KI und Netzwerkstrategie: Über die Zukunft von Ippen.Media

Sicherlich werden kleine Medienhäuser die Schwierigkeiten haben, technologisch die Geschwindigkeit aufrechtzuerhalten. Da muss man dann oft über eher Buy-als-Make-Optionen sprechen oder sich Netzwerken anschließen. Aber dieses Vertrauen zu bewahren und den Markenimpact, den man sich über Jahrzehnte aufgebaut hat, das ist ein USP, den muss man erhalten und dann auch richtig nutzen. 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 Markus Knall, Chefredakteur und Director für Content bei Ippen.Media.

Markus ist Experte für digitale Content-Strategien und Redaktionsmanagement und hat maßgeblich am Aufbau eines der größten Redaktionsnetzwerke in Deutschland mitgearbeitet. Darunter Marken wie Merkur.de oder Buzzfeed. Deine Expertise liegt darin, wie künstliche Intelligenz und agile Strategien die Medienbranche verändern und welche Rolle Netzwerke für die Zukunft von lokalen Marken haben. Aber genug erzählt, viel Spaß bei der Folge. Moin Markus.

Morgen, hallo. Ich freue mich, dass du dir die Zeit nimmst. Ich bin sehr gespannt, was du uns über die Medien erzählen kannst. Wir haben ja im Vorgespräch schon ein bisschen darüber gesprochen, ähm, Wer du so bist, was Ippen.Media macht, willst du das vielleicht nochmal kurz aufrollen bzw. auch erzählen, wie sich vielleicht auch in dem Fall zum Beispiel Ippen.Media von normalen Verlagshäusern unterscheidet?

Ja, wir haben ein ganz besonderes Modell gewählt bei Ippen.Media, weil wir versuchen als Verlagshäuser, als Netzwerk zahlreicher Webseiten und zahlreicher Medien und Tageszeitungen die Herausforderung der Digitalisierung der Medienbranche zu meistern. Das ist uns bislang ganz gut gelungen. Und wir haben also einen ganz anderen Weg eingeschlagen als viele andere in der Medienbranche. Und dieses Netzwerk zu verantworten, das ist mein Job als Chefdirektor und Director Content. Und das ist Ippen.Media und das ist meine Rolle.

Sehr cool. Und Verwalten bzw. Netzwerk bedeutet in dem Fall nicht, das sind Verlage oder Medienunternehmen, die ihr mit aufkauft, sondern das ist wirklich, ihr bereitet Zugang zu einem Netzwerk vor oder ermöglicht den Zugang zu einem Netzwerk und von dort können die profitieren dann. Das Netzwerk von Ippen.Media hat zwei Bestandteile. Es geht natürlich um die Medien, die der Verlegerfamilie Ippen in irgendwelchen Anteilen gehören, wie der "Münchner Merkur", die "Frankfurter Rundschau".

Aber wir haben auch Partnerzwecke, die nicht Anteile von den Verlegerfamilien haben und die einfach sich dem Netzwerk anschließen und sagen: "Ich möchte an dem Modell partizipieren an sich." Und die Erfolgsmechanik nutzen, weil ich damit besser einfach durch die Digitalisierung komme, durch den Strukturwandel. Und die sind auch Teil des Netzwerkes, ja. Gespannt. Und inwiefern unterscheidet sich das zum Beispiel von Redaktionsnetzwerk Deutschland in dem Zuge? Wir sind ein offenes Netzwerk, also wir haben mehr als die eigenen Titel in unserem Netzwerk.

Wir sind auch weiter offen für alles Mögliche, haben zurzeit auch zum Beispiel sehr viele Anfragen an der Medienhäuser oder auch nicht klassischer Medienhäuser, einfach Content-Produzenten, Content-Creator, Publisher, die noch Wegen suchen, um digital erfolgreich zu sein und da sind wir total offen. Also das Netzwerk kann weit, weit über das hinaus wachsen, was der Medienkunde in seinem innersten Kern ist. Ah, okay, spannender Ansatz. Und du selbst bist ja seit mehreren Jahrzehnten oder über einem Jahrzehnt jetzt bei Ippen tätig. Vorher warst du ja bei Merkur selbst, so wie ich das gesehen hatte.

Wie war so dein Lebenslauf durch Ippen und die Stationen? Also ich habe bei der Tageszeitung volontiert, ganz klassisch im Lokal. Ich kenne also das Traditionsgeschäft vom A Zeitungsmachen, aber auch B von dem Kern dieser Mediengruppe im Lokaljournalismus. Ich bin dann relativ früh auf eine Online-Stelle gewechselt, habe dann dort in so einer Twitter-Rolle an der Schnittstelle zwischen Print-on-Line gearbeitet und da hat mich schon immer total bewegt, Wie kann man das vereinen? Das war am Anfang total schwer zu vereinen, weil natürlich war es so, dass vieles, was die Onliner gemacht haben, bei Print erstmal nicht so gut ankam und vieles, was Print gemacht hat, online überhaupt nicht gut funktioniert hat.

Und das aufzulösen, damals noch eine Reaktorsrolle, das hat mich total beschäftigt. Und dann bin ich relativ früh mit 33 Jahren dann Chefreaktor geworden. Und dann hatte ich die Möglichkeit, darauf dann auch Antworten zu geben. Also was ist die digitale Perspektive und wie geht man mit diesen Brüchen und Friktionen, die es einfach gab in der Zeit, wie geht man damit um und löst man das auch? Ja, okay.

Aber du bist selber, also warst jetzt, hast du erzählt, ein bisschen mehr in diesem redaktionellen Bereich auch unterwegs gewesen. Ist jetzt ja ein ganz neuer Ansatz, den, oder ganz? Neu. Ein großer Ansatz, der jetzt bei euch auch auf der Matte steht mit KI, agentischer KI, die das verfolgt haben im CRESS auch, im CRESS Pro Artikel. Wie kommst du dazu?

Also du bist ja vor allem strategisch, operativ unterwegs und jetzt nicht so die technische Person. Wie kamst du da rein? Ja, ich bin kein Entwickler, ich bin Geisteswissenschaftler, aber als Führungskraft und als Verantwortungsträger für so ein Netzwerk muss man sich natürlich Gedanken um die Zukunft machen. Und wenn man sich anschaut, wie viel an, also mit welchem Volumen wir hier oft reden, mehr als 2000 neue Texte, die jeden Tag zusätzlich in das Netzwerk hineingehen. In Summe arbeiten bei mir über 200 Mitarbeiter im gesamten Netzwerk, arbeiten an die 2000 Journalisten hinein.

mit mehr als der Hälfte aller Deutschen, die wir erreichen, das sind einfach große Zahlen. Und da muss man sich ständig überlegen, wie kann man das überhaupt noch steuern und lenken? Da kommt man dann um KI nicht umhin. Und dann hatte ich die Gelegenheit, als ich noch einen Executive MBA vor ein paar Jahren gemacht habe, mich dann wirklich zuerst, mich tiefer mit KI, mit Management von KI, nicht technologisch, mit Management zu beschäftigen. Und das war noch vor dem JetGPT-Hype und ich war dann gerade mit der Diplomarbeit fertig und dachte mir schon so, okay, ist noch ein nischiges Thema, ist zwar ein Trend, aber eigentlich schon noch nischig.

Und dann war ich gerade fertig, halbes Jahr später kam der JetGPT-Hype und ich war, das war super, weil ich war total gut vorbereitet, hatte schon einen Plan und Verständnis. die Herausforderungen sind. Und ich habe gedacht, was für ein Glück. Und dann konnten wir relativ zügig das Thema angehen und ich habe nicht viel Vorlauf gebraucht. Aber bei mir geht es ja immer darum, wie managt man so einen Change?

Also Technologieinnovationen kommen ja immer wieder in Journalismus. Und die prägen seit 20 Jahren die Veränderung von Journalismus. Technology moves faster than journalism. Das heißt, es gibt irgendeine Technikinnovation, die verändert etwas, manchmal auch sehr grundlegend und wir müssen darauf reagieren. Es gibt halt wenige journalistische Innovationen, die Technologieweränderungen nach sich ziehen.

So und dann ist es aus dieser Perspektive, ist jetzt KI eine sehr große Veränderung, aber es ist auch mal wieder eine Technikinnovation, die es gibt, auf die wir als Journalisten mit unserer gesellschaftlichen Arbeit reagieren müssen. Und so bin ich das geübt und es geht natürlich immer so um Management, so eine Situation, ob man jetzt von maschinellem Lernen spricht. sprechen oder von der ganzen Welle, die wir damals erlebt haben. Der Wechsel von Desktop zu Mobile oder den algorithmischen Systemen von Google und Facebook, als sie in den Nullerjahren groß geworden sind. Es sind alles Innovationen, die man dann managen muss.

Es ist alles immer eine Technologie. Aber im Kern geht es darum: Wie gehe ich damit als Journalist und als Medienhaus um? Okay, sehr cool. Und in dem Fall würdest du sagen, dass die Change Management Prozesse für KI sehr ähnlich sind oder gleich sind? Oder ist es schon nochmal ein ganz anderer Schritt zu sagen, hey, okay, hier ist diese neue Technologie, die könnte potenziell nochmal viel mehr bringen als alles, was bisher da war?

Wir stehen ja noch ganz am Anfang, ist ja die harte Bilanz nach knapp zwei Jahren. Und ich bin auch ein bisschen enttäuscht, wie langsam wir in der Branche auch bislang vorankommen. Die Erwartungen waren riesengroß und wenn man sich anschaut, was wir da an der Fläche machen, dann ist es ja, die große Revolution ist es nicht und auch viele Befürchtungen, dass Massenentlastungen von Journalisten, ja, und was macht der Mensch noch? Wir sind ja in der Branche, da liegt ja davon entfernt, ja, dass es hier irgendwie große Austauschbewegungen gibt, ja, null, ja. Aber wir sind natürlich gut vorangekommen, aber jetzt vielleicht noch nicht so weit, wie vielleicht vor zwei Jahren oft antizipiert wurde, ja.

Und deine Frage war: Ist diese Welle anders als vorherige Wellen? Erstmal ist jede Welle ein Stück weit anders, weil sie immer eine Technologie ist. Gleichzeitig ist es so, dass wenn man mal eine gewisse Tech-Affinität in der Reaktion hat, wenn man sich darauf einstellt, dass es ständig Technologie-Innovationen gibt und wenn man sich so organisiert, dass man immer wieder umbaut und flexibel ist, dann ist es jetzt erst mal egal, welche neue Innovation kommt. Dann ist es halt erst mal wieder Change, dann ist es wieder Technologie, dann ist es wieder, da muss man sich noch anpassen. Was ich den Kollegen übrigens immer mitgebe, wenn es manchmal Ängste gibt vor KI, dann sage ich immer, im Kern ist es immer schnelles Lernen.

und da haben wir schon Erfahrung. Also jeder, der SEO-Arbeit macht, jeder, der Social Media-Arbeit macht, der hat ja schon gelernt, wie agiert man mit algorithmischen Systemen und das ist nichts anderes als KI, das im Sinne von machine learning im Hintergrund, also das können wir schon seit 10 Jahren Und dann haben Leute und Kollegen oft eine gewisse Erleichterung, weil sie sagen, ah, okay, wir haben also so eine Maschine, Mensch-Interaktion, da haben wir schon Standards, das haben wir schon geübt, da haben wir schon gelernt, wie geht man damit um, dass der Algorithmus von Google oder der Algorithmus von Facebook eine Blackbox ist und trotzdem können wir ihn verändern und darauf reagieren und unseren Weg finden. Und jetzt kommt wieder ein maschineller Lernprozess, es kommt wieder ein algorithmischer Prozess in eine andere Dimension. Aber vom Kern kann man sagen, wir haben Mensch-Maschinen-Interaktion schon eingeübt. Und das ist dann auch beruhigend für Kolleginnen und Kollegen, die dann sagen, gut, dann kriege ich es auch hin, dann wird es auch klappen.

Ja, das finde ich einen sehr schönen Ansatz, das runterzubrechen, weil, wie du sagst, faktisch ist es ja eigentlich nichts anderes und bisher sind wir leider oder gut, das gibt zwei Lager, die das da sehen, sehr weit weg davon noch, dass das so ein generalistisches, smartes Etwas ist, was alles lösen kann. Aber finde ich spannend, dass du sagst, dass die Branche sich so langsam, deiner Meinung nach, bewegt, weil... Also jetzt aus externer Perspektive, wir sind ja noch nicht so lange im Verlagswesen unterwegs, ist die Reaktion auf KI schon elementar viel schneller als das, was wir vorher überhaupt irgendwo gesehen haben in der Verlagswelt, wie schnell Video oder Podcast oder alles Mögliche dann adaptiert wird. Gefühlt spricht ja jeder über KI und hoffentlich macht es auch jeder so ein bisschen, aber ist das schon... Hätte ich jetzt nicht gedacht, dass du sagst, es ist so langsam.

Ja, es ist immer eine Frage der Perspektive. Als ein Netzwerk, das sich sehr schnell verändert und auch permanent anpassen will, geht es mir natürlich immer zu langsam. Denn wo stehen wir denn heute? Alle Medienhäuser machen Überschriften, Polizeimeldungen, DPA-Umschreiben. Das ist voll super.

Aber ist das eine Veränderung von Journalismus? Nein, oder? Das ist Reproduktion alter bestehender Workflows. Da liegt noch... nicht viel Innovation.

Und gerade in diesem Sommer, glaube ich, haben ganz viele gemerkt, wir haben jetzt alle irgendwelche Tools gebastelt und irgendwelche Workflows, aber wenn wir am Ende des Tages alle mit JetGPT Sehüberschriften machen und wenn wir alle mit JetGPT die DPA umschreiben lassen, was haben wir dann gewonnen? Dann sind wir zwar alle irgendwie, haben wir alle am Tag eine halbe Stunde Zeit gewonnen, aber wenn es alle tun, wo ist das Unterscheidungskriterium? Wo ist der Wettbewerbsvorteil? Und der große Innovationssprung ist das noch nicht. Ich glaube, der wird kommen, vielleicht im nächsten Jahr schon, wenn wir anfangen über neue Workflows oder dann besser sogar noch neue Produkte, die überhaupt entstehen können, weil es Sprachmodelle im Hintergrund gibt, die uns Arbeit abnehmen.

Sachen, die vorher nie menschlich überhaupt lösbar waren. Und gerade in so Master-Prozessen wie bei uns, wo so eine große Menge an Content geht, die waren ab. Da gibt es einfach bestimmte Themen, die waren. menschlich einfach nicht mehr darstellbar. Und dann glaube ich, wie wir die großen Innovationssprünge sehen, also es geht um diesen iPhone-Moment.

Welche Sachen gibt es in Zukunft, die man sich heute gar nicht vorstellt und die heute auch keiner braucht oder will, die in Zukunft aber jeder sagt, ja, wie konnten wir ohne leben? Und das wird der spannende Punkt werden. Und ich weiß nicht, ob es schon 2025 passieren wird oder 2026 oder ob wir dass wir vielleicht nochmal einen KI-Winter erleben, bevor nochmal eine Portionssprünge kommen. Aber ich hoffe auf diesen Moment, weil das ist dann wirklich veränderungsfähig. Das ist nicht nur alte Prozesse irgendwie mal schneller machen mit ein bisschen Technologie.

Okay, und das ist wahrscheinlich dann auch, du hast mit dem Vorgespräch ja gesagt, ihr habt KI-Team in der Redaktion direkt. Das ist wahrscheinlich dann auch euer Ansatz zu sagen, okay, wir gucken das, die KI-Expertise so nah wie möglich an unserer Redaktion ist. Einfach, dass wir schnell Ideen finden oder auch sehen können, okay, wo könnte man sowas Neues auch bauen, wo gibt es Bedarf, wo gibt es einfach auch die Ideen direkt und den Austausch. Genau, also sind wir beides. KI muss unsere Kolleginnen und Kollegen unterstützen bei ihrer Arbeit und ihnen auch eine Lastung geben.

Aber wir brauchen auch neue Produkte für unsere Leser und das ist genauso wichtig. Das ist noch nicht so weit entwickelt wie Mitarbeiter optimieren, Effizienzsteigerung, aber das wird kommen. Das ist auch immer der schwerere Schritt, aber das wird kommen, muss auch kommen für uns. Welche aktuellen Tools habt ihr jetzt schon bei euch im Einsatz oder was habt ihr für Projekte? Projekte, also abgesehen von dem ganzen agentische KI-Thema, wo wir gleich noch drauf eingehen, aber was habt ihr jetzt aktuell schon so außer Überschriften hoffentlich in der produktiven Umgebung, in der Redaktion zum Beispiel?

Ja, also der größte Block ist ja immer, wenn man Text in irgendeiner Form variiert und versioniert. Und das ist Überschriften umschreiben, das ist einen ganzen Text reformulieren, manchmal auch im Text sich vorschlagen lassen, aus einer Pressemitteilung einen Artikelvorschlag und so weiter. Also es geht immer im Moment ganz häufig darum, ich lasse mir Text in irgendeiner Form umformulieren. Der zweite große Block ist dann immer Foto, also Foto generieren lassen, Bilder generieren lassen. Da geht es immer darum, dass wir nicht fotorealistische Imitationen machen.

Es muss immer von Anfang an klar erkennbar sein, dass es sich um ein KI-generiertes Bild handelt. Und der dritte große Block ist immer Video. Da passiert unglaublich viel, schon auch länger. Also das ist ja kein JetGPT-Thema, sondern da gab es ja vorher schon ganz starke Entwicklungen. Inzwischen kann man heute mit KI-Unterstützung sehr, sehr viel schneller als früher beliebige Mengen an Videos herstellen.

Ja, und du hattest jetzt gerade gesagt, dass die Bilder wahrscheinlich eher in Symbolbild-Illustrationsrichtung gehen. Habt ihr irgendwie gemerkt, dass wenn ihr KI-generierte Bilder einsetzt, dass das auf Unwohlsein bei LeserInnen steigt? kommt, also dass das auf Unwohlsein tritt oder Reaktionen auslöst? Also ich habe keine massiven negativen Reaktionen bislang gespürt, weil wir auch immer sehr offen und transparent damit umgehen, weil es auch schon von Anfang an sichtbar ist, man muss nicht erst die Bilder durchlesen und den Votacredit, bevor man erkennt, dass das von Midjourney oder Dali kommt. Und natürlich gibt es immer Meinungen über den Stil.

Man prägt ja auch einen neuen Bildstil und den finden einige schöner, den finden andere nicht so schön. Darüber, über den Inhalt kann man gerne diskutieren. Das Stilfragen ist natürlich immer auch ein Stück weit Geschmackssache. Aber dass wir es an sich tun, da habe ich eigentlich überhaupt keine negative Interaktion. bekommen.

Labelt ihr alles, was ihr mit KI macht, für die LeseInnen ersichtbar, immer? Alles, was relevant durch KI erstellt wurde, ist gelabelt, ja, Transparenzgebot Was wird nicht mehr gelabelt, um die Diskussion ein bisschen differenzierter zu machen? Wenn KI einfach ein Unterstützungswerkzeug ist, so wie früher Technologie es auch war, dann wird es nicht gelabelt. Weil ich habe ja früher auch nicht reingeschrieben, ich habe jetzt gerade was nachgegoogelt oder ich habe jetzt hier mein Umwandgerät für die Übersetzung und so weiter. Ich glaube, man muss nicht mehr reinschreiben, dass man mit einer Software sein Interview transkriptieren lassen, weil den Inhalt muss ich als Redakteur trotzdem kontrollieren.

Und wenn ich mir einen bestimmten Aspekt eines Textes habe vorschlagen lassen und das dann nochmal überarbeitet und korrigiert eingebaut habe, das muss man sich, glaube ich, auch nicht mehr transparent machen, weil das ist einfach in dem Augenblick ein Werkzeug und ob es der Redakteur nutzt und wie ist es mal seine Entscheidung. Man muss es kennzeichnen, wenn ein Text überwiegend, KI generiert erstellt wurde. Aber bei uns gibt es im Moment praktisch keine Texte, die nicht irgendeiner menschlichen Kontrollstreife durchlaufen. Ja, okay. Glaubst du, wir müssen in Zukunft Bilder, vielleicht auch Fotos, die erstellt wurden, signieren?

Also nicht generiert werden, sondern wirklich echt von RedakteurInnen signieren? JournalistInnen aufgenommen wurden und in Artikeln bereitgestellt wurden, dass man sowas signieren muss, um zu sagen, das ist echt, sodass, wenn es alteriert wird, zum Beispiel Ippen sagen kann oder Merkur.de sagen kann, okay, das Bild kommt vielleicht von uns, aber das Bild, so wie es jetzt ist, das kam nicht von uns, weil die Signatur fehlt. Also was wie HTTPS für Bilder. Ja, also es gibt eine sehr, sehr wichtige Diskussion in der Branche, dass wir irgendeine Zertifizierung hinter journalistischen Content legen. Dass es auch valid ist zu diskutieren, wir werden das Internet überschwemmt mit KI-generierten Content, der überhaupt gar keinem Qualitätsstandard entspricht.

Und deswegen kann das ein Weg sein. Die Frage ist natürlich immer, wer zertifiziert und wer erhebt die Qualitätsstandards. Aber um Journalismus zu schützen, auch um unsere Urheberrechte zu schützen, kann zertifizieren schon durchaus eine Möglichkeit sein. Ja, okay. Spannend ansatzweise.

Ich hatte letztens einen kleinen Prototypen auf dem Tisch und dachte so, vielleicht ganz interessant für die Verlagshäuser, gerade im Bildbereich. Aber wenn du vor allem sagst, okay, wir müssen vielleicht auch wirklich diese generelle Schöpfung, ob das jetzt Text ist, ob das Bild ist, ob das Video ist, einfach irgendwie zertifizieren oder halt eine Signatur hinpacken, dass das von dem oder dem oder dem kommt, um sicherzugehen, dass nicht durch KI einfache Alterierung möglich ist. Super spannender Ansatz. Und auch für den Leser den Qualitätsstandard hochheben, denn die harte Realität im Gegensatz zur alten Medienwelt ist, wenn ich heute meine Google-App öffne oder in einem Social-Media-Angebot bin, ich werde überschwemmt mit Inhalten. Und ich glaube, es ist für Leser viel schwerer zu unterscheiden, was ist qualitativer Content und was nicht.

Früher hat man das durch die begrenzte Medienlandschaft natürlich schon anhand der Marken, man ist einer Marke gefolgt, man hat die Medien gekauft, da war die Qualitätsschwelle schon, ich musste etwas kaufen. Oder ich habe nicht jeder hat eine Sendelizenz bekommen, ich habe überhaupt den Fernseher einschalten müssen, um Zugang zu bekommen. Diese Hürden sind alle massiv runter, das macht es viel schwieriger für Leser, Qualitätscontent von Erlebigen zu unterscheiden. Und da kann es sein, dass Zertifizierung einfach ein wichtiges Signal ist an unsere Leser, wo kommt es her? Und ein Ansatz, ich will gar nicht sagen, dass es der einzige oder auch der richtige Ansatz ist, aber ich glaube, es ist zumindest valid, es zu diskutieren.

Ja, definitiv, definitiv. Tief. Sehr, sehr spannend. Bin ich mal gespannt, was da so kommt. Genau, in CRESS hattet ihr vor allem, Jan-Imm und du hatten ja vor allem über das Thema agentische KI gesprochen, das ist ja auch so ein Riesen- Keyword dieses Jahr eigentlich schon sogar, dass man in die Richtung gehen soll, wie das dann umgesetzt wird.

Ich glaube, das Das ist ein Thema, was viele Leute noch nicht so richtig ganz verstehen. Ihr hattet das als euer Masterthema für dieses Jahr definiert. Was war da so die Entwicklung, die ihr gesehen habt? Wie weit seid ihr gekommen? Was steht an für nächstes Jahr?

Also der Grund, warum das für uns so wichtig ist, ist, wir haben doch alle gemerkt relativ schnell nach dem Jet-GPT-Hype, so ein bisschen Überschriften machen, Text umschreiben oder Foto generieren. Das kann ja jeder machen. Dafür muss ich kein Medienhaus sein. Jeder kann mit sehr wenig Kosten und vor allem mit praktisch keinem Know-how Content reinballern. Da gibt es ja keine Wertschöpfungshöhe, jetzt einfach mal eine Überschrift oder einen Text umschreiben zu lassen.

und das wird für Journalismus nicht langen. Das hilft zwar, sich ein paar Prozent Effizientsteigerungen zu gönnen, aber das wird für Journalismus nicht langen. Wir brauchen wahrscheinlich viel komplexere Wertschöpfungsketten, damit man überhaupt sagt, okay, da ist jetzt wirklich etwas Journalistisches geschaffen worden. Und da gibt es auch ein Alleinstellungsmerkmal für dieses oder jenes Medienhaus oder dann erscheinen sich künstliche Medienhäuser von anderen Content-Produzenten, die es im Internet so gibt. Und da braucht das einfach längere Ketten oder auch komplexere Entscheidungsprozesse, auch komplexere Qualitätsprüfungsprozesse, die andere vielleicht gar nicht machen.

Und das ist nicht so ein Single-Use-Case, machen wir in Überschrift, sondern das ist, wir schaffen mir irgendwoher relevanten Content aus einer Datenquelle oder aus dem Netz oder woher auch immer, bereite den in irgendeiner Form auf, triff auch selbstständig bestimmte Entscheidungen als Agent, dann ist es ein agentisches KI, wenn du... eine gewisse Entscheidungskompetenz hast und spiel das mir irgendwie aus. Und das auch klug unterfüttert mit einem menschlichen Prozess. Das kann dann schon dazu führen, dass sich Journalismus in einer gewissen Weise verändern wird. Und das gibt uns dann auch wieder eine Relevanz zurück.

Weil sonst stehen wir irgendwann neben irgendeiner Script-Kiddie-Bude, die auch mit KI-Knoten draus ballert und der Leser sagt, ja, was ist der Unterschied? Und das kann uns helfen, den Unterschied auszumachen. Wie weit seid ihr dieses Jahr gekommen damit? Das Thema ist ja immer noch so ein bisschen in der Schwebe, auch selbst bei den großen Researchern oder den großen Veröffentlichern, dass sie jetzt gerade erst anfangen. Gab es bei euch kleine Tests, die von Erfolg gezeugt haben?

Also wir legen gerade die technologischen Grundlagen. Wir haben auch einen ersten Test, Prototypen gebaut, wo wir einmal exemplarisch zeigen, wie kann so eine ganzergentische Kette ausschauen, damit man auch ein Gefühl dafür bekommt, wo sind auch Entscheidungsdimensionen, die aufgelagert werden, wo sind Kontrolloptionen. Das haben wir auch schon, das haben wir gebaut. Die Komplexität liegt natürlich das alles dann im Operativen zu verschalten, weil je länger die Kette wird, je komplexer der Entscheidungsprozess wird, desto schwieriger wird die ganze Agent überhaupt zu bauen. Das ist ja gar nicht so trivial, wie sich das anhört oft.

Aber wir sind schon gut vorangekommen. Und wir sehen das für 2025 definitiv als unseren AI-Schwerpunkt. Aber die Grundlagen, die haben wir schon in 2024 gelegt. Wart und seid ihr da jetzt aktiv dann auch am Investieren in neues Personal, also Experten in dem Bereich, die euch da unterstützen können? Oder seid ihr eher auf Training der eigenen MitarbeiterInnen?

Beides. Wir haben inzwischen ein AI-Team, das zehn Mitarbeiter hat. Also insofern haben wir da etwas neu aufgebaut. Wir haben im Sommer eine wichtige Stelle ausgeschrieben, den Agentic AI Engineer. Also wir haben dezidierte Experten für Agentic AI Workflows gesucht und suchen auch immer noch und bauen da das Know-how auf.

Und das ist beides. Also die eigene Truppe dahin weiterzuentwickeln, aber auch sich wieder Know-how reinzuholen, da wo es schon gibt. Ja, ich weiß nicht genau, wo ich es gesehen hatte, aber du hattest ja irgendwo mal gesagt, wenn wir Journalismus im Lokal nicht aufgeben wollen, brauchen wir KI. Glaubst du, dass KI vor allem für kleinere Häuser überlebensnotwichtig ist oder ist das auch für die Großen gleich relevant? Also ob es für kleinere Häuser überlegen ist, das weiß ich nicht genau.

Die kleineren Häuser haben es grundsätzlich schwer am Markt, weil es einfach den Hang hin zu großen Plattformen gibt, die am Ende den Markt oft dominieren. Für uns wird es aber deswegen wichtig, weil die Frage ist ja immer, wie bespielt man kleine Zielgruppen und kleine Communities, ländliche Räume? Und das ist in einer digitalen Welt, die oft auf die größte Zielgruppe, den größten Traffic, einen Artikel, der eine Million Menschen erreicht oder mehr. Das war bislang schwierig, weil es sich natürlich kaum orientiert hat, einen Inhalt zu erstellen, den vielleicht 100 Leute lesen. Wenn wir die Kosten mit agentischem KI runterbekommen.

können wir plötzlich auch kleine Zielgruppen, nischige Themen, ländliche Regionen immer noch journalistisch bespielen, was bislang oft einfach wirklich total schwierig möglich war, was in der analogen Welt von Lokaljournalismus geht, was im digitalen aber ganz schwer in den letzten Jahren. zehn Jahren war, weil es einfach, da geht es einfach um die Finanzierung. Und da kann man sagen, gut, vielleicht ist das nicht viel Geld, aber wenn ich die Kosten auch runterbekomme, dann kann ich immer noch kleine Zielgruppen spielen. Und das ist ein zutiefst demokratischer und gesellschaftlicher Auftrag. Denn wenn am Ende alle dieselben Artikel, die den High Traffic machen, lesen sollen, dann geht auch ein Stück weit Vielfalt verloren.

Und wir glauben schon an Meinungsvielfalt und versuchen deswegen auch in Zukunft weiterzugeben, die kleinen Räume und die kleinen Communities in der Fläche noch zu bespielen. Und das wird aber ohne technologische Hilfe mit rein manuellen Prozessen, das werden wir kaum schaffen können. Ja, da sieht man ja auch viel. Gerade ich habe vor einer Weile mal in Skandinavien mal ein bisschen rumgeschaut und damit eben auch gesprochen über das Thema Technologie. Robot Journalism, nennen die das ja so ein bisschen, jetzt mit KI wird das ja allgegenwärtig wahrscheinlich, aber das war dort noch so ein bisschen auch, wie du gesagt hast, rein basierend auf eigentlich maschinellen Prozessen oder halt auch regelbasierten Modellen und nicht einfach Statutory draufgeworfen.

Wie stark ist da der Austausch bei euch zum Beispiel jetzt mit Scandinavien oder den Ländern dort, beziehungsweise mit den Verlagshäusern dort und glaubst du, die sind immer noch so einen großen Schritt voraus vor Deutschland im Bereich KI, wie es in anderen Themen war? Skandinavien ist ein spezieller Markt, weil es ein relativ kleiner Medienmarkt ist, mitten nicht der sehr breiten Medienlandschaft wie in Deutschland. Das ist natürlich manchmal auch leicht in bestimmten Bereichen vorweg zu gehen. Wir beobachten die internationale Rechnung sehr genau, wir haben auch den US-Markt, schauen wir uns gerade sehr genau an, weil dort vielleicht eher etwas zu lernen ist für den deutschen Markt, das Sterben im Lokaljournalismus, wie kann man das verhindern, da sind die Armees wahrscheinlich ein paar Jahre voraus und wir können für uns schon adaptieren, was müssen wir tun, um das zu verhindern, deswegen schauen wir uns international sehr um, aber eher auf dem amerikanischen Markt als auf dem skandinavischen Markt. Ah, okay.

War auch spannend. Da muss ich auch mal reinschauen. Da hat Ole Reißmann letztens auch gemeint, sie hat einen Besuch bei so einer KI-Week, die sie gemacht haben von Economist und was war das andere? Washington Post, glaube ich. Genau, wie sie KI einsetzen und auch so ein bisschen, wie du auch schon gesagt hast, einfach die Angst auch nehmen oder den Respekt nehmen.

Hey, es ist umsetzbar. Andere machen das schon. Und nur weil jetzt KI mit reinkommen, sind die Jobs nicht sofort weg. Also ihr werdet jetzt nicht gefeuert, sondern es geht eher darum, euch auch, zu schulen oder weiterzuwirken? Tatsächlich haben wir im ersten Jahr Leute eingestellt, weil wir überhaupt erstmal ein Team kreieren mussten, zusätzlich.

Und wir haben erstmal Leute gesucht und aufgebaut. Die Jobangst kann ich denjenigen nehmen, also man muss ja nur auf zwei Zahlen schauen. Das eine ist, wir stehen vor einer großen Verrentungswelle und ich glaube, wir werden einfach schlicht die Notwendigkeit haben, dass wir bestimmte Prozesse technologisch unterstützen, damit wir in einem wahrscheinlich kleineren Arbeitnehmermarkt die Arbeit noch gebacken bekommen. Und das Zweite ist, ich muss ja auch Leute, gerade in ländlichen Regionen oder für sehr kleine, spitze Communities, auch die Menschen mit dem Fach noch auffinden. Das heißt tatsächlich, wenn wir eher ein Problem haben, einen Mangel an Know-how, und da werden wir alle ziemlich froh sein, wenn wir technologische Unterstützung haben, damit wir das überhaupt noch aufrechterhalten können, in diesem kleinteiligen Journalismus, den wir brauchen.

Ja, ja. Gerade im Lokalen ist das ja super spannend. Das finde ich auch sehr, sehr interessant von außen zu beobachten, wie es eigentlich die Großen gibt, die einfach Geld draufwerfen, in Anführungszeichen, können und einfach mal testen können, beziehungsweise vielleicht auch weit vorne raus sein können, Bild, Spiegel und so weiter. Und dann auch so ein bisschen die Kleinen, die noch ihre Archive haben, die noch nicht mal irgendwie für vertagt sind obwohl es ja theoretisch lösungen geben würde inzwischen wo man einmal drüber laufen lässt und dann hat man zu jedem bild tags text und so weiter und so weiter einfach dass man das auch suchbar machen kann besser aber ich habe die vorteile der lokalmarkt in deutschland ist ein anderer das sind nicht die archive zum daten trainieren aber der wichtigste vorteil den die regionalen lokalen marken haben ist das das Vertrauen der Nutzer. Das Vertrauen in regionale und lokale, vor allem auch alte Titel, ist immer noch sehr hoch.

Und wenn man miterlebt hat in den letzten Jahren, wie das Misstrauen von Menschen gegenüber Journalismus, wie das Vertrauen langsam erodiert ist, muss man sagen, im Lokalen ist es immer noch sehr hoch. Das heißt, die Größtigkeit, die wir haben, sind unsere lokalen Marken, zum Beispiel Hanau Anzeiger, also 1725 erscheint der Anzeiger. da haben Menschen noch Vertrauen drin, weil die sagen, das ist real erlebbar, das gibt es auch in der analogen Welt, das ist nicht nur irgendwie ein KI-Avatar auf Instagram, mehr hingefakte Influencer, sondern das ist ein reales Erleben. Und ich glaube, mit diesem Vertrauensvorsprung müssen wir arbeiten, weil das ist immer noch der Kern von gesellschaftlichem Auftrag, den Journalismus erfüllen muss. Und sicherlich werden kleine Medienhäuser die Schwierigkeiten haben, technologisch die Geschwindigkeit aufrechtzuerhalten.

Da muss man dann oft über... eher buy als make Optionen sprechen oder sich Netzwerken anschließen. Aber dieses Vertrauen zu bewahren und den Markenimpact, den man sich über Jahrzehnte aufgebaut hat, das ist ein USP, den muss man erhalten und dann auch richtig nutzen. Ja, okay. Da ist gerade das Stichwort "make or buy" genannt, das ist ja für euch Strategie hat, entweder ihr macht dasselbe oder ihr kauft das sozusagen insgesamt ein, also nicht so, ihr lizenziert das, sondern ihr kauft das dann und bietet das eurem Netzwerk an, wenn ich das richtig verstanden habe?

Also wir sind als technologiegetriebenes Medienhaus versuchen wir immer viel selber zu bauen und in der frühen Phase, ich sage mal Jahr 1 nach TGP Da gab es noch nicht so viel auf dem Markt. Das heißt, da haben wir natürlich auch viel selber entwickelt. Ich erlebe gerade Jahr zwei nach ChatGPT eher so, dass es inzwischen so viel exzellente Technologieangebote und Lösungen auf dem Markt gibt, dass es viel schwieriger ist zu sagen, ich mache das jetzt alles selber, vor allem wenn man dann genauso weit kommt wie früher. Zigarren der Anbieter, ja, das heißt vielleicht dreht sich es gerade in diesem Jahr ein bisschen, vielleicht nächstes Jahr auch noch, ja, das ist natürlich immer ein Spiel, das man in einer unglaublich hohen Geschwindigkeit permanent auch neu entscheiden muss. Im Moment ist es, glaube ich, in der Breite der Angebote, die wir sehen, oft leichter zu kaufen, als selber zu bauen.

Ja. Aber das kann sich auch wieder drehen, wenn die Medienhäuser anfangen, ihre wirklich spezifischen Nischen, ihre USPs zu finden und sagen, da kann ich reingehen, da habe ich einen eigenen Wertschöpfungsvorteil und da hilft mir irgendwie ein Großanbieter nichts und ich benutze den nur als Basis, um meine eigenen Daten, meinen eigenen Content aufzulegen. Aber das wird sich in den nächsten Jahren und Monaten noch besser ausdifferenzieren. Okay, spannend. Ihr habt ja das große Netzwerk, das sind mehr als 50 Marken, so wie ich das gesehen habe.

Viele davon sind ja sogar tatsächlich lokale Unternehmen, die, wie gesagt, nicht die Investitionen tätigen können, um jetzt selber Sachen zu bauen. Habt ihr dann auch so ein bisschen dieses AWS, diesen AWS-Gedanken für Media, dass ihr Tools baut, die ihr dann... als Software as a Service zum Beispiel an die einzelnen Titel im Netzwerk dann verkaufen können sozusagen? Der Kerngedanke unserer Gründung und der Kerngedanke von Jan Ippen war, wir sind eine Technologieplattform. So sind wir vor 15 Jahren entstanden.

Das heißt, wir stellen allen Partnern in unserem Netzwerk unsere Technologie zentral zur Verfügung. Damit kann dann jeder arbeiten mit seinem Content, mit seiner Markenstrategie. Aber vom Grundsatz gibt es erstmal so einen Tech-Stack, der zur Verfügung steht, der auch sicherlich konfigurierbar ist in einem gewissen Maße. Aber diesen Hebel zu ziehen, das zentrale Bereitstellen von Technologie, das ist natürlich einer der Kernerfolgsfaktoren bei uns. Okay, super spannend.

Wenn du jetzt so ein bisschen in die Zukunft schaust, was denkst du so passiert in den nächsten zwölf Monaten bei Ippen.Media in Bezug auf KI, agentische KI, also kannst du irgendwas verraten, ist irgendwas öffentlich, was ihr gerade jetzt vor allem baut, also einen konkreten Use Case, den ihr jetzt versucht abzudecken mit KI, beziehungsweise agentischer KI im nächsten Jahr zum Beispiel? Also agentische KI ist natürlich noch sehr sensibel, deswegen zu sehr, kann ich jetzt nicht unter die Motorhaube schauen lassen, aber ich denke, dass wir 2025 nicht nur Prototypen, sondern den Gang hin ins Operative sehen, dass wir auch sehen werden, wie können solche Prozesse skaliert werden. Also hunderte von Leuten, ja nicht nur ein paar, sondern hunderte von Redakteuren, die damit arbeiten, wo uns das dann auch in der Content-Produktion hinführt. Es kann auch einfach sein, dass wir anfangen, andere Themen abzudecken, die wir vielleicht so nicht gemacht haben, weil Prozesse leichter, schneller oder einfach anders sind. Also wie immer verändert Technologie auch Journalismus, weil man plötzlich Dinge anders und besser tun kann.

Und das werden wir glaube ich 2025 sehen. Und ich hoffe, dass es das Jahr von KI im Lokaljournalismus wird, wo wir einfach ein starkes Gefühl dafür bekommen, wo wird die Reise hingehen. Vielleicht wirklich erste Durchstiche, erste Prototypen, erste Veränderungen, zumindest im Ansatz auch schon sehen werden. Okay, das ist ja spannend. Du hattest ja vorher kurz dein MBA angesprochen.

Vielleicht noch zum Schluss so ein bisschen, ich habe gesehen, du warst auch letztens in St. Gallen an der Universität, wo du selbst studiert hast und hast auch quasi die Rollen gewechselt und deine Insights geteilt zur Branche. Was sind so die Was würdest du so anderen Personen im Management mitgeben, die sich jetzt gerade mit den Herausforderungen und vielleicht auch Chancen für ihr eigenes Medienhaus befinden und sich gerade Gedanken machen? Was sind da so deine größten Learnings? Also die größte Herausforderung ist, dass man im Innersten versteht, dass stochastische Modelle grundsätzlich anders funktionieren als regelbasierte Modelle.

Das wird aktuell ständig gemischt. Überall klebt man das Label KI drauf, ohne dass es im eigentlichen Sinne maschinelles Lernen oder Sprachmodelle oder ich sage jetzt mal jede Form stochastischer Modelle gibt. Und dann ist am Ende nur Automatisierung. Das ist erstmal okay, aber wer das managen will, wer Produktentscheidungen, wer Strategieentscheidungen treffen muss, der muss das verstehen. Und der Unterschied ist einfach der, dass bei regelbasierten Prozessen kann er natürlich sehr genau vorhersehen, was am Ende rauskommt.

Das ist ja der Kern von regelbasierten Prozessen. Alle komplexen Modelle, und das sind Wahrscheinlichkeitsmodelle wie Sprachmodelle, bei denen ist das Ergebnis nur begrenzt vorhersehbar. Also wenn ich ein hohes Maß an Sicherheit brauche, dann kann ich halt nur begrenzt auf schochastische Modelle setzen. Also wenn drei Leute JGBT dieselbe Frage stellen, kriegen nicht drei Leute dieselbe Antwort. Und wenn Sie das zwei Tage später nochmal tun, kriegen Sie auch nicht wieder dieselbe Antwort.

Da wird jeder klassische Manager aus dem regelbasierten Prozess, wird ja wahnsinnig, wenn er sagt: "Das kann doch gar nicht sein. Wieso kriege ich nicht dieselbe Antwort auf dieselbe Frage?" Das heißt, für Sicherheit ist das immer schwierig. Also wer kauft schon einen Taschenrechner, der 80 Prozent richtig liegt? Niemand. Aber in der stochastischen Welt gibt es halt den unglaublich großen Vorteil von Kreativität und dem sehr großen Scale.

Und wenn man das für sich adaptiert und wenn man dort anfängt, die Chancen zu sehen, dann schafft man auch den großen Management-Shift. Und das ist eine Herausforderung. Ich glaube, das ist ein Problem in ganz vielen Häusern, weil man dann doch wieder alte Regelprozesse jetzt mit Machine Learning bauen will und merkt am Ende, ah scheiße, okay, ich habe ja immer eine gewisse Fehlerquote. und dann macht man nicht den eigentlichen Vorteil. Und das muss sich, glaube ich, als Wissen noch entwickeln, also dass das organisationelles Wissen in Unternehmen, auch in der Branche wird.

Das wird sicherlich noch ein Stück weit dauern und ich kann nur Führungskräften sagen, das für sich tief zu verinnerlichen. Weil die Vorteile liegen ja wo ganz anders. Das ist ja kontraintuitiv. Man dachte oft, ja, dann mache ich das, was mir langweilig ist. Das macht nur die Maschine, das muss der Reaktor nicht mehr machen.

So ist es ja oft eben nicht. Weil die Maschine hat ja gerade im Faktuellen oft ihre Probleme. Also lass mal eine mathematische Aufgabe mit JGBT rechnen. War am Anfang nicht so super. Wahrscheinlichkeitsmodelle sind da nicht so klug.

Aber bei kreativen Aufgaben, machen wir mal einen Textvorschlag, machen wir mal ein Frühlingsgedicht im Stil von Goethe. Da gibt es ja nichts Faktuelles zu prüfen. Oder sagt mir Fünfgründer beim Hamburg, cooler ist als Berlin. Da gibt es ja auch nichts zu prüfen, sondern da gibt es einen Vorschlag und den findet man cool. Da wird ein Muster reproduziert, aber es gibt jetzt nichts Faktuelles, ist falsch oder richtig.

ist, sondern da kann man dann große Scale-Effekte sehen, wenn man sich auf das einlässt. Und das ist, glaube ich, das Management, das ist die größte Herausforderung, ja. Das finde ich ein sehr, sehr gutes Schlusswort. Danke dafür auf jeden Fall. Mit Blick auf die Zeit, Markus, vielen, vielen Dank für die Insights, für die Insights über IPM, über architektische KI, wie er das angeht, vor allem das Management-Thema finde ich super spannend.

und ja, vielleicht hören wir uns dann in einem Jahr nochmal, wenn wir dann über die nächsten Schritte bei euch sprechen. Ja, vielen Dank. Danke dir. Alles gut. Schönen Tag.

Ciao, ciao. 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.