KI-Suchsysteme prägen zunehmend, welche Quellen die Reputation eines Unternehmens bestimmen. 2026 werden vor allem drei Kanalgruppen wichtig: eigene Kanäle mit gut lesbaren Unternehmensinhalten, einordnende Fachmedien sowie Plattformen wie LinkedIn, Reddit und Wikipedia. Unternehmen sollten alle drei Gruppen gezielt nutzen, statt sich nur auf einen Kanal zu konzentrieren.
KI-Suche bezeichnet Suchsysteme, die nicht nur Links anzeigen, sondern aus verfügbaren Quellen direkte Antworten erzeugen. Dazu zählen etwa ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews oder Claude. Sie finden, gewichten und verdichten Informationen aus Unternehmenswebsites, Medienbeiträgen, Plattformen und weiteren öffentlich zugänglichen Quellen.
Für die Unternehmenskommunikation verändert KI-Suche deshalb die Logik von Sichtbarkeit: Entscheidend ist nicht mehr nur, ob ein Inhalt gefunden wird, sondern ob er von KI-Systemen als verlässliche Quelle erkannt, korrekt eingeordnet und in Antworten aufgegriffen wird.
KI-Sichtbarkeit entsteht aus mehreren Quelltypen. KI-Suchsysteme stützen sich nicht auf einen einzelnen Kanal. Besonders wichtig sind Corporate Sites, Nachrichtenmedien, Investorenplattformen, LinkedIn, Wikipedia und zunehmend YouTube.
Eigene Unternehmensseiten bleiben zentral – wenn sie maschinenlesbar sind. Laut einer Blinq-Analyse von 70.000 KI-Antworten stammen 51,5 % aller zitierten Quellen von Corporate Sites. Der Effekt entsteht aber nur, wenn Inhalte klar strukturiert, aktuell und für KI-Systeme gut auslesbar sind.
Bei großen Unternehmen prägen drei Quellen das KI-Bild. Für DAX40-Konzerne zeigt FTI Consulting 2025: 75 % der ChatGPT-Informationen stammen aus Nachrichtenmedien, Unternehmenswebsites und Investorenplattformen. KI-Reputation entsteht also im Zusammenspiel von Owned und Earned Content.
Pressemitteilungen allein reichen nicht aus. Reine Meldungen haben nur begrenzten Einfluss auf die KI-Reputation. Wichtiger sind kontextstarke Einordnungsmedien, weil sie genau die analytische Tiefe liefern, nach der KI-Suchsysteme suchen.
Plattformen werden zu relevanten KI-Quellen. LinkedIn erscheint laut ALM Corp 2026 im Schnitt in 11 % aller KI-Antworten. Wikipedia zählt laut Profound 2025 zu fast der Hälfte aller ChatGPT-Top-10-Quellen. YouTube hat Reddit Anfang 2026 als meistzitierte Quelle in KI-Antworten überholt; in Google AI Overviews liegt der Anteil laut Otterly AI 2026 bei 36,6 %.
Die Aufgabe liegt nicht in einem einzelnen Kanal, sondern im Citation-Bild. Kommunikationsabteilungen müssen gezielt steuern, welche Quellen KI-Systeme über Marke, Führung, Produkte und kritische Themen finden. Eine 90-Tage-Roadmap hilft, die wichtigsten Cluster parallel aufzubauen – ohne Reorganisation.
Wer nicht aktiv steuert, überlässt Reputation den Trainingsdaten. Wenn Unternehmen ihr KI-Narrativ nicht pflegen, entscheiden bestehende Quellen, alte Inhalte und externe Deutungen darüber, wie KI-Systeme sie darstellen. Wie sich dieses Risiko strukturell auffangen lässt, vertiefen wir in Teil 5 dieser Serie.
Dieser Artikel ist Teil 2 unserer siebenteiligen Serie zu KI in der Kommunikation und Generative Engine Optimization (GEO). Dieser Beitrag beantwortet die Frage, welche Kanäle KI-Suchsysteme in 2026 zitieren. Wer die strategische Verortung dahinter nachvollziehen will, beginnt mit Teil 1: KI als neue Zielgruppe. In den kommenden Wochen folgen Teil 3 (Schreiben nach dem E-E-A-T-Prinzip), Teil 4 (KI-gestützte Redaktion), Teil 5 (Reputation in der KI-Ära), Teil 6 (KI-Krisenkommunikation) und Teil 7 (Smart Brevity vs. GEO).
Die größte Überraschung der aktuellen Studien betrifft die Rolle der eigenen Website. Lange galt die Annahme: KI-Suche bevorzugt Earned Media, die eigene Domain spielt nur eine Nebenrolle. Die Datenlage für 2026 zeigt jedoch ein anderes Bild.
Eine Blinq-Auswertung von rund 70.000 KI-Antworten aus ChatGPT, Gemini und Perplexity kommt zu dem Ergebnis: 51,5% aller Quellen stammen von eigenen Unternehmensseiten – also von Blogs, Newsrooms und offiziellen Websites. Review-Medien folgen mit 13,3 %, Fachpresse und User-Generated Content liegen jeweils bei rund 10 %. Klassische News-Meldungen machen lediglich 8,9 % aus.
Der KI-Reputationsmonitor 2025 von FTI Consulting bestätigt diesen Befund für die DAX40-Unternehmen. Demnach stammen 75 % der ChatGPT-Informationen zu diesen Konzernen aus drei Quellen: Nachrichtenmedien, Unternehmenswebsites und Investorenplattformen. Analysiert wurden alle 40 DAX-Unternehmen und ihre CEOs entlang von sieben Risikodimensionen.
Daraus ergeben sich drei strategische Kanalgruppen, die jeweils einen eigenen Beratungsansatz verlangen: Owned Channels, Einordnungsmedien (Fachpresse) und Plattformen mit Communities. Wir schauen uns jede der Kanalgruppen einzeln an.
Die eigene Website ist 2026 viel mehr als eine digitale Visitenkarte. Sie wird zu einer wichtigen Quelle für KI-Suchsysteme. Dafür müssen die Inhalte klar aufgebaut sein, damit Maschinen sie gut verstehen und einordnen können.
FTI Consulting formuliert das in der Studie deutlich: „Inhalte von Unternehmens-Websites fließen häufiger ein, wenn sie maschinenlesbar sind, etwa als FAQs.“ Strukturierte Daten, klare Heading-Hierarchien, präzise Definitionsblöcke und thematisch fokussierte Pillar-Seiten haben dabei mehr Gewicht als reine Marketingsprache.
Vier Säulen machen Owned Channels für KI-Antworten zitierfähig:
Maschinenlesbare Corporate Website: mit FAQ-Strukturen, Schema.org-Markup, klaren Headline-Hierarchien und Definitionsblöcken zu zentralen Themen.
IR-Inhalte: nicht nur als Pflichtangaben, sondern als Einordnung von Strategie, Entwicklung und Kontext. KI-Systeme zitieren sie bei Reputationsfragen überproportional häufig.
ESG- und Branchenrankings: als externe Validierung des Unternehmens. Sie sind für KI-Modelle leichter überprüfbar als reine Selbstaussagen.
Purpose- und Vision-Statements: mit substanzieller Begründung statt generischer Floskeln. Allgemeine Aussagen werden seltener als Quelle ausgewählt.
Die Konsequenz ist klar: Inhalte auf der eigenen Website sind 2026 nicht mehr nur für SEO wichtig. Sie werden zu einer zentralen Aufgabe der Unternehmenskommunikation. Wer seine Website nach GEO-Prinzipien aufbaut, erhöht die Chance, dass KI-Systeme die Inhalte in Antworten nutzen und als Quelle nennen.
Klassische Pressearbeit hat 2026 ein doppeltes Problem. KI-Suchsysteme zitieren reine Pressemeldungen selten – Blinq weist sie mit nur 8,9 % aller Quellen aus. Gleichzeitig verlieren Tagesmeldungen ihre Reputationswirkung, sobald sie in den KI-Trainingsdaten gelandet sind.
Was bleibt, sind Einordnungsmedien. FTI Consulting beschreibt sie als kontextstarke Berichterstattung, die Themen analytisch durchdringt, statt sie nur zu melden. „Reine News-Meldungen sind aus reputationskritischer Sicht wenig wirkungsvoll”, so die Studie. Erfolgreich in der KI-Suche sind dagegen Unternehmen wie Daimler Truck, Siemens oder Hannover Re – sie erscheinen regelmäßig in vertiefenden Medienbeiträgen.
Drei Eigenschaften machen einen Beitrag in Einordnungsmedien KI-zitierfähig:
Eine erkennbare These, die über die Faktenmeldung hinausgeht.
Mindestens eine konkrete Zahl mit nachvollziehbarer Quelle, idealerweise aus eigenen Daten oder belegbaren Studien.
Ein analytischer Rahmen, der das Thema in größere Zusammenhänge einbettet.
Für Pressearbeit bedeutet das einen Strategiewechsel: Statt News-Pitches an Tagesmedien priorisieren Kommunikationsabteilungen 2026 längere Formate: Gastbeiträge, Hintergrundinterviews, datengestützte Fachartikel in Branchenmedien. Diese Beiträge wirken doppelt: bei Stakeholdern, die sie lesen, und im Antworttext der KI-Suche. Wie sich das Verhältnis zu den Medien unter diesen Bedingungen weiterentwickelt, beleuchten wir in unserem Beitrag Media Relations im Wandel.
Während Owned Channels und Einordnungsmedien die strukturelle Reputation stützen, prägen Plattformen die Nuancen. Sie liefern den Diskurs, aus dem KI-Suchsysteme die Tonalität ableiten, mit der ein Unternehmen oder eine Person beschrieben wird.
LinkedIn ist im B2B-Umfeld 2026 die wichtigste Plattform für KI-Citations. Eine Auswertung von ALM Corp zeigt: Im Durchschnitt erscheint LinkedIn in 11 % aller KI-Antworten – mit deutlichen Unterschieden je System. ChatGPT zitiert LinkedIn in 14,3 % der Fälle, Google AI Mode in 13,5 %, Perplexity in 5,3 %. Bei professionellen Suchanfragen ist LinkedIn sogar die wichtigste Plattform über alle großen KI-Systeme hinweg. Unsere Erfahrung aus der Praxi zeigt, dass es sich vor allem um sogenannte PULSE-Artikel bei LinkedIn handelt und nicht um klassischen Beiträge/Posts.
Bemerkenswert ist vor allem: Auf ChatGPT und Google AI Mode stammen rund 59 % der zitierten LinkedIn-Inhalte aus persönlichen Profilen, nicht von Unternehmensseiten. CEO Kommunikation und Social Media Guidelines für Mitarbeitende werden damit zu einem entscheidenden Hebel.
Reddit und Quora wirken anders. KI-Suchsysteme zitieren sie vor allem dort, wo authentische Diskussion gefragt ist – etwa bei Erfahrungsfragen, Produktvergleichen oder Reputationswahrnehmung. Auf SearchGPT erreicht Reddit laut Semrush eine Citation-Quote von 13 %. In DACH-relevanten KI-Antworten weist Blinq sogar 15,3 % aus. Wie Kommunikationsabteilungen Reddit risikofrei einsetzen können, haben wir in unserem Reddit-Artikel (2026) ausführlich beschrieben inklusive 30-Tage-Einstiegsplan.
Wikipedia bleibt in ChatGPT die wichtigste Quelle für Definitionsanfragen. Profound hat im Zeitraum von August 2024 bis Juni 2025 rund 30 Millionen Citations analysiert. In den ChatGPT-Top-10-Quellen liegt Wikipedia demnach bei 47,9 %. Unternehmen oder Personen ohne sauberen Wikipedia-Eintrag verschenken damit einen erheblichen Sichtbarkeitshebel (so die KI). Jedoch haben nur größere Unternehmen ab ca. 1.000 Mitarbeitende eine Chance auf einen Wikipedia-Eintrag. Kleinere Unternehmen müssen sich auf die anderen Kanäle konzentrieren (so die Autorin).
YouTube ist 2026 der dynamischste Kanal. Otterly AI berichtet, dass YouTube Reddit Anfang 2026 als meistzitierte Quelle in KI-Antworten überholt hat. In Google AI Overviews liegt der Citation-Anteil bei 36,6 % besonders bei Anleitungs-, Erklär- und Praxisfragen.
Auffällig ist: 94 % der zitierten Videos sind Long-Form-Inhalte, keine Shorts. Klassische Engagement-Signale wie Views oder Likes haben kaum Einfluss darauf, ob ein Video zitiert wird. KI-Systeme bewerten vor allem Struktur und Referenzwert und nicht Reichweite.
Kanalgruppe | Kanal | ChatGPT | Perplexity | Google AI Overviews | Claude | Aufwand | Time-to-Value |
Owned | Corporate Website (FAQ, IR) | ●●● | ●●● | ●●● | ●●● | mittel | 3-6 Monate |
Owned | ESG/ Branchenrankings | ●●● | ●● | ●● | ●●● | hoch | 6-12 Monate |
Einordnung | Fachpresse/ Hintergrund | ●●● | ●●● | ●● | ●●● | hoch | 6-12 Monate |
Einordnung | Analytische Fachbeiträge | ●●● | ●●● | ●● | ●●● | mittel | 3-6 Monate |
Plattform | LinkedIn-Posts (Pulse) | ●●● | ●● | ●●● | ●● | mittel | 3-6 Monate |
Plattform | Wikipedia | ●●● | ●● | ●● | ●●● | sehr hoch | 12-24 Monate |
Plattform | Reddit/ Quora | ●●● | ●●● | ●● | ●●● | mittel | 2-4 Monate |
Plattform | Youtube (Long-Form) | ●● | ●● | ●●● | ● | hoch | 6-12 Monate |
Die Tabelle zeigt eine zentrale Erkenntnis: Es gibt keinen Königskanal, der jedes KI-System dominiert. Wer für ChatGPT-Sichtbarkeit auf Wikipedia setzt, verschenkt Wirkung in Google AI Overviews – dort dominiert YouTube. Wer Sichtbarkeit in Perplexity will, kommt an Reddit nicht vorbei. Eine fundierte Strategie verteilt Ressourcen über mindestens vier Kanäle aus mindestens zwei Kanalgruppen.
Claude (Anthropic) hat dabei eine eigene Logik: Das System gewichtet Autorensignale und das E-E-A-T-Prinzip stärker als andere Plattformen. Eine 5W-Auswertung von rund 680 Millionen Citations zeigt: Claude zitiert Inhalte mit klar markierter Autorenschaft (Article-Schema mit Author-Entity) zu 94 %, Plain-Text-Aussagen ohne Markup nur zu 61 %. Wikipedia funktioniert für Claude als Entity-Definition – wer dort einen sauberen Eintrag hat, wird als verlässliche Marke erkannt. Reddit ist über alle Plattformen hinweg ohnehin Citation-Spitzenreiter, in Claude überproportional.
Wer in 90 Tagen sichtbar werden will, baut die drei Kanalgruppen nicht nacheinander auf, sondern parallel. Die folgende Roadmap fasst die Reihenfolge zusammen, die wir in unseren Beratungsmandaten als belastbar erlebt haben.
Wochen 1–4: Bestandsaufnahme. Audit der eigenen KI-Sichtbarkeit für zentrale Marken- und Themen-Suchen. Identifizieren, welche Quellen das Unternehmen aktuell in KI-Antworten zitieren. Lücken auf der eigenen Website schließen – FAQ-Strukturen, Definitionsblöcke, Schema.org-Markup. Pillar-Seiten zu Kernthemen nach GEO-Prinzipien aufbauen.
Wochen 5–8: Einordnungsmedien aktivieren und LinkedIn-Routine etablieren. Pitches für drei bis fünf Hintergrund- oder Gastbeiträge in Branchenmedien entwickeln. Zwei bis drei thematische Schwerpunkte für die LinkedIn-Kommunikation setzen, mit konsistenter Posting-Frequenz. CEO-Profil oder zentrale Fachexperten-Profile inhaltlich schärfen.
Wochen 9–12: Communities einbinden und Erfolgsmessung aufsetzen. Reddit-Beobachtung in den drei für die Branche relevantesten Subreddits etablieren, sachlich-fachliche Beiträge platzieren. Tracking der KI-Sichtbarkeit mit Tools wie Peec AI, Otterly oder ZipTie aufsetzen. Erste KPI-Auswertung der drei Kanalgruppen, um Schwerpunkte für das nächste Quartal zu setzen.
Der 90-Tage-Plan ist kein Abschluss, sondern der Einstieg. Eine belastbare KI-Reputation entsteht über mehrere Quartale hinweg. Erste Citations lassen sich meist nach drei bis sechs Monaten messen.
Die Kanalgruppen-Logik wirkt unterschiedlich stark auf die Disziplinen der Unternehmenskommunikation:
Marke: Owned Channels werden zur Markenstimme in der KI-Suche. Wer hier nicht maschinenlesbar präsent ist, überlässt den Marken-Diskurs anderen.
Pressearbeit: Pressearbeit verschiebt sich von News zu Einordnung. Hintergrundberichte tragen die Reputation, nicht Tagesmeldungen.
CEO-Kommunikation: LinkedIn wird zum entscheidenden Hebel für Reputation – persönliche Profile werden von KI-Systemen häufiger zitiert als Unternehmensseiten.
Reputationsmanagement: Ein wirksames Reputationsmanagement verbindet alle drei Kanalgruppen und erfasst KI-Citations als eigene KPI.
Erfolgsmessung: Reichweite reicht 2026 nicht mehr. Welche KPIs PR-Erfolg im KI-Zeitalter belastbar abbilden, zeigt unser Beitrag zu Authority, Visibility und Impact.
Die Kanalgruppen-Logik zeigt, welche Quellen KI-Suchsysteme zitieren. Sie beantwortet aber noch nicht, was KI-Systeme über ein Unternehmen sagen – und wie verzerrt dieses Bild ausfallen kann. Eine Studie von FTI Consulting zeigt: 83 % der DAX40-Konzerne erscheinen bei ChatGPT mit mindestens einem reputationskritischen Thema, häufig auf Basis veralteter oder verzerrter Informationen. Wie Kommunikationsabteilungen solche Risiken erkennen, bewerten und systematisch gegensteuern können, zeigen wir in einem der nächsten Beiträge dieser Serie.
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Als Münchner Agentur für Unternehmenskommunikation und Pressearbeit entwickeln wir integrierte Strategien für alle drei Cluster – Owned, Earned und Plattformen. Sprechen Sie uns an!
Belastbare Zahlen sind selten, weil die meisten KI-Fehler unbemerkt im Bearbeitungsprozess landen. Eine BBC-Studie vom Februar 2025 zeigte erhebliche Fehlerquoten bei KI-generierten Nachrichten-Zusammenfassungen. In unseren Beratungsmandaten sehen wir, dass besonders Zahlen, Studienverweise und exakte Funktionsbezeichnungen verrutschen. Eine Fehlerquote von null ist 2026 nicht erreichbar - aber strukturiertes Quellen-Mapping reduziert das Risiko deutlich.
Fünf Muster dominieren: halluzinierte Zitate, falsche Studienzuordnungen, erfundene Quellen, vertauschte Zuständigkeiten und ungenaue Zahlen. Sie sind sprachlich glatt formuliert und fügen sich plausibel in laufende Berichterstattung ein. Genau das macht sie für Redaktionen unter Zeitdruck schwer erkennbar.
Eindeutig nie. Aber drei Signale erhöhen den Verdacht: auffällig glatte Formulierungen ohne Eigenheit, Studienverweise ohne Inline-Quelle und Zitate, die im genauen Wortlaut nirgendwo anders auftauchen. Eine Prüfung über Google-Suche der exakten Phrase plus Rückfrage bei der Redaktion ist die einfachste Routine.
Drei Schritte: Erstens den Sachverhalt mit Datum und Originalbeleg auf der eigenen Website oder Newsroom-Seite dokumentieren. Zweitens dieselbe Korrektur über Earned Media platzieren, damit externe Belege entstehen. Drittens systematisch Feedback in den KI-Antworträumen ablegen (ChatGPT „Bad response“, Perplexity-Feedback, Bing/Copilot-Korrekturkanal). Vollständige Korrektur dauert in der Regel mehrere Wochen.
Vier Hebel: konkrete eigene Zahlen statt allgemeiner Studienverweise, namentlich genannte Sprecher:innen mit nachprüfbarer Funktion, kantige statt glatte Zitate und Inline-Quellenlinks. Texte, die Erfahrung, Position und Beleg sichtbar machen, werden weder von Redaktionen noch von KI-Detektoren als generisch eingestuft.
Pressearbeit ist nicht für die Recherchefehler einer Redaktion verantwortlich - aber für die Stabilität der eigenen Aussagen. Wenn ein KI-Fehler in der Berichterstattung auftaucht, gilt: zuerst dokumentierten Originalstand sichtbar machen, dann sachlich-konstruktiv mit der Redaktion sprechen, parallel die korrekte Information in den eigenen Kanälen verstärken. Vorwurfshaltung schadet längerfristig der Beziehung.
Blinq Technologies (2025): ChatGPT SEO – Analyse von rund 70.000 LLM-Antworten zu Quellen-Sichtbarkeit. https://theblinq.de/chatgpt-seo
FTI Consulting (2025): KI-Reputationsmonitor – Was sagt ChatGPT über die DAX40-Unternehmen? Mai/Juni 2025, qualitative Inhaltsanalyse aller 40 DAX-Unternehmen + CEOs nach sieben Risikodimensionen. https://fticommunications.com/fti-consulting-ki-reputationsmonitor-2025-was-sagt-chatgpt-uber-die-dax40-unternehmen/
ALM Corp (2026): LinkedIn Is #2 in AI Search Citations – Analysis of 325,000 Prompts. https://almcorp.com/blog/linkedin-ai-search-citations-2026/
Profound (2025): AI Platform Citation Patterns – Analyse von 30 Millionen Citations zwischen August 2024 und Juni 2025. https://www.tryprofound.com/blog/ai-platform-citation-patterns
Otterly AI (2026): YouTube Citation Research 2026. https://otterly.ai/blog/the-youtube-citation-study-2026/
Semrush (2025): The Most-Cited Domains in AI – A 3-Month Study. https://www.semrush.com/blog/most-cited-domains-ai/
consense communications (2026): Reddit als Baustein moderner Corporate Communications im KI-Zeitalter. https://www.consense-communications.de/blog/reddit-ki-suche-corporate-communications
Dieser Beitrag ist Teil 2 unserer siebenteiligen Serie zu KI in der Kommunikation und Generative Engine Optimization (GEO). In der Serie zeigen wir, wie Kommunikationsabteilungen ihre Inhalte, Kanäle und Reputationsarbeit auf die neue KI-Suche ausrichten können. Schritt für Schritt geht es darum, wie Unternehmen sichtbar, zitierfähig und vertrauenswürdig bleiben, wenn ChatGPT, Google und andere KI-Systeme Antworten über Marken, Themen und Organisationen formulieren.
Teil 1 KI als neue Zielgruppe: Wie GEO die Arbeit von Kommunikationsabteilungen ab 2026 verändert
Teil 2 Welche Kanäle die KI-Suche zitiert (jetzt) – und wie Unternehmen 2026 ihre Reputation steuern
Teil 3 Schreiben für KI nach dem E-E-A-T-Prinzip: Wie Website-Content und Pressebeiträge zitierfähig werden
Teil 4 KI-Texte in der Praxis: KI-Tools und Prompt-Vorlagen für Kommunikationsteams
Teil 5 Reputation in der KI-Ära: Wie Unternehmen 2026 ihr Markenbild in der KI-Suche steuern
Teil 6 Krisenkommunikation in der KI-Ära: Wenn die KI Ihre Krise erzählt – Holding Statements und KI-Korrektur
Teil 7: Smart Brevity vs. GEO: Das Trilemma der KI-Texte – wie Kommunikationsteams für KI, Google und Mensch gleichzeitig schreiben
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Die Autorin Claudia Thaler ist Geschäftsführerin der PR-Agentur consense communications GmbH (GPRA) in München. Seit über 25 Jahren begleitet sie mittelständische Unternehmen, DAX-Konzerne und NGOs in den Bereichen Change, Krisenkommunikation, interne Kommunikation und Reputationsmanagement. Seit 2024 liegt ihr Schwerpunkt auf KI-getriebenen Veränderungen in der Kommunikation. → Vollständiges Autorenprofil auf dieser Website · Claudia Thaler auf LinkedIn.
Die Autorin hat diesen Beitrag auf Basis ihrer Fachkenntnis und mit Unterstützung von Claude Opus 4.7. sowie ChatGPT erstellt. Credits Bild: metamorworks (iStock).
Geschäftsführerin consense communications GmbH (GPRA) Expertin für Strategie-, Change- und Krisenkommunikation sowie zertifizierte systemische Coachin und Organisationsentwicklerin. Strategin für Kommunikation im KI-Zeitalter.