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In der Mitte der 2010er Jahre sah sich die Associated Press (AP) im Wirtschaftsressort mit erheblichen Einschränkungen aufgrund begrenzter manueller Ressourcen konfrontiert. Mit nur wenigen Journalisten, die sich der Berichterstattung zu Quartalszahlen widmeten, konnte AP lediglich rund 300 Quartalsberichte pro Quartal erstellen und konzentrierte sich dabei hauptsächlich auf große S&P-500-Unternehmen. Dieser manuelle Prozess war arbeitsintensiv: Reporter mussten Daten aus Finanzberichten extrahieren, Kennzahlen wie Umsatz, Gewinne und Wachstumsraten analysieren und unter engen Fristen prägnante Texte formulieren. Mit der Zunahme börsennotierter Unternehmen geriet AP zunehmend in die Lage, kleinere Firmen nicht abzudecken, sodass viele marktrelevante Informationen unberichtet blieben.[1][4]
Diese Beschränkung reduzierte nicht nur APs umfassende Marktabdeckung, sondern band Journalisten auch an monotone Aufgaben und verhinderte, dass sie investigativen Geschichten oder tiefergehenden Analysen nachgehen konnten. Der Druck während der Quartalssaison verschärfte diese Probleme, da viele Fristen gleichzeitig bei tausenden Unternehmen anstanden und skalierbare Berichterstattung ohne Innovation unmöglich machte.
Um dem entgegenzuwirken, ging AP 2014 eine Partnerschaft mit Automated Insights ein und implementierte deren Wordsmith NLG-Plattform. Wordsmith verwendet template-basierte Algorithmen, um strukturierte Finanzdaten—wie Gewinn je Aktie, Umsatzzahlen und jährliche Veränderungen—in lesbaren, journalistischen Text zu überführen. Reporter geben verifizierte Daten aus Quellen wie Zacks Investment Research ein, und die KI erzeugt Entwürfe in Sekundenschnelle, die Menschen anschließend leicht für Genauigkeit und Stil redigieren.[2][3]
Die Lösung umfasste die Erstellung von kundenspezifischen NLG-Templates, die an den Stil der AP angepasst wurden, sodass die Artikel menschlich geschrieben wirkten und journalistischen Standards entsprachen. Dieser hybride Ansatz—KI für die Menge, Menschen für die Aufsicht—überwand Qualitätsbedenken. Bis 2015 kündigte AP an, die Mehrheit der US-Unternehmensberichterstattung zu Quartalszahlen zu automatisieren und die Abdeckung dramatisch zu skalieren, ohne das Personal proportional zu erhöhen.
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APs NLG-Reise begann im Jahr 2014 mit einer Pilotpartnerschaft mit Automated Insights, die sich auf die Automatisierung von Quartalsberichten konzentrierte. Bis Juli 2015 kündigte AP öffentlich die Ausweitung an und erklärte, dass die Mehrheit der US-Unternehmensberichte zu Quartalszahlen mittels Automatisierungstechnologie erstellt werden würde. Dieser phasenweise Ansatz erlaubte iterative Verbesserungen: Erste Pilotprojekte deckten ausgewählte Unternehmen ab und verfeinerten Templates, bevor die vollständige Bereitstellung über tausende Firmen erfolgte.[1][4]
Die vollständige Implementierung kam im 3. Quartal 2015 in Fahrt und skalierte bis Ende 2016 auf 4.200 Artikel pro Quartal. Die Technologie integrierte sich nahtlos in APs Content-Management-Systeme und zog Daten aus vertrauenswürdigen Feeds wie Zacks. Heute, Stand 2025, bleibt Wordsmith ein Kernbestandteil, inzwischen im Besitz von Stats Perform, und hat sich zu breiteren KI-Initiativen wie APs Local News AI-Projekten entwickelt, die von der Knight Foundation gefördert werden.[2][6]
Kernstück ist Wordsmith NLG, eine template-basierte Engine, die Tabellen mit Finanzkennzahlen in natürliche Sprache umwandelt. Wichtige Schritte sind: 1) Datenaufnahme aus SEC-Filings oder Partnerquellen; 2) Ausführung der NLG-Templates—z. B. 'Unternehmen X meldete $Y Umsatz, ein Anstieg von Z% im Jahresvergleich'; 3) Menschliche Überprüfung für Nuancen wie Zitate von Führungskräften oder Kontext; 4) Veröffentlichung. Das stellte sicher, dass die Artikel nicht von menschlichen Texten zu unterscheiden waren, ohne dass Leser einen Stilwechsel bemerkten.[3][5]
Herausforderungen wie Datengenauigkeit wurden durch strenge Verifikationsprotokolle gemildert, und ethische Fragen (z. B. Transparenz) wurden durch interne Offenlegung der Automatisierung adressiert. Die Integration mit APs globalem Wire-Service ermöglichte die Syndizierung an tausende Medienpartner.
Anfängliche Skepsis gegenüber der KI-Qualität wurde durch Mensch-KI-Zusammenarbeit überwunden: Redakteure passten Templates an die Stimme der AP an. Skalierbarkeitsprobleme während intensiver Quartalswochen löste man durch cloud-basierte Verarbeitung. Langfristig bildete AP Personal für die Aufsicht aus und verwandelte Reporter in "Story-Directors". Dieses Modell wurde inzwischen auf Nicht-Quartalsgebiete ausgeweitet und zeigt die Vielseitigkeit von NLG.[1]
Stand 2025 deckt das System vierteljährlich tausende Unternehmen ab und wurde auf Sportzusammenfassungen, Wetterwarnungen und Wahldaten ausgeweitet – unter Einsatz von fünf neuen KI-Tools im Rahmen von APs Local News-Initiative. Es wurden keine größeren Störungen gemeldet, und das System treibt weiterhin Effizienz in einer ressourcenarmen Branche voran.[2]
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