Wie sich generative KI im Jahr 2023 auf das Grafikdesign auswirkt

Heutzutage scheint für die Technologie nichts unmöglich zu sein, da hin und wieder Durchbrüche erzielt werden. Es ist bekannt, dass diese bahnbrechenden technologischen Fortschritte Eingang in unser tägliches Leben finden und zu unverzichtbaren Werkzeugen werden, bevor wir sie überhaupt bemerken. Das Gleiche gilt für große Sprach- und Bild-KI-Modelle, auch generative KI oder Basismodelle genannt, die mit ihren Möglichkeiten die Welt im Sturm erobern. Diese Modelle haben Organisationen und Einzelpersonen, die an der Erstellung von Inhalten beteiligt sind, eine neue Welt voller Möglichkeiten eröffnet. Generative KI und andere Basismodelle revolutionieren das Spiel der künstlichen Intelligenz, indem sie die unterstützende Technologie verbessern, die Anwendungsentwicklungszeit verkürzen und technisch nicht versierten Benutzern erhebliche Funktionen bieten.

Generative KI-Modelle für Unternehmen haben das Potenzial, die Welt der Content-Produktion völlig zu verändern, mit erheblichen Auswirkungen auf Marketing, Software, Design, Unterhaltung und zwischenmenschliche Beziehungen. Diese Modelle sind darauf ausgelegt und trainiert, Text und Grafiken wie Blogbeiträge, Programmcode, Gedichte und Kunstwerke zu generieren. Heutzutage ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung zu verstehen, wie diese Technologien funktionieren und auf welche Weise sie ihrem Unternehmen einen Mehrwert bieten können. Generative KI-Modelle für Unternehmen in verschiedenen Branchen können dank der Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit, die sie bieten, den Output drastisch verbessern, indem sie die Belegschaft effizienter machen.

Interaktionsarbeit, wie z. B. der Kundenservice, verfügte bis vor Kurzem über die am wenigsten ausgereiften technologischen Eingriffe. Die generative KI ist bereit, dies zu ändern, indem sie Interaktionsarbeit auf eine Weise durchführt, die menschliches Verhalten unsichtbar annähert. Nicht zu vergessen: Diese Tools sind nicht dafür konzipiert, ohne menschliches Eingreifen oder menschlichen Input zu funktionieren. Stattdessen sind sie am effektivsten, wenn sie mit Menschen kombiniert werden, da sie deren Fähigkeiten steigern und es ihnen ermöglichen, Aufgaben schneller und effizienter zu erledigen.

Generative KI treibt die Technologie auch in einen Bereich voran, der bisher nur für den Menschen gedacht war: Kreativität. Um völlig neues Material zu entwickeln, nutzt die Technologie ihre Eingaben (die von ihr verbrauchten Daten und eine Benutzeraufforderung) und Erfahrungen (Austausche mit Benutzern, die ihr helfen, neues Wissen zu „lernen“ und was richtig/falsch ist). Während die Diskussion darüber, ob dies wirklich gleichbedeutend mit Kreativität ist, auf absehbare Zeit weitergehen wird, würden die meisten wahrscheinlich zustimmen, dass diese Tools das Potenzial haben, mehr Kreativität in die Welt zu bringen, indem sie Menschen zu ersten Ideen anregen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weit gefasster Begriff, der jede Technologie umfasst, die zu intelligentem Verhalten fähig ist. Dabei kann es sich um eine breite Palette von Technologien handeln, von einfachen Algorithmen zur Datensortierung bis hin zu komplexeren Systemen zur Simulation menschenähnlicher Gehirnprozesse.

Andererseits ist Generative AI (Gen-AI) eine Art KI, die sich auf die Erstellung neuer Inhalte wie Literatur, Grafiken oder Musik konzentriert. Diese Systeme nutzen Techniken des maschinellen Lernens, um neues Material zu generieren, das den Trainingsdaten ähnelt, nachdem sie anhand umfangreicher Datensätze trainiert wurden. Dies kann in einer Vielzahl von Anwendungen von Vorteil sein, einschließlich der Erstellung von Kunst, Musik und sogar Text für Chatbots.

Generative KI nutzt Generative Adversarial Networks (GANs), eine Art Deep Learning, um neue Inhalte zu generieren. Ein GAN besteht aus zwei neuronalen Netzen: einem Generator zur Erzeugung neuer Daten und einem Diskriminator zur Auswertung der Daten. Der Generator und der Diskriminator arbeiten zusammen, wobei der Generator seine Ergebnisse abhängig von der Rückmeldung des Diskriminators verfeinert, bis er Material generiert, das nicht von echten Daten zu unterscheiden ist. Künstliche Intelligenz (KI) ist im Wesentlichen ein umfassender Begriff, der viele unterschiedliche Technologien umfasst, aber generative KI ist eine Teilmenge der KI, die sich auf die Erstellung neuer Inhalte konzentriert.

Die Macht von Videos ist unbestreitbar, denn sie sind äußerst effektiv, wenn es darum geht, eine Botschaft einem großen Publikum zu vermitteln, und sie sind unter anderem zu einem wesentlichen Bestandteil des digitalen Marketings und des Online-Lernens geworden. Allerdings kann die Erstellung von Videos schwierig, zeitaufwändig und mit unglaublich hohen Kosten verbunden sein. Und trotz alledem kann es durchaus passieren, dass etwas völlig schief geht und es zu Verzögerungen kommt. Dies hat sich jedoch mit der Innovation von KI-Videogeneratoren geändert, die dabei helfen, professionelle Videos für YouTube-Kanäle, Dokumentationen, Verkaufspräsentationen usw. zu erstellen, sodass sie aussehen, als hätten Experten daran gearbeitet.

KI-Videogeneratoren sind so konzipiert und trainiert, dass sie geschriebenen Text in kurzer Zeit und zu einem Bruchteil der Kosten, die Sie für den gesamten Videoerstellungsprozess zahlen würden, in hochwertige Videos umwandeln.

Der KI-Videogenerator Synthesia verfügt über einen menschlichen Moderator, der dem Publikum Botschaften in bis zu 40 Sprachen übermittelt und so ein intimes Erlebnis schafft. Mithilfe eines Skripts kann dies für digitales Marketing, Unternehmenskommunikation und Mitarbeiterschulungen genutzt werden. Ein weiteres robustes KI-Tool mit zahlreichen Funktionen ist Synthesys. Dieses Tool erstellt mit einem KI-Moderator nicht nur Videos rein aus den Zeilen eines Textes, sondern kann auch Voice-Overs erstellen und verwalten.

Da sich die fortschrittliche KI- und Sprachsynthesetechnologie verbessert hat, sind viele Computer-Sprachgeneratoren auf dem Markt erhältlich. Diese rasanten Fortschritte haben auch den Einsatz einer großen Anzahl von Sprachproben oder hochspezialisierter Ausrüstung überflüssig gemacht. In der heutigen KI-Welt können Sie jeden erdenklichen Stimmstil reproduzieren, und das Verfahren ist relativ einfach.

Synthesis ist ein beliebter und leistungsstarker KI-Sprachgenerator, mit dem jeder mit nur wenigen Klicks einen professionellen KI-Voiceover oder KI-Film erstellen kann. Diese Plattform ist führend bei der Entwicklung kommerzieller Text-to-Voiceover- und Video-Algorithmen. Murf, ein weiterer Generator, ermöglicht es jedem, Text in Sprache, Voiceover und Diktat umzuwandeln. Es ist von großem Nutzen für Produktentwickler, Podcaster, Dozenten und Geschäftsleute.

KI wird schon seit geraumer Zeit zum Erstellen von Musik und zur Unterstützung von Komponisten eingesetzt. Man muss Software mit riesigen Mengen an Quellmaterial versorgen, das verschiedene Arten von Musik umfasst. Die Daten werden dann von der Software analysiert, um Muster wie Akkorde, Tempo, Länge und die Beziehung der Noten zueinander aufzudecken, und sie kann ihre eigenen Melodien schreiben, indem sie aus allen Eingaben lernt.

Mit dem KI-Musikgenerator Soundraw.io können Sie einen Song mithilfe der von der KI erstellten Phrasen modifizieren. Die Kombination von KI in einem Musikgenerierungstool hilft dabei, Musik einfach zu generieren und gleichzeitig innovative Melodien anzupassen. Ein weiteres Tool, Amper AI, ist für KI-Musikkomponisten am einfachsten, da es keine Programmierkenntnisse, das Entpacken der Entwicklersprache auf GitHub, Komposition oder Musiktheorie erfordert.

Generative KI kann Artikel, Echtzeit-Chats, Blogbeiträge und Produktbeschreibungen generieren sowie Textinhalte zusammenfassen. Diese Textgeneratoranwendungen werden in sozialen Medien, Werbung, Forschung und Kommunikation eingesetzt.

Große Sprach- und Text-zu-Bild-Modelle haben sich bei führenden Technologieunternehmen wie Google (BERT und LaMDA), Facebook (OPT-175B, BlenderBot) und OpenAI, einer Wohltätigkeitsorganisation, in der Microsoft ein wichtiger Investor ist (GPT-3 für Text).

Einmal trainiert, kann ein generatives Modell mit deutlich weniger Aufwand für eine bestimmte Inhaltsdomäne „feinabgestimmt“ werden. Dies hat zu speziellen BERT-Modellen geführt – für biomedizinisches Material (BioBERT), juristische Inhalte (Legal-BERT) und französischen Text (CamemBERT) – sowie GPT-3 für eine Vielzahl spezifischer Anwendungen.

Herkömmliche Maschinen müssen eine Reihe von Befehlen erhalten und diese Schritt für Schritt befolgen. Im Design bedeutet dies, dass festgelegt wird, welche Elemente in einer bestimmten Grafik enthalten sein müssen. Allerdings arbeiten KI-Designer anders. Sie erstellen nicht nur Grafiken basierend auf einer Reihe von Bestellungen. Stattdessen erstellen sie ein Design basierend auf dem Kontext, so wie es ein Mensch tun würde.

KI-Designer können verschiedene Formen, Farben, Muster und Textarten erkennen und diese Informationen für die spätere Verwendung speichern. Sie können diese Informationen nutzen, um ästhetisch ansprechende Bilder zu erstellen, zu bestimmen, welche Logofarben zum allgemeinen Farbschema einer Website passen, oder Schriftarten auszuwählen, die zum Markenimage eines Unternehmens passen. Auf diese Weise können Designer entscheiden, ob ein bestimmter Look ästhetisch ansprechend ist oder die entsprechende Atmosphäre schafft.

Generative KI-Technologie kann riesige Mengen an Marktdaten über verschiedene Unternehmen sammeln und gezielt Verbraucher ansprechen. Durch die Kombination von Marktdaten und Designdaten kann ermittelt werden, welche Grafiken für Verbraucher in bestimmten Branchen am attraktivsten sind. KI-Technologie reduziert den Aufwand für A/B-Tests von Website-Designs und Werbekampagnen, indem sie auf der Grundlage dieser Daten Empfehlungen abgibt. KI ist auch das Herzstück adaptiver Designtechnologien, die das Aussehen von Websites oder Online-Marketingmaterialien je nachdem, wer gerade surft, verändern.

Vor der KI musste Kunst individuell geschaffen werden. Marketinggrafiken und Markenlogos, die kleine Änderungen erforderten, mussten von Hand entworfen werden, bis sie fehlerfrei waren. Und wenn ein Kunde Variationen einer vergleichbaren Grafik wünschte, mussten die Designer jede einzelne von Hand erstellen.

KI-gestütztes Design zeigt sich im Logobereich mit einem florierenden Online-Markt für KI-gestützte Logo-Design-Tools im Internet, die die Branche revolutioniert haben. KI hilft auch beim Marcom-Design, da Unternehmen jetzt im Rahmen einer einzigen Marketingkampagne zahlreiche unterschiedliche, aber verknüpfte Designs veröffentlichen können. Nutella hat beispielsweise ein KI-Designtool mit einem benutzerdefinierten Algorithmus ausgestattet, um mehrere Variationen eines bestimmten visuellen Konzepts zu generieren, was für Benutzer deutlich ansprechender war als ein einzelnes neues Etikett.

Heutzutage verbringen Designer viel Zeit damit, zeitaufwändige Tätigkeiten wie Zuschneiden, Skalieren und Farbkorrekturen auszuführen. Der Einsatz von KI zur Automatisierung dieser Prozesse erledigt die Aufgabe mit einem einzigen Klick, sodass sich Designer auf wichtigere Bereiche ihrer Arbeit konzentrieren und ihre Arbeit effektiver erledigen können.

Während des gesamten Designprozesses können KI-Designtools mit menschlichen Designern interagieren, auf ihre Anweisungen reagieren und Feedback zu ihrer Arbeit geben. Wenn Designer neue Ideen generieren, können sie diese verbal einem KI-Designtool diktieren, das ihnen basierend auf dem ursprünglichen Konzept ihrer Skizzen auch mehrere andere Möglichkeiten zeigt. Nach Abschluss des Entwurfs kann das Tool auf der Grundlage von Branchen- und Zielgruppendaten Änderungen und Verbesserungen vorschlagen, die menschliche Designer bei Bedarf überwachen und modifizieren können.

Auch wenn sich diese Technologien noch im Anfangsstadium befinden, bieten sie doch einen klaren Einblick in das Zusammenleben von menschlichen Designern und Robotern.

Diese wenigen Beispiele kommerzieller Anwendungen machen deutlich, dass wir nur an der Oberfläche dessen kratzen, was generative KI für Unternehmen und ihre Mitarbeiter leisten kann. Zweifellos hätte die Entwicklung solcher Fähigkeiten tiefgreifende und unerwartete Auswirkungen auf den Besitz von Inhalten und den Schutz des geistigen Eigentums, würde aber auch Wissen und kreative Arbeit verändern. Wir können kaum alle Aussichten und Auswirkungen vorhersehen, die diese KI-Modelle mit sich bringen könnten, wenn sie in ihrem derzeitigen Tempo weiter wachsen.