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Künstliche Intelligenz (KI) Wie der Mittelstand von automatisierter Datenintelligenz profitiert

| Autor / Redakteur: Dave Frederick / Lena Höhn

Bilddateien für die Corporate Website oder Videos für das Employer Branding – für eine zeitgemäße Kommunikation produziert der industrielle Mittelstand immer mehr digitale Inhalte. Doch große Datenmengen machen das Media-Asset-Management, kurz MAM, zu einer echten Herausforderung.

Die immer weiter wachsenden Datenmengen machen das Media-Asset-Management zu einer echten Herausforderung, die durch Künstliche Intelligenz vereinfacht wird.
Die immer weiter wachsenden Datenmengen machen das Media-Asset-Management zu einer echten Herausforderung, die durch Künstliche Intelligenz vereinfacht wird.
(Bild: gemeinfrei / CC0 )

Dank effizienter und kostengünstiger Speichertechnologien ist es für Content-Produzenten und -Eigentümer heute einfach und erschwinglich, große Digital Asset Libraries zu verwalten. Ohne Frage ermöglichen es digitale Technologien, in Vertrieb und Marketing innovative Chancen zu nutzen. Und so sind auch in der verarbeitenden Industrie gigantische Medienbibliotheken mit Video-, Audio- und Bildmaterial entstanden. Doch diese seit etwa zehn Jahren dynamisch wachsenden Datenmengen machen das Media-Asset-Management, kurz MAM, zu einer echten Herausforderung. Denn für die inhaltlich Verantwortlichen wird es immer schwerer, das Medienmaterial effektiv zu managen.

KI steht in den Startlöchern

In dieser Situation liegt derjenige im Wettbewerb vorne, dem es gelingt, die stetig wachsenden Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit zu analysieren und Metadaten vom gesprochenen Wort bis hin zu bestimmten Bildern zu erfassen und zu nutzen. In der Vergangenheit war es häufig preiswerter, bestimmte Inhalte neu zu produzieren, als altes Material in einer Mediathek zu finden. Lösungen auf Basis von künstlicher Intelligenz ändern dies und machen es unkompliziert und kostengünstig, bestimmte Inhalte beispielsweise über eine einfache Stichwortsuche zu finden.

Ohne KI-Prozesse ist es für Unternehmen schon heute praktisch unmöglich, den eigenen Content-Bestand zu analysieren. Damit verschenken sie die Möglichkeit, ein und dasselbe Asset mehrmals zu verwenden und so finanzielle und personelle Ressourcen zu sparen. Der Einsatz von KI beim Management digitaler Assets hilft ganz konkret dabei, personalaufwendige Prozesse zu automatisieren und damit effizienter und schneller zu gestalten. Lässt sich zum Beispiel eine Mediendatei schnell wiederfinden, etwa über eine Stichwortsuche, die auch gesprochene Sprache in Videos und Audios analysieren kann, bekommt der Content-Manager die Möglichkeit, sie in unterschiedlichen Strukturen und Kontexten immer wieder zu nutzen.

Content-Schätze optimal nutzen

Das wachsende Angebot an Lösungen zu Verarbeitung von KI-Prozessen bietet Unternehmen leistungsstarke neue Möglichkeiten, ihre Content-Schätze an die Anforderungen ihrer Kunden, Partner und internen Abteilungen anzupassen. Und so steht die künstliche Intelligenz in der Industrie branchenübergreifend in der Startlöchern: Im Rahmen einer Befragung für die Studie „The Ghost in the Machine: Artificial Intelligence in the Factory of the Future“ des Beratungsunternehmen BCG gaben etwa 90 Prozent der Produktions- und Technologiemanager weltweit an, in den nächsten drei Jahren künstliche Intelligenz in die Unternehmensprozesse integrieren zu wollen. In Deutschland sieht derzeit jedes zweite Unternehmen in Künstlicher Intelligenz eine große Bedeutung für die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft, wie der Digitalverband Bitkom in einer aktuellen repräsentativen Befragung von Managern deutscher Unternehmen festgestellt hat. In der Praxis spielt diese digitale Schlüsseltechnologie aber noch keine große Rolle: Nur elf Prozent der Befragten setzen KI aktuell ein.

Zeit-, Arbeits- und Kostenaufwand sinken

Dabei birgt die Technologie für den industriellen Mittelstand ein enormes geschäftliches Potenzial. Denn dank automatisierter Datenintelligenz wird relevanter Content heute in einer bislang unvorstellbaren Geschwindigkeit in digitalen Medienspeichern jeder denkbaren Größe auffindbar. KI liest Metadaten aus gespeicherten digitalen Inhalten automatisch aus, erkennt Bilder und Videos genauso wie menschliche Sprache und reduziert den Zeit-, Arbeits- und Kostenaufwand für die Wertschöpfung mit digitalem Medienmaterial erheblich. In einem Bruchteil der Zeit, die ein Mensch benötigen würde, um beispielsweise Videoclips zu durchsuchen, liefert die Maschine umfassende Ergebnisse. Relevante Inhalte in einer Mediathek zu identifizieren und aufzufinden, wird so zu einem einfachen und schnellen Prozess. Inhalte lassen sich so ohne viel Aufwand wiederverwenden. Das heißt, sie müssen nur einmal produziert werden und stehen dann für eine mehrfache Verwertung zur Verfügung.

Stellen wir uns ein größeres Unternehmen mit personell gut aufgestellten Vertriebs-, Marketing- und PR-Abteilungen vor, die täglich neues digitales Material für die Produktkommunikation produzieren. Nach zehn Jahren steht ein riesiger Bestand an Inhalten zur Verfügung, aber keine einzige Person im Unternehmen kennt alle Medien in dieser Bibliothek. Es würde Jahre dauern, bis ein Mensch jeden einzelnen gespeicherten Inhalt gesichtet und kategorisiert hat. Und es wäre eine unmögliche Aufgabe, mit den täglich neu hinzugefügten Daten Schritt zu halten. Ohne den Einsatz von Tools aus dem Bereich der Datenintelligenz kann kein Unternehmen seine Inhalte mehr vollständig überblicken und managen. Und damit kann es sie auch nicht monetarisieren.

Gewonnene Metadaten sind bares Geld wert

Schon eine ganz einfache KI-Verarbeitung kann einen sehr wertvollen Einblick in gespeicherte Inhalte geben. Wenn eine KI-Engine zum Beispiel jedes gespeicherte Video anhören und in Text umwandeln würde, so dass alle gesprochenen Wörter durchsuchbar sind, wären allein diese Metadaten von großem Wert. Wenn man nun diese intelligente Datenverarbeitung um weitere KI-Prozesse ergänzt – etwa Gesichts- oder Objekterkennung – werden die Mitarbeiter eines Betriebes in die Lage versetzt, relevanten Content schnell und einfach aufzuspüren. In dieser Technologie liegt ein unglaubliches Potenzial und damit ein klarer Wettbewerbsvorteil.

Bei der Produktion von digitalen Medien ermöglicht es KI beispielsweise, gespeicherte Videos zu identifizieren, die die Unternehmenskommunikation, das Marketing und den Vertrieb bereichern können. Und auch interne Prozesse im Unternehmen selbst können mit Hilfe der durch KI erzeugten Metadaten unterstützt werden. Denkbar ist zum Beispiel, dass der Zugriff auf den gesamten transkribierten Text aus einem Video der Rechtsabteilung bei ihrer Arbeit hilft. Oder das PR-Team bekommt für die Vorbereitung des Firmenjubiläums die Möglichkeit, historisches Filmmaterial aufzuspüren. In diesen und vielen anderen Szenarien können die Ergebnisse der automatisierten Datenintelligenz die Arbeitsweise eines Unternehmens optimieren und die Nutzung seiner digitalen Ressourcen effektiver machen.

Wenn sie es nicht bereits getan haben, sollten Akteure aus dem industriellen Mittelstand sich jetzt über die Möglichkeiten informieren, die automatisierte Datenintelligenz ihrem Geschäft bietet. In nur zwei bis drei Jahren wird es schwierig sein, ein Media-Asset-Management-System zu finden, in das keine KI eingebettet oder irgendwie integriert ist. Die automatisierte Datenintelligenz wird schon bald ein natürlicher und normaler Teil eines jeden mittelständischen Betriebes sein – aus einem einfachen Grund: Selbst der bescheidenste KI-Prozess ist heute wesentlich effektiver bei der Gewinnung nützlicher Metadaten als jede andere aktuelle Methode.

Dave Frederick ist Senior Director of Media & Entertainment bei Quantum.
Dave Frederick ist Senior Director of Media & Entertainment bei Quantum.
(Bild: Quantum )

Über den Autor

Dave Frederick ist Senior Director of Media and Entertainment bei Quantum . In den letzten 30 Jahren hat sich Dave darauf konzentriert, wie sich Technologien zur Verbesserung bei der Produktion von Medien und ihrer Bereitstellung optimal nutzen lassen. Seit Beginn seiner Tätigkeit bei Quantum im Jahr 2014 arbeitet Dave Frederick daran, die Vorteile eines mehrschichtigen, leistungsstarken Shared Storage zu nutzen, insbesondere für Anwendungsfälle wie Entertainment, Corporate Video, Imaging oder Videoüberwachung. Dave Frederick's Ansatz: Infrastruktur ist wichtig, aber sie darf nie zwischen den Anwendern und ihren Anwendungen stehen..

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