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AI in der Content-Produktion: Wie Algorithmen die Medienbranche verändern

AI in der Content-Produktion: Wie Algorithmen die Medienbranche verändern

 

Artificial Intelligence (AI) schwirrt nicht nur als Buzzword durch die Medien. Es ist auch in der Medienproduktion angekommen. Die Anwendungsszenarien von Künstlicher Intelligenz werden dabei immer vielfältiger.

Wie AI hilft, zwischen hunderten Prominenten zu unterscheiden

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten bei einem TV-Sender. Die Oscar-Verleihung in L.A. steht an und Ihre Aufgabe ist es, von diesem Großereignis zu berichten.

Allerdings haben Sie ein Problem: Viele der amerikanischen Stars, die gerade über den roten Teppich flanieren, kennen Sie gar nicht. Dabei sollen Sie kurze Berichte über einzelne Stars zusammenzuschneiden, um so die Moderation des Abends zu ergänzen.

Softwarelösungen, die auf AI basieren – wie die Services von Azure (Microsoft)  – können Sie in dieser Situation retten. Die cloudbasierten Anwendungen des Unternehmens sind in der Lage, die aktuellen Clips Ihres Kamerateams mit einer in der Cloud gespeicherten Gesichtsdatenbank abzugleichen. Mit einer Wahrscheinlichkeit von 99,9 % sagt Ihnen das System, welcher Star gerade von den Moderatoren interviewt wird.

Gleichzeitig zeigt Ihnen die Software, ob in Ihrer audiovisuellen Bibliothek bereits andere Clips mit diesem Star vorhanden sind. Diese Ausschnitte können Sie direkt in Ihre eigene Berichterstattung einbauen.

Beispiele wie dieses verdeutlichen, wie KI bereits heute hilft, die Arbeit eines TV-Redakteurs deutlich zu vereinfachen. (Weitere Beispiele aus der TV-Produktion finden Sie auch hier.)

Narrow AI – Klein aber oho!

Die Berichterstattung über Künstliche Intelligenz ist dennoch häufig mit Skepsis behaftet: Oft geht es um Arbeitsplatzverluste, Datenmissbrauch und ethische Gefahren, die aus der Nutzung der neuen Technologien erwachsen. Leider vernachlässigt diese Darstellungsform die aktuellen Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz.

Aktuelle Systeme, die unter „AI“ zusammengefasst werden, sind vollständig dem Bereich der Narrow AI zuzuordnen. Narrow AI bezeichnet Algorithmen bzw. Software, die sich auf eine Tätigkeit spezialisieren und durch Lernprozesse diese Tätigkeit immer weiter verbessern. Damit können diese Narrow-AI-Systeme als vergleichsweise „dumm“ bezeichnet werden. Tätigkeit A beherrschen sie, bei Tätigkeit B müssen sie passen.

Was Narrow-AIs können – und was nicht

Das Fähigkeitsspektrum der Narrow AIs reicht über Spracherkennung, Datenvisualisierung und Storytelling bis hin zur eigenständigen Kreation von Bildern und Musikstücken. Durch Training erreichen Narrow AIs bei der Bearbeitung spezifischer Probleme Leistungslevels, die über menschlichen Fähigkeiten hinausgehen. So werden bspw. schon heute Algorithmen zur Verkehrsschilder-Erkennung in Automobilen eingesetzt, die erfahrene Autofahrer in punkto Genauigkeit und Geschwindigkeit der Identifizierung von Schildern im Verkehr bei Weitem übertreffen.

Narrow-AI-Systeme sind immer noch weit davon entfernt, menschliche und kreative Tätigkeiten zu verrichten. Vielmehr sind es Hilfsprogramme, die den Menschen bei seiner täglichen Arbeit unterstützen können.

Medienunternehmen können von diesen Hilfsmitteln profitieren, um die eigene Content-Kreation voranzutreiben.

Einsatzszenarien der Narrow-AI entlang der Arbeitsprozesse von Medienunternehmen

Narrow-AI-Systeme können in allen Arbeitsprozessen eines Medienunternehmens zum Einsatz kommen. So profitiert die ganze Wertschöpfungskette von der Entlastung ihrer Mitarbeiter. Dies soll an ausgewählten Beispiele verdeutlicht werden:Arvato IT, Cloud, Medienproduktion, Narrow AI, Artificial Intelligence

  1. Bei der Erstellung von Inhalten helfen AI-basierte Programme den Redakteuren schon heute. Nicht mehr nur textbasierte Roboterjournalisten sind im Einsatz, um Börsen-, Sport- und Wetternachrichten zu erstellen. Software, wie die Videoschnittsoftware des Unternehmen wibbitz, erstellt automatisch Nachrichtenclips aus dem von Nachrichtenagenturen zur Verfügung gestellten Datenmaterial.
  2. AI gestützte Dashboards wie Brandwatch melden, welche Themen und Trends in den Social Media Kanälen gerade diskutiert werden. Damit helfen diese Systeme den Redakteuren, einen Überblick über die tägliche Datenflut zu wahren.
  3. Ist die „First Copy“ des Medienproduktes erstellt, helfen AI-basierte Cloudsysteme von Anbietern wie Amazon oder Microsoft dabei, die Ausspielung riesiger Datenmengen zu steuern, die ein Online-Anbieter wie Netflix jede Sekunde an die Endkunden streamt.
  4. Unternehmen wie Spotify speichern mittels AI-gestützer Systeme die Nutzungsgewohnheiten ihrer Kunden. Mit den Daten werden jedem Nutzer zielgerichtet, individualisiert und passend zur aktuellen Stimmung die richtigen Medienprodukte vorgeschlagen.
  5. In der Werbeplatzierung zeigen AI-basierte Ad-Server bereits heute, wie eine zielgruppengenaue Auswahl der Werbeflächen erfolgen kann. Diese Prinzipien werden in den kommenden Jahren schrittweise auf andere Medien z.B. auf das sogenannte Adressable TV übertragen werden. So sind AI-basierte Realtime-Advertising-Systeme bereits heute in der Lage, einzelne Kunden und deren Präferenzen anhand von gespeicherten Informationen (mittels sogenannter Cookies) zu erkennen und die passenden Werbebotschaften auszuspielen.

Und wie kommen diese Systeme in Medienunternehmen zum Einsatz? – Die API- und PaaS-Revolution

Bereits vor mehr als 20 Jahren verfasste der Gründer des Internet-Giganten Amazon ein internes Memo verfasst (das sogenannte API-Manifesto), das die Art und Weise des Arbeitens in seinem Unternehmen radikal veränderte. Das API-Manifesto nahm damals eine Entwicklung voraus, die heute als eine der bedeutendsten Revolutionen des Einsatzes von Software in Unternehmen gilt.

Die Abkürzung API steht für „Application Programming Interface“ und kann im Deutschen als Programmierschnittstelle übersetzt werden. APIs ermöglichen den kinderleichten Einbau von unterschiedlichen Anwendungen in die eigene Software. (Wie das technisch funktioniert, können Sie hier nachlesen.)

Narrow-AI zum Mitnehmen, bitte!

Dies soll anhand eines Beispiels verdeutlicht werden: Ein wichtiges Narrow-AI-System sind sogenannte Speech-to-Text-Anwendungen. In den vergangenen Jahren haben diese eine Leistungsfähigkeit erreicht, die auch einen professionellen Einsatz in der Medienproduktion ermöglichen. Diese Algorithmen sind in der Lage, gesprochene Texte in Echtzeit in geschriebenen Text umzuwandeln. Sie kommen u.a. auch bei Apples Siri oder Google Now zum Einsatz.

Um Speech-to-Text in der eigenen Redaktion zu nutzen, muss kein Medienunternehmen mehr selbst ein solches System programmieren. Vielmehr reicht es aus, wenn die IT-Abteilung einen Datentransfer via API zu den online angebotenen Systemen der großen Hersteller für die Mitarbeiter in den Redaktionen ermöglichen. Der Redakteur kann dann per Knopfdruck seine Audioinhalte hochladen. Innerhalb kürzester Zeit erhält er eine Textdatei zurück, die er direkt in seine Berichterstattung einbauen kann. Und zwar in dem Textformat, das er vorher eingestellt hat. (Hier finden Sie ein einfaches technisches Beispiel zum Einsatz von Speech-to-Text-Systemen.)

AI hilft Arbeitsprozesse zu professionalisieren, wenn man sie lässt

AI-Systeme von unterschiedlichen Anbietern sind bereits heute in der Lage, die Arbeit von Redaktionen in Verlagen und Sendern in der täglichen Arbeit zu unterstützen. Darin liegt eine große Chance – speziell auch für deutsche Medienhäuser. Schon mit geringen Anfangsinvestitionen können Medienunternehmen die eigenen Arbeitsprozesse professionalisieren – und den Abstand zu den amerikanischen Konkurrenzunternehmen verkürzen. Von der Erstellung des Contents über den Vertrieb bis hin zur Kundenansprache.

Das größere Problem besteht daher nicht in der technischen Umsetzbarkeit von AI-Anwendungsszenarien. Es besteht vielmehr in den Vorbehalten und der intuitiven Ablehnung vieler Redaktionen und Medienhäuser, solche Systeme im täglichen Einsatz zu nutzen.


Über den Autor des Beitrags:

Prof. Dr. Roland Frank

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