Beim 5. AI for Media Meetup ging es darum, wie Redaktionen RAG-Systeme nutzen, um ihren Content „ansprechbar“ zu machen. Vor allem für die Nutzenden, teilweise aber auch für die Redaktionen selbst. Hier stellen wir die verschiedenen Use Cases vor.
„Dialogorientierter Journalismus mit RAG-Systemen“ lautete das Motto des 5. Meetups des AI for Media Networks, das am 25. September 2025 im Funkhaus des WDR in Köln stattfand.
WDR-Intendantin Dr. Katrin Vernau eröffnete das Meetup mit einem per Video übertragenen Grußwort: „Conversational Journalism with RAG Systems, ein anspruchsvolles, aber äußerst aktuelles Thema“, sagte sie. Vernau betonte, wie wichtig es sei, dass Vertreter aus privaten und öffentlichen Medien sowie Wissenschaft und Technologie im AI for Media Network zusammenkommen. Im Hinblick auf die bevorstehenden Veränderungen durch KI in der Medienlandschaft hob sie die damit verbundenen Chancen, wie der Veränderung der Nutzerinteraktion und Effizienzsteigerung hervor, wies aber auch auf damit verbundene Risiken, wie die Halluzination von Chat-Bots hin.
Agenten als eigenständige Akteure im Journalismus
Christina Elmer, Professorin für digitalen Journalismus und Datenjournalismus an der TU Dortmund, eröffnete die Vortragsreihe mit einer Keynote über die Rolle von KI-Agenten als neue Akteure im journalistischen Netzwerk. Sie unterstrich, dass es zwei große Themen im Bereich der KI und Medien gibt: RAG und KI-Agenten, die nicht nur als Tools, sondern als technologische Akteure im Netzwerk agieren. Ihre Leitfrage lautete: „Wie schaffen wir es den Journalismus agentenzentriert zu denken, ohne mit den Agenten stille Post zu spielen?“ Dabei sei es entscheidend, die Bedürfnisse und Anforderungen der KI-Agenten zu berücksichtigen. Diese Entwicklung erfordere eine grundlegende Transformation in der Gestaltung von Inhalten, Infrastruktur und Interfaces sowie eine kritische Prüfung von KI-Systemen auf mögliche Biases.
Einführung in die Funktionsweise von RAG-Systemen
Franziska Hellmundt, KI-Projektleiterin beim WDR, erklärte, was RAG-Systeme sind und wie sie funktionieren. Sie zeigte Schritt für Schritt, was zu tun ist, um Inhalte zu vektorisieren, damit sie von RAG-Systemen durchsucht werden können. Sie betonte, dass RAGs nicht als „Allheilmittel“ betrachtet, werden dürften, da beispielsweise der Mangel an iterativer Denkfähigkeit noch eine große Herausforderung darstelle.
Der BreznBot: Gemeinsamer Content Pool von BR und Ippen Digital
In einem gemeinsamen Vortrag erläuterten Ulrike Köppen, Chief AI Officer des Bayerischen Rundfunks (BR), und Cécile Schneider, Product Lead des AI + Automation Lab beim BR, warum der BR und Ippen Digital ein gemeinsames Produkt entwickelt haben: Der BreznBot beantwortet Nutzerfragen zum Münchner Oktoberfest – auf Basis von Oktoberfest-spezifischen Inhalten von BR und Ippen. Dieses RAG-System stellt ein Beispiel für einen „Trusted Content Pool“ dar, also qualitativ hochwertige Inhalte aus verschiedenen vertrauenswürdigen Quellen (auch Inhalte von oktoberfest.de wurden für das Projekt verwendet). Mit der Entwicklung des BreznBots wollen BR und Ippen weitere Content-Partnerschaften zwischen öffentlich-rechtlichen und privaten Medienhäusern anregen. Ein interessantes Learning war, dass es eine große Bandbreite an Fragen gibt: Einerseits service-orientierte wie: „Wo kann ich als Rollstuhlfahrer Karussell fahren?“ andererseits news-orientierte wie: „Gab es heute irgendwelche Übergriffe?“ Schneider bezeichnete den redaktionellen Aufwand für so einen Chat-Bot als sehr hoch, auch sei es aufwändig, die technische Infrastruktur gut gegen externe Attacken zu sichern.
„Was geht mich das an?“ – Gesetze mit KI erklären
Der WDR hat eine KI-Anwendung entwickelt, die dabei hilft, komplizierte und oft lange Gesetzestexte zu analysieren und so aufzubereiten, dass diese einfach zu verstehen sind. Stefan Domke, Projektleiter beim WDR und David Finsterwald, Freiberuflicher Entwickler und Berater stellten das Projekt „Was geht mich das an?“ im Rahmen einer Live-Demonstration vor. Hierbei demonstrierte Domke durch Live-Spracheingabe, wie der Chatbot Fragen zum „Bauturbo“ nutzerorientiert beantwortet, zum Beispiel die Auswirkung des Gesetzes auf die eigene Großmutter. Nutzende können sich mit dem Bot auch in anderen Sprachen unterhalten, beispielsweise auf Türkisch.
BNN: Von der Hackathon-Idee zum eigenen RAG-System
Anschließend stellten Nico Hehlke und Ole Fehling die DRIVE-Initiative vor, einer Kooperation von 30 Regionalverlagen aus dem DACH-Raum. Einer davon sind die Badischen Neuesten Nachrichten (BNN), für die DRIVE ein RAG-System entwickelt hat. Julius Sandmann, KI-Verantwortlicher der BNN, präsentierte einen konkreten Anwendungsfall aus dem Newsroom: Die Berichterstattung zum Umbau der Kaiserstraße in Karlsruhe, wo es ständig einen neuen Stand der Bauarbeiten gibt. BNN-Mitarbeitende benutzen das RAG, um sich tagesaktuelle Hintergrundabsätze zur Vorgeschichte der Baustelle erstellen zu lassen. Das BNN-RAG erstellt diese Absätze auf Basis des vektorisierten BNN-Archivs. Dies sei ein prädestiniertes Beispiel, bei welchem das RAG-System die Redaktion täglich sehr entlaste, so Sandmann. Diesen Use Case hatte Sandmann bereits beim ersten AI for Media Hackathon im Jahr 2024 durchgespielt. Damals gehörte Sandmann zum Team „Accio“, das mit der Idee, effizient relevante Artikel aus dem eigenen Archiv zu einem Thema zu ziehen, bei dem es häufig Updates gibt, den Hackathon gewann.
Dpa will mit RAG-Informationen effizienter bereitstellen durch „push“ and „pull“
Auch im „Recherche-Assistenten“, dem RAG-System der Nachrichtenagentur dpa, spielt das Archivmaterial eine große Rolle. Yannick Franke, Leiter des AI-Teams bei der dpa, sagte mit diesem RAG-System wolle die Agentur neue Verbreitungswege für ihre Inhalte schaffen. Bislang bestehe das Geschäftsmodell der dpa darin, Content zu produzieren und diesen an ihre Kunden zu pushen, eben über das Verschicken von Meldungen. Der Recherche-Assistent markiere nun den Übergang zum „Pull-Prinzip“: Kunden können spezifische Fragen an das mit Archiv-Material gefütterte RAG stellen und erhielten maßgeschneiderte Antworten.
Wie immer endete das Programm des Meetups mit der Rubrik „KI-Blitzlicht“, in der Gäste aus dem Publikum ihre aktuellen KI-Projekte und Ideen vorstellten.
Stefan Voss von der dpa stellte das monatliche Treffen seiner KI-Trainer-Gruppe von Journalisten für Journalisten vor. Julia Lüke vom WDR Userlab präsentierte die KI-Bank. Dort können Interessierte sich mit KI-unterstützten Avataren unterhalten. Die Avatare wurden auf Basis von stundenlangen Gesprächen mit drei Menschen aus unterrepräsentierten Gruppen aus dem WDR-Sendegebiet entwickelt. Wilfried Runde von der Deutschen Welle stellte das den Chatbot „Chat-Europe“ vor, den der Sender gemeinsam mit der dpa entwickelt hat. Dabei wird vollständig auf europäische Technologie gesetzt, konkret das Sprachmodell Mistral, um sich von nicht-europäischen LLM-Modellen unabhängig zu machen. Zum Abschluss präsentierte Fabian Lang, AI-Engineer bei der Deutschen Welle, den Newsletter „Constructive News“, einen KI-generierten Newsletter, der konstruktiv über das Weltgeschehen berichtet, dessen Texte jedoch getreu des Prinzips „Human-in-the-loop“ von Redakteur:innen kontrolliert werden.
Videoaufzeichnung und Präsentationen
Mitglieder des AI for Media Network finden die Aufzeichnung und die Präsentationen auf dieser Password-geschützten Seite.
Das 5. Meetup war das erste Treffen außerhalb Münchens, zu dem knapp 100 Gäste vor Ort und zeitweise über 100 Teilnehmer online präsent waren. Die hohe Nachfrage nach Präsenzplätzen zeigt, dass das AI for Media Meetup auch außerhalb Münchens gut angenommen wird. In Zukunft soll das Event abwechselnd in München und anderen Städten ausgerichtet werden.
Nächstes Meetup am 18. November im Media Lab Bayern
Das nächste Meetup des AI for Media Network findet am 18. November im Media Lab Bayern in München statt. Dann wird es um das Thema „KI im Regionaljournalismus“ gehen. Wer einen Speaker vorschlagen / sich selbst als Speaker nominieren möchte, erreicht uns unter: aiformedia@br.de
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