Wie Finanzfluss menschliche Stärken mit KI-Fähigkeiten im Journalismus verbindet

Intro

Finanzfluss hat in kurzer Zeit einen Newsroom aufgebaut, der KI nicht als Gimmick nutzt, sondern als strukturelles Element: KI scannt die Breite der Weltlage — Menschen liefern Einordnung, Kontext und Verantwortung.

In dieser Episode erklärt Mary Abdelaziz-Ditzow (Chefredakteurin Wirtschaft & News bei Finanzfluss), warum die wichtigste Grenze im Journalismus nicht technisch ist, sondern redaktionell: Vertrauen, Deutungshoheit und Sprache bleiben menschliche Kernkompetenzen.

Inhaltsübersicht

Wer Mary ist und warum Finanzfluss eine Wirtschaftsredaktion aufgebaut hat
Was KI im Journalismus wirklich verändert (und wo die Grenzen sind)
Warum Finanzfluss KI von Anfang an ins Setup integriert hat
Die Trennlinie: Aggregation vs. Deutungshoheit
Der Use Case: RSS-Feeds, Quellenvielfalt und blinde Flecken
So läuft der Prozess im Alltag (Regionen, Konferenz, Checks)
Blick nach vorn: KI als Objektivitäts-Korrektiv

Über den Gast

Mary Abdelaziz-Ditzow ist Chefredakteurin für Wirtschaft & News bei Finanzfluss. Sie verantwortet den Aufbau einer neuen Wirtschaftsredaktion und beschäftigt sich intensiv mit der Frage, wie Journalismus in einer KI-geprägten Medienlandschaft vertrauenswürdig bleibt.

Detaillierte Zusammenfassung

KI im Journalismus: Risiko und Chance gleichzeitig

Mary beschreibt KI im Journalismus als ambivalent: Einerseits eröffnet sie massive Effizienzgewinne — vor allem beim Aggregieren großer Informationsmengen. Andererseits entstehen Risiken durch Halluzinationen, Confirmation Bias und blinde Flecken in Quellen und Perspektiven.

Der Kernpunkt: KI kann unterstützen, aber Inhalte dürfen nicht „aus der Hand gegeben“ werden. Entscheidend ist, wo Kontrollinstanzen sitzen und wer am Ende Verantwortung für die Einordnung trägt.

Die wichtigste Grenze: Deutungshoheit bleibt menschlich

Für Mary verläuft die Grenze klar: KI übernimmt Quantität und Breite, Menschen übernehmen Kontext, Abwägung und Sprache. Besonders das Schreiben sieht sie nicht als reines „Runterschreiben“, sondern als Teil des Einordnungsprozesses.

Ein einzelnes Wort kann bereits framen — deshalb ist das Schreiben für sie untrennbar mit journalistischer Verantwortung verbunden.

Warum Finanzfluss ein eigenes KI-Tool gebaut hat

Finanzfluss ist mit dem Anspruch gestartet, täglich ein News-Format zu produzieren — mit einer kleinen Redaktion. Das funktioniert nur, wenn KI die Weltlage vorsortiert.

Der entscheidende Hebel war dabei nicht „mehr KI“, sondern eine belastbare Datengrundlage:

Die Redaktion hat die Welt in Regionen aufgeteilt und Medienlandschaften systematisch analysiert.
Es wurden hunderte Quellen kuratiert und als RSS-Feeds integriert.
Wichtig: Quellen werden nicht gleich behandelt, sondern bewusst eingeordnet (z.B. staatlich angebundene Medien vs. unabhängige Medien).

Workflow im Newsroom: Menschliche Auswahl + Konferenz + Quellencheck

Das Tool liefert eine kuratierte Vorschlagsliste, aber die Redaktion entscheidet:

Teammitglieder scannen jeweils Regionen.
Sie bringen eine Vorauswahl in die Konferenz.
Dort wird diskutiert, welche Themen ins Programm kommen.
Danach folgt der klassische journalistische Check: Primärquellen öffnen, Aussagen prüfen, Relevanz und Perspektiven abwägen.

Parallel werden zusätzlich „Trusted Media“-Checks gemacht, um sicherzustellen, dass nichts Wesentliches fehlt.

Was schwieriger war als gedacht

In der Umsetzung war vieles weniger „Plug-and-Play“:

Der naive Ansatz, einfach viele Websites zu „füttern“, hat technisch nicht funktioniert.
RSS-Feeds waren der pragmatische Durchbruch — aber nicht jede Region/Website bietet sie zuverlässig.
Prompting und Kriterien mussten mehrfach geschärft werden, bis die Ergebnisse stabil genug waren.

Nächster Schritt: KI als Korrektiv für Bias und Framing

Mary beschreibt als nächstes Projekt ein Tool, das das eigene geschriebene Wort überprüft: Nicht, um Redaktion zu ersetzen, sondern um eine zusätzliche Feedback-Ebene zu schaffen.

Idealbild: In der Wochen-Feedbackrunde kann das Team eine Analyse der Folgen abrufen und sehen, ob Sprache, Perspektiven und Waage („multiperspektivisch“) wirklich eingehalten wurden.

Kernaussagen

KI kann im Journalismus vor allem dort helfen, wo es um Breite, Quantität und Vorsortierung geht.
Vertrauen entsteht durch Verantwortung — und Verantwortung bleibt beim Menschen.
Schreiben ist kein reines „Ausführen“, sondern Teil der Einordnung.
Der größte Hebel liegt oft im Aufbau der Datengrundlage (Quellen, Kriterien, Checks), nicht im Modell.
KI kann perspektivisch auch als Qualitätssicherung dienen (Bias-/Framing-Korrektiv).

Fazit und Takeaways

Finanzfluss zeigt ein pragmatisches, aber konsequentes Muster: KI ist kein Ersatz-Journalist, sondern ein Verstärker für menschliche Stärken.

Wer ähnlich arbeiten will, braucht zuerst Klarheit über Grenzen und Verantwortung — und dann eine saubere Datenbasis, auf der KI sinnvoll aggregieren kann.