CUSTOMER SUCCESS STORY / rbb

Die KI von DeepVA verbessert die regionale Abdeckung des rbb

DeepVA Landmark Recognition

INDUSTRIE

Öffentlich-rechtliche Rundfunk­an­stalt

PRODUKT

VORTEILE

Ratio­na­li­sierung der Prozesse, Steigerung der Effizienz der Mitar­beiter und schnellere Bereit­stellung relevanter Inhalte, um den Wert des Archivs für Zuschauer und Mitar­beiter zu steigern.

Presse­mit­teilung

Die Zusam­men­arbeit des rbb mit DeepVA hat den regio­nalen Rundfunk und die Archi­vierung durch den effizi­enten Einsatz von KI trans­for­miert.

Erhöhte Effizienz bei der Archi­vierung und Produktion ermög­licht Redak­teuren einen schnellen und einfachen Zugriff auf Inhalte, verbessert aber auch langfristig die Nutzer­er­fahrung.

rbb setzt auf KI-Revolution: Effiziente Archi­vierung und Redaktion mit DeepVA-Lösungen

Regionale Bericht­erstattung ist eine der wichtigsten Aufgaben des öffentlich-rechtlichen Rundfunks und ein Gebiet, den kein anderer Sender in diesem Umfang abdeckt. In Zeiten steigenden Medien­konsums erfordert diese Regio­na­li­sierung Mittel, die den Aufwand reduzieren und automa­ti­sieren. Dies beginnt im Sender bereits bei der Bearbeitung von Dokumenten oder der techni­schen Aufbe­reitung von Inhalten, soll aber auch in der Postpro­duktion weiter voran­ge­trieben werden. Der rbb arbeitet eng mit staat­lichen Insti­tu­tionen, Dienst­leistern und Forschungs­ein­rich­tungen zusammen, um innovative Lösungen für alle Bereiche des Senders zu entwi­ckeln. Im Vorder­grund steht dabei die Unter­stützung der Redak­tionen, damit diese effizi­enter arbeiten können.

Der rbb setzt DeepVA im Rahmen seiner Prozess­op­ti­mie­rungs­stra­tegie in den Bereichen Postpro­duktion, Editierung und Archi­vierung ein. Der Schwer­punkt des Tests lag dabei unter anderem auf der Erkennung von Landmarken, um die Archiv­mit­ar­beiter bei der Verschlag­wortung zu unterstützen.Der rbb setzte DeepVA als Teil seiner Prozess­op­ti­mie­rungs­stra­tegie in der Postpro­duktion, Bearbeitung und Archi­vierung ein; DeepVA bot eine Lösung, die die Analyse von Metadaten mit Hilfe von KI beschleu­nigte und erleich­terte und in Teilen sogar automa­ti­sierte. Dies ermög­lichte den Redak­teu­rinnen einen schnel­leren und effizi­en­teren Zugriff auf das benötigte Material und reduzierte repetitive Aufgaben.

Mit nur wenigen Trainings­bildern können der KI regionale Gebäude oder Sehens­wür­dig­keiten beigebracht werden, dieses Few-Shot-Learning macht den Einstieg in die KI-Technologie sehr einfach und kann komplett im Archiv durch­ge­führt werden, ohne zusätz­liches Personal oder externe Dienst­leister, dabei wandelt sich das Berufsbild der Mitar­bei­tenden im Archiv weg vom Archi­varin, hin zur KI ManagerIn- ein zusätz­licher Anreiz, denn auch andere Abtei­lungen des Senders können die im Archiv aufge­bauten KI-Expertise und Trainings­daten nutzen.

Eine Win-Win-Situation für Mitar­beiter und Zuschauer

Der Erfolg von rbb Retro zeigt, dass die Rundfunk­ar­chive noch viele Schätze bergen, die auf diese Weise gehoben werden können. Die Zuschauer*innen profi­tieren von einer präzi­seren und schnel­leren Auswahl der Inhalte, was das Zuschau­er­erlebnis verbessert und die Bindung an den Sender stärkt.

Insbe­sondere für histo­rische Archive kann die KI-gestützte Erkennung von Landmarken dazu beitragen, wichtige histo­rische Momente zu katalo­gi­sieren und zu erhalten. Dies ist nicht nur für eine zielge­rich­tetere Nutzung von Vorteil, sondern auch für Bildungs­zwecke und die Bewahrung des kultu­rellen Erbes, was auch ein Aspekt des öffent­lichen Rundfunks ist.

Die Haupt­ziele des Projekts waren die nahtlose Integration von KI-Technologie in bestehende Arbeits­ab­läufe und Programme, schnelle Analy­se­zeiten und quali­tativ hochwertige Metadaten. Die Mitar­bei­te­rinnen und Mitar­beiter sollten von der KI-gestützten Analyse profi­tieren, ohne zusätz­liche Tools einsetzen zu müssen. Der rbb plant die weitere Integration von KI-Lösungen in bestehende Tools und Systeme, um Unter­bre­chungen der Arbeits­ab­läufe zu minimieren. Ressour­cen­schonung und Prozess­be­schleu­nigung sind zentrale Ziele. Zukünftig soll auch die Erkennung von Objekten und Begriffen in Bild- und Video­ma­terial voran­ge­trieben werden.

Zusam­men­fassend lässt sich sagen, dass die KI-basierte Erkennung von Landmarken in den Archiven eines öffentlich-rechtlichen Senders eine Win-Win-Situation schafft. Mitar­bei­tende können schneller und effizi­enter arbeiten und die Zuschauer erhalten bessere und relevantere Inhalte aus ihrer Region. Dies zeigt, wie Techno­logie dazu beitragen kann, den Wert und die Attrak­ti­vität von Archiven für alle Betei­ligten zu steigern.

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