"Respekt, wer's selber macht" - aber nicht bei Künstlicher Intelligenz!

Verlage sehen in KI mehrheitlich ein Werkzeug zur schnelleren Inhaltsproduktion, frühzeitigen Trenderkennung und effizienteren Gestaltung von Abläufen. Diese Sichtweise suggeriert jedoch eine Überschätzung der eigenen Fähigkeiten, denn Verlagen fehlen oft - so offen und ehrlich müssen wir sein - die not-wendigen hausinternen Kompetenzen für einen effektiven und sinnvollen KI-Einsatz. 

Während Software-Unternehmen und spezialisierte Dienstleister tiefgehendes KI-Know-how besitzen, versuchen viele Verlage, diese Expertise zu umgehen und KI-Potenziale in Eigenregie zu nutzen. Ein Trugschluss, denn die Ergebnisse sind oft genug enttäuschend: KI-Systeme werden nicht optimal implementiert, und ihre Resultate sind qualitativ minder-wertig im Vergleich zu professionellen Lösungen. Die Implementierung von KI ist komplexer als bloße Softwareintegration – sie erfordert umfassende Datenanalysen, gezielte Modellierung, kontinuierliche Anpassung und möglicherweise personelle Neustrukturierung. 

Verlage, die KI als Allheilmittel betrachten, riskieren die Marginalisierung menschlichen Know-hows. Der Einsatz spezialisierter KI-Dienstleister und professioneller Redakteure mit AI-Literacy ermöglicht eine tiefere Verbindung zwischen generativer KI und menschlicher Expertise. Ein Beispiel für den notwendigen, gezielten KI-Einsatz ist Retrieval Augmented Generation (RAG). Diese Technik kombiniert abfragebasierte und generative KI-Modelle und bietet enormes Potenzial für personalisierte Inhalte. RAG ermöglicht effizientere Content-Erstellung, indem standardisierte Texte schneller und qualitativ hochwertig produziert werden. Verlage können auf eigene und externe Datenquellen zugreifen, um aktuelle Informationen einzubinden.

RAG unterstützt Redakteure und Autoren durch automatische Recherche und Integration relevanter Informationen, was Zeit spart und den Fokus auf kreative Prozesse ermöglicht. In internationalen Verlagen kann die Technologie für automatische Zusammenfassungen und Übersetzungen genutzt werden. Zudem verbessert RAG die Suchfunktionalität auf Verlagswebsites durch semantische Suchen. 

Die kontinuierliche Optimierung der RAG-Modelle durch Feedback ist wichtig. Durch Rückmeldungen von Nutzern und Autoren kann die KI ständig verbessert werden. Verlage sollten RAG als Ergänzung zu bestehenden Prozessen sehen und durch Zusammenarbeit von technischer KI-Kompetenz und redaktionellem Know-how Effizienz und Qualität steigern. 

Also: KI-Kompetenz erfordert Fachkräfte mit spezialisierten Kenntnissen aus verschiedenen Bereichen wie Softwareentwicklung, Data Science und KI-Forschung. Technologieunternehmen und spezialisierte KI-Dienstleister sind oft Vorreiter in der Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien. Sie verfügen über die notwendige Infrastruktur, Expertise und Erfahrung zur effektiven Implementierung von KI-Lösungen.

Verlage überschätzen angesichts der faszinierenden Möglichkeiten singulärer Tools oft ihre Fähigkeit, KI selbstständig einzusetzen. Dies kann zu Qualitätsverlust und Ressourcenverschwendung führen. Eine effektive Nutzung von KI erfordert die Zusammenarbeit mit echten Experten und spezialisierten Unternehmen, um das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Oder, flapsig formuliert: solides Handwerk ist immer besser als dahingepfuschte Bricolage ...

Viel Spaß bei der Lektüre wünscht  

Steffen Meier  

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