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Wissensmanagement neu gedacht mit KI

Warum Verlage jetzt auf RAG und spezialisierte Beratung setzen sollten.

Wenn ein Verlag darüber nachdenkt, Künstliche Intelligenz strategisch einzusetzen, steht er schnell vor einer zentralen Frage: Wie lässt sich vorhandenes Wissen so nutzen, dass es sowohl die interne Effizienz steigert als auch die Bindung der Leserinnen und Leser stärkt?

Eine vielversprechende Antwort darauf ist der Einsatz eines RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) sein – wie es beispielsweise KI-Anbieter wie Retresco mit ihren Question-Answering-Systemen ermöglichen.

Ein RAG-System ist eine Art schlauer Assistent, der nicht nur auswendig gelerntes Wissen nutzt, sondern bei Bedarf in Dokumenten oder Daten nachschlägt, um eine passende und aktuelle Antwort zu geben. So bekommt die Leserschaft nützliche Informationen – ähnlich wie bei einem Gespräch mit einem gut informierten Kollegen.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt hierbei jedoch nicht allein in der Technologie, sondern auch in der strukturierten Vorbereitung und Umsetzung des Projektes: mit klaren Daten, definierten Prozessen und einer gezielten Einführung – begleitet durch eine branchenspezialisierte Beratung.

Typische Herausforderungen im Verlagsalltag

In der Praxis stehen viele Verlage vor ähnlichen Herausforderungen:

Ohne eine systematische Bündelung und Vereinheitlichung der Datenbasis ist der Einsatz von KI entweder ineffizient oder risikobehaftet – besonders im Hinblick auf rechtliche Aspekte wie Urheberrecht, DSGVO oder EU AI Act.

Was ein RAG-System leisten kann

Ein RAG-System verbindet zwei Welten miteinander:

  1. Retrieval – das gezielte Durchsuchen interner Wissensspeicher und Archive
  2. Generation – die KI-gestützte Erstellung neuer Inhalte auf Basis dieser fundierten Informationen

Für Verlage bedeutet das:

Doch diese Potenziale lassen sich nur heben, wenn die zugrunde liegenden Inhalte strukturiert in Form von Wissensarchiven, Datenbanken, Content-Pools oder dokumentbasierten Quellen sind.

Interaktive Wissensnutzung mit RAG: Bereits vorliegende Inhalte neu bereitstellen

Mit RAG lassen sich bereits vorhandene Daten und Inhalte interaktiv und kontextbasiert aufbereiten. Statt neue Content-Angebote von Grund auf zu erstellen, greift die KI gezielt auf bestehende und belastbare Informationsquellen zu, kombiniert diese dynamisch mit generativen Modellen und liefert so präzise, kontextbezogene Antworten oder Zusammenfassungen. Dies ermöglicht eine deutlich effizientere Nutzung existierender Wissensbestände – etwa für individuelle Nutzeranfragen, personalisierte Content-Ausspielungen oder intelligente Recherchefunktionen.

Neue Erlösmodelle durch eine intelligente Content-Nutzung

Durch den Einsatz von RAG können Verlage nicht nur bereits vorhandene Inhalte effizienter einsetzen, sondern auch gezielt neue Angebote und Erlösstrategien entwickeln. Ob als interaktive Beratungsservices, intelligente Mehrwertdienste oder als Zusatzdienste im Abo-Modell – die dynamische Aufbereitung der Inhalte ermöglicht es Verlagen, mehr Wert aus ihrem bestehenden Content zu schöpfen und damit neue, digitale Geschäftsmodelle zu realisieren.

Interaktive, dialogbasierte Bereitstellung von Inhalten durch RAG

RAG ermöglicht Verlagen eine neuartige, interaktive Form der Inhaltsbereitstellung, bei der die Nutzerschaft durch dialogbasierte Schnittstellen gezielt Informationen abrufen kann. Anstatt lange Artikel manuell durchsuchen zu müssen, können Abonnentinnen und Abonnenten durch Chat- oder Sprachschnittstellen konkrete Fragen stellen und erhalten präzise, kontextualisierte Antworten, die aus den Content-Archiven generiert werden. RAG kombiniert hierbei die Möglichkeiten aktueller Sprachmodelle mit einer dynamischen Suche in vertrauenswürdigen Verlagsinhalten, wodurch sowohl Aktualität als auch redaktionelle Qualität sichergestellt wird.

Typische Anwendungsfälle im Verlagsumfeld

RAG kommt in Verlagen vor allem dort zum Einsatz, wo es sich anbietet, Inhalte gezielt, kontextbasiert und dialogorientiert bereitzustellen. Ein typischer Anwendungsfall sind automatisierte Artikel-Chats oder Archivsuchen: Leserinnen und Leser können frei formulierte Fragen stellen, ein Question-Answering-System antwortet präzise und bezieht sich dabei auf bereits veröffentlichte, belastbare Inhalte aus Artikeln, Archiven oder Datenbanken. Auch interaktive Nachrichtenformate profitieren von RAG – Informationen werden individuell aufbereitet und ausgespielt, was Relevanz und Nutzerbindung deutlich steigert.

Recherche-Assistenz und Personalisierung

Gerade in Fachredaktionen unterstützt RAG mit Recherche-Assistenz, indem es zuverlässig passende Inhalte aus den eigenen Content-Archiven bereitstellt – ein eindeutiger Effizienzgewinn in redaktionellen Arbeitsprozessen im Vergleich zu herkömmlichen Suchabfragen in einer Vielzahl unterschiedlicher Ablagen und Dokumente. Zugleich ermöglicht RAG eine personalisierte Content-Ausspielung: Die Leserschaft erhält Inhalte in der für sie passenden Form – als Volltext, zusammengefasst oder per Audio –, abgestimmt auf den individuellen Bedarf und Nutzungskontext.

Content-Aggregation und Weiterverwertung

Über die reine Bereitstellung hinaus bietet RAG größere Potenziale für die Content-Aggregation und Weiterverwertung von Inhalten. Relevanter Content lässt sich automatisiert kombinieren und auf unterschiedliche Vertriebskanäle ausrichten – von themenspezifischen Newslettern bis hin zu Plattformangeboten hinter der Paywall.

Die Rolle einer branchenspezialisierten Beratung

Eine branchenspezifische Beratung kann in einem solchen Fall den entscheidenden Unterschied machen – nicht nur technologisch, sondern vor allem methodisch und organisatorisch:

  1. Datenanalyse und Bestandsaufnahme
  1. Konsolidierung und Rechteklärung
  1. Prozessdefinition und Integration
  1. Change-Begleitung und Qualifizierung

Mögliche Effekte für den Verlag

Wenn ein Verlag diesen Weg strukturiert geht, zeigen sich in der Regel bereits mittelfristig positive Effekte:

Langfristig sollte das Questions-Answering-System zu einem Instrument werden, das nicht nur die interne Effizienz steigert, sondern auch die Kundenbindung durch relevante, konsistente und personalisierte Kommunikation stärkt.

Fazit: Technologie ist der Hebel – gezielte Vorbereitung der Schlüssel

Ein Question-Answering-System wie das von Retresco hilft Verlagen dabei, Wissen besser zu nutzen, redaktionelle Prozesse zu entlasten und den Dialog mit der Leserschaft neu zu organisieren. Damit diese Potenziale realisierbar werden, ist jedoch eine sorgfältige Einführung unerlässlich – konzeptuell, technisch und organisatorisch begleitet.

Eine branchenspezialisierte Verlagsberatung wie Publisher Consultants kann hierbei als Partner agieren, der nicht nur die Technologie versteht, sondern auch die Abläufe, Strukturen und Denkweisen innerhalb von Verlagen. So wird aus einer technologischen Möglichkeit ein strategischer Vorteil – umsatzrelevant, skalierbar und nachhaltig.

Dieser Artikel ist im Original im Themen-Channel »Transformation & Strategie« des DIGITAL PUBLISHING REPORT erschienen.

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