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Die Entstehung des automatisierten Podcasts „KI-Briefing Daily“
Der Podcast „KI-Briefing Daily“ ist für mich ein bemerkenswerter Schritt, indem er technologische Innovationen mit Podcasts vereint. Das Konzept, mit automatischer Recherche, KI-gestützter Textgenerierung und Text-zu-Sprache-Technologie einen vollständig automatisierten Podcast zu produzieren, war eine Idee, die ich zunächst nur ausprobieren wollte. Zentral ist dabei die nahtlose Integration von Technologien wie Make.com, Airtable und ElevenLabs, die eine effiziente und qualitativ hochwertige Podcast-Produktion ermöglichen. Das Ergebnis ist ein 100% automatisierten Prozess, der jeden Tag eine neue Folge KI-Nachrichten herausbringt.
Key Takeaways
- Der „KI-Briefing Daily“ Podcast zeigt, wie Automatisierung die Effizienz und Konsistenz in der Medienproduktion steigern kann, indem er tägliche, relevante Nachrichten zu KI liefert.
- Make.com und Airtable dienen als Kernwerkzeuge zur Orchestrierung und Verwaltung des automatisierten Workflows, was die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Podcast-Produktion erhöht.
- Die Sprachsynthese-Technologie von ElevenLabs sorgt für eine menschenähnliche Stimmqualität, auch wenn kontinuierliche Optimierungen notwendig sind, um die Sprachflüssigkeit zu verbessern.
- Die Nutzung von APIs, insbesondere durch Plattformen wie Podigee, ermöglicht eine vollständig automatische Veröffentlichung der Inhalte auf verschiedenen Kanälen, was den Zugang und die Verbreitung erheblich vereinfacht.
- Die Herausforderungen bei der Auswahl und Qualitätssicherung der Inhalte verdeutlichen die Bedeutung einer präzisen Filterung und Anpassung an die Zielgruppe, um ein abwechslungsreiches und informatives Hörerlebnis zu gewährleisten.
Die Entstehung des automatisierten Podcasts „KI-Briefing Daily“
Nachdem ich in den letzten Monaten viele verschiedene Automatisierungen von Prozessen gebaut habe, kam ich vor einiger Zeit auf die Idee, dass es mit automatischer Recherche, KI-Funktionen, Textgenerierung, der Umwandlung von Text in Sprache und einer API für Podcasts möglich sein müsste, einen vollständig automatisierten Podcast zu erstellen.
Daraus habe ich ein Konzept entwickelt, das es Hörern ermöglicht, in lediglich fünf Minuten täglich die relevanten Nachrichten der letzten 24 Stunden aus der Welt der KI zu bekommen. Da es in diesem Umfeld ständig neue Entwicklungen gibt, erschien es für mich auch logisch, dass ein solcher Podcast jeden Tag erscheinen muss. So war es also mein Ziel, die Zuhörer jeden Morgen um 6:00 Uhr mit den neuesten Nachrichten zu versorgen. Ich bin selbst an vielen Tagen früh im Auto unterwegs und höre mir häufig verschiedene Podcasts an, um auf dem Laufenden zu bleiben, warum also nicht den eigenen Podcast mit ins Programm aufnehmen?
Im Fokus der technischen Umsetzung stand für mich die vollständige Automatisierung der Content-Erstellung und Produktion, was eine Bedingung war, dass ich – sobald die Automatisierung einmal läuft – keine Arbeit mehr damit habe. Gleichzeitig war mir wichtig, dass die Qualität der Inhalte konstant hoch ist. Ich wollte sicherstellen, dass nicht irgendein erfundener Unsinn, sondern echte Nachrichten über den Podcast verbreitet werden.
Die Umsetzung mit einer Automatisierung ist für mich nicht nur eine innovative Methode der Nachrichtenübermittlung, sondern lässt auch Rückschlüsse darauf zu, wie Unternehmen künftig ihre Informationsflüsse und Kommunikationsprozesse gestalten können. Die Bereitschaft, auf neue Technologien zu setzen, zeigt, dass die Zukunft der Medien nicht nur in der Qualität der Inhalte liegt, sondern auch in der Geschwindigkeit, Individualität und Effizienz ihrer Bereitstellung.
Futuristische Podcast-Revolution: Technologie trifft auf Kreativität
Technischer Aufbau und Workflow-Automatisierung
Die Entwicklung und Umsetzung des „KI-Briefing Daily“ Podcasts war für mich ein typischer Anwendungsfall, die Technologien zu nutzen, die ich in den Automatisierungen für unsere Kunden ohnehin ständig verwende (siehe die Beispiele auf unserem YouTube-Kanal: www.youtube.com/@pickertgmbh).
Workflow-Automatisierung mit Make
Für unsere Automatisierungen nutzen wir ausschließlich Make.com. Diese No-Code-Lösung ermöglicht mir, solche Workflows zu orchestrieren und den gesamten Prozess zu automatisieren.
Als Basis für die Daten des Podcasts nutze ich Airtable, was ich für solche Fälle lieber verwende als Google Sheets, da die Typisierung der Spalten und die Einfachheit in der Zusammenarbeit mit Make eine hohe Flexibilität bietet. Ich brauche Daten für die Konfiguration der Automatisierung und für die Sammlung und Organisation der Nachrichten und der Metadaten für den Podcast.
Um aus den Rohdaten (RSS-Feeds verschiedener Nachrichtenportale) die richtigen Nachrichten auszuwählen und daraus vorlesbare Texte zu erstellen, nutze ich ChatGPT.
Die daraus resultierenden Skripte müssen in eine natürliche, menschenähnliche Sprache umgewandelt werden. Hierbei kommt ElevenLabs ins Spiel, deren Sprachsynthese-Technologie in der Lage ist, die erzeugten Texte in eine flüssige und authentische Stimme zu transformieren.
Veröffentlichung der Episode
Der letzte Schritt des Prozesses ist die automatische Veröffentlichung der fertigen Episode. Mithilfe der Plattform Podigee und deren API funktioniert das komplett autonom. Die Audiodateien, angereichert mit den erforderlichen Metadaten, werden automatisch hochgeladen und veröffentlicht.
Effizienz durch Technologie
Diese technologische Konstellation erzeugt genau die Effizienz, die es dem Projekt ermöglicht, seine Inhalte konsistent und reaktionsschnell ohne manuellen Eingriff zu liefern. Jede dieser Technologien trägt spezifisch zur Wertschöpfung bei.
Synergie der Technologien wie ein Uhrwerk
Herausforderungen bei der Erstellung eines automatisierten Podcasts
Die Entwicklung des „KI-Briefing Daily“ Podcasts erforderte die Bewältigung mehrerer signifikanter Herausforderungen.
In einem ersten Schritt habe ich ca. 40 verschiedene Nachrichtenportale untersucht und ermittelt, welche davon sich zum einen für die Nachrichten eignen (ausschließlich KI-Nachrichten) und zum anderen auch über einen RSS-Feed verfügen, den ich nutzen kann. So sind am Ende 10 seriöse Quellen übrig geblieben, die ich jeden Tag nach den neuen Nachrichten der letzten 24 Stunden abfrage.
Relevanz und Qualität
Eine der zentralen Aufgaben bei dieser Abfrage war es, die inhaltliche Relevanz der ausgewählten Artikel sicherzustellen (insbesondere, wenn die Erstellung täglich und ohne Monitoring erfolgt!). Bei Dutzenden von Nachrichten, die jeden Tag veröffentlicht werden, war es unerlässlich, dass nur die bedeutendsten und aktuellen Nachrichten den Weg in den Podcast finden.
Hierbei nutze ich ChatGPT, der aus den RSS-Feeds die Artikel selektiert, die durch gezieltes Prompting sowie der definierten Zielgruppe (an KI interessierte Menschen, die kein tiefes Tech-Wissen haben) als relevant identifiziert werden. Diese Filterung muss nicht nur effektiv sein, sondern auch Wiederholungen vermeiden, um dem Zuhörer ein abwechslungsreiches und informatives Hörerlebnis zu bieten. Dass es Wiederholungen von Nachrichten geben kann, ist mir erst während des Testens aufgefallen. Wiederholungen entstehen, wenn verschiedene Nachrichtenportale die gleiche Nachricht an unterschiedlichen Tagen veröffentlichen und ChatGPT sie jedes Mal als relevant identifiziert. Das konnte ich verhindern, indem ich ChatGPT bei der Auswahl alle verwendeten Nachrichten der letzten 7 Tage mitgegeben und ihn angewiesen habe, keine Nachrichten auszuwählen, die bereits in dieser Liste enthalten sind.
Nach der Auswahl von 4 Nachrichten (willkürliche Definition, damit der Podcast maximal 5 Minuten lang wird), war der nächste Schritt, den eigentlichen Artikel aus dem RSS-Feed in einen vorlesbaren Text umzuwandeln. Auch hierfür nutze ich ChatGPT. Allerdings war ich mit der Textqualität an sich noch nicht zufrieden, sodass ich dieses Ergebnis noch durch einen redaktionellen ChatGPT-Assistenten überarbeiten lasse. Zu jeder ausgewählten Nachricht lasse ich ChatGPT auch begründen, warum>/em> der Artikel für den Podcast ausgewählt wurde. Aus dem Titel, der originalen Quelle und dieser Begründung werden am Ende die Show Notes generiert.
Der finale Nachrichtentext muss in möglichst guter Qualität in eine Sprachdatei umgewandelt werden. Ein Podcast lebt von der Authentizität und Natürlichkeit seiner Stimme, und genau hier macht ElevenLabs einen entscheidenden Unterschied. Deren Sprachsynthese-Technologie vermag es, die Skripte in eine Stimme zu verwandeln, die sich kaum von einem menschlichen Sprecher unterscheidet. Tatsächlich bin ich jedoch mit dem aktuellen Ergebnis noch nicht so richtig zufrieden. Die Stimme an sich ist zwar sehr authentisch, die Flüssigkeit der Sprache ist aber noch nicht gegeben, es gibt immer mal wieder Sprechpausen und Sprachfehler. Das werde ich durch kontinuierliches Optimieren der Parameter sowie weiteren Test nach und nach verbessern.
Automatische Veröffentlichung
Um den Podcast automatisch zu veröffentlichen, habe ich eine Plattform gesucht, die ich über ein Make-Modul oder eine API ansteuern kann. Das einzig vorhandene Modul war von SoundCloud, mit diesem bin ich jedoch weder im Backend noch in der Konfiguration zurechtgekommen. Für Spotify-Podcasts gibt es keine Schnittstelle und so bin ich am Ende bei Podigee gelandet, die nicht nur eine einfache Verwaltung der Podcasts im Backend haben, sondern eben auch eine API, die ich nutzen kann. Außerdem haben sie mich unkompliziert und kompetent bei der Nutzung der API unterstützt.
So konnte ich also den Podcast generieren, ihn automatisch hochladen und auf allen anderen Plattformen wie Spotify, Apple Podcasts, YouTube, usw. verteilen.
Nachdem ich den gesamten Prozess über eine Woche lang getestet habe, war ich ziemlich sicher, dass er fehlerfrei funktioniert und ich habe ihn live geschaltet. Seither ist es für mich jeden Tag wieder eine Überraschung, ob alles funktioniert hat und welche Nachrichten es in den Podcast geschafft haben.
Zukunft des Podcastings: Roboter und Algorithmen im Studio
Zukunftsperspektiven und Potenziale der Automatisierung im Podcasting
Die Einführung des „KI-Briefing Daily“ ist für mich ein großer Schritt in der automatisierten Content-Erstellung. Hättest du mich vor einem Jahr gefragt, ob das so einfach möglich ist, hätte ich vermutlich mit “Nein” oder im besten Fall mit “Bald” geantwortet. Die wachsende Akzeptanz von Technologien wie jenen von OpenAI und ElevenLabs zeigt mir deutlich, dass die Integration solcher Tools nicht mehr nur ein Experiment, sondern eine greifbare Realität in verschiedenen Themengebieten ist. Diese Entwicklungen sind nicht auf Medien und Journalismus beschränkt; vielmehr erstrecken sie sich auf Bereiche wie Unternehmenskommunikation, Kundensupport und alltägliche Prozesse im Unternehmen, wo die Notwendigkeit für schnelle und präzise Informationsverarbeitung ebenso groß ist. Die Automatisierung bietet folglich eine breite Palette an Möglichkeiten, um Inhalte zügig und kosteneffizient zu generieren, was zu einer Einsparung von Zeit und höherer Produktivität führt.
Ein weiterer Punkt ist die Rolle der Automatisierung als Katalysator für Innovation. Während traditionelle Medienunternehmen noch mit den Herausforderungen der Digitalisierung ringen, positionieren sich diejenigen, die auf automatisierte Prozesse setzen, als Vorreiter. Dieser Ansatz ermöglicht eine schnelle und individuelle Anpassung an die sich verändernden Bedürfnisse der Zielgruppen, indem er personalisierte und aktuelle Inhalte liefert. So könnte ich ja nun problemlos dieselben Daten für eine Version des Podcast in anderen Sprachen oder für andere Zielgruppen nutzen – ganz abgesehen davon, mit dem Prozess komplett andere Podcasts zu erstellen.
Den Podcast findest du auf allen möglichen Plattformen. Ich freue mich, wenn du ihn abonnierst, mit 5 Sternen bewertest und mir ein Feedback gibst, was ich daran noch verbessern könnte.
Für mich war es ein extrem spannendes Projekt. Wenn du selber eine Idee für einen solchen Podcast hast, dann können wir dir mit unserem Wissen und unserem Konzept gerne dabei helfen. Sprich mich einfach an.