Künstliche Intelligenz und die digitale Transformation beim SPIEGEL

Auch wenn sich eine Firma komplett verschließen sollte und sagte, nee, wir machen da nicht mit. Das heißt ja nicht, dass man aber nicht da draußen jetzt künftig damit konfrontiert werden würde, weil einem entweder am Telefon nur noch der Chatbot antwortet. Tolle Dystopie. Oder weil die Pressemitteilung von der KI geschrieben wurde. Auch noch so eine tolle Dystopie.

Also möglichst viele Leute sollten, glaube ich, gucken, was diese Technik eigentlich machen kann. Und da gilt es irgendwie Rahmen zu schaffen und das zu ermöglichen. Moin aus Kiel zur neuen Folge von Ressort21, dem Podcast über Innovation und Digitalisierung in der Verlags- und Medienwelt. Ich bin Tim Großmann und spreche heute mit Ole Reißmann, dem Director of AI beim SPIEGEL. Wir sprechen vor allem darüber, wie der SPIEGEL KI nutzt, um redaktionelle Prozesse zu optimieren, welche Chancen und Herausforderungen dadurch entstehen und wie die Zukunft des Journalismus in Bezug auf KI aussehen kann.

Aber genug erzählt, viel Spaß bei der Folge. Moin Ole. Hallo, moin. Ich freue mich, dass du da bist. Ich habe ja bei der Vorbereitung auf dem Podcast ein bisschen gegraben und mir ist aufgefallen, dass du ja eigentlich gar nicht so der typische Techie bist.

Wie hat sich das Ganze entwickelt? Also wie hat sich dein Interesse an KI entwickelt? Ich bin, ich würde mich schon als Techie bezeichnen. Ich bin mit dem Internet groß geworden, obwohl, okay, als ich Abi gemacht habe, gab es glaube ich noch kein YouTube und kein Wikipedia und so rückblickend würde man sich denken so, hä, wie hat das, wie hat man damals gelebt, wie hat das funktioniert? Ich mochte das Internet trotzdem sehr gerne und habe, als ich bei Spiegel Online damals angefangen habe, mich schon doch durchaus im Internet umgetan und rumgeguckt.

Und mein erster richtiger Redakteursjob bei Spiegel Online war dann auch im Ressort Netzwelt. und da ging es um Games und Gadgets und ich hatte mich dann aber mehr interessiert für Politik, Netzpolitik. Hatte ich auch im Studium an der Uni in Bremen. Gab es so Geschichten, wo man sich über so Multi-Stakeholder-Ansätze in der Internetregulierung Gedanken gemacht hat und darüber bin ich so reingerutscht in so Netzpolitik-Diagnostik Protest, dann ging es weiter mit Wikileaks, Assange, Anonymous kam auf und bis hin dann zu weltweiter Überwachung und den Snowden-Enthüllungen. Und daher kommt ein großes Interesse an technischer Infrastruktur und wie funktioniert das eigentlich?

Auch so ein bisschen verbunden mit, was macht das eigentlich mit den Medien? Und da hat sich das dann so entwickelt. Spannend, okay. Also, dann habe ich ein bisschen schlecht recherchiert. Ich dachte von den Titeln.

Nein, überhaupt gar nicht. Aber sozusagen, also, du erschütterst nur so ein bisschen mein Selbstbild, weil ich würde schon… Eigentlich ist er doch so ein kleiner Nerd. Ja, hört sich auf jeden Fall, wenn du sprichst, so ein bisschen aus an. Also, gerade diese Themen, die haben ja viele in der Branche auch ein bisschen umgeschüttet. Genau.

Eine Sache, die ich auch gesehen habe, bevor wir reinspringen in das ganze Spiegel-Thema. Du bist ein großer Fan von Rahmen, habe ich gesehen. Hast auch eine eigene Website dazu gebaut, Rahmenhaus. Wo gibt es denn in Hamburg die besten Rahmen? Ist das jetzt Schleichwerbung?

Muss man das dann so einblenden? Also ich habe keinen Sponsoring-Vertrag, leider. Momoramen ist, finde ich, eines der besten Rahmengerichte. Das sind zwei Jungen, also nicht 100% authentisch, also keine sozusagen echten Japaner, die dann aus Japan hierher kommen und zeigen, wie richtiger Rahmen geht. Aber große Fans, die oft rübergereist sind, da gelernt haben, da sich informiert haben, sozusagen.

dann auch das, was sie da gesehen haben, möglichst authentisch rüberbringen wollen, mittlerweile eine eigene Nudelmaschine haben und mit einer großen Hingabe und Liebe hier in Hamburg-Rahmen zu bereiten. Und man kann es gebrauchen. Der Herbst hat angefangen, es wird kalt, es regnet. Jetzt so eine heiße, dampfende Nudelsuppe, vielleicht auch mit Knoblauchöl. Top!

muss man hier vorbeikommen in Kiel da gibt es Rahmen ein heißt das das ist auch sehr sehr gut die haben auch sehr limitierte Öffnungszeiten auch wirklich genial ist ein preislich ein bisschen ansprechender also nicht weniger ansprechend so rum genau aber da kann man sich da mal gönnen auf jeden Fall genau KI, das Thema KI, Director of AI, die Stelle hast du ja erst relativ kurz im Verlagswesen, kurz, ein paar Monate ist das jetzt her. Januar. Wie kam es dazu, Januar? Wie kam es dazu? Also du hast ja viele Stellen gehabt, beziehungsweise Positionen abgearbeitet, davor auch im Audiobereich unterwegs gewesen.

Wie kam der Switch zu dieser übergeordneten KI-Rolle? Das haben sich im Haus auch vorher schon viele schlaue Leute über KI-Gedanken gemacht. Und es gab erste KI-Projekte. Wir haben angefangen, Sachen zu bauen hier im Haus auch selber. Haben natürlich auch Sachen genutzt, die es da draußen schon gibt, die man einkaufen kann.

Und dann kam irgendwann JetGPT. und die generative KI über uns. Und diese ganze Entwicklung hat nochmal ordentlich Fahrt aufgenommen. Und es gab dann, glaube ich, irgendwann die Idee, wir brauchen jetzt noch mehr Manpower da drauf und wir wollen, dass sich Leute damit noch mehr auseinandersetzen. Ja.

Und haben sich überlegt, dann schaffen wir dafür eine Stelle, wo sich jemand 100 Prozent darum kümmern kann. Und ich helfe jetzt so ein bisschen den ganzen KI-Akteuren im Haus, sich zu vernetzen, Sachen auf die Straße zu bringen. Wenn wir über neue Produkte nachdenken, auch mal zu überlegen, kann KI da möglicherweise aktuell was helfen? Wir fahren selber Experimente, haben so eine kleine Wunschliste, was könnte man eigentlich sich mal ausdenken, was kann KI womöglich und dann können wir jetzt gerade regelmäßig prüfen, sind wir schon soweit oder müssen wir das auch wieder in Vorlage legen und in einem halben Jahr nochmal gucken. Nee, Punkt, genau.

Ich helfe da vielen, vielen Kolleg:innen hier im Haus, die KI-Themen weiter voranzubringen und das ist ein toller Job. Ja, sehr cool. Wie ist da, also die Kernaufgaben hast du jetzt ja schon ein bisschen so gesagt. Was für Projekte treiben euch aktuell um, beziehungsweise auch so ein bisschen in Bezug auf deine Rolle, ist dann so, dass du als Stakeholder in verschiedenste Projekte einfach mit reingenommen wirst und gesagt wird, okay, könnte man da vielleicht KI mit einbauen oder wie kommst du ins Spiel bei dem ganzen Thema? Ja, ich glaube, genau so.

Das eine ist, wir haben eine Gruppe gegründet, die selber Experimente macht. Wir haben das erste Experiment schon abgeschlossen. Die nächsten sind gerade unterwegs, wo wir dann auch Prototypen bauen und mit echten... Mal gucken, sind wir eigentlich auf dem richtigen Weg und lohnt es sich, da weiter rein zu investieren und das zu bauen? Das gucken wir uns an.

Da schaffen wir sozusagen selber Initiativ-Cases, um zu zeigen, dass das geht und daraus könnte man Produkte bauen. Das andere ist, dass wir genau überall da, wo Sachen unterwegs sind, gucken. Eine Seite ist Ansprechpartner. Manchmal werden wir auch gefragt: "Hey, könnt ihr uns da helfen? Gibt es da was?

Lasst doch mal zusammen die Köpfe zusammenstecken und überlegen, was da so gehen könnte." Das sind so die beiden Wege, über die das funktioniert. Und das Dritte ist, dass, das ist auch wieder nicht erst seitdem ich da mitmische, sondern hat auch schon vorher längst angefangen, gibt es Leute hier bei uns, Organisationsentwicklung und Personalabteilung, die sich natürlich überlegen, wir bieten Schulungen an. Also angefangen bei den Grundlagen, wie geht eigentlich so prompten, was ist ein LLM? Und jetzt aber auch weiter, dass man da Akzente setzt und einfach auch Fortbildungsmaßnahmen, äh, Fortbildungsmaßnahmen, Maßnahmen, also Fortbildung anbietet. Wir haben Anfang des Jahres einen KI-Tag veranstaltet, wo wir uns den ganzen Tag lang verschiedene Inputs und Workshops gegeben haben.

Wir werden jetzt Mitte Oktober, kurz vor den Hamburger Herbstferien, auch nochmal eine ganze Woche über jeden Tag verschiedene Veranstaltungen haben, wo wir einerseits Input von außen haben, wo dann jemand vom Economist vorbeikommt, eine von der Washington Post vorbeikommt und so ein bisschen erzählt, so hey, denken wir über diese Themen nach? Und dann können wir uns ein bisschen überlegen, so, hm, wenn der altehrwürdige Economist das so und so macht, dann können wir darüber ja auch nachdenken. Das ist dann so ein bisschen auch so ein Transformationsansporn, so ein Blick über den Tellerrand, dass man jetzt nicht nur zu, weiß ich nicht, irgendwelchen Internet-Startups guckt, sondern wirklich zu, ähm, Qualitätsmedien, die Qualitätsjournalismus betreiben, die das Vertrauen von Nutzerinnen und Nutzern sich sorgsam erarbeitet haben und das auch nicht irgendwie durch irgendwelche kurzfristigen Gimmicks aufs Spiel setzen wollen. Und ich glaube, da sind wir dann, glaube ich, gut beraten, uns eher mit dem Economist in der Washington Post auszutauschen und zu gucken, wie können wir KI-Technik verantwortungsvoll für unsere eigenen Zwecke einsetzen? Und jetzt nicht nur, weil es jetzt KI gibt und wir müssen jetzt dringend irgendwas buntes, blinkendes oder irgendwie sowas bauen, sondern wo hilft uns das in dem, was wir eigentlich machen wollen?

Ja, okay, spannend. Und? Dieser Podcast wird produziert von der Explo GmbH. Wenn auch du neue Zielgruppen über digitale Produkte binden und deine Content-Produktions-Workflows automatisieren willst, dann kontaktiere mich auf LinkedIn oder vereinbare eine unverbindliche Demo direkt auf unserer Website explo-gmbh.de Du hast gerade gesagt, ihr habt ein Experiment schon abgeschlossen, andere sind in Arbeit. Was ist das, was ihr abgeschlossen habt und was sind so die nächsten Sachen, die ihr testet?

Also bei den nächsten Sachen, die wir testen, muss ich gleich mal überlegen, wie viel ich verrate. Die Sachen, die wir abgeschlossen haben, das kann man drüber reden. Das ist auch alles gar kein Geheimnis. Der sehr umtriebige und leicht verrückte Chris Guse von Bose Park ist auf uns zugekommen mit einer Idee. Lass uns doch mal gucken, was geht eigentlich in Sachen...

Podcast-Automatisierung ist fast ein bisschen drüber, so News-Briefings-Automatisierung. Wir haben gemeinsam eine Maschine entwickelt, die nach bestimmten Regeln einfach sich den Stream der Spiegelartikel anguckt und nach einem Regelwerk dann Artikel rauspicken kann. Dann ein Podcast-Skript erstellt. Jetzt kommt der Moment, wo der Mensch alarmiert wird. Hey, ich habe ein neues Podcast-Skript.

Möchtest du bitte mal gegenlesen, korrigieren, abändern? Mensch guckt sich's an. ändert, sagt, okay, so geht es, ich zeichne mit meinem Namen und die Maschine übernimmt wieder, baut eine Vertonung mit einer schönen TTS-Stimme, setzt die Ad-Breaks, setzt Musikbetten, kümmert sich um den Upload. Das ist eine Mechanik, die funktioniert und Bose Park hat die mit anderen Wettbewerbern, oder mit anderen Unternehmen jetzt auch schon im Einsatz. Und wir waren so ein Testcase und wir überlegen jetzt, wollen wir damit eigentlich machen, wollen wir damit eigentlich ein Produkt bauen, wenn ja, was?

Und das schauen wir uns jetzt an. Aber das war sozusagen so ein erstes Experiment. Wie gut ist diese Technik eigentlich schon? Und reicht uns das eigentlich schon? Genügt das unseren Ansprüchen?

Wollen wir damit jetzt was machen? Und das sind so, glaube ich, die Fälle, oder die Fälle sind ein gutes Beispiel für schnell mal was ausprobieren, gucken, wie funktioniert die Technik eigentlich und dann wirklich aber in Ruhe darüber nachdenken, okay, und ist es das jetzt schon so? Ist das jetzt schon? Und genau, wir haben jetzt andere, noch weitere Ideen, wo wir mit Prototypen eben genau an Nutzern, an Nutzerinnen rangehen, um genau das ein bisschen abzutesten. sind wir da auf dem richtigen Weg, erwarten die das von uns, erwarten die die Funktionalität von dem Feature.

Nicht zu viel verraten, aber es geht schon in Richtung, bisher haben wir ein recht starres Angebot, wenn man die Spiegelseite besucht, das ist ja weitgehend vertreten. kriegen alle Menschen dasselbe Angebot. Und ich glaube nicht, dass wir so schnell dahin kommen, dass das so top, super individualisiert stattfindet, wie bei, das Extrembeispiel wäre jetzt TikTok, was für jeden komplett anders aussieht. Deswegen kommen die Leute auch nicht zu uns. Leute kommen ja zu uns für auch eine Orientierung.

Und was findet eigentlich der Spiegel gerade, sind hier die großen, wichtigen Themen. Und wir wollen Leuten ja auch nicht nur das zeigen, zeigen, was sie super gut finden, sondern wir sind ja in einer schwierigen Rolle, wo wir manchmal Leuten auch Dinge zeigen, die sie vielleicht gar nicht so super finden, die aber wichtig sind. So, und nichtsdestotrotz gibt es trotzdem Möglichkeiten und Flächen, wo wir anfangen können, unsere Inhalte schlauer auszuspielen und vielleicht sogar in anderer Form auszuspielen. Also es mag eine Möglichkeit sein, zu sagen, ich habe gerade keine Zeit für 15.000 Zeichen Artikel. Oder ich habe gerade überhaupt gar keine Zeit zu lesen und ich brauche das vielleicht dann eher als Audioform gerade.

Oder aber ich hätte jetzt gern aber gewusst, ich war jetzt drei Tage weg und in drei Tagen veröffentlicht der Spiegel, müsste ich jetzt aus dem Stehgreif wissen. Lass uns sagen, na, 360 Artikel. So, und welche davon muss ich eigentlich jetzt, was kann ich da jetzt aufholen? Also wenn ich jetzt ganz lange scrolle und 360 Artikel, das wird nicht hinhauen so. Aber gibt es da vielleicht schlaue Mechaniken, das, was ich verpasst habe?

Und das mag für jeden dann natürlich sehr unterschiedlich sein, was die Person dann aus diesen 360 Sachen gerne gewusst hätte. In die Richtung denken wir, so viel sei verraten. Ja. Super spannend. Kannst du auch noch einen kleinen Insight teilen?

Du hast jetzt gesagt, das Podcast erstellen oder Podcast, je nachdem, wie man es nennen möchte, hat funktioniert. Hat es denn auch funktioniert für die LeserInnen oder für die NutzerInnen dann in dem Fall? Also habt ihr da getrackt? Habt ihr das mit echten Nützen verprobt oder war das nur ein Testlauf intern, ob das überhaupt funktioniert? Ich glaube, das ist die Sache, die wir uns gerade angucken.

Also wir haben News Briefings, die wir aber gerade selber machen. Und jetzt überlegen wir aber sozusagen, was könnte darüber hinaus eine Form sein. Wir bieten diese News Briefings aktuell zum Beispiel nicht in anderen Sprachen an. Ist das was, was wir wollen? Ist das was, wo wir uns hinbewegen wollen?

Aber das sind so Fragen, die wir uns gerade strategisch dann stellen müssen. Ja, ich habe ja auch gesehen, da gehe ich gleich noch drauf ein, du hast ja auch eine riesenlange Liste von Artikeln, die du teilst, beziehungsweise die du zusammenstellst und also so ein Google Doc, dann bist du bestimmt auch im Bilde über das ganze Language, sorry, Notebook-LM-Thema von Google mit den Podcasts, wo man quasi einfach nur eine PDF reinwirft und die machen so ein, sehr, sehr, sehr, also wirklich extrem gutes zwei-Host-Diskussionsthema da draußen, besprechen das sehr verständlich, sehr unterhaltsam. Wie denkst du, entwickelt sich das weiter? Also, das, was du jetzt genannt hast, ist ja schon noch auch sehr manuell aufwendig, würde ich es jetzt nennen. Ich weiß nicht, wie viel Aufwand da drin steckt, aber es scheint ja trotzdem auch irgendwie viel, also teilweise auch manueller Aufwand mit da drin zu stecken.

Wie schnell denkst du, entwickelt sich das in so eine Richtung, wo du sagst, okay, hier ist die Zeitung von heute, also kein Regionalzeitung, sorry, hier sind die Infos von heute, die 120 Artikel von dem jetzigen Tag. Baue mir da draus eine coole Diskussion aus zwei Seiten, deutsch sprechenden, nativ deutsch sprechenden Menschen oder Personen oder Stimmen zumindest in dem Fall, die jetzt die neuesten Themen kurz und cool besprechen, zum Beispiel Lokalsport oder ähnliches, also weder Lokalthema, aber genau, Sport, ja, ähnliches. Also wir haben das natürlich sofort gebaut, ja. Genau. Notebook LM von Google ist so eine erste KI-Anwendung, wo glaube ich dann alle die Menschen, die sonst vor diesem Chatbot sitzen und sich denken, so ja, Chatbot, schön und gut, aber jetzt so ganz konkret für meine Arbeit.

Und Notebook LM ist ja die Idee, man hat eine Oberfläche, wo man eigene Dateien reinschmeißt, Aufzeichnungen. Podcast-Transkripte, was auch immer, und dann mit seinen eigenen Dateien chatten kann und Fragen stellen kann. Und einige Sachen gibt es ja auch schon vorher, also da wird dir angeboten: Mach eine Timeline oder mach eine FAQ aus den Daten, die man da reinschmeißt. Und da haben, glaube ich, dann viele Menschen so das erste Aha-Erlebnis, was KI so bringen kann oder wie einem das irgendwie helfen kann. Und die Idee ist, dass dann zwei synthetische Stimmen miteinander reden und dann aber auch so "Ams" und "As" drin sind und dann klingt es wie ein Gespräch.

und Menschen jetzt einfach da Sachen reinschmeißen in dieses Notebook-RM und sich dann zum Beispiel auch ja komplexe Papers einfach als Dialog wiedergeben lassen. Und das ist erstmal ein interessanter Gimmick und ich glaube, die Frage, also einerseits haben wir es natürlich sofort nachgebaut, also jetzt nicht komplett selber, aber es gibt ja eine große Open Source Community, die auf Hugging Face unterwegs ist, die dann, da gab es dann so schnell auch über GitHub die ersten Python-Skripte, die dann sowas verteilen und dann mit den Libraries von ich weiß gerade gar nicht, ich glaube mit Claude dann die Texte gepromptet und dann irgendwie einerseits an, ich glaube mit dem OpenAI Sprachmodell und dann noch mit Eleven Labs irgendwie zwei Stimmen dazu holt über die Library und dann genau sowas nachbaut. Das klingt noch nicht ganz so flüssig, weil das schnell nachgebaut und die Google Leute haben da schon die Sprachmodelle eher trainiert und haben wahrscheinlich die Stimmen feingetunt auf podcastiges Gespräch mit Pausen. Und auch so ein bisschen, so. Und das kann man sich aber alles vorstellen, dass man das auch mit, wir könnten jetzt unser Gespräch hier wahrscheinlich aufzeichnen, bei Eleven Labs feintunen und dann uns Skripte überlegen, Prompts überlegen, die so ein bisschen Richtung Podcast-Skript gehen und Texte umschreiben.

Dann lässt sich sowas nachbauen. Und das ist, also wir sehen das jetzt alle bei Google's Notebook.am so als Gimmick. Und am Ende ist ja aber, sozusagen einen Schritt zurück, die große Frage, was davon müssen wir jetzt als Unternehmen oder als Spiegel selber anbieten? Wir kommen, glaube ich, in so eine Situation, wo NutzerInnen noch einen Tick mehr jetzt die Hoheit darüber haben, wie sie Inhalte eigentlich nutzen wollen. Und zum Teil hilft Ihnen da der Browser oder ein KI-Tool oder am Ende sogar das Betriebssystem, wo das dann alles eingebaut ist, oder?

Also wenn jetzt, ich kann jetzt mit so einem Browser-Plugin, da drückst du dann drauf und dann gibt es eine Zusammenfassung eines langen Textes oder sogar so ein Organigramm oder eine Tabelle mit allen Protagonisten. Und genauso gibt es Browser-Plugins, die Sachen zusammenfassen. Oder ich habe dann das Handy und Apple hat es gerade noch nicht in Europa, aber bei Google ist es dann wahrscheinlich schneller da. Und dann tut das Handy ja auch schon, es liest dir auch schon Texte vor. Es kann auch schon Sachen zusammenfassen.

Und also bietet Google dann künftig diesen Knopf überall an oder muss der Spiegel sowas selber bauen? Und wenn wir es selber bauen würden, wäre es nochmal irgendwie ganz, anders als das, was Google eh schon anbietet. Aber sozusagen, das ist genau die spannende Frage, glaube ich, vor der alle stehen. In dem Moment, wo jetzt das, ich glaube, durch KI wird es sehr viel einfacher, Dinge zu transformieren. Also du hast den Artikel und durch die KI ist es jetzt einfacher, aus dem Artikel einen kurzen zu machen oder den langen Artikel auf Englisch zu übersetzen.

oder als Audio auszuspielen. Und jetzt, neuestes Gimmick, als Gespräch zwischen zwei virtuellen Podcast-Hosts. Und ich glaube, Anfang des Jahres hatten wir alle noch so die große Befürchtung, dass das dann ja immer alles Quatsch ist und dann großer Schrott bei rauskommt. Und einerseits, glaube ich, haben wir so ein bisschen gesehen, dass die Technik ein Stück weit besser wurde, oder? Über das letzte Jahr.

Und dieses Halluzinieren oder Halluzinieren, an Lügen, wie auch immer man das nennen will, dass das ein bisschen weniger geworden ist. Und das, was noch übrig bleibt, kriegt man möglicherweise einigermaßen in den Griff, indem man dann nochmal gegencheckt, sozusagen. Das hier ist das, was der Prompt draus gemacht hat und ich mache dann nochmal einen Prompt und lasse es wieder gegen das Original laufen, um zu gucken, gibt es da Widersprüche. Und wenn es da Widersprüche gibt, Dann muss ich eben nochmal anfangen und gucken. Also da gibt es ja Möglichkeiten, die Faktentreue irgendwie hochzuhalten und jetzt nicht nur zu sagen: "Bitte sei ganz genau, bitte, bitte", sondern da Checks and Balances auch wirklich einzubauen und prompt Ketten aufzubauen und Workflows zu machen.

Bis hin zu: Man kann Sachen feintunen, bis hin zu: Wir kriegen das über so ein content-sensitives Rack irgendwie in den Griff. So, und diese Frage, die dann da ja bleibt und die spannend ist, was bauen wir dann jetzt selber als Funktionalität ein oder was wollen wir selber als Produkt anbieten und was verlagert sich auf eine andere Ebene? Und je mehr oder wenn sich zu viel auf eine andere Ebene verlagert, dann leidet natürlich das eigene Produkt und man macht sich dann irgendwann… Wir wollen natürlich selber die attraktive Plattform sein oder die attraktive Anlaufstelle, um nicht nur reiner Artikellieferant über eine API sein und dann machen andere damit die großartigsten Feuerwerke. Das wollen wir natürlich nicht. Ja, das ist verständlich.

Wie viele Stunden die Woche verbringst du damit, dir Nachrichten durchzulesen, Neuigkeiten anzugucken, dich up-to-date zu halten? Oh, also zwei mögliche Antworten. Die eine ist viel zu wenig und die andere ist viel zu viel. Es passiert ja dann doch jeden Tag so viel vermeintlich, dass man da glaube ich, wirklich 24 Stunden damit verbringen könnte, sich das alles anzugucken, was jetzt wieder gebaut wurde, was es jetzt wieder Neues gibt, was jetzt wieder entwickelt wurde. Dann gibt es da hinten noch ein neues Paper und hier hat jemand ein Feintuning auf irgendwas veröffentlicht.

Und darüber kann man sich, glaube ich, schnell verlieren. Und dann eben das mit diesem, was ich gerade schon sagte, mit dem Schritt zurück. Okay, aber was heißt das jetzt eigentlich für uns und was macht das strategisch mit uns? Und wenn wir jetzt irgendwie sehen, was heute alles möglich ist, was bedeutet das eigentlich? Was ist in einem halben Jahr so?

und da jetzt nicht zu schnell auf Sachen draufzuspringen, um zu sagen, das müssen jetzt alle haben, weil in einem halben Jahr sieht das nochmal wieder anders aus und dann sind es wieder ganz andere Dinge. So, deswegen gibt es da, glaube ich, von mir keine richtig gute Antwort drauf. Okay, aber das ist genau wie du sagst. Also im Endeffekt, wer weiß heutzutage, was in einem halben Jahr da sein wird, was existieren wird, was es nicht mehr gibt. Da kommt ja ein Hammer nach dem anderen.

Ich finde das persönlich, also mir macht das auch super viel Spaß, einfach so ein bisschen zu versuchen, zumindest irgendwie up to date zu bleiben, was von den neuesten Sachen passiert. was es gibt, das auszutesten. Ich sage, das Gute, wenn man auch selber ein bisschen techy ist, dass man die Sachen auch schnell umsetzen kann, mal kurz testen kann, auch wenn das jetzt nur ein GitHub-Produkt ist oder GitHub-Repo ist, das man runterladen muss oder sowas mal lokal laufen lässt. Ich glaube, das würde wahrscheinlich alle echten Techies frustrieren oder wahnsinnig machen und die sagen dann wahrscheinlich völlig zu Recht, wovon redet der? Aber am Ende ist...

KI ja auch so ein Moment der Ermächtigung und gerade eben war es die Ertüchtigung und Ermächtigung von Nutzerinnen und Nutzern, die künftig selber noch viel mehr bestimmen können, wie sie bestimmte Sachen sich angucken, ansehen, anhören wollen und zum anderen ja aber auch für so jemanden wie mich, der so eine vage Ahnung hat, ach das müsste man doch eigentlich bauen und dann schnappe ich mir einen Colab, also so ein Jupiter-Notebook und fange an, Python zu programmieren. Ich habe niemals Python gelernt. Ich komme aus einer alten Welt. Bei mir gab es früher PHP. Und diese ganzen, was danach kam, mit React und alles, das war alles so.

Und heute steht mir aber dann auf der linken Seite stöpsel ich mir irgendwelchen Code zusammen und dann kommen ständig Fehler. Auf der rechten Seite läuft die KI mit und sagt, du willst das und das machen, habe ich erkannt, dann mach doch mal lieber so und klick hier und übernimm es doch gleich. Und auf einmal schaffe ich das, wo ich vorher wahrscheinlich einen halben Tag mit Googlen verbracht hätte, mit Stack Overflow und ich weiß nicht was und irgendwas zusammenprökeln, was dann doch nicht richtig funktioniert. Auf einmal sitze ich vor einem Code Editor und habe eine Python-Funktion geschrieben, die zuverlässig läuft. Das ist ja, das ist schon so ein kleiner magischer Moment.

Ja. Ja, hört sich nach einem Traumjob an, muss ich sagen. Ein bisschen rumspielen mit neuen Toolings, cooles Unternehmen dahinter, das auch wirklich dahinter ist, Dinge zu machen, ein bisschen Gas zu geben, auch zu schauen, was kann man so testen, was gibt es Neues im Markt. Was hat Spiegel gerade intern für Toolings am Laufen, die KI-geschützt sind? Also ich habe gelesen in einem Interview, dass ihr zur Faktenprüfung was habt.

Unsere Dokumentation, also auch wieder vor meiner Zeit, hat unsere Dokumentation natürlich angefangen, also die riesige Datenschätze haben geguckt, was können Sie eigentlich mit KI anfangen. Verschiedene Sachen werden da verfolgt. Die Sachen, eine Sache zeigen wir jetzt auch Mitte Oktober hier mit dem ganzen Haus und führen die Redaktion ein, ist, wir haben eine KI-Suche für unser Archiv gebaut, dass wir sagen können, also ich möchte jetzt, der Spiegel hat jetzt hunderte Artikel zu einem bestimmten Thema und ich schmeiße die alle in eine Liste und kann dann irgendwie mir da Zusammenfassungen, Sachen rausholen und mit diesem Datensatz chatten. Das liegt erstmal auf der Hand. Das machen, glaube ich, probieren bestimmt gerade viele.

Und wir haben aber superfähige Leute in der Dokumentation, die da dran gearbeitet haben und sich überlegt haben, wie funktioniert das gut? Was sind hier die Fallstricke von Dokumentation, Wie chattet man eigentlich mit Artikeln? Da geraten wir in diese Diskussion mit Rack, Vektorisierung. Was gibt es da für Ansätze? Was gibt es zu beachten?

Das ist eine Sache, die wir uns angucken. Die andere Sache in der Dokumentation, dort hat man sich auch früh überlegt, können wir eigentlich noch ein Sicherheitsnetz einbauen? Und ausgewählte Fakten automatisch nochmal überprüfen, damit so Flüchtigkeitsfehler nicht durchrutschen. Und das hat angefangen mit so geografischen Informationen, weil man, glaube ich, dachte, in den großen Sprachmodellen, die werden dann einmal trainiert und dann ist ja so ein Knowledge Cutoff, so alles, was danach passiert, weiß die KI nicht und dass davor, naja, geografische Informationen ändern sich jetzt nicht so häufig, dann fängt man damit mal an. Und davon ausgehend dann aber schnell festgestellt, es geht nicht nur für geografische Informationen, sondern auch für diverse andere Arten von Fakten, die man aus einzelnen Sätzen extrahieren kann, kann man gegenlaufen lassen gegen das LLM und checken.

Die KollegInnen in der Dokumentation haben weitergebaut. Wir können Websuchen anstrengen und das auch noch gegen zehn Google-Treffer checken. Wir können es gegen das eigene Archiv laufen lassen und dass wir so eine Art ergänzende Verifikation gerade testen, damit wir eben noch sicherer sind, dass uns da nichts durchrutscht. Das ist aber nichts, was jetzt irgendwie das Faktenchecken automatisiert, weil am Ende kommt es ja schon noch auf komplexere Fragen an. Wie bewertet man was?

Wie sind Quellen einzuschätzen? Wie komme ich eigentlich an die Quellen ran? Also von dieser Idee, dass man einen Text irgendwo in so eine Maske schmeißt und dann sagt, checke die Fakten. Also. Ein Stück weit kann man sich dabei helfen lassen und wir schauen uns an und prüfen, ob man das als ergänzende Verifikation, so als doppelten Boden, nee, als Sicherungsnetz verwenden kann.

Genau, weil, ne, also ehrlicherweise haben wir ja auch... Randzeiten oder Nachtschichten und die Dokumentation ist fantastisch, aber jetzt auch nicht in voller Stärke 24-7 besetzt. Und damit da dann nicht irgendwie diese dummen Flüchtigkeitsfehler passieren, über die man sich dann am nächsten Tag großartig ärgert, gucken wir, ob man sich da nicht auch unterstützen lassen kann. So, das sind Sachen. Es gibt andere, auch eine andere Sache, die zwei KollegInnen gebaut haben, auch ohne mich, und die sie demnächst auch nochmal größer präsentieren, ist eine Frage, Bei der Frage, was darf ich und kann ich eigentlich alles erzählen und rede ich mich um Kopf und Kragen, können uns automatisch angucken, wie viele Männer und wie viele Frauen jetzt in einem Artikel vorkommen und in was für einer Rolle.

Also bei der Idee, es gibt so Vorurteile gegenüber KI, man sagt, eine KI hat ja Biases drin, aufgrund des Trainingsmaterials und so. Und wir nutzen aber KI nicht, dass sie uns schnell irgendwie Artikel hinschreibt, sondern wir nutzen KI, um unsere eigenen Artikel anzugucken und zu gucken, haben wir eigentlich Beißes? Also sozusagen eine Umkehr. Und man sagt, naja, KI ist ja eigentlich sehr ungenau und macht Fehler und halluziniert und lügt. Und wir finden aber Mittel und Wege eben zu sagen, nee, wir nutzen KI, um Fakten zu prüfen, was erstmal ein Widerspruch ist.

Aber da kommen wir gerade, sozusagen die erste Idee, KI schreibt jetzt Artikel, nee. Wir probieren schon irgendwie zu gucken, bei dem, was wir eigentlich tun, kann uns KI dabei unterstützen. ja okay spannend habt ihr habt ihr vor also das hört sich so ein bisschen jetzt nach der der Amazon ABS Situation an also ihr seid ein großer Player auf dem deutschen Markt fakt ist faktisch so ihr seid eine der die Ressourcen auch investiert um sich in dem Bereich schnell voranzubilden und fortzubilden und und hoffentlich auch Produkte zu etablieren habt ihr irgendwie Ideen, das als zusätzliches Geschäftsmodell als Services anzubieten für kleinere Unternehmen oder kleinere Verlage oder ähnliches? Also gerade was unsere Pressedatenbank angeht, die ist offen für weitere Kunden und das nutzen auch andere als Kunde. Okay.

Und in Bezug auf die KI-Tools? Ja, genau. Ja, also, was die, vor allem die Chat mit dem Archiv, dass wir das irgendwie möglicherweise anbieten, wenn wir jetzt erstmal gucken, dass das funktioniert und gut funktioniert und stabil ist. Ich glaube, das überlegt sich die Dokumentation auf jeden Fall. Okay.

Macht ja auch total Sinn. Also das ist ja kein Thema, was nur ihr habt, sondern was irgendwie breit gestreut Bedarf hat. Ein spannender Artikel, den ich auch noch gesehen habe, ist, dass ihr jetzt mit Perplexity zusammenarbeitet, also dass da irgendwie eine Kooperation, eine Kollaboration oder Ähnliches gibt. Was sind da genau die Themen, die ihr mit denen angeht? Ist das gerade in Bezug auf Sichtbarkeit, ist das ein Werbethema, das ihr präferiert verwendet genutzt werdet als Quelle oder wie sie, was genau ist da?

Also warum dreht sich das? Also Perplexity ist ja so eine Art Suchmaschine, die in erster Linie wahrscheinlich Google angreifen wollen, Und sich eben überlegen, sie haben jetzt nicht das große eigene Sprachmodell, das alle Sachen beantworten kann, sondern um viele Fragen zu beantworten, die Menschen so haben, braucht es aktuelle Informationen und die gibt es woanders im Internet. Und Perplexity ist eine Suchmaschine, die dann einfach das Internet durchsucht und die Seiten, die es dann findet, schon automatisch zusammenfassen kann und die Informationen daraus klaut. Also am Ende das, was wir bei uns intern mit der Pressedatenbank machen, machen die halt mit dem Internet. Und das ist für uns interessant.

Wie viele andere Nachrichtenseiten auch, haben wir schon noch einen großen Anteil von Menschen, die uns über Suchmaschinen erreichen. Ja. Und wenn jetzt aber Suchmaschinen künftig nicht nur den kurzen Snippet ausspucken und sagen, da musst du jetzt hinklicken, sondern an Texte zu schreiben und schon ganze Zusammenfassungen aus drei, vier verschiedenen Webseiten möglicherweise auch noch als FAQ und vielleicht auch noch als Podcast ausspielen, dann macht das ja womöglich was mit dem Traffic, der dann am Ende bei uns landet und monetarisiert werden kann oder konvertiert werden kann in hoffentlich zahlende Webseiten. Abonnenten. Und wir sehen, dass Google auch an diesen Dingen arbeitet, in den USA als Experiment ja schon unterwegs, mal mehr, mal weniger ausgespielt.

Wenn man da anfängt zu googeln, dann gibt es das News, das Google Gender-Shift-Search-Experience, Search-Generative-Experience, irgendwie so rum, und spuckt eben auch schon Sachen raus. OpenAI hat Search-GPT, das so ähnlich funktioniert. Es gibt Perplexity, es gibt andere Wettbewerber, die sowas probieren. Und wir haben mit Perplexity einen Partner gefunden, um das mal auszuprobieren und durchzudeklinieren. Auf einer auch als Experiment, weil wir sehen wollen, was passiert eigentlich, wenn unsere Artikel da auftauchen.

Was macht das mit dem Traffic? Kommt da was bei uns an? Da gibt es, glaube ich, sehr gegenteilige Aussagen. Na klar, die einen sagen, macht euch keine Sorgen, ihr bleibt wichtig, das klappt schon alles so. Ja.

Die anderen malen das Doomsday-Szenario an die Wand und sagen, ja, dann war es das. Dann werdet ihr noch als Content-Lieferant hinten genutzt und es kommt nichts mehr bei euch an und es funktioniert nicht. Und wir sind natürlich daran interessiert, wie kann so eine Partnerschaft in Zukunft aussehen? Was funktioniert da und wie muss das aussehen? Und deswegen sind wir sehr daran interessiert, daran gemeinsam zu arbeiten und Dinge auszuprobieren, um da zu lernen.

Und wir wollen da nicht bloß sozusagen Artikel hinliefern, sondern wir wollen gemeinsam auch überlegen, inwiefern müssen die denn dargestellt sein und inwiefern müssen denn Quellen genannt sein. Und wir erhoffen uns davon Erfahrungen damit, um künftig weiterzugeben. um zu sehen, wie wir uns da künftig aufstellen müssen. Und das ist eine Partnerschaft, die wir dann eingegangen sind. Gleichzeitig haben bei uns im Haus auch schon die ersten Menschen "Proplexity" entdeckt und googeln jetzt mit "Proplexity" und finden das ganz interessant, was da passiert.

Also auch so gesehen ist es ja etwas, was wir dann nutzen können, woraus wir lernen. Und am Ende ist es aber auch keine exklusive Partnerschaft. Wir gucken uns auch andere Player auf diesem Markt an und überlegen, was sind da Möglichkeiten, zusammenzukommen. Ja, okay. Ich habe letztens gelesen, dass Plexen ist jetzt das neue Googlen.

Plexen nennt sich das. Wird das neue Wort. Mal gucken, wie schnell sich das verbreitet, wie viel da noch passiert. Aber was ist mit der Glicke? Ich bin total gespannt, was das macht.

Vor allem, wir sind in Deutschland ja ein regelrechter Google-Markt. Ich glaube, in kaum einem Land ist der Anteil oder die Marktmacht einer einzigen Suchmaschine so dermaßen groß. Es ist interessant zu sehen, wie viele Prozentpunkte das jetzt wirklich ausmacht, dass es da was Neues gibt und ob sich das durchsetzt. Und am Ende... Ja, nee, Punkt.

Okay. Wie ist das bei euch, also bei den JournalistInnen? Oftmals kriegt man ja so ein bisschen auch mit, dass auch so ein bisschen, ja, so eine Angst oder so eine Furcht oder so ein Respekt vor dem ganzen Thema KI da ist. Wie habt ihr das intern gelöst, beziehungsweise wie habt ihr da durchgeführt? alle mitgezogen, dass sie eher hoffentlich euphorisch dem Thema gegenüberstehen und nicht so denken, okay, wenn die jetzt hier, wenn Ole jetzt reinkommt, neuer Director oder der Director of AI, ich weiß nicht, ob es vorher einen gab, glaube ich, genau, und denen die Stellen wegnimmt oder versucht damit Stellenabbau auch zu betreiben.

Du hast gesagt, Fact-Checking, okay, das ist der erste Schritt jetzt hier, mehr kommt ja auf jeden Fall. Wie sah so der Prozess aus, wie ihr das intern kommuniziert habt? Also zunächst mal, wir haben das gelöst und alle sind begeistert. Das steht schon mal fest. Die Redaktion ist riesig und divers.

Und was wir Anfang des Jahres nochmal deutlich gemacht haben, ist, dass wir eben nicht darauf aus sind, jetzt, Auf Teufel komm raus, irgendwie mit KI-Tools schneller, günstiger mehr Artikel rauszuhauen, das ist nicht unser Ansatz, sondern ein ganz anderer. Wir gucken uns an, wo kann KI uns sinnvoll bei der Arbeit unterstützen. bei dem, was wir tun. Und zuletzt haben wir auch in der Redaktion Stellen aufgebaut, weil wir in Qualität und Journalismus investieren und eben nicht darüber nachdenken, wie können wir jetzt noch irgendwie den letzten Arbeitsschritt automatisieren und die Leute rauswerfen. Das überhaupt nicht.

Und die Sachen, jetzt auch die Dokumentation, also das sind Sachen, die in der Dokumentation selbst entwickelt werden, nicht weil von außen jemand kommt und sagt irgendwie, hey, mach das mal günstiger, sondern im Gegenteil. Das ist die Sachen, die uns gerade angucken, da sind Leute und ich habe jetzt ein ganz blödes Beispiel, aber das ist, weil das ist jetzt nichts Besonderes und das wird in vielen anderen Häusern genauso sein, aber ich sage es trotzdem. Ja. Dass wir im CMS mittlerweile eine Funktion haben, die SEO-Zeilen vorschlägt, das ist auch schon was, wo dann unser SEO-Team mal gesagt hat, so ganz ehrlich, wir müssen jetzt nicht jeden Tag 100 irgendwas Artikel uns nochmal einzeln angucken, das muss doch einfacher gehen. Wir können mit unserer Zeit so viel Besseres anstellen, so.

Und wenn das so rum funktioniert, glaube ich, dann funktioniert das auch mit dem Ängste abbauen und mit dem sehen, dass das was ist, was helfen kann und was ja nicht in allererster Linie als Bedrohung wahrgenommen wird. So, aber dann sind es hunderte Leute. Also gibt es da gegensätzliche Meinungen? Sicherlich. Und wird man Leute finden, die total heiß drauf sind, künftig irgendwie 60 Prozent ihrer Handgriffe von irgendwelchen Bots erledigen zu lassen, mit denen sie auf Zuruf arbeiten.

Bestimmt wird es Leute geben, die sagen, Entschuldigung, das ist seelenlos. Keine Ahnung, vielleicht auch das. Und deswegen, glaube ich, sind wir gut beraten, eine Atmosphäre herzustellen, wo wir darüber reden und diskutieren können, umso... was das eigentlich mit uns macht und wo unsere roten Linien auch verlaufen, was wollen wir mit dieser Technik machen, was nicht, dass wir weniger über die KI sprechen, sondern möglichst, möglichst konkret an den Beispielen, die da vor uns liegen, reden. Weil am Ende die KI macht irgendwas.

Also was ist denn mit dem Softwareprogramm, das aus Audioaufnahmen Text macht? Da steckt auch womöglich KI drin und es wird von hunderten Leuten gerne genutzt, weil es ihnen im Alltag irgendwie hilft. So und es gibt andere Formen, wo dann plötzlich Software, die wir eh schon haben, auf einmal schalten sie morgen einen neuen Button frei, auf dem so ein Zauberstab ist und dann passiert irgendwas auf magische Art und Weise und dann steckt da auch KI drin. Also deswegen so und es gibt dann wahrscheinlich Arten von KI, die man benutzt. persönlich unheimlicher finden mag als andere und sicherlich auch, was sozusagen das Potenzial angeht, Unsinn zu produzieren oder uns auf Abwege zu bringen.

Aber umso wichtiger, glaube ich, ist es, dass wir da mit offenen Augen unterwegs sind und dann auch darüber reden, was wir so sehen und was wir ausprobieren, damit wir dann nicht irgendwann dahin kommen, dass so ein Klima entsteht, wo dann die einen nutzen das und weiß ich nicht, leisten dann plötzlich mehr und treiben entweder ihre Karriere voran oder machen schon Mittwoch, Mittag, Feierabend, dass da nicht so ein Ungleichgewicht entsteht, oder? Dass so die einen irgendwie so die super KI-Nutzer sind und die anderen fühlen sich dann plötzlich irgendwie ausgegrenzt und abgehängt. Das sollten wir dringlich vermeiden. So und gleich, sich davor völlig verschließen und zu sagen, so überall wo KI draufsteht, das müssen wir jetzt irgendwie wegschließen und verbrennen, das wird ja auch nicht funktionieren. Also wirklich so einen sehr pragmatischen Umgang im Einzelfall gucken, was heißt jetzt eigentlich KI und inwiefern können wir das einsetzen und wollen das einsetzen?

Wo sind die Fallstricke? Was bedeutet das? Und am Ende sind wir bei einer Frage von Verantwortlichkeit. Und das größte Gut, das wir haben, ist das Vertrauen von Nutzerinnen und Nutzern. Und das nicht leichtfertig aufs Spiel zu setzen, nur weil wir irgendwo plötzlich irgendwelche Knöpfe gedrückt haben, die wir nicht verstehen.

Also das wäre natürlich der Worst Case. Ja, das ist ein super guter Punkt tatsächlich mit dieser Diskrepanz zwischen Leuten, die dann wissen, wie man es einsetzt, dass man es einsetzen kann und Menschen, die halt eigentlich noch nicht so weit sind oder sich damit noch nicht so wirklich beschäftigt haben, weil da wird auf jeden Fall eine riesen Kluft im Endeffekt entstehen. Die Frage ist nachher dann auch, wie man das dann überbrückt und wie man dann alle mitnimmt hoffentlich, dass im Endeffekt nicht ganz so groß die Skripanz zwischen den zwei fast schon Klassen, Tech-Klassen dann, KI-Klassen dann werden wird. Aber das kann man nur aktiv bearbeiten, beziehungsweise dann auch als Unternehmen fördern, einfach mit so, was ihr ja auch macht mit diesen KI-Tagen, wo ihr dann sagt, hey, das und das gibt es schon, das ist möglich, hier sind Leute von extern, die uns irgendwelche Demos geben oder was sie auch schon machen und da ist nichts dabei, wo man sich für fürchten müsste, wenn man es halt gut einsetzt, richtig einsetzt. Spooky ist es.

Definitiv. Manchmal ist es schon noch spooky, genau. Das andere ist ja auch, ich will jetzt nicht irgendwie sagen, dass das alternativlos ist, aber es ist schon so, dass Firmen sich darüber glaube ich schon Gedanken machen sollten, weil wir ansonsten ja in Situationen reinlaufen, wo dann keiner so richtig darüber redet und die einen halten sich sozusagen dann auch an die Regeln und womöglich die einen oder anderen nicht und nutzen dann irgendwelche Tools privat, soll vorkommen, habe ich gehört. Und es gibt ja Möglichkeiten, mit Firmen Verträge zu schließen und auch mit Firmen, die im europäischen Rechtsrahmen unterwegs sind, mit Servern, die in Europa stehen und solche Sachen auch rechtssicher hinzustellen, wo man eben nicht plötzlich sagt, ganze Artikel auf irgendwelche freien, kostenlosen oder privat bezahlten, aber auf irgendwelche Server lädt, wo man dann das nicht so ganz in der Hand hat, wird das jetzt dann vielleicht doch zu Trainingszwecken verwendet oder weggespeichert und aufbewahrt. Und diese Art von Also das ist jetzt nicht nur eine KI, also alle, die sich damit irgendwie mehr und länger als ich auseinandersetzen, wissen von dieser Shadow-IT-Geschichte.

Und das hat wahrscheinlich vor der generativen KI mit den ersten Übersetzungsprogrammen auch schon irgendwie so Ärger gegeben, dass Leute einfach dann die kostenlosen Tools benutzen und auch einfach, weiß ich nicht, einfach mal eine Excel-Tabelle irgendwo hochladen und daraus ein PDF machen lassen und der Server steht in... Wenn es gut läuft in den USA, wenn es ganz schlecht läuft auf dem anderen Ende der Welt. So, und dann sind die Daten weg. Und je weniger, glaube ich, eine Firma sich darüber Gedanken macht, so was kann KI eigentlich und was für coole Tools gibt es da und wo ist eine Zeitersparnis und wollen wir vielleicht allen Leuten das anbieten, weil damit sie es nicht irgendwo heimlich nutzen, weil es so geil ist. So, das klingt jetzt doch wieder, als wäre es alternativlos, aber ich...

Ich glaube, das ist schon so eine interessante Aufgabe, dass man guckt, also einerseits Leute sensibilisiert für, ich hätte es fast gesagt, also so KI-Tools oder KI-Suchmaschinen, das ist so wie bei Google. Bei Google würdest du ja auch nicht... Und einige Leute laden vielleicht auch Dateien und Fotos bei Google einfach so hoch und wissen nicht so genau, was damit passiert und hoffen, dass das alles gut geht. Also deswegen muss man, glaube ich, immer sehr und gleichzeitig möchte man ja nicht irgendwie eine Belegeschaft unter Generalverdacht stellen, weil viele sich natürlich auch total an die Regeln halten und darauf warten, dass es Guidelines gibt und Hinweise und dass Tools bereitgestellt werden. Und dass man damit umgeht und sagt, ja, also vielen Dank und wir haben hier Richtlinien, an denen ihr euch entlanghangeln könnt oder wo es eine erste Orientierung gibt, wie wir damit umgehen, wie wir über das Thema denken, welche Tools es gibt, was man mit diesen Tools machen kann, wo vielleicht Fallstricke liegen.

Und das sind Sachen... Nee, also das ist jetzt nicht unbedingt völlig neu mit KI, aber mit KI, wo Technik auf einmal wieder so... Also ich habe schon erzählt, dass ich aufgewachsen bin ohne YouTube und Wikipedia. Und dann gab es das ja irgendwann und dann funkeln die Augen und auf einmal ist das Internet oder Technik wahnsinnig toll. Und KI ist ja vielleicht auch aktuell wieder so ein Moment, wo Software oder Computer und Internet ist nicht nur irgendwie, weiß ich nicht, das, was man kennt und wo man...

arbeitet und acht Stunden am Tag, plötzlich ist da wieder was und es ist faszinierend und es ermöglicht neue Dinge und Leute haben auch Lust, damit rumzuspielen und das ist ja erstmal was Gutes und da muss man, glaube ich, die gute Balance finden aus, einerseits gucken, wie macht man das sicher, aber andererseits eben auch dieses Rumspielen so, ja, also möglichst viele Leute sollten damit rumspielen und gucken, was geht da Es wird ihnen im Alltag begegnen, also auch wenn sich eine Firma komplett verschließen sollte und sagt, nee, wir machen da nicht mit. Das heißt ja nicht, dass man aber nicht da draußen jetzt künftig damit konfrontiert werden wird, weil einem entweder am Telefon nur noch der Chatbot antwortet. Tolle Dystopie. Oder weil die Pressemitteilung von der KI geschrieben wurde, auch noch so eine tolle Dystopie. Also möglichst viele Leute sollten, glaube ich, gucken, was diese Technik eigentlich machen kann.

Und da gilt es irgendwie, Rahmen zu schaffen und das zu ermöglichen. Ja, sehr, sehr schön gesagt. Wann kommt der Hey-Jetbot von Spiegel? Ähm... wir überlegen, glaube ich, schon, was ist eine sinnvolle Art und Weise, wie man auch mit Spiegelinhalten noch anders interagieren kann.

Schauen wir mal. Okay. Spannend. Wie siehst du jetzt so die nächsten Jahre, gerade auch mit Blick auf deine Rolle beim Spiegel, also die nächsten Jahre im Verlagswesen, vor allem mit Fokus auf KI. Was wird auf jeden Fall nicht kommen?

Was kommt höchstwahrscheinlich? Was denkst du, sind die größten Hebel für jetzt einen Verlag bei der Nutzung von KI? Oh Gott, also das sind so viele Fragen in einer und dann, ich mache diesen Job seit neun Monaten und jetzt werde ich nach den nächsten Jahren gefragt, da kann ich ja nur jetzt völlig daneben greifen. Ich glaube, die großen, also ich glaube schon, dass Verlage gucken können, ähm, was sind die Sachen, die sie haben und die sie gut machen und dann überlegen, wie kann KI da sozusagen helfen, das noch besser zu machen oder wie kann man mit dem, was man hat, mit Hilfe von KI vielleicht neue Funktionen oder sogar Produkte anbieten, die dann einigermaßen einzigartig sind und von Nutzern auch wirklich nachgefragt werden. Und ich glaube schon, dass es da was gibt.

Ich glaube auch, es gibt so Potenziale, die man heben kann, Stichwort Personalisierung, Stichwort Ausspielung, Stichwort Transformation von bestehenden Inhalten. Und dann bei der Idee, was hat man? Man hat hoffentlich möglicherweise eine Nutzerschaft, mit denen man noch Sachen anbieten kann, mit denen man noch anders arbeiten kann. Und man hat die Artikel und ein Archiv, wo Schätze drin liegen, wo man mitarbeiten kann. Ja.

So, und also, wo liegen die großen Chancen im Verlage? Ich glaube schon, dass das was ist jenseits von, also natürlich liegt da was drin, dass man sich alle Prozesse anguckt und sich überlegt, gibt es irgendwie Möglichkeiten, da Sachen zu... zu automatisieren oder schlauer zu machen, was dann Arbeit abnimmt. Da gibt es womöglich auch eine Euphorie, die dann irgendwie so denkt, das geht jetzt alles ganz schnell, wir schreiben KI drauf und los geht's. Und dann guckt man sich die Datengrundlage an, liegen die Daten da eigentlich rum, die man dafür braucht, damit eine Automatik oder eine Form von KI irgendwie greifen kann.

Das mag dann an der einen oder anderen Stelle vielleicht auch ernüchternd wirken. Und auf der anderen Seite, also das... die großen Hebel in dem Dreiklang aus wirklich zu gucken. Ich wiederhole mich. Und gerade ist es schweinend.

Ich bleibe bei dem von vorhin. Das ist die Antwort mit, wir haben NutzerInnen, wir können gucken, was ist mit Ansprache, Abo-Kommunikation, Personalisierung, Ausbildung von Inhalten. Wir haben Inhalte, die können wir transformieren in verschiedene Medienformen, Arten und wir haben irgendwie ein Archiv und können gucken, ob wir da Sachen heben können. Ich glaube, das sind so Sachen, die man sich angucken kann. Ja.

Es gibt für uns als Qualitätspublisher sind das glaube ich so die sehr offensichtlichen Sachen, die man machen kann. Und auf der anderen Seite gibt es natürlich für reine Reichweitenportale auch noch ganz andere Möglichkeiten, aber da, das ist halt nicht das, was wir machen wollen. Spannender Ausblick. Mit dem Blick auf die Zeit würde ich sagen, danke Ole für die Zeit, danke für die spannenden Insights zum Thema KI. Hoffentlich hören wir noch viel mehr von dir, beziehungsweise ich kann nur empfehlen, einmal den Follow-Button sozusagen auf LinkedIn zu drücken, kommen auf jeden Fall immer wieder sehr, sehr interessante.

Posts auch. Ist ein bisschen weniger geworden, seit du jetzt deine neue Rolle hast, kommt es mir so ein bisschen vor. Aber gibt auch spannende Themen, wie gesagt, wie diese Liste. Das verlinken wir alles noch in den Show Notes. Und genau.

Dann danke für die Zeit und ja, wir hören uns. Vielen Dank für die Einladung. Du hast die Liste angesprochen. Immer wenn ich irgendwie im Internet Sachen sehe, Artikel, Tools, How-Tos, die sich mit Journalismus und KI beschäftigen, probiere ich die in so eine Liste einzutragen, wenn ich das interessant genug finde und die teile ich. Und die Hoffnung ist so ein bisschen, sharing is caring.

Je offener ich da bin und je mehr Sachen ich da teile, desto mehr auch zurückkommt, weil Leute mich darauf ansprechen, so hey, ich habe das gesehen, kennst du das Tool schon oder auch selber was gebaut haben, lass uns mal darüber reden und deswegen große Einladung, Liste angucken, gerne vernetzen und wenn man selber was Interessantes sieht, so gerne Bescheid sagen, um zu gucken, wo kann uns KI im Journalismus eigentlich helfen und wo vielleicht auch nicht. Sehr, sehr cool. Gucke ich auch auf jeden Fall auch nochmal rein. Perfekt, Ole. Dann in dem Sinne, alles Gute und wir hören uns hoffentlich in der Zukunft nochmal.

Ciao, ciao. Vielen Dank. Bye, bye. Dieser Podcast wird produziert von der Explo GmbH. Wenn auch du neue Zielgruppen über digitale Produkte binden und deine Content-Produktions-Workflows automatisieren willst, dann kontaktiere mich auf LinkedIn oder vereinbare eine unverbindliche Demo direkt auf unserer Website explo-gmbh.de.

Wir sehen uns in der nächsten Folge. Vielen Dank.