Das sind die vier wichtigsten KI-Anwendungsfelder in den Medien
von Dr.-Ing. Rainer Lutze,
Künstliche Intelligenz und ihre Einsatzbereiche im Druck- und Medienumfeld.(Bild: Pixabay)
Im Bereich der Medien zeichnen sich heute vier Einsatzbereiche für Künstliche Intelligenz ab. Drei dieser Einsatzbereiche sind Anwendungen von so genannten ANNs (artificial neuronal networks), also künstlichen neuronalen Netzwerken. Als Wissenschaftsdisziplin ist KI natürlich deutlich mehr als ANNs und maschinelles Lernen. Trotzdem sollen die vier Anwendungsfelder hier als Basiswissen aufgeführt werden.
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• Prädiktive Wartung in der Drucktechnik
Durch die Digitalisierung und Vernetzung stehen heute vielfältige sensorische Daten von allen technischen Komponenten eines Drucksystems zur Verfügung. Die Integration und Verdichtung dieser Daten lassen einen bevorstehenden Ausfall eines Drucksystems schon im Vorfeld erkennen. Fachleute gehen davon aus, dass zukünftig 80% der Wartung von Drucksystemen von entsprechend spezialisierten Dienstleistern durchgeführt wird, und die Verlage höchstens noch 20% der Wartung, typischerweise die Reparaturen in Notfallsituationen, selbst vornehmen.
• Inhaltserschließung von Texten, Bild- und Videodaten
Die KI-basierte automatische Inhaltserschließung von Bild- und Videodaten bietet für die redaktionelle Arbeit wahrnehmbare Effizienzsteigerungen. Für Texte beinhaltet dies die textuelle Erkennung von Personen, Objekten und Orten des Geschehens, von denen im Text die Rede ist (»entity extraction«). Dies ermöglicht es, dem Text passende verwandte Artikel, Bilder und/oder Werbung zuordnen zu können. Dieser Service wurde und wird von den großen Suchmaschinen (wie FAST) schon seit einer Dekade zu Premiumpreisen angeboten und erforderte einen hohen Pflegeaufwand.
Der Service ist jetzt für einen Bruchteil der Kosten möglich. Neu hinzu gekommen sind jetzt mit KI-Unterstützung die Motiverkennung in Bildern und Videos sowie die visuelle Erkennung von bekannten Personen des öffentlichen Lebens (»celebrities«). In der Summe bieten die KI-Techniken eine wesentlich reichhaltigere, automatische Zuordnung von Metadaten zu Texten, Bildern zu attraktiven Preisen und entlasten den Redakteur/Reporter von dieser Aufgabe. Für Sportvideos ist mit KI-Verfahren eine automatische Verdichtung des Inhalts auf die spielentscheidenden Szenen möglich.
Der Filmproduzent UFA setzt neuronale Netzwerke etwa für die automatische Übersetzung und Untertitelung von Serienvideos in sehr viele andere Sprachen ein. Eine manuelle Synchronübersetzung solcher Serienvideos wäre aus Kostengründen überhaupt nicht wirtschaftlich.
• Inhaltsgenerierung, Datenjournalismus
Die datengesteuerte, automatische Generierung von Wetterberichten, von Sportberichten (zum Beispiel im Breitensport, Washington Posts Heliograf) und von Unternehmensberichten (zum Beispiel Bloomberg) nimmt aus Kostengründen einen immer breiteren Raum im Journalismus ein. Bei Bloomberg enthält schon ein Viertel aller Texte in den Produkten des Unternehmens automatisch generierte Inhalte. Die ethische Frage, ob solche Berichte explizit als Roboter- bzw. Datenjournalismus gekennzeichnet werden sollten, wird vielerorts kontrovers diskutiert.
• Personalisierter Inhalt und Service
Die Personalisierung von redaktionellen Inhalten und werblichen Angeboten ist heute eine der unstrittigen Stärken von Amazon, Facebook, Netflix und vielen mehr. Die Personalisierung erfolgt auf Basis eines mit KI-Verfahren erstellten individuellen Interessensprofils für jeden Nutzer dieser Dienste. In den Medien dominiert Netflix den Einsatz von KI-Verfahren zur Personalisierung seiner Angebote; das Thema gewinnt aber auch gerade für personalisierte elektronische Programmführer (EPG) für Hörfunk und Fernsehen zunehmend an Bedeutung.
Eine besondere Bedeutung haben natürlichsprachliche Chatbots im Kundenservice. Sie können heute nicht nur die typischen Anfragen und Beschwerden von Kunden erkennen, im Dialog verarbeiten und das Notwendige veranlassen. Die KI kann auch die aktuelle Gefühlslage eines Kunden aus seiner Sprache erkennen. Sie kann dann entsprechend korrektiv reagieren. Oder einen menschlichen Service-Agenten entsprechend informieren, an den das Gespräch nach Klärung des grundsätzlichen Kundenanliegens weitergereicht wird.
Typischerweise wird der Chatbot auf Basis des individuellen Kundenprofils das Gespräch steuern. In dieses Profil fließen die Historie der Kundenbeziehung und die erkannte Gefühlslage des Kunden aus dem aktuellen Gespräch ein. Insbesondere wird das Kündigungsrisiko ermittelt. Durch eine entsprechende Tonalität und Konzessionsbereitschaft des Gesprächs sowie spezifische Angebote versucht der Chatbot, eine solche Kündigung möglichst zu vermeiden. [8355]
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