Dorfkönig: Ein KI-Tool für hyperlokale Informationen

Nachmittag ist „Dorfkönig“-Zeit beim Basler Stadtmagazin Bajour. Das KI-Werkzeug durchsucht dann Behördenmitteilungen, lokale Wochenblätter, Vereinsnachrichten und andere Quellen nach relevanten Informationen zu mehreren Vororten der Stadt. Anschließend schlägt es Gemeindenachrichten für die hyperlokalen Ausgaben des Newsletters „Basel Briefing“ am nächsten Morgen vor.

Die Idee: Leser:innen in den Vororten erhalten zusätzlich zu den Nachrichten aus Basel Informationen aus ihrer eigenen Gemeinde, ohne dass die kleine Redaktion sämtliche Quellen selbst sichten und alle Meldungen von Grund auf schreiben muss. Die journalistische Verantwortung bleibt bei Bajour.

Produktidee: Das „Basel Briefing“ um Gemeindenachrichten erweitern

Bajour setzt dabei nicht auf eigenständige Newsletter für jeden Ort, sondern auf die vorhandene Reichweite des „Basel Briefings“ mit zurzeit rund 17.000 Abonnent:innen. Drei Kurz-News für Stadt und Region werden darin um zwei bis drei lokale Meldungen spezifisch für Leser:innen aus den jeweiligen Gemeinden ergänzt. So muss die Redaktion nicht für jeden Ort ein eigenes Medium aufbauen, sondern macht ein bestehendes Produkt für einen Teil seiner Leserschaft relevanter.

Die Expansion ins Umland wird vom Media Forward Fund gefördert. Gesucht war deshalb nicht nur eine Lösung für die Förderphase, sondern ein Ansatz, der auch danach finanzierbar bleibt. Die Herausforderung liegt dabei im täglichen Aufwand, denn an fünf Tagen pro Woche sollen aktuelle, relevante Gemeindenachrichten vorliegen. Das kostet Ressourcen, eine rein manuelle Umsetzung hätte nach Einschätzung von Bajour deutlich mehr Personal erfordert. Bajour hat zwar das Redaktionsteam verstärkt, setzt für die Erweiterung des Angebots aber zugleich auf Softwareunterstützung.

Die selbstentwickelte KI-Lösung „Dorfkönig“ soll nicht nur Arbeit sparen, sondern zusätzliche Berichterstattung ermöglichen. Denn in einigen Vorortgemeinden sind relevante Informationen zwar vorhanden, bleiben aber in Amtsmitteilungen, Veranstaltungskalendern oder lokalen Publikationen verstreut. Journalistisch gebündelt werden sie bislang kaum. „Was wir hier machen, ist nicht ein Kuratieren von Informationen“, sagt Samuel Hufschmid, der bei Bajour das Projekt vorantreibt: „Das sind wirklich News-Wüsten, teilweise Gemeinden mit mehr als 10.000 Einwohner:innen, in denen es schwierig ist, überhaupt jeden Tag interessante Nachrichten zu bringen.“ 

Der inhaltliche Auftrag ist klar eingegrenzt. Im Mittelpunkt steht Servicejournalismus, also Informationen darüber, dass zum Beispiel eine Straße gesperrt ist, ein Baugesuch zur Einsicht ausliegt oder eine Wandergruppe zu einem Ausflug einlädt. Solche hyperlokalen Informationen sollen Menschen im Alltag helfen, die sich nicht selbst durch die verschiedenen lokalen Quellen arbeiten. Zugleich soll das journalistische Produkt ihre direkte Lebensumgebung stärker abbilden. Der „Dorfkönig“ erschließt diese Nachrichten und bereitet sie auf, aber übernimmt keine eigenständigen investigativen Recherchen.

Entwicklung: Redaktionelle Anforderungen geben die Richtung vor

Im Rahmen des geförderten Vorhabens mit dem Media Forward Fund entwickelt Bajour den „Dorfkönig“ seit Anfang 2026 mit We.Publish, deren namensgebende Publishing-Software zahlreiche unabhängige Lokalmedien vor allem in der Schweiz einsetzen. Beim „Dorfkönig“ bringt Bajour die redaktionellen Anforderungen und den Praxistest ein, die technische Entwicklung liegt maßgeblich bei We.Publish. Nach Versuchen mit dem Training und verschiedenen Sprachmodellen entschied sich das Team für ein sogenanntes „Open-Source-Agenten-Framework“: Statt die gesamte Aufgabe von einem Sprachmodell erledigen zu lassen, wird sie in mehrere Arbeitsschritte und Werkzeuge aufgeteilt. „Eine Woche später hatten wir schon einen ‚Dorfkönig‘, der funktionierte“, sagt Jolanda Spiess, bei We.Publish für die Entwicklung des KI-Tools zuständig. „Aber uns war klar: Der musste jetzt wirklich zuverlässig funktionieren, perfektioniert und eng begleitet werden.“ 

Am Anfang steht der Zugang zu den Quellen. Das Tool liest Webseiten unter anderem mit einem selbst entwickelten Scraper aus und bindet strukturierte Daten etwa von Behörden über Schnittstellen ein. Hinzu kommen spezielle Anbindungen für weitere Dokumente sowie eine eigens gebaute Verbindung zu lokalen Facebook-Gruppen. Auf diese Quellen greifen die KI-Agenten zu, um Informationen zu finden und zu Meldungsvorschlägen aufzubereiten. Der aktuelle „Dorfkönig“ nutzt dafür das Sprachmodell von Anthropic über eine API. Die Originalquelle bleibt mit jeder Meldung verknüpft, sodass die Redaktion die Information überprüfen kann.

Wie aufwendig diese Quellenebene werden kann, zeigte sich unmittelbar in der redaktionellen Arbeit von Bajour. Die Redaktion wollte die Newsletter-Leser:innen auch daran erinnern, wann sie Altpapier zur Abholung bereitstellen müssen. Dafür wurde der „Dorfkönig“ um Entsorgungstermine ergänzt. Allerdings veröffentlichen die Gemeinden solche Angaben auf unterschiedliche Weise, mal auf einer Website, mal nur als Dokument. Die Informationen ließen sich deshalb nicht überall auf demselben Weg erschließen. Für einzelne Gemeinden waren zusätzliche Anpassungen nötig, um die unstrukturierten Daten aufzubereiten.

Auch die redaktionelle Logik musste technisch abgebildet werden. Es genügt nicht, vorhandene Informationen zu finden und zusammenzufassen; sie müssen auch zum richtigen Zeitpunkt vorliegen. Der „Dorfkönig“ liest deshalb beispielsweise Veranstaltungskalender aus und hält darin gefundene Hinweise für den passenden Veröffentlichungstag zurück. Ein Konzert soll also nicht irgendwann im Newsletter auftauchen, sondern dann, wenn der Hinweis den Leser:innen bei ihrer Tagesplanung hilft. 

Redaktionsalltag: Vorschläge prüfen, Lücken erkennen

Der Einsatz der KI-Routine verschiebt die Aufgaben der Redaktion. Sie recherchiert die Gemeindenachrichten nicht mehr vollständig selbst. Stattdessen prüft, bewertet und ergänzt sie die automatisiert erstellten Vorschläge. Der Aufwand verschwindet damit nicht vollständig, er verlagert sich auch von der Recherche stärker auf die Bearbeitung von Informationen.

Dafür zeigt das Tool zu jeder Meldung die Originalquelle an. Die Redaktion kontrolliert, ob die Information stimmt und ob sie relevant ist. Bei Bedarf passen die Journalist:innen die angebotenen Formulierungen an, stellen Meldungen für spätere Termine zurück oder verwerfen sie ganz. Und bevor eine Nachricht tatsächlich im „Basel Briefing“ erscheint, folgt eine zweite redaktionelle Abschlusskontrolle. Diese Kontrollschleife ist zentraler Bestandteil des Produkts. Denn die Qualität eines solchen Systems entscheidet sich nicht nur an korrekt formulierten Meldungen. Ebenso wichtig ist, ob relevante Informationen fehlen, doppelt auftauchen oder zum falschen Zeitpunkt vorgeschlagen werden. Der „Dorfkönig“ durchläuft deshalb mehrere automatisierte Prüfschritte. „Die größte Herausforderung beim Entwickeln von KI-Tools für den Journalismus ist das Halluzinieren“, sagt Spiess: „Wenn das passiert und man es nicht merkt, ist dies das Schlimmste, was passieren kann.“

Gerade im hyperlokalen Einsatz zeigt sich dabei eine weitere Schwierigkeit: Wer nicht selbst in einer Gemeinde lebt, kennt die dortigen lokalen Bezeichnungen und Abläufe nur begrenzt. Bajour gleicht deshalb die Vorschläge mit Primärquellen ab und nutzt Rückmeldungen aus dem Publikum, um Lücken oder Fehler zu erkennen. Der laufende Einsatz ist damit nicht nur eine Produktionsroutine, sondern bietet zugleich Qualitätssicherung und eine Entwicklungsumgebung. Geplant ist zudem ein kleines lokales Expert:innen-Netzwerk, das über Whatsapp ausgewählte Meldungen vor der Veröffentlichung gegenlesen kann. 

Zwischenbilanz: Zeitersparnis entsteht erst nach hoher Vorleistung

Für die finale Bearbeitung der Gemeindenachrichten aus derzeit sechs Orten benötigt die Redaktion jetzt ungefähr eine Stunde. Ohne Unterstützung durch das Tool würde dieselbe Arbeit nach Einschätzung von Bajour mehrere Stunden beanspruchen und eher eine zusätzliche Vollzeitstelle erfordern. 

Die laufenden Kosten für den Betrieb des KI-Modells sind relativ niedrig. Nach Angaben des Entwicklungsteams schlägt die Nutzung des Sprachmodells derzeit mit rund 15 bis 20 Schweizer Franken im Monat zu Buche. Diesem Effizienzgewinn steht allerdings ein erheblicher Entwicklungsaufwand im Vorfeld gegenüber. Der größere Kostenfaktor sind die Personalkapazitäten für Entwicklung, Anpassung, Kontrolle und Integration in die redaktionellen Abläufe. Gerade die ersten Monate zeigen deshalb: Niedrige technische Betriebskosten sagen wenig darüber aus, wie aufwendig ein KI-Werkzeug insgesamt ist. 

Für Bajour ist der „Dorfkönig“ deshalb bislang weniger ein kurzfristiges Sparinstrument als eine Investition in ein redaktionelles Werkzeug. „So intensiv, wie wir das diese Monate entwickelt haben, hätten wir schon eine Person während des ganzen zweijährigen Media-Forward-Fund-Projekts einstellen können. Aber nach dem Ende der Förderung wäre diese zusätzliche Kapazität weggefallen“, sagt Samuel Hufschmid. Ob sich diese Vorleistung wirtschaftlich bereits rechnet, lässt sich aus dem bisherigen Einsatz noch nicht belastbar ableiten. Ebenso wenig ist bisher eindeutig messbar, welchen Anteil der Dorfkönig an der wachsenden Reichweite des „Basel Briefings“ hat.

Weiterentwicklung: Vom Pilotprojekt zum übertragbaren Werkzeug

Mit dem laufenden Einsatz bei Bajour ergibt sich die nächste Entwicklungsfrage: Wie lässt sich ein stark an einzelne Gemeinden angepasstes System so vereinfachen, dass es auch anderswo eingesetzt werden kann? Denn bislang mussten für neue Quellen immer wieder individuelle Lösungen gebaut werden. Je mehr Gemeinden und Informationsquellen hinzukommen, desto größer wird damit der Aufwand für Wartung und Anpassung. 

Deshalb arbeitet das Team parallel an einer neuen Datenarchitektur, die es „Zettelkasten“ nennt. Informationen aus verschiedenen Quellen sollen stärker gebündelt und strukturiert bereitgestellt werden, statt sie bei jedem Durchlauf neu aus einzelnen Websites oder Dokumenten zusammenzusuchen. Ein lokales Sprachmodell verarbeitet diesen Bestand zu einer wikiartigen Wissensstruktur, redaktionell stärker einzuordnende Quellen werden dabei separat geführt. Die Agenten sollen künftig stärker auf diesen kontrollierten Datenbestand zugreifen, statt bei jedem Durchlauf sämtliche Websites erneut auszulesen. Für Bajour soll das vor allem die Kontrolle verbessern und Abhängigkeiten von einzelnen Abrufen reduzieren. Für die weitere Verbreitung des Dorfkönigs ist dieser Schritt noch wichtiger: Neue Redaktionen sollen nicht jedes Mal ein weitgehend individuelles System aufbauen müssen.

Der nächste Praxistest soll zeigen, ob diese Übertragung funktioniert. Nach Bajour ist ein Einsatz bei der Berner Lokalpublikation Hauptstadt geplant. „Wir wollen dann in einem zweiten Medium die Prozesse und Learnings implementieren, die wir mit Bajour gemacht haben“, sagt We.Publish-Gründer Hansi Voigt. Danach sind weitere Nutzungen des Tools in anderen Medien vorgesehen, was die die Anpassung an lokale Quellen, Arbeitsabläufe und redaktionelle Prioritäten als generelle Herausforderung definiert. Ziel ist dabei nicht ein vollständig standardisiertes Produkt, das überall unverändert funktioniert, sondern ein Werkzeug, dessen technische Grundlage wiederverwendbar ist und dessen lokale Einrichtung einfacher wird.

Noch offen ist, wie aufwendig die Einführung bei einem neuen Medium tatsächlich bleibt, insbesondere das Onboarding und die späteren Kosten des Angebots. Ob die neue Architektur diesen Aufwand deutlich reduziert, wird sich deshalb erst bei den nächsten Implementierungen zeigen.

Zentrale Erkenntnisse

Der „Dorfkönig“ zeigt, dass der Nutzen eines KI-Werkzeugs im Lokaljournalismus weniger von einzelnen Modellfähigkeiten abhängt als von einer klar begrenzten Aufgabe, verlässlichen Quellen und der Einbettung in redaktionelle Abläufe. Der bisherige Einsatz bei Bajour bietet erste Learnings:

• Mit Problem und Quellen starten: Wer ein ähnliches KI-Werkzeug entwickeln will, sollte zuerst einen klar begrenzten Arbeitsablauf und die dafür nötigen Quellen definieren. Erst danach folgen technische Zugänge, KI-Verarbeitung und redaktionelle Kontrolle. Die klare Begrenzung erleichtert zugleich die Bewertung des Nutzens.
• Prototyp und Produktreife unterscheiden: Ein funktionierender KI-Prototyp kann schnell entstehen. Aber dann beginnt unter unter Umständen eine viel umfangreichere Phase. Beim Dorfkönig dauerte es anschließend Monate, unterschiedliche Quellen, lokale Besonderheiten und redaktionelle Anforderungen in einen zuverlässigen Arbeitsablauf zu übersetzen. Der Praxistest ist damit Teil der Produktentwicklung.
• Kontrolle als Teil des Produkts verstehen: Automatisierte Vorschläge allein ergeben noch kein redaktionelles Werkzeug. Quellenangaben, Prüfschritte, redaktionelle Freigaben und der Umgang mit fehlenden Informationen müssen von Anfang an mitgedacht werden.
• Gesamtaufwand statt nur KI-Kosten betrachten: Die laufenden Modellkosten sind zurzeit bezahlbar. Der wesentliche Aufwand entsteht durch Entwicklung, Anpassung und redaktionelle Kontrolle. Für die Bewertung eines solchen Werkzeugs ist deshalb der gesamte Prozess entscheidend, nicht allein die Betriebskosten nach Fertigstellung.
• Übertragbarkeit eigens entwickeln: Ein funktionierendes KI-Tool in einer Redaktion ist noch kein skalierbares Produkt. Lokale Quellen und Arbeitsabläufe unterscheiden sich. Entscheidend ist deshalb, wie weit sich technische Grundlage und Onboarding standardisieren lassen, ohne die notwendige lokale Anpassung zu verlieren.

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Zuletzt aktualisiert: 28. September 2026