22.03.2021

Robo-Dichter & Fake-Tom Cruise: Was KI schon kann und was das für Medien bedeutet

In seiner heutigen Kolumne beschäftigt Mic Hirschbrich sich mit dem Stand der Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) und deren Auswirkung auf die Medien.
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brutkasten-Kolumnist Mic Hirschbrich über KI
brutkasten-Kolumnist Mic Hirschbrich | Hintergrund: (c) Adobe Stock / Lee

In meiner letzten Kolumne zur „radikalen Transformation in der Medienindustrie“ warb ich dafür, neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) angstfrei und umfassend einzusetzen sowie dafür, im Medienbereich eine „radikale Transformation“ zu wagen, vor allem um die Zukunft des Journalismus zu sichern.

Heute wollen wir uns ansehen, welche Meilensteine KI bislang erreichte, wie wir sie einordnen können und was sie im Medienbereich leisten kann. Und, der Artikel handelt auch von einer KI, die das dichten lernen wollte. Auch dazu gleich mehr.

Was KI von bisherigen Technologien unterscheidet

In früheren industriellen Revolutionen und eigentlich bis zur letzten Jahrtausendwende, war die Sichtweise vorrangig, dass Technologie vor allem simple, standardisierte und sich ständig wiederholende Arbeiten vom Menschen übernehmen kann. KI aber zeichnet aus, dass sie besonders komplexe Arbeiten übernehmen kann.

Ein wenig von Hollywood angeregt, interpretiert man heute aber vieles in KI hinein, was in der Praxis (noch) nicht standhält. Anders als in Filmen, wird KI etwa nur selten in physische Roboter integriert, ganz einfach, weil es meist gar keinen Sinn macht. KI ist heute in vielen Fällen einfach ein „schneller und smarter Assistent“ am Arbeitsplatz („assisted ai“), aber nur selten vollständiger Ersatz für Menschen. Die Nischen-Bereiche, in denen KI bessere Leistungen erbringt als der Mensch, sind aber vielfältig und werden rasch mehr.

Die letzten Bastionen menschlicher Intelligenz und eine KI für Beethoven.

Nachdem DeepBlue von IBM den besten (menschlichen) Schachspieler, Garri Kasparow, 1996 fulminant schlug, dauerte es nochmal 15 Jahre, bevor Watson den amtierenden Jeopardy-Meister schlagen konnte. Das Spiel hat es in sich und galt als eines, das man nur mit assoziativem Denken und viel menschlicher Erfahrung gewinnen konnte. Nun ging es für die KI also darum, Semantik und kontextuelles Interpretieren zu perfektionieren. Danach vergingen nur wenige Jahre bis Googles KI auch die letzte menschliche Bastion im Strategiespiel eroberte und den Meister in GO besiegte.

Irgendwie lieben wir ja alle diese Wettstreits „Mensch gegen Maschine“, gleichen sie doch einem vermeintlichen oder echten Reality-Check, wo wir als Menschheit punkto Überlegenheit (noch) stehen.  

Die Kreativ-KI

Im Kreativbereich machte letztes Jahr die Vollendung von Beethovens zehnter Sinfonie von sich reden, als eine KI so gut trainiert werden konnte, dass sie die Aufgabe erstaunlich gut hinbekam.

Auch im Bereich Texten und Formulieren gab es Fortschritte zu vermelden. Wir berichteten im Artikel „Wie die Roboter schreiben lernten“ über das Sprachmodell GPT-3, das menschenähnliche Texte zu formulieren lernt. Und einer der bekanntesten Autoren unserer Zeit wagte sich vor kurzem in einen spannenden Vergleich mit KI.

Von der „Vermessung der Welt“ zur Dichter-KI

Nach seinem literarischen Welterfolg „Die Vermessung der Welt“ 2005, hatte Daniel Kehlmann Lust auf ein ganz besonderes Experiment. Er wollte herausfinden, ob man einer KI beinbringen könne, gut zu dichten. Dazu flog er, auf Einladung von Open Austria, ins Silicon Valley und arbeitete dort mit KI-Experten zusammen. Das Ergebnis war beeindruckend, aber nicht restlos überzeugend. So beschrieb Kehlmann das Experiment „als spräche man mit einem Verrückten, der luzide Momente hat“. Richtig gescheitert sei das Geschichtenschreib-Experiment nicht, fand Kehlmann. Es habe ein paar schöne absurde Fragmente hervorgebracht. Doch Plots oder Figurenkonstellationen stehe die KI verständnis- und hilflos gegenüber. Die Ergebnisse haben ihn offenkundig nicht völlig überzeugt, aber es sei „etwas zauberisches an diesem Schauspiel, – und zwar jedes Mal“ gewesen. Kehlmann wurde jedenfalls klar, dass hier in Zukunft etwas passieren könne, das er womöglich gar nicht wissen wolle. Und während wir als Klassik-Liebhaber über die Vollendung von Beethovens Sinfonie staunen und kritisch die dichterische Leistung der Kehlmann-KI diskutieren, wird in Prag bereits das erste Theater-Stück uraufgeführt, das zu 90 Prozent von einer KI geschrieben wurde.

Bedrohung für unsere (Medien-) Berufe oder KI als nützliche Hilfe?

Die Fähigkeiten von KI sind heute also dort besonders hoch, wo sie eingeschränkt, spezialisiert und mit besonders hohem Aufwand entwickelt werden. Wir nennen diesen Ansatz „narrow ai„.

Auch der jüngste KI-Aufreger, ein künstliches TikTok Profil von Tom Cruise, bestätigte diese Beschreibung. Die Videos dieses Fake-Profils wirken ungemein echt, man hält die Figur darin zwingend für den echten Tom Cruise. Doch der Deepfake-Entwickler dahinter betonte vor kurzem freimütig, dass auch er enorm viel Zeit investieren musste, um die wenigen Sekunden langen Filmchen zu produzieren.

Die medial ausgeschlachteten Beispiele besonders starker KI sind also zwar beeindruckend, aber auch irreführend, da sie nicht repräsentativ für den Industrie-Standard sind.

Könnten Sie den GO-Meister schlagen oder Beethovens Symphonie vollenden?

Zudem muss man sich im Klaren sein, was man von diesen künstlich entworfenen „Gehirnen“ eigentlich erwartet. Denn ganz ehrlich, wie viele von uns könnten selbst Beethovens Zehnte vollenden, den GO-Weltmeister schlagen oder besser dichten als Daniel Kehlmann, der laut Wiki nicht weniger als 22 Literatur-Auszeichnungen erhielt? Wir vergleichen KI gerne mit den jeweiligen Fach-Größen unserer Spezies aber nicht mit unserem Durchschnitt.

Wo kann KI im Medien-Bereich sinnvoll eingesetzt werden?

Es wird in absehbarer Zeit daher keine standardisierte KI geben, die wie Christian Nusser Newsletter schreibt, wie Corinna Milborn Diskussionen leitet oder wie Tarek Leitner Nachrichten moderiert.

Neueste Medien-Technologie kann aber andere Dinge hervorragend, wenn sie von kompetenten Teams bedient wird. Sie kann Inhalte richtig gut klassifizieren und semantisch einordnen und das in gewaltigen Mengen. Sie kann Inhalte vergleichen, zusammenfassen, einordnen und bewerten, automatische Recherchen laufen lassen und vor allem Kunden mit genau jenen Inhalten und Formaten versorgen, die sie jetzt gerade konsumieren möchten. KI kann schon ganz passabel übersetzen und wird dabei, ähnlich wie beim Formulieren, noch einige Jahre als richtig nützlicher Assistent im Einsatz sein, jedoch noch nicht als Mensch-Ersatz. Sie wird die Aufwände vieler Kuratierungs- und Bearbeitungsaufgaben radikal senken und dem Menschen die Zeit verschaffen, sich um Qualität und inhaltliche Strategie zu kümmern und etwas, wo sich Algorithmen generell noch besonders schwertun: Menschliche Beziehungen und Netzwerke pflegen, um an spannende Geschichten zu kommen.

Um den Hintergrund eines Bildes zu entfernen, braucht es keine Bildbearbeiter mehr, das kann auch KI, in dem Fall sogar aus Österreich. Künstlich generierten Moderatoren kann sie erst im Versuchsstadium Texte vorlesen lassen, aber einen menschlichen Moderator in Echtzeit so mit Filtern optimieren, dass man immer meint, dieser sei perfekt geschminkt, gekleidet und beleuchtet, auch wenn das Gegenteil der Fall ist, das ginge heute schon. In wenigen Jahren wird auch das Transkribieren endlich fehlerfrei funktionieren und damit völlig neue Anwendungen ermöglichen, wie zum Beispiel Echtzeit-Übersetzungen mit den perfekt imitierten Stimmfarben der Originale.

KI wird heute schon häufig beim Finden von Hass etwa in Kommentaren eingesetzt. Aufgrund der Komplexität von Sprache, tut sie das nur in jenen Unternehmen gut, die richtig großen Aufwand dafür betreiben. Bei den kleineren Medienhäusern aber kann sie gute Assistenz beim Aufspürenungewollter Hasskommentare oder Fake-News leisten.

KI wird es kleinen Medien-Teams ermöglichen, wesentlich breiter und umfangreicher auf Märkten aufzutreten, als ihnen das bisher möglich war. Kapitalstarke Unternehmen können dank KI in neue Märkte expandieren und völlig neue und aufwendige Personalisierungs-Strategien entwerfen.

Wir alle werden noch Artikel zu lesen und Nachrichten und Filme zu sehen bekommen, die vollständig auf unsere persönlichen Bedürfnisse zugeschnitten und individualisiert sind. Es wird keine Zielgruppen mehr geben sondern jeder von uns wird eine komplexe Persona repräsentieren. Das ist etwas, das menschliche Content-Produzenten nicht leisten können. Aber das macht nichts, denn wir können diese KIs samt Content-Strategien bauen, füttern, trainieren, steuern und dafür sorgen, dass sie im Sinne unserer Gesellschaft eingesetzt werden. Und da sind wir schon beim wichtigsten Punkt: Wir müssen auch verstehen, diese neuen Medien-Technologie zu bauen und nicht bloß verspätet Konsumenten davon werden! Nur dann kontrollieren wir unsere (mediale) Zukunft.


Zum Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

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Die Gründer von versa: Jakob Logar, Maximilian Brehm und Elija Dentler (v. l.) | (c) webformance.agency

Ein schwieriges Kundengespräch, eine heikle Preisverhandlung oder eine verärgerte Kundin: Solche Situationen gehören in vielen Berufen zum Alltag. Doch wie bereitet man Mitarbeitende darauf vor? Klassische Kommunikationstrainings sind oft zeitaufwendig und bieten nur begrenzte Möglichkeiten, das Gelernte praktisch anzuwenden.

Genau hier setzt das Grazer Startup versa an. Das im Jänner 2026 gegründete Unternehmen hat eine KI-basierte Plattform entwickelt, mit der Mitarbeitende realistische Gesprächssituationen simulieren und anschließend individuelles Feedback erhalten können.

Gegründet wurde das Unternehmen von Jakob Logar, Elija Dentler und Maximilian Brehm. Die Idee entstand aus den beruflichen Erfahrungen der Gründer. Co-CEO Logar war rund 20 Jahre im Vertrieb tätig und absolvierte selbst zahlreiche Kommunikationstrainings. Diese seien zwar hilfreich gewesen, hätten aber meist nur wenig Raum für praktische Übungen geboten. „Da haben wir jetzt einfach gesehen, das was KI da möglich macht, ist eben diesen Flaschenhals der Rollenspiele aufzuheben“, erklärt Logar. Mitarbeitende könnten dadurch unabhängig von Trainer:innen oder Vorgesetzten Gespräche üben.

Von einem Forschungsprojekt zur KI-Plattform

Den Anstoß lieferte ein Forschungsprojekt am Grazer Know-Center. Dort wurde auf Anfrage der Medizinischen Universität Innsbruck untersucht, ob sich Arzt-Patienten-Gespräche mit KI simulieren lassen. Ein erster ChatGPT-Prototyp zeigte Potenzial, aber auch technische Grenzen.

Heute kombiniert versa verschiedene KI-Modelle für die Szenarioerstellung, Sprachinteraktion und Auswertung. Unternehmen können eigene Unterlagen und Kundenprofile einbinden, um möglichst praxisnahe Trainingssituationen zu schaffen.

Doch warum braucht es dafür eine eigene Plattform statt ChatGPT? „Die Magie liegt eigentlich in der KI-Architektur und in der Agent-Orchestrierung“, sagt Logar. Anders als bei der Nutzung eines einzelnen Sprachmodells sollen die KI-Personas konsistent bleiben und die Auswertungen vergleichbar sein.

Eigene KI-Basismodelle entwickelt das Startup nicht. Stattdessen setzt es auf eine flexibel aufgebaute Architektur. „Wir verwenden immer das beste Modell“, so Logar. Neue Technologien könnten dadurch einzelne Komponenten ersetzen, ohne die gesamte Plattform verändern zu müssen.

Eingesetzt wird versa derzeit vor allem beim Onboarding neuer Mitarbeitender. Diese können vom ersten Kundentelefonat bis zur Preisverhandlung unterschiedliche Gesprächssituationen trainieren.

Das KI-Trainingsgespräch selbst erfolgt dann im Look eines Video-Calls. (c) versa Training GmbH

14 zahlende Kunden und bereits profitabel

Nur wenige Monate nach der Gründung zählt versa laut Logar rund 14 zahlende Unternehmenskunden. Darunter befinden sich eine große Bank und einer der größten deutschen Versicherer. Als Zielgruppe sieht versa nicht ausschließlich Großkonzerne. Interessant sei die Plattform grundsätzlich für Unternehmen mit mindestens 20 Mitarbeitenden in kundenorientierten Rollen, etwa im Vertrieb oder Kundenservice.

Der Weg vom ersten Interesse zum Vertragsabschluss sei allerdings nicht immer kurz. Besonders bei größeren Unternehmen würden rechtliche Prüfungen rund um den Einsatz von KI den Verkaufsprozess verlängern.

Finanziert wurde das Startup bislang ausschließlich aus Eigenmitteln. Das Stammkapital von 10.000 Euro brachten die drei Gründer selbst auf. Auf die Frage, wann das Unternehmen profitabel werden wolle, antwortet Logar: „Wir sind schon profitabel.“

Förderabsage als Wendepunkt

Ursprünglich hatte das Gründerteam auf eine aws-Seedförderung gehofft. Nach einem Pitch im Frühjahr 2026 folgte jedoch die Absage. Zu diesem Zeitpunkt hatten die Gründer ihre bisherigen Jobs bereits gekündigt. Trotz des Rückschlags beschlossen sie weiterzumachen. „Wir haben dann aber den Entschluss gefasst, weiterzumachen, weil die Idee so gut ist“, erzählt Logar. Die Absage habe das Team letztlich stärker auf den Markt fokussiert.

Aktuell ist versa in der Science Park Graz Academy und arbeitet im Grazer Unicorn. Zunächst will das Startup aus eigener Kraft weiterwachsen und einen mittleren sechsstelligen Umsatzbetrag erreichen. Für die spätere Skalierung werden Partner gesucht.

Dabei denkt das Team von Beginn an international. „Wir haben ja keine sprachlichen Restriktionen“, erklärt Logar. Erste Kunden aus Deutschland hat versa bereits gewonnen. Langfristig will das Unternehmen vor allem dort wachsen, wo der Bedarf an skalierbaren Kommunikationstrainings besonders groß ist.

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