Steckbrief Waldwissen.net
| Name | KI auf Waldwissen.net – Entwicklung von Backend-Tools im bestehenden TYPO3-System zur redaktionellen Unterstützung sowie KI-gestützte Funktionen für Nutzerinnen und Nutzer, insbesondere eine semantische Volltextsuche. |
| Funktion | Das Projekt hat zum Ziel, die Wissensplattform Waldwissen.net durch den gezielten Einsatz moderner KI-Technologien zukunftsfähig weiterzuentwickeln. Durch die Integration von KI soll die redaktionelle Arbeit effizienter, der langfristige Betrieb wirtschaftlicher gestaltet und die Nutzererfahrung verbessert werden. Im Mittelpunkt steht die Verknüpfung fundierten, kuratierten Fachwissens mit intelligenten, redaktionell gesteuerten Werkzeugen. Kernaspekte sind die Entwicklung von Backend-Tools zur Unterstützung der Redaktion und die Bereitstellung KI-gestützter Funktionen für die Nutzer – insbesondere einer intelligenten, kontextsensitiven Volltextsuche. |
| Technologie | ChatGPT-API-Anbindung und Aufbau eines eigenständigen, auf plattformspezifische Daten feinabgestimmten GPT-Modells Automatisierte Analyse und Optimierung redaktioneller Meta-Inhalte (Titel, Beschreibungen, Schlagworte) nach SEO-Kriterien DeepL-Integration zur mehrsprachigen Bearbeitung und Übersetzung Aufbau eines Glossars forstfachlicher Begriffe als semantische Grundlage |
| Einsatzbereiche | Bereitstellung der Informationsplattform Waldwissen.net in vier Sprachen (DE, EN, FR, IT) für Mitteleuropa. |
| Datenquellen | Über 4.000 qualitätsgesicherte Fachartikel in vier Sprachen, bereitgestellt durch 11 beteiligte Waldforschungsinstitutionen und deren Partner. |
| Funktionsweise und Algorithmen | Einsatz moderner Sprachmodelle (z. B. ChatGPT, DeepL) zur Verarbeitung, Optimierung und Bereitstellung der Inhalte. |
| Ergebnis / Output | Senkung der Einstiegshürde für (Partner-)Redakteurinnen und -Redakteure Reduktion des redaktionellen Betreuungsaufwands Automatisierte Optimierung von Inhalten (SEO, Artikelverknüpfungen, Übersetzungen) Nutzerfreundliche, qualitätsgesicherte KI-Suche durch gezieltes Training mit redaktionell ausgewählten Inhalten |
| Vorteile | Ein zentrales Alleinstellungsmerkmal gegenüber allgemeinen KI-Suchdiensten (z. B. Google oder ChatGPT) liegt in der fachlichen, redaktionellen Qualitätssicherung. Die KI wird ausschließlich mit kuratierten, wissenschaftlich fundierten Inhalten trainiert, die von den beteiligten Institutionen bereitgestellt werden. So entsteht ein vertrauenswürdiges, spezialisiertes Informationsangebot für die breite Zielgruppe von Waldwissen.net. |
| Zielgruppe | Forstpraxis, (Forst-)Politik, (Forst-) Behörden, (Umwelt-)Verbände, (Forst-)Lehre sowie die waldinteressierte Öffentlichkeit. |
| Projekte / Referenzen | Finanziert durch die Herausgeber und Partner von Waldwissen.net. Projektstart: Oktober 2025 Erste Ergebnisse: erwartet Sommer 2026 |
| Kosten | Entwicklungskosten; laufende Wartungs- und Lizenzkosten für DeepL und Sprachmodell-APIs. |
| Nutzungserfahrungen | Derzeit noch keine Praxiserfahrungen vorhanden (Projekt in Entwicklung). |
| Risiken und Schwächen | Technische Risiken: Abhängigkeit von Drittanbietern (z. B. OpenAI, DeepL) Finanzielle Risiken: Steigende laufende Kosten bei hoher Nutzung Unsichere Preisentwicklung bei KI-API-Anbietern Strategische Risiken: Geringere Akzeptanz gegenüber etablierten Suchdiensten (z. B. Google) Rascher technologischer Wandel mit potenzieller Systemüberalterung |
Zukunftsperspektiven, Weiterentwicklung | Die Waldwissen-KI soll kontinuierlich weitertrainiert werden, um die Qualität der Suchergebnisse und die Funktionalität der Backend-Tools stetig zu verbessern. Langfristig ist die Erweiterung um semantische Verknüpfungen, automatische Themencluster und personalisierte Informationsangebote vorgesehen. |
| Verfügbarkeit und Kontakt | Steffen Schlehe (FVA BW), Martin Moritzi (WSL Birmensdorf) Steffen.schlehe@forst.bwl.de, Martin.Moritzi@wsl.ch |