Bei einem Symposium in Tutzing untersuchte das AI for Media Network, wie der Journalismus in einem KI-gesteuerten Informationsökosystem gedeihen kann. 60 Experten entwickelten Strategien, wie Medienunternehmen ihre Daten für die Transformation durch generative KI vorbereiten können. Ein persönlicher Konferenzbericht von David Caswell.
David Caswell ist ein Innovationsberater, der sich auf KI im Journalismus spezialisiert hat. Zuvor war er Executive Product Manager bei BBC News Labs und hatte leitende Positionen inne, in denen er KI-Initiativen bei Yahoo!, Tribune Publishing und der Los Angeles Times leitete. Er veröffentlicht auch begutachtete Forschung zu rechnergestützten und automatisierten Formen des Journalismus und war kürzlich Mitautor des Berichts „AI in Journalism Futures“.
Wichtige Erkenntnisse
- Nachrichtenmedien werden zunehmend als Datenanbieter angesehen, die Inhalte als Daten an KI-Plattformen verteilen und für personalisierte Erlebnisse bereitstellen.
- Es ist eminent wichtig, seinen Zielgruppen gut zuzuhören, da KI den Zugang zu hochwertigen Informationen verbessern kann.
- Die Versionierung von Inhalten ist eine wichtige Strategie, um Nachrichtenpublikum anzuziehen und zuvor ignorierte Gruppen zu erreichen.
- Die Anwendung von KI in News-Bereich ist herausfordernd, die Effizienzgewinne durch KI-Workflows sind oft enttäuschend.
- Trotz praktischer Einschränkungen wird das langfristige transformative Potenzial von KI in Nachrichtenmedien anerkannt.
In den zwei Jahren seit dem Start von ChatGPT hat es sehr viele KI-getriebene Innovationen in den Nachrichtenmedien weltweit gegeben. Branchenbeobachter verweisen oft auf die nordischen Länder, die vielleicht am fortschrittlichsten sind, wenn es um den Einsatz von KI auf die Nachrichtenproduktion gibt – auch weil Medienhäuser wie Schibsted und JP/Politiken früh in KI investiert haben und es dort eine kollaborative Kultur gibt, die von Netzwerken wie dem Nordic AI Journalism Network gefördert wird. Mittlerweile gibt es auch eine ähnliche Dynamik in den deutschsprachigen Ländern, einige der durchdachtesten und praktischsten Initiativen in KI-unterstützter Berichterstattung sind aus Deutschland, Österreich und der Schweiz.
AI for Media Fachtagung
Dieser Trend zeigt sich in der Gründung des AI for Media Networks durch den BR, inspiriert vom nordischen Gegenstück. Unter der Leitung von Uli Köppen und Bernd Oswald ist das Netzwerk schnell auf fast 600 Mitglieder angewachsen und vernetzt seine Mitglieder durch Online-Meetups sowie persönliche Treffen und Hackathons in München. Das Netzwerk konzentriert sich besonders auf die praktische Anwendung von KI in den Nachrichtenmedien, aber auch auf die strategischen Herausforderungen, denen der Journalismus aufgrund des wachsenden Einflusses von KI auf das Informationsökosystem gegenübersteht. Diese Kombination aus Praktikabilität und strategischem Bewusstsein zeigte sich in der bisher ehrgeizigsten Veranstaltung des AI in Media Network – einer „Think Tank“-Konferenz zum Thema „AI-mediated media environment“. Die Konferenz fand am 13. und 14. November 2024 in der Akademie für Politische Bildung in Tutzing statt und wurde von mehr als 60 Führungskräften und KI-Praktikern aus der Medienbranche aus Deutschland, Österreich und der Schweiz besucht. Die Konferenz wurde unter den Chatham House-Regeln abgehalten.
Sechs Redner, acht Arbeitsgruppen
Der Zweck der Konferenz: Wege zu erkunden, wie Medien mit ihren qualitativ hochwertigen Inhalten in einem digitalen Informationsökosystem bestehen können, das zunehmend von KI gesteuert wird. Das Workshop-Programm spiegelte die gleiche Kombination aus strategischem Denken und Praktikabilität wider, welche die AI for Media Network-Community schätzt. Eine Reihe von Rednern bot vielfältige Einblicke in den Einsatz von KI in den Medien, von praktischen Beispielen für KI-Produkte (Martin Schori von Aftonbladet), Dateninfrastruktur für KI (Pirita Pyykkönen-Klauck von ZDF Sparks und Berater Christian Vogg), Modelle für die Lizenzierung von Nachrichteninhalten an KI-Plattformen (Peter Archer von der BBC) und Szenarien für die potenzielle langfristige Zukunft von KI in der Nachrichtenproduktion (ich selbst). Acht Arbeitsgruppen, die nach einem „Barcamp“-Modell organisiert waren, diskutierten spezielle Ideen und präsentierten am Ende eines jedes Tages dem Plenum ihre Erkenntnisse. Zu Beginn des zweiten Tages fasste Alessandro Alviani von der Süddeutschen Zeitung die Ergebnisse der Arbeitsgruppensitzungen des ersten Tages prägnant zusammen. Dabei setzte er KI-Anwendungen zur Transkription und zur Zusammenfassung ein und kombinierte das mit seinen eigenen aufschlussreichen Beobachtungen.
Diese acht Arbeitsgruppen waren das Herz der Konferenz, die acht Themen wurden durch Dot-Voting aus einer Vielzahl von Vorschlägen ausgewählt. Einige konzentrierten sich auf die praktischen Bedürfnisse von Medienorganisationen, wie etwa eine Gruppe, die sich mit der Entwicklung einer Matrix für schnelle „Build-vs-Buy“-Entscheidungen in einem sehr dynamischen und sich schnell verändernden Technologieumfeld beschäftigte, und eine Gruppe, die die Anforderungen für ein gemeinsames Archiv von deutschsprachigen öffentlich-rechtlichen Medienanbietern erforschte.
Andere konzentrierten sich auf unterversorgte Zielgruppen, darunter eine Gruppe, die eine KI-gestützte hyperpersonalisierte lokale Nachrichtenplattform (ein „KI-Nachbar“) skizzierte. Eine andere Gruppe diskutierte, wie marginalisierte Zielgruppen in die öffentliche Diskussion einbezogen werden können, indem sie man sie ermuntert, selbst aktiv etwas beizutragen und Teil der Geschichte zu werden.
Mehrere Gruppen untersuchten Distributions-Aspekte, darunter eine Gruppe, die die Zukunft der Suche in einem KI-vermittelten Informationsökosystem erforschte, zum Beispiel, indem die Informationssuche mehr in Form von Gesprächen denn in klassischen Suchanfragen erfolgt. Eine andere Gruppe untersuchte neue und bessere Wege, um hochwertige Wissenschaftsgeschichten („Wissenschaftsdiamanten“) mit Hilfe von KI auf relevante Weise an das Publikum zu bringen.
Schließlich konzentrierten sich mehrere Teams auf die sich ändernden Grundlagen der Nachrichtenproduktion in einem KI-vermittelten Informationsökosystem, darunter ein Team, das verschiedene Optionen diskutierte, wie Nachrichten in einzelne Informationsbestandteile zerlegt werden könnten und in welcher Struktur diese Informationen gespeichert werden könnten. Ein weiteres Team erforschte, wie Benutzeroberflächen für Nachrichten in einer Umgebung aussehen könnten, in der KI-Tools den Verbrauchern überall zur Verfügung stehen – ein Konzept, das sie „Fluid AI“ nannten.
Nachrichtenmedien als Datenlieferanten
Ein durchgängiges Thema der gesamten Konferenz war die Idee, wie Nachrichteninhalte als Daten gespeichert werden könnten. Dies zeigte sich auf vielfältige Weise, sowohl in den Vorträgen der Redner als auch in den meisten Arbeitsgruppen. So wurde die Frage diskutiert, wie Medien ihre Nachrichten nutzbar machen können. Sei es über Lizenzvereinbarungen mit KI-Plattformen, sei es als Rohmaterial direkt für das Publikum, das sich mit Hilfe von KI-Anwendungen personalisierte Antworten generieren lassen kann. Sei es als gemeinsames Archiv oder als Daten-Mesh im Verbund mit anderen Medienproduzenten. Weitere Ideen waren, Nachrichten als Grundlage für KI-„RAG“-Systeme und Chatbots zu nehmen, neue Formate wie Q&A-Paare zu erproben oder die einzelnen Informationen in neuer Form abzuspeichern, etwa in Wissensgraphen.
Die Details dieser Diskussionen waren ebenfalls aufschlussreich, da sie oft von Konzepten handelten, die jedem vertraut sind, der mit Daten arbeitet, im Hinblick auf die manchmal radikalen Fähigkeiten der KI aber neu interpretiert werden müssen. Dass über Datenschemata und Metadaten diskutiert wurde, zeigte, wie gut KI-Anwendungen bereits darin sind, Daten zu strukturieren oder unstrukturierte Daten zu nutzen. Diskussionen über Datenlizenzierung spiegelten die wachsende Macht von Sprachmodell-Herstellern wider – bei dem gleichzeitigen Wunsch von Medienhäusern, ihre Unabhängigkeit zu bewahren. Dass über Daten-Governance diskutiert wurde, zeigte wie wichtig das Vertrauen in die Qualität von Daten ist, die von KI-Anwendungen genutzt werden. Dieses Vertrauen kann zum Beispiel durch das „Grounding“ von KI-Systemen hergestellt werden. Diese Gespräche spiegelten deutlich wider, wie KI und große Sprachmodelle die Unterscheidung zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten verwischt haben.
Zielgruppen respektieren und ihnen zuhören
Ein zweiter roter Faden der Konferenz: Es wird für Medien immer wichtiger, ihr Publikum zu respektieren und auf es zu hören. Das ist zwar kein neuer Befund, inzwischen ist es für Medien aber sowohl leichter als auch notwendiger geworden, ihren Nutzenden zuzuhören, da sich die Fähigkeiten der KI verbessert haben und diese Fähigkeiten zunehmend von anderen Content-Erstellern genutzt werden, die mit den Medien um die Aufmerksamkeit des Publikums konkurrieren. Die neue Möglichkeit, den Nutzenden den Zugang zu hochwertigen Informationen zu erleichtern, war Teil mehrerer Präsentationen, Thema mehrerer Arbeitsgruppen und ein häufiges Gesprächsthema bei Mahlzeiten und Kaffeepausen. Die Fähigkeit aktueller KI-Tools, Inhalte auf unterschiedliche Weise zu „versionieren“, zwischen Formaten oder sogar zwischen Medien, wurde in einigen Präsentationen thematisiert. Ebenso die Tatsache, dass sowohl kommerzielle als auch öffentlich-rechtliche Medien versuchen, mittels Versionierung das Publikum zu erreichen.
Die zunehmende Notwendigkeit, mehr Menschen zu verstehen und zu mit für sie relevanten Inhalten zu bedienen, wurde ebenfalls mehrfach thematisiert. Das gilt auch für Menschen, die möglicherweise zuvor von traditionellen Medienhäusern ignoriert wurden. Einige Konferenzteilnehmer hatten die Sorge „wenn-wir-sie-nicht-bedienen-wird-es-jemand-anderes-tun“. Zugleich wurde aber auch ein lang gehegter journalistischer Anspruch deutlich, der Öffentlichkeit besser zu dienen – ein Anspruch, der bislang häufig an fehlenden Ressourcen in Verlagen und Rundfunkanstalten gescheitert war. Die Aussicht, mithilfe von KI tatsächlich mehr Menschen auf wertvolle und zugängliche Weise zu erreichen, wirkte auf viele Teilnehmende ausgesprochen inspirierend.
Herausforderungen bei der Anwendung von KI
Ein weiteres, ebenfalls durchgängiges und sehr praxisnahes Thema war, dass der erfolgreiche Einsatz von KI im Nachrichtenbereich alles andere als einfach ist. Mehrere Praktikerinnen und Praktiker mit umfangreicher Erfahrung im Einsatz von KI in Redaktionen berichteten, dass die bislang erzielten Effizienzgewinne durch KI-gestützte Workflows eher enttäuschend ausgefallen seien. Eine Stimme brachte es sogar auf den Punkt: Eine echte Effizienzrevolution werde „so nicht stattfinden“.
Zudem wurde von Spannungen in manchen Redaktionen zwischen journalistischem Personal und Management berichtet – insbesondere hinsichtlich der Frage, wie praktikabel eine breite Einführung von KI tatsächlich ist und welche Chancen sie realistisch bietet.
Mehrere Referierende und viele Teilnehmende erinnerten daran, dass es zwar relativ einfach sei, spannende eigenständige KI-Produkte wie automatische Zusammenfassungen oder Chatbots einzuführen. Die wirklich tiefgreifenden und wirksamen Veränderungen erforderten jedoch deutlich unspektakulärere, aber weitreichendere Investitionen in technische Infrastruktur und Organisationskultur – Investitionen, deren Erfolg oft erst nach längerer Zeit sichtbar werde. Auffällig war, dass gerade jene Teilnehmenden, die die praktischen Grenzen von KI im Redaktionsalltag am deutlichsten benannten und häufig über die meiste Erfahrung verfügten, zugleich am stärksten von ihrem langfristig transformativen Potenzial überzeugt waren.
Engagierte und sachkundige Teilnehmer
Ein wesentlicher Mehrwert einer solchen Konferenz liegt im Austausch mit erfahrenen und engagierten Menschen – nicht nur in den Sitzungen, sondern auch bei gemeinsamen Mahlzeiten und in den Pausen. Begünstigt wurde dies dadurch, dass die Teilnehmenden in der Akademie für Politische Bildung untergebracht waren, idyllisch gelegen am Starnberger See. Dadurch entstand eine offene, fast akademische Gesprächsatmosphäre, die man in formelleren oder stärker unternehmensgeprägten Kontexten oft vermisst.
Es wurde deutlich, dass sich die meisten Teilnehmenden intensiv mit KI beschäftigen – nicht nur beruflich, sondern auch privat. Viele nutzen Sprachmodelle im Alltag als Assistenten, Berater, Recherchehilfen, Autoren, Programmierwerkzeuge oder sogar als Gesprächspartner. Viele hatten sich tiefgehend mit den Auswirkungen von KI auf die Zukunft menschlicher Gesellschaften und auf Fragen der menschlichen Identität auseinandergesetzt. Zugleich waren sich viele Teilnehmende der ethischen und praktischen Risiken von KI sehr bewusst und rangen ehrlich darum, diese Spannungsfelder bei der Einführung in Redaktionen verantwortungsvoll zu lösen. Ebenso ausgeprägt war die Neugier auf KI und darauf, wie sich ihre Wirkung in den kommenden Jahren entfalten könnte.
Ich war beeindruckt davon, wie fundiert das Wissen vieler Teilnehmender über Modelle, Fähigkeiten und Werkzeuge ist – trotz der Tatsache, dass viele ihre KI-Reise erst vor vergleichsweise kurzer Zeit begonnen hatten. Nach zwei Tagen intensiven Austauschs hatte ich den Eindruck, dass die deutschsprachige Medienlandschaft sehr gute Voraussetzungen hat, sich zu einem weltweit führenden Zentrum für KI-basierte Medientechnologien und -anwendungen zu entwickeln.
Frische Konzepte
Konferenzen sind auch Orte, an denen neue Begriffe und Denkansätze entstehen und zirkulieren – und diese Veranstaltung bildete hier keine Ausnahme. Besonders in Erinnerung geblieben sind mir einige prägnante Konzepte, die mit wenigen Worten viel Bedeutung transportierten:
- „Expert in the loop“ als Interpretation redaktioneller Kontrolle bei der Arbeit mit großen Sprachmodellen,
- „Simplify the stack“ als notwendiger Ansatz für KI-Infrastrukturen,
- „Fluid UI“ zur Beschreibung von durch KI dynamisch erzeugten Nutzungserlebnissen,
- „Listening systems“ für den KI-gestützten, skalierbaren Versuch, tiefergehende Bedürfnisse des Publikums zu verstehen,
- „Search as a conversation“ als Ausdruck dafür, dass dialogische Interaktion klassische Suchanfragen ersetzt, während semantische Konzepte an die Stelle von Keywords treten.
Besonders faszinierend fand ich die Erkenntnis eines erfahrenen Teilnehmers, dass große Sprachmodelle bislang noch nicht in der Lage sind, Fußballspiele zuverlässig zusammenzufassen. Spannend fand ich auch die Einschätzung, dass Effizienzgewinne durch KI schwerer zu erzielen sind als erwartet. Am meisten jedoch hat mich die offene Zusammenarbeit und die intensive Diskussion über zwei Tage hinweg beeindruckt, oft zu komplexen und nuancierten Fragestellungen. Es wurde deutlich, dass das AI for Media Network bereits einen lebendigen Austausch fördert, der mehr ist als die Summe seiner Einzelbeiträge.
Fazit
Wie beschrieben kristallisierten sich auf der Konferenz mehrere übergreifende Themen heraus: Inhalte werden zu Daten, und Daten werden zu Inhalten; das Publikum gewinnt zunehmend Kontrolle über Medien – und damit werden seine Bedürfnisse stärker berücksichtigt; und der Mehrwert von KI im Nachrichtenbereich lässt sich nicht ohne Weiteres realisieren. Aus den Arbeitsgruppen gingen zudem zahlreiche spannende und detaillierte Projekte hervor, von denen einige durchaus das Potenzial haben – und es auch verdienen –, in Hackathons und darüber hinaus weiterentwickelt zu werden.
Für mich unterstreicht all dies, dass der Einsatz von KI im Medienbereich zugleich strategisch und pragmatisch sein muss: Er erfordert sowohl eine klare Vision für die zukünftige Entwicklung als auch konkrete Ergebnisse und Produkte, die von Journalistinnen, Journalisten und dem Publikum tatsächlich genutzt werden. Diese Balance ist nicht leicht zu erreichen – doch die Think-Tank-Konferenz des AI for Media Network hat gezeigt, dass sie zumindest manchmal gelingt.