16.10.2026
Das war das #NETsWERKen2026
#NETsWERKen2026: Welches Werkzeug passt zu welchem Workload?
Von Cloud-Fragen und KI-Praxis
In diesem Jahr fand das netorium Technologie Symposium #NETsWERKen erstmals in Kooperation mit der FKTG e.V. statt. Genau genommen in Zusammenarbeit mit den Regionalgruppen Nord und Stuttgart.
2 Städte, 2 Donnerstage, 2 Themen: Am 24. September 2026 standen in Hamburg Cloud und Cloud-Strategien im Mittelpunkt, am 1. Oktober 2026 folgte im SWR Studiosaal in Stuttgart der praktische Einsatz von KI in der Medienproduktion.
Beide Tage folgten demselben Konzept aus Fachvorträgen, Live-Demos, Use Cases aus Anwendersicht und viel Zeit für den Austausch. Auf der Bühne standen Broadcaster wie RTL und SWR, Technologiepartner wie STACKIT, Jünger Audio und Fortinet, sowie Fachleute aus Postproduktion, Rendering und Kreativwirtschaft.
Das Ziel: Keine Aneinanderreihung von Produktpräsentationen sondern wirklicher Mehrwert und Austausch für die Teilnehmer durch echte Erfahrungs- und Projektberichte sowie Vorträge mit Weitblick.
Hamburg, 24. September: Cloud oder nicht Cloud, das ist nicht die Frage
Diskutiert wurde vor allem, welcher Workload welche Souveränitätsstufe braucht und mit welcher Architektur sie sich am besten umsetzen lässt.
Souveränität wird messbar
Matthias Letsch, seit Anfang des Jahres technischer Leiter bei netorium, eröffnete nach der Begrüßung mit einem Impulsvortrag und der These, dass Cloud nicht als Ort sondern als Architektur verstanden werden muss: elastisch, softwaredefiniert und jederzeit erreichbar. Ob die Architektur beim Hyperscaler oder im eigenen Rechenzentrum „wohnt“, ist dann eine Frage der Souveränitätsanforderung.
Dass das Thema in der Breite angekommen ist, zeigt das zitierte Bitkom-Kompasspapier „Assessing Cloud Sovereignty“. Demnach sorgen sich 78 Prozent der deutschen Unternehmen um ihre Abhängigkeit von außereuropäischen Anbietern. In ihrem Cloud Sovereignty Framework vom Oktober 2025 nähert sich die EU dem Thema mit acht Sovereignty Objectives (SOV) auf unterschiedlichen Ebenen – darunter strategische, rechtlich-jurisdiktionelle, lieferkettenbezogene und ökologische Kriterien. Das Ergebnis der Analyse auf Basis der Objectives ist ein „Sovereignty Effective Assurance Level“ (SEAL), das die Souveränitätsanforderung eines Workflows objektiv bewertet. Stufe 0 bspw. bedeutet vollständige Kontrolle durch Dritte außerhalb der EU-Jurisdiktion, Stufe 4 hingegen vollständige EU-Kontrolle. Klar: Nicht jeder Workload muss Stufe 4 erreichen.
Wie unterschiedlich die Antworten ausfallen können, zeigte Letsch an drei konkreten netorium-Projekten. Für die mobile Ingest-Plattform für Reporterinnen und Reporter im Feld “Mojo” des öffentlich-rechtlichen Medienanbieters rbb zum Beispiel war ein deutscher, CO2-neutral betriebener Cloud-Anbieter gesetzt. Die European League of Football setzte dagegen auf AWS, weil dort Skalierbarkeit, Tempo und Kosten wichtiger bewertet wurden als die Frage nach der Souveränität. Ein drittes Projekt für ein Sport-Großevent lief als Private Cloud und kommt SEAL 4 am nächsten.
Letschs vier konkrete Handlungsempfehlungen:
Workloads klassifizieren
Lock-in-Risiken analysieren
Eigene Multi-Cloud-Kompetenz aufbauen
SOV und SEAL in Ausschreibungen einsetzen
Cloud-Produktion live: Baukasten statt Komplettpaket
Ingo Holzmeister, seit 2019 im netorium-Team zeigte anschließend gemeinsam mit Matthias Letsch Möglichkeiten für eine komplette Cloud-Produktionskette im laufenden Betrieb: Beginnend mit LiveU - entweder per Smartphone-App oder mit einer LU800 - führt die Signalkette über den LiveU-Server direkt in die AWS-Cloud. Dort übernimmt der FlexAI AutoMix von Jünger Audio den Ton, Sienna sorgt für Synchronisation und Kommentatorenplatz, Telos Infinity VIP mit browserbasiertem Panel für das Intercom. Gemischt wird in LU Studio, die Grafik kommt als selbst programmiertes HTML-Overlay, ausgespielt wird auf YouTube.
Die Ende-zu-Ende-Latenz lag bei vier bis fünf Sekunden, ausdrücklich ohne Optimierung. Set Up und Test des Systems waren in wenigen Tagen aufgesetzt. Das Konzept war bewusst als Beispiel-Lösung gedacht und nicht als „One-fits-all“ und ist aufgrund des modularen Aufbaus individualisierbar und nicht produktgebunden.
So kann die Lösung zum Beispiel für Drittliga-Feldhockey Vereine mit drei gespendeten iPhones bis zur großen Sportproduktion angepasst und abhängig von der Souveränitätsanforderung des Anwendungsfalls entschieden werden, ob das System auf AWS, Hetzner, STACKIT oder im Keller laufen soll.
WDR CPP: Private Cloud mit offener Tür
Wie eine Private Cloud im großen Maßstab aussehen kann, zeigten im Anschluss Hans Douma von MoovIT und Matthias Letsch gemeinsam am Beispiel der Crossmedialen Produktionsplattform (CPP) des WDR. Die CPP soll Fernsehen, Hörfunk und Onlinemedien auf einem gemeinsamen System zusammenführen und die seit über einem Jahrzehnt laufende Zentrale Austauschplattform (ZAP) ablösen. Das Ziel: Ein Beitrag wird einmal produziert und mit leichten Abwandlungen für TV, Radio, Web und Social Media ausgespielt.
Seit Frühjahr 2026 läuft die Umsetzung. Die Architektur setzt auf zwei gespiegelte Rechenzentren im Clusterverbund, in denen jedes einzelne ausfallen kann, ohne dass die Produktion steht. Dazu kommt ein räumlich und stromseitig getrennter dritter Standort für Disaster Recovery mit 3,3 Petabyte S3-kompatiblem Objektspeicher. Er arbeitet mit anderer Technologie und nicht synchron, damit sich eine Ransomware-Infektion des Hauptspeichers nicht mitkopiert. Das MAM kann im Notfall direkt vom DR-Speicher weiterproduzieren, was Recovery Point und Recovery Time deutlich verkürzt (im Vergleich zu einer Tape Library etwa).
Warum keine Public Cloud? Laut MoovIT enthielt die Ausschreibung ursprünglich auch eine Hybridvariante, der WDR fokussierte sich im Verfahren aber mehr und mehr auf die Private Cloud. Klar formulierte Anforderung blieb, nichts zu verbauen, was eine spätere Hybridarchitektur verhindert. Bei der Umsetzung steht die MoovIT GmbH als GU in der Pflicht, unterstützt wird sie von netorium und der Computacenter. Adobe Premiere, Helmut4 und Hiscale prägen die Produktionslandschaft produktseitig.
Rendering: 128.000 vCPUs in zwei Tagen
Johannes Oehmen von Oehmen Digital Studio berät Postproduktions- und VFX-Studios u.a. bei der Wahl der richtigen Render-Infrastruktur. Obwohl er selbst auch AWS-Partner ist, empfiehlt er nach eigenen Worten den US Hyperscaler nicht für jedes Projekt, für manche hält er AWS aber für unschlagbar.
Wie zum Beispiel hier: Für ein Projekt im europäischen Ausland musste ein Kunde 24.000 Frames in 8K mit zwei Render-Layern mehrfach rendern - Lieferzeit sieben Tage. Innerhalb von zwei Tagen stand eine Farm mit 128.000 vCPUs, je zur Hälfte in Frankfurt und North Virginia, vorab als Infrastructure as Code in Terraform definiert. Die Verteilung auf zwei Regionen nutzt das Preismodell „Wait and Save“ von AWS Deadline Cloud, das nachts besonders günstige Kapazität bietet. Durch die Zeitverschiebung lassen sich so zwei Nächte nutzen, das Ergebnis ist rund 80 Prozent günstiger als das Alternativangebot.
Die Rückkehr zu CPU erfolgte aus wirtschaftlichen Gründen: Obwohl das Rendering auf CPUs zwar etwa dreimal langsamer ist, sind CPUs ungleich besser verfügbar und günstiger als GPUs. Ein Kostenvergleich desselben Jobs zeigte die Spanne eindrücklich: Der deutsche Renderdienst war am teuersten, ein chinesischer Anbieter rund 50 Prozent günstiger, AWS Spot-Instanzen 64 Prozent günstiger bei etwa 10 Dollar, Wait and Save kostete 1,72 Dollar.
STACKIT: Souveränität als Verhandlungsposition
Manja Hall-Groth, Senior Sales Manager bei Schwarz Digits mit Schwerpunkt Retail, formulierte ihre Kernthesen so: Souveränität ist weder schwarz noch weiß und noch wichtiger, Sie bedeutet für jede Branche etwas anderes.
Für Medienhäuser empfahl sie einen kleinen Einstieg: einen hochverschlüsselten Messenger wie Wire für sensible Kommunikation, eine Backup-Strategie und eine klare Entscheidung, welche Kronjuwelen gerade im KI-Umfeld geschützt werden müssen. Souveränität heiße vor allem, verhandlungsfähig zu bleiben.
Im Anschluss stellte netorium die neue Initiative für eine souveräne, cloudbasierte Medienworkflow-Lösung auf STACKIT vor. MediaKind VOS deckt Live-Encoding, Multiplexing, Playout bis hin zum Disaster-Recovery-Playout, HTML5-Grafik, Packaging, SSAI, Untertitel und SCTE-Trigger ab und kann auf STACKIT betrieben werden. Workflows lassen sich in wenigen Stunden gestalten, in Minuten starten und werden nach Verbrauch abgerechnet. Kunden haben damit die Flexibilität, kritische Broadcast- und Streaming-Workflows zu modernisieren und gleichzeitig die Kontrolle über Daten, Sicherheit und regulatorische Anforderungen zu behalten.
RTL: Vom Klick-Marathon zur Automation
Im Interview mit Chris Brähler, CPO von SDVI, gab Sebastian Müller, Product Owner bei RTL Deutschland, Einblick in die neue Media Supply Chain für vorproduzierten Long-Form-Content: Nachdem früher Operator und externe Lieferanten für Ingest und QC zwischen mindestens sechs Systemen wechseln mussten, die kaum miteinander sprachen, laufen heute rund 500 Content-Stunden pro Monat weitestgehend automatisiert über die Orchestrierungsplattform Rally, Tendenz steigend.
Der Ablauf ist weitgehend automatisiert: Bestandsdaten werden importiert, eine Medienlogik legt passende Platzhalter an, Operator legen nur noch einmal pro Staffel fest wer liefert. Lieferanten laden Metadaten und Files über ein Gateway hoch, danach folgen automatischer Integrity Check, Auto-QC mit Baton und bei Bedarf eine manuelle QC über Proxys im Browser. Die frei gewordene Zeit fließt in neue Projekte.
Welche Cloudstrategie soll es denn nun werden?
Im Abschlusspanel unter Moderation von Kristin Staack waren sich die Referenten einig, dass jede gute Cloud-Entscheidung mit dem Use Case, den Anforderungen und einer ehrlichen Kosten-Nutzen-Rechnung beginnt.
Douma erinnerte an Kunden, die nach vermeintlich günstiger Speicherung am Jahresende eine Rechnung über 1,5 Millionen Dollar erhielten.
Oehmen riet von Cloud-Workstations ab, solange Storage und Team an einem Ort sitzen, für weltweit verteilte VFX-Teams sei die Cloud dagegen sinnvoll.
Manjas wichtigster Rat an CIOs: Die Menschen auf die Reise mitnehmen und transparent machen, was man vorhat und warum.
Das Schlusswort der Moderation griff den Morgen auf: Cloud ist kein Zielbild, sondern eine Frage der Architektur.
Stuttgart, 1. Oktober: KI in Anwendung in der Medienproduktion
Im üppig besuchten SWR Studiosaal ging es eine Woche später um die Frage, wo KI in der Medienproduktion echten Mehrwert schaffen kann und wo sie nur Aufwand erzeugt.
KI oder Algorithmus: das richtige Werkzeug wählen
Matthias Letsch warnte zum Auftakt vor dem „Law of the Instrument Effekt“ nach Abraham Maslow: Wirkt ein Werkzeug „allmächtig“, wird es schnell für jedes Problem herangezogen. Manchmal kann sich das aber als falsche Entscheidung entpuppen.
Die Zahlen zum Hype sind gewaltig. Goldman Sachs rechnete 2024 mit KI-Investitionen von einer Billion US-Dollar in den kommenden Jahren, laut OECD flossen 2025 bereits 259 Milliarden US-Dollar Risikokapital in KI-Startups, 61 Prozent des gesamten Risikokapitals. Gleichzeitig ergab eine MIT-Studie aus 2025, dass 95 Prozent von 300 untersuchten KI-Implementierungen keinen messbaren Erfolg hatten. Gartner erwartet, dass mehr als 40 Prozent der Projekte rund um KI-Agenten bis Ende 2027 ergebnislos bleiben.
Gescheitert wird laut Letsch selten an der Technologie, sondern an Integration, Organisation und Erwartungshaltung. KI sei stark im Erkennen von Mustern in großen, unstrukturierten Datenmengen. Gute Beispiele hierfür sind die KI-gesteuerte Warennachbestellung bei großen LEH Ketten oder die KI-unterstützte Auswertung von vielen parallelen Kamerafeeds in Reality TV Formaten mit 24/7 Aufzeichnung. Auch bei Untertiteln und Zweitsprachen helfe KI enorm, narrative Feinheiten brauchten aber weiterhin menschliche Interpretation.
Wo ein Ergebnis immer identisch sein muss, gehört dagegen ein Algorithmus hin: beim Taschenrechner, bei der Lautheitsmessung nach EBU R128 oder bei Checksummen. Sein Entscheidungsbaum ist entsprechend schlicht: Lässt sich eine Aufgabe eindeutig spezifizieren oder muss das Ergebnis reproduzierbar sein, ist der Algorithmus erste Wahl, geht es um Muster in variablen Daten, die KI.
SWR: KI-Agent für den Media-over-IP-Betrieb
Stefan Ringhoffer aus dem SWR-Team Technologie und Entwicklung zeigte, wie das Team KI im Betriebsalltag einsetzen will. Grundlage ist das SWR MOIP Dashboard, über das Nutzer Statusdaten von Endgeräten und Switches abrufen und Automationen anstoßen können.
Ein Beispiel: Der Operator füttert den Chat im Dashboard mit einer Frage wie „Ich sitze in Regie C und Monitor 3 zeigt ein Testbild“. Der Agent fragt daraufhin selbständig über MCP-Funktionen die angebundenen Systeme ab, gleicht SDP-Daten ab und findet die Ursache, die dann behoben werden kann. Berechtigungen lassen sich nach Rolle abstufen.
Im zweiten Teil ging es um die Dynamic Media Facility (DMF) der EBU, bei der Media Functions als Docker-Container über einen gemeinsamen Speicher, den Media eXchange Layer (MXL), Daten austauschen. Mit KI-Unterstützung baute das Team eine ST-2110-Ingest-Funktion, ein Video-Delay und einen Reader zurück auf ST 2110. Entscheidend waren eine präzise Startanleitung, das Open-Source-Repository als Referenz und kleine Schritte mit echten Streams, damit das Modell nicht halluziniert.
Ringhoffers Fazit: Daten und Systeme sollten schon heute KI-ready gehalten werden, mit sauberer Dokumentation und offenen Schnittstellen. KI-generierter Code gehöre jedoch erst dann in die Produktion, wenn jemand ihn verstanden hat und im Fehlerfall auch supporten kann.
Ein Ausflug ins Labor vor Ort ermöglichte den Teilnehmern anschließend einen praktischen Blick in den Stand der Entwicklung beim SWR. Key Takeaway: Fehler fallen zwar auch durch Funktionstests auf. Es braucht aber noch immer Menschen, die die Funktionstests dann beurteilen und die richtigen Schritte ableiten.
Jünger Audio: hybride Architektur statt Ideologie
Friedemann Kootz, Managing Director von Jünger Audio, berichtete in seinem Vortrag, dass im Audiobereich aktuell vor allem Machine Learning zur Mustererkennung zum Einsatz kommt, keine Large Language Models. Anhand eines Interviews, das ein vorbeifahrender Rettungswagen störte, zeigte er, wie ein KI-Tool Sprache und Martinshorn sauber trennt, obwohl sich die Frequenzen überlappen.
Im Broadcast stößt reines Machine Learning schnell an Grenzen. Besonders aussichtsreich scheint hier eine hybride Architektur: Der klassische, latenzarme Signalpfad bleibt, ein ML-Assistent analysiert jedoch das Signal und steuert dessen Parameter u.a. Mix-Qualität, Nachregelung, Denoising, usw.
Jung von Matt: Inside & Out - KI drinnen und draußen
Felix Weber, bei Jung von Matt für interne und externe KI-Projekte zuständig und zugleich Dozent für Webprogrammierung, zeigte, wie sich eine Kreativagentur mit über 1.300 Mitarbeitenden im Angesicht von KI verändert.
Die mitgebrachten Cases von Jung von Matt beschrieben anschaulich, wie mithilfe von KI kostengünstiger, schneller und vor allem auch kreativer produziert werden kann: Mehr Kreativität ermöglichten beispielsweise Projekte wie das nachproduzierte erste Tor der Bundesligageschichte, von dem es nie Filmaufnahmen gab oder personalisierte Formate wie ein Wimmelbild für Messen, in dem sich Besucher selbst wiederfinden.
JvM arbeitet vergleichsweise bereits lange mit KI und passt sich immer wieder an. Intern setzt man inzwischen auf breit verankerte KI-Kompetenz: Das ursprünglich zentral aufgestellte Team „Artificial Crafts“ hat sein Wissen in die Abteilungen getragen und damit die Grundlage geschaffen, KI auf allen Ebenen wirksam einzusetzen. Dahinter steht ein Framework aus Training und viel Kommunikation, einem kuratierten Tool-Stack, Governance mit Verträgen und Guidelines, Kontrolle per Use-Case-Freigabe und Human in the Loop sowie einer Kultur der Transparenz.
WM2026: Live-Untertitel mit KI in unter 10 Sekunden
Im Bühnengespräch interviewte netorium-Vorstand Jürgen Firsching Andreas Göttl von MMO Media und Christian Hirth, Co-Founder und Geschäftsführer von DeepVA zu einem Projekt im Rahmen der Fußball-WM 2026 auf einer großen deutschen TV-Plattform. Zwischen Projektstart und erstem Spiel lagen rund drei Monate, netorium hatte DeepVA als Technologiepartner vorgeschlagen.
DeepVA aus Freiburg entwickelt seit 2017 KI für die Medienbranche und liefert Live-Untertitel unter anderem für Welt TV, Bild TV und die Bundespressekonferenz, dort mit Live-Editor für den Human in the Loop. Die Plattform läuft zumeist on-premises, die Live-Lösung in der Cloud. Die Kette: Das Audio des Spielsignals kommt per SIP zu DeepVA, die Spracherkennung verarbeitet drei Signale parallel, ein Inserter wandelt die Untertitel in Teletext.
Bei der Abwägung von Qualität und Geschwindigkeit wurde im Laufe des Projekts mehrfach nachjustiert, die entscheidende Erkenntnis: Für die Zuschauerinnen und Zuschauer zählt, wann ein Untertitel ankommt, kleine Fehler bei Namen verzeihen sie eher.
KI im Live-Betrieb: Integration schlägt Modell
Wie bringt man KI-Modelle in eine laufende Live-Produktion, ohne die Sendung zu gefährden? Die These: Nicht das beste Modell gewinnt, sondern wer es am besten in den Betrieb integriert.
Denn Flexibilität ist im operativen Betrieb am allerwichtigsten. Am Beispiel der VOS-Plattform zeigte Patrick Bongart von netorium, wie KI-Orchestrierung als Service aussehen kann: KI-Anbieter können flexibel angebunden werden, Delay-Handling und Integration in die Video-Pipeline übernimmt die Plattform. KI-Funktionen lassen sich eventbasiert buchen, etwa eine zusätzliche Sprache wie Spanisch oder Kroatisch für ein bestimmtes Spiel, minutengenau abrechnen und bei Verlängerung dynamisch weiterlaufen lassen. Neben Untertiteln, zusätzlichen Audiofassungen und automatischen Highlights eröffnen kontextuelle Metadaten neue Erlösmodelle: Erkennt die KI etwa ein Tor, lässt sich der Moment höchster Aufmerksamkeit direkt danach als Premium-Werbeplatz vermarkten oder für Hinweise auf andere Sendungen nutzen.
KI-Sicherheit: Handlungskorridore statt Blackbox
Der letzte Vortrag des Tages richtete den Blick auf einen weiteren wichtigen Aspekt des KI-Booms: Der Vortrag von Mirko Herth, Fortinet fasste zusammen, warum KI ohne Governance, Sicherheitskontrollen und ethischen Rahmen zum unkalkulierbaren Risiko wird.
Der Hintergrund: Viele Unternehmen führen KI überstürzt ein, ohne Strategie, Policies oder klar definierte Use Cases. Autonome KI-Agenten verschärfen das Problem. Gleichzeitig automatisieren Angreifer ihre Attacken mit KI: Die Zeit zwischen dem Bekanntwerden einer Schwachstelle und ihrer Ausnutzung ist praktisch auf null geschrumpft. Dagegen hilft nur eine ebenso schnelle, KI-gestützte und automatisierte Verteidigung und ein klar definierter Umgang mit KI-Systemen im Betrieb. Mirkos Vorschlag: KI wie Mitarbeitende behandeln, mit einer Art Arbeitsvertrag, klarem Aufgabenprofil und definierten „Handlungskorridoren“.
Fazit: Kompetenz heißt, das passende Werkzeug zu wählen
So verschieden die Themen der beiden Tage waren, war die Botschaft doch dieselbe: Keine Technologie ist Selbstzweck. Es kommt immer auf den Anwendungsfall an – sowohl bei Cloud als auch bei KI.
Und: Wer sich die Option zum Wechsel offenhält, Daten und Schnittstellen sauber pflegt und die Menschen auf dem Weg mitnimmt, trifft die besseren Entscheidungen.
Klar ist: Diese Themen lassen sich nur gemeinsam angehen. Und genau dafür ist das #NETsWERKen da. Wir haben viele Impulse und Aufgaben mitgenommen und freuen uns auf den weiteren Austausch.
Die Verpflegung vor Ort erfolgte mit freundlicher Unterstützung unseres Partners MediaKind.
