Oldie but Goldie: Wie Produzenten mithilfe von KI alten Assets neues Leben einhauchen können

Jason Johns, Vizepräsident EMEA bei Ooyala, erklärt, wie Provider jeder Größe maximal von ihren bestehenden Archiven profitieren können

(PresseBox) ( London, )
Content ist King - das ist mittlerweile kein Geheimnis mehr. So plant Netflix in diesem Jahr mindestens acht Milliarden US-Dollar in die Produktion von Videomaterial zu investieren. Die Problematik: Obwohl Provider bereit sind, sehr große Summen für neue Assets auszugeben, übersteigt die Nutzungsdauer des Materials jedoch selten einen Produktionszyklus. Sobald die kostenintensiv produzierten Videos einmal in den Tiefen eines Archivs verschwunden sind, ist es nahezu aussichtlos, in den Daten-Massen einen einzelnen Clip wiederzufinden – erst recht, wenn dem Suchenden nur wenige Details wie zum Beispiel ein Schauspieler oder der Drehort bekannt sind. Dabei könnten besonders Provider mit begrenztem Budget massiv von einer Neuvermarktung adaptierter Video-Assets profitieren und konkurrenzfähig bleiben. Jason Johns, Vizepräsident EMEA bei Ooyala, kommentiert, wie Unternehmen jeglicher Größe mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) ihre Assets effizienter einsetzen können:

Voraussetzungen für die Content-Wiederentdeckung

Damit ein Archiv effektiv nach Schlagworten oder einzelnen Informationen durchsucht werden kann, bedarf es akkurater, vollständiger Metadaten. Da der Großteil der bestehenden, linearen Produktionssysteme jedoch beim Einpflegen des Video-Materials oft nur Dateiname oder Ausstrahlungsdatum berücksichtigt, sind diese unzureichend vorhanden. Erfolgt die Archivierung manuell, ist sie sehr zeitintensiv. Darüber hinaus muss sichergestellt werden, dass diese, trotz Änderungen im Geschäftsablauf oder beim Personal, stets nach denselben Kriterien erfolgt und jede relevante Information erfasst wird – sonst ist es extrem schwierig, das wertvolle Material wiederzufinden.

Zudem müssen Personen in die Lage versetzt werden, Metadaten bei der Suche optimal verwenden zu können. Erst dann kann das volle Potenzial qualitativen Contents ausgeschöpft werden – ob nach Adaptierung auf neuen Plattformen und Märkten oder durch Personalisierung für Werbezwecke – und es können maximale Gewinne realisiert werden.

Einsatz von KI bei der Archivierung

Der Schlüssel zur Wiederentdeckung und Monetarisierung der wertvollen Assets liegt im Einsatz einer datengetriebenen, automatisierten Lösung, die sich KI sowie fortgeschrittene Metadaten-Management-Technologien zunutze macht.

Dabei kann eine KI-Anwendung in Audio-, Bild- und Textdateien einzelne Gesichter, Oberbegriffe, Objekte und sogar Gefühlszustände identifizieren. Sie versieht die Assets schließlich mit entsprechenden Metadaten und Beschreibungen, sodass der Anwender nach all diesen Kriterien suchen kann. Durch maschinelles Lernen wird dieser Prozess im Zeitablauf stetig effizienter.

Außerdem ermöglicht die Integration folgender KI-Features in eine Media-Asset-Management-Lösung das Sammeln aussagenkräftiger Metadaten:


Audio-Transkription: Automatische Konvertierung von Audio-Dateien in Text, basierend auf akustischer Sprach-Optimierung
Keyword Extraction: Erleichtert das Auffinden wertvoller Assets, indem das Transkript in Schlagwörter umgewandelt wird
Visuelle Texterkennung: Schafft aus Informationen auf Overlays, Slides oder Namensschildern Metadaten, sodass nach diesen Kriterien gesucht werden kann
Versionierung: Ermöglicht einfaches und schnelles Einfügen von mehrsprachigen Untertiteln auf Basis von Audio-Transkripten und automatischen Übersetzungen, um vorhandene Assets für den internationalen Markt anzupassen 
Content-Moderation: Identifiziert automatisch nicht jugendfreie visuelle und textliche Inhalte für die Anpassung der Assets an neue Zielgruppen


Für Personen, die mit Film-Archiven arbeiten, bedeutet diese Automatisierung durch KI eine erhebliche Arbeitserleichterung und die Möglichkeit, ihr Know-how für strategische und kreative Aufgaben einsetzen zu können. Denn neben der Archivierung können KI-Anwendungen dazu verwendet werden, Muster im Nutzerverhalten der Zuschauer offenzulegen, auf deren Grundlage fundierte, datengetriebene Entscheidungen für die Kreation neuen Contents getroffen werden. Auch beim Monitoring von fehleranfälligen Live-Events unterstützt die KI Provider – regulierend eingreifen muss hier aber immer noch der Mensch.
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