KI in der Videoproduktion

Professionelle Videoproduktionen galten lange als kostenintensiv. Konzeption, Produktion, Schnitt und Postproduktion machen hochwertige Bewegtbildinhalte für viele kleine und mittelständische Unternehmen zu einer Investition, die gut überlegt sein will.

Mit dem rasanten Fortschritt von KI-Tools scheint sich das nun zu ändern. Videos per Texteingabe erstellen, virtuelle Sprecher einsetzen oder ganze Szenen automatisiert generieren: Die Möglichkeiten wachsen beinahe täglich. Doch bedeutet das auch, dass Unternehmen künftig auf klassische Videoproduktionen verzichten können? Oder anders gefragt: Können KI-Tools hochwertige Werbevideos tatsächlich günstiger produzieren – ohne dabei Qualität und Markenwirkung einzubüßen?

Was KI in der Videoproduktion wirklich kann

Mit der Frage, was mit KI in der Videoproduktion möglich ist, beschäftigte sich die DIGITAL INNOVATION SESSION der COPE Content Performance Group unter dem Titel „KI im Video-Marketing: Vom Hype zur echten Produktion“.

Die zentrale Erkenntnis: KI kann bereits heute zahlreiche Arbeitsschritte entlang einer Videoproduktion unterstützen und teilweise sogar übernehmen. Gleichzeitig zeigen sich aber auch klare Grenzen. Besonders wichtig ist dabei, die eigene Markenidentität nicht aus den Augen zu verlieren. Denn wer sich ausschließlich auf KI-generierte Inhalte verlässt, läuft Gefahr, austauschbare Ergebnisse zu produzieren, die wenig Wiedererkennungswert besitzen.

Hana Greiner über den Einsatz von KI in Videoproduktionen

1. In eurer DIGITAL INNOVATION SESSION habt ihr gezeigt, dass KI in der Videoproduktion großes Potenzial bietet, aber auch klare Grenzen hat. Wie realistisch ist es heute tatsächlich, einen professionellen Werbespot mithilfe von KI von Anfang bis Ende zu produzieren?

Es ist absolut realistisch, einen Werbespot von Anfang bis zum Ende nur mit KI zu produzieren. ABER, und dieses Aber muss dringend großgeschrieben werden: Die Frage ist, ist es wirklich weniger aufwändig? Große Unternehmen wie z. B. Coca Cola, deren KI-Weihnachtsspot einen Shitstorm abbekommen hat, haben bereits zugegeben: Ja, sie haben alles KI-generiert. Es hat aber genau so viele Personen, Budget und Zeit gebraucht wie eine traditionelle Videoproduktion ohne KI. KI bringt viele Möglichkeiten mit sich: Surreale Settings lassen sich prompten, genau so wie eine hohe Anzahl an Mutationen einzelner Szenen. Mehr Möglichkeiten heißt aber auch: höheres Risiko, sich im Workflow zu verlaufen. Das braucht strenges Monitoring. Und: Am Ende geht es immer darum, die eigene Brand nicht aus den Augen zu verlieren. KI kann unterstützen – aber es wird deswegen weder schneller noch billiger. Es eröffnet nur mehr Möglichkeiten.

2. Für welche konkreten Aufgaben entlang des Produktionsprozesses würdest du KI heute bereits empfehlen und bei welchen Arbeitsschritten würdest du bewusst noch auf menschliche Kreativität und Expertise setzen?

KI kann speziell in der Konzeption eine große Hilfe sein. KI-Tools wie storyboarder.ai helfen, Ideen zu visualisieren. Tools wie Claude und ChatGPT können Konzepte kritisieren und feinschleifen. Wenn es um geskripteten Content geht, kann KI beim Schnitt unterstützen. Auch für Untertitelung kann KI genutzt werden. KI spart dort Zeit, wo die Aufgabe klar definiert, wiederholbar und wenig kreativ ist. Sobald Urteilsvermögen, Stilgefühl und echtes Storytelling gefragt sind, ist der Mensch nach wie vor effizienter – und das Ergebnis besser. 

3. Viele Unternehmen experimentieren aktuell mit KI-Tools für die Videoproduktion. Woran erkennen Marketingverantwortliche, ob sich der Einsatz von KI für ihre Ziele tatsächlich lohnt? Und auf welche Qualitätsmerkmale sollten sie dabei besonders achten?

Klare Ziele setzen: Wozu soll KI eingesetzt werden? Kürzere Produktionszeit? Niedrigere Produktionskosten? Mehr Kapazität für zusätzliche Arbeit im Team? Mehr Auswahlmöglichkeiten für den CD? Wenn ich diese Ziele klar definiere, ist die Antwort einfach messbar. Qualitätsmerkmale sollten unbedingt definiert und niedergeschrieben werden, bevor es an den KI-Produktionsprozess geht. Es ist notwendig, die Merkmale, Feinheiten, Tonalität, Ausgestaltung einer Marke zu definieren, bevor eine KI Output generiert – sonst geht die Essenz der Marke verloren. Qualitätsmerkmale im Videobereich sind vor allem: Macht die Physik Sinn? Stimmt der Lichteinfall? Tauchen Artefakte (z.B. Logos auf Kleidung) plötzlich auf? Macht die Kontinuität Sinn? Und sind Ton und Bewegungen im Video richtig synchronisiert? Wenn der Text auch aus einem KI-Tool kommt: Klingt die Semantik wie bei jedem anderen KI-Text, oder klingt es nach der eigenen Marke? Ich würde stets auch eine kleine Gruppe von Menschen, die nicht an der Produktion beteiligt sind, als Testgruppe heranziehen und die KI-Inhalte bewerten lassen.

4. KI wird oft als Möglichkeit gesehen, Zeit und Kosten zu sparen. Mit welchem finanziellen Aufwand müssen Unternehmen bei KI-gestützten Videoproduktionen rechnen und wo liegen aus deiner Sicht die größten Einsparungspotenziale?

Die Frage lässt sich nicht pauschal beantworten, da die Kosten stark vom jeweiligen Projekt und den Anforderungen abhängen. Mit KI produzieren bedeutet, für kleine Details x-fache Korrekturschleifen drehen zu müssen. Bei der Beseitigung eines Fehlers tauchen neue Fehler auf. Und jede dieser Schleifen kostet Credits. Es ist also unbedingt notwendig, sich hier vorab ein Kosten-Limit zu setzen und einen Fallback-Plan zu haben, falls das KI-Tool nicht den gewünschten Outcome liefert, ohne den Budgetrahmen zu sprengen. Bei sehr repetitiven Videos (ich denke z. B. an News-Beiträge, in denen nur Text über Bilder gelegt wird) kann es durchaus zu Einsparungen kommen, weil weniger Menschen mehr Inhalte produzieren können. Da die Tools aber laufend teurer werden, sehe ich kein budgetäres Einsparungspotenzial.

5. Wenn du einem mittelständischen Unternehmen mit begrenztem Budget nur eine einzige KI-Anwendung in der Videoproduktion empfehlen dürftest: Welche wäre das und warum?

Jedes Sprachmodell (ChatGPT, Claude etc.) eignet sich, um Konzepte, Texte und Ideen zu kritisieren. Das ist der höchste Gewinn in der Videoproduktion. Wer „nur“ generischen Video-Content will und auf Stock-Plattformen nicht fündig wird, der kann z. B. Runway für Videogenerierung ausprobieren. Artlist und ElevenLabs sind im Audio-Bereich (Stimmgenerierung) sehr stark. Ansonsten ist die Frage schwer zu beantworten, weil jedes Unternehmen eigene Anforderungen und eigene Arbeitsabläufe hat. Aber Achtung: All die genannten Tools bzw. KI-Tools allgemein erfordern einen gewissen Pragmatismus, was das Ergebnis angeht. Wer sich hier an kleinen Details wie einer gewissen Betonung einzelner Wörter oder Video-Ausschnitte aufhängt, läuft Gefahr, in eine Kostenfalle zu tappen.

Über Hana Greiner

Hana Greiner ist Creative Director und zertifizierte KI-Managerin bei der COPE Content Performance Group. Seit 2020 steht sie ihren Kund:innen mit kreativen Kommunikationslösungen zur Seite. Die COPE liefert zusätzlich ausführliche Informationen zu einem Rundumblick in die Schnittstelle zwischen KI und Marketing.