Warum es einfach ist, Schnellboote zu Wasser zu lassen – und schwierig, sie zurück zu holen

Hallo, ich bin Medieninnovations-Journalistin Ulrike Langer und Du liest News Maschinen. Wenn dieser Newsletter für Dich wertvoll ist, kannst Du ihn durch ein Premium-Abo unterstützen. Premium-Abonnenten erhalten mindestens einmal im Monat wertvolles Bonus-Material. Auch in dieser Ausgabe (siehe unten).

Jede Redaktion, die mit KI experimentiert, stößt vor die gleiche Wand, und es ist keine technische. Die Experimente funktionieren. Ein kleines Team baut etwas Innovatives, es tut, was es versprochen hat, alle sind beeindruckt – und dann bleibt es dort, wo es gebaut wurde, und erreicht nie die Kernredaktion, in der der Großteil des Journalismus produziert wird. Das schwierige Problem bei KI im Newsroom ist nicht, ob ein Experiment gelingt. Es ist der Transfer: das, was ein schnelles, isoliertes Team lernt, in eine große, langsame Organisation zu bringen, die nicht dafür gebaut wurde, Innovation aufzunehmen.

Die norwegische Boulevardzeitung VG, eine der offensten Pro-KI-Redaktionen Europas, ist hier weiter gegangen als die meisten. Beim Nordic AI in Media Summit in Kopenhagen hat Chefredakteur und CEO Gard Steiro sogar die Fehler seiner eigenen automatisierten App öffentlich gemacht. Diese Offenheit ist am Ende das Nützlichste an VGs gesamter KI-Story – aber um zu verstehen, warum, muss man bei der Struktur des Problems anfangen.

Steiro baut seine Argumentation auf einer alten Beobachtung des Technologen Scott Brinker auf, manchmal Martec’s Law genannt: Technologie verändert sich exponentiell, aber Unternehmen verändern sich logarithmisch, und der Raum zwischen den beiden Kurven ist ungenutztes Potenzial. Mitarbeiter weiterzubilden verkleinert die Lücke ein wenig. Es schließt sie aber nicht, und es verkleinert sie nicht schnell genug. Auf die Frage, ob eine große, traditionsreiche Organisation wie VG durch Weiterbildung das Tempo erreichen kann, das KI nun erlaubt und erfordert, fällt Steiros eigene Antwort knapp aus: Nein.

Damit bleibt ein strukturelles Problem. Die alte Produktionslinie Artikel für Artikel lässt sich nicht halten – sie kommt mit Umfang und Tempo, die KI ermöglicht, nicht mit. Aber man kann auch nicht einfach Tausende Menschen auf eine neue Arbeitsweise umschulen, bevor es zu spät ist. Wie ändert ein Tanker überhaupt seinen Kurs?

VGs Antwort ist, gar nicht erst zu versuchen, das ganze Schiff auf einmal zu wenden. Stattdessen lässt das Unternehmen so genannte Schnellboote zu Wasser: kleine, schnelle Teams, die dem Hauptschiff vorausfahren, scharfe Wendungen nehmen und frei experimentieren, ohne die Kernmarke – und das daran hängende Vertrauen des Publikums – zu riskieren.

Die Metapher ist eingängig, und VG hat sie nicht erfunden. Bei derselben Veranstaltung beschrieb Politikens Chefredakteurin Amalie Kestler die Optionen ihrer Redaktion in nahezu identischen Worten – schwere Panzer gegen leichte, schnelle Drohnen. Das Modell hat außerhalb des Journalismus eine lange Geschichte, in der es eine gut dokumentierte Schwäche mit sich trägt: Das schnelle Team bringt etwas wirklich Neues hervor, und die Mutterorganisation schafft es nie, die Innovation zu übernehmen. Das Schnellboot fährt. Die Ladung kommt nur selten zurück an Bord.

Das ist der eigentliche Test. Nicht, ob VGs Schnellboote fahren – das tun sie offensichtlich –, sondern ob irgendetwas, das sie lernen, jemals den Tanker erreicht.

VGs Vorzeige-Schnellboot ist VGX, eine App, die von allem befreit ist, was Nachrichten aus der Printära für selbstverständlich halten: keine feste Titelseite, kein Standard-Artikelformat und – das Detail, das Steiro betont – kein Content-Management-System. Sie läuft rund um die Uhr, ohne Redakteure im Dienst. Darunter liegt eine Clustering-Engine, gebaut, um über VGs Muttergesellschaft Schibsted hinweg geteilt zu werden. Sie durchsucht eingehende Artikel und Videos durchsucht, gruppiert sie nach Bedeutung und entscheidet, ob jeder neue Beitrag eine eigene Story beginnt oder sich einer bestehenden anschließt. Eine Reihe spezialisierter Agenten übernimmt das Schreiben; eine experimentelle Ebene erlaubt es einem Redakteur, das Produkt anzupassen, indem er einen Agenten in normaler Sprache anweist, statt ein CMS zu bearbeiten.

Steiro ist all dem gegenüber unsentimental. Die Nutzererfahrung, sagt er, ist noch nicht gut. Auf die Frage, ob VGX als Produkt überleben wird, sagt er: wahrscheinlich nicht. Das klingt seltsam aus dem Mund eines CEO über sein eigenes Vorzeigeprojekt, bis man sich erinnert, wofür das Schnellboot da ist. Es war nie dazu gedacht, eine Hit-App zu produzieren. Es war dazu gedacht, etwas hervorzubringen, das der Tanker nutzen kann – und nach Steiros eigener Darstellung ist genau ein Transfer gelungen: die Clustering-Engine, die jetzt auf VGs Hauptprodukt läuft und wiederkehrenden Lesern eine personalisierte Zusammenfassung dessen gibt, was sich seit ihrem letzten Besuch geändert hat. Ein Transfer, ausgehend von der einen Komponente, die bewusst zur Wiederverwendung gebaut wurde.

VGs anderes Schnellboot, VG Lab, sucht neue Geschäftsmodellen statt neue Formen von Journalismus. Sein Screening-Tool bewertet jede Idee – kann VG sie bauen, gibt es einen Markt, was würde sie kosten – und durchsucht die Welt nach Konzepten, die das Kopieren wert sind. Ein Zwei-Personen-Team plus eine Reihe von Agenten kann in ein, zwei Tagen einen funktionierenden Prototyp auf die Beine stellen. Steiro sagt, das Lab habe im vergangenen Herbst die meist heruntergeladene App Norwegens gebaut und inzwischen Millionen Kronen Umsatz erwirtschaftet, die mithelfen, Journalismus zu bezahlen.

Tempo und Umsatz sind real. Aber gemessen am Transferproblem macht VG Lab nicht das, was die Schnellboot-Metapher verspricht. Es speist nichts in die journalistischen Produktionsabläufe  der Redaktion zurück – es ist ein profitables Start-up, das neben der Mutter herläuft, eine hauseigene Umsatzquelle und keine Kurskorrektur für den Tanker. Sehr nützlich. Nur eben kein Beleg dafür, dass das Modell das Problem löst, für das es gebaut wurde. Zwei Schnellboote insgesamt haben hat ein einziges wiederverwendbares Tool für die Kernredaktion hervorgebracht. Nichts hat bisher verändert, wie die Kernredaktion arbeitet.

Wie also gelangt eine Innovation von einem Schnellboot in den Hauptbetrieb? Auf genau diesen Punkt angesprochen, antwortete Steiro: Es hängt davon ab, dass eine bestimmte Person die Innovation entdeckt und sie von Hand in die Hauptprodukte trägt.

Das ist der ganze Mechanismus. Der Schritt, auf dem die gesamte Strategie ruht – der Übergang vom schnellen Experiment zum Kernbetrieb –, ist kein Prozess, keine Pipeline, keine Institution. Es ist eine fähige Einzelperson, die etwas bemerkt und es von Hand hinüberträgt, jedes Mal. Es gibt keinen festen Mechanismus. Es gibt eine Person.

Der Mechanismus ist fragil. Aber Steiro geht erfrischend offen mit Schwächen und Fehlern um. Er zeigte VGX’ Fehler einem Saal voller Kolleginnen und Kollegen aus der Branche: eine kleine schwedische Berühmtheit, zur Eilmeldung hochgestuft; die interne Argumentation des Systems, die in eine veröffentlichte Zusammenfassung durchsickerte; eine Story, die in einem norwegisch-schwedischen Sprach-Wirrwarr erschien; der schwedische König, irrtümlich zum Staatsoberhaupt Norwegens erhoben. 

Weil VG die Fehler nicht unter den Teppich gekehrt hat, lässt sich aus dem gesamten Versuch lernen, nicht nur aus den Teilen, die funktioniert haben. Die Lehre ist nicht, dass sie das Transferproblem gelöst hätten. Sie ist, dass sie ehrlich genug sind, es ungelöst zu zeigen. Sie haben sich an harte Probleme gewagt: echte Schnellboote zu Wasser gelassen, sie offen scheitern lassen und sich geweigert, das Vorzeigeprojekt als Triumph auszugeben.

Was sie nicht gebaut haben – und was bisher wohl niemand gebaut hat –, ist ein System, das Innovationen automatisch vom Experiment in den Kernbetrieb überführt. Das Schnellboot zu Wasser zu lassen, ist die einfachere Teil. Schwieriger ist es, einen Weg zur Skalierung zu finden. 

Hinter der Paywall: