"“Als öffentlich-rechtliche Rundfunkanstalt muss man den Menschen, denen man damit vertraut, sehr nahe sein. Aus diesem Grund verwende ich bevorzugt AWS. Ich hatte nie Bedenken, AWS zu nutzen."
Massimiliano Babbucci - Head of Digital Innovation, RSI
Der digitale Wandel verändert die Medienlandschaft immer weiter und fordert selbst von den etabliertesten Akteuren eine ständige Weiterentwicklung. Die Schweizerische Rundfunkgesellschaft (SRG), deren Tradition bis ins Jahr 1931 zurückreicht, blickt auf eine lange Geschichte der Innovation zurück und unternimmt ihren jüngsten Schritt in Richtung Zukunftsfähigkeit auf Amazon Web Services (AWS).
Radiotelevisione Svizzera (RSI), die italienischsprachige Geschäftseinheit des Schweizerischen Rundfunks, entwickelt eine neue All-in-One-Mobile-App. Dieses Projekt, das auf Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) auf AWS basiert, entspricht der Nachfrage der Nutzer nach personalisierten und dynamischen Medienerlebnissen.
Vereinheitlichung digitaler Inhaltskanäle auf AWS
Die Schweizerische Radio- und Fernsehgesellschaft ist eine öffentlich-rechtliche Rundfunkanstalt und eines der größten Medienhäuser der Schweiz. Die RSI-Geschäftseinheit, die italienischsprachige Kunden bedient, lieferte Nachrichten-, Sport-, Kultur- und Unterhaltungsinhalte über drei verschiedene Apps und eine Website. Um das Nutzererlebnis zu verbessern, wollte das Unternehmen seine digitalen Angebote in einer einzigen App zusammenfassen, so dass die Zuschauer jederzeit und überall auf ihre gewünschten Inhalte zugreifen können.
"Unsere Idee war es, eine All-in-One-Anwendung zu entwickeln, die alle Inhalte sammeln kann, die wir jeden Tag generieren", sagt Massimiliano Babbucci, Leiter der digitalen Innovation bei RSI. "Um dies effizient zu bewerkstelligen, wollten wir KI/ML einbinden, um verschiedene Teile unseres Workflows zu automatisieren, von der Erfassung von Metadaten über die Empfehlung von Inhalten bis hin zur Personalisierung des Feeds für den Nutzer."
Um diese Vision zu verwirklichen, wandte sich RSI an Claranet Schweiz (Claranet), einen AWS Premier Partner, der adaptive, skalierbare Technologielösungen in der Cloud anbietet. Da RSI seit 2019 mit Claranet zusammenarbeitet, wusste das Unternehmen, dass es bei der Entwicklung der neuen App auf ein umfassendes Fachwissen über AWS-Dienste zurückgreifen konnte. Für den Aufbau eines großen Sprachmodells mit AWS AI/ML-Technologie benötigte das Projekt jedoch zusätzliches Fachwissen. Um diese Zusammenarbeit zu vertiefen und zu erweitern, begann RSI auch mit Forschern und Studenten am Institut für Informationssysteme und Netzwerke (ISIN), einem Forschungsinstitut innerhalb der Abteilung für innovative Technologien an der Fachhochschule für angewandte Wissenschaften und Künste der Südschweiz (SUPSI) mit Sitz in Lugano, zu arbeiten.
"Wir haben einen Technologie-Hub für RSI, Claranet und die Universität eingerichtet", sagt Babbucci. "In kürzester Zeit konnten wir mit der Entwicklung der App durch erfahrene Data Scientists beginnen, ohne dass wir neue Mitarbeiter ausbilden mussten. ISIN ist für die Forschung und die Definition der besten Modelle zuständig und stellt Claranet die Prototypen zur Standardisierung und Produktion zur Verfügung."
Integration von KI und ML zur Schaffung einer All-in-One-App
Die RSI-Mobile-App ist ein umfangreiches Sprachmodell, das KI/ML-Technologien einbezieht, die dabei helfen, Metadaten zu extrahieren und den Nutzern relevante Informationen zu empfehlen. So hat ISIN beispielsweise Amazon Comprehend eingesetzt - einen Dienst zur Verarbeitung natürlicher Sprache, der ML verwendet, um wertvolle Erkenntnisse und Verbindungen in Texten aufzudecken -, um relevante Sprache zu extrahieren, Inhalte zu klassifizieren und Benutzer-Feeds zu personalisieren. Viele dieser Modelle laufen auf Amazon SageMaker, einem Service, der zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen für jeden Anwendungsfall verwendet wird.
"Die ISIN-Forscher haben zunächst einige brauchbare Modelle identifiziert, die sie sofort verwenden können", sagt Piero Bozzolo, AWS Solution Architect bei Claranet. "Dann haben sie einige Modelle von Grund auf neu entwickelt und herausgefunden, wie sie in Amazon SageMaker integriert werden können."
Die App wird auf managed AWS Serverless-Services gehostet, darunter AWS Lambda, ein serverloser, ereignisgesteuerter Rechenservice. RSI hat auch die Möglichkeit, Amazon SageMaker Serverless Inference zu nutzen - eine speziell entwickelte Inferenzoption, mit der Entwickler ML-Modelle bereitstellen und skalieren können, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur konfigurieren oder verwalten zu müssen.
"Derzeit sind 90-95 Prozent der Infrastruktur serverless", sagt Bozzolo. "Eine Sache, die ich an Amazon SageMaker schätze, ist, dass man die gesamte Infrastrukturbasis ändern kann; man kann ohne großen Aufwand von Serverless und Bereitstellung wechseln."
RSI hat durch die Nutzung dieser flexiblen Infrastruktur mehrere Vorteile realisiert. "Mit einem Serverless-First-Ansatz auf AWS kann RSI jederzeit Millionen von Kunden erreichen", sagt Bozzolo. "Sie können dies tun, ohne sich Gedanken über die Kosten oder die Leistung der Anwendung zu machen; sie können das gleiche Leistungsniveau beibehalten, egal ob sie zwei gleichzeitige Benutzer oder 2 Millionen haben." Da sich das RSI-Entwicklungsteam nicht mehr um die Wartung der Hardware kümmern muss, kann es sich auf Dienstleistungen und Innovationen konzentrieren, anstatt sich mit technischen Details auf niedriger Ebene zu befassen.
Auch für die an diesem Projekt beteiligten Personen ergeben sich viele Vorteile. Studenten der Abteilung für innovative Technologien der SUPSI hatten die Möglichkeit, durch die Arbeit an diesem realen Projekt praktische Erfahrungen zu sammeln. Diese praktische Erfahrung, einschließlich der Einhaltung von Produktionsfristen und der Bewältigung realer Herausforderungen, bietet wertvolle Lernerfahrungen, die über traditionelle Universitätsprojekte hinausgehen. Darüber hinaus profitieren die RSI-Journalisten von besseren Werkzeugen und einer verbesserten Suchfunktion. Die automatisierte Metadatenextraktionsmaschine hat die Qualität der Tagging-Systeme verbessert, was den Journalisten hilft, die von ihnen benötigten Inhalte schnell zu suchen und zu finden, wenn sie sie brauchen.
Eine Grundlage für Omnichannel-Engagement schaffen
Die Entwicklung der RSI-App ist noch nicht abgeschlossen, und mehrere wichtige Funktionen stehen noch auf der Roadmap des Unternehmens. In den nächsten zwei Jahren wird sich RSI darauf konzentrieren, diese neuen Elemente hinzuzufügen und das Konzept des Omnichannel-Engagements in die Realität umzusetzen. Die Zusammenarbeit zwischen RSI, Claranet und ISIN wird als solide Grundlage für diese zukünftigen Verbesserungen dienen.
"Wenn man als öffentlich-rechtlicher Sender ein Projekt durchführt, vor allem wenn es sich um ein wirklich komplexes Projekt wie dieses handelt, dann muss man den Leuten, denen man es anvertraut, sehr nahe sein", sagt Babbucci. "Deshalb verwende ich lieber AWS. Ich hatte nie Zweifel an der Verwendung von AWS."