KI in Redaktionen – Chancen nutzen, Grenzen kennen

Chancen: Tempo, Qualität, Reichweite

KI übernimmt Routinen: Ticker, Wetter, Sport, Transkriptionen, Untertitel. Das spart Zeit für Recherche und Einordnung.
Personalisierung wird besser: Inhalte erreichen Zielgruppen passgenauer, ohne den Newsroom zu überlasten.
Recherche-Hilfe: Semantische Suche, Themen-Scans und Audio-/Video-Summarizer liefern schnell Überblick.
Qualitätsassistenz: Stil-Checks, Barrierefreiheit (z. B. Alternativtexte), Übersetzungen, Voice-Cloning für standardisierte Elemente.

Risiken: Fehler, Bias, Transparenz

Halluzinationen und veraltete Trainingsdaten können zu falschen Aussagen führen.
Bias bleibt ein Thema – Datengrundlagen prägen Ergebnisse.
Intransparenz schwächt Vertrauen: Wer, was, wann wie automatisiert?
Abhängigkeit von Plattformen/Anbietern (Kosten, Daten, Verfügbarkeit) kann strategische Risiken schaffen.

Praxis: So gelingt der Einsatz

• Use-Case-First: Klare Aufgaben definieren (z. B. Rohtranskript → Redaktion bearbeitet).

• Human-in-the-Loop: Redakteur:innen prüfen, kuratieren, verantworten.

• Transparenzregeln: Kennzeichnung von KI-Anteilen; interne Logs.

• Datenhygiene: Quellenstandards, Prompt-Bibliothek, Qualitätsmetriken.

• Rollen & Skills: AI Editors, Prompt Leads, Trainings für AI Literacy.

• Sicherheit & Recht: Urheberrecht, Persönlichkeitsrechte, sensible Daten schützen.

Grenzen: Was KI (noch) nicht kann

Eigenständige investigative Recherche, verlässliche Kontextbildung in Krisen, ethische Abwägungen – all das bleibt menschliche Kernkompetenz. KI unterstützt, ersetzt aber nicht redaktionelles Urteil.

Mein Fazit

KI ist ein Werkzeug – kein Ersatz für Journalismus. Wer klare Prozesse, Qualitätskriterien und Verantwortlichkeiten definiert, gewinnt Geschwindigkeit und Glaubwürdigkeit.

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