KI im Redaktionsalltag: Wo die Maschine hilft und der Mensch entscheidet

Barnaby Skinner: Wie die meisten Redaktionen haben wir auch bei der NZZ verschiedene KI-Werkzeuge in unserem Redaktionssystem integriert. Etwas, das täglich zum Einsatz kommt, ist die Unterstützung bei der Verarbeitung von Metadaten etwa für die Suchmaschinen-Optimierung. KI kann dabei helfen, einen Titel zu finden, der in der Google-Suche gut funktioniert, oder dabei, den Inhalt in ein passendes Format für Social Media zu bringen. Das sind Beispiele, wie sie in den meisten Newsrooms zur Anwendung kommen und welche die Effizienz steigern. Es gibt auch sehr performante Recherche-Tools. Damit kann man sich zu einem bestimmten Thema ein Dossier zusammenstellen. Wenn man sich mit der Materie auskennt, dann kommt man damit sehr schnell sehr weit. Was ich ebenfalls häufig sehe, ist der Einsatz von KI bei der Ideen-Generierung.

Zurückhaltend sind wir dort, wo es um die Erstellung kompletter journalistischer Inhalte geht. Die redaktionelle Verantwortung wollen wir nicht an eine Maschine auslagern — und das ist auch richtig so. Anders ist die Situation bei der Umwandlung bestehender Inhalte in andere Formate. Hier muss man sich aus Unternehmenssicht schon die Frage stellen, ob man künftig nicht konsequent mehr KI einsetzen sollte. Gerade bei Vorlesefunktionen hat sich die Qualität in den letzten Jahren stark verbessert. Mittlerweile gibt es zudem Werkzeuge, die aus vorhandenen Primärquellen auf Knopfdruck einen kurzen Podcast, Diagramme oder Slideshows generieren. Das Problem bleibt hier allerdings, dass bei falschen Darstellungen eine Korrektur nur schwer möglich ist, weil die Maschine fertige Produkte herstellt, die schwer zu editieren sind. Aber damit gilt es nun zu experimentieren.

Die gibt es natürlich auch. Wir haben derzeit ein Experiment am Laufen, ein Wirtschafts-Audio-Briefing. Dabei werden mehrere publizierte Texte von einer KI zusammengefasst, dann von den Autoren geprüft und schliesslich von der KI vorgelesen und als Audio-Briefing einmal in der Woche publiziert. Das erlaubt uns die nötige Qualitätskontrolle und gleichzeitig die automatisierte Umwandlung von einem Medium ins andere. Die Kontrolle erfolgt dabei durch die Autorinnen und Autoren, weil sie den Inhalt am besten kennen. Für den Einzelnen bedeutet das einen gewissen Mehraufwand. Aber es macht uns als Medienhaus effizienter, wenn wir plötzlich mit vertretbarem Aufwand ein neues Produkt herstellen können.

Genau, mit KI sind wir in der Lage, Angebote zu entwickeln, für die uns bisher die Mittel und die Möglichkeiten gefehlt haben.

Nehmen wir ein konkretes Beispiel: Viele Journalistinnen und Journalisten sind beeindruckt von Notebook LM. Es handelt sich dabei um einen Rechercheassistenten, der hochgeladene Dokumente analysieren, zusammenfassen oder umwandeln kann. Entscheidend für die Akzeptanz ist, dass man als Journalist die Primärquellen selbst bestimmt und genau weiss, mit welchen Dokumenten die Maschine arbeitet — die inhaltliche Kontrolle bleibt so jederzeit beim Menschen.

Die Möglichkeit, mit minimalem Aufwand ganz neue Produkte oder Medienformate zu generieren, zwingt eine Redaktion zur Überlegung, welche Kernkompetenzen und Ressourcen sie wirklich braucht. Wie viele Personen sollten sich mit dem visuellen Auftritt befassen? Wie viele sollten Leitartikel schreiben? Wie werden wir künftig recherchieren? Was für Kompetenzen braucht eine Redaktion zum Beispiel im Bereich Video, im Korrektorat oder auch für die Themenauswahl? Es gibt in vielen Bereichen Arbeiten, die durch KI effizienter erledigt werden können — was Freiräume für journalistische Kernaufgaben schafft. Gleichzeitig werden neue Aufgaben entstehen. Jemand muss vielleicht kontrollieren, wie man Wörter korrekt phonetisch ausspricht oder es braucht Sounddesigner. Wir kennen die Antworten auf viele grundlegenden Fragen noch nicht.

Das Wertversprechen der NZZ hat sich in bald 250 Jahren nicht wesentlich verändert. Es geht um eine Einordnung der Weltlage aus liberaler Perspektive. Kürzlich konnte man in einer Studie lesen, dass online bereits mehr synthetische Inhalte als von Menschen generierte Inhalte zu finden sind. Das wird wohl bald auf 99 Prozent hochschnellen, einfach weil die Herstellung von Inhalten für KI so einfach ist. Das macht menschengemachte Inhalte aber nur noch wertvoller. Wir werden KI zwar als Werkzeug einsetzen, um neue Produkte herzustellen. Aber diese Produkte werden nie einfach automatisch ins Netz gestellt. Hinter allen Inhalten werden auch in Zukunft bei der NZZ Menschen stehen, die einen Blick auf die Welt haben, der hilft, die aktuellen Geschehnisse einzuordnen.

Wir nutzen KI als Werkzeug zur Herstellung unserer Inhalte, und das werden wir wohl immer intensiver tun. Um das richtig zu tun, müssen wir unsere Daten, unsere Inhalte verstehen und kontrollieren. Gleichzeitig gilt: Jeder Inhalt beginnt und endet mit dem Menschen. Das hört sich banal an. Tatsächlich aber führt diese Einsicht zu fundamentalen Fragen. Die KI zwingt uns dazu, intensiv darüber nachzudenken, was die wahren journalistischen Kernkompetenzen sind. Eine dieser Kernkompetenzen besteht darin, zum richtigen Zeitpunkt die richtige Frage zu stellen. Und diese Frage anschaulich zu beantworten. Dafür kann man heutzutage ganz unterschiedliche Werkzeuge einsetzen: Das Telefon in die Hand nehmen, zum Beispiel, oder man kann googlen, rausgehen, mit Menschen sprechen, Dokumente suchen. Oder eine KI befragen.

Chatbots neigen dazu, Originalquellen unsichtbar zu machen. Deshalb ist eine strikte Kontrolle der eigenen Daten durch Paywalls und gezielte Lizenzvereinbarungen mit KI-Entwicklern unerlässlich, um die Monetarisierung der eigenen Rechercheleistung abzusichern. Gleichzeitig reicht reine Abschottung nicht aus. Um relevant zu bleiben, muss die Marke über das eigene News-Portal hinaus auf vielfältige Weise präsent sein: durch emotionale Formate wie Podcasts, auf News-Aggregatoren, aber auch durch physische Plakatwerbung oder Live-Veranstaltungen. Das Ziel ist, den Nutzer nicht nur über den Inhalt, sondern über das Qualitätsversprechen der Marke zu binden.

Die klassische Kuration von Nachrichten wird durch KI-gestützte Personalisierung nicht ersetzt, sondern auf ein neues Level gehoben. Inhalte können nun passgenau und formatübergreifend auf die Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten werden. Handy-Apps wie Huxe zeigen bereits, wie durch Interaktion ein stetig relevanteres Informationsangebot entsteht, das selbst lokale Nischen bedient. Auch hier müssen Medienhäuser abwägen, ob und wie weit sie ihre exklusiven Inhalte für solche Drittplattformen öffnen wollen.

Wenn Nutzer nicht auf die Originalquelle klicken, bringt das aus meiner Sicht wenig. Bei der klassischen Google-Suche ist Sichtbarkeit gegeben: Man bleibt Quelle, hat einen Teaser, und erhält Traffic auf die eigenen Seiten. Bei KI-Chatbots funktioniert diese Logik nicht. Dort werden Inhalte und Einordnung direkt ausgespielt, ohne Rückführung zum eigenen Angebot. Es gibt zwar Kooperationen, bei denen Medienmarken sichtbar gemacht werden, das kann kurzfristig für den Markenauftritt helfen. Am Ende profitieren aber vor allem die Plattformen: Die Wertschöpfung und die Daten liegen bei Big Tech.

Angesichts der regelmässigen Verletzung von Urheberrechten durch Big-Tech ist eine politische und rechtliche Weichenstellung unumgänglich. Der Verlegerverband unterstützt hierbei gezielte gesetzliche Initiativen, wie etwa die Motion von Ständerätin Petra Gössi, um eine faire Basis für moderne Lizenzierungsmodelle zu schaffen. Da grosse Sprachmodelle für aktuelle Informationen auf externe Quellen angewiesen sind und das immer sein werden, könnten technische Lösungen wie die Messung der Zugriffshäufigkeit oder der genutzten Daten-Bandbreite als Grundlage für eine angemessene finanzielle Abgeltung dienen. Letztlich ist ein Vergütungsmodell essenziell, um die Kosten für die Herstellung qualitativ hochwertiger journalistischer Inhalte auch im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz zu refinanzieren.

KI ist letztlich ein Werkzeug. Und wie das bei Werkzeugen eben ist, hängt seine Wirkung von der jeweiligen Anwendung ab. Im Idealfall kann KI das kritische Denken schärfen. Aber wenn’s schief geht, droht eine rein passive Nutzung, und damit die intellektuelle Abstumpfung hin zum medialen Einheitsbrei. Die Technikgeschichte lehrt uns allerdings, dass selbst hochriskante Innovationen, wie etwa die Nukleartechnologie, nach verheerenden Anfängen durch Lernen und Regulierung in eine sichere, zivile Nutzung überführt werden konnten. Um sicherzustellen, dass KI primär als positiver Impuls für die Meinungsbildung funktioniert, spielt wohl das richtige Bildungssystem eine entscheidende Rolle. Wenn Gesellschaften und Schulen einen gesunden Umgang mit der Technologie pflegen und vermitteln, lernen junge Menschen, die Potenziale der KI zu beherrschen, ohne die Fähigkeit zur eigenständigen Reflexion zu verlieren.

Davon bin ich überzeugt. Letztlich stärkt der technologische Wandel all jene Medienmarken, die auf Glaubwürdigkeit und menschliche Expertise gegenüber der blossen Quantität synthetischer Inhalte setzen.