Zum Inhalt springen

Big Data

Künstliche Intelligenz für die Medienanalyse und Content-Veredelung

Wie oft werden Videos geklickt? Warum schalten Nutzer ab? In Zukunft helfen KI-generierte Performance-Vorhersagen bei der Nutzung des Rohmaterials.  

Spricht man in der Netzwelt und Informationstechnologie von künstlicher Intelligenz (KI), dann werden zur Erläuterung klassischer Anwendungsbeispiele – und mancherorts ist das immer noch mehr Wunsch als Wirklichkeit – 'typische Klischees' bedient: Sprachassistenz, autonomes Fahren und Gebäudeautomation sowie, als Top-IT-Trend, Hyperautomation.

Dass KI dabei eine Art Oberbegriff ist und, wie bei einem Stammbaum, mit weiteren Disziplinen wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Cognitive Computing eng verwoben ist, macht das Verständnis von und den Umgang mit KI sowie ihren sinnvollen Einsatz für den Menschen nicht gerade einfach. Dabei steht eines fest: Aufgrund des schon jetzt oder in naher Zukunft für den menschlichen Geist nicht mehr zu beherrschenden Datenaufkommens gehört cleveren KI-Lösungen definitiv die Zukunft.

Das Hamburger Start-up aiconix verfolgt mit den Mitteln der künstlichen Intelligenz eine ganz eigene Idee: Unternehmen, Verlagen, Medienhäusern, Autoren, Fotografen und Filmemachern dabei helfen, die angesammelten Content-Archive aus Bildern und Bewegtbildern zu analysieren und diese zielgruppengenau aufzubereiten. Es geht, technisch gesprochen, um Klassifizierung und Auswertung. Das Ziel: relevanten Content produzieren – durch Vorhersage des Nutzerverhaltens und, darauf aufbauend, automatisch generierte Clips. Dafür wird in einem selbst entworfenen NeuroLab geforscht und die eigens entwickelte Plattform aingine eingesetzt.

Wie aingine funktioniert, beschreibt Elvira Steppacher im Red Stack Magazin inkl. Business News Nr. 3/2020 ab Seite 78. Darüber hinaus hat die Autorin auch die Macher*innen von aiconix interviewt, zu finden ab Seite 81.