Welche KI‑News gehören in Ihren RSS‑Feed?

Wenn Redaktionen oder Kuratoren fragen, „Welche KI‑News sollen in unseren RSS‑Feed?“, steckt dahinter keine rein technische Frage, sondern eine redaktionelle Entscheidung mit Folgen: Für Leser, für die Sichtbarkeit der eigenen Marke und für die Vertrauenswürdigkeit des Feeds. Nicht jede Meldung über ein neues Modell, ein Startup‑Investment oder ein Forschungspapier ist für jeden Kanal geeignet. Gute Auswahl sorgt dafür, dass Abonnenten wiederkommen, weil sie kompakte, überprüfbare Information erwarten.

Dieser Text erklärt, wie man RSS‑Themen systematisch auswählt: welche Kategorien bevorzugt werden sollten, wie man Quellen bewertet, welche Rolle Automatisierung spielen darf und welche Governance nötig ist, damit der Feed langfristig relevant bleibt. Die Beispiele sind so gewählt, dass sie auch für nicht‑technische Leserinnen und Leser gut verständlich sind.

Ein RSS‑Feed ist kein Sammelsurium; er ist ein Versprechen an die Abonnenten: kurze, verlässliche Signale über Neues. Klare Kriterien verhindern Überflutung mit irrelevanten Meldungen und schützen vor Fehlinformationen. Die vier Prüfsteine, die sich in der Praxis bewährt haben, sind: Relevanz, Quelle, Aktualität und Schadenpotenzial.

Relevanz heißt: Trägt der Eintrag dazu bei, dass Leser eine verständliche, nützliche Information erhalten?

Relevanz ist kontextabhängig. Für ein Publikum, das Produkte kauft, zählen Testberichte und Kompatibilitätsmeldungen; für Forschende sind Studien und Replikationen wichtiger. Quelle bedeutet: Bevorzugen Sie Primärquellen (Studien, Hersteller‑Ankündigungen, offizielle Stellungnahmen) oder etablierte Sekundärquellen mit nachgewiesener Faktentreue. Aktualität misst, ob eine Meldung zeitnah bleibt oder schnell veraltet.

Schadenpotenzial bezieht sich auf mögliche Folgen einer Veröffentlichung: Erzeugt die Meldung Panik, veröffentlicht sie ungeprüfte persönliche Daten oder könnte sie Urheberrechte verletzen? Solche Einträge brauchen zusätzliche Prüfung oder sollten gar nicht in den Feed.

Eine einfache Tabelle hilft Redaktionen, Auswahl systematisch zu treffen:

Solche Kriterien lassen sich gut automatisiert prüfen, liefern aber keine Freigabe fürs automatische Publizieren. Externe Empfehlungen von Redaktionsnetzwerken betonen: KI kann filtern, die Endentscheidung bleibt menschlich.

Nicht alle Meldungen sind gleichwertig. Praktisch haben sich fünf Kategorien als besonders geeignet für einen langlebigen RSS‑Feed erwiesen:

1) Primärmeldungen: Offizielle Ankündigungen technischer Spezifikationen, Veröffentlichungen von Forschungspapieren oder regulatorische Entscheidungen. Diese liefern Fakten, die nachprüfbar sind.

2) Praxiserprobte Produkte und Integrationen: Wenn ein Gerät oder eine Plattform eine neue KI‑Funktion tatsächlich ausrollt und Nutzer sie testen können, bietet das greifbaren Wert für Konsumenten.

3) Sicherheits- und Ethikhinweise: Berichte über Sicherheitslücken, Datenschutzvorfälle oder regulatorische Leitlinien sind relevant, weil sie potenziell Schaden abwenden helfen.

4) Analysen mit Mehrwert: Gut recherchierte Hintergrundtexte, die begründen, warum eine Entwicklung wichtig ist, sind langlebig und erhöhen die Verweildauer. Kurzmeldungen ohne Kontext altern schnell.

5) Lokale Auswirkungen: Meldungen darüber, wie KI in Schulen, Behörden oder regionalen Unternehmen eingesetzt wird, haben oft hohe Relevanz für lokale Leserinnen und Leser.

Weniger geeignet sind reine Hype‑Meldungen (unbestätigte Benchmarks, anekdotische „Durchbrüche“ ohne Replikation) oder reine Fundraising‑Nachrichten von Startups, sofern sie nicht durch Produkte oder Studien belegt sind. Solche Beiträge lassen sich sammeln, sollten aber als „Monitoring“ und nicht als Hauptfeed behandelt werden.

In der redaktionellen Praxis empfiehlt sich ein zweistufiges Feed‑Design: Ein Hauptfeed mit geprüften, langlebigen Themen und ein sekundärer Monitoring‑Feed, der frühe Signale und Hinweise enthält, klar als „Vorsortiert“ gekennzeichnet.

Der Alltag einer Redaktion zeigt, wie Auswahlregeln konkret wirken. Drei kurze Szenarien veranschaulichen typische Entscheidungen.

Szenario A — Neue Modell‑Ankündigung: Ein Unternehmen veröffentlicht ein Paper zu einem Sprachmodell. Prüfung: Ist das Paper peer‑reviewed oder ein Preprint? Gibt es Replikationsdaten? Entscheidung: Wenn Primärdaten und Methodik transparent sind, kommt die Meldung in den Hauptfeed mit einem erklärenden Lead; ist sie nur ein Marketing‑Post, landet sie im Monitoring‑Feed.

Szenario B — Sicherheitsvorfall: Eine Lücke ermöglicht Datenaustausch zwischen KI‑Services. Prüfung: Bestätigung durch Sicherheitsforscher, Patch‑Status, betroffene Nutzergruppen. Entscheidung: Sofortaufnahme in den Hauptfeed mit klarer Handlungsempfehlung, weil Schaden abgewendet werden kann.

Szenario C — Startup‑Fundraising: Ein Startup sammelt Kapital, verspricht neue KI‑Funktionen, liefert aber keinen Proof of Concept. Prüfung: Produktverfügbarkeit, unabhängige Tests, nachgewiesenes Team. Entscheidung: Veröffentlichung im Monitoring‑Feed; nach geprüfter Produktveröffentlichung oder unabhängigen Tests wird ein Update in den Hauptfeed nachgeschoben.

Redaktionen nutzen dazu Workflow‑Bausteine: Automatisierte Alerts (z. B. bei Papers auf ArXiv), ein Scoring für Quellenreputation, und ein kurzes Manual für Editorinnen und Editoren. Die meisten Redaktionen behalten eine Redaktionelle Checkliste mit fünf Punkten: Quelle, Methodik/Beleg, Schadenpotenzial, Zielgruppennutzen und Rechteklärung.

Ein gut gepflegter RSS‑Feed schafft Sichtbarkeit und Vertrauen, doch ohne Governance drohen Fehler: falsche Meldungen, rechtliche Probleme oder inhaltliche Einseitigkeit. Drei Bereiche sind besonders wichtig: Transparenz, Dokumentation und Monitoring.

Transparenz bedeutet, im Feed oder auf der Website offenzulegen, wenn KI‑Tools zur Vorauswahl oder Zusammenfassung verwendet wurden. Nutzerinnen und Nutzer schätzen das; Studien zeigen, dass Vertrauen steigt, wenn automatisierte Schritte gekennzeichnet sind. Dokumentation heißt: Sammeln Sie Metadaten zu Auswahlentscheidungen (Quelle, Score, Editor), damit Fehler rückverfolgbar sind.

Monitoring umfasst technische Checks (Feed‑Validierung, Bildrechte, korrekte Datumsformate) und redaktionelle KPIs (Engagement, Korrekturrate, Diversity‑Index der Quellen). Technische Standards wie das RSS‑2.0‑Profil und WebSub‑Pings helfen, dass Feeds zuverlässig von Aggregatoren aufgenommen werden; zugleich verlangen Plattformen wie Microsoft klare Regeln für Headlines und Bildrechte.

Praktisch empfiehlt sich ein Hybrid‑Workflow: KI‑gestützte Vorauswahl kombiniert mit menschlicher Freigabe. Legen Sie Schwellen fest, ab wann ein Item automatisch vorgeschlagen, aber nicht automatisch veröffentlicht wird. Führen Sie quartalsweise Audits auf Themenbalance und Fehlerquote durch und dokumentieren Sie Ergebnisse.

So verhindern Sie, dass Ihr Feed zu einem Echo‑Kanal für Hype wird, und schaffen stattdessen einen verlässlichen Signalgeber für KI‑Themen.

Die Auswahl von KI‑News für einen RSS‑Feed ist weniger eine Frage der Technik als der Redaktion: Wer die Interessen der Zielgruppe kennt, überprüfbare Quellen bevorzugt und Schaden minimiert, liefert einen dauerhaften Mehrwert. Trennen Sie Frühwarn‑Signale von geprüften Meldungen, markieren Sie, wenn KI bei der Vorauswahl half, und stellen Sie sicher, dass Headlines sachlich und leserorientiert bleiben. Mit einem einfachen Regelwerk, klaren Metadaten und regelmäßigen Audits lässt sich ein Feed aufbauen, der sowohl heute als auch in zwei Jahren noch relevant ist.