Mithilfe von Generativer KI haben wir mit unserer Kommunikationsagentur In A Nutshell den wichtigsten Pitch der vergangenen zwölf Monate gewonnen. Wo die GenAI-Tools großartig waren und an welchen Stellen es dann doch wieder menschlicher Kreativität bedurfte, das hat unser Geschäftsführer Timm Rotter in der neuesten W&V-Kolumne „KI für Könner“ aufgeschrieben. Hier eine leicht gekürzte Version:

Mit KI einen Pitch gewinnen? Das geht, wenn man weiß, wo die KI an Grenzen stößt. Die finalen Plakate haben wir dann alle ohne GenAI erstellt.

Mit KI einen Pitch gewinnen? Funktioniert!

Keine Deep-Fake-News: Ohne Bild- und Video-Tools wie Midjourney oder Runway hätten wir, trotz aller menschlicher Kreativität, den Etat bei der Bayerischen Landesbank vermutlich nicht geholt.

Damit möchte ich keinesfalls die Arbeit der Kolleg:innen unter Wert verkaufen, die am Ende überzeugt hat. Aber erst das Mensch-Maschine-Miteinander aus konzeptioneller Kreativität und technischer Geschwindigkeit haben das Ergebnis möglich gemacht – und daher ist die KI zumindest auch ein Pitch-Gewinner.

Und zugleich zeigt das Projekt, wie schnell GenAI an Grenzen stößt: Bei der aus dem Pitch geborenen HR-Kampagne #TräumMalWieder, die aktuell im Netz und vielerorts in München zu sehen ist, haben wir daher weitestgehend wieder Künstliche durch menschliche Intelligenz ersetzt.

Rockstar, Feen und Astronauten für die Präsentation – ohne KI unmöglich

Aber von vorne: GenAI-Tools sind extrem stark darin, in kürzester Zeit eine große Menge an Content zu erstellen. Dieser Content – ob Bild, Video oder Text – ist selten perfekt, manchmal sogar noch recht rudimentär. Aber gerade in Pitches oder Brainstormings ist das ja zunächst oft zweitrangig.

Beim BayernLB-Pitch war die Kreatividee für die gewünschte HR-Kampagne im Team schnell geboren: „Träum mal wieder“ wollten wir darüber schreiben und typische Traumjobs unserer Kindheit aufs Bankgeschäft übertragen. Ein Beispiel: Früher war deine Fantasie grenzenlos, und du wolltest immer Zauberfee werden. Schöne Idee, am Arbeitsmarkt aktuell aber schwer vermittelbar. Warum nicht stattdessen Unternehmensfinanzierung lernen? Wer hier aktiv ist, kann dem technologischen Fortschritt unserer Wirtschaft den nötigen Zauber verleihen – Feenstaub 2.0 quasi!

Mit KI einen Pitch gewinnen? Die Plakate hier an den Rolltreppen in der Münchner U-Bahn beweisen, dass es geht

Das Bildmotiv – eine gute Fee im Finanzierungsgespräch – lag auf der Hand. Nur: Ein angemessenes eindrucksvolles Shooting wäre uns in der Kürze nie gelungen. Zumal wir auch noch ähnlich traumhafte Visuals von Rockstars und Astronauten brauchten.

In der Situation rettete uns Midjourney: „Wir haben maximal einen Tag an den Prompts geschraubt – dann stand die Kampagne“, hat mir neulich unser Art Director Simon Kuprian erzählt, in den Tagen gemeinsam mit unserem Textchef Johannes Priewich unser „Chief Prompt Engineer“.

Zwei Herausforderungen gab es dabei, um mit KI einen Pitch zu gewinnen:

  1. Wie immer bei KI-Motiven sind dies Menschen. Bis wir die KI überzeugt hatten, dass auch Ritter und Feen fünf Finger haben und nicht mehr, brauchte es ein paar Iterationen. Wobei wir den Pitch noch mit Midjourney 5.2 bestritten haben, die neue Version 6 stellt Personen viel besser da.
  2. KI scheitert oft an technischen Bauteilen. Die sehen nur auf den ersten Blick präzise aus – bei uns etwa im Fall des Astronautenanzugs, bei dem die Schläuche und Ventile teilweise völlig zufällig angeordnet waren. Und da wir bei der Präsentation erst im zweiten Moment den Hinweis auf die GenAI-Genese geben wollten, mussten die Motive zumindest auf den ersten Blick fotorealistisch aussehen.

Die Lösung war sehr unspektakulär und doch typisch für viele Designprojekte, wo KI im Spiel ist: manuelle Photoshop-Retusche. Der Versuch, mit Photoshop-KI und „generative filling“ zu arbeiten, scheiterte hingegen kolossal: Die Funktion ist großartig, um Bilder zu erweitern oder einzelne Elemente zu entfernen – individuelle Präzision hingegen schafft sie nicht. Natürlich nicht, weil GenAI eben nicht faktentreu arbeitet, sondern alle Contents nach dem Wahrscheinlichkeitsprinzip erstellt.

An zwei Stellen hat uns KI dann doch noch massiv geholfen: Mit Runway.ai haben wir einzelne Motive animiert, um zumindest eine Videoanmutung zu geben. Und ChatGPT war beim Feinschleifen der Texte und beim Lektorat von Beginn an Teil des Teams gewesen – wobei das heutzutage in Kreativprozessen eine Selbstverständlichkeit sein sollte …

Wann KI die besten Ergebnisse liefert

Und nach dem Pitch? Da war uns die Künstlerische, ähh Künstliche Intelligenz zu limitiert: Die Aufgabe war, aus den Pitch-Motiven nun echte Visuals und Videos zu machen, die die Bildwelten in einen zur BayernLB passenden Look brachten. An dieser Challenge scheiterte Midjourney auf ganzer Linie: Ein Bild war fotorealistisch, ein anderes sah aus wie ein Aquarell.

Bei Real-Bewegtbild sind KI-Video-Tools einfach noch nicht konkurrenzfähig: HeyGen mag großartige Avatarvideos erstellen, Synthesia nutzen wir inzwischen regelmäßig für Erklärfilme, und das bereits erwähnte Runway erweckt mit ein paar Klicks statische Fotos zum Leben. Für einen Kunden haben wir neulich zum Beispiel bei einem Architekturfoto für die Website die vor dem Haus stehenden Bäume so animiert, als würde der Wind durch sie hindurch streifen. Ein Hingucker, den zumindest Laien nicht erkennen würden.

Aber: Echte menschliche Charaktere über mehrere Szenen und Clips zu ersetzen, wie bei #TräumMalWieder, das funktioniert mit Standard-Video-KI nicht. Es wird auch, wenn man mit Entwicklern der großen GenAI-Anbieter spricht, frühestens in einem Jahr möglich sein.

Insofern war die Entscheidung klar: Wenn wir die Videos ohnehin selbst shooten müssten, dann produzieren wir die Stills bei der Gelegenheit gleich auf traditionelle Art und Weise mit. Denn am besten arbeitet man dann mit Künstlicher Intelligenz zusammen, wenn man auch weiß, wo man die Tools nicht (mehr) einsetzt.

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