Whitepaper "KI in MAM-Systemen"

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Alles zum Thema Bilderkennungssoftware und KI-gesteuerte Verschlagwortung in unserem neuen MAM-Whitepaper

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Software-Lösung von apollon im Bereich MAM und PIM ganz vorne

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Künstliche Intelligenz in der Bilderkennung

Gemeinsames Whitepaper von apollon und The Group of Analysts (TGOA)

apollon, führender Software-Anbieter für modernstes Omnichannel-Marketing hat gemeinsam mit The Group of Analysts, ein weltweit tätiges Marktforschungs- und Beratungsunternehmen, ein Whitepaper zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) in Media Asset Management-Systemen (MAM-Systemen) herausgebracht.

Das Whitepaper beschäftigt sich mit der wachsenden Bedeutung von Bilddateien für Unternehmen und welche Möglichkeiten sich diesen bieten, der rasant größer werdenden Datenmengen Herr zu werden. Denn die klassische Verschlagwortung kommt an ihre Grenzen und hat bald ausgedient. Bilderkennungssoftware und KI-gesteuerte Verschlagwortung rücken immer mehr in den Fokus des Bilddatenmanagements.

In dem Whitepaper geht es dabei nicht nur um die Herausforderungen bei der Verwaltung von Mediendaten und der Limitation heutiger Standards, sondern auch um das Potential neuer, bisher nicht bereitgestellter Informationen. Denn KI ermöglicht die Kombination vieler Erkennungsservices wie zum Beispiel die Text- oder Objekterkennung, und stellt daher mehr Informationen in MAM-Systemen bereit als bisher. Da durch diese Informationsdichte auch ergänzende Systeme wie Produktinformationssysteme (PIM-System) profitieren, werden auch Prozesse, wie das Verknüpfen von Bildern mit Artikeln im Whitepaper näher beleuchtet. Denn die Nutzungsbeispiele von Bilddaten innerhalb von Unternehmen sind zahlreich und vielfältig, und jedes Szenario birgt seine eigenen Anforderungen an beteiligte Systeme und Personen.

Hersteller und Händler zum Beispiel verwalten naturgemäß große Mengen an Bilddateien, einerseits für die interne Verwaltung und andererseits im Kontext von Produktpräsentationen in Onlineshops, Print-Katalogen oder in Social-Media-Kanälen. Namhafte Marken sind oftmals von Markenpiraterie betroffen. Daher ist es für sie sehr wichtig, den Markt kontinuierlich zu beobachten, um auf solche Fälle zeitnah reagieren zu können. Aber auch Versicherungsunternehmen haben ein hohes Bildaufkommen zum Beispiel durch Schadenserstaufnahmen.  

So verschieden die Einsatzmöglichkeiten von Bilddaten sind, so unterschiedlich sind auch die aktuellen Modelle und Technologien am Markt – sei es manuelles oder semi-automatisches Tagging oder Computer Vision, Prebuild- oder Custom-Modelle. Unterschiedliche Metadaten-Standards und die Vielfalt an Lösungen und Kombinationsmöglichkeiten von Technologien machen es einem schwer, den Durchblick zu behalten. Das herausgebrachte Whitepaper stellt die verschiedenen Konzepte nicht nur verständlich dar, es soll Unternehmen auch eine Hilfestellung bieten. Insbesondere wenn es darum geht, herauszufinden, welche Konzepte am besten zu den bestehenden Bedürfnissen passen, welche internen Rollen definiert werden müssen und welche Bedeutung die Nutzung von Bilddaten für das Unternehmen auch in Zukunft haben wird. Auf dem Weg zur Digitalisierung scheint es unausweichlich, sich mit dem Potential von KI nicht auseinanderzusetzen.

Interessierte können das Whitepaper hier herunterladen. Hier klicken >>

Oliver Baum, Prokurist und Leiter Professional Service bei apollon: „Künstliche Intelligenz (KI) im Kontext von Bildern und Videos ist ein aktuelles Trend- und zugleich Schlüsselthema, welches nicht nur die Smartphone-Hersteller beschäftigt und viele Lebensbereiche maßgeblich verändern wird. Als Beispiel wird sich die Art, wie wir etwas suchen, von einer klassischen Textsuche zur visuellen Suche verändern. Zu einer der Hauptaufgaben eines Omnichannel-Marketingsystems gehört neben dem Management von Medien und deren Metadaten die gezielte Suche für das Wiederauffinden von Content. Die klassische Verschlagwortung, wie sie oft noch angewendet wird, hat bald ausgedient, da sie meist inhomogen und unvollständig ist. Sie wird sukzessive in dem Grad und in der Geschwindigkeit abgelöst werden, in dem sich die Bilderkennung weiter verbessert.“