AI Newsletter Automation

Ausgangspunkt & Herausforderung

Im Rahmen unseres Medienprojekts im vierten Semester an der DHBW Mannheim unter der Leitung von Prof. Dr. Gerald Lembke stand unser vierköpfiges Team vor einer Herausforderung, die den Megatrend "Wissenskultur" des 21. Jahrhunderts perfekt widerspiegelt: Die schiere Informationsflut im Tech-Bereich macht es nahezu unmöglich, den Überblick zu behalten.

Täglich erscheinen hunderte relevante Artikel auf TechCrunch, The Verge, Reddit und unzähligen anderen Plattformen. Unsere Umfrage unter 23 Studierenden der Studiengänge MMK und MPG bestätigte das Problem eindrücklich: 80% der Befragten wünschten sich eine zeitsparende Lösung, um auf dem Laufenden zu bleiben, bevorzugt in kurzen 1 bis 5-minütigen Häppchen, die mit Social-Media-Inhalten konkurrieren können.

Die Lösung musste komplett automatisiert sein, täglich ohne manuellen Aufwand funktionieren und dabei trotzdem qualitativ hochwertige, relevante Inhalte liefern.

Ansatz & Umsetzung

Gemeinsam mit meinem Team, bestehend aus Rion Weyler (Newsletter-Texterstellung), Christopher Hill (E-Mail-Versand), Emma Herwig (Podcast-Entwicklung) und mir als technischem Lead für Scraping und Workflow-Integration, entwickelten wir einen umfassenden n8n-Workflow, der wie ein digitaler Chefredakteur arbeitet.

Der technische Kern des Systems basiert auf einer fünfphasigen Architektur: Zunächst sammelt der Workflow täglich Inhalte von TechCrunch, The Verge und Ars Technica über RSS-Feeds sowie vom Subreddit r/technology über eine selbst entwickelte API-Integration. Ein ausgeklügeltes Scoring-System bewertet jeden der durchschnittlich 50 bis 80 gesammelten Artikel anhand gewichteter Keywords.

Nach intensiver Evaluierung verschiedener KI-Modelle fiel unsere Wahl auf Google Gemini 2.5 Flash. Dieses Modell überzeugte durch vier zentrale Faktoren: Es gehört zu den Top-3-Modellen weltweit, bietet blitzschnelle Antwortzeiten für unseren zeitkritischen Workflow, arbeitet äußerst kosteneffizient und liefert zuverlässig sauberes JSON-Format.

Parallel zur Newsletter-Erstellung entwickelten wir einen innovativen zweistufigen Prozess für die Podcast-Generierung: Die KI erstellt zunächst ein dialogbasiertes Skript, das anschließend in einen flüssigen Monolog umgewandelt und mit OpenAIs tts-1-hd Modell in eine natürlich klingende Audiodatei konvertiert wird.

Ergebnis & Wirkung

Die Live-Demonstration während unserer Abschlusspräsentation am 11. September vor dem Kurs MMK23 und Dozent Karsten Franz bewies eindrucksvoll die Funktionsfähigkeit des Systems. Der Newsletter erreicht mittlerweile über 200 Abonnenten aus unserem Studiengang und darüber hinaus.

Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache: Über 95% der befragten Studierenden bevorzugten unser kompaktes 1 bis 5-Minuten-Format, 60% zeigten aktives Interesse an der Podcast-Version, und die Integration beider Formate wurde als besonders wertvoll hervorgehoben.

Was früher mindestens zwei bis drei Stunden tägliche Recherchearbeit bedeutet hätte, läuft jetzt vollautomatisch jeden Morgen um Punkt 6 Uhr. Der visuelle Workflow in n8n umfasst über 20 miteinander verkettete Automatisierungsschritte, von der Datenaggregation über die KI-gestützte Textgenerierung bis zum personalisierten E-Mail-Versand mit dynamischer Namenseinbindung.

Technologie & Ausblick

Technologie-Stack: n8n · Google Gemini 2.5 Flash · OpenAI TTS (tts-1-hd) · Reddit API · RSS-Parser · Python · Node.js · HTML/CSS · SMTP Mail Service

Die wissenschaftliche Einordnung zeigt, dass unser Projekt aktuelle Trends im KI-gestützten Journalismus aufgreift. Gemäß der EU-KI-Verordnung haben wir dabei stets auf Transparenz geachtet und die KI-Nutzung klar kommuniziert.

Für die Zukunft planen wir spannende Erweiterungen: Nach finaler Abstimmung mit den DHBW-Stakeholdern soll eine vollständige Personalisierung implementiert werden, bei der Studierende ihre Themenpräferenzen selbst wählen können. Die Integration von WhatsApp Business als zusätzlicher Versandkanal, lokale Informationen wie Mensapläne oder Veranstaltungshinweise sowie interaktive Feedback-Elemente stehen ebenfalls auf unserer Roadmap.

Ein besonderer Dank gilt Prof. Dr. Gerald Lembke für die Projektidee und kontinuierliche Unterstützung, Karsten Franz für das wertvolle Feedback zur Projektorganisation und API-Orchestrierung, sowie meinem großartigen Team: Rion Weyler, Christopher Hill und Emma Herwig, ohne die dieses ambitionierte Projekt nicht möglich gewesen wäre.