Künstliche Intelligenz wird die Art und Weise wie wir mit Technik umgehen grundlegend verändern. Facebook etwa verkündete bereits, künftig über Systeme verfügen zu wollen, die Bilder schneller und besser erkennen und verschlagworten können als Menschen.

Im April 2017 kündigte Mark Zuckerberg auf der jährlichen Entwicklerkonferenz an, eine Funktion implementieren zu wollen, die Blinden erklären kann, was auf Bildern zu sehen ist. Basis dieser KI-Funktion dürfte, wie auch im B2B-Bereich beim Thema automatische Bilderkennung, das automatische Verschlagworten von Assets sein.

Künstliche Intelligenz – der neue Mitarbeiter für Digital Asset Management

Um die Vorteile eines Digital Asset Management-Systems auszuschöpfen, müssen sämtliche Assets ausführlich und einheitlich verschlagwortet werden. Das DAM-System lebt sprichwörtlich von seiner Nutzung. Denn laden die Mitarbeiter nur Bilder hoch, ohne sierichtig zu kategorisieren und zu zu dokumentieren, gehen sie de facto im digitalen Chaos verloren.

Das Kategorisieren und Verschlagworten von Bildern ist eine Fleißarbeit, die vom Management oft nicht die Wertschätzung erfährt, die sie verdient hätte. Entsprechend bleiben Digital Asset Management-Systeme in Unternehmen oft hinter ihrem eigentlichen Potenzial zurück.

Mit künstlicher Intelligenz als neuem „Mitarbeiter“ verändert sich diese Situation. Dadurch dass ein “intelligentes DAM” zumindest einen Großteil der Standardbilder automatisch verschlagwortet, eröffnet sich Unternehmen nahezu jeder Größe der Zugang zu Digital Asset Management.

Künstliche Intelligenz als der neue Mitarbeiter für Digital Asset Management
Künstliche Intelligenz als der neue Mitarbeiter für Digital Asset Management

Zusätzliche Funktionen durch künstliche Intelligenz bei DAM-Systemen

  • Objekterkennung: KI erkennt automatisch Objekte wie Hunde, Autospiegel, Gras etc und verschlagwortet Bilder in der Datenbank
  • Suche nach ähnlichem Bild: Nach Upload des Ausgangsbild sucht der Algorithmus im unternehmenseigenen Bestand nach vergleichbaren Assets
  • Suche nach Stimmung oder Farbräumen wird möglich
  • Gesichtserkennung: Bildersuche explizit nach Anzahl der abgebildeten Personen, deren Aussehen oder bestimmten fotografischen Formaten
  • Berühmte Wahrzeichen können automatisch in Bildern erkannt und verschlagwortet werden

Produktbilder als Herausforderung

Während Bilder mit allgemeinen oder menschenbezogenen Inhalten inzwischen auf Basis der verfügbaren Datenbestände recht gut verschlagwortet werden können, stellen Produktbilder eine Herausforderung für Künstliche Intelligenz dar.

Damit Algorithmen etwa eine Sechskantschraube von einer Rundkopfschraube unterscheiden können, müssen sie speziell trainiert werden. Bei Unternehmen erfolgt dies in der Regel über eigene Datenbestände, die sie in die Systeme einspielen und trainieren.

Produktbilder als Herausforderung für künstliche Intelligenz
Produktbilder als Herausforderung

Künstliche Intelligenz ist erst am Anfang

Die Automatisierung von Bilderkennungsprozessen ist erst der Anfang für künstliche Intelligenz in Digital Asset Management-Systemen. Intelligente Algorithmen haben einen Trend losgetreten, der zu neuen Interfaces führt und die Art der Mensch-Maschinen-Interaktion grundlegend verändert.

Amazon Alexa schafft zum Beispiel Audio-Schnittstellen für jedermann für Alltagsinformationen und Dienstleistungen. Chatbots sind bereits die besseren FAQs und auf dem Weg, bei Routine-Anfragen menschliche Berater wirksam zu erweitern.

In Zukunft könnten DAM-Systeme dank automatischer Verschlagwortung und Maschinenlernen auch Sprachbefehle in Echtzeiten bearbeiten. Während einer Präsentation etwa könnte ein Marketingverwantwortlicher live eine Infografik mit aktuellen Besucherstatistiken zur Website einbinden, ohne das Material vorher hochzuladen oder verschlagworten zu müssen. Die Möglichkeiten, die intelligente Algorithmen bieten, sind nahezu unendlich.

Eins aber ist klar: Auch Digital Asset Management wird sich durch künstliche Intelligenz verändern und sich professionellen Anwendern noch weiter annähern.