Künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage ein heiß diskutiertes Thema, und ihre Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen wächst rasant. Auch in der Welt des Digital Asset Managements (DAM) spielt KI eine zunehmend größere Rolle. Viele DAM-Anbieter werben bereits mit KI-Integrationen und suggerieren, dass der Einsatz von KI alle Herausforderungen bei der Verwaltung digitaler Inhalte lösen kann. Doch die Realität ist komplexer. Viele Unternehmen wissen nicht genau, wie sie KI in ihr DAM-System integrieren können oder welche konkreten Vorteile und auch Risiken damit verbunden sind.

In diesem Artikel beleuchten wir, wie KI die Welt des DAM bereichern kann, welche Herausforderungen dabei auftreten und welche Risiken insbesondere bei der Nutzung von Cloud-basierten KI-Funktionalitäten zu beachten sind.

Potenziale der KI für DAM-Systeme: Effizienter, schneller, smarter

1. Automatisierte Metadaten-Generierung: KI als Tagging-Experte

Metadaten sind das Herzstück eines jeden DAM-Systems, da sie die Organisation und Auffindbarkeit digitaler Assets gewährleisten. Die manuelle Eingabe qualitativ hochwertiger Metadaten ist jedoch zeitaufwendig und fehleranfällig. KI-Algorithmen können hier eine enorme Entlastung bieten, indem sie automatisch relevante Tags und Beschreibungen für Bilder und Videos generieren. Dies geschieht durch Gesichtserkennung, Objekterkennung und Texterkennung.

So ist zumindest der Eindruck, der vermittelt wird, wenn man sich nur oberflächlich mit diesem Thema befasst. 

2. Semantische Suche: Von der Schlagwortsuche zur Kontextsuche

Traditionelle Schlagwortsuchen in DAM-Systemen basieren häufig auf Metadaten. Doch auch ohne diese kann eine KI-gestützte semantische Suche relevante Ergebnisse liefern, da sie den Kontext der Suchanfrage versteht. Anstatt nur nach einzelnen Keywords zu suchen, erkennt die KI Beziehungen zwischen den Elementen im Bild und liefert relevantere Ergebnisse.

Beispiel: Eine Suchanfrage wie „Frau mit Hund am Strand" führt zu Ergebnissen, die visuell und inhaltlich mit dieser Szene übereinstimmen, selbst wenn nicht exakt diese Begriffe in den Metadaten vorkommen.

3. Datenqualität und -integrität: Der Erfolg hängt von den richtigen Daten ab

KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden. Schlechte Datenqualität kann zu ungenauen Metadaten, Fehlklassifikationen und unzuverlässigen Suchergebnissen führen. Es ist also entscheidend, dass die Trainingsdaten von hoher Qualität und relevant für die spezifischen Inhalte eines Unternehmens sind. Je spezialisierter der Inhalt Ihrer Assets ist, desto unwahrscheinlicher ist es, dass die Ergebnisse automatisch generierter Metadaten "out of the box" auch für Sie gewinnbringende Ergebnisse sind.

Beispiel: Wenn Ihre DAM-Datenbank überwiegend Schrauben enthält, ist es nicht ausreichend, wenn die KI alle Assets nur mit „Schrauben" taggt. Eine Unterscheidung zwischen Holzschrauben, Metallschrauben, Senkkopfschrauben und Rundkopfschrauben wäre mindestens erforderlich, um einen echten Mehrwert zu bieten. Je nach KI-Anbieter ist das möglich - aber zum Teil mit nicht unerheblichen Kosten verbunden.

Gängige KI-Modelle wurden mit Hunderttausenden oder sogar Millionen von Datensätzen trainiert – entweder mit zufällig inhaltlich unterschiedlichen oder gezielt unterschiedlichen Assets, um eine möglichst breite inhaltliche Abdeckung zu erreichen. So kann mittlerweile auch mit Standard-Modellen leicht zwischen einem Strand oder einer Wüste, einem Wolkenkratzer oder einem Turm oder einer Paprika und einer Tomate unterschieden werden.

4. Abhängigkeit von Cloud-Diensten: Datenschutz und Sicherheit im Fokus

Viele KI-Anbieter stellen ihre Funktionalitäten über Cloud-Dienste zur Verfügung, die von DAM-Anbietern über Schnittstellen genutzt werden können. Wenn diese KI-Funktionalitäten jedoch außerhalb der On-Premise-Installation eines Unternehmens bereitgestellt werden, sollten einige wichtige Aspekte beachtet werden:

• Datenschutz und Sicherheit: Dateien müssen in die Cloud übertragen werden, um analysiert zu werden. Dies birgt Sicherheitsrisiken, insbesondere, wenn es sich um sensible oder urheberrechtlich geschützte Inhalte handelt.
• Rechtliche Fragen: Die Nutzung von Cloud-Diensten kann zusätzliche rechtliche Anforderungen und Compliance-Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere in Bezug auf Datenschutzgesetze wie die DSGVO.
• Kosten und Ressourcen: Die Nutzung von Cloud-basierten KI-Diensten ist in der Regel kostenpflichtig, und die Implementierung kann ein erheblicher Kostenfaktor sein – besonders, wenn die Nutzung kontinuierlich erfolgt.

Fazit: Künstliche Intelligenz in DAM-Systemen – Potenziale und Vorsicht

KI hat das Potenzial, DAM-Systeme erheblich zu optimieren. Automatisierte Metadaten-Generierung, semantische Suche und die Verbesserung der Datenqualität sind nur einige der Vorteile, die KI bietet. Doch es gibt auch Herausforderungen. Insbesondere die Nutzung von Cloud-basierten KI-Funktionalitäten wirft Fragen zu Datenschutz, Sicherheit und Kosten auf.

Eine sorgfältige Planung, solide Datenschutzmaßnahmen und eine fundierte Kosten-Nutzen-Analyse sind entscheidend, um die Vorteile der KI in DAM-Systemen effektiv zu nutzen und gleichzeitig potenzielle Risiken zu minimieren. Nur so können Unternehmen das volle Potenzial der KI ausschöpfen und eine zukunftssichere Verwaltung ihrer digitalen Assets gewährleisten.

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