Der größte Teil des Zuschneidens, Formatierens und Optimierens von Fotos und Illustrationen für Website oder Social Media ist heute von KI zu übernehmen. Nicht alles, und nicht ohne vorherige Kontrolle von Corporate Identity und Bildrechten, aber dies ist eine der Aufgaben innerhalb von Content-Marketing und grafischer Arbeit, bei denen die Verschiebung bereits weit fortgeschritten ist.
Drei Achsen geben den Ausschlag: Strukturiertheit, Volumen und Kreativität.
Die Aufgabe ist stark strukturiert. Ein Bild muss ein bestimmtes Verhältnis erhalten, ein bestimmtes Format, eine bestimmte Dateigröße. Das sind Regeln, die vorab feststehen, keine Einschätzungen, die von Fall zu Fall neu getroffen werden. Das Volumen ist hoch: Ein Unternehmen, das wöchentlich Content auf mehreren Kanälen veröffentlicht, hat dutzende bis hunderte Bilder pro Monat, die jeweils dieselbe Art von Bearbeitung benötigen. Arbeit, die häufig vorkommt und nach festen Regeln verläuft, ist genau die Arbeit, bei der Automatisierung am meisten bringt.
Die erforderliche Kreativität ist begrenzt. Beim Zuschneiden und Optimieren wird selten etwas Neues entworfen; es geht darum, ein bestehendes Bild in bestehende Rahmen einzupassen. Das ist eine andere Aufgabe als das Entwerfen eines Bildes von Grund auf, wofür eine Idee, eine Komposition oder eine Stilwahl entwickelt werden muss. Diese Grenze verläuft durch das gesamte Fachgebiet: Die Übernahme eines Formats ist etwas anderes als dessen Entwicklung.
Kundenkontakt, physische Handlungen und Compliance schneiden günstig ab, was bedeutet, dass wenig im Weg steht. Fehlerkosten schneiden ebenfalls günstig ab: Ein falsch zugeschnittenes Bild lässt sich meist schnell beheben, ohne bleibenden Schaden. Der Beurteilungsspielraum liegt im Mittelfeld: Bei einem Standardfoto für eine Produktseite gibt es wenig abzuwägen, aber bei einem Bild, das ein sensibles Thema berührt oder bei dem die Markenidentität stark mitspielt, ist eine Abwägung von Ton und Kontext erforderlich.
Das ist auch der Punkt, an dem der Unterschied zwischen Unternehmen entsteht. Ein Webshop mit einem festen Produktfotostil und einer strikten Vorlage für Social Media hat kaum etwas abzuwägen: Alles ist bereits festgelegt, KI arbeitet innerhalb dieser Rahmen. Eine Agentur, die für unterschiedliche Kunden unterschiedliche Bildstile bearbeitet, mit wechselnden Corporate-Identity-Vorgaben und Sensibilität hinsichtlich Markenidentität, behält mehr Momente, in denen ein Mensch das Ergebnis beurteilt, bevor es veröffentlicht wird. Die Aufgabe bleibt dann größtenteils automatisierbar, jedoch mit häufiger dazwischenliegenden Kontrollschritten.
Nehmen wir ein Beispiel: Eine Organisation veröffentlicht täglich ein Produktfoto auf der Website und eine angepasste Version auf Social Media. Früher schnitt ein Mitarbeiter beides manuell zu, passte die Auflösung an und kontrollierte das Format je Kanal. Heute kann ein System diese Schritte ausführen, sobald die Corporate-Identity-Regeln festgelegt sind: welches Verhältnis, welches Farbprofil, welche Mindestauflösung. Ein Mensch beurteilt vorab, ob die Regeln richtig eingestellt sind, und nachträglich, stichprobenweise, ob das Ergebnis stimmt. Das ist die zweite Kategorie aus der Verschiebung: nicht vollständig automatisch, nicht vollständig manuell, sondern KI, die die Arbeit erledigt, mit menschlichem Toezicht, das genehmigt oder ablehnt.
Diese Verschiebung hängt mit anderer Arbeit im selben Aufgabenpaket zusammen. Wer diese Aufgabe übernimmt, betrachtet oft auch das Schreiben von Social-Media-Beiträgen, da Bild und Text im selben Workflow entstehen. Und weil ein Teil dieser Arbeit veröffentlichte Inhalte betrifft, ist es sinnvoll zu wissen, wie sich die DSGVO zur Automatisierung von Aufgaben verhält, besonders wenn Bilder Personen zeigen.
Die Rahmenbedingungen bleiben Menschenarbeit oder bleiben an der zugehörigen Stelle liegen. Corporate-Identity-Richtlinien müssen festgelegt sein, bevor ein System danach arbeiten kann: Jemand muss bestimmen, was die Markenidentität verlangt, welche Farben und Verhältnisse stimmen. Bildrechte müssen kontrolliert sein; ein System bearbeitet ein Bild, es beurteilt nicht, ob das Bild genutzt werden darf. Das ist eine juristische Frage, keine technische.
Es ist auch kein Grund, Personalentscheidungen darauf zu stützen. Diese Seite beschreibt, was mit einer Aufgabe geschieht, nicht was eine Organisation mit Mitarbeitenden tun muss; dafür gelten eigene gesetzliche Anforderungen. Und wenn eine automatisierte Bearbeitung doch schiefgeht, zum Beispiel ein Bild, das durch einen Fehler im Prozess falsch online gestellt wird, ist die Frage der Haftung, wenn KI einen Fehler macht, relevant, um sie vorab zu kennen.
Bildbearbeitung steht selten für sich allein. Unternehmen, die betrachten, was KI im Bereich Content übernehmen kann, schauen oft in derselben Bewegung auf die Analyse von Website-Statistiken oder darauf, wie Werbebudget basierend auf Ergebnissen angepasst wird. Das ist der rote Faden durch alle vergleichbaren Fragen: Es wird nicht eine Aufgabe übernommen, sondern ein Cluster von Aufgaben innerhalb desselben Prozesses, jede mit einem eigenen Tempo der Verschiebung.
Ob diese Aufgabe in Ihrer Organisation tatsächlich größtenteils zu übernehmen ist, hängt davon ab, wie fest Ihre Corporate Identity bereits steht und wie viel Variation in Ihrem Bildmaterial vorhanden ist. Einen Hinweis darauf erhalten Sie mit dem kostenlosen Quickscan: zwölf Fragen, ohne Konto, mit einem Ergebnis darüber, welcher Anteil der Stunden in Ihrem Profil heute von KI übernommen werden kann. Der vollständige Werkscan, der die Arbeit eines ganzen Unternehmens in Aufgaben aufschlüsselt und je Aufgabe auf fte-Kapazität umrechnet, befindet sich noch im Aufbau.
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