KI-Routine entsteht durch bewusstes Ausprobieren und die Entwicklung praxisnaher Use Cases.

Im Interview: Andrea Wentscher

Andrea Wentscher, IR-Managerin Retail Investors bei BASF SE, im Gespräch mit dem Master-Studiengang Digital Business Communications

BASF ist ein technologischer Vorreiter, bekannt dafür, KI auch in der IR zu nutzen. Wo haben Sie KI bislang als wirklich hilfreich erlebt?

Für das IR‑Team von BASF ist KI bereits heute ein fester Bestandteil der täglichen Arbeit. Wir nutzen sie als Sparringspartner, wenn es darum geht, Themen schnell einzuordnen, Formulierungen zu schärfen oder Texte zu übersetzen.

Im IR-Alltag hilft uns KI bei der schnellen Sichtung und Priorisierung von Inhalten. Mit MS Copilot und klar definierten und strukturierten Prompts erhalten wir präzise Zusammenfassungen von Artikeln, Studien oder Videos. Dies spart Zeit und ermöglicht es, die Informationsflut effizient zu bewältigen.

Ein weiteres Einsatzfeld ist die Vorbereitung von Präsentationen. KI unterstützt mich dabei, Gedanken zu strukturieren, Storylines zu überprüfen und mögliche Fragen im Vorfeld zu antizipieren – ein klarer Mehrwert, insbesondere in intensiven Berichtsphasen.

Last but not least ist der BASF-interne KI-Assistent FOX für uns ein zentraler Baustein, wenn es darum geht, Informationen schnell, sicher und konsistent zugänglich zu machen. Anders als klassische generative Modelle wie ChatBASF oder MS Copilot arbeitet FOX auf einer klar definierten und kontrollierten Datenbasis. Diese setzt sich aus internen sowie ausgewählten externen Quellen zusammen, die speziell auf die Bedürfnisse von Finanz-, Controlling- und Investor-Relations-Einheiten zugeschnitten sind. Dadurch erhalten wir präzise und fachlich belastbare Unterstützung, die unmittelbar in unseren Arbeitskontext passt.

Effektive KI-Nutzung erfordert KI-Knowhow. Haben Sie externe Beratung oder interne IT-Schulungen für Sie und Ihr Team in Anspruch genommen, um KI von einem Experiment zu einem effektiven Werkzeug im IR-Alltag zu machen?

Ein wirksamer KI‑Einsatz setzt aus meiner Sicht systematische Qualifizierung voraus. Bei BASF steht uns dafür ein umfangreiches internes Schulungsangebot zur Verfügung. Dazu gehören eine verpflichtende Grundlagen‑Schulung zu KI sowie die „Data in AI Academy“, die die Möglichkeit bietet, sich eigenständig in spezifische KI‑Themen einzuarbeiten. Ergänzt wird dieses Angebot durch Collaboration Weeks, in denen neue Tools, Methoden und praxisnahe Anwendungsfälle in kurzen Online-Webinaren vorgestellt werden.

Zusätzlich haben wir eine externe, IR‑spezifische Beratung in Anspruch genommen. Im Rahmen eines Halbtages‑Workshops konnten wir Fragen aus dem IR‑Kontext gezielt adressieren, geeignete Use Cases identifizieren und weitere Einblicke in praktische Anwendungen von KI gewinnen.

Ein wichtiger Erfolgsfaktor ist für uns ein klar definierter Themen‑Owner im Team, der Entwicklungen bündelt, Impulse setzt und den Transfer in die Praxis sicherstellt.

IR-Daten sind oft sensible Daten. Wie stellt BASF sicher, dass bei der Nutzung von Large Language Models (LLMs) die regulatorischen Mauern stehen bleiben?

Wir arbeiten aktuell mit drei KI‑Systemen – alle innerhalb des BASF‑Tenants: ChatGPT, MS Copilot und FOX. Der BASF-Tenant ist eine abgeschlossene, geschützte Unternehmensumgebung, in der Datenverarbeitung gemäß unseren internen Sicherheits‑, Compliance‑ und Datenschutzrichtlinien erfolgt. Systeme außerhalb dieses geschützten Raums – wie beispielsweise Claude oder DeepSeek – setzen wir bewusst nicht ein. Beim Aufruf solcher Tools im Browser erscheint eine Sicherheitswarnung, um mögliche Risiken klar zu kennzeichnen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist, dass strukturiertes, sauberes und semantisch klar aufgebautes Reporting die Qualität und Zuverlässigkeit von KI‑Antworten maßgeblich beeinflusst. Governance, Datenkonsistenz und saubere Informationsarchitektur sind damit nicht nur Effizienztreiber – sondern ein zentraler Sicherheitsfaktor, der Fehlinterpretationen und ungewollte Ableitungen verhindert.

Investoren legen Wert auf Authentizität. Wo ziehen Sie die Grenze: Was darf die KI schreiben und wo muss zwingend die menschliche Handschrift der IR-Abteilung erkennbar bleiben?

Für uns ist klar: Die eigene Handschrift muss sichtbar bleiben, und die Verantwortung für Tonalität, Inhalt und Kontext liegt weiterhin bei uns.

KI liefert uns zum Beispiel einen ersten Entwurf, den wir gezielt weiterentwickeln. Dazu gehört, dass wir Inhalte anpassen und fachlich präzisieren, Fakten sorgfältig prüfen, die Tonalität verfeinern und sicherstellen, dass die Botschaft am Ende wirklich „wir“ sind.

Für mich ist sie ein Werkzeug, das Prozesse beschleunigt und mich bei der inhaltlichen Vorbereitung unterstützt. Ersetzen kann sie die sorgfältige, kontextbezogene und verantwortungsvolle IR‑Kommunikation nicht.

KI verändert das Berufsbild von IR-Manager*innen. Wie kommt Ihr Team bei dieser Transformation mit, und welche Ängste mussten Sie vielleicht in diesem Prozess abbauen?

Innovationen spielen in der BASF und im IR‑Team seit jeher eine wichtige Rolle. Die Entwicklung der Online‑Kommunikation habe ich über viele Jahre hinweg aktiv begleitet – von der klassischen Website über mobile und responsive Formate bis hin zu Social Media und heute KI.

Wichtig ist, Skepsis und Unsicherheiten im Team offen anzusprechen und voneinander zu lernen. KI wird von uns nicht als Risiko, sondern als Werkzeug wahrgenommen, das die Arbeit erleichtert, neue Perspektiven eröffnet und Freiräume für inhaltlich anspruchsvolle Aufgaben und für persönliche Gespräche mit Analysten und Investoren schafft.

Welche KI-Skills sollten IR-Manager*innen in 5 Jahren mitbringen, um in diesem Feld erfolgreich sein zu können?

Den größten Unterschied machen aktuell Neugierde und Geduld. Wer offen ausprobiert, Fehler als Lernschritte sieht und sich regelmäßig mit neuen Tools beschäftigt, entwickelt schnell ein Gefühl dafür, wie KI sinnvoll eingesetzt werden kann.

Darüber hinaus sehen wir mehrere Bereiche, in denen IR‑Teams schon heute Kompetenzen aufbauen sollten:

• Zeit investieren und bewusst lernen: KI‑Routine entsteht nicht von selbst, sondern durch regelmäßiges Arbeiten mit konkreten Use Cases.
• Sauber prompten und Ergebnisse einordnen können: Die Fähigkeit, KI‑Antworten zu bewerten, zu verfeinern und korrekt einzuordnen, wird zunehmend wichtiger.
• AI‑Readiness verstehen: Struktur, Semantik und Metadaten beeinflussen die Qualität von LLM‑Antworten direkt.
• Team‑Use‑Cases entwickeln: Ob Q&A‑Vorbereitung, Wettbewerbsmonitoring oder Medienanalyse – der größte Fortschritt entsteht durch praktische Anwendung, nicht durch theoretisches Wissen.
• Hybrides Arbeiten lernen: Der Erfolg wird langfristig aus dem Zusammenspiel von KI, menschlicher Expertise und Governance entstehen.

Kurz gesagt: Wir wissen heute nicht, welche Fähigkeiten in fünf Jahren entscheidend sein werden – aber wir können schon jetzt die Grundlagen schaffen, die uns in jedem Szenario handlungsfähig machen.

Immer häufiger treffen KI‑Systeme und LLMs eine Vorentscheidung darüber, welche Unternehmensinformationen Kapitalmarktteilnehmer überhaupt zu sehen bekommen. Wie verändert dies die IR-Arbeit?

Wir sehen klar, dass Maschinen zu einer neuen, strategisch relevanten Zielgruppe für Investor Relations werden. Immer mehr Recherchen beginnen nicht auf Corporate Websites oder in Datenbanken, sondern in AI‑basierten Antwortsystemen, die Fakten vorfiltern, gewichten und als fertige Zusammenfassung ausspielen. Ich denke, dass LLM‑Sichtbarkeit für die Unternehmenskommunikation heute ähnlich relevant ist wie Search Engine Optimization vor 15 Jahren.

Diese Entwicklung führt dazu, dass wir unsere digitale IR‑Strategie deutlich stärker auf LLMs, Bots und AI‑Crawling‑Systeme ausrichten werden. Wir müssen Inhalte so bereitstellen, dass sie nicht nur für Menschen verständlich sind, sondern auch maschinengerecht strukturiert, verlinkt und semantisch sauber aufgebaut sind.

Diese Entwicklung verändert auch das Rollenverständnis: Neben Analysten und Medien werden nun auch LLMs zu Intermediären, die mitbestimmen, welche Narrative, Kennzahlen und Fakten verstärkt oder weniger stark gelesen werden.

Deshalb betrachten wir Maschinen schon heute als Zielgruppe. Wer versteht, wie KI‑Systeme Informationen verarbeiten, schafft gute Voraussetzungen dafür, dass Unternehmensdaten korrekt, vollständig und im richtigen Kontext erscheinen.

Vielen Dank für das Interview – ein sehr spannendes Thema!

Webinar „Gen AI in IR 2.0“ am 26. März 2026

Wir freuen uns, Thorsten Greiten und Andrea Wentscher im Rahmen des Webinars „Gen AI in IR 2.0“ als Gäste zu begrüßen und mit ihnen unsere Studienergebnisse zu diskutieren. 
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