Frau Anders, Sie beraten Medienunternehmen, die ihr Business automatisieren wollen oder sich durch die Digitalisierung neue Geschäftsmodelle erschließen möchten. Wie schnell wird hier über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz gesprochen? 

Andrea Anders: Erst einmal geht es in solchen Beratungen um die Identifikation von neuen Geschäftsmodellen sowie digitalisierungsfähigen Workflows in praktisch allen Unternehmensbereichen. Und natürlich um die Frage, wie vorhandene Datenschätze gehoben werden können. Nachdem die Prozesse analysiert und die künftigen Ziele definiert wurden, geht es um das "Wie" der Umsetzung. Und hier kommt sehr schnell Künstliche Intelligenz ins Spiel. Denn es gibt heute für fast alle Aufgabenbereiche von Medienunternehmen, seien es Verlage, Broadcasting-Unternehmen oder andere, Software-Tools, die auf Machine Learning, Deep Learning oder Neuronalen Netzen – also KI – beruhen.

Können Sie das spezifizieren?

Anders: Wir sehen eine enorme Dynamik auf Grund der Erfolge und Innovationen in Prozess- und Speichertechnologie, Robotik, Cloud Computing und Sensorik weltweit. In Deutschland gibt es einen gewissen Nachholbedarf im Vergleich zur weltweiten Entwicklung. Daher überrascht es uns auch nicht, dass laut einer Studie der Bitkom vom September 2022 65 Prozent der befragten Unternehmerinnen und Unternehmer Künstliche Intelligenz "eher" bzw. "weit überwiegend" als Chance für sich verstehen. KI-Tools können zu Effizienz- und Effektivitätsgewinnen und damit letztendlich zu geringeren Kosten oder mehr Umsatz führen. Solche Maßnahmen werden gerade in Krisenzeiten benötigt. Gerade jetzt sollten unserer Meinung nach Unternehmen konkrete Problemstellungen aufgreifen und mit einem KI-Projekt beginnen.

Wann macht ein Einsatz von KI bei Medienunternehmen generell Sinn?

Anders: Der Einsatz eines auf KI basierenden Tools macht für Medienunternehmen dann Sinn, wenn die Analyseschritte durchlaufen und die Zielsetzung für den Einsatz klar umrissen wurden. Anders ausgedrückt: Der Einsatz einer solchen Software macht keinen Sinn, wenn nicht vorher geklärt wurde, was sie im Zusammenspiel mit den menschlichen Anwenderinnen und Anwendern leisten soll und was eben nicht. Selbstzweck ist kein guter Grund für die Anschaffung eines KI-Tools. Ein Beispiel: Ein Chatbot kann sinnvoll im Customer Experience Management eingesetzt werden, um den Kundinnen und Kunden einen schnellen Überblick über Antworten auf häufige und ähnliche Fragen zu verschaffen. Wenn allerdings keine große Menge ähnlicher Fragen zu immer gleichen Themen anfällt, lohnt der Einsatz und das Training eines Chatbots vermutlich nicht.

In welchen Bereichen kann Künstliche Intelligenz einen Verlag konkret voranbringen?      

Anders: Am weitesten verbreitet sind KI-Tools in der deutschen Wirtschaft heute bereits im Marketing. In Verlagen und Audiounternehmen sehen wir darüber hinaus sehr viele Einsatzmöglichkeiten in den Bereichen Sales und Redaktion. Laut der bekannten KI-Expertin Livia Rainsberger gibt es unzählige KI-Tools für den Vertriebsbereich. Beispiele sind Software für Call Center Intelligence, Sales Analytics, Price Intelligence, Sales Automation und Inside Sales Intelligence, um nur fünf dieser Kategorien zu nennen. Im Vertrieb von Medienunternehmen gibt es also eine Fülle an Einsatzmöglichkeiten, um die Prozesse ihrer B2B-Sales-Abteilung zu automatisieren und zu professionalisieren.

Aber auch in den Redaktionen sollten sich Verlage und Sender mit KI beziehungsweise dem sogenannten "Robotic Journalism" beschäftigen. Mit Hilfe von KI können aus Nachrichten Podcasts erstellt, aus Sporttabellen ganze Spielberichte automatisch geschrieben und zum Beispiel Audiofiles von Interviews schnell und unkompliziert bearbeitet werden. KI hilft dabei, große und in die Tiefe gehende Datenmengen schnell und detailliert aufzubereiten und sie dann den Userinnen und Usern – zum Beispiel in Mediatheken – mit Hilfe von Algorithmen individuell nach Interessenlage zur Verfügung zu stellen. Zeitungsverlage können auch in der Logistik enorm von KI profitieren. KI führt zu automatisierter, hochflexibler Logistik, das heißt Lieferketten werden steuerbarer und transparenter. Vorausschauendes Handeln in Routenplanung und Kapazitätsmanagement ist hier das entscheidende Stichwort.

Welchen Unternehmensbereich halten Sie für den Wichtigsten?

Anders: Mit welchem Unternehmensbereich Medienunternehmen beginnen sollten, hängt sehr von der individuellen Situation ab. Wo gibt es die größten Kostentreiber, die meisten Probleme oder veraltete Prozesse? Welche Daten sind schon vorhanden oder müssen erst strategisch gesammelt und aufbereitet werden? Wo ist der Wettbewerbsdruck am größten? Wir können nur wiederholen, dass KI nicht an sich die Lösung aller Probleme und Aufgabenstellungen sein kann, sondern eines der Mittel, um konkrete Ziele im Rahmen einer durchdachten Strategie zu erreichen. Die bedeutet natürlich nicht, dass nun alle Medienunternehmen in Deutschland zuerst ihr komplettes Geschäft mit allen Prozessen analysieren und auf den Prüfstand stellen müssen. Es kann sich auch anbieten, einen bestimmten Bereich herauszugreifen und nach einer Analyse dort mit einem KI-basierten Leuchtturmprojekt zu starten. Dieser Weg ist überschaubar, ressourcenschonend und nicht minder erfolgreich, weil auch die Beschäftigten leichter mitgenommen werden können.

Wie lautet Ihre Empfehlung?

Anders: Unsere Empfehlung lautet: Schauen Sie sich konkret den B2B-Kundenbereich an! Die vielfältigen Verbesserungsmöglichkeiten durch KI im Sales haben wir bereits erwähnt. Die immer anspruchsvolleren Kunden müssen heutzutage entlang der Buying Journey individueller begleitet und bedient werden.

Einer Ihrer Leitsätze heißt: Die Reise fängt bei den Daten an.

Anders: Ja richtig. Die Reise zu erfolgreichen KI-Einsätzen muss die gründliche Analyse und Aufbereitung der eigenen Daten einschließen. Es stellt sich die Frage nach der Datenqualität: Sind die vorhandenen Daten, zum Beispiel zur Nutzung redaktioneller Inhalte auf einer Website, eindeutig, vollständig, korrekt, aktuell, konsistent, redundant, relevant, verlässlich und verständlich?

Die Datenquellen spielen ebenfalls eine große Rolle. Wo überall gibt es Daten im Unternehmen? Zum Beispiel im Warenwirtschaftssystem, in F&E, im Produktmanagement? Und wo kommen sie her? Stammen sie aus Kundenbefragungen oder anderen Quelle? Wenn man mit der Analyse der vorhandenen Daten beginnt, wird man überrascht feststellen, an wie vielen Stellen im Unternehmen hochwertige und nutzbare Daten vorhanden sind, die mit Hilfe von KI interpretiert und weiterverwendet werden könnten.

Allerdings führt dies auch regelmäßig zu der Erkenntnis, dass die Daten nicht überall in gleicher Güte, Menge, Aktualität, Verfügbarkeit und Art vorliegen. Dann muss die Sammlung von Rohdaten zunächst optimiert werden. Erst nach der Bereinigung und Speicherung strukturierter Daten können diese in einem KI-Tool beschrieben, diagnostiziert und im nächsten Schritt auch für vorhersagende Analysen verwendet werden. Die Bedeutung von professionellem Datenmanagement kann im Zusammenhang mit KI nicht stark genug betont werden!

Selbst wer aktuell noch nicht an ein konkretes KI-Projekt denkt, sollte die enorme Bedeutung strukturierter und systematischer Datensammlungen für die Zukunft stets im Auge haben.

Muss ein Unternehmen eine bestimmte Größe haben, um KI sinnvoll einzusetzen?

Anders: Es gibt inzwischen derart viele KI-Tools für fast alle Unternehmensbereiche und Einsatzzwecke, dass die Größe eines Unternehmens nicht ausschlaggebend ist für den generellen Einsatz dieser Technologie. Im konkreten Fall kann aber eine ausreichende Datenmenge für eine sinnvolle Anwendung entscheidend sein.

Mit welchen weiteren Entwicklungen rechnen Sie?

Anders: In dem Maße, in dem neue Anwendungen und Anbieter auf Basis von KI auf den Markt kommen, wird auch der Einsatz von solchen Tools in deutschen Medienunternehmen steigen. Darüber hinaus entsteht durch early adopter immer ein gewisser Wettbewerbsdruck, der andere zwingt, nachzuziehen. Wir denken dabei zum Beispiel an publishing content, der auf Basis von Analysen immer individueller auf die Interessen der Leser, Hörer oder digitalen User zugeschnitten werden kann. Publisher, die ihren Kundinnen und Kunden diese Technologie nicht anbieten können, werden Wettbewerbsnachteile erleiden und daher schnell nachziehen. So sind die meisten Publisher schon heute gezwungen, Skills für Smartspeaker produzieren zu lassen. Mit dem fortschreitenden Einzug von KI in alle Unternehmensbereiche wird aber auch die Diskussion um die Risiken dieser Technologie in der Gesellschaft und den Unternehmen zunehmen.

Welche Risiken meinen Sie?

Anders: Journalistinnen und Journalisten wollen ebenso wie ihre Leser- und Hörerschaft sicher sein, dass automatisiert erstellte Texte und Beiträge keine Fake News produzieren. Wer sich für eine Stelle im Unternehmen bewirbt, möchte sichergehen, dass seine Bewerbung "gerecht" und die eigene Person hinsichtlich der Eignung wohlwollend und allumfassend bewertet wird. Auswahlverfahren, die durch KI unterstützt werden, dürfen beispielsweise Vorurteile durch das Trainieren der KI mit falschen Parametern gerade nicht bestätigen. Die Verantwortlichen in den Unternehmen, die Entscheidungen auf Basis von KI-basierten Empfehlungen tätigen, müssen deshalb wissen, was die Software kann und was nicht.

Wie eingangs gesagt, darf der KI-Einsatz eben kein Selbstzweck sein! Julia Gundlach von der Bertelsmann Stiftung hat auf den Medientagen in München 2021 gesagt: "Algorithmische Systeme sind Hilfsmittel, keine Heilsbringer." Das trifft es sehr gut. Sowohl die Medienunternehmen selbst, die KI einsetzen, als auch ihre Kunden und Belegschaften sollten schon konkrete Vorteile davon haben, zum Beispiel Zeitersparnis, Wegfall von monotonen Tätigkeiten, schnellere Antworten rund um die Uhr oder Analysen aus großen Datenmengen, die der Mensch nicht leisten kann.

Last but not least: Um dies alles zu gewährleisten, um die Chancen und Risiken auf KI-basierter Technologien in den Unternehmen abschätzen und KI wirklich zielführend und erfolgreich einsetzen zu können, muss die deutsche Wirtschaft insgesamt, nicht nur die Medienbranche, noch erheblich in die Aus- und Weiterbildung ihrer Fachkräfte investieren.

Das Interview führte Helmut van Rinsum

Die Audioexpertin Andrea Anders ist bei aprile consulting als Consultant tätig, unter anderem für das Thema Künstliche Intelligenz. Sie verfügt über große Erfahrung im Audio- und Verlagsbereich, in den vergangenen 30 Jahren hatte sie verschiedene leitende Marketing- und Vertriebsfunktionen inne, darunter bei Axel Springer, OK Radio, Radio Hamburg und zuletzt bei der VMG Verlags- und Medien GmbH & Co. KG in Magdeburg.

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