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Nutzen und Schaden von KI / Warum KI bei uns nur ganz wenig zum Einsatz kommt.

»Wir machen jetzt was mit KI,« haben wir in 2024 nicht nur einmal gehört. Fast ebenso oft waren unsere Gegenüber fast schon selbstverständlich davon überzeugt, dass wir für unsere Aufgaben – speziell die im Bereich der Individualisierung und Personalisierung – ebenso Künstliche Intelligenz zum Einsatz bringen. Das ist mitnichten so. Aus Gründen.

Regelmäßig, wenn wir unsere Projekte vorzeigen, sind Menschen davon überzeugt, dass wir Künstliche Intelligenz verwendet haben, um diese Ergebnisse zu erzeugen. Aber: In den allermeisten Fällen kam tatsächlich keine KI zum Einsatz. Schon gar nicht in der Kuratierung und Generierung von Inhalten. Gelegentlich erweitern wir ein Bild, das das falsche Format hat; gelegentlich optimieren wir die Auflösung eines Bildes oder verbessern es hinsichtlich Kontrasten oder Helligkeit. Wir generieren initiale Übersetzungen unserer Inhalte. In unserem Lauftagebuch für die drupa 2024 haben wir mittels Text-to-Speech individuelle Videos samt individuellem Audio generiert.

Es wird niemanden überraschen, wenn wir sagen, dass uns die Künstliche Intelligenz als Thema natürlich schon durchs ganze Jahr begleitet und mehr als einmal beschäftigt hat. Dass wir den Hype um die Künstliche Intelligenz nicht teilen, obwohl wir den Themen Digitalisierung und Automatisierung sehr zugewandt sind, wird möglicherweise ein paar mehr Leser:innen erstaunen – scheinen doch viele Menschen zu denken, dass KI Wunder vollbringt.

Tatsächlich haben wir uns intensiv mit Künstlicher Intelligenz auseinandergesetzt, über sie gelesen und experimentiert und auch wir können uns einer gewissen Neugier ob der Möglichkeiten nicht entziehen; die Erfahrungen und Erkenntnisse haben uns aber auch gezeigt, dass wir unsere Ziele je nach Aufgabe mindestens ebenso gut auf anderen Wegen erreichen und/oder dass der Preis, den wir für die Nutzung Künstlicher Intelligenz zahlen zu hoch ist, um die Ergebnisse zu rechtfertigen.

Aber jetzt erst mal einen Schritt zurück.

Von was reden wir eigentlich, wenn wir von Künstlicher Intelligenz sprechen?

Es gibt für Künstliche Intelligenz keine einheitliche Definition so wie es gleichzeitig nicht die eine Künstliche Intelligenz gibt. Der Begriff wird in der Regel kontextbezogen spezifiziert.

Die 2024 in Kraft getretene KI-Verordnung der EU definiert im Artikel 3 – Begriffsbestimmungen – ein »KI-System« folgendermaßen: »Für die Zwecke dieser Verordnung bezeichnet der Ausdruck […] KI-System ein maschinengestütztes System, das für einen in unterschiedlichem Grade autonomen Betrieb ausgelegt ist und das nach seiner Betriebsaufnahme anpassungsfähig sein kann und das aus den erhaltenen Eingaben für explizite oder implizite Ziele ableitet, wie Ausgaben wie etwa Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen erstellt werden, die physische oder virtuelle Umgebungen beeinflussen können.«

Eine Einteilung der KIs erfolgt beispielsweise in »starke KI« und »schwache KI« oder in verschiedene KI-Typen, von denen die Typen »Reactive Machines« sowie »Limited Memory« im Einsatz sind, während andere (»Theory of Mind«, »Self Awareness«) noch Zukunftsmusik sind.

Künstliche Intelligenz lässt sich außerdem in verschiedene Teilbereiche aufteilen. Teilbereiche, deren Einsatz wir bei uns erprobt haben, sind

  • Bildverarbeitung, -optimierungen und -ergänzungen (Image Enhancement) (Adobe Photoshop AI, TopazLabs Photo AI, Leonardo.Ai, PiktID, Remove.bg, Viesus)
  • Bild-zu-Text-Konvertierung (Image-to-Text) (astica ai, Google Vision AI)
  • Sprachmodelle (LLMs) und Textverarbeitung (ChatGPT, ClaudeAI, LanguageTool, SUMM AI)
  • Text-zu-Bild-Verarbeitung (Text-to-Image) (Midjourney, DALL·E 3, StableDiffusion)
  • Text-zu-Sprache-Verarbeitung (Text-to-Speech) (Google Text-to-Speech AI, ElevenLabs AI)
  • Tools für die Code-Optimierung in der Programmierung (GitHub Autopilot, JetBrains AI Assistant)
  • KI-Suchmaschinen (Perplexity AI)
  • Übersetzungstools (DeepL, ChatGPT)

Für die KI-Anwendungen zeichnen sich nahezu ausschließlich große Big-Tech-Konzerne verantwortlich, deren Sitz in den USA liegt.

Einsatzmöglichkeiten von KI in der Kommunikation

Wie jede Erfindung ist Künstliche Intelligenz ein Werkzeug, das je nach Intention und Blickwinkel für »gute« oder »schlechte« Zwecke eingesetzt werden kann.

»Gut« aus unserem Kommunikations-Blickwinkel sind Produkte, die den Empfänger:innen und Nutzer:innen relevante Informationen bieten und sie bestmöglich ansprechen – unabhängig davon, um welche Art von Produkt es sich handelt. Personalisierte Bilder und Texte, Predections und andere Möglichkeiten der Kuratierung und Generierung von Inhalten scheinen dafür genau die richtigen Werkzeuge zu sein.

Ist Künstliche Intelligenz also die Chance für bedarfsgerechte Druckprodukte?

In der Tat können dank Künstlicher Intelligenz und auf Grundlage von Informationen über Personen oder Personengruppen Auswahlen getroffen und Bilder sowie Texte auf Grundlage von Prompts generiert werden, die dann über eine Layoutautomatisierung ganz fix zu individualisierten Produkten werden. Und man könnte meinen, dass mit KI die eierlegende Wollmilchsau vor uns steht.

Tatsächlich bringt dieses Tausendsassa-Tier aber auch einen ganzen Schwung voll Herausforderungen und Probleme mit sich, sodass aus unserer Sicht in jedem Anwendungsfall kritisch hinterfragt werden muss, ob der Einsatz von KI tatsächlich sinnhaft ist oder nicht.

Der Preis, den wir zahlen

Der Preis, den wir für die Nutzung Künstlicher Intelligenz zahlen, lässt sich auf mehreren Ebenen beziffern.

Gesellschaftliche Folgen

Die wohl bekannteste Schwäche generativer Künstlicher Intelligenz ist das Auftreten von Halluzinationen in Bild und Text. Durch die Nutzung von Wahrscheinlichkeiten anstelle von Fakten verbreiten beispielsweise KI-Sprachmodelle Falschinformationen mit überzeugenden Formulierungen. Das ist in manchen Fällen offensichtlich und teils amüsant, in anderen Fällen ärgerlich oder gar gefährlich. In der Geschwindigkeit, in der KI Informationen produziert, hat sie das Potenzial, bald den weit größten Teil der verfügbaren Informationen auszumachen und rüttelt damit an deren Verlässlichkeit und unserem Vertrauen und unserer Bildung.

KI ist sowohl in der Lage eine Teilmenge Informationen aus einer großen Menge von Informationen herauszufiltern als auch neue Informationen zu generieren. In beidem liegen Risiken:

  • Die Kuratierung von Informationen durch KI-Entscheidungen erfolgt auf einer nicht vollständig nachvollziehbaren Grundlage, sodass niemand bewerten kann, wie es zu dieser Auswahl kommt.
  • Mit der Skalierbarkeit durch KI kann einhergehen, dass Empfänger:innen mit großen Mengen an Informationen geflutet werden und die schiere Menge dazu führt, dass sie gar nicht mehr ausgewertet und in wichtig oder unwichtig unterschiedenen werden können.

KI-generierte Ergebnisse reproduzieren und verstärken nachweislich Vorurteile, Stereotype, Diskriminierung und soziale Ungerechtigkeit. Der Grund dafür liegt in den Trainingsdaten.

Nur wenige Menschen verstehen – und dann auch nicht vollständig –, warum KI welche Ergebnisse liefert und wie also andere Ergebnisse zu ermöglichen sind. Im Unverständnis der Prozesse liegt einerseits die Gefahr verborgen, dass eine Fehlerbehebung unmöglich wird, andererseits ermöglicht es Manipulation durch Menschen, die ein größeres Verständnis von KI haben.

Gerade im Marketing, die seit jeher manipulative Züge in sich trägt, werden durch KI und die damit mögliche Skalierung Strategien auf die Spitze getrieben und menschliche Schwachstellen ausgenutzt.

Finanzielle Folgen

Während kostenlose Versionen von KI-Tools suggerieren, dass mit Künstlicher Intelligenz mit wenig finanziellem Aufwand gute Ergebnisse erzeugt werden können, ist in vielen Fällen das Gegenteil der Fall.

Das Training eigener Modell erfordert hohe Initialkosten, die sich in der Regel nur bezahlt machen, wenn eine extreme Skalierbarkeit gegeben ist. Die Skalierbarkeit verstärkt wiederum die Probleme ökologischer Art (s. »Ökologische Folgen«).

Die neuen Herausforderungen werden oft nicht durch die bestehenden Mitarbeiter:innen abgedeckt, sodass zu den hohen Initialkosten ggf. weitere Personalkosten hinzugerechnet werden müssen.

Das Prompten, also die Befehlseingabe, um Bilder und Texte zu erzeugen, die sowohl dem qualitativen Anspruch genügen als auch für weitere Produkte in ihrem Stil reproduzierbar sind, muss zeitintensiv gelernt werden (»Prompt Engineering«). Darüber hinaus ist es für gute Ergebnisse in der Regel nötig, mehrere Anläufe zu nehmen und Texte oder Bilder in mehreren Schritten, ggf. sogar mit mehreren Anwendungen nacheinander, zu überarbeiten.

Folgen für die Qualität und unseren Qualitätsanspruch

Die hohe Skalierbarkeit verleitet dazu, auf Qualität der zu erzeugenden Produkte zu verzichten, da der Invest in Qualität höher ausfallen kann als der für die Generierung, Produktion und Auslieferung und so lieber (wieder) hohe Streuverluste in Kauf genommen werden.

Darüber hinaus entstehen Qualitätsverluste durch Selbstreferenzierung. Innerhalb kurzer Zeit wurden mit Künstlicher Intelligenz so viele Texte generiert und sind in das anhaltende Training von KIs eingeflossen, dass in der Folge die generierten Texte an Qualität verloren haben (»Textinzest«).

Ökologische Folgen

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz erzeugt hohe Energie- und Wasserbedarfe, die verstärkt werden durch den hohen Trainingsbedarf bzw. die vielen Anläufe zum Verfeinern auf der einen Seite und die hohen Grad der Skalierung auf der anderen Seite. Der größte Verbrauch entsteht durch den hohen Kühlbedarf der Server. Künstliche Intelligenz steht damit im Gegensatz zu den weltweiten Bemühungen um Energieeinsparung, den verantwortungsvollen Umgang mit Wasser und die Begrenzung der Erderwämung.

Monopolisierung und Abhängigkeit

Durch die Nutzung von KI werden wenige marktbeherrschende Unternehmen unterstützt, die eine Art Monopolstellung innehaben, und durch Ausnutzung ihrer bestehenden Dominanz und durch gezieltes Aufkaufen von KI-Startups die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz quasi kontrollieren. Damit verstärken sie umso mehr ihre monopolartigen Marktstellungen mit all den damit zusammenhängenden Nachteilen. Diese Unternehmen bedienen sich darüber hinaus teilweise fragwürdiger Geschäftspraktiken (Aushebelung von Urheberrecht für die Trainingsdaten, Fake-KI-Projekte wie Amazons »Just Walk Out«; unterbezahlte Clickworker usw.). Wenige verdienen viel Geld und stärken damit ihre eigene Macht.

Die im jeweiligen Teilbereich kaum vorhandenen Alternativen führen zu einer Abhängigkeit von wenigen Unternehmen und deren Belieben.

Übrigens verfügt Stand heute kein KI-Unternehmen über ein rentables Geschäftsmodell.

Was also tun?

Wir haben uns entschieden, derzeit weder bei der Kuratierung noch bei der Erstellung zu verwendender Daten Künstliche Intelligenz zu verwenden. Sie hat uns in Versuchen zu keinem Mehrwert verholfen hat, der dem Preis angemessen wäre, den wir als Gesellschaft dafür langfristig zahlen.

Stattdessen verfeinern wir weiterhin die automatisierten Ansätze, die wir verwenden, um Empfänger:innen und Nutzer:innen zugeschnittene Informationen zur Verfügung zu stellen, die auf eigenen, hochwertigen Daten beruhen. Damit entstehen nicht die Ergebnisse, die unter Einsatz Künstlicher Intelligenz entstehen. Das müssen sie aber auch nicht. Die Möglichkeiten variabler Konzepten ohne KI sind bei Weitem noch nicht ausgeschöpft und kommen mit deutlich weniger und geringeren Nachteilen aus.

Wie unterscheidet sich eine Automatisierung mithilfe regelbasierter Kuratierung von einer Automatisierung unter Einsatz Künstlicher Intelligenz?

Die Automatisierung führt vordefinierte Aufgaben aus, reduziert manuelle Eingriffe und steigert die Effizienz. Viel schneller als mit menschlichem Einsatz ist es hierdurch möglich, viele unterschiedliche Varianten eines Produkts zu erzeugen.

Um zu entscheiden, welche Daten jeweils Anwendung finden, gibt es verschiedene Arten der Kuratierung: Die Steuerung über eine trainierte Künstliche Intelligenz oder – unser Weg – eine Definition über nachvollziehbare und jederzeit anpassbare Regeln?

Über die Kombination mehrerer Regeln entscheiden wir über die Komplexität von Projekten und sind jederzeit in der Lage, diese Regeln anzupassen und in iterativen Prozessen Ergebnisse zu verfeinern. Jede gewünschte Änderung muss von uns in die Anwendung eingepflegt werden.

Die Kuratierung über eine KI erfolgt über Trainingsdaten, die die KI nutzt, um eigenständig Zusammenhänge herzustellen und diese zu übertragen. Dabei können neben den gewünschten Zusammenhängen sowohl nicht mehr zeitgemäße als auch ungewollte entstehen, die aufgrund der schwierigen Nachvollziehbarkeit nur mit großem Aufwand und nicht zuverlässig ausgeschlossen werden können.

Und wie ist es mit der Verwendung generativ erzeugter KI-Ergebnisse in der Layoutautomatisierung?

Für uns, die wir projektbezogen auch auf Vollautomatisierung unserer Layouts setzen, ist die Nutzung im Prozess generativ erzeugter Bestandteile kein Thema. In der Vollautomatisierung müssen wir sicher gehen können, dass die verwendeten Daten einwandfrei sind und nicht sechs Finger oder textliche Falschinformationen in unseren Produkten landen, die nicht mehr einzeln geprüft werden. Deshalb liegt jedem unserer Produkte ein Datenpool zugrunde, dessen Inhalte einzeln auf ihre Qualität und Eignung hin überprüft wurden. Die einzelnen Texte oder Bilder dafür können theoretisch mit KI erzeugt sein.

Es hat sich gezeigt, dass generative KI-Anwendungen unserem Qualitätsanspruch nicht gerecht werden.
Tobias Köngeter

Produkte mit just-in-time generativ erzeugten Inhalten gibt es auch – ihre Qualität hat uns bislang aber nicht überzeugt. So gibt es beispielsweise ein auf Grundlage eines Fotos personalisiertes Kinderbuch, in dem aber im gezeigten Beispiel das Kind auf jedem Bild unterschiedlich lange Haare hat und der Kater, der in der Geschichte ebenfalls als Hauptcharakter vorkommt, auf jedem Bild ein anderer ist.

Unser Fazit

Für unsere Anwendungsfälle haben wir bisher keinen Mehrwert feststellen können, der unseren bisherigen Automatisierungslösungen ohne KI überlegen ist und für den sich die damit einhergehenden Nachteile lohnen würden. Im Gegenteil: Da die Ergebnisse komplexer Ideen in der Regel – noch? – nicht zufriedenstellend sind, aber viele Projekte schnell auch irgendeinen KI-Stempel tragen sollen, kommen häufig simple, effekthaschende Individualisierungen ohne Mehrwert zum Einsatz. Einige – sogar ausgezeichnete – Projekte existieren gar nur als – überzeugend vorgetragene – Idee.

Wir werden die Entwicklungen um KI bzw. ihrer jeweiligen Anwendungen weiter im Blick behalten. Parallel dazu setzen wir aber weiterhin darauf, zuverlässige und nachvollziehbare Regeln zu verwenden, um Inhalte zu kuratieren. Halluzinationen oder die Verstärkung von Vorteilen und Diskriminierung haben uns ebenso wenig Platz wie Lösungen, die unsere weltweiten Bemühungen um die Begrenzung der globalen Erwärmung ad absurdum führen.

Wir hoffen, dass die Empfänger:innen und Nutzer:innen unserer Produkte weiterhin deren Mehrwert erkennen und freuen uns auf die vielfältigen Projekte, die da noch kommen mögen.