Whitepaper

KI in MAM-Systemen

Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) in MAM-Systemen genutzt werden? Und warum rücken Bilderkennungssoftware und KI-gesteuerte Verschlagwortung immer mehr in den Fokus des Bilddatenmanagements? Unser Whitepaper gibt Ihnen Antworten.

Bilder halten nicht nur Momente fest. Sie wecken auch Emotionen und beeinflussen Kaufentscheidungen. Ein Produkt ohne ein zugehöriges Bild in einem Onlineshop zu kaufen, ist heute undenkbar. Der tägliche Umgang mit Smartphones und Social Media-Plattformen fördert die Kommunikation über Bilder. Fotos und Videos sind schon längst zur neuen, universalen Sprache geworden. Dementsprechend gibt es heute enorme Mengen an visuellen Daten (z.B. über Produkte, Trends, Menschen und Situationen), die uns vor die Herausforderung stellen, erstellte Bilder (wieder) zu finden und nutzbar zu machen. Dabei geht es nicht nur um ein effizientes Archivieren und Ablegen von Bild- oder Videomaterial, sondern auch um ein schnelleres Auffinden relevanter Medien und deren Verknüpfung, etwa mit zugehörigen Informationen aus Produktinformationssystemen (PIM). Genau hier unterstützt Künstliche Intelligenz. Sie erkennt Inhalte automatisch. Auf Basis
dieser Erkennung werden Bilder dann automatisch verschlagwortet. Die

 

klassische Verschlagwortung im Media-Management nämlich hat aufgrund der riesigen Datenmengen bald ausgedient. Die automatische Generierung von Metadaten ist vielmehr bald die einzige Möglichkeit, der Daten Herr zu werden.

Damit Sie den Überblick über die unterschiedlichen Metadaten-Standards und die Vielfalt an Lösungen und Kombinationsmöglichkeiten von Technologien zur Bilderkennung (semiautomatisches Tagging, Computer Vision, Prebuild-oder Custom-Modelle) erhalten, haben wir ein Whitepaper erstellt. Schnell und verständlich soll es Ihnen eine Hilfestellung geben, die verschiedenen Konzepte kennenzulernen und zu beurteilen. Insbesondere, wenn es darum geht, herauszufinden, welche Konzepte am besten zu den eigenen Bedürfnissen passen, welche internen Rollen definiert werden müssen und welche Bedeutung die Nutzung von Bilddaten für das Unternehmen auch in Zukunft haben wird.

Bilder halten nicht nur Momente fest. Sie wecken auch Emotionen und beeinflussen Kaufentscheidungen. Ein Produkt ohne ein zugehöriges Bild in einem Onlineshop zu kaufen, ist heute undenkbar. Der tägliche Umgang mit Smartphones und Social Media-Plattformen fördert die Kommunikation über Bilder. Fotos und Videos sind schon längst zur neuen, universalen Sprache geworden. Dementsprechend gibt es heute enorme Mengen an visuellen Daten (z.B. über Produkte, Trends, Menschen und Situationen), die uns vor die Herausforderung stellen, erstellte Bilder (wieder) zu finden und nutzbar zu machen. Dabei geht es nicht nur um ein effizientes Archivieren und Ablegen von Bild- oder Videomaterial, sondern auch um ein schnelleres Auffinden relevanter Medien und deren Verknüpfung, etwa mit zugehörigen Informationen aus Produktinformationssystemen (PIM). Genau hier unterstützt Künstliche Intelligenz. Sie erkennt Inhalte automatisch. Auf Basis
dieser Erkennung werden Bilder dann automatisch verschlagwortet. Die klassische Verschlagwortung im Media-Management nämlich hat aufgrund der riesigen Datenmengen bald ausgedient. Die automatische Generierung von Metadaten ist vielmehr bald die einzige Möglichkeit, der Daten Herr zu werden.

Damit Sie den Überblick über die unterschiedlichen Metadaten-Standards und die Vielfalt an Lösungen und Kombinationsmöglichkeiten von Technologien zur Bilderkennung (semiautomatisches Tagging, Computer Vision, Prebuild-oder Custom-Modelle) erhalten, haben wir ein Whitepaper erstellt. Schnell und verständlich soll es Ihnen eine Hilfestellung geben, die verschiedenen Konzepte kennenzulernen und zu beurteilen. Insbesondere, wenn es darum geht, herauszufinden, welche Konzepte am besten zu den eigenen Bedürfnissen passen, welche internen Rollen definiert werden müssen und welche Bedeutung die Nutzung von Bilddaten für das Unternehmen auch in Zukunft haben wird.

 

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