# Redaktionelle Content-Pipeline mit KI-Anreicherung

*Medien / Verlagswesen · Verantwortungslücke · Daten-Hub*

## Problem

Ein Verlag bezog redaktionelle Inhalte aus mehreren Nachrichtenagenturen und internen Systemen, jedes mit eigenem Schema und Metadatenformat. Diese Inhalte ins Web-CMS, ins Print-System und auf Social-Kanäle zu bringen, bedeutete manuelles Umformatieren und Asset-Erstellung. Zwei redaktionelle Vollzeitkräfte verbrachten ihre Tage mit Technik statt mit Journalismus.

## Was wir gebaut haben

Eine Ingest-Pipeline, die Inhalte aus jeder Quelle in ein einziges Schema normalisiert, redaktionelle Filterregeln anwendet (nach Thema, Region und Rechten) und dann eine LLM-Verarbeitung ausführt, um Zusammenfassungen und Schlagzeilen für jeden Kanal zu erzeugen. Inhalte ohne Bildmaterial erhalten automatisch generierte Bilder. Das angereicherte Paket wird ohne manuelles Eingreifen an jedes Zielsystem verteilt.

```mermaid
flowchart LR
  W1[Agentur 1] --> NORM[Schema<br>normalisieren]
  W2[Agentur 2] --> NORM
  INT[Internes CMS] --> NORM
  NORM --> FILT[Filtern]
  FILT --> LLM[LLM-Anreicherung<br>Zusammenfassungen + Schlagzeilen]
  LLM --> IMG[Bild-<br>generierung]
  IMG --> CMS[Web-CMS]
  IMG --> PRINT[Print]
  IMG --> SOC[Social]
```

## Was wir verantworten

Wir überwachen jeden Agentur-Feed auf Verfügbarkeit und Schemaänderungen. Wenn ein vorgelagertes Format abweicht, bemerken wir es, bevor es das CMS erreicht. Außerdem betreiben wir Qualitäts-Guardrails für die LLM-Ausgabe, eine Dead Letter Queue für Inhalte, die die Validierung nicht bestehen, und eine tägliche Volumen-Anomalie-Erkennung, die Einbrüche markiert, bevor das Redaktionsteam sie bemerkt.

## Geschäftsergebnis

Zwei Vollzeitkräfte kehrten zur redaktionellen Arbeit zurück. Inhalte erreichen alle Kanäle in Minuten statt Stunden. KI-generierte Assets werden vor der Veröffentlichung klar zur redaktionellen Prüfung markiert, sodass das Team die Kontrolle behält - ohne den manuellen Engpass.

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