So nutzt Axios KI, um wirkungsstarken Lokaljournalismus zu ermöglichen

Axios ist ein Medienunternehmen, das wichtige, vertrauenswürdige Nachrichten und Analysen so effizient, aufklärend und teilbar wie möglich bereitstellt. Es bietet eine Mischung aus origineller Berichterstattung und klug erzählter Einordnung zu Medientrends, Technologie, Wirtschaft und Politik – mit Expertise, Haltung und prägnanter Kürze.

Wir haben mit Allison Murphy, Chief Operating Officer bei Axios, darüber gesprochen, wie KI wirkungsstarken Lokaljournalismus unterstützt und Gemeinschaften besser dient.

KI ist bereits ein enorm wichtiger Bestandteil der Arbeitsweise von Axios Local. Im Kern versuchen wir zu beweisen, dass man ein nachhaltiges, profitables lokales Nachrichtenmodell betreiben kann, das jeder Gemeinschaft in Amerika hochwertigen Journalismus liefert. Das bedeutet, Skalierung und Effizienz zu lösen – und genau darin ist KI besonders gut. Deshalb gibt es eine sehr natürliche Passung zwischen dem, was OpenAI aufbaut, und dem, was wir bei Axios Local aufbauen.

Wir setzen KI im gesamten Workflow ein – von der Erstellung über das Editieren bis hin zur Distribution –, aber den größten Unterschied macht sie dabei, Reportern zu helfen, wichtige Arbeit schneller zu erledigen. Leser kommen wegen prägnanter Klarheit zu Axios, deshalb haben wir ein eigenes GPT namens „Axiomizer“ entwickelt. Reporter fügen ihre Entwürfe ein, und das Tool schlägt präzisere Überschriften sowie klarere Abschnitte wie „Warum es wichtig ist“, „Was als Nächstes kommt“ und „Zwischen den Zeilen“ vor – es hilft also dabei, dass großartige Recherche bei den Lesern noch besser ankommt.

Es ersetzt keine Journalisten. Es nimmt starke, fachkundige Berichterstattung und macht sie prägnanter, klarer und nützlicher. Wir integrieren außerdem Lektorats- und Stilprüfungen in das Tool, sodass Redakteure sich auf das konzentrieren können, was wirklich menschliches Urteilsvermögen erfordert, statt Zeit mit einfachen Korrekturen oder Formatierungen zu verbringen.

Das Ergebnis ist, dass alle – Reporter wie Redakteure – mehr Zeit haben, sich auf wirkungsvollen Journalismus zu konzentrieren, während KI die Routinearbeit im Hintergrund übernimmt.

Es gibt viele Arten, darüber nachzudenken, aber im Kern geht es um zwei Dinge: Berichterstattung und Arbeitsweise. Unser Ziel ist es, Reportern zu ermöglichen, ihre Zeit für das zu nutzen, was nur Menschen können – mit Quellen sprechen, sich in Daten vertiefen und großartige Geschichten erzählen. Jede Minute, die wir ihnen bei Produktion, Formatierung oder sonstiger Routinearbeit einsparen, ist ein Gewinn.

Diese Effizienz erlaubt es uns, mehr Gemeinschaften zu erreichen. Wenn wir in einer neuen Stadt mit nur einem großartigen Reporter in den Markt einsteigen können – ohne eine zusätzliche Ebene aus Produktion und Support zu benötigen –, können wir in Orte gehen, die vorher unerreichbar waren. Genau das haben wir an Orten wie Boulder und Huntsville, Alabama, getan, unseren ersten Städten mit nur einem Reporter.

Mit KI-gestützten Workflows im Hintergrund kann ein einzelner Reporter ein hervorragendes lokales Nachrichtenprodukt liefern. Das bedeutet mehr lokale Berichterstattung, an mehr Orten, bei gleichbleibend hohem Qualitätsanspruch.

Im Kern ist die Krise des Lokaljournalismus vor allem eine wirtschaftliche. Guter Lokaljournalismus muss stark auf jede einzelne Gemeinschaft zugeschnitten sein, was es schwierig macht, die Kosteneffizienzen zu erreichen, auf die andere Branchen setzen. Man kann eine Redaktion nicht einfach kopieren und einfügen.

Was KI tut, ist diese Rechnung zu verändern. Sie ermöglicht es uns, mehr aus unseren erfahrenen Reportern und Redakteuren herauszuholen und Kosten zu eliminieren, die für Leser keinen echten Mehrwert schaffen. Indem wir die Wirtschaftlichkeit verbessern, wird es möglich, hochwertigen Journalismus an mehr Orten zu betreiben.

KI eröffnet außerdem völlig neue Informationsquellen. Es gibt bereits riesige Mengen öffentlicher Daten – Stadtratssitzungen, Schulbehörden-Aufzeichnungen, Regierungsprotokolle –, aber sie sind faktisch weggeschlossen, weil niemand die Zeit hat, alles anzusehen oder zu lesen. Mit KI können Reporter schnelle, verlässliche Zusammenfassungen bekommen und erkennen, was wirklich relevant ist. Statt drei Stunden in einer Sitzung zu sitzen, sehen sie sofort, wohin sich die Geschichte bewegt, und wissen, wen sie anrufen müssen.

Das bedeutet, dass großartige Reporter mehr Terrain abdecken, mehr Geschichten aufdecken und ihren Gemeinschaften besser dienen können – indem sie Informationen, die technisch öffentlich, aber praktisch unzugänglich waren, in etwas verwandeln, das Menschen tatsächlich nutzen können.

Menschliche Reporter werden immer im Zentrum von Axios stehen, ohne Frage. Sie schaffen Vertrauen bei den Lesern. Sie sorgen dafür, dass sich Axios anfühlt wie ein Nachbar in der Hosentasche – jemand, der sich in der Gemeinschaft auskennt und sagen kann, was wirklich wichtig ist. Wenn diese menschliche Stimme verloren geht, geht das ganze Produkt verloren.

Was wir standardisieren, ist alles um sie herum. Wir nutzen Technologie, um den Stil konsistent zu halten und Dinge wie Formatierung, Daten und Analysen zu übernehmen, damit Reporter sich darum nicht kümmern müssen. Leser interessieren sich sehr für Themen wie Immobilienpreise, Schulleistungen oder wie ihre Gemeinschaft im Vergleich zur Nachbargemeinde dasteht – aber aus Rohdaten klare, vertrauenswürdige und nützliche Erkenntnisse zu machen, erfordert echte technische Arbeit.

Indem wir Werkzeuge bauen, die das übernehmen – saubere Grafiken, geprüfte Berechnungen, transparente Vergleiche –, geben wir jedem Reporter Zugang zu Fähigkeiten, die früher ungleich verteilt oder schwer skalierbar waren. So erhält jede Gemeinschaft denselben hochwertigen, datengetriebenen Journalismus, während die Berichterstattung selbst lokal, menschlich und fest im Ort verankert bleibt.

Eines der Dinge, auf die wir uns stark konzentriert haben, ist zu identifizieren, welche Teile unserer Newsletter Leser lieben – und dann herauszufinden, wie wir diese einfacher produzieren können.

Ein gutes Beispiel sind unsere News-Roundups. Das sind nicht einfach Linklisten, sondern tief kuratierte Übersichten, zusammengestellt von lokalen Reportern, die wissen, welche Nachbarschaftsblogs, regionalen Medien und Nischenquellen in ihrer Gemeinschaft wirklich zählen. Diese Art der Kuration kostet viel Zeit.

Also haben wir mit unseren Reportern daran gearbeitet, ihren Prozess festzuhalten – was sie lesen, wie sie entscheiden, was teilenswert ist, welchen Quellen sie vertrauen – und das in unsere KI-Prompts eingebaut. Anstatt jeden Tag von Grund auf neu zu beginnen, erhalten Reporter nun jeden Tag eine kurze, geprüfte Linkliste, die ihr eigenes Urteil bereits widerspiegelt. Sie wählen einfach aus, was passt. Was früher Stunden dauerte, dauert jetzt Minuten, und jede Stadt bekommt ein hochwertiges Roundup, das sich trotzdem lokal und menschlich anfühlt.

Einen ähnlichen Ansatz verfolgen wir im gesamten Newsletter – wir zerlegen ihn in Komponenten, statt zu versuchen, alles auf einmal zu automatisieren. Je spezifischer die Aufgabe, desto besser die Ergebnisse. Das gibt uns Kontrolle, Konsistenz und deutlich höhere Qualität.

Ein weiteres gutes Beispiel ist, wie wir unseren Lesern zuhören. Wir führen vierteljährlich Umfragen in all unseren Städten durch, haben aber nur eine einzige Person für Audience Insights. Früher hat es Wochen gedauert, diese Daten in etwas zu verwandeln, das Reporter tatsächlich nutzen konnten. Jetzt können wir mit KI die Antworten analysieren und für jede Stadt in weniger als einem Tag klare, einseitige Zusammenfassungen erstellen. Das bedeutet, dass Reporter fast sofort echtes Leserfeedback erhalten und anpassen können, was sie berichten und wie sie berichten.

Es ist nicht spektakulär, aber es ist wirkungsvoll. Es hält uns eng mit unseren Lesern verbunden – und hilft jedem Reporter, ein besseres lokales Produkt zu liefern.

Der Wert wirklich originellen, fachkundigen Journalismus wird weiter steigen. Keine KI kann eine Quellenbeziehung aufbauen oder einen Scoop landen. Dieses menschliche Vertrauen ist unersetzlich und wird immer die Grundlage großartiger Berichterstattung sein.

Was KI leisten kann, ist, diese Berichterstattung weiter zu tragen. Erstens erschließt sie Informationen, die bereits öffentlich, aber schwer zugänglich sind – Sitzungsprotokolle, Akten, Daten –, sodass Reporter bessere Fragen stellen und schneller mehr Geschichten finden können. Zweitens verändert sie, wie Journalismus Menschen erreicht. Eine einzige recherchierte Geschichte kann heute zu einem Newsletter, einem Video, einem Podcast oder einem Social Clip werden, ohne dass ein ganzes Produktionsteam dahinterstehen muss.

Das bedeutet, dass ein guter Scoop nicht mehr nur an einem Ort existiert – er kann mehr Zielgruppen erreichen, in mehr Formaten, mit deutlich weniger Reibung. Natürlich wird es Umbrüche geben. Medien waren schon immer im Wandel. Aber die Chancen sind enorm: mehr beantwortete Fragen, mehr bediente Gemeinschaften und mehr hochwertiger Journalismus, der die Menschen erreicht, die ihn brauchen.

Und aus unserer Perspektive ist es genau das, was unsere lokale Mission möglich macht. Wir stehen noch am Anfang, und es wird holprige Momente geben – aber solange wir auf Vertrauen und Qualität fokussiert bleiben, gibt uns Technologie ein starkes Mittel an die Hand, um weiter auszubauen, was Lokaljournalismus leisten kann.

Axios nutzt ChatGPT zur Unterstützung von Recherche, Analyse und Entwürfen interner Kommunikations-Updates. OpenAI hat mit Axios kooperiert, um den Ausbau von Axios Local in Städte wie Pittsburgh, Kansas City, Boulder und Huntsville zu finanzieren.