KI-Auto-Tagging

KI-Auto-Tagging beschreibt die automatische Verschlagwortung digitaler Assets durch KI-Modelle. Im DAM-Umfeld kommen dabei vor allem zwei Anwendungsbereiche zusammen:

• Bilderkennung: Identifikation von Objekten, Szenen, Stimmungen, Farben oder generischen Kategorien in Bildmaterial
• Sprachanalyse: Transkription von Audio- und Videomaterial sowie automatische Übersetzung («Auto-Translate») bestehender Metadaten in weitere Sprachen

KI ist mit diesen Mitteln in der Lage, einen erheblichen Teil der inhaltlichen Erschliessung zu übernehmen. Was Standard-Modelle aber nicht «out of the box» liefern, sind kontextbezogene Informationen:

• Urheberrechte und Verwendungsrechte – wer hat das Asset erstellt, in welchem Umfang darf es eingesetzt werden, bis wann gelten Lizenzen
• Firmenspezifische Zuordnungen – Zuordnung zu konkreten Produkten, Marken oder Kampagnen. Standard-KI erkennt zwar generische Kategorien (z. B. «Turnschuh», «Frau lächelnd»), aber nicht die unternehmenseigene Produktbezeichnung oder Markenzuordnung. Solche firmenspezifischen Erkennungen sind grundsätzlich möglich, erfordern aber ein aufwändiges Custom Training der KI-Modelle mit eigenen Produktdaten.
• Interne Klassifikationen und Freigabe-Status – etwa Workflow-Stufen, Qualitäts-Level, Distributions-Freigaben
• Kontext zur konkreten Geschäftsverwendung – für welchen Kanal, welche Zielgruppe, welche Region ein Asset vorgesehen ist

Erfolgreiche DAM-Programme kombinieren daher KI-Auto-Tagging für die inhaltliche Erschliessung mit strukturierten, manuell oder semi-automatisch gepflegten Metadaten für Kontext und Rechte. Wer firmenspezifische Erkennung benötigt, investiert zusätzlich in das Training eigener KI-Modelle – ein Schritt, der sich bei grossen Asset-Volumen und standardisierten Produktportfolios oft auszahlt.

Mehr dazu in unserem Artikel Optimieren Sie Ihr DAM mit KI-basiertem Auto-Tagging.