Generative AI vs. Bildsprache
KI und markenkonforme Bildsprache: Was heute schon geht
Visuelle Inhalte werden im Sekundentakt konsumiert. Marken stellt das vor Herausforderungen, schnell und zielgenau Content zu erstellen. KI-generierte Bildsprache bietet Möglichkeiten bei diesem Takt mitzuhalten. Sie verspricht maßgeschneiderte Bildwelten, die in Echtzeit entstehen und sich an die sich ständig ändernden Bedürfnisse von Marken und Zielgruppen anpassen. Doch wie realistisch ist das mit KI schon heute? Welche Chancen und Risiken birgt sie für Ihre Markenkommunikation?
Generative AI verändert die visuelle Markenkommunikation grundlegend. Während KI-gestützte Bildbearbeitung seit Jahren Teil der Produktionskette ist – von der Konzeptentwicklung bis zur Postproduktion –, rückt nun die vollständige Bildgenerierung in den Fokus. Dieser Artikel betrachtet die aktuellen Möglichkeiten und Grenzen und möchte eine praxisnahe Orientierung für Ihren Markeneinsatz bieten.
Bildsprache als starkes Marken-Asset
Die Bildsprache oder „Corporate Imagery“ prägt die visuelle Unternehmenskommunikation entscheidend. Sie erzeugt Nähe, erzählt Geschichten und weckt Emotionen. Sie transportiert Markenwerte auf implizite, aber wirkungsvolle Weise.
Durch soziale Medien hat ihre Bedeutung stark zugenommen. Plattformen wie Instagram oder TikTok leben von bewegten Bildinhalten, während andere Markenelemente (Logo, Schrift, …) in den Hintergrund rücken. Der schnelle und konstante Bedarf an neuem Content stellt Unternehmen vor Herausforderungen.
Die traditionelle Bildproduktion – ob professionelle Shootings oder Stockmaterial – ist dabei oft zu langsam und kostenintensiv und führt (bei Stock) nicht zu zielgenauen Ergebnissen. KI-Bildgenerierung eröffnet hier neue Perspektiven: Sie ermöglicht zielgruppenspezifische Ansprache, regionale Adaptionen und die Umsetzung komplexer Bildideen. Marken können ihre visuelle Kommunikation dadurch flexibler, kreativer und effizienter gestalten.
Bildsprache Future ready
6 Perspektiven, um zur richtigen KI Strategie zu kommen.
Die Geschwindigkeit der KI-Bildgenerierung verführt zu schnellen Einzellösungen. Doch gerade bei der Markenkommunikation geht es um mehr als eindrucksvolle Einzelbilder. Entscheidend ist ein durchgängiger, markentypischer Look – nicht der opportunistische Griff nach dem aktuellen Trend. Die Reproduzierbarkeit des Stils wird damit zur Kernherausforderung im Umgang mit GenAI.
Vorausschauende Planung ist hier der Schlüssel: Welche Kommunikationsebenen erfordern individuelle KI-Motive? Wo sind generischere Bildwelten angemessen? Die Klärung dieser Fragen ist die Basis für jeden erfolgreichen KI-Einsatz.
Um gute Ergebnisse mit KI-Technologie zu erreichen, reicht es nicht aus, sich allein auf Adobe Firefly oder Midjourney zu verlassen. Derzeit existiert kein Tool, das in jeder Situation überzeugt. Die verschiedenen Werkzeuge bringen signifikant unterschiedliche Stärken und Schwächen mit sich: Midjourney beeindruckt durch seine Vielfalt an generierbaren Stilen, zeigt jedoch schnell Grenzen bei der Adaption von Stilen. Hier punkten beispielsweise Stable Diffusion oder Flux mit denen Stile antrainiert werden können. Adobe verfolgt mit Firefly zwar weiterhin einen "Eins für alle"-Ansatz, liefert damit aktuell aber keine herausragenden Ergebnisse. Die Kombination unterschiedlicher Tools und deren Nutzung in einer durchdachten Prozesskette erweist sich als zielführender Weg.
Ein fortgeschrittener Ansatz liegt in der Integration verschiedener Tools. Spezielle Interfaces wie ComfyUI ermöglichen es Prozessketten zu etablieren. Z.B. ein Language Models zur Verfeinerung von Prompts einzusetzen, daraus mit einem Diffusion-Model Bilder zu generieren und diese automatisch durch ein weiteres Modell in Videos umzuwandeln. Dieser Weg erfordert technisches Verständnis, Rechenleistung und intensive Erprobung.
Die schnelle Entwicklung im Bereich der KI-Tools führt zu stetigen Veränderungen und Neuerungen. Daher empfiehlt es sich, keine Lösungen für fünf Jahre im Voraus zu planen. Der Fokus sollte auf dem Experimentieren mit verschiedenen Tools und deren Beobachtung liegen. Die Tool-Chain lässt sich so aufbauen, dass einzelne Komponenten austauschbar bleiben. Dabei im Blick halten: jede weitere Software und jedes Tool hinsichtlich Compliance, Integrationsfähigkeit und Sicherheit zu prüfen.
Das Potenzial der KI-gestützten Bildsprache liegt in ihrer Effizienz und Flexibilität. KI pauschal als Kosten- und Zeitsparer einzusetzen, funktioniert jedoch nicht in jedem Fall. Zwar kann die traditionelle Content-Erstellung mit der Fotografinnen und dem Designern ressourcenintensiv sein und KI einen Teil der Produktion automatisieren – der sinnvolle Einsatz hängt aber vom gewünschten Motiv ab.
Generell zeichnet sich ab: Bei Marketingmaterialien zeigt sich der Mehrwert deutlich. Kampagnenideen lassen sich in der Konzeptphase schnell visualisieren, erste Mockups für Produktverpackungen oder Website-Layouts liefert KI zügig für interne Abstimmungen.
Finale KI-Bilder erreichen derzeit in den meisten Fällen noch nicht das Niveau "echter" Fotografien. Die ersten 80 Prozent der gewünschten Qualität sind schnell erreicht. Die letzten 20 Prozent erfordern jedoch viel Zeit und führen teilweise zu Kompromissen oder ins Leere. Häufig entsteht erheblicher Nachbearbeitungsbedarf und es braucht viele Anläufe und Anpassungen, um das richtige Motiv zu finden. Vor allem die Nicht-Planbarkeit erweist sich als Problem: Ein Fotoshooting ist kalkulierbar, das richtige Ergebnis per KI zu erreichen in vielen Fällen noch nicht.
Euphorie im Umgang mit KI kann zu schlechten Ergebnissen führen. Nach stundenlangem Experimentieren mit Prompts und Modellen nehmen wir Qualitätseinbußen eher in Kauf – die komische Stellung der Hand, unnatürliche Proportionen oder seltsame Schatten. Betrachter:innen hingegen, die das Bild zum ersten Mal sehen, spürt sofort: Hier stimmt etwas nicht.
Die "Für KI schon ganz gut"- Falle ist dabei ein häufiges Problem. Die Deutsche Zentrale für Tourismus zeigt mit ihrer KI-Influencerin ein typisches Beispiel: Während das Projektteam von der Umsetzung vielleicht begeistert war, empfanden Außenstehende die Bildsprache als wenig authentisch. Entscheidend ist daher nicht die eigene Faszination für die Technologie, sondern die unvoreingenommene Perspektive der Zielgruppe.
Hinzu kommt: KI-Systeme trainieren an bestehenden Daten – auch an KI-generierten. Diese Rekursion führt zu einer zunehmenden Vereinheitlichung der Bildsprache, wenn wir nicht bewusst gegensteuern. Umso wichtiger ist es, jeden KI-Output kritisch zu prüfen: Erfüllt er unsere Qualitätsansprüche? Passt er zur Marke? Und vor allem: Überzeugt er auch Menschen, die nicht wissen, wie er entstanden ist?
Die Grenze zwischen authentischer Bildsprache und bewusster Täuschung ist bei KI-generierten Bildern fließend. Wir müssen uns fragen: Wann wird aus kreativer Bildgestaltung ein problematischer Deep Fake? An welcher Stelle sollten KI-Bilder als solche gekennzeichnet werden? Klassische Stockfotos inszenieren zwar auch Situationen, doch KI-Bilder gehen einen Schritt weiter – sie erschaffen komplett fiktive Realitäten.
Eine künstlerische Stilisierung durch KI kann durchaus legitim sein, wenn sie für die Betrachter:innen als gestalterisches Mittel erkennbar ist. Ähnlich wie bei der Illustration oder Animation haben sich hier bereits erste visuelle Konventionen etabliert. Kritisch wird es bei Motiven, die Authentizität suggerieren sollen: Dürften Spendenorganisationen beispielsweise ein KI-generiertes Kind aus einer Krisenregion für Spendenaufrufe einsetzen?
Die zentrale Frage für jeden KI-Einsatz lautet daher: Wie bedeutsam ist die Authentizität des Motivs für unsere Kommunikation? Je mehr Vertrauen und Glaubwürdigkeit im Vordergrund stehen, desto sorgfältiger müssen wir den Einsatz von KI-generierten Bildern abwägen.
Die Rechtslage bei KI-generierten Bildern gleicht aktuell einem Puzzle mit vielen fehlenden Teilen. Besonders heikel wird es, wenn KI-Tools Inhalte aus bestehenden Werken als Inspiration nutzen. Hier überschneiden sich Fragen des geistigen Eigentums mit einem noch nicht ausgereiften rechtlichen Rahmen für künstliche Intelligenz.
Zwei zentrale Aspekte verlangen unsere Aufmerksamkeit: Die Datenbasis ist in den seltensten Fällen urheberrechtlich einwandfrei und das Training eines KI-Modells kann schon Urheberrechte verletzen? Zum anderen der rechtliche Status der generierten Bilder selbst. Können und sollen diese überhaupt urheberrechtlich geschützt sein?
Die aktuelle Gesetzgebung hinkt der technologischen Entwicklung naturgemäß hinterher. Das entbindet uns jedoch nicht von der Sorgfaltspflicht. Gerade weil viele rechtliche Fragen noch ungeklärt sind, sollte sich vor dem Einsatz hiermit beschäftigt werden.
Fazit: Jetzt loslegen, um in Zukunft mitzuhalten
Die Entwicklung der KI-Bildgenerierung erinnert an den Siegeszug der Digitalfotografie: Anfangs qualitativ noch unterlegen, setzte sie sich durch ihre Geschwindigkeit und Praktikabilität durch – die Qualität zieht nach. KI wird Fotografie und konventionelle Bilderstellung zwar nicht ersetzen, aber die visuelle Kommunikation grundlegend verändern. Unternehmen können dadurch schneller und flexibler auf Kommunikationsanforderungen reagieren.
Je agiler eine Marke auf aktuelle Themen und Zielgruppen reagieren muss, desto wichtiger wird die schnelle Entwicklung und Anpassung von Bildern. Das Potenzial der KI-Bildgenerierung liegt genau hier: Sie ermöglicht die Erzeugung von Wunschmotiven innerhalb von Sekunden. Diese Geschwindigkeit eröffnet neue Dimensionen in der visuellen Markenkommunikation und ermöglicht es Unternehmen, ihre Bildsprache nahezu in Echtzeit an sich ändernde Anforderungen anzupassen.
Die Zukunft der KI-Bildgenerierung liegt neben der Erstellung auch in der Qualitätssicherung und Sicherstellung eines Markenfits. Während heute noch hauptsächlich Menschen die Bildauswahl treffen, zeigt sich hier eine klassische Herausforderung: Wir bewerten unsere eigenen Ergebnisse oft zu wohlwollend. Die intensive Auseinandersetzung mit der Bildentwicklung macht uns blind für offensichtliche Schwächen.
Ein vielversprechender Lösungsansatz ist die Verknüpfung von KI-Prüftools mit Zielgruppendaten. Diese Tools können automatisiert analysieren, ob ein Motiv die gewünschte Wirkung erzielt, zur Marke passt oder möglicherweise klischeebehaftet ist. Sie helfen uns, den eigenen Bias zu überwinden und die Perspektive der Zielgruppe einzunehmen.
Christian Wonner
Geschäftsführer
Wir sind Radikant, eine Agentur mit erfahrenen Designer:innen und Konzepter:innen. Gerne erarbeiten wir mit Ihnen Ihre eigene KI-Bildsprache.