Denchik startet KI-gestützten Redaktionsautomatisierungs-Workflow

Denchik hat nach einer Überprüfung von KI-Konfigurationswerkzeugen und einer kürzlichen Branchenkonferenz ein neues Automatisierungsframework für seine redaktionellen Abläufe angekündigt. Die Initiative zielt darauf ab, die Content-Produktion durch integrierte Referenzdatenbanken und Parsing-Systeme zu optimieren.

Zentralisiertes Referenzmanagement

Der Workflow beginnt mit einem zentralen Notion-Repository, das nach Content-Kategorien wie News-Updates und Spielrezensionen organisiert ist. Jede Kategorie enthält Referenzmaterialien sowie spezifische Prompt-Anweisungen für die Textgenerierung. Ein dedizierter Parser-Bot überwacht ausgewählte Websites und Social-Media-Accounts von Branchenregulierungsbehörden, Betreibern und Journalisten. Das System filtert eingehende Informationen nach festgelegten Kriterien und liefert Alerts über eine Telegram-Schnittstelle, was eine sofortige Entwurfskreation ermöglicht.

Automatisierte Entwurfskreation und -prüfung

Die zweite Phase verbindet das Referenz-Repository mit dem Parsing-Modul. Ein automatischer Agent ruft relevante Daten über die API ab, wendet die entsprechenden Prompt-Richtlinien an und erstellt erste Entwürfe zur redaktionellen Prüfung. Die Redakteure verwalten die Einreichungen über eine swipe-basierte Schnittstelle, die ähnlich wie Dating-Apps funktioniert, und leiten genehmigte Materialien direkt an die Korrekturphase weiter. Das Framework unterstützt zunächst ein einzelnes Content-Format, wobei zusätzliche Kategorien schrittweise in die Terminal-Plattform integriert werden sollen. Das Hauptziel bleibt die Reduzierung manueller Arbeit bei der standardisierten Content-Produktion. Die Details wurden in einem Projekt-Update geteilt.