Lesestoff für die Maschine

Der Internetunternehmer und Digitalverleger wünscht sich von den Verlagen etwas, das es bisher kaum gibt. Er will sein Abo behalten und weiter bezahlen, aber den Zugang dafür in seiner eigenen KI haben. Auf der ai@media-Konferenz des DIGITAL PUBLISHING REPORT erklärt er, warum Verlage genau das anbieten sollten. Andere Referenten der Konferenz liefern Argumente, die ihn stützen, und ein Gegenbeispiel, das ihm widerspricht.

Die meisten Verlage haben noch keine Antwort gefunden, wie ihre Inhalte auch von den KI-Werkzeugen ihrer Leser:innen genutzt werden können. Von Gunten sieht zwei Wege, die gerade versucht werden, und hält beide für falsch.

Den ersten Weg gehen vor allem größere Häuser. Sie bereiten ihre Inhalte für ein RAG-System auf und bauen einen eigenen Chatbot davor. Von Gunten bezweifelt, dass Nutzer:innen das wollen. Wer Inhalte von mehreren Verlagen liest, müsste bei jedem ein eigenes Konto anlegen und in einem eigenen Fenster chatten, ohne den Kontext seiner bisherigen Arbeit. Dazu kommt, dass solche Verlagssysteme technisch und in der Bedienung meist hinter dem zurück blieben, was die großen KI-Anbieter laufend veröffentlichen.

Der zweite Weg führt über Lizenzverträge mit OpenAI und anderen KI-Anbietern oder über Plattformen, die Inhalte vieler Verlage bündeln. Dann läuft der Kontakt zur Kundschaft über den Vertragspartner. Von Gunten zieht an dieser Stelle den Vergleich zum E-Book. Weil die Branche damals auf Kopierschutz setzte und Amazon ihre Titel überließ, beherrsche heute ein Konzern den E-Book-Markt, und die Verlage hätten den direkten Draht zu ihren Leser:innen verloren. Kleine Verlage kämen bei den großen Anbietern ohnehin nicht an Verträge heran.

Von Guntens dritter und empfohlener Weg heißt Model Context Protocol, kurz MCP. Den offenen Standard hat Anthropic veröffentlicht, inzwischen haben ihn die anderen großen KI-Anbieter übernommen. Über MCP lassen sich beliebige Datenbestände so anbinden, dass eine KI sie bei jeder Anfrage durchsuchen kann. Das kann ein Archiv sein, das aktuelle Angebot oder eine Fachdatenbank.

Für ein Abo hieße das, dass der Verlag statt eines E-Papers einen MCP-Link und eine Anmeldung bereitstellt. Die Leser:innen tragen den Link in ihr eigenes KI-Werkzeug ein, ob das Claude, ChatGPT oder ein selbst gebauter Agent ist, ist ganz egal. Danach kann man beispielsweise die KI bitten, jeden Morgen die fünf wichtigsten Artikel zu bevorzugten Themen zusammenzufassen, mit Link zum Original. So bleibt man in bekannten Tools und bezahlt weiterhin den Verlag. Und der Verlag behält den Kontakt zu Abonennt:innen und sieht, wie die Inhalte genutzt werden.

Dass das funktioniert, zeigt von Gunten an einem Schweizer Beispiel. Ein Anwalt sammelt mit eigener Software die Entscheide von Bundes- und Kantonsgerichten, nach seinen Angaben inzwischen mehr als eine Million, und aktualisiert die Datenbank täglich. Darüber hängt ein MCP-Server, den jeder mit einem einzigen Link in seine KI einbinden kann. Der Zugang ist kostenlos, weil die Inhalte öffentlich sind. Verlage könnten dasselbe kostenpflichtig anbieten, gestaffelt nach aktuellen Ausgaben und Archiv.

Ganz neu ist das Modell nicht mehr. Reuters bietet seit dem 8. Juli 2026 einen eigenen MCP-Server an. Kund:innen binden darüber Texte, Fotos und Videos der Agentur direkt in ihre KI-Werkzeuge ein, und die KI zeigt automatisch nur, was die Kunden lizenziert haben. Die dpa erprobt mit dpa-iq ein ähnliches Angebot, derzeit in einer geschlossenen Testphase. Beide Agenturen verkaufen an Profis, die ohnehin mit KI arbeiten. Für dieses Publikum ist von Guntens Modell bereits Wirklichkeit.

Den technischen Aufwand hält von Gunten für überschaubar. Wer seine Inhalte bereits über eine Programmierschnittstelle bereitstelle, brauche den MCP-Server nur als zusätzliche Schicht darüber. Eine erste Version lasse sich mit KI-Hilfe schnell bauen und mit einer kleinen Testgruppe ausprobieren. Plattformen, die MCP-Zugänge für viele Verlage bündeln wollen, betrachtet er dagegen mit Vorsicht. Genau das plant die dpa, die für dpa-iq künftig auch Inhalte von Partnern anbieten will. Er rät Verlagen, das Wissen zuerst selbst aufzubauen.

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Ein Argument für von Guntens These liefert am zweiten Konferenztag jemand, der den ersten Weg schon längst gegangen ist. Erik Kubitz, Head of AI beim Wort & Bild Verlag, betreibt seit Jahren ein RAG-System über alle Artikel der Apotheken Umschau. Seine Erfahrung ist ernüchternd. Wird so ein System erfolgreich und stellen viele Menschen Fragen, verbraucht es viele Tokens, und jeder Abruf kostet plötzlich echtes Geld. Mit Werbung nach Tausender-Kontakt-Preis lasse sich das „auf gar keinen Fall“ refinanzieren, sagt Kubitz. Ein zweites Problem: Relativ viele Agenturen hatten über den Chatbot auf die Inhalte zugegriffen und damit Geld verdient. Ein frei zugänglicher Verlags-Chatbot wird so zur kostenlosen Quelle für fremde Content-Produktion. Mittlerweile muss man sich als Nutzer für den Chatbot anmelden.

Für Kubitz folgt daraus, dass Verlage vorerst nicht jede Frage in Echtzeit im passenden Format beantworten können, weil es schlicht zu teuer ist. Bei einem MCP-Zugang liege ein großer Teil dieser Rechnung beim Kunden: Der Verlag liefert die passenden Artikel, die Antwort formuliert die KI, für die der Kunde bezahlt.

Das stärkste Gegenbeispiel kommt von der Neuen Osnabrücker Zeitung. Ihr Chatbot FragNOZ beantwortet Leserfragen auf den Portalen und in den News-Apps, ausschließlich aus den eigenen, geprüften Inhalten. Chefredakteurin Luisa Riepe begründet auf der AI@media die Entscheidung für ein eigenes System offen. Die NOZ wolle den globalen KI-Systemen nicht die Deutungshoheit über ihre Inhalte überlassen. Findet der Bot nichts, antwortet er, dass im Archiv dazu keine Informationen vorliegen. Diese Regel steigert nach Riepes Erfahrung die Zufriedenheit.

Die Nutzung gibt ihr recht. Am Sonntag der niedersächsischen Kommunalwahl stellen Leser und Leserinnen dem Bot mehr als 10.000 Fragen. Gefragt wird generell vor allem nach dem, was vor der Haustür passiert, nach Schulausfall bei Glatteis, Feuerwehreinsätzen oder Veranstaltungen am Wochenende. Oft tippen die Leute nur zwei Wörter ein. Die meisten Fragen laufen über Vorschläge, die die Redaktion passend zur Nachrichtenlage auswählt.

Daran zeigen sich die Grenzen von MCP: Ein MCP-Zugang setzt voraus, dass man auf der Nutzerseite mit einem eigenen KI-Werkzeug arbeiten kann. Und man gibt als Verlag die Antwort aus der Hand. Welche Worte die KI des Kunden wählt, was sie weglässt und mit welchen anderen Quellen sie die Verlagsinhalte mischt, bestimmt dann nicht mehr die Redaktion. Gerade bei einer Wahl ist das für viele Häuser ein gewichtiger Grund, die Antworten selbst zu kontrollieren.

Ob sich ein MCP-Zugang lohnt, hängt weniger an der Technik als am eigenen Publikum. Drei Fragen helfen bei der Entscheidung.

1. Arbeitet unser Publikum schon mit eigener KI? Fachleute, die täglich mit KI-Werkzeugen recherchieren, profitieren zuerst.
   Warum es wichtig ist: Ein Zugang, den niemand einbinden kann, bleibt ungenutzt, während ein Chatbot auf der eigenen Seite auch Gelegenheitsleser:innen erreicht.

2. Liegen unsere Inhalte hinter einer Schnittstelle? Wer seine Inhalte schon über eine Programmierschnittstelle ausspielt, kann einen MCP-Server als zusätzliche Schicht aufsetzen und mit einer kleinen Testgruppe ausprobieren.
   Warum es wichtig ist: Ohne diese Grundlage wird aus dem Versuch ein Infrastrukturprojekt.

3. Bleiben wir in der Antwort erkennbar? Jeder Treffer sollte mit Quelle und Link zum Originalartikel ausgeliefert werden, und der Verlag sollte sehen, welche Inhalte abgerufen werden.
   Warum es wichtig ist: Nur so bleibt der direkte Kontakt zur Kundschaft erhalten, um den es bei MCP eigentlich geht.

Ob MCP auf Dauer der Standard bleibt, lässt von Gunten offen. Er sieht darin die erste Gelegenheit seit Langem, Inhalte im Netz direkt zu verkaufen, ohne den Kontakt zur Kundschaft an eine Plattform abzugeben. Der Einstieg koste wenig, und Verlage könnten Erfahrungen sammeln, bevor sich neue Gewohnheiten festsetzen. Beim E-Book habe die Branche diese Phase verpasst.

Die Beispiele von Wort & Bild und der NOZ zeigen, dass die Entscheidung nicht für alle Häuser gleich ausfällt. Ein Fachverlag mit Kundschaft, die ohnehin in und mit KI-Werkzeugen arbeitet, hat andere Argumente als eine Regionalzeitung, deren Leser:innen am Wahlsonntag zwei Wörter in ein Suchfeld tippen. Für beide lohnt sich aber die Frage, wo ihre Leser:innen in drei Jahren lesen werden.

Am 9. Dezember vertieft Andreas von Gunten das Thema in einem Webinar des Digital Publishing Report.

Der Artikel ist Teil des Channels Digital Publishing Technologien, der sich mit Content-Strategien und Prozessen beschäftigt.  Der Channel wird gesponsert von Fabasoft Xpublisher.