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Manuskripte und Buchprojekte mit KI-Assistenten steuern

Auch kreativ geprägte Verlagsarbeit kann von KI-Anwendungen profitieren. Jonas Navid Al-Nemri und Michael Lemster nennen im Channel Produktion & Prozesse von buchreport.de zahlreiche Optionen.

Jonas Navid Al-Nemri (Foto oben) ist Co-Founder und Managing-Partner bei Kladde, the creators GmbH (Freiburg), dem Unternehmen hinter Scriptbakery AI www.scriptbakery.de | Michael Lemster ist Vertriebs- und Marketingberater, Sachbuch-Autor (zuletzt „Die Grimms“) und Fachjournalist. Er betreut den Fachchannel Produktion & Prozesse auf buchreport.de. (Fotos: Jürgen Gocke; Mercan Fröhlich)

Die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz sind auch in der Buchbranche vielfältig: von Trend- und Zielgruppenanalysen, Absatz- und Remissionsprognosen über Papierbeschaffung, Druckplattform-Wahl und Lageroptimierung bis hin zur Backlist-Bewertung und elektronischer Rechnung. Vor allem aber bieten Lektorat, Textredaktion und Metadatenmanagement hervorragende Möglichkeiten, smarte Algorithmen einzusetzen.

Das Interpretieren natürlicher Sprache (Natural Language Understanding/NLU) gilt als Königsdisziplin maschinellen Lernens. Verlage verfügen über ausreichende, gefühlt sogar überbordende Textmengen, die sinnvolle Anwendungen von KI ermöglichen.

In Verlagen ist zwar in der Regel eine Verlagssoftware zur Steuerung der Prozesse im Einsatz, diese unterstützt jedoch meist erst im Fall einer konkret geplanten Titelproduktion. Den vorgelagerten Prozess lässt sie außer Acht: die Annahme und Verwaltung unverlangt eingehender Manuskripte, die erheblich Unternehmensressourcen beanspruchen. Fehlende Digitalisierung führt aktuell dazu, dass bis zu 98% der eingehenden Manuskripte ungelesen abgelehnt werden. KI kann sich da in zweierlei Hinsicht als hilfreich erweisen:

  • Sie zieht Informationen aus den Manuskripten unabhängig davon, ob sie angenommen oder angelehnt werden.
  • Sie bietet eine Art Navigationshilfe für Bearbeitungen und Entscheidungen, indem sie durch maschinelle Auswertung menschliche Entscheidungen unterstützt.

 

Jedes Manuskript auswerten

Autorinnen und Autoren waren und sind für Verlage wichtigste Ressource und wichtiger Businesspartner zugleich. Allerdings bauen Verlage immer noch Hürden auf: Komplexe Vorgaben für Exposés und Textproben, die sich von Haus zu Haus unterscheiden, machen es den Urhebern nicht gerade leicht, ihre Manuskripte im gewünschten Format einzureichen. Diese Hürden sollen Verlage davor schützen, dass zu viele formal oder qualitativ unzureichende Inhalte eintreffen, denn was nicht veröffentlicht werden kann, erscheint ihnen nutzlos.

Demgegenüber könnte die neue Maxime lauten: je mehr, desto besser. Denn es ist möglich, aus wirklich jedem Manuskript einen Wert zu generieren. Der Einsatz assistierender Tools kann dann davor schützen, dass Mehrbelastung im Ressort entsteht. Anstatt ein Manuskript abzulehnen, weil es nicht ins Programm passt, könnten Verlage

  • Autoren hilfreiche Lektoratsleistungen und ihre eigenen professionellen Authoring-Tools anbieten
  • Coaching-Webinare und Tutorials veranstalten
  • Autoren für Selfpublishing begeistern und die Vermittlung an Dienstleister monetarisieren
  • Texte nutzen, um Sprachalgorithmen zu trainieren
  • Trends analysieren
  • mit Metaanalysen die Business Intelligence schärfen.

Das sind nur einige Szenarien. Das Ziel sollte aber immer sein, so viele Texte, also Daten wie möglich zu erhalten.

Der Channel Produktion & Prozesse

Weitere Lösungen, Impulse und Erfahrungsberichte für die Verlagsproduktion lesen Sie im Channel Produktion & Prozesse von buchreport und Channel-Partner Publisher Consultants.
Hier mehr… 

 

KI im Einsatz im Lektorat

Die Anzahl eingesandter Manuskripte – die meisten von ihnen unverlangt – ist selbst in mittelständischen Verlagen hoch. Dies war Anlass für einen mittelständischen Verlag mit breitem Programm von der Belletristik bis zu Special-Interest-Titeln und Fachinformationen, zusammen mit den Gründern von Scriptbakery AI nach Optimierungsmöglichkeiten zu suchen. Die Scriptbakery-Mitarbeiter, anfangs allesamt noch Studierende der Freiburger Universität, haben eingehende Manuskripte ab Eingang begleitet und erfasst, wie viele Ressourcen die einzelnen Einsendungen beanspruchten – Aufwände, die größtenteils vermeidbar sind.

Die Analyse ergab 7 Lösungsansätze, die möglichst unter einer zu entwickelnden einheitlichen IT-Oberfläche umgesetzt werden sollten:

  • ein autorenfreundliches Portal zur digitalen Annahme von Manuskripten
  • eine übersichtliche, cloudbasierte Manuskriptverwaltung, die kollaboratives, ortsunabhängiges Arbeiten ermöglicht
  • die automatisierte Anreicherung von Metadaten wie Thema-Klassifikation, BISAC, Schlagwörter, Lesezeiten, Emotionsmerkmale
  • KI-basierte Textanalyse zur Unterstützung des Lektorats bei Textauswahl und Titelplanung
  • eine automatische Exposé-Generierung
  • einfache Integration in bestehende digitale Infrastruktur
  • neue Verwertungsoptionen (etwa digitale Lektorats- oder Agenturleistungen).

Mit dem entstandenen cloudbasierten Online-Lektoratstool, das auch Freelancern und Autoren zur Verfügung gestellt werden kann, lassen sich verschiedene Use-Cases sowohl für Belletristik, Fach- und Sachbuch als auch für Selfpublishing-Anbieter abdecken:

  • Behandlung von Exposés, Textproben und unverlangt eingesandten Manuskripten: automatische Erstellung einheitlicher Exposés, rasche Beurteilung der sprachlichen Komplexität, Matching mit aktuellen Themen, Passform zur Zielgruppe, Matching mit dem Verlagsprogramm, qualitative Prüfung, Basisrecherche zu Autoren/Autorinnen, Automatisierung von Eingangsbestätigung, Ablehnung und Weiterverarbeitung, Digitalisierung des Vertragsmanagements.
  • Steuerung von Titeln unter Vertrag, abgeschlossenen Manuskripten, Selfpublishing: Prüfung der vereinbarten Textlänge, Berechnung des Korrekturaufwands, Anreicherung von Metadaten, Sentiment- und Emotionsanalyse, Trendanalysen, Produktion suchmaschinenoptimierter Beschreibungstexte und Schlagwörter, Messung der Verständlichkeit unter Bezug auf Textgattung und Zielgruppe, Preisempfehlungen.

KI-Glossar

  • Natural Language Understanding (NLU), also das maschinelle Verstehen menschlicher Sprache, und Natural Language Generation (NLG), also die maschinelle Produktion menschlicher Sprache, sind Teilbereiche des Natural Language Processing (NLP), einer der zentralen Domänen im Bereich künstlicher Intelligenz.
  • Sentimentanalyse erkennt die Stimmung eines Textes als positiv (+1) oder negativ (–1). Die Emotionsanalyse geht tiefer und erkennt menschliche Emotionen, die in einem Text vorhanden sind und im Rezipienten ausgelöst werden.

 

Assistierende KI übers Lektorat hinaus

Die Praxiserfahrungen auch bei einem weiteren Buchverlag zeigen: KI kann den Lektorats- und Redaktionsalltag vereinfachen und effektiver gestalten, indem sie einen schnellen Zugang zum Manuskript und zu Informationen über Autorinnen und Autoren ermöglicht und damit den Instinkt der Mitarbeitenden mit belastbaren Daten unterstützt. So sind fundierte Entscheidungen zügiger möglich.

Noch zukunftsweisender dürfte die eine ganze Buchkarriere begleitende, assistierende KI sein. Die automatisierte Analyse und Strukturierung der Manuskriptdaten und deren Anreicherung mit Metadaten bringt für den gesamten Wertschöpfungsprozess im Verlag Mehrwerte:

  • Das Lektorat erhält in Echtzeit quantitative und qualitative Erkenntnisse über Verständlichkeit, Stilistik, Sprachniveau und Emotionen.
  • Online-Marketer und Metadatenmanager erhalten umgehend relevante Schlagworte, Klassifikationen und passende Produkttexte.
  • Über Absatzprognosen und Zielgruppenanalysen können Auflagen und Ausstattung genauer kalkuliert und Remissionen reduziert werden.
  • Durch Monitoring und Prognose von Trends können passende Backlisttitel erneut zum richtigen Zeitpunkt beworben und ausgespielt werden.

 

Algorithmen trainieren

Standardisierte Textanalyse-Software wird nach aktuellem Entwicklungsstand womöglich den Anforderungen des jeweiligen Verlags im Einzelfall nicht genügen. So liegt es nahe, auf individuelle, performante KI-Modelle zu setzen. Dies ist allerdings forschungs-, zeit- und kostenintensiv.

Eine mögliche Lösung liegt dazwischen. Hochperformante Algorithmen zur Auswertung natürlicher Sprache kommen zum Einsatz und werden mit für den Verlag individuell antrainierten Modellen kombiniert, um das für die Bedürfnisse einzelner Verlage bestmögliche Ergebnis zu erhalten.

Jonas Navid Al-Nemri jonas@scriptbakery.de | Michael Lemster lemster@buchreport.de

buchreport.spezial Management & Produktion

Dieser Beitrag ist zuerst erschienen im buchreport.spezial Management & Produktion 2021.

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