KI im Digital Asset Management: So wird aus Content ein intelligenter Prozess

Genau hier zeigt sich, warum Digital Asset Management und KI besonders gut zusammenspielen. Ein DAM schafft die strukturierte Datenbasis, auf der KI Funktionen sinnvoll eingesetzt werden können.

Warum KI eine gute Datenbasis braucht

KI kann nur so zuverlässig arbeiten wie die Daten, auf die sie zugreift. Wenn Dateien über verschiedene Server, Ordner oder Systeme verteilt sind, Metadaten fehlen oder unterschiedliche Versionen eines Assets existieren, stößt auch künstliche Intelligenz schnell an Grenzen.

Ein professionelles Digital Asset Management System schafft dafür die notwendige Grundlage. Digitale Inhalte werden zentral verwaltet, strukturiert, mit Metadaten versehen und kontrolliert bereitgestellt. Dadurch kann KI auf einer gepflegten und nachvollziehbaren Datenstruktur aufbauen, anstatt unstrukturierte Informationen isoliert zu verarbeiten.

Das macht ein DAM nicht nur zu einem zentralen Speicherort, sondern zu einer wichtigen Basis für zukünftige KI Anwendungen im Unternehmen.

Was kann KI im Digital Asset Management leisten?

Der Einsatz von KI im DAM beginnt längst nicht erst bei generativer KI. Viele alltägliche Aufgaben im Umgang mit digitalen Assets lassen sich bereits intelligent unterstützen oder automatisieren. Ziel ist dabei nicht, menschliche Entscheidungen vollständig zu ersetzen. Vielmehr soll KI wiederkehrende Arbeit reduzieren, Informationen schneller zugänglich machen und bestehende Prozesse effizienter gestalten.

Inhalte schneller finden

Eine der größten Herausforderungen bei wachsenden Medienbeständen ist die Suche nach dem richtigen Asset. KI erweitert klassische Metadaten und Schlagwortsuchen um neue Möglichkeiten. Mit einer Similarity Search können beispielsweise visuell ähnliche Bilder anhand von Farben, Formen oder Bildaufbau gefunden werden. Bei Search by Image dient ein vorhandenes Bild direkt als Ausgangspunkt für die Suche. Auch die Natural Language Search verändert die Suche im DAM. Nutzer müssen nicht mehr zwingend wissen, welche Schlagwörter hinterlegt wurden. Stattdessen können sie beispielsweise nach einem „Produktbild mit hellem Hintergrund“ suchen. Ergänzt wird dies durch OCR und Speech to Text. So können auch Texte innerhalb von Bildern sowie gesprochene Inhalte in Audio und Videodateien durchsucht werden.

Metadaten automatisch anreichern

Metadaten entscheiden wesentlich darüber, wie gut Inhalte später gefunden, gefiltert und weiterverarbeitet werden können. Gleichzeitig gehört die manuelle Pflege von Metadaten zu den zeitintensivsten Aufgaben im Digital Asset Management. KI kann diesen Prozess deutlich vereinfachen. Beim KI basierten Tagging erkennt das System beispielsweise Objekte, Szenen, Personen oder Nutzungskontexte und schlägt passende Keywords vor. Darüber hinaus lassen sich mit Smart Asset Descriptions automatisch Beschreibungen für Bilder erstellen. Diese können unter anderem als Asset Beschreibung, Alt Text oder Grundlage weiterer Metadaten genutzt werden. Auch wiederkehrende Metadatenprozesse lassen sich automatisieren. Felder können abhängig vom Asset automatisch gesetzt, ergänzt oder überprüft werden. Das hilft insbesondere bei großen Upload Mengen, Datenstandards konsequent einzuhalten.

KI unterstützt auch die tägliche Medienarbeit

KI im DAM beschränkt sich nicht auf Suche und Metadaten. Sie kann auch direkt bei der Arbeit mit Medien unterstützen. Ein automatisches Freistell Tool erkennt beispielsweise das Hauptmotiv eines Bildes und entfernt den Hintergrund. Produktbilder oder Kampagnenmotive können dadurch schneller für unterschiedliche Kanäle vorbereitet werden. Der Duplicate Finder hilft dabei, doppelte oder sehr ähnliche Dateien zu erkennen. Das sorgt für übersichtlichere Datenbestände und reduziert das Risiko, dass Teams mit verschiedenen Versionen desselben Assets arbeiten. Bei Videos kann eine szenensensitive Keyframe Erkennung wichtige Szenen automatisch identifizieren und Vorschaubilder erzeugen. Dadurch lassen sich umfangreiche Videobestände wesentlich schneller überblicken.

Voice Notes für mobile und internationale Teams

Gerade unterwegs entstehen Informationen häufig nicht am Schreibtisch. Mit Voice Notes können gesprochene Notizen direkt mit einem Asset verbunden werden. Über die App Click TAG Upload lassen sich solche Informationen bereits beim mobilen Erfassen von Medien hinzufügen. Die KI kann die gesprochenen Inhalte anschließend transkribieren und bei Bedarf übersetzen. Dadurch werden Informationen aus Shootings, Abstimmungen oder Vor Ort Terminen unmittelbar dokumentiert und können im DAM weiterverwendet werden. Das bietet insbesondere bei internationalen Teams oder mobilen Arbeitsprozessen einen deutlichen Vorteil.

Von einzelnen KI Funktionen zum KI Workflow

Der nächste Schritt besteht darin, KI Funktionen nicht isoliert einzusetzen, sondern miteinander zu verbinden. Genau darauf zielt der eyebase KI Workflow ab. Mehrere KI unterstützte Arbeitsschritte können zu einem durchgängigen Prozess kombiniert werden. Ein neu hochgeladenes Asset kann beispielsweise analysiert, freigestellt, automatisch verschlagwortet, beschrieben und anschließend geprüft werden. Wiederkehrende Abläufe lassen sich dadurch standardisieren und automatisieren.

Gleichzeitig bleibt vorhandenes Wissen im Unternehmen ein wichtiger Bestandteil des Prozesses. eyebase kann der KI beispielsweise bereits menschlich vergebene Keywords als zusätzlichen Kontext übergeben. Dadurch können automatisierte Beschreibungen präziser auf die jeweiligen Inhalte und Anforderungen abgestimmt werden. Gerade bei branchenspezifischen Begriffen oder individuellen Produktbezeichnungen verbessert dies die Qualität der Ergebnisse deutlich.

Nicht jeder KI Workflow muss von der Stange kommen

Unternehmen unterscheiden sich stark darin, wie Medien entstehen, geprüft, angereichert und veröffentlicht werden. Deshalb beschränkt sich eyebase nicht darauf, bestehende KI Funktionen und Standardlösungen in das DAM einzubinden. Auch individuelle Anforderungen können umgesetzt und bestehende Funktionen zu kundenspezifischen Lösungen weiterentwickelt werden. Das kann beispielsweise besondere Prüfprozesse, individuelle Metadatenlogiken, branchenspezifische KI Workflows oder die Anbindung spezieller KI Dienste betreffen.

Damit müssen Unternehmen ihre bestehenden Prozesse nicht zwangsläufig an eine vorgegebene KI Lösung anpassen. Stattdessen kann die technische Umsetzung an die tatsächlichen Anforderungen des Unternehmens angepasst werden. Gerade bei komplexeren Medienprozessen entsteht so eine KI Integration, die nicht nur technisch funktioniert, sondern sich sinnvoll in bestehende Arbeitsabläufe einfügt.

KI Kennzeichnung und Digital Rights Management werden wichtiger

Mit der zunehmenden Nutzung generativer KI gewinnt neben der technischen Verarbeitung auch die Herkunft und Kennzeichnung digitaler Inhalte an Bedeutung. Der europäische AI Act sieht für bestimmte künstlich erzeugte oder manipulierte Inhalte Transparenzpflichten vor. Anbieter entsprechender KI Systeme müssen unter anderem dafür sorgen, dass bestimmte Ausgaben in einem maschinenlesbaren Format als künstlich erzeugt oder manipuliert erkennbar sind. Für Deepfakes bestehen zusätzliche Offenlegungspflichten.

Für Unternehmen bedeutet das, dass künftig nicht nur Nutzungsrechte, Lizenzen und Freigaben eines Assets relevant sind. Auch die Frage, ob und in welchem Umfang ein Inhalt mit KI erstellt oder verändert wurde, wird zu einer wichtigen Information innerhalb des Asset Managements.

Hier können DAM und Digital Rights Management eine zentrale Rolle übernehmen. Informationen zur Herkunft eines Assets, zu dessen Nutzungsrechten, zum Einsatz von KI und zu erforderlichen Kennzeichnungen können strukturiert am jeweiligen Asset hinterlegt und entlang des gesamten Content Lifecycles verwaltet werden. Dadurch lässt sich beispielsweise nachvollziehen, ob ein Bild vollständig generiert, lediglich mit KI bearbeitet oder ohne generative KI erstellt wurde.

Technische Standards wie C2PA Content Credentials gehen ebenfalls in diese Richtung. Sie ermöglichen es, Informationen über Herkunft und Bearbeitung eines digitalen Inhalts maschinenlesbar und manipulationsgeschützt mitzuführen. Dazu können auch Informationen darüber gehören, ob generative KI bei der Erstellung oder Bearbeitung eingesetzt wurde.

Ein DAM kann damit zur zentralen Stelle werden, an der nicht nur Assets gespeichert werden, sondern auch ihre Herkunft, Rechte, Bearbeitungsschritte und KI Nutzung nachvollziehbar dokumentiert werden. Gerade mit zunehmenden regulatorischen Anforderungen wird diese Verbindung von KI, Metadaten und Rechteverwaltung immer wichtiger.

Vier zentrale Vorteile von KI im DAM

Der Mehrwert von KI im Digital Asset Management lässt sich vor allem auf vier Bereiche zurückführen: Effizienz, Konsistenz, Sicherheit und Flexibilität. KI reduziert manuelle Such und Pflegeaufgaben und schafft damit mehr Zeit für kreative und strategische Tätigkeiten. Gleichzeitig können vollständigere Metadaten und automatisierte Prüfungen zu einer konsistenteren Datenbasis beitragen.

Auch die Sicherheit profitiert von besser strukturierten Daten und kontrollierten Prozessen. Dubletten, falsche Versionen oder unvollständige Informationen lassen sich schneller identifizieren. Entscheidend ist jedoch, dass KI Funktionen nicht nach dem Prinzip „mehr ist besser“ eingesetzt werden müssen. Unternehmen sollten vielmehr genau die Funktionen und Workflows integrieren, die ihren tatsächlichen Medienprozessen einen Mehrwert bieten. Das können bestehende KI Funktionen sein, aber ebenso individuell entwickelte Lösungen für besondere Anforderungen und Prozesse.

KI im DAM bedeutet nicht Automatisierung um jeden Preis

Der eigentliche Mehrwert entsteht dort, wo künstliche Intelligenz sinnvoll in bestehende Prozesse integriert wird. Unternehmen behalten weiterhin die Kontrolle über ihre Assets, Freigaben und Datenstrukturen. KI übernimmt repetitive Aufgaben, liefert Vorschläge und unterstützt Nutzer bei der Verarbeitung großer Informationsmengen. Damit wird aus einem klassischen Asset Speicher zunehmend ein intelligentes Content System, das aktiv dazu beiträgt, digitale Inhalte besser nutzbar zu machen.

Unternehmen, die KI langfristig sinnvoll einsetzen möchten, sollten deshalb nicht ausschließlich auf einzelne neue Tools schauen. Entscheidend ist zunächst die Frage, wie gut die eigenen digitalen Inhalte organisiert sind. Ein DAM schafft eine zentrale und strukturierte Basis für Bilder, Videos, Dokumente, Metadaten, Rechteinformationen und weitere Informationen. Darauf lassen sich KI Funktionen Schritt für Schritt aufbauen, individuelle Lösungen entwickeln und neue regulatorische Anforderungen in bestehende Prozesse integrieren.