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KI/Katalogisierung

Wenn Bots katalogisieren

von Erwin König | 6. August 2026

Aastha Bhadoria und Gargi Singhal haben an der Vikrant University in Gwalior, Indien, ein auf Robotic Process Automation (RPA) basierendes System zur automatisierten Extraktion bibliografischer Metadaten entwickelt und evaluiert. Ihre im Juni 2026 im „International Journal of Research and Technology" erschienene Studie zeigt, dass regelbasierte Katalogisierungsaufgaben mit RPA-Werkzeugen nahezu vollständig automatisierbar sind und dabei Bearbeitungszeiten um rund 98 Prozent sinken. ...

Automatisierte Metadaten für Webarchive mit GPT-4o im Praxistest: Kostenersparnis und Risiken

von Erwin König | 31. Juli 2025

Die Erstellung von Metadaten für Webarchive ist bislang ein aufwändiger Prozess, teuer, langsam und stark abhängig von menschlicher Arbeitskraft. Ein Forschungsteam in Singapur hat nun untersucht, wie sich dieser Prozess mithilfe von GPT-4o automatisieren lässt. In einem groß angelegten Versuch wurden von Ashwin Nair, Zhen Rhog Gho und Abigail Yongping Huang über hundert Archivdateien analysiert, Titel und Abstracts per Promptgenerierung erzeugt, mit beeindruckender Kostenersparnis. Doch der...

KI in der Katalogisierung: Drei Chatbots auf dem Prüfstand

von Erwin König | 19. Juni 2025

Bibliotheken experimentieren zunehmend mit KI-gestützten Chatbots, um Arbeitsprozesse zu unterstützen, etwa bei der Vergabe von Schlagworten und Klassifikationen. Eine neue Studie von Brian Dobreski und Christopher Hastings in „Library Resssources & Technical Services" untersucht die Leistungsfähigkeit von ChatGPT, Gemini und Copilot in der Sacherschließung. Das Ergebnis: Die KI-Tools zeigten insgesamt schwache Leistungen, insbesondere bei der DDC- und LCC-Klassifikation. Dennoch ließ sich...