Skalieren, transformieren, neue Verbreitungskanäle schaffen: Nur drei Beispiele, wie Regionalmedien KI verwenden. Hier gibt es den Überblick über sämtliche Use Cases vom 6. AI for Media Meetup.
Das 6. AI for Media Meetup fand am 18.11.2025 im Media Lab Bayern statt und stand unter dem Motto „KI im Regionaljournalismus“.
Kollege KI
In seiner Keynote „Die Rolle des Menschen im Zeitalter der KI“ präsentierte Jan Ippen, Geschäftsführer von Ippen Digital, drei wesentliche Konzepte: „Human in the Loop“, „Human on the Loop“ und „Human Autonomy Teaming“. Von Konzept zu Konzept steigert sich der Grad der Autonomie, die der KI zugestanden wird. Während „Human in the Loop“ die menschliche Kontrolle stark betont, erlaubt „Human on the Loop“ bereits mehr Freiraum für die KI. Schließlich wird bei „Human Autonomy Teaming“ die KI als gleichwertiges Teammitglied betrachtet. Der „Local Event Radar“ von Ippen Digital ist ein Beispiel für „Human Autonomy Teaming“. KI und Mensch arbeiten hier wie ein echtes Team Hand in Hand. die KI crawlt nach relevanten Informationen und fasst sie zusammen, die Journalist:innen bewerten und priorisieren diese Ergebnisse und kümmern sich um die Veröffentlichung.
Skalieren mit KI: Wahlergebnis-Artikel für jede Gemeinde
Auch der zweite Vortrag kam von Ippen Digital: Der Verlag setzt KI ein, um seine (hyper)lokale Berichterstattung auszubauen. Patrick Kuolt, Head of Local AI, zeigte, wie Ippen bei verschiedenen Wahlen vollständig KI-generierte Artikel zu Bürgermeister- und Gemeinderatswahlen veröffentlichte – und das vollautomatisiert. Sein Kollege Niklas Kobelev erklärte, wie die dabei verwendete Pipeline mit den Schritten Generieren, Validieren, Anreichern, Verbessern und Formatieren funktioniert. Gianmarco Luongo, Local AI Specialist, stellte den Use Cases des „tz Wiesn Madl“ vor, einem Schönheitswettbewerb, bei welchem zahlreiche Bewerbungstexte eingingen. Hier erstellte das Team via make.com KI-Worfkflows, die aus diesen Bewerbungstexten in etwa fünf Minuten Online-Artikel erstellte.
Von Text zu Ton: KI verleiht dem Lokaljournalismus eine Stimme
Wolf Weimer, Gründer von Articly, stellte vor, wie sein Startup journalistische Texte wie Artikel, Newsletter oder RSS-Feeds in Audioformate, wie Podcasts oder WhatsApp-Sprachnachrichten umsetzt. Lokalredaktionen legen die gewünschte Tonalität (z. B. wie detailliert, lustig oder analytisch) sowie spezifische Parameter für das zu erstellende Audio-Format fest. LLMs erstellen daraus ein audio-optimiertes Podcast-Skript, das dann einen mehrfachen Check durchläuft: erst prüft ein Faktencheck-Agent das Skript auf inhaltliche Richtigkeit, dann wird es mehrfach mit dem Originalartikel abgeglichen, um sicherzustellen, dass jedes Faktum im Skript auch im Originalartikel stand, bevor es der Redaktion zur Freigabe vorgelegt wird. Der abgenommene Text wir dann von einem Text-to-Speech-Modell in ein Audio-File umgewandelt. Zum Einsatz kommt dieser Workflow zum Beispiel bei der Mediengruppe Main-Post, die ihren Podcast „Blaulicht-Update Würzburg“ mit Articly erstellt.
Christian Papay, Head of Innovations bei der Mediengruppe Main-Post, berichtete, dass die Blaulicht-Facebook-Community der Main-Post bei der Formatentwicklung einbezogen wurde. Die Community gibt nach jeder Folge Feedback: Ist die Länge der Episode angemessen? Sind die KI-Stimmen akzeptabel? Das Projekt steckt noch in der Pilotphase, die Main-Post will damit 200 Abonnent: innen sowie 2000 Abrufe erzielen und mindestens einen Werbekunden gewinnen.
Bot ermöglicht den Chat mit dem Gastro-Content der RP
Johanna Heinz, Journalistin und Projektmanagerin beim Generalanzeiger in Bonn, präsentierte den Gastro-Bot, mit dem die Rheinischen Post Mediengruppe ihre Restaurantempfehlungen auf eine interaktive Art zugänglich macht . Der Bot setzt auf „Qualität statt Masse“, indem er ausschließlich Lokale empfiehlt, über die bereits redaktionell berichtet wurde. Das Gastro-Bot ist eine RAG-Anwendung: Die rund 2400 Gastro-Artikel werden strukturiert in der Cloud abgelegt, um Metadaten ergänzt und schließlich vektorisiert. Wenn die Nutzer: innen im Chat-Interface nach einem Restaurant fragen, wird die Vektordatenbank durchsucht und die Treffer in die Antwort einbezogen.
Die größten Herausforderungen liegen laut Heinz darin, den Datenbestand aktuell zu halten und die hohe Erwartungshaltung der Nutzer*innen an Vollständigkeit und Korrektheit der Antworten zu erfüllen. Der Gastro-Bot, der seit September in der Beta-Version verfügbar ist, soll bis Ende des Jahres auf weitere Medienhäuser ausgeweitet werden.
SZ will mit lokalen WhatsApp-Gruppen neue Leser:innen gewinnen
Die Süddeutsche Zeitung hat vor kurzem WhatsApp-Channels für die acht Landkreise rund um München gestartet. Die Inhalte dafür werden von einer Suggestion Engine des Dienstleisters BeatSquares vorgeschlagen, Das Tool sammelt laut CEO René Bosch Nachrichten aus verschiedenen Quellen – Artikeln aus der Süddeutschen Zeitung sowie Mitteilungen von Behörden und Veranstaltungshinweise und filtert irrelevante Inhalte heraus. Im nächsten Schritt überprüft eine Fact Engine die Fakten in den Texten. Welche Artikel dann tatsächlich im WhatsApp-Kanal veröffentlicht werden, entscheiden Journalist:innen, was der SZ sehr wichtig ist. Bosch zitierte Isabel Bernstein, Leiterin des Deskteams für München, Region und Bayern bei der Süddeutschen Zeitung: „Bei unserem Projekt hat die KI das erste Wort, aber die Redaktion das letzte.“ Innerhalb von drei Wochen habe die SZ mit ihren acht lokalen WhatsApp-Channels 7000 Abonnent:innen gewonnen.
Neues Format Problem Pitch
Unser neustes Format der „Problem Pitch“ soll Medienschaffenden eine Bühne geben, um innerhalb ein Problem aus dem eigenen Medienhaus zu schilden und die Schwarmintelligenz der Anwesenden zu nutzen, um Lösungsansätze zu sammeln.
Nachrichtensendung von Schweizerdeutsch auf Englisch übersetzen
Der TV-Sender TeleBasel produziert die Nachrichtensendung „Punkt 6“ in Schweizerdeutsch. Für die internationale Community in Basel, die etwa, 40.000 Personen umfasst will TeleBasel eine englischsprachige Version der Sendung erstellen. Mit KI-Funktionen wie: Voice Cloning und Lipsync könne man zwar die Stimmen von Gesprächspartner:innen übersetzen, das sei aber mit ethische und rechtlichen Problemen verbunden, sagte der stellvertretende Chefredakteur Nicolas Bieri. Hier müsse man dann mit klassischem Voice Over arbeiten. Ein weiteres Problem ist die korrekte Übersetzung von Dialekten, wie Schweizerdeutsch auf Englisch. Eine weitere Herausforderung bestehe darin, die Sendung innerhalb von 2-3 Stunden in englischer Sprache zur Verfügung zu stellen.
Wer Lösungsvorschläge hat, kann Nicolas Bierli unter nicolas.bieri@telebasel.ch schreiben.
Kommunale Daten scrapen
Der zweite Problem Pitch dreht sich um die Erfassung von Daten aus kommunalen Ratsinformationssystemen. Felix Gayer, Head of AI and Automation Hub, und Dr. Jan Georg Plavec, Senior Editor für Data Journalism, stellten ihr Projekt „RatsRadar“ vor, das PDF-Dokumente, die bei Gemeinderatssitzungen entstehen, automatisiert ausliest und analysiert, um so Themen zu identifizieren, über die es sich zu berichten lohnt. Gayer habe mit agenten-basierten Scrapern experimentiert, die für etwa 70 Prozent der Gemeinden im Verbreitungsgebiet der Stuttgarter Zeitung funktionieren. Ziel sind aber 100 Prozent. „Wenn jemand Erfahrung hat, wie wir uns mit agenten-basiertem Scraping konsistent diese Dokumente runterziehen können, dann wären wir sehr dankbar.“ Wer Lösungsvorschläge hat, erreicht Felix Gayer unter felix.gayer@n-pg.de und Jan Georg Plavec unter jangeorg.plavec@mhs.zgs.de
Videoaufzeichnung und Präsentationen
Mitglieder des AI for Media Network finden die Aufzeichnung und die Präsentationen zum Meetup „KI im Regionaljournalismus“ auf dieser Passwort-geschützten Seite.
Nächstes Meetup am 12. Februar beim Spiegel in Hamburg
Das nächste Meetup des AI for Media Network findet am 12. Februar 2026 beim Spiegel in Hamburg statt. Über das Thema und die Möglichkeit zur Anmeldung informieren wir demnächst. Wer Themen oder (Keynote-)Speaker:innen vorschlagen möchte, erreicht uns unter: aiformedia@br.de
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