Dieses Interview führte Michael Lemster, Head of Content Management, Digital Publishing Report.
Künstliche Intelligenz verändert die Fachinformation grundlegend – doch während viele Verlage noch experimentieren, hat sich RAG (Retrieval Augmented Generation) längst vom Tech-Trend zum strategischen Infrastrukturbaustein entwickelt. Raphael Baier, Geschäftsführer bei Fabasoft Xpublisher, kennt die Herausforderungen der Branche aus erster Hand: Als ehemaliger CMS-Leiter bei C.H.Beck und durch zahlreiche Beratungsmandate weiß er, wo die Chancen liegen – und welche Fehler kleinere Verlage unbedingt vermeiden sollten. Im Gespräch erklärt er, warum der erste Schritt nicht die Technologie ist, sondern das Aufräumen der eigenen Datenbestände.
Aber ab wann lohnt sich RAG überhaupt – und können Fachverlage in fünf Jahren ohne diese Technologie noch wettbewerbsfähig sein?
Wann wurde es Ihnen klar, dass RAG im Fachverlag nicht nur ein spannendes Tech-Experiment ist, sondern ein strategischer Kern für Fachinformation werden kann – und was genau hat diesen Moment ausgelöst?
Im Zuge meiner Tätigkeiten in und für Fachverlage habe ich bereits früh Services für interne wie externe Stakeholder entwickelt. Einerseits, um Redaktionen, Lektoraten und Autor:innenteams effizientere Werkzeuge an die Hand zu geben, andererseits, um neue, skalierbare Geschäftsmodelle für Endkunden zu ermöglichen.
Seit der flächendeckenden Etablierung von künstlicher Intelligenz Ende 2024 ist mir klar, dass RAG kein weiteres Feature künstlicher Intelligenz ist, sondern die logische Konsequenz dieser Entwicklung: Zum ersten Mal lassen sich kuratierte, qualitativ hochwertige Fachinhalte kontrolliert mit generativer KI verbinden. Der entscheidende Moment kam, als mir klar wurde: Wir optimieren nicht nur Prozesse. Wir erschließen neue Formen der Wissensnutzung und -vermarktung, ohne die fachliche Autorität des Verlags aufzugeben.
Legal Tech, Life Sciences, Finance – wo RAG zum Standard wird
Wenn Sie auf internationale Fachinformationsmärkte schauen: In welchen Segmenten sehen Sie RAG als selbstverständlichen Infrastrukturbaustein?
Durch meine frühere Rolle als Leiter CMS bei C.H.Beck sowie durch Beratungsmandate in juristischen Fachverlagen bin ich hier sicher nicht ganz neutral. Gerade im Legal-Tech-Bereich ist der Mehrwert von RAG offensichtlich, etwa bei Recherche, Fallkontextualisierung oder dynamischer Kommentierung.
Das gilt auch für Life Sciences, Finance oder Regulatory Information, wo große, hoch strukturierte Wissensbestände mit hohen Anforderungen an die Aktualität zusammentreffen.
Gleichzeitig würde ich RAG nicht auf einzelne Fachsegmente beschränken. Überall dort, wo verlässliche Inhalte, Kontextwissen und Zielgruppenorientierung eine Rolle spielen, wird RAG zum Infrastrukturbaustein – sowohl für neue Erlös- und Nutzungsmodelle als auch für effizientere redaktionelle und produktive Prozesse.
Gibt es ein prominentes Vorbild, an dem Sie sich strategisch orientieren – und was daran würden Sie für kleinere DACH-Fachverlage explizit nicht übernehmen?
Ich orientiere mich weniger an einzelnen Vorbildern als an Mustern. Internationale Player zeigen, was technisch möglich ist, etwa hochintegrierte, datengetriebene Wissensplattformen. Für viele kleinere und mittelgroße Fachverlage im DACH-Raum wäre es jedoch ein Fehler, diese Modelle eins zu eins kopieren zu wollen.
Was ich ausdrücklich nicht empfehlen würde, ist eine überkomplexe Plattformstrategie mit hohen Vorlaufkosten, internen, speziell entwickelten KI-Komponenten und vollständiger Eigenentwicklung. Der entscheidende Wettbewerbsvorteil liegt hier nicht in maximaler technischer Tiefe, sondern in der intelligenten Nutzung eigener Inhalte, klarer Zielgruppenfokussierung und schneller Marktfähigkeit.
Ab welcher Größenordnung lohnt sich ein in User-Frontends integriertes RAG-Produkt – und wo eher intern?
Da sich künstliche Intelligenz in den vergangenen zwei Jahren von einem Spezialthema zu einem „normalen“ Werkzeug entwickelt hat, sehe ich keine feste Größen- oder Komplexitätsschwelle mehr für RAG im Frontend. Die entscheidende Frage ist nicht die Unternehmensgröße, sondern die Zielgruppe und der konkrete Mehrwert im Geschäftsmodell.
Interessanterweise unterscheiden sich interne und externe Nutzungsszenarien weniger, als oft angenommen wird: Sowohl Endkunden als auch Mitarbeitende suchen gezielt Informationen, erwarten Zusammenfassungen, Kontext und die Möglichkeit, themenübergreifend zu arbeiten. Der Unterschied zeigt sich darin, wie wir Interfaces gestalten und fachliche Verantwortung absichern und nicht im Kern der Technologie.
„Erst aufräumen, dann automatisieren“ – warum Datenqualität vor Technologie kommt
Welchen persönlichen Rat geben Sie einer Geschäftsführung als Erstes, um nicht beim ersten RAG-Projekt an zu hoher Komplexität und falschen Erwartungen zu scheitern?
Mein erster Rat lautet: erst aufräumen, dann automatisieren. RAG ist nur so gut wie die zugrunde liegenden Daten und Informationen. Es braucht klare Verantwortlichkeiten für Datenqualität, Konsistenz und Aktualität.
Idealerweise kümmern sich Verlage vor Projektstart darum, Inhalte und Datenquellen zu bereinigen, zu konsolidieren und fachlich einzuordnen. Andernfalls fehlen der KI entweder relevante Quellen oder sie greift auf widersprüchliche, veraltete oder fachlich problematische Inhalte zu – mit entsprechend unzuverlässigen Ergebnissen.
Ebenso wichtig ist Erwartungsmanagement: RAG stellt keinen Ersatz für Fachredaktionen, sondern einen Verstärker ihrer Arbeit dar.
Können Sie sich in fünf bis sieben Jahren noch wettbewerbsfähige Fachverlage ohne RAG vorstellen?
Ja, das kann ich mir durchaus vorstellen. Nicht jeder Fachverlag muss identische Modelle anbieten, um erfolgreich zu sein. Gerade im Premium-Segment kann der menschliche Faktor – etwa kuratierte Inhalte, persönliche Beratung oder exklusive Expertise – weiterhin eine tragende Rolle spielen.
Allerdings wird RAG in den meisten Fällen zumindest indirekt Teil der Wertschöpfung sein, etwa zur Effizienzsteigerung, zur internen Unterstützung oder zur Entwicklung neuer Produkte. Ein vollständiger Verzicht auf diese Technologie wird es zunehmend schwer machen, wirtschaftlich und organisatorisch wettbewerbsfähig zu bleiben.
Welche Rolle spielen RAG-Systeme in Fabasoft Xpublisher?
RAG ist ein integraler Bestandteil unseres cloud-nativen Redaktions- und Publishingsystems Xpublisher. Wir bieten entsprechende Solutions sowohl für die interne Nutzung durch Verlage und ihre Mitarbeitenden als auch als Endkundenprodukte an.
Ziel ist es, redaktionelle Inhalte, strukturierte Daten und künstliche Intelligenz so zu verbinden, dass Verlage ihre Inhalte effizienter nutzen, neue Produkte schneller entwickeln und ihren Kunden kontextualisierte, verlässliche Fachinformation bereitstellen können – und dies stets unter voller inhaltlicher Kontrolle des Verlags.
Dieses Interview erschien zuerst im Online Magazin „DIGITAL PUBLISHING TECHNOLOGIEN - Der Channel zu Content-Strategien und Prozessen“: www.digital-publishing-technologien.de
