"Showcase zum Anfassen" Vier Fragen an Projektleiter Max Brandl
Das "BR Regional-Update", ein neuer Prototyp des AI + Automation Lab, ergänzt das Nachrichten-Audio-Angebot im Digitalen und zeigt, wie uns KI und Automatisierung bei der Personalisierung unserer Inhalte unterstützen können. Wir haben mit Produktmanager und -designer Max Brandl gesprochen
Woher kam die Idee für den Prototypen Remix Regional?
Die Idee entstand im Rahmen eines Hackathons der BBC, an dem wir als AI + Automation Lab teilgenommen haben. Ziel der Veranstaltung war, in möglichst kurzer Zeit eine möglichst klar umrissene konzeptionelle Idee in eine allererste technische Lösung zu übersetzen.
In unserem Fall war die Idee eine personalisierte Version der Bayern-1-Regionalnachrichten – das Ergebnis war die Ur-Version dieses Projekts, die man übrigens hier noch findet. Dieser Prototyp 1 arbeitet allerdings rein statisch, d.h. mit vorgefertigtem, fixem Audiomaterial. Von dort aus entwickelten sich Idee und Projekt dann immer weiter bis zum aktuellen Stand, für den wir nun tatsächlich stündlich und vollautomatisiert die Nachrichten segmentieren und verfügbar machen. Mehr zu den Hintergründen kann man bei Interesse hier nachlesen.
Übrigens: Der Name “Remix Regional” ist nur der interne Arbeitstitel für das Projekt als Ganzes – das nun veröffentlichte Produkt haben wir etwas verständlicher, nämlich “BR Regional-Update” getauft.
Welche konkrete Zielgruppe soll damit erreicht werden?
Zunächst ist uns auch an dieser Stelle wichtig zu erwähnen, dass es sich bei unserem aktuellen Prototyp nicht um ein fertiges, fehlerfreies Produkt handelt, das vorrangig den Zweck verfolgt, neue Hörerinnen und Hörer zu gewinnen. Vielmehr ist es eine Art Zwischenstand, den wir nun veröffentlichen, um transparent zu machen, woran wir arbeiten und wie wir testen, ob uns aktuelle Technologien dabei helfen können, unser Publikum zeitgemäß zu erreichen.
Abgesehen davon richtet sich das BR Regional-Update im Prinzip an alle Menschen, die sich für Nachrichten aus Bayern, bzw. ihrer Region interessieren, die wir aber mit unseren bestehenden Ausspielwegen und -arten vielleicht noch nicht ideal erreichen.
Was sind die nächsten Schritte bei der Weiterentwicklung des Prototypen?
Wir haben in zwei geschlossenen Usertests sehr positives Feedback erhalten und erhoffen uns nun durch die Veröffentlichung dieser Beta-Version weitere nützliche Rückschlüsse. Außerdem denken wir aktuell darüber nach, wie wir diese Idee nutzerfreundlich und qualitativ bestmöglich in unsere Radio-Produkte, z.B. BR Radio-App und Web-Radio, aber auch in zukünftige ARD-Produkte integrieren können.
Der Prototyp selbst – also das, was man hier im Browser nutzen kann – spielt dabei gar nicht einmal die zentrale Rolle. Er bildet quasi nur die Spitze des Eisbergs. Das eigentlich Wichtige ist die Technologie darunter, die dann Produkte wie z.B. das BR Regional-Update erst möglich macht. Diese Segmenter-Technologie gilt es nun qualitativ auf das nächste Level zu heben, um die aktuellen Unzulänglichkeiten des Testballons auszumerzen.
Wo ließe sich diese Technologie noch an weiteren Ausspielformaten im BR sinnvoll einsetzen? Wie wird hier weitergedacht?
Unser Anliegen als AI + Automation Lab ist es in erster Linie, die Möglichkeiten, die sich durch Technologien wie KI und Algorithmen bieten, greif- und nutzbar zu machen. Das tun wir, indem wir diese Technologien zum einen selbst erforschen und verstehen – und zum anderen, indem wir nach sinnvollen Anwendungsfällen in den Redaktionen, bzw. für unser Publikum suchen. Um aber auch ein ganz konkretes, von A bis Z durch dekliniertes und vorzeigbares Produkt zu haben, haben wir nun das BR Regional-Update, sozusagen als "Showcase zum Anfassen", gelauncht.
Die Ideen, was mit segmentiertem Content möglich wäre, erwarten wir aber in erster Linie von unseren kreativen Content-Kolleginnen und -Kollegen. Ein naheliegendes Beispiel wäre vielleicht das Regional-Update auf Zuruf, also für Smartspeaker. Etwas weitergedacht könnte so ein Segmenter aber auch Video verarbeiten, z. B. für die Erstellung von Content für Plattformen wie TikTok. Ein weitere Idee könnten personalisierte Podcasts sein, die man sich als Hörerin oder Hörer nach eigenen Interessen aus dem BR- oder ARD-Pool auf Abruf generieren lässt.
An Ideen für Produkte, wo KI-gestützte Segmentierung mindestens unterstützen kann, dürfte es nicht mangeln. Das haben uns schon allein die Rückmeldungen unserer Testpersonen in den beiden bisherigen Nutzertests für dieses Projekt gezeigt.