Wir kennen es aus vielen Bereichen: viele sind unmittelbar von KI und Automatisierung betroffen. Mit der fortschreitenden Integration dieser Technologien entsteht immer etwas neues und das wiederum sorgt dafür, dass wir traditionelle Prozesse hinterfragen und neu definieren müssen.
KI News Daily ist unser Projekt, das die Potenziale und Grenzen dieser Entwicklung auslotet. Es automatisiert den gesamten Workflow der Nachrichtenproduktion – von der Themenfindung bis zur Veröffentlichung – und nutzt dabei make.com, ChatGPT, Podigee, Elevenlabs und viele weitere Tools.
Wichtig ist uns dabei insbesondere, dass wir „richtig“ Bericht erstatten. Das bedeutet: Seriöse Quellen, KI-„Redakteuere“, Prüfung, Angabe von Quellen.
Warum haben wir KI-News-Daily gestartet?
Das Ziel ist nicht die Optimierung journalistischer Arbeit an sich, sondern vielmehr ein slebstgesteckter „Forschungsauftrag: Effizienzgewinne, Skalierbarkeit und technologischen Limitierungen in vollständig automatisierten Workflows.
KI News Daily fungiert als Validierungsplattform für den Einsatz von Automatisierungstechnologien und ermöglicht es, Erkenntnisse auf andere Branchen und Prozesse zu übertragen.
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Automatisierung ohne Grenzen: Vom Input zum Output in Echtzeit
Der Clou von KI News Daily liegt in der vollständigen Integration und Automatisierung des gesamten Content-Produktionsprozesses. Dabei wird konsequent auf die Nutzung von Low-Code- und No-Code-Plattformen gesetzt, um maximale Flexibilität und Anpassungsfähigkeit zu erreichen. Das gesamte System basiert auf einer modularen Architektur, die verschiedene Automatisierungsstufen nahtlos miteinander verbindet:
- Datenaggregation und Input-Management: Über RSS-Feeds und API-Integrationen werden kontinuierlich Inhalte gesammelt, die als Input für die weiteren Prozesse dienen.
- Automatisierte Content-Generierung: Mit Natural Language Processing (NLP) werden aus den aggregierten Daten Blogartikel, Social Media Posts und Podcast-Skripte erstellt. Dabei werden Stilrichtlinien und SEO-Optimierungen direkt integriert.
- Multimediale Distribution: Durch die Verwendung von Text-to-Speech-Algorithmen und automatisierten Veröffentlichungsprozessen wird der Content nicht nur als Text, sondern auch als Podcast und Social Media Post ausgesteuert.
- Geplante Erweiterungen umfassen automatisierte Newsletter und Video-Content, um eine vollständige Multichannel-Präsenz zu gewährleisten (dauert nicht mehr lange!!!)
Technologie-Stack und Infrastruktur
KI News Daily setzt auf make.com (Affiliate) als zentrale Integrationsplattform, um die verschiedenen Automatisierungen umzusetzen.
Der Ansatz folgt einer API-First-Strategie, die eine dynamische Anpassung und Erweiterung des Systems ermöglicht. Das bedeutet, dass alle Prozessschritte über standardisierte API-Schnittstellen miteinander kommunizieren und flexibel ausgetauscht oder skaliert werden können.
Core-Technologien im Einsatz:
- Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT
- Text-to-Speech-Algorithmen für die Generierung von Audio-Formaten
- Bildgeneratoren, wie FLUX1.1 Ultra Raw
- Automatisierte Deployment-Pipelines zur Veröffentlichung auf Social Media und Podcast-Plattformen
Dieses Framework gewährleistet eine nahtlose Skalierbarkeit und ermöglicht es, neue Kanäle oder Formate mit minimalem Aufwand zu integrieren. KI News Daily fungiert somit als Proof of Concept für eine vollintegrierte, hochskalierbare Automatisierungsinfrastruktur.
Grenzen der Automatisierung – wo entstehen Fehler?
Da KI News Daily primär als Experimentierfeld dient, liegt ein wesentlicher Fokus auf der Validierung von Ergebnissen und der Fehleranalyse. In einer vollständig automatisierten Umgebung sind Fehler nicht nur unvermeidbar, sondern notwendig, um die Leistungsfähigkeit und die Grenzen der eingesetzten Technologien zu verstehen.
Kernfragen der Validierung:
- Wie zuverlässig sind automatisierte Content-Generierungsprozesse?
- Welche Fehler- und Bias-Quellen treten auf, und wie können sie systematisch reduziert werden?
- Wie fehleranfällig sind die Automatisierungen?
Bislang können wir sagen, dass die Ergebnisse besser sind, als wir zu hoffen gewagt hatten! Ja, zwischendurch haben wir ungewollte Artefakte in unseren Podcasts. Und ja, gelegentlich kommen seltsame Texte im Blog an oder es wiederholt sich ein Thema trotz einem Abgleich der Inhalte, um Duplikate zu vermeiden.
Einen heftigen Fall von „das geht gar nicht“ hatten wir aber noch nicht! Und das stimmt uns zuversichtlich.
Die gewonnenen Erkenntnisse fließen direkt in die Weiterentwicklung der Automatisierungen ein.
Podcast „KI Briefing Daily“: Automatisierung im Audioformat
Ein herausragendes Beispiel (entschuldige bitte, ein bisschen Eigenlob ist an der Stelle hoffentlich okay!) für die konsequente Umsetzung der Automatisierung ist der Podcast „KI Briefing Daily“. Er wird vollständig aus den automatisiert ausgewählten News erstellt – ohne jegliches menschliches Eingreifen.
Hierbei kommen Text-to-Speech-Tools zum Einsatz, um die Skripte in Sprache umzuwandeln. Das Ziel ist es, natürliche Sprachmelodie und Intonation zu erreichen, um den Audio-Content so ansprechend und authentisch wie möglich zu gestalten – mittlerweile haben wir die Parameter ganz gut eingestellt, oder?
Übrigens: Den Podcast gibt es auch als Produkt!
Lessons Learned und Ausblick
KI News Daily hat bereits wichtige Erkenntnisse geliefert, die weit über die Nachrichtenproduktion hinausgehen:
- Automatisierung kann komplexe kreative Prozesse abbilden, wenn modulare und skalierbare Systeme eingesetzt werden.
- Fehler und Bias sind unvermeidbar, bieten aber wertvolle Daten für die Weiterentwicklung der Algorithmen.
- API-First- und No-Code-Ansätze ermöglichen eine extreme Agilität und Anpassungsfähigkeit in der Prozessgestaltung.
Und schlussendlich: ES IST TATSÄCHLICH ALLES MÖGLICH!
Wow. Kurz sacken lassen, oder?
Die gewonnenen Erkenntnisse werden nicht nur zur Weiterentwicklung von KI News Daily genutzt, sondern auch auf andere Business-Prozesse und Industrien angewendet. Damit wird das Projekt zu einer Innovationsplattform für radikale Automatisierung, deren Ergebnisse branchenübergreifend genutzt werden können.
Vielleicht als nächstes für deinen Use-Case?
Links und Ressourcen zu KI-News-Daily
- Der Podcast aus Spotify (oder überall, wo es sonst Podcasts gibt)
- Der Podcast auf Englisch
- Der Blog
- Unser X-Account (Twitter)
- Unser Instagram-Account
Last but not least: Viele der genutzten Tools, Automatisierungen und Hacks, um das alles umzusetzen, zeigt Sven in unseren YouTube-Videos! Schau doch mal rein, lass ein Abo da und lern Automatisierung!
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Wie du lange Inhalte komprimierst, zeigt „YouTube scrapen und in Podcasts umwandeln“.
Auch „Podcast-Automatisierung mit Make.com“ ergänzt diesen Ansatz gut.
