Objekterkennung mit KI: So bringst du Ordnung in deine Produkt-Assets
Wie KI-gestützte Objekterkennung für bessere Workflows in deinem Digital Asset Management sorgt
- Wie funktioniert die Objekterkennung mit KI?
- Probleme beim herkömmlichen Asset-Management
- Anwendungsbeispiele: Wo KI-Objekterkennung wirklich zählt
- Software-Tipp: Wie du mit TESSA DAM Ordnung schaffst
- Fazit: Wann solltest du auf KI-Objekterkennung setzen?
Das eine Produktbild mit dem roten Sneaker vor weißem Hintergrund? Liegt irgendwo zwischen 47.000 anderen Assets, verstreut über drei Systeme, verschlagwortet mit „Schuh_final_v3". Wer in Marketing, E-Commerce oder Produktmanagement arbeitet, kennt dieses Spiel. Die Bilder existieren – nur finden lassen sie sich nicht, jedenfalls nicht ohne jenen Aufwand, der am Ende mehr Zeit verschlingt als die Kampagne selbst. Und mit jedem neuen Asset wächst nicht der Überblick, sondern das Chaos.
KI-gestützte Objekterkennung verspricht, diesen Knoten zu lösen. Statt manuell Tags zu vergeben, erkennt sie automatisch, was auf Bildern zu sehen ist – und macht genau das durchsuchbar. Wie die Technologie funktioniert, welche Branchen besonders profitieren und wo ihre Grenzen liegen, zeigt der folgende Überblick.
- KI-gestützte Objekterkennung ersetzt mühsames manuelles Tagging durch automatisierte visuelle Analyse und sorgt für präzise Durchsuchbarkeit.
- Die Technologie nutzt Deep Learning und neuronale Netze, um Details wie Farben, Materialien und Kontexte weit über oberflächliche Begriffe hinaus zu erkennen.
- Unternehmen lösen damit kritische Probleme wie hohen Zeitaufwand, inkonsistente Verschlagwortung und den Kontrollverlust bei wachsenden Medienbeständen.
- Branchenspezifische Lösungen optimieren Workflows im E-Commerce, der Modeindustrie oder im Maschinenbau durch automatisierte Kategorisierung.
- Moderne DAM-Systeme wie TESSA integrieren diese KI-Funktionen nahtlos, um Produkt-Assets effizient zu verwalten und die Time-to-Market zu verkürzen.
Wie funktioniert die Objekterkennung mit KI?
KI-gestützte Objekterkennung ist im Kern eine automatisierte visuelle Analyse: Computer-Vision-Technologien durchsuchen Bilder und Videos, um deren Inhalte zu deuten. Das System identifiziert hierbei Objekte, Personen, Szenen, Texte, mitunter sogar Handlungen. Ziel ist die Übersetzung visueller Daten in durchsuchbare Information – indem Gesichter, Logos, Farben oder Wahrzeichen erkannt und benannt werden.
Die technische Basis: Lernen statt Programmieren
Das Fundament bilden maschinelles Lernen und Deep Learning. Statt für jedes Objekt eigens programmiert zu werden, lernen diese Systeme aus riesigen Datenmengen, Muster selbstständig zu erkennen. Eine Schlüsselrolle spielen sogenannte Convolutional Neural Networks, kurz CNNs. Diese künstlichen neuronalen Netze analysieren Bilder in einer Weise, die entfernt an das menschliche Sehen erinnert: Sie verarbeiten visuelle Merkmale auf verschiedenen Ebenen – von einfachen Konturen und Farben bis hin zu komplexen Formen und Objektzusammenhängen.
Damit die Erkennung präzise arbeitet, werden Modelle mit Tausenden Beispielbildern pro Kategorie trainiert. Fortgeschrittene Ansätze nutzen zusätzlich multimodale Modelle, die nicht nur einzelne Objekte identifizieren, sondern auch den semantischen Kontext erfassen: dass ein Golden Retriever über eine Wiese rennt etwa – und nicht bloß „Hund" im Bild ist.
Warum manuelle Tags nicht mithalten können
Und damit kommen wir schon zum fundamentalen Unterschied zum klassischen Tagging: Die herkömmliche Verschlagwortung beschreibt meist nur das grobe Thema eines Bildes: „Küche", „Outdoor", vielleicht „Sommer". Die Qualität hängt von der Person ab, die taggt, die Konsistenz leidet mit jedem Wechsel, und der Aufwand wächst linear mit dem Bestand.
KI-Objekterkennung arbeitet grundlegend anders. Sie identifiziert und lokalisiert jedes einzelne Element im Bild. Statt eines vagen „Küche"-Tags erkennt sie Spüle, Wasserhahn, Kühlschrank und Obstschale.
Der Unterschied lässt sich an einem einfachen Bild verdeutlichen: Manuelles Tagging gleicht dem Beschriften eines Fotoalbums mit „Sommerurlaub 2024". KI-Objekterkennung hingegen arbeitet wie ein Detektiv mit Lupe, der auf dem Foto notiert: „Tante Petra mit roter Sonnenbrille, im Hintergrund der Eiffelturm, Wetter sonnig.“ Erst diese Detailtiefe macht einen umfangreichen Medienbestand wirklich durchsuchbar.
Lesetipp: Du willst noch mehr zu diesem Thema erfahren? Dann schau doch mal in unseren Gastartikel zum Thema Digital Asset Management!
Probleme beim herkömmlichen Asset-Management
Die Theorie klingt einleuchtend, aber wie groß ist das Problem wirklich? Die Antwort: größer, als viele Unternehmen zugeben möchten. Manuelle Asset-Verwaltung frisst Ressourcen an mehreren Stellen gleichzeitig:
Problem 1: Der Zeitaufwand
Manuelle Verschlagwortung ist aufwändiger, als es auf den ersten Blick scheint. Ein*e Designer*in benötigt in der Regel zwischen drei bis fünf Minuten, um ein einziges Bild umfassend zu taggen. Bei 1.000 Bildern summiert sich das schnell mal auf rund 50 Personenstunden. Zeit, die für strategische Aufgaben fehlt und im schlimmsten Fall die Time-to-Market deiner Produkte verlängert.
Problem 2: Die Durchsuchbarkeit
Selbst wenn deine Assets getaggt sind, heißt das nicht, dass sie auch auffindbar sind. Das Problem liegt in der Inkonsistenz: Eine Mitarbeiterin verschlagwortet ein Bild als „rotes Kleid, Sommer", ein anderer Kollege beschreibt dasselbe Motiv als „karminrot, Robe, Urlaubsstil". Beide meinen das Gleiche, aber die Suchfunktion findet nur einen der Einträge.
In der Folge finden deine Marketing-Teams nicht das passende Material und lassen Inhalte teuer neu produzieren, obwohl sie längst existieren. Dazu kommt mangelnde Tiefe. Manuelle Tags bleiben oft oberflächlich. Details wie „18 Karat Weißgold" oder „Model trägt Größe M" gehen unter, obwohl sie für die Suche entscheidend wären.
Problem 3: Die Skalierungs-Falle
Ab einer gewissen Datenmenge stoßen manuelle Prozesse an ihre Grenzen. Ein mittelgroßes E-Commerce-Unternehmen generiert monatlich tausende neuer Bilder. Mit klassischen Methoden ist dieses Volumen nicht mehr zu bewältigen.
Problem 4: Der Brand-Kontrollverlust
Je größer der Medienbestand, desto schwieriger wird die Qualitätskontrolle. Wenn Brand-Management-Teams nicht jedes Asset prüfen können, gelangen veraltete Logos, falsche Farbwerte oder nicht mehr lizenzierte Bilder in den Umlauf.
Dazu kommen rechtliche Risiken. Manuell zu prüfen, ob für ein Bild noch Nutzungsrechte bestehen oder ob abgebildete Personen ihre Einwilligung gegeben haben, ist bei tausenden Assets kaum realistisch. Fehler fallen oft erst auf, wenn es zu spät ist.
Anwendungsbeispiele: Wo KI-Objekterkennung wirklich zählt
Die Technologie ist da, aber wo entfaltet sie den größten Nutzen? Je nach Branche verschieben sich die Prioritäten: Im E-Commerce zählt Geschwindigkeit, in der Mode Detailtiefe, in der Industrie technische Präzision. Die folgende Übersicht zeigt, welche Anwendungsfälle in welchem Sektor den größten Hebel bieten.
Branche | Anwendungsfall | Was die KI leistet |
|---|---|---|
E-Commerce & Handel | Schnellere Sortimentserweiterung | Automatische Verschlagwortung neuer Produktbilder in großen Mengen |
Konsistenzprüfung | Analyse von Bildqualität, Hintergrundtypen und Aufnahmewinkeln | |
Verfeinerte Produktsuche | Erkennung kaufrelevanter Attribute wie Farbe, Material, Anlass oder Saison | |
Mode & Bekleidung | Tiefe Kategorisierung | Erkennung spezifischer Schnitte, Materialien und Stilrichtungen (z. B. „A-Linien-Rock", „18 Karat Weißgold") |
Saisonale Planung | Identifikation saisonaler Attribute und Kampagnentauglichkeit | |
Trendanalyse | Verständnis abstrakter Stilkonzepte wie „Minimalismus", „Bohemian" oder „Workwear" | |
Industrie & Maschinenbau | Wartungsdokumentation | Analyse technischer Zeichnungen und Produktfotos, automatische Verschlagwortung von Spezifikationen |
Komponenten-Identifikation | Präzise Unterscheidung ähnlicher Bauteile (z. B. verschiedene Armaturentypen) | |
Compliance-Erkennung | Automatische Identifikation von Sicherheitskennzeichnungen und Zertifizierungslogos | |
Lebensmittel & Fast-Moving-Consumer-Goods (FMCG) | Marken-Compliance | Erkennung von Logoverstößen, falschen Platzierungen oder veralteten Designs |
Rezept- und Content-Management | Erkennung von Zutaten, Produkten und Szenen in Food-Fotografie | |
Emotions- und Szenenanalyse | Analyse von Stimmungen wie „Wärme", „Lebendigkeit" oder „Genussmoment" |
Software-Tipp: Wie du mit TESSA DAM Ordnung schaffst
Die Theorie ist klar, aber wie sieht eine konkrete Lösung aus? TESSA DAM von EIKONA Media ist ein Digital-Asset-Management-System, das genau die beschriebenen Herausforderungen adressiert. Die Plattform kombiniert zentrale Medienverwaltung mit KI-gestützten Funktionen für automatisches Tagging, Objekterkennung und Bildbearbeitung.
Statt Assets manuell zu verschlagworten und für verschiedene Kanäle aufzubereiten, übernimmt TESSA diese Aufgaben automatisiert. Die KI-Funktionen basieren unter anderem auf Google Vision AI und ermöglichen mehrsprachiges Tagging, Farberkennung und automatische Freistellung. Besonders interessant für Unternehmen mit großen Medienbeständen ist die Objekterkennung: Du wählst ein Element auf einem Bild aus, und TESSA findet alle anderen Assets, in denen ähnliche Objekte vorkommen. Das funktioniert unabhängig davon, wie die Bilder ursprünglich getaggt wurden.
Marken wie Lamy, Edeka, ATU oder Drykorn nutzen TESSA bereits für ihre Produktkommunikation. Das Preismodell setzt auf eine Flatrate ohne Nutzerlimits, was besonders für wachsende Teams relevant ist. Die Plattform lässt sich sowohl als SaaS-Lösung als auch On-Premises betreiben und integriert sich in bestehende Systemlandschaften mit PIM-, ERP- oder Shop-Systemen wie Akeneo, Adobe oder Shopware.
Funktionen & Mehrwerte von TESSA
Objekterkennung
Präzise Auswahl von Objekten in Bildern zur Identifikation ähnlicher Assets im Bestand.
Ähnlichkeitssuche
Intelligente Erkennung visueller Zusammenhänge über den gesamten Asset-Bestand hinweg.
Automatisches Tagging
Anreicherung durch Google Vision AI mit mehrsprachigen Schlagwörtern und Farbinformationen.
KI-Freistellung
Automatisierte Aufbereitung von Produktbildern für verschiedene digitale Kanäle.
BrandHub-Portale
Intuitive Bereitstellung von Assets für Partner, Händler und Vertriebsteams.
Workflow-Automatisierung
Effiziente Steuerung individueller Abläufe vom ersten Upload bis zur finalen Ausleitung.
Systemintegration
Native Anbindung an PIM-, ERP- und Shop-Systeme (z. B. Akeneo, Shopware, Adobe).
Flexibles Preismodell
Volle Kostentransparenz durch ein Modell für unbegrenzte Nutzeranzahl.
Fazit: Wann solltest du auf KI-Objekterkennung setzen?
Ob sich der Umstieg für das eigene Unternehmen lohnt, zeigt sich oft an denselben Faktoren: Das Team verbringt mehr Zeit mit Suchen als mit der eigentlichen Arbeit. Bilder werden neu erstellt, weil niemand die vorhandenen findet. Die Verschlagwortung ist inkonsistent, abhängig davon, wer gerade taggt. Produktlaunches verzögern sich, weil die Bildaufbereitung nicht hinterherkommt. Der Medienbestand wächst schneller, als irgendwer ihn organisieren kann. Und ob Markenrichtlinien bei Tausenden von Assets noch eingehalten werden, lässt sich bestenfalls ahnen.
Wenn du dich in einem oder mehreren dieser Punkte wiedererkennst, solltest du automatisierte Lösungen wie TESSA DAM ausprobieren.
Nils ist SEO-Texter bei OMR Reviews und darüber hinaus ein echter KI-Enthusiast. Und als solcher ist er immer auf der Suche nach Anwendungsfällen und Workflows, die sich mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (teil-)automatisieren lassen – egal, ob im Alltag oder auf der Arbeit. Nur bei einer Sache lässt er sich nicht von KI unter die Arme greifen: Nämlich dann, wenn er in Ableton Live seinem liebsten Hobby nachgeht und Techno produziert.
