ERFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein KI-Tool soll der AfD nach Recherchen fertige Social-Media-Posts, Grafiken und Pressebausteine im Parteistil generieren. CORRECTIV beschreibt einen Workflow, der News automatisiert auswählt, auf Reichweite optimiert und anschließend Texte sowie Bildinhalte ausgibt. Auffällig ist dabei, dass die technische Basis Berichten zufolge auf Modellen großer US-Anbieter beruht, deren Richtlinien politische Beeinflussung untersagen. Gleichzeitig rückt die Frage in den Fokus, wie künftig Kennzeichnungspflichten und Haftungsfragen nach dem EU AI Act durchgesetzt werden.

AfD „Alternita Studio“: Propaganda-aus-KI mit externen US-Modellen
AfD „Alternita Studio“: Propaganda-aus-KI mit externen US-Modellen (Foto: IT BOLTWISE)
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Die AfD bewirbt ein KI-System, das wie eine Produktionslinie für politischen Content funktionieren soll: Nachrichten werden vorbereitet, aus ihnen entstehen Posts, Pressemitteilungen und Grafiken – und das im Stil der Partei. Nach Darstellung von CORRECTIV zeigte sich das Tool in einem Webinar als „Alternita Studio“, das mit einer Eingabe beginnt und am Ende mehrsprachig verwertbare Social-Media-Assets ausspielt. Am Bundesparteitag in Erfurt soll die Lösung nach Angaben im Umfeld der Partei präsentiert werden. Für Unternehmen und Tech-Teams ist das vor allem ein Signal: KI-gestützte Kommunikation wird zunehmend als wiederholbarer Prozess betrieben, nicht als Einzelfall-Experiment.

Technisch beschreibt CORRECTIV einen geschlossenen Ablauf, bei dem das System regelmäßig über RSS-Feeds Nachrichten einsammelt, nach einem Filter auf „politische Relevanz“ selektiert und anschließend eine Art Verbreitungsprognose für soziale Netzwerke berechnet. Diese Ranking-Schicht entscheidet, welche Storys „ganz oben“ landen, bevor ein weiteres Modul aus einer Meldung fertige Textbausteine und passende Formate ableitet. Zusätzlich sollen Nutzer mit einem Feld namens „Positionierung“ den Ton vorgeben, während ein Ghostwriter-artiges Modul Dramaturgie und Formulierungen automatisiert. Im Bildbereich geht es nicht nur um Design-Templates, sondern auch um die Möglichkeit, mit Partei-Farbwelt und wiederkehrenden Layouts konsistente Kampagneninhalte zu erzeugen.

Damit steht die Plattform an der Schnittstelle zwischen KI-Betrieb und Medienmacht. Hintergrund ist, dass ähnliche Muster bereits in früheren Wellen zu beobachten waren: Von „taktischem“ Text-Generieren bis hin zu Content-Scheduling wurden vor allem Reichweiten- und Skalierungsziele in den Mittelpunkt gestellt. Neu ist hier weniger die Existenz von Sprach- oder Bildmodellen, sondern der Ausbau zu einer Pipeline, die wie ein Marketing-Automation-Stack funktioniert. Als Wettbewerbsreferenz lässt sich auf große Anbieter verweisen: Berichten zufolge kommen für verschiedene Aufgaben Bausteine von NVIDIA-ähnlicher Infrastruktur ist hier nicht der Kern, aber für die Logik des Systems werden im Artikel explizit OpenAI, Google und Anthropic genannt. Genau diese Konstellation treibt den Marktkomplex: Die Modelle werden „gemietet“, während die Anwendungsschicht politisch motivierte Kampagnen produziert.

Laut CORRECTIV soll die AfD das Tool so einsetzen, dass es politische Positionen aus Nachrichten ableitet und in mehreren Versuchssettings auch Grafiken im Parteidesign erstellt. Spannend ist zudem, dass offenbar auch Mechanismen rund um Kennzeichnung und Content-Sicherungen umgangen oder zumindest ausgetrickst werden konnten: Bei Bildern wird dem Bericht zufolge teils ein Hinweis zur KI-Erstellung verwendet, der sich aber durch bestimmte Exporte oder Workarounds umgehen lasse. Auf Textebene existiert demnach keine vergleichbare Kennzeichnung, während AGB-Positionen auf der Nutzerseite statt auf der Plattformseite verlagert würden. Jurist Kolain vom Zentrum für Digitalrechte und Demokratie betont in dem Kontext, dass KI-Hinweise nicht unbedingt „maschinenlesbar“ und kaum erkennbar seien – und damit hinter den Zielen der EU-KI-Verordnung (AI Act) zurückbleiben könnten.

Besonders relevant ist aus regulatorischer Sicht die Frage, wie sich „Hochrisiko“-Einstufungen in der Praxis begründen lassen. Der AI Act zielt auf Risikokategorien, aber die Einstufung hängt an Nutzen, Zielgruppe und potenziellen Auswirkungen. Wenn ein System nachweislich darauf ausgerichtet ist, politische Kommunikation in großem Stil zu erzeugen, rückt es aus technischer Sicht in die Nähe von Anwendungsfällen, für die striktere Pflichten gelten könnten. Markus Beckedahl, Geschäftsführer des Zentrums für Digitalrechte und Demokratie, wird in diesem Zusammenhang mit der Sorge zitiert, dass „Propaganda-as-a-Service“ aus automatisierter KI-Logistik auch zur Kommandozentrale einer Bot-Armee werden kann. Für IT-Organisationen ist das eine Mahnung: Governance muss in die gesamte Kette reichen – vom Prompt-Umformulieren bis zur Ausspielung in sozialen Netzwerken.

Auch die Haftungs- und Durchsetzungsfrage ist in diesem Bericht zentral. Die AfD-Anwälte sollen argumentieren, der Nutzer sei verantwortlich, und eine Markteinführung mit Fokus auf spätere Zeiträume sei geplant. Gleichzeitig wird beschrieben, dass die technischen Schritte über Programmierschnittstellen ablaufen, sodass die Anbieter in der Regel nicht sehen, wofür Ergebnisse am Ende verwendet werden. Das verschiebt die Verantwortung effektiv in Richtung Anbieter-Policy, Monitoring und Meldemechanismen durch Dritte. Aus Sicht der Marktstruktur ist das zugleich eine Chance für seriöse Akteure: Wer KI für Kampagnen oder Unternehmenskommunikation nutzt, braucht belastbare Nachweise über Quellen, Filterlogik, Content-Markierung und Prüfprozesse. Gerade wenn externe Modelle in der Kette stecken, wird Auditierbarkeit zum Wettbewerbsvorteil.

In die Zukunft gedacht wird „Alternita Studio“ damit weniger als Einzelfall betrachtet, sondern als Blaupause für eine neue Klasse von KI-gestützten Kommunikationswerkzeugen. Wenn Systeme künftig stärker modularisiert sind, entstehen kleinere „Factory“-Setups, die mit wenigen Einstellungen sehr schnell skalieren können – und damit auch die Geschwindigkeit regulatorischer Anpassungen herausfordern. Für Entwickler ergibt sich ein klares Aufgabenfeld: bessere technische Kontrolle, maschinenlesbare Kennzeichnung, saubere Datenflüsse und nachvollziehbare Protokollierung. Kurzfristig dürften Gerichte, Aufsichtsstellen und Anbieter die Debatte um AI-Act-Pflichten, Kennzeichnung und Regelkonformität intensivieren. Mittelfristig werden Transparenzfunktionen und Compliance-APIs zur Voraussetzung, nicht zum „Nice-to-have“.


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