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Die Zukunft des Journalismus: Generative KI als Game-Changer?

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Matthias Fertig

Senior Account Executive, Retresco

ChatGPT, GPT-4, Google Bard oder Data-to-Text – generative Künstliche Intelligenz (KI) bringt eine Disruption in der Erstellung von Inhalten mit sich. Sie unterstützt bei der Erzeugung von Ideenskizzen, kanal- und zielgruppenspezifischen Content-Varianten sowie multimedialen Darstellungen und vielem mehr, indem sie auf umfangreiche Datenmengen trainiert wird. Diese Modelle haben das Potenzial, die Aufbereitung und den Konsum von Nachrichten nachhaltig zu verändern oder gar zu revolutionieren. Insbesondere im und für das Publishing wird generative KI künftig einen enormen Einfluss auf die Art und Weise haben, wie wir kommunizieren und arbeiten.

Blogbeitrag zum Thema: Zukunft des Journalismus. Generative KI als Game-Changer?

Allerdings steht diese Entwicklung noch am Anfang. Die zentralen Fragen in diesem Zusammenhang lauten: Wie lässt sich generative KI im Medienumfeld sinnvoll einsetzen? Welchen Mehrwert bietet die Technologie? Wie können Verlage und Publisher die Technik erfolgreich nutzen und beherrschen? Welchen Einfluss hat KI auf Geschäftsmodelle und deren Nachhaltigkeit? Welche Herausforderungen und Risiken gibt es?

Die automatisierte Erstellung von Texten ist im Medienbereich schon längst gang und gebe – beispielsweise bei der Sportberichterstattung, bei Wahlergebnissen, Wettervorhersagen, Verkehrsnachrichten oder bei Horoskopen. Dabei spielt vor allem eine umfangreiche Basis strukturierter Daten eine wichtige Rolle.

Nachfolgend möchten wir Inspiration zu den Einsatzmöglichkeiten von generativer KI geben, mögliche Maßnahmen erläutern und konkrete Anwendungsszenarien skizzieren, aber auch auf die Herausforderungen eingehen.

Was sind die Potenziale generativer KI im Medienbereich?

Generative KI eröffnet im Medienumfeld vielfältige Möglichkeiten, um Qualität und Effizienz bei der Erstellung von Inhalten zu erhöhen. Obwohl leistungsstarke KI-Systeme wie ChatGPT bereits beeindruckende Ergebnisse liefern, sind sie oft noch anfällig für Fehler, werfen rechtliche Fragen auf und bieten unausgereifte Features an. Um den zukünftigen Impact generativer KI auf das Publishing nicht zu unterschätzen und die Entwicklung der Branche mitgestalten zu können, sollten sich Content-, Marketing- und SEO-Teams der Medienwelt mit folgenden Use Cases beschäftigen:

Zusammenfassungen, Teaser und Rewrites generieren

Generative KI-Systeme können automatisch kurze Zusammenfassungen oder Teaser für Artikel erstellen, um die Nutzer für den vollständigen Artikel zu gewinnen. Zum Beispiel kann ein KI-generierter Teaser für einen Artikel über Klimawandel die wichtigsten Punkte hervorheben und die Nutzer neugierig machen mehr erfahren zu wollen.

Agenturmeldungen automatisiert individualisieren

Mithilfe von generativer KI können Medienhäuser und Publisher Agenturbeiträge an verschiedene Zielgruppen anpassen und so die Relevanz sowie den Informationsgehalt für jeweilige Nutzergruppen präzise zu entwickeln.

Personalisierung von Inhalten und Empfehlungen

KI kann in Echtzeit bevorzugte Themen von Nutzern erkennen und ihnen personalisierte Content-Empfehlungen anbieten – gleichzeitig für alle Besucher und ohne manuellen Aufwand. Zugleich hilft generative KI, personalisierte Nachrichten zu erstellen, indem sie  Interessen und Lesegewohnheiten von Nutzer analysiert und entsprechende Artikel und Themen auswählt. Dies erhöht das Nutzer-Engagement sowie die Verweildauer und Zufriedenheit der Leser.

SEO Ghostwriting

Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um Texte und Artikel hinsichtlich Suchmaschinenoptimierung zu verbessern, indem sie relevante Keywords, Meta-Tags sowie andere SEO-relevante Elemente generiert und automatisch erstellten Texten berücksichtigt.

Augmented Writing

Medien können KI-Systeme nutzen, um ihre Texte zu verbessern, indem sie Vorschläge für bessere Formulierungen, Grammatik und Stil erhalten. Dies führt zu höherer Textqualität und effizienteren Content-Workflows.

Content Discovery und Recherche

KI-gestützte Systeme unterstützt Medien und Verlage auch bei der Recherche, indem sie automatisch relevante Informationen, Artikel und Quellen zu einem bestimmten Thema identifizieren. Dadurch wird der Rechercheaufwand reduziert und die Content-Verantwortlichen können sich auf die Analyse und Interpretation der gefundenen Informationen konzentrieren.

Erstellung Podcasts und Hörbücher

Generative KI kann bei der Produktion von Podcasts und Hörbüchern aus vorhandenen Texten unterstützen, indem sie automatisch eine passende Audio-Umsetzung generiert. Dies ermöglicht es Medien und Publishern, ihre Inhalte auf neuen Plattformen und für zusätzliche Zielgruppen zugänglich zu machen.

Automatisierte Bildinformationen

Künstliche Intelligenz kann passende und aussagekräftige Bildunterschriften für Fotos und Grafiken in Artikeln erstellen, indem sie den Kontext des Bildes und den Inhalt des Artikels berücksichtigt. Dadurch erhöht sich die Wirkung der Bilder im Artikel verbessert und zusätzliche Informationen werden prägnant vermittelt. Diese Art der Betextung ist inzwischen bereits breit einsetzbar.

Content durch KI-Illustrationen ergänzen

KI-Systeme können automatisch passende Illustrationen, Grafiken oder Bilder für Artikel generieren, indem sie den Inhalt des Artikels analysieren und geeignete visuelle Elemente erstellen. Text-zu-Bild-Generatoren wie Stable Diffusion sind bereits in Lage, kürzere Texte in automatisierten Illustrationen zu platzieren. All diese Möglichkeiten sparen Zeit und Ressourcen für die Erstellung von Grafiken und vergleichbarem Bildmaterial.

Beispiel einer Bildgenerierung

KI-generierte Bilder mit Stable Diffusion

Was sind die Herausforderungen generativer KI im Medienbereich?

Der Einsatz von generativer KI im Medienbereich birgt diverse Herausforderungen, die nicht unterschätzt werden sollten. Ein immer relevanterer Aspekt ist es, auf die Herkunft und Quellen verifizierbarer Informationen zu referenzieren. Die Nutzung nachvollziehbarer und vertrauenswürdiger Quellen erhält einen völlig neuen Stellenwert und bietet Publishern neue Positionierungschancen, da bei automatisiert erstellten Inhalten nur schwer oder gar nicht nachvollziehbar ist, aus welchen Quellen die verwendeten Informationen stammen und ob sie faktisch korrekt sind.

Letztlich birgt der Einsatz generativer KI das Risiko, die Verbreitung von Fake News zu verstärken. Mithilfe von KI-Systemen lassen sich großen Mengen überzeugender, aber falscher oder irreführender Informationen in kürzester Zeit erstellen und verbreiten. Die Unterscheidung zwischen wahren und erfundenen Informationen wird deutlich schwieriger, was das gesellschaftliche Vertrauen in Medien und Institutionen beeinträchtigen kann. Um dem entgegenzuwirken, sind geeignete Maßnahmen zur Bekämpfung von KI-generierten Fake News zu ergreifen und der Einsatz von KI verantwortungsvoll und transparent zu gestalten. Künftig wird eine menschliche Kontrolle zum Faktencheck eine zentrale Rolle bei der Texterstellung einnehmen.

Mit frei verfügbarer KI entstehen zudem neue Fragen rund um Datenschutz und Urheberrecht. Beispiele dafür sind die mittlerweile häufig verbreiteten, KI-generierten Bilder bekannter Persönlichkeiten. Je weniger prominent die abgebildeten Personen und weniger bekannt die dargestellten Umstände sind, desto schwieriger wird es, die Authentizität der generierten Informationen zu verifizieren. Medien und Publisher müssen dennoch sicherstellen, dass KI-generierte Inhalte den rechtlichen Anforderungen entsprechen und persönliche Daten geschützt werden.

KI-Kunst - Abbildung von Barack Obama und Angela Merkel am Strand mit Eis und beim bauen einer Sandburg.

KI-generierte, fiktive Celebrity-Bilder mit Midjourney (© Julian AI Art)

Eine mögliche Lösung für Medien und Publisher ist die automatisierte Textgenerierung, bei der große Sprachmodelle wie GPT mit einem datenbasierten Ansatz kombiniert werden. Hierbei kommen dynamische und statische Inhalte aus generativen KI-Systemen wie GPT innerhalb von vordefinierten Textmodellen zum Einsatz, um inhaltlich korrekte und Compliance-konforme Texte zu erstellen. Die Textmodelle sind als die Leitplanken, innerhalb derer die Textgenerierung erfolgt.

Die Kombination aus datenbasierter und generativer KI ermöglicht eine personalisierte und kanalspezifische Textaufbereitung. Tonalität, Markenauftritt, Zielgruppenansprache sowie sprachspezifische Semantik- und Grammatikregeln werden in Textmodellen definiert und durchgesetzt. Damit können nach einmaliger Einrichtung eines Textmodells große Mengen an Inhalten generiert und veröffentlicht werden. Der entscheidende Vorteil bei diesem Ansatz ist, dass durch den "Human-in-the-Loop" von vornherein Qualitätssicherung und Faktenüberprüfung gesichert sind.

Wie geht es mit generativer KI im Medienumfeld weiter?

Generative KI eröffnet Medien und Publishern neue Perspektiven für Content-Workflows, Recherchetools und digitalen Angeboten. In Zeiten, in denen alternative Optionen nur einen Klick entfernt sind, sind Content-, Marketing- und SEO-Teams gut beraten, sich mit KI-gestützten Lösungen zu beschäftigen und die relevanten Anwendungsfälle zu identifizieren. Ein richtig implementiertes KI-System ermöglicht eine höhere Produktivität, automatisierte Abläufe und insgesamt mehr Effizienz.

Bevor Medien und Publisher jedoch eigene KI-Anwendungen entwickeln, sollten sie sich fragen: Ist es der Aufwand wert? Verfüge ich über die notwendigen Ressourcen und Fähigkeiten im Unternehmen? Oder wäre es sinnvoller, KI-Projekte in Zusammenarbeit mit externen Experten umzusetzen?

Retresco ist ein verlässlicher Partner für die erfolgreiche Implementierung von generativer KI im Medienumfeld. Erfahrene Experten/innen aus Computerlinguistik, Sprachwissenschaft, Softwareentwicklung und Projektmanagement haben in den vergangenen 15 Jahren mehr als 250 Projekte im Bereich Automatisierung, Machine Learning und generative KI erfolgreich konzipiert und umgesetzt.

Für Fragen und weitere Informationen zu generativer KI für Medien und Publisher stehen wir gerne zur Verfügung. Sprich uns an – unsere Expert/innen melden sich gerne bei dir!

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