Case Study

Künstliche Intelligenz zur Unterstützung von Journalisten

Das von Machine Learning Reply entwickelte kollaborative Schreibtool gewinnt den SMAU Innovation Award.

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Synergie zwischen Kreativität und Künstlicher Intelligenz

Machine Learning Reply hat in Zusammenarbeit mit dem Team des Intesa Sanpaolo Innovation Center und der ISI Foundation ein innovatives KI-Tool für das Unternehmen Portobello entwickelt und damit den SMAU Innovation Award 2021 gewonnen.

Das Tool ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen kreativen Journalisten und Künstlicher Intelligenz, durch die Tausende von Informationen in sehr kurzer Zeit gesammelt und verarbeitet werden können.

Das ursprüngliche Ziel

Portobello ist ein Media Bartending-Unternehmen: Es stellt Werbeflächen zur Verfügung, um im Gegenzug Produkte von Marken zu bekommen, die dann in Portobello-Läden zu stark reduzierten Preisen weiterverkauft werden. Das Geschäftsmodell des Unternehmens erfordert daher eine große Anzahl von Werbeflächen sowie entsprechende hochwertige Inhalte in Zeitschriften und Websites, in die diese Flächen eingefügt werden können. Um seine Produktionskapazität in Bezug auf die Generierung neuer Inhalte zu erhöhen, hat Portobello ein innovatives Projekt zur Entwicklung eines KI-Tools gestartet, das Journalisten beim Schreiben von Artikeln unterstützt.

Funktionsweise des Tools

Das Tool sieht eine mehrstufige Interaktion mit dem Journalisten vor, der nicht nur das konkrete Thema auswählen, sondern auch gemeinsam mit der Software Artikel schreiben kann, was sich sowohl auf den Schreibstil als auch auf die Auswahl der konkreten Inhalte auswirkt. Die Pipeline zum Generieren eines Artikels besteht aus den folgenden Phasen:

  • Der Journalist definiert Schlüsselwörter, die der Artikel in der Websuche abdecken soll. Die Software führt eine globale Suche auf allen Websites und in allen Zeitungen durch, die über diese spezifische Nachricht berichtet haben, und klassifiziert sie nach Zuverlässigkeit und Relevanz.

  • Die Software analysiert dann die Texte, katalogisiert die wiederkehrenden Unterthemen in den Artikeln und gruppiert sie, sodass der Journalist auswählen kann, welche „Cluster“ – oder thematischen Gruppen – er in den generierten Text aufnehmen möchte.

  • Die letzte Phase besteht aus der eigentlichen Überarbeitung des Textes und dem Schreiben eines komplett neuen Artikels, wobei der Journalist die endgültige Kontrolle über den Text hat.

Das Tool enthält auch einen Kontrollschritt, der durch Algorithmen, die in der KI als „Erklärbarkeit“ katalogisiert sind, ermöglicht wird. Diese Algorithmen ermöglichen die Implementierung von Techniken, mit denen die generierten Inhalte Satz für Satz zu den entsprechenden Sätzen in den Quellen zurückverfolgt werden können. So kann eine zeitnahe Überprüfung des Inhalts und damit seiner Richtigkeit erfolgen.

Durch das Tool haben Journalisten mehr Zeit für die Recherche neuer Geschichten und können damit ihre Produktivität verbessern. Portobello wiederum kann die Menge an produzierten Inhalten und den damit verbundenen Verkauf von Werbeflächen steigern. Zukünftig kann das System auch um die Erstellung von Inhalten für die Social-Media-Seiten von Unternehmen erweitert werden.

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Portobello ist ein Unternehmen, das 2016 in Rom gegründet wurde. Es ist führend im Bereich Media Bartending, der Nutzung von Werbeflächen im Austausch gegen Produkte der beworbenen Marken, die dann zu vergünstigten Preisen verkauft werden. Das Medienangebot von Portobello umfasst Außenflächen in stark frequentierten Bereichen, Videowände, unternehmenseigene Zeitschriften und vieles mehr.

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Machine Learning Reply ist das Unternehmen der Reply-Gruppe, das sich auf Lösungen für Machine Learning, Cognitive Computing und künstliche Intelligenz basierend auf dem Google-Technologie-Stack spezialisiert hat. Auf der Grundlage neuester Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz wendet Machine Learning Reply innovative Deep Learning-, Natural Language Processing- und Bild-/Videoerkennungstechniken auf verschiedene Anwendungsbereiche an, wie z. B. intelligente Automatisierung, prädiktive Engines, Empfehlungssysteme und Chat-Bots.