Het grootste deel van het bijsnijden, formatteren en optimaliseren van foto's en illustraties voor website of social media is vandaag door AI over te nemen. Niet alles, en niet zonder controle vooraf op huisstijl en beeldrechten, maar dit is een van de taken binnen contentmarketing en grafisch werk waar de verschuiving al ver is doorgevoerd.
Drie assen geven de doorslag: gestructureerdheid, volume en creativiteit.
De taak is sterk gestructureerd. Een afbeelding moet een bepaalde verhouding krijgen, een bepaald formaat, een bepaalde bestandsgrootte. Dat zijn regels die vooraf vastliggen, geen inschattingen die per geval opnieuw gemaakt worden. Het volume is hoog: een bedrijf dat wekelijks content plaatst op meerdere kanalen heeft tientallen tot honderden beelden per maand die stuk voor stuk hetzelfde soort bewerking nodig hebben. Werk dat vaak voorkomt en volgens vaste regels verloopt, is precies het werk waar automatisering het meest oplevert.
De creativiteit die nodig is, is beperkt. Bij bijsnijden en optimaliseren wordt zelden iets nieuws ontworpen; het gaat om een bestaand beeld passend maken binnen bestaande kaders. Dat is een andere taak dan het ontwerpen van een beeld vanaf niets, waar wel een idee, een compositie of een stijlkeuze bedacht moet worden. Die grens loopt door het hele vakgebied: het overnemen van een format is iets anders dan het bedenken ervan.
Klantcontact, fysieke handelingen en compliance scoren hoog gunstig, wat betekent dat er weinig belemmert. Foutkosten scoren ook gunstig: een verkeerd bijgesneden beeld is meestal snel te herstellen, zonder onherstelbare schade. Oordeelsruimte scoort gemiddeld: bij een standaardfoto voor een productpagina is er weinig te overwegen, maar bij een beeld dat een gevoelig onderwerp raakt of waar merkidentiteit zwaar meespeelt, is er wel een afweging nodig over toon en context.
Dat is ook waar het verschil tussen bedrijven ontstaat. Een webshop met een vaste productfotostijl en een strak sjabloon voor social media heeft nauwelijks iets te overwegen: alles is al bepaald, AI werkt binnen die kaders. Een bureau dat voor uiteenlopende klanten uiteenlopende beeldstijlen bewerkt, met wisselende huisstijlen en gevoeligheid rond merkidentiteit, houdt meer momenten waarop een mens de uitkomst beoordeelt voordat die gepubliceerd wordt. De taak blijft dan grotendeels automatiseerbaar, maar met vaker een controlestap ertussen.
Neem een voorbeeld: een organisatie plaatst dagelijks een productfoto op de website en een aangepaste versie op social media. Vroeger sneed een medewerker beide handmatig bij, paste de resolutie aan en controleerde het formaat per kanaal. Vandaag kan een systeem die stappen uitvoeren zodra de huisstijlregels zijn vastgelegd: welke verhouding, welk kleurprofiel, welke minimale resolutie. Een mens beoordeelt vooraf of de regels goed staan en achteraf, steekproefsgewijs, of de uitkomst klopt. Dat is de tweede categorie uit de verschuiving: niet volledig automatisch, niet volledig handmatig, maar AI die het werk doet met menselijk toezicht dat goedkeurt of afkeurt.
Deze verschuiving hangt samen met ander werk in hetzelfde takenpakket. Wie deze taak overneemt, kijkt vaak ook naar het schrijven van socialmediaposts, omdat beeld en tekst in dezelfde workflow ontstaan. En omdat een deel van dit werk raakt aan gepubliceerde content, is het zinvol te weten hoe de AVG zich verhoudt tot het automatiseren van taken, vooral wanneer beelden personen bevatten.
De randvoorwaarden blijven mensenwerk of blijven op de bijhorende plek liggen. Huisstijlrichtlijnen moeten vastliggen voordat een systeem ernaar kan werken: iemand moet bepalen wat de merkidentiteit vraagt, welke kleuren en verhoudingen kloppen. Beeldrechten moeten gecontroleerd zijn; een systeem bewerkt een beeld, het beoordeelt niet of het beeld gebruikt mag worden. Dat is een juridische vraag, niet een technische.
Het is ook geen reden om personeelsbeslissingen op te baseren. Deze pagina beschrijft wat er met een taak gebeurt, niet wat een organisatie met medewerkers moet doen; daarvoor gelden eigen wettelijke vereisten. En als een geautomatiseerde bewerking toch verkeerd uitpakt, bijvoorbeeld een beeld dat door een fout in het proces verkeerd online komt, is de vraag naar aansprakelijkheid als AI een fout maakt relevant om vooraf te kennen.
Beeldbewerking staat zelden op zichzelf. Bedrijven die kijken naar wat AI kan overnemen op het gebied van content, kijken vaak in dezelfde beweging naar het analyseren van websitestatistieken of naar hoe advertentiebudget wordt bijgestuurd op basis van resultaten. Dat is de rode draad door alle vergelijkbare vragen: niet één taak wordt overgenomen, maar een cluster van taken binnen hetzelfde proces, elk met een eigen tempo van verschuiving.
Of deze taak in uw organisatie inderdaad grotendeels over te nemen is, hangt af van hoe vast uw huisstijl al ligt en hoeveel variatie er in uw beeldmateriaal zit. Een indicatie daarvan krijgt u met de gratis quickscan: twaalf vragen, zonder account, met een uitkomst over welk deel van de uren in uw profiel vandaag door AI over te nemen is. De volledige werkscan, die het werk van een heel bedrijf uiteenlegt in taken en per taak doorrekent naar fte-capaciteit, is nog in aanbouw.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Antwoorden komen uit de kennisbank van deze site. Geen advies op maat, en geen scan van uw bedrijf.