In allen Unternehmensbereichen mit Künstlicher Intelligenz Prozesse optimieren? Die Möglichkeit klingt verheissungsvoll, aber so vielfältig Künstliche Intelligenz im Mittelstand eingesetzt werden kann, so schwer ist es oft für Entscheider, den richtigen Einstieg zu finden. Machen wir es mal konkret am Beispiel PIM und DAM, denn Product Information Management und Digital Asset Management sind für viele der Einstiegspunkt in zentrale Datenverwaltung.
Über ein PIM System erfassen und verwalten Unternehmen alle relevanten Produktinformationen. Das System konsolidiert Produktdaten wie grundlegende Produktidentifikatoren (Produkttitel, Artikelnummer, SKU, technische Informationen etc.). Mit einem DAM System können Unternehmen digitale Inhalte wie Bilder, Videos und anderen Content zu ihren Produkten von einer zentralen Stelle aus steuern. Von dort aus werden die Inhalte zum Beispiel auf Social Media oder in Content Management Systemen (CMS) weiterverarbeitet. In der Kombination von PIM und DAM können Bilder, Videos und sonstige Informationen über die Produkte in Web-Shops oder in Katalogen ausgespielt werden.
Wozu nun Künstliche Intelligenz?
·Die Internationalisierung von Online-Shops macht vielen Unternehmen Kopfzerbrechen, da allein schon der Übersetzungaufwand für jeden Artikel viel Zeit und Geld kostet. Übersetzungshilfen wie Google Translator oder DeepL werden heute schon vielfach genutzt. Wer damit schon arbeitet wird zu Beginn gestaunt haben, wie stark die KI darin schon ausgereift ist, um in der Zielsprache native Formulierungen zu finden. KI-Übersetzungs-Tools lassen sich mit PIM-Systemen koppeln, dann werden die Produkttexte übersetzt und automatisch an das PIM-System zurückgespielt. Aus dem PIM-System können die Übersetzungen dann in die jeweiligen Onlineshops transferiert werden.
·Künstliche Intelligenz kann auch in Form von Text Automation Software genutzt werden, die aus dem PIM-System Daten in Texte einfügen kann. Auf Basis von Templates kann das KI-Tool Texte für mehrere Sprachen geniereren und vervollständigen.
·KI kann auch dazu beitragen, die Klassifizierung von Produkten und Warengruppen zu verbessern und zu beschleunigen. Dafürmüssen die Produktdaten in einem ausgewählten PIM-System abgelegt werden, damit das KI-Tool mithilfe des PIM-Systems Daten an die Engine sendet, übersetzt und zurückschreibt.
·Im Digital Asset Management lassen sich mit Künstlicher Intelligenz z.B. Bilder optimieren. Wenn Unternehmen neue Bilder in ihr DAM-System hochladen, kann die KI-Engine die Freisteller-Arbeit übernehmen. Das ersetzt einen Teil der manuellen grafischen Arbeit, da auch die Bearbeitung von Bildern in Sachen Belichtung, Farbtöne, Bildgröße oder Speicher automatisiert wird.
·Wer mit KI im DAM-System Bilder erkennen und verwaltenn will, der nutzt Computer Vision, z.B. um Metadaten wie Bildbeschreibungen zu erstellen. Die Anwendung nutzt OCR-Technologie (Optical Character Recognition), eine Form von optischer Zeichenerkennung, die nach Zeichen und Buchstaben sucht, in dem sie diese aus den Bilddaten abliest.
·Unternehmen die viel eigenen Content produzieren, z.B. für Social Media Kanäle, können eine KI-Anwendung nutzen, die aus dem DAM-Archiv Bilder vorschlägt und jede Menge Zeit spart. Auch wenn kein passendes Bild in der eigenen Bibliothek vorliegt, können neue KI-Versionen eigenständig Bilder produzieren, um die Kosten für Stock-Fotos zu reduzieren. Letzteres steckt jedoch noch in der Erprobungsphase.
Die Anwendungsbeispiele zeigen, dass KI in diesem Fall keine Spielerei ist, sondern bei ausreichendem Volumen nachweislich Zeit und Kosten spart. Wetten, dass so mancher Marketeer und Produktmanager bei der Vorstellung ins Schwärmen kommt?