Mit KI werden längst ganze Bücher erstellt, die für Verlage und Selfpublisher:innen zum Problem werden, wie Autor und Berater Patrick Meier vergangene Woche auf dev.buchmarkt.de/ dargestellt hat. KI lässt sich allerdings auch nutzen, um von Menschen geschriebene Bücher im Lektorat zu analysieren, um schneller zu einer Ersteinschätzung zu gelangen. Dafür hat Patrick Meier mit seinem Kompagnon Johannes Köppern das Tool NarratiQ entwickelt, das einen Effizienzgewinn in der Manuskriptflut verspricht.
Die Initialzündung zu NarratiQ fand Ende 2024 in einem Gespräch zwischen dem Verlagsfachwirt Meier und dem Ingenieur sowie KI-Experten Johannes Köppern statt. Aus der Frage, wie gut KI heute Bücher schreiben kann, wurde schnell eine andere, zentralere Erkenntnis: Je mehr Texte entstehen, desto wichtiger wird ein präzises, verlässliches Lektorat – und Tools, die es unterstützen.
In mehreren Gesprächen mit erfahrenen Lektorinnen und Lektoren wurden Anforderungen gesammelt, die später die Basis für das System bildeten. Köppern brachte die technische Tiefe ein, Meier die Verlagssicht und das Marktverständnis. Ende 2024 startete die Entwicklung, die 2025 in klaren Iterationen vorangetrieben wurde. Auf der Frankfurter Buchmesse 2025 stellten sie schließlich eine einsatzbereite Version vor.
Die Entwicklung erfolgte vollständig in Eigenleistung. „Hätten wir den Weg über externe Teams oder Investor:innen gewählt, lägen die Kosten realistisch bei 250.000 bis 350.000 Euro“, sagt Meier. Die Annahme, KI mache alles günstiger und einfacher, greife hier zu kurz: Auch KI-gestützte Systeme benötigen fundierte kuratorische Arbeit, fachliches Know-how und stabile Architektur.
Was NarratiQ im Lektorat leistet
NarratiQ versteht sich nicht als generisches KI-Frontend, sondern als spezialisierte, kuratierte Anwendung für den Verlagsalltag. Das Tool prüft Manuskripte entlang verlagstypischer Kriterien – Inhalt, Sprache, Logik, Struktur sowie Marktpotenzial – und liefert transparente Begründungen direkt im Webinterface.
Ziel ist es, Lektorinnen und Lektoren zu entlasten, Entscheidungen zu vereinheitlichen und den Blick auf das Wesentliche zu lenken. „Wir verbinden technisches Können mit Branchenzugang“, beschreibt Meier das gemeinsame Selbstverständnis des Teams.
Besonders attraktiv für Testnutzer:innen: Verlage, Lektor:innen oder Agenturen können beliebig viele Analyseprofile anlegen – etwa für unterschiedliche Imprints oder Genres –, um Bewertungen möglichst präzise und publisher-spezifisch auszurichten.
Feedback aus der Branche: Offenheit trotz KI-Vorbehalten
Aktuell steht NarratiQ in engem Austausch mit rund zehn Verlagen, die das Tool testen. Einen Referenzkunden wollen Meier und Köppern erst nennen, wenn die Pilotphasen abgeschlossen sind. Die ersten Rückmeldungen fallen jedoch durchweg positiv aus – nicht zuletzt, weil NarratiQ in Deutschland entwickelt wurde und strikte Datenschutzrichtlinien einhält.
„Auch wenn es eine KI-Anwendung ist, waren die Vorbehalte geringer als erwartet“, berichtet Meier. „Die Offenheit in den Lektoraten ist groß – vor allem, weil es darum geht, Effizienz zu gewinnen und Ressourcen zielgerichteter einzusetzen.“
Von Autor:innen kamen zunächst kritischere Fragen, die sich jedoch im Gespräch schnell klären ließen: NarratiQ dient nicht dem Generieren neuer Inhalte oder Trainingsdaten, sondern der analytischen Bewertung bestehender Manuskripte.
Besonderes Interesse gab es aus Bereichen mit hoher Manuskriptfrequenz, etwa im Segment Dark Romance. Hier stehen Lektorate unter enormem Druck, hunderte Einsendungen zu sichten – eine Aufgabe, die NarratiQ deutlich entschlacken soll.
Das System sei inzwischen stabil und voll analysierfähig. Die Preisgestaltung orientiere sich an einem Creditsystem: Verlage erwerben ein Kontingent an Credits, das je nach Umfang des Manuskripts eine bestimmte Anzahl an Analysen ermöglicht. Damit bleibt die Nutzung flexibel und skalierbar – passend für große Häuser ebenso wie für spezialisierte Agenturen.
5 Antworten
geht sowas auch für neue Werke bisher unbekannter Autor:innen?
Das geht mit jedem Werk. Bei Sachthemen unter Vorbehalt des Verlags.
Ein spannendes Projekt, für das ich euch maximalen Erfolg wünsche!
Mein Lieblingssatz: „Auch KI-gestützte Systeme benötigen fundierte kuratorische Arbeit, fachliches Know-how und stabile Architektur.“
WORD.
Geprüft wird u.a. „Inhalt, Sprache, Logik, Struktur“…. mit welchen Texten/Inhalten wurde diese KI-Anwendung denn trainiert, damit sie leisten kann, was versprochen wird?
Das Modell setzt auf mehreren Logiken auf die von den Verlagen vorgegeben werden. Das allgemeine Training basiert auf dem Wissen der eingesetzten LLM Modelle.