AI Services in der cloudbasierten Bildverwaltung: Worauf zu achten ist

By teamnext Editorial Team

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Verarbeitung großer Bildmengen ist effektiv und hat in den letzten Jahren deutlich an Bedeutung gewonnen. In kurzer Zeit lassen sich zum Beispiel Gesichter auf tausenden Fotos markieren, um das Material anschließend nach Personen zu gruppieren. Gesichtserkennung ist dabei nur ein Spezialfall.

Über maschinelles Lernen lassen sich grundsätzlich auch andere Objekte mit ähnlichen Merkmalen identifizieren, sofern zuvor ein Training stattgefunden hat. AI-Dienste können heute viele Alltagsgegenstände in Bildern erkennen und einordnen. Darauf aufbauend erzeugen sie Metadaten wie Schlagwörter oder Oberbegriffe. Auch sehr große Bestände mit Millionen von Bildern lassen sich so in kurzer Zeit erschließen.

Dackel auf Ledersofa - Symbolbild Farberkennung und Auto-Tagging durch künstliche Intelligenz - mit der professionellen Medienverwaltung von teamnext
Automatische Farb- und Objekterkennung, Symbolbild.

Auch Prozesse, die Sprachverarbeitung erfordern, lassen sich mit AI beschleunigen. Dazu passt der Verweis auf einen Artikel über ChatGPT in der Medienverwaltung. Zusätzlich ist der Einsatz von AI-Technologie zur Erzeugung neuer Bilder relevant, etwa durch DALL-E oder Stable Diffusion.

Branche setzt weitgehend auf große Anbieter

Es ist bekannt, dass Internetkonzerne und Nachrichtendienste solche Technologien für eigene Zwecke einsetzen. Spitzentechnologie entsteht häufig in großen Konzernen oder gut finanzierten Forschungseinrichtungen. Unternehmen wie Microsoft oder Google treiben die Entwicklung künstlicher Intelligenz nicht nur für den eigenen Einsatz voran. Ein wichtiger Teil des Geschäfts ist die Lizenzierung proprietärer AI-Software an Dritte.

Lizenznehmer sind Geschäftskunden, die AI-Algorithmen in eigene Produkte integrieren wollen, aber Kosten und Aufwand einer eigenen Entwicklung vermeiden möchten. Das betrifft auch viele Anbieter von Digital Asset Management. AI in der Bildverwaltung wurde auch in Deutschland als Trend erkannt und umgesetzt. Gleichzeitig stützen sich viele Lösungen auf große Anbieter mit Sitz in den USA. Diese unterliegen nicht den Datenschutzgesetzen der Europäischen Union.

Datenhoheit nur mit selbst entwickelter Software

Dieses Datenschutzdefizit wird von Anbieterseite selten offen kommuniziert. Gleichzeitig ist vielen Anwendern nicht bewusst, wie stark Software heute aus externen Bausteinen zusammengesetzt ist. Häufig werden offene Quellen genutzt. Bestimmte Innovationen sind jedoch nicht quelloffen verfügbar und werden als proprietäre Software lizenziert.

Wenn zentrale Teile einer Lösung auf Dienste zurückgreifen, die über Server außerhalb der Europäischen Union betrieben werden, ist die Datenhoheit eingeschränkt. Das gilt besonders bei Funktionen wie Gesichtserkennung. Hier geht es um sensible biometrische Informationen, die nicht in falsche Hände geraten dürfen. Wenn eine Bildverwaltung personenbezogene Daten verarbeiten soll, muss Datenhoheit bei der Anbieterauswahl gezielt adressiert werden.

Im Idealfall wird vertraglich zugesichert:

  • Entwicklung aller Software-Module inhouse und in Deutschland

  • Hosting ausschließlich in der Europäischen Union, bevorzugt in Deutschland

  • Datenschutzkonforme Speicherung biometrischer Ähnlichkeitsvektoren

  • Ständige Weiterentwicklung, insbesondere mit Blick auf Datensicherheit

Nur wenn diese Punkte vertraglich festgelegt sind, besteht Rechtssicherheit. Dann ist davon auszugehen, dass die Daten den definierten Wirkungskreis nicht verlassen.

Flexibel bleiben mit trainierbarer AI

Flexibilität ist ein weiterer zentraler Faktor beim Einkauf AI-basierter Bildverwaltungssoftware. Eine AI-Plattform ist nur begrenzt hilfreich, wenn sie ausschließlich allgemeine Objekte erkennt, aber keine spezifischen Produkte oder individuelle Logos.

Wichtig ist daher, dass eine Lösung das Training eigener AI-Module unterstützt und dabei eine belastbare Erkennungsqualität ermöglicht.

Transparentes Abrechnungsmodell wählen

Auch das Preismodell sollte geprüft werden. Lösungen mit proprietären AI-Diensten und hohen Datenschutzanforderungen sind in der Regel kostenintensiver. Cloudbasierte Angebote werden meist als SaaS-Lizenzmodell abgerechnet. Entscheidend ist, dass die Preislogik für AI-Funktionen transparent ist.

Relevante Fragen sind:

  • Entstehen für die Nutzung der AI-Module zusätzliche Kosten

  • Wird eine Pauschale erhoben oder erfolgt eine nutzungsbasierte Abrechnung

  • Erfolgt die Abrechnung auf Basis dokumentierter AI-Aktionen, etwa über eine protokollierte Anzahl von AI-Prozessen