8 Cases: KI beschleunigt, was schon da ist, das Chaos eingeschlossen

Wien – Als OpenAI Ende 2022 kostenlosen Zugang zu ChatGPT ermöglichte, setzte eine KI-Flut ein. Nun geht es darum, die Kontrolle zu behalten und KI für Medien und Redaktionen effizient zu nutzen: Abläufe ändern, Plattformen und Agenten entwickeln, multimedial sowie liquid produzieren und dabei kritisch bleiben, berichtet Antje Plaikner in „Österreichs Journalist:in“ über den vergangenen European Publishing Congress.

Stefan Aust, am Kongress ausgezeichnet für sein Lebenswerk und langjähriger Chefredakteur des „Spiegels“, sieht den Einsatz von KI kritisch, aber vielschichtig und rüttelt am journalistischen Selbstverständnis. Er ist kein Gegner der KI, doch Wachsamkeit ist angesagt: „Das Einzige, was der Mensch, und auch der Journalist, hat, ist sein Kopf, sein Gedächtnis, seine Erfahrungen und die Möglichkeit, an bestimmte Informationen zu kommen. Man muss diese neue Technik benutzen, aber so, dass man damit seine eigene Urteilsfähigkeit nicht beiseitestellt.“

Meinung und Kommentare sollen Journalisten selbst schreiben und die Wertung der Welt nicht an die KI auslagern. „Die Bausteine für das, was man argumentiert und schreibt, die kann man sich von KI vorbereiten lassen. Aber wenn man anfängt, daraus Zusammenhänge herzustellen und politische oder gesellschaftliche Meinungen abzuleiten, sollte man das gefälligst selbst tun.“

Selbst urteilen und bei aller Weltendeutung nicht zum Aktionismus neigen. Denn, wie Aust sagt und Rudolf Augstein zitiert: „Der Journalist hat nicht das Mandat, Wahlen zu gewinnen und Parteien zu promovieren. Er gerät auf die Verliererstraße, wenn er versucht, Politik treiben zu wollen. Nimmt er es dagegen wahr, Erkenntnissen zum Durchbruch zu verhelfen und zu sagen, was ist, dann ist er mächtig.“

Zugleich gibt er zu bedenken: „Die gesamte Künstliche Intelligenz lebt von dem, was im Archiv liegt. Und wenn da Sachen liegen, von denen die Maschine glaubt, das ist richtig, dann gibt sie diese auch als richtig aus. Das muss nicht immer richtig sein.“ Am Ende gilt: Der Mensch entscheidet und wertet.

1. Mit KI Verlag gründen

Peter Stuart ist mit der Gründung eines KI-basierten Verlags ein Beispiel dafür, wie mit KI-Agenten und KI-Tools neue Workflows entstehen, die Zeit, Geld und Personal sparen. Stuart und sein Mitgründer Danny Bellion kündigten vor einigen Monaten impulsiv ihren Job bei einem Magazin und einer Fintech-Firma – ohne Gehalt und Investment, „nur mit einem Google Drive voller Ideen“.

Heute betreibt Stuart mit „Valora Cycling“ eine Radsportpublikation, die im Monat mehr als 380.000 Google-Impressions und über acht Millionen Social-Engagements erzielt. Stuart ist die einzige redaktionelle Vollzeitkraft.

Der Kern des Projekts ist eine KI-gestützte Plattform, die mit KI-Agenten Hunderte Quellen gleichzeitig überwacht – E-Mails, Social Media, Firmenregister, Konkurrenzmedien. Relevante Signale werden automatisch herausgefiltert und in ein News-Dashboard überführt. Erst dann kommt der Mensch ins Spiel.

„Nichts geht weiter, ohne dass eine Person entscheidet, ob dieser Artikel tatsächlich entstehen soll“, sagt Stuart und nennt ein konkretes Beispiel: Als Rad-Sprinterin Lorena Wiebes beim Giro d’Italia Women disqualifiziert wurde, kam die Pressemitteilung um 20.31 Uhr, als Stuart beim Abendessen war. Innerhalb von 19 Minuten war der Artikel recherchiert, redigiert, veröffentlicht – inklusive Social-Media-Assets.

Geschwindigkeit ist dabei dennoch nicht das wesentliche Ziel. „Nachrichten als Ware sind weniger wert geworden“, äußert Stuart. Deshalb prüft die Plattform jeden Artikel auf Originalität: Fügt er der Debatte etwas hinzu? Liegt der Mehrwert unter einer Schwelle, wird der Artikel nicht veröffentlicht.

Die Rollenverteilung zwischen Mensch und Maschine folgt einer klaren Logik: „Maschinen sind sehr gut darin, große Mengen an Information zu sortieren. Menschen bleiben unverzichtbar für Verantwortung, Stil und Urteilskraft.“ Für Stuart ist KI kein Ersatz für Journalismus, sondern der Weg zurück zu ihm, weil sie mehr Zeit für Porträts, Recherchen und Geschichten gebe, „die Valora als Marke definieren“.

2. Bedürfnisse erfassen und passende Formate wählen

Dmitry Shishkin erinnert sich an Wien 2017: Damals war er noch bei der BBC, und das User-Needs-Modell wurde hier erstmals einem breiten Publikum vorgestellt. Fast zehn Jahre später ist aus einem kleinen Experiment ein Branchenstandard geworden. „Wall Street Journal“, „Vogue“, Ringier, „Globo“ und viele andere haben dazu eigene Modelle eingeführt.

Das Grundproblem war simpel, aber ernüchternd: Eine BBC-Auswertung zeigte damals, dass die meistproduzierten Inhalte die am wenigsten genutzten waren und umgekehrt. Ein konkretes Modell zu Nutzerbedürfnissen sollte das ändern.

Doch die Branche habe das Modell bisher nur halb umgesetzt. „Redaktionen erstellen Inhalte zwar nach Nutzerbedürfnissen. Aber die tatsächliche Auslieferung durch diese Modell-Brille gesehen fehlt noch weitgehend.“

Die entscheidende Frage: „Beauftragt Ihre Redaktion Inhalte mit klarer Absicht und misst sie diese?“

Drei Variablen reichen als Grundlage: Thema, User Need, Format. Wer alle drei konsequent erfasst, entdecke Überraschendes, etwa, dass Personal Finance als „Hilf mir“-Inhalt im First-Person-Video achtmal besser performt als eine Standardgeschichte.

Die nächste Herausforderung lautet: „Haben Agenten Bedürfnisse? Nein, aber wir müssen menschliche Bedürfnisse so erfassen, dass KI-Agenten sie korrekt weitertragen.“ Wer das nicht macht, riskiert, dass seine wertvollsten Inhalte bei der KI-Vermittlung verschwinden.

3. News- und Kriegsmüdigkeit bekämpfen

4. Probleme lösen, nicht vergrößern

5. KI-Akademie steigert Akzeptanz

6. KI als Lernmaschine

7. Crunchtime im Regionaljournalismus

8. KI im Newsroom: Vier Beispiele, sechs Lehren

Zu den Cases

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