Automatische Interview-Transkription mit OpenAI Whisper spart Schibsted-Journalist:innen tausende Arbeitsstunden
Journalist:innen bei Schibsted verbrachten enorm viel Zeit mit dem manuellen Transkribieren von Interviews. Ein internes Team baute mit OpenAI Whisper ein automatisiertes Transkriptions-Tool mit Web- und Mobil-Interface. Innerhalb von nur zwei Monaten wurden dadurch über 3.000 Arbeitsstunden eingespart.
Vertiefung
Bei der norwegisch-schwedischen Mediengruppe Schibsted stellte das manuelle Abtippen von Interviewaufnahmen eine erhebliche operative Ineffizienz im Redaktionsalltag dar. Ein internes Team implementierte das Spracherkennungsmodell Whisper von OpenAI, das Audioaufnahmen automatisch in Text umwandelt, und baute darauf eine leicht zugängliche Web- und mobile Anwendung für die gesamte Redaktion. Voraussetzung waren der Zugang zu einem leistungsfähigen Open-Source-Spracherkennungsmodell sowie interne Entwicklungsressourcen für die Nutzeroberfläche. Innerhalb von nur zwei Monaten nach Einführung sparte das Tool den Journalist:innen mehr als 3.000 Arbeitsstunden ein. Aufbauend auf dem Erfolg identifizierte Schibsted in bereichsübergreifenden Workshops 37 weitere mögliche KI-Anwendungsfälle in der Redaktion. Der Fall zeigt, dass das gezielte Matching bekannter KI-Fähigkeiten mit konkreten, alltäglichen Pain Points schnelle, messbare Produktivitätsgewinne ermöglicht, und ist auf jede Redaktion oder Kommunikationsabteilung mit hohem Interview- und Recherche-Aufkommen übertragbar.