Schulung – Lovable – Medien & Journalismus

Lovable für Medien und Journalismus

Web-Apps per Prompt bauen: mit Lovable vom Prompt zur lauffähigen React-App mit Supabase-Backend, GitHub-Sync und Deployment.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„Lovable für Medien und Journalismus“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Redakteurinnen und Redakteure in Print, Online und Rundfunk, Chefs vom Dienst und Ressortleitungen und Social-Media- und Audience-Teams. Sie lernen Lovable nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Medien & Journalismus.

Mit Lovable bauen Sie Web-Anwendungen, indem Sie beschreiben, was Sie brauchen – ganz ohne Programmierkenntnisse. In dieser Schulung lernen Fachanwenderinnen und Fachanwender aus Marketing, Vertrieb, HR, Operations oder Produktmanagement, wie aus einer Idee in wenigen Stunden eine klickbare, funktionierende Anwendung wird: eine Landingpage für eine Kampagne, ein internes Tool zur Erfassung von Anfragen, ein einfaches Kundenportal oder ein Prototyp, mit dem Sie eine Idee intern überzeugend vorstellen und frühzeitig echtes Feedback von Kolleginnen, Kollegen oder Kunden einholen.

Der Kurs ist konsequent praxisorientiert. Sie arbeiten an einem eigenen kleinen Projekt, lernen, Anforderungen klar zu formulieren, Daten sicher zu speichern, Logins einzurichten und das Ergebnis zu veröffentlichen. Ebenso wichtig ist der realistische Blick: Welche Vorhaben gelingen ohne IT-Unterstützung, wo sollten Sie Ihre IT oder Datenschutzbeauftragten einbeziehen und wie übergeben Sie einen gelungenen Prototyp an ein Entwicklungsteam? So nutzen Sie Lovable produktiv, ohne Schatten-IT oder Sicherheitsrisiken zu erzeugen, und sprechen mit Ihrer IT auf Augenhöhe.

Redaktionen, Verlage, Sender und Content-Teams stehen zwischen wirtschaftlichem Druck und dem Anspruch an Qualitätsjournalismus. Generative KI verändert Recherche, Produktion und Distribution grundlegend. Sie hilft, Dokumente und Datensätze schneller zu durchdringen, Interviews zu transkribieren und zusammenzufassen, Überschriften- und Teaservarianten zu entwickeln, Texte für verschiedene Ausspielkanäle zu adaptieren und Archive erschließbar zu machen. KI-Agenten können Agenturmeldungen sortieren oder Monitoring-Aufgaben übernehmen. Zugleich wirft KI zentrale Fragen auf: Wie bleibt Faktentreue gewährleistet, wie wird KI-Einsatz gegenüber dem Publikum transparent gemacht und wie werden Urheberrechte gewahrt? Medienschaffende brauchen deshalb Kompetenz in beidem – im produktiven Einsatz und in der kritischen Prüfung.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Redakteurinnen und Redakteure in Print, Online und Rundfunk
  • Chefs vom Dienst und Ressortleitungen
  • Social-Media- und Audience-Teams
  • Freie Journalistinnen und Journalisten
  • Content- und Corporate-Publishing-Teams

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Hoher Zeitdruck bei gleichzeitig wachsenden Kanälen und Formaten
  • Große Mengen an Dokumenten, Daten und Agenturmaterial
  • Sicherung von Faktentreue und Glaubwürdigkeit
  • Ungeklärte Fragen zu Urheberrecht und Kennzeichnung von KI-Inhalten

Das können Sie nach dem Training

  • Sie beschreiben Anforderungen so, dass Lovable daraus eine brauchbare Web-Anwendung erzeugt.
  • Sie erstellen eine Landingpage mit Formular und veröffentlichen sie eigenständig.
  • Sie bauen ein internes Tool mit Login, Datenspeicherung und Rollen ohne Programmierkenntnisse.
  • Sie entwickeln klickbare Prototypen und nutzen sie zur Abstimmung mit Stakeholdern.
  • Sie setzen KI für Recherche, Transkription und Produktion effizient und quellentreu ein.
  • Sie prüfen KI-Ergebnisse systematisch auf Faktentreue und vermeiden typische Fehlerquellen.
  • Sie wenden Regeln zu Urheberrecht, Kennzeichnung und Pressekodex beim KI-Einsatz sicher an.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Von der Idee zum ersten Entwurf
  • Was Lovable kann und was im Hintergrund passiert, verständlich erklärt
  • Idee in Ziel, Nutzergruppen, Seiten und Inhalte zerlegen
  • Den ersten Prompt schreiben und das Ergebnis bewerten
  • Mit kleinen, präzisen Änderungswünschen weiterarbeiten statt neu zu beginnen
Modul 2 Landingpages und Webauftritte
  • Kampagnen- und Event-Seiten mit klarer Botschaft und Call-to-Action
  • Bilder, Texte und Corporate Design einbinden
  • Kontakt- und Anmeldeformulare mit Datenspeicherung
  • Darstellung auf Smartphone und Desktop prüfen
Modul 3 Interne Tools und Formulare
  • Erfassungsmasken, Übersichtslisten und einfache Dashboards bauen
  • Daten in einer Datenbank speichern, ohne SQL zu schreiben
  • Logins und Rollen einrichten: wer darf was sehen und ändern
  • Typische Fehler erkennen und mit Rückgängig-Funktion beheben
Modul 4 Kundenportale und Prototypen
  • Einfache Portale für Kunden oder Partner mit geschütztem Bereich
  • Klickbare Prototypen für Produktideen und Stakeholder-Präsentationen
  • Feedback einsammeln und Iterationen gezielt umsetzen
  • Prototyp sauber dokumentiert an Entwicklung oder IT übergeben
Modul 5 Veröffentlichen, Sicherheit und Spielregeln
  • Anwendung veröffentlichen und unter eigener Domain erreichbar machen
  • Personenbezogene Daten, DSGVO und Abstimmung mit IT und Datenschutz
  • Kosten, Nutzungsgrenzen und realistischer Aufwand
  • Wann ein Projekt in professionelle Entwicklerhände gehört
Modul 6 Praxisprojekt: Ihre eigene Lösung für Medien & Journalismus
  • Zitate-Datenbank – Eine kleine App, in der Zitate aus Interviews mit Quelle, Datum und Freigabestatus gespeichert, durchsucht und für Beiträge exportiert werden.
  • Themenplanungs-Board – Ein internes Tool für Redaktionskonferenzen, das Themenvorschläge, Zuständigkeiten, Kanäle und Veröffentlichungstermine übersichtlich verwaltet. Zuständigkeiten, Status und geplante Ausspielkanäle sind für das gesamte Team jederzeit auf einen Blick sichtbar.
  • Teaser-Werkstatt – Eine Web-App, die zu einem eingefügten Artikel Überschriften- und Teaservarianten nach Kanal erzeugt und Zeichenlimits automatisch prüft. Die Redaktion wählt und bearbeitet die beste Variante.
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Pressekodex und journalistische Sorgfaltspflicht gelten unverändert: KI-Ergebnisse müssen verifiziert und KI-Einsatz gegenüber dem Publikum nach den Richtlinien des Hauses transparent gemacht werden. Urheber- und Leistungsschutzrechte an Quellmaterial und generierten Inhalten sind zu beachten, und Informantenschutz verbietet die Eingabe vertraulicher Quelleninformationen in nicht freigegebene Tools.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Recherche in Dokumenten

Umfangreiche Berichte, Gerichtsentscheidungen, Haushaltspläne oder Datenleaks werden mit KI durchsucht, zusammengefasst und auf relevante Stellen geprüft – jede Aussage wird anschließend an der Quelle verifiziert.

Interviews transkribieren und auswerten

Audio- und Videointerviews werden transkribiert, Kernaussagen und Zitate markiert und thematisch sortiert, sodass Beiträge schneller geschrieben und Zitate präzise belegt werden können. Die Tonaufnahme bleibt dabei Referenz.

Überschriften und Teaser

Für einen fertigen Text entstehen Varianten für Überschriften, Teaser, Social-Media-Posts und Push-Meldungen, die zur Tonalität der Marke passen und von der Redaktion ausgewählt werden. Die Entscheidung bleibt redaktionell.

Formate adaptieren

Ein Artikel wird in Newsletter-Zusammenfassungen, Erklärformate, Podcast-Skripte oder leichte Sprache übertragen, ohne inhaltliche Aussagen zu verändern. Die Redaktion prüft jede Fassung vor der Veröffentlichung auf Richtigkeit, Verkürzungen und die Einhaltung des Hausstils.

Archiv erschließen

Archivbestände werden verschlagwortet, zusammengefasst und durchsuchbar gemacht, um Hintergründe, Chroniken und frühere Berichterstattung schnell abrufen zu können. Auch Personen-, Orts- und Themendossiers lassen sich so mit geringem Aufwand aktuell halten.

Faktencheck unterstützen

KI hilft, überprüfbare Behauptungen in Texten zu identifizieren, Prüffragen zu formulieren und Widersprüche aufzuzeigen; die Verifikation selbst erfolgt mit Primärquellen. So wird Sorgfalt systematischer und skalierbarer.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Zitate-Datenbank

Eine kleine App, in der Zitate aus Interviews mit Quelle, Datum und Freigabestatus gespeichert, durchsucht und für Beiträge exportiert werden.

Themenplanungs-Board

Ein internes Tool für Redaktionskonferenzen, das Themenvorschläge, Zuständigkeiten, Kanäle und Veröffentlichungstermine übersichtlich verwaltet. Zuständigkeiten, Status und geplante Ausspielkanäle sind für das gesamte Team jederzeit auf einen Blick sichtbar.

Teaser-Werkstatt

Eine Web-App, die zu einem eingefügten Artikel Überschriften- und Teaservarianten nach Kanal erzeugt und Zeichenlimits automatisch prüft. Die Redaktion wählt und bearbeitet die beste Variante.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit Browser und gängiger Bürosoftware genügt. Programmierkenntnisse sind ausdrücklich nicht erforderlich. Journalistische oder redaktionelle Berufserfahrung; technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser, ein Lovable-Account (ein kostenpflichtiger Plan wird für intensives Arbeiten empfohlen) sowie kostenlose Accounts bei GitHub und Supabase.

Datenschutz & Compliance

Pressekodex und journalistische Sorgfaltspflicht gelten unverändert: KI-Ergebnisse müssen verifiziert und KI-Einsatz gegenüber dem Publikum nach den Richtlinien des Hauses transparent gemacht werden. Urheber- und Leistungsschutzrechte an Quellmaterial und generierten Inhalten sind zu beachten, und Informantenschutz verbietet die Eingabe vertraulicher Quelleninformationen in nicht freigegebene Tools.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Gehört mir der Code, den Lovable erzeugt?

Ja, der generierte Code ist regulärer React- und TypeScript-Code, den Sie über die GitHub-Synchronisation in ein eigenes Repository übertragen können. Dort lässt er sich unabhängig von Lovable weiterentwickeln, testen und deployen. Im Kurs zeigen wir, wie Sie diesen Weg von Anfang an sauber einrichten, damit kein Lock-in entsteht.

Ist Lovable für produktive Anwendungen geeignet?

Für Prototypen, MVPs, interne Tools und überschaubare Kundenanwendungen ja, sofern Sie Sicherheit und Datenmodell bewusst prüfen. Besonders die Row Level Security in Supabase, der Umgang mit Secrets und die Wartbarkeit wachsender Codebasen erfordern Aufmerksamkeit. Wir behandeln im Kurs konkret, welche Prüfungen vor einem Go-live sinnvoll sind.

Worin unterscheidet sich Lovable von Cursor oder Claude Code?

Lovable ist ein browserbasierter App-Builder mit vorgegebenem Stack, integriertem Hosting und Supabase-Anbindung und eignet sich besonders für den schnellen Start. Cursor und Claude Code arbeiten dagegen in beliebigen bestehenden Codebasen und Technologien. In der Praxis kombinieren viele Teams beides: Start in Lovable, Weiterentwicklung im Editor über GitHub.

Müssen KI-generierte Inhalte gekennzeichnet werden?

Das regeln Gesetzgebung, Selbstverpflichtungen und die Richtlinien Ihres Hauses. Der EU AI Act sieht Transparenzpflichten für bestimmte KI-generierte Inhalte vor, viele Redaktionen gehen mit eigenen Leitlinien darüber hinaus. Im Kurs besprechen wir, wann eine Kennzeichnung geboten ist und wie Sie redaktionelle Verantwortung dokumentieren.

Kann ich KI für Faktenchecks nutzen?

KI hilft, prüfbare Aussagen zu erkennen und Prüfschritte zu planen, ist aber selbst keine verlässliche Quelle. Sprachmodelle können falsche Fakten plausibel formulieren. Die Verifikation erfolgt immer mit Primärquellen, Dokumenten und Gesprächen. Der Kurs zeigt einen Workflow, der KI als Assistenz nutzt, ohne Sorgfalt aufzugeben.

Was kostet die Schulung „Lovable für Medien und Journalismus“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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