Ganzheitliche Lösung versus pragmatischem Einstieg

Die Digitalisierung und Automatisierung von Content-Prozessen bieten Verlagen enorme Chancen, Effizienz zu steigern und Redaktionsressourcen zu entlasten bzw. diese Ressourcen für die Generierung von Unique-Content zu nutzen (Interviews, Reportagen udg.). Eine ganzheitliche KI-basierte Contenterstellungslösung kann vielfältige Aufgaben abdecken – von automatischer Texterstellung, Datenaufbereitung, Mehrsprachigkeit, bis hin zur Integration in komplexe CMS-Systeme. Für viele Verlage, besonders kleine und mittelständische, stellt die vollständige Umsetzung dieser Lösung jedoch noch eine zu große Herausforderung dar. Unterschiedliche interne Ressourcen und Budgets sind hierfür oft begrenzt.

Ganzheitliche Lösung im Überblick

Diese Gesamtlösung umfasst:

• Datenqualitätssicherung und semantische Aufbereitung historischer Inhalte
• Training und Feintuning von KI-Modellen für Textgenerierung und Zusammenfassung
• Automatische Übersetzung und Formatierung in verschiedene Sprachen
• Schnittstellenintegration für automatisierte Veröffentlichung in bestehenden Redaktionssystemen
• Multi-User-Workflows für Redaktion, Korrektur und Freigabe

Dies ermöglicht in der Zukunft die vollständige Automatisierung der Content-Produktion mit hoher Qualität und Effizienz.

Pragmatismus als Erfolgsschlüssel: Der finanzierbare, erste Schritt

Für kleine und mittelständische Verlage mit einem Budget von ca. 20.000 € für externe Leistungen empfehlen wir eine pragmatische, fokussierte Umsetzung als ersten Schritt:

Starke Einbindung der internen Redaktion zur Unterstützung bei Annotation, Review und Veröffentlichung.

Ein Minimal Viable Product (MVP), das zunächst nur einen Teil des Gesamtprozesses abbildet.

Beispiel: Automatische Vorselektion und einfache Umformulierung von Pressemitteilungen eines einzigen Titels.

Keine komplexe CMS-Integration, sondern halbautomatischer Prozess mit manueller Übernahme der KI-Ergebnisse.

Limitierte Datenbasis mit thematisch ausgewählten, historischen Dokumenten für ein datengetriebenes Modelltraining.

Nutzung bereits vorhandener KI-Modelle mit einfachem Feintuning statt aufwändiger Individualentwicklung.

Mit diesem pragmatischen Ansatz reduzieren sich Aufwand und Kosten erheblich und ein wertvoller erster Usecase mit klar messbarem Nutzen wird erfahrbar. Die erfolgreiche Umsetzung schafft Akzeptanz für spätere Erweiterungen hin zur ganzheitlichen Lösung.