Wie Reuters systematisch KI in eine Redaktion mit 2.600 Journalisten einführt

Hallo, ich bin Medienjournalistin Ulrike Langer und du liest News Maschinen. Diese Woche bin ich in Chicago bei der Jahreskonferenz der Online News Association, #ONA26. Es ist meine zwölfte ONA - ich glaube, damit zähle ich als Veteranin. Das hat seine Vorteile. Ich weiß, wie ich das Beste aus dieser Konferenz herausholen kann, und ich erkenne, wenn eine Session tief genug geht für eine Fallstudie. Genau das ist am Montag passiert - deshalb ist die KI-Strategie von Reuters das Thema dieser Ausgabe.

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Vor etwa einem Jahr starrte Andy Sullivan auf ein tausend Seiten langes Gesetzesvorhaben. Die Republikaner versuchten gerade, ihren "One Big Beautiful Bill" durch den Kongress zu bringen, und Sullivan - stellvertretender Politikchef bei Reuters und 25-jähriger Veteran des Nachrichtendienstes - wusste aus Erfahrung: In solchen Vorlagen steckt immer etwas drin. Irgendwo versteckt, schwer zu finden. Also baute er etwas.

Er speiste den Gesetzentwurf in einen LLM-Prompt bei OpenArena ein, Reuters' interner KI-Plattform, und fing an, Fragen zu stellen. Was passiert mit den Subventionen für Elektroautos? Wie wirkt sich das auf Krankenhäuser auf dem Land aus? Es funktionierte. Er machte weiter.

Ein Jahr später betreibt Sullivan 14 Tools - Monitoring-Bots, Dokumentenanalysen, Schichtpläne, Story-Assistenten - die Dutzenden von Reuters-Kollegen zugutekommen. Nicht schlecht für jemanden, der nebenbei noch einen anspruchsvollen Hauptjob hat. Sullivan ist kein Entwickler. Vor zehn Jahren hatte er versucht, Python zu lernen, eine einzige Anwendung gebaut und es dann komplett vergessen. Jetzt ist er der Journalist, der seinem Kollegen, Technikchef Paul J. Cifarelli, den Schlaf raubt.

Bei der ONA-Konferenz in Chicago präsentierte Sullivan gemeinsam mit Cifarelli, VP für Redaktionstools, Jonathan Leff, Global Editor für Newsroom-KI und Finanzstrategie, sowie Arlyn Gajilan, Global Editor für KI-Entwicklung und -Integration. Ihre Session "Making AI Real: What Leaders Need to Know Before Scaling" war weniger eine Präsentation als eine ehrliche Bestandsaufnahme, was es wirklich braucht, um KI in einer großen Nachrichtenorganisation zum Laufen zu bringen. Reuters hat 2.600 Journalisten in mehr als 100 Büros. Dies sind ihre wichtigsten Lektionen:

Vor zwei Jahren startete Reuters OpenArena - eine interne LLM-Umgebung, in der jede(r) Journalist(in) Prompts und einfache Chains mit gängigen Modellen bauen, testen, speichern und teilen kann. Alle Daten sind durch kommerzielle Vereinbarungen mit KI-Anbietern geschützt. In diesem Jahr haben 1.500 der 2.600 Reuters-Journalisten die Plattform genutzt und dabei mehr als 600.000 Anfragen gestellt. Dabei entstanden unter anderem ein auf eine Redaktion angepasster deutschsprachiger Editor, ein brasilianischer Faktencheck-Assistent und ein Übersetzungstool für Russisch - alles von Journalisten für Journalisten gebaut.

Ohne OpenArena wären diese Tools auf privaten Accounts entstanden, mit ungeschützten Daten, unsichtbar für den Rest des Unternehmens. Sullivans eigene Tools leben derzeit noch teilweise außerhalb der offiziellen Reuters-Infrastruktur - verteilt über eine private Website und ein Gmail-Konto, das der Reuters-Spamfilter regelmäßig blockiert. Genau dieses Problem - talentierte Leute, die echte Dinge in einem Governance-Vakuum bauen - soll eine neue Plattform namens Eden lösen. Eden (Editorial Development Environment) soll von Journalisten gebauten Tools ein geregeltes Zuhause geben: Compliance und Sicherheit von Anfang an eingebaut, nicht nachträglich drangeschraubt. Die Plattform ist noch in der Entwicklung.

Parallel zur Basisarbeit integriert Reuters KI direkt in Leon, das interne CMS - das Tool, das jede(r) Journalist(in) jeden Morgen öffnet. Vorschläge für Überschriften, Zusammenfassungen, eine Fehlerprüfung und ein Stilguide-Prompt sind bereits im Schreib-Interface aktiviert. Die nächste Stufe, die sich gerade in der Testphase befindet, ist die KI-gestützte Erstellung des ersten Absatzes nach einem Alert. Reuters veröffentlicht täglich weltweit mehrere tausend solcher Alerts.

Die Logik ist simpel. "Wenn man etwas direkt in den Prozess einbaut, den Journalisten ohnehin täglich nutzen", sagt Leff, "erreicht man sie dort, wo sie sind - man erwartet nicht, dass sie erst irgend woanders hingehen." Ein Tool, das eine Verhaltensänderung verlangt, nutzen die zehn Prozent, die gerne neue Tools ausprobieren. Ein Tool, das im bestehenden Workflow enthalten ist, nutzen alle. Sullivans Tools funktionieren auch von der anderen Seite - er hat sie rund um Informationsflüsse gebaut, die seine Kollegen ohnehin schon im Blick hatten. Die KI hat nur eine Schicht ergänzt.

Sullivans Federal Register Bot prüft täglich dreimal rund 200 Regulierungseinträge, filtert die relevanten für Themen von Telekommunikation über Gesundheit bis zu Exportkontrollen heraus, lässt sie von Claude analysieren und verschickt jeden Morgen um 8:47 Uhr einen Überblick an etwa 25 bis 30 Journalisten. "Wir haben damit schon ein paar Scoops herausgeholt", sagt Sullivan.

Es war auch das erste Tool, das er gebaut hat - und das schwierigste. Die Mechanik hinzubekommen war der leichte Teil. Den Prompt so zu kalibrieren, dass er die richtigen Dinge findet, nichts Wichtiges übersieht und nicht jeden Morgen abstürzt - das hat Monate gedauert. Seine aktuelle Schätzung für einen neuen Prototyp: ein paar Stunden. Für ein verlässliches Tool: mehrere Monate.

Arlyn Gajilans Job - KI-Vertrauen und Governance - sollte ursprünglich Teil einer umfangreicheren Rolle sein. Inzwischen ist es ein Vollzeitjob. Reuters hat sein Governance-Framework nicht als Reaktion auf eine Krise gebaut. Es wurde vorausschauend entwickelt, weshalb es kohärent ist statt reaktiv.

Das Framework umfasst Offenlegung, Verantwortung und den Weg, auf dem ein persönliches Journalisten-Projekt zu einem geprüften Tool und dann zu einer unternehmensweiten Lösung wird. Ein Grundprinzip zieht sich durch alles: Wessen Autorenzeile über einer Story steht, der oder die ist für diese Story journalistisch verantwortlich - unabhängig davon, welche Tools dafür eingesetzt wurden. "Wir wollten keine Formulierungen, die so wirken, als würde die Verantwortung auf die KI abgewälzt", sagt Gajilan.

Cifarellis Version des gleichen Prinzips aus der Entwicklerperspektive: "Jede Redaktion, die versucht, Journalisten daran zu hindern, Dinge zu tun, die ihnen bei ihrer Arbeit helfen, kämpft einen sinnlosen Kampf." Das Governance-System ist keine Hürde. Es eröffnet einen Weg.

Die Redaktion hat derzeit sechs verschiedene selbstgebastelte Schichtplan-Apps. Jede wurde von einem Journalisten mit einem Problem und ein paar freien Stunden entwickelt. Jede funktioniert für die 20 Leute, die sie nutzen. Keine funktioniert für 2.600 Mitarbeiter. Cifarellis Aufgabe ist es, das Chaos irgendwann zu bereinigen.

Das ist kein Reuters-spezifisches Problem. Es ist eher ein typisches Redaktionsproblem des Jahres 2026. Die Kosten für Tool-Entwicklung sind auf fast null gesunken. Die Kosten für die Pflege von sechs Versionen des gleichen Tools nicht. Wer diesem Problem zuvorkommen will, braucht zwei Dinge: einen geregelten Ort, an dem von Journalisten gebaute Tools leben können, und einen klaren Auslöser, ab dem ein persönliches Projekt einer Governance-Prüfung bedarf. Beides erfordert kein großes Technikteam. Es erfordert eine Entscheidung.

In der Session habe ich Leff direkt gefragt, ob Mitarbeiter bei Reuters noch frei experimentieren können oder ob sich die Zeit in der Sandbox klare Ergebnisse bringen muss. Beides, sagte er. Die Basisarbeit wird geschätzt und ausgebaut. Aber der Rollout im Unternehmen wird an konkreten Ergebnissen gemessen: Geschwindigkeit, Fehlerquoten, Reichweite. "Wir sind kein Forschungsinstitut", sagt Cifarelli.

Reuters' Ziel ist nicht, mehr Journalismus zu produzieren. Es ist, die durch KI gewonnene Effizienz zu nutzen, um mehr originären Journalismus zu produzieren - den Scoop, die investigative Geschichte, das Foto, das niemand sonst hat. "Das macht uns zu einer besseren Nachrichtenagentur", sagt Leff.

Das ist ein wichtiger Gradmesser für jede Redaktion, die entscheiden muss, wofür sie KI einsetzt. Mehr Volumen ist die einfache Antwort. Reuters setzt auf mehr Anspruch.