

• DETAILS: Wichtige Details für ein gutes Ergebnis. z.B. das Ausgabeformat des Ergebnisses

• EXAMPLES: Gegebenenfalls Beispiele und Orientierungen, wie ein gutes Ergebnis aussehen könnte

5.2 Generierung und Bearbeitung von Bildern und Illustrationen

Die Qualität in der Bildgenerierung hat sich in den vergangenen zwei Jahren nochmals erheblich verbessert. Wer die frühen Versionen aus 2022 kennt, wird kaum glauben, was aktuelle Modelle liefern.

Aktuelle Bildgeneratoren:

Midjourney V 8.1:
Die im April 2026 veröffentlichte Version schreibt den Generierungs-Engine neu: vier- bis fünfmal schneller als V7, native 2K-Auflösung als Standard, zuverlässigeres Textrendering in Bildern. Von der Bildästhetik nach wie vor sehr stark. Datenschutzrechtlich im Geschäftsumfeld mit Vorsicht zu genießen: Es gibt keine Enterprise-Vereinbarung mit EU-Servergarantie.

Nano Banana:
Googles Bildgenerator, im August 2025 erschienen, Nano Banana 2 im Februar 2026 veröffentlicht. Basiert auf den Gemini-3-Modellen, kombiniert Generierung und Bildbearbeitung in einem Chat-Interface und ist direkt in Google Workspace eingebunden. Stärken: iteratives Bearbeiten per natürlicher Sprache, gutes Textrendering, Echtzeit-Informationen aus Gemini. Für Organisationen, die ohnehin im Google-Ökosystem arbeiten, ein naheliegender Einstieg.

GPT Image 2:
Hat DALL-E 3 in ChatGPT komplett abgelöst. Neu ist, dass ein expliziter Reasoning-Schritt vor der Generierung mehrelementige Szenen, Textdarstellungen und komplexe Anweisungen erheblich verbessert. Direkt in der ChatGPT-Oberfläche nutzbar, kein separates Werkzeug nötig.

Flux 2 / Flux 2 Pro:
Weiterentwicklung des 2024 erschienenen Flux des deutschen Anbieters Black Forest Labs. Open-Source-Basis, liefert fotorealistische Ergebnisse zu deutlich niedrigeren Kosten als Midjourney und ist im Prinzip lokal betreibbar.

Stable Diffusion:
Weiterhin auf dem Markt befindliches Open-Source-Modell, das auch lokal nutzbar ist. Vollständige Kontrolle über die Generierungspipeline; empfehlenswert für Organisationen mit eigener IT-Infrastruktur inklusive entsprechender Kompetenzen im Aufbau und hohem Datenschutzbedarf.

Adobe Firefly:
Fest in die Adobe-Welt integriert und ein Stück weit ausgereifter als 2024. Besonders für Organisationen, die bereits mit Adobe-Produkten arbeiten.

Canva AI:
Bildgenerierung und Bildbearbeitung direkt in der Canva-Oberfläche; niedrigschwelliger Einstieg für Organisationen ohne Designerfahrung.

Seit 2024 sind Werkzeuge hinzugekommen, die als Meta-Plattform mehrere Bildmodelle gleichzeitig ansprechen können und somit eine besonders hohe Flexibilität bieten, die einfach zu bedienen sind und nur nach Nutzung bezahlt werden müssen. Beispiele sind Magnific oder Replicate.

Ab August 2026 greifen unter dem EU AI Act (Art. 50) Transparenzpflichten für KI-generierte Inhalte in bestimmten Kontexten. Betroffen sind insbesondere Deepfakes in Bild und Video sowie Inhalte, die zur Täuschung über ihre Herkunft geeignet sind. Empfehlenswert ist es, bereits jetzt eine klare Kennzeichnungspraxis zu entwickeln, zum Beispiel mit einem einheitlichen Hinweis in der Bildunterschrift.

Die grundlegende Frage bleibt: Wo sind generierte Bilder legitim (Symbolbilder, Illustrationen, kreative Konzepte), und wo braucht es echte Fotografie (Menschen aus echten Projekten, authentische Wirkungsdokumentation)? Diese Entscheidung muss jede Organisation für sich selbst treffen.

5.3 Generierung und Bearbeitung von Audio- und Sprachinhalten

Stimmen-Klonen ist 2026 keine Nischentechnologie mehr, sondern für jedermann zugänglich. Die Einstiegshürde ist niedrig, die Qualität hoch. Das hat Konsequenzen in beide Richtungen.

Für gemeinnützige Organisationen sind inzwischen Anwendungen alltagstauglich geworden, die 2024 noch aufwendig oder teuer waren: Grußbotschaften in mehreren Sprachen lassen sich ohne Dolmetscher produzieren, Podcast-Episoden können automatisch übersetzt und neu eingesprochen werden, Erklärvideos entstehen ohne Sprechende vor dem Mikrofon, und Live-Audiountertitel in Videokonferenzen sind in vielen Plattformen bereits integriert.

Auf der anderen Seite ist Vorsicht geboten. Betrugsanrufe mit geklonten Stimmen von Führungskräften sind dokumentierte Realität in Unternehmen und Organisationen. Wer 15 Sekunden Audiomaterial einer Person öffentlich zugänglich hat, kann deren Stimme klonen. Für gemeinnützige Organisationen bedeutet das: Klare interne Regeln für Überweisungsanfragen per Telefon, für ungewöhnliche Kontaktaufnahmen außerhalb regulärer Kanäle und für die Verifikation von Identitäten sind keine Paranoia, sondern grundlegende Vorsicht.

Der Anwendungsfall, der im NPO-Alltag am häufigsten und direktesten Arbeit abnimmt, ist die Transkription. Sitzungsprotokolle, Meeting-Zusammenfassungen, Untertitel für Videos: Was früher manuell abgetippt oder teuer in Auftrag gegeben wurde, läuft heute automatisiert. Microsoft Teams, Zoom und ähnliche Plattformen bieten Live-Transkription und automatische Zusammenfassungen direkt in der Oberfläche an. Wer mit besonders schützenswerten Daten arbeitet, kann auf lokale Lösungen wie MacWhisper ausweichen, bei denen keine Audiodaten das Gerät verlassen.

Aktuelle Werkzeuge für Text-to-Speech: HeyGen, ElevenLabs, Synthesia

5.4 Video – Text to Video | Image to Video

Hier hat sich seit 2024 am meisten verändert. OpenAIs SORA war seit Ende 2024 verfügbar, wurde aber nach einer Phase intensiver Nutzung schrittweise eingestellt: Die Web- und App-Oberflächen wurden im April 2026 abgeschaltet. Der Markt der KI-Video-Generatoren ist damit aber nicht verschwunden; Anbieter wie Runway, Kling und HeyGen setzen die Entwicklung fort.

Die Qualität kurzer KI-generierter Videosequenzen hat so weit zugenommen, dass sie für viele Kommunikationsaufgaben taugen. Der Einstieg ist über Browser und App möglich. Einschränkungen bestehen weiterhin: Minutenlange Sequenzen sind kosten- und rechenintensiv. Und der Energieverbrauch von Videogenerierungen ist erheblich höher als der von Textgenerierungen.

Für den NPO-Alltag sind folgende Anwendungen inzwischen alltagstauglich:

• Video-Avatare für mehrsprachige Grußbotschaften, Spendenaufrufe oder Anleitungsvideos.

• Kurze Erklärsequenzen aus Text oder Bildmaterial.

• Videountertitel und -übersetzungen automatisiert erstellt.

Das ukrainische Außenministerium setzt seit April 2024 einen Avatar für konsularische Kommunikation ein. Ein konkretes Beispiel für den NPO-Alltag liegt nahe: Organisationen mit internationalen Projekten können Grußbotschaften ohne Dolmetscher in Dutzenden Sprachen ausspielen.

6. Implementierung in die Organisation

Der Grundansatz von 2024 ist weiterhin richtig: Die Implementierung von KI ist vergleichbar mit Prozessen der Digitalisierung. Sie betrifft jede Abteilung, braucht Projektmanagement-Erfahrung und entwickelt sich in Stufen. Die Einschätzung von 2024, dass kaum eine Organisation über die zweite Stufe hinaus sei, muss aktualisiert werden. Die ZiviZ-Studie zeigt: 73 Prozent der Beschäftigten nutzen KI, aber strukturell ist sie in den wenigsten Organisationen verankert. Das entspricht einer breiten Stufe-2-Fläche mit ersten Stufe-3-Entwicklungen in größeren Organisationen.

Stufe 1: Entdecken und Ausprobieren

Bereits jetzt im Alltag von Mitarbeitenden angekommen.Beispiel: Eine Mitarbeiterin aus dem Fundraising hat festgestellt, dass Claude sehr gut darin ist, Spenden-Dankbriefe aus der Sie-Form in die Du-Form umzuschreiben und diese zu individualisieren. Sie nutzt dies täglich und findet weitere Anwendungen.

Stufe 2: Akzeptanz, tägliches Nutzen und Annehmen

Bereits verbreitete Praxis in vielen Organisationen. Beispiel: Ein Mitarbeiter aus der Öffentlichkeitsarbeit transkribiert sämtliche Meetings nachträglich, generiert daraus Protokolle, LinkedIn-Posts und erweitert das digitale Wissensarchiv. Das gehört zu seiner Standardroutine. Die Ergebnisse stellt er dem Team automatisiert zur Verfügung.

Stufe 3: Integration in die Organisation und Operationalisierung

Erste Organisationen erreichen diese Stufe. Beispiel: Arbeitsschritte werden dokumentiert und fließen in das Qualitätsmanagement ein. Es gibt ein Prompt-, Skill- und Kontext-Archiv. Neue Prozesse werden so entwickelt, dass KI-Unterstützung selbstverständlich mitgedacht wird.

Stufe 4: Zusammenschließen und Automatisierung

Vereinzelt in größeren NPOs erkennbar. Beispiel: Ein eingehender Förderantrag löst automatisiert einen Workflow aus, der eine Erstprüfung, eine CRM-Aktualisierung und einen Aufgabeneintrag für die zuständige Person erzeugt.

Stufe 5: Anpassung und Entwicklung eigener Systeme

Bleibt vorerst Großorganisationen vorbehalten. Beispiel: Eine Organisation entwickelt ein eigenes Wissensmodell, das intern relevante Dokumente kennt, auf häufige Anfragen antwortet und intern als Assistent agiert.

Bis zu einem Break-even in der Kosten-Nutzen-Betrachtung wird je nach Organisation noch Zeit vergehen. Aufgrund der raschen Qualitätsverbesserungen der Werkzeuge ist diese Zeit aber kürzer als bei vergleichbaren Digitalisierungsprojekten.

7. Kurz und knapp

Zwei Jahre nach der ersten Version dieses Texts hat sich das Bild grundlegend verschoben. Es geht nicht mehr darum, ob gemeinnützige Organisationen generative KI einsetzen, sondern wie bewusst und wie strukturiert sie das tun.

73 Prozent der Beschäftigten im Sektor nutzen KI bereits. Das klingt nach Erfolg, ist aber nur die halbe Geschichte. Die andere Hälfte: Leitlinien, Strategien und klare Verantwortlichkeiten fehlen in der Mehrheit der Organisationen. Das ist die eigentliche Aufgabe von 2026 und den Folgejahren.

Gleichzeitig ist der Rechtsrahmen nicht mehr nur eine Ankündigung. Der EU AI Act ist in Kraft. Die erste Pflicht gilt seit Februar 2025: Mitarbeitende müssen KI-kompetent sein, und das muss dokumentiert werden. Die Transparenzpflichten für KI-generierte Inhalte kommen ab August/Dezember 2026.

Zur Authentizitätsfrage steht dieser Text zu seiner Position: Mehr KI-Einsatz im Allgemeinen sollte zu mehr echten Fotos auf Seiten gemeinnütziger Organisationen führen, nicht zu weniger. Je größer der allgemeine Strom an generierten Inhalten wird, desto wertvoller ist das Echte: eine dokumentierte Begegnung, ein echter Mensch aus einem echten Projekt, eine Zahl, die tatsächlich erhoben wurde.

Geändert hat sich, dass die omnipräsente digitale Assistenz im Alltag angekommen ist. Wer eine E-Mail schreibt, bekommt Vorschläge. Wer ein Meeting führt, bekommt wie selbstverständlich eine Zusammenfassung. Wer einen Text vorbereitet, hat Unterstützung in Sekunden.

Und wer noch nicht angefangen hat? Es ist nie zu spät, mit dem kleinsten sinnvollen Schritt zu beginnen: eine Sitzung transkribieren lassen, einen Text gegenlesen lassen, einen Spendenbrief in eine andere Anspracheform umschreiben lassen. Was dann passiert, ist immer dasselbe: Ideen für den nächsten Schritt entstehen von selbst.

Autor

Ich bin Maik Meid und Fundraising-Manager (FA), TQE-Beauftragter (TÜV), freiberuflicher Berater für Fundraising und Digitale Kommunikation mit dem Schwerpunkt Medien für Non-Profit und Sozialwirtschaft. Ich bin Dozent, Referent und Studienleiter u. a. für die Fundraising Akademie.

Auf meiner Website stelle ich eine wöchentlich aktuelle Liste mit Tools aus der Welt der generativen KI mit dem Fokus auf Gemeinnützigkeit und Sozialwirtschaft zur Verfügung. Ebenso veröffentliche ich seit Beginn 2026 den KI-Wochenrückblick mit dem gleichen Fokus.

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(Bei diesem Beitrag wurde generative KI eingesetzt, um Quellen zu überprüfen und den Lesefluss zu verbessern.)