In vier Schritten zu Liquid Content

Von Christian Jakubetz

Inhalte für mehrere Plattformen zu erstellen – das war bislang Schwerstarbeit. Verteilt auf mehrere Personen. Auf viel Hardware und noch mehr Software. Kurz gesagt: Theoretisch schon machbar, aber in der Praxis stand häufig die Frage im Raum, ob sich das lohnt. Und einigermaßen oft lautete die Antwort: Nein! Soll man wirklich Talent und Kreativität dafür einsetzen, dass jemand eine Überschrift und einen Text fünfmal konfiguriert, nur damit sich irgendwelche Algorithmen und Plattformen freuen?

Status quo also: Journalismus und Medien als ein Handwerk der Doppelarbeit. Ein Autor schreibt den Text, ein Video-Editor schneidet den Beitrag, ein Social-Media-Manager textet die Posts. Geschuldet den Silos im Know-how wie auch in der Software und der Produktionskette. Ein klassischer Reporter weiß nicht zwingend, wie man Videos schneidet (und umgekehrt). Und aus einer Video-Editing-Software lassen sich keine Texte generieren. Beides zusammenzubringen, da mussten schon viele glückliche Zufälle zusammenkommen.

Zumindest das Thema Software ist dank KI keines mehr. Und ob Sie als Medienmensch weiter das Problem sein wollen – das entscheiden ausschließlich Sie selbst.

Tatsache ist jedenfalls: Durch KI-gestützte Workflows sinken die Grenzkosten für die Zweit- und Drittverwertung gegen null. Ein hochwertiges Interview liefert das Rohmaterial für zehn Kanäle. Wer heute noch „Silo-Produktion“ betreibt, verbrennt Geld und personelle Ressourcen. Gegebenenfalls sogar seine eigenen.

Das alles ist natürlich kein Selbstzweck. Und auch die Debatte, ob Menschen jetzt wirklich alles machen müssen, erübrigt sich. Der Markt und die Userschaft sind inzwischen nun mal so, dass wir sie auf möglichst vielen Kanälen und mit möglichst vielen Formaten erwischen müssen.

Das Publikum ist fragmentierter denn je. Wer nur eine Website hat, ist für die Gen Z (TikTok) und die Business-Entscheider (LinkedIn) beinahe unsichtbar. Redaktionen können es sich nicht leisten, nicht auf TikTok, Reels oder in Newslettern stattzufinden. Liquid Content ermöglicht es, auf allen relevanten Plattformen präsent zu sein, ohne für jede App ein eigenes Team aufbauen zu müssen. Die KI übernimmt die „Übersetzung“ in die jeweilige Plattform-Logik.

Die Lösung: Der Liquid-Content-Workflow (Blueprint)

Um vom Problem zur Lösung zu kommen, müssen wir Prozess also einfach umkehren: Nicht mehr „Was schreiben wir heute?“, sondern „Welchen Rohstoff (Raw Material) produzieren wir, aus dem die KI alles Weitere ableitet?“.

Phase 1: Die „High-Fidelity“ Erfassung (The Source)

Der Workflow beginnt bei Tools wie Riverside oder ähnlichen Plattformen.

Warum Riverside? Es zeichnet Audio und Video lokal beim Teilnehmer auf (keine Internet-Glitch-Artefakte). Für die KI ist die Qualität des Inputs entscheidend: Ein sauberes Transkript und eine scharfe Video-KI-Erkennung (für Mimik/Gesten) funktionieren nur bei hoher Bitrate.

Das Ziel: Ein „Master-File“, das alle Informationen (Ton, Bild, Text-Metadaten) in höchster Güte enthält.

Phase 2: Die KI-Sichtung & Extraktion (The Sifting)

Anstatt dass ein Redakteur das 60-Minuten-Interview dreimal hört, übernimmt die KI die erste Analyse:

Automatisierte Diarisierung: Wer hat wann was gesagt? (Trennung der Sprecherspuren).

Gold-Nugget-Suche: LLMs (wie Gemini) scannen das Transkript nach:

• Kontroversen Thesen.
• Lernbaren „How-to“-Momenten.
• Emotionalen Höhepunkten für Social Media.

Ergebnis: Eine strukturierte Liste von „Content-Atomen“. Das lässt sich inzwischen aber auch mit Riverside zumindest grundsätzlich gut lösen.

Phase 3: Die Multimodale Transformation (The Liquidizing)

Jetzt wird der Content „flüssig“ und in die Gefäße gegossen. Das sieht dann in etwa so aus.Phase 4: Die Redaktionelle Veredelung (The Human Finish)

Dies ist der wichtigste Schritt zur Abgrenzung von „KI-Müll“. Der Autor agiert als Kurator und Faktenchecker.

Fact-Check: Stimmen die von der KI extrahierten Daten mit dem Gesagten überein?

Tone of Voice: Hat die KI den spezifischen Stil des Mediums getroffen?

Finales Polishing: Einfügen von Kontext, den die KI nicht wissen kann (z.B. aktuelle Tagesereignisse, die erst nach der Aufnahme passierten).

Die Zusammenfassung 

Liquid Content in 5 Schritten:

1. Die Quelle: Studio-Aufnahme via Riverside (lokal, 4K, Studio-Audio).

2. Die Analyse: KI-gestütztes Transkript & Diarisierung erkennen Sprecher und Themen automatisch.

3. Die Verflüssigung: Automatisierte Erstellung von Hochkant-Clips, Artikeln, Newslettern und Social-Posts.

4. Das Finishing: Journalistischer Fact-Check und finale CI-Anpassung im Brand Kit.

5. Distribution: Mit einem Klick auf alle Kanäle (Simultan-Publishing).

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4 Schritte von Hybrid Eins