Die Welt der Large Language Models (LLMs) entwickelt sich rasant – und hat Auswirkungen auf unsere Erschliessungspraxis. Erstmals sind die Tools so gut, dass Sendungen komplett automatisiert (vor)erschlossen werden können. Wir stehen damit am Wendepunkt: Weg von der der manuellen Erschliessung, hin zum Lektorat der KI-Vorerschliessung. Ein Paradigmenwechsel mit Chancen und Risiken. Knapper werdende Ressourcen fordern diese innovativen Ansätze: Durch die KI-Unterstützung wollen wir in einem ersten Schritt die Erschliessungszeit für News-Sendungen senken. Der Einsatz von LLMs ermöglicht zusätzlich einen Mehrwert in der Erschliessung. Die Automatische Zuordnung von Sprechenden Personen und Untertiteln oder optional detailliertere Erschliessungen sind durch technische Unterstützung realisierbar. Doch die Veränderungen bringen Herausforderungen: Korrektur von KI-generierten Metadaten ist eine anspruchsvolle Tätigkeit. Dokumentalist:innen gestalten nicht mehr selbst die Erschliessungs-Inhalte, sondern korrigieren “nur” noch. Die technischen Risiken steigen. Prozesse werden komplexer und die Abhängigkeit zu externen Anbietern der LLMs müssen berücksichtigt werden.