Medien- und Rundfunkunternehmen befinden sich in einem tiefgreifenden Wandel. Immer größere Mengen an Inhalten, immer kürzere Produktionszyklen und steigende Anforderungen an Metadaten, Versionslogik und Sicherheit stellen eine große Belastung für Postproduktions-Teams dar. Gleichzeitig gewinnt künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung – insbesondere dort, wo sich wiederholende Prozesse Zeit kosten und kreatives Potenzial blockieren.
Die gute Nachricht ist, dass moderne Workflow-Automatisierung mit KI-Modulen bereits heute leistungsstark und zuverlässig ist. Es ist jedoch auch klar, dass aktuelle Systeme an ihre Grenzen stoßen – spätestens dann, wenn komplexe Entscheidungen oder flexible Planungsprozesse erforderlich werden.
Hier beginnt der Übergang zur agentenbasierten Prozessautomatisierung – der nächste Schritt, in dem KI nicht nur unterstützt, sondern eigenständig handelt.
Aber was ist heute mit KI-basierter Workflow-Automatisierung möglich?
Der Automatisierungsgrad in Medien- und Broadcast-Workflows hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Mit Hilfe von KI-Modulen lassen sich nun zahlreiche Aufgaben zuverlässig, skalierbar und konsistent abwickeln – sowohl vor Ort als auch in hybriden Szenarien. Ein Beispiel hierfür ist unsere Dubidot-Integration, bei der die interne Workflow-Engine des Unternehmens zur automatischen Verarbeitung von Aufgaben genutzt wird:
Typical Use Cases:
Ingest und Medienvorbereitung:
- Automatische Erkennung neuer Assets im Storage
- Proxy-Generierung und technische Standardprüfung
- Automatische Erstellung von Projekt- und Ordnerstrukturen
- Zuweisung von Metadaten basierend auf Dateinamen, Formaten oder Vorlagen
So leistungsstark und zuverlässig moderne Workflow-Systeme auch sind, letztendlich bleiben sie regelbasiert – das bedeutet, dass KI nach festen Regeln arbeitet und nur auf menschliche Eingaben reagiert.
Das bedeutet, dass Medien-Workflows nicht über die Fähigkeit verfügen, komplexe Entscheidungen zu treffen und mehrere Aufgaben intelligent und autonom auszuführen. Selbst wenn die Eingabe eines menschlichen Benutzers unklar ist, kann ein Agentensystem diese dennoch verarbeiten, die beabsichtigte Bedeutung extrahieren, eine Lösung vorschlagen und die erforderlichen Prozesse automatisch parallel ausführen.
MCP als Wegbereiter: Der Schlüssel zu wirklich autonomen agentenbasierten KI-Workflows
In Kombination mit Agentic AI können Sie noch einen Schritt weiter gehen. Die Automatisierungssysteme von Agentic AI basieren häufig auf dem offenen MCP-Standard, wodurch sie Ziele verstehen und selbstständig über die nächsten erforderlichen Schritte entscheiden können.
Warum spielt MCP bei Agentic AI eine so wichtige Rolle?
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der zuerst von Anthropic und später von OpenAI und anderen übernommen wurde. Es definiert, wie KI-Modelle mit externen Tools, Datenquellen und Systemen kommunizieren.
Dies ist ein wichtiger Schritt, um agentenbasierter KI die Fähigkeit zu geben, notwendige Aktionen selbstständig auszuführen.
Das MCP stellt die erforderliche Ebene bereit, um:
Mit DeepVA bieten wir leistungsstarke Workflow-Automatisierung, um wiederkehrende Medienprozesse wie Analyse, Metadatenanreicherung und Postproduktion effizient und zuverlässig zu automatisieren.
Durch die Ergänzung um Agentic AI Workflows können wir unseren Kunden Lösungen anbieten, die nicht nur Aufgaben automatisieren, sondern auch Entscheidungen treffen, planen und die geeigneten Tools selbstständig einsetzen – für noch flexiblere, anpassungsfähigere und kontextsensitive Produktionsprozesse.
Möchten Sie den nächsten Schritt auf Ihrer KI-Reise gehen?
Jemand muss immer den Weg weisen, und wir würden uns freuen, wenn Sie uns auf dieser Reise begleiten würden. Möchten Sie gemeinsam mit uns die Zukunft des agentenbasierten Workflows erkunden? Oder haben Sie Fragen? Kontakt aufnehmen
