5 repetitive Design-Aufgaben, die ihr mit KI automatisieren könnt

Die Nachfrage nach Content wächst unaufhörlich. Eine Studie von Adobe ergab, dass 62 % von 1.600 befragten Marketing-Fachleuten berichten, dass ihr Publikum mehrmals pro Woche neue Inhalte erwartet. Kreative Teams können jedoch nicht im gleichen Tempo skalieren. Die Lücke zwischen Content-Nachfrage und verfügbaren Kapazitäten wächst weiter – zumal Kund:innen heute personalisierte Inhalte für Dutzende von Touchpoints, Formaten und regionalen Märkten erwarten. Designer verbringen einen Großteil ihrer Zeit mit Produktionsaufgaben, die kaum kreativen Mehrwert bieten – etwa das Skalieren von Bildern, Freistellen von Motiven oder Anpassen von Layouts für neue Märkte. Für strategische Kreativarbeit bleibt dabei immer weniger Zeit.

Die Antwort auf die wachsende Content-Nachfrage liegt in KI-gestützter Content-Erstellung und automatisierter kreativer Produktion. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben wie Bildbearbeitung, Asset-Skalierung, Content-Lokalisierung und das Erstellen von Kreativvarianten können Teams effizienter arbeiten und gleichzeitig mehr Zeit für strategische Kreativarbeit gewinnen. Viele kreative Teams sind jedoch noch unsicher, welche Aufgaben sie zuerst automatisieren sollen und wie sich KI-Workflows am besten einsetzen lassen.

Dieser Blog-Artikel behandelt:

• Hintergründe entfernen und Bilder in großem Maßstab bereinigen
• Assets für jeden Kanal skalieren und neu formatieren
• Markkonforme Asset-Varianten für Kampagnen erstellen
• Content für globale und regionale Märkte lokalisieren
• Bildverbesserung und -bearbeitung automatisieren
• Skalierbare Workflows für kreative Automatisierung aufbauen

Das Freistellen von Hintergründen gehört zu den häufigsten und zeitaufwändigsten Produktionsaufgaben in kreativen Workflows. Designer verbringen viel Zeit damit, Motive freizustellen, Kanten zu verfeinern und saubere Übergänge zu erzielen. Was pro Bild zwischen fünf und fünfzehn Minuten dauert, wird schnell zum Engpass, wenn Teams Hunderte oder Tausende von Assets bearbeiten müssen.

Vor dem Einsatz KI-gestützter Tools erforderten auch teilautomatisierte Workflows zum Freistellen von Hintergründen erheblichen manuellen Aufwand. Batch-Verarbeitungslösungen steigerten zwar die Effizienz, verlangten aber auch sorgfältige Einrichtung, laufende Qualitätsprüfungen und häufige manuelle Korrekturen. So verbrachten Designer einen Großteil ihrer wertvollen Zeit mit repetitiven Produktionsaufgaben statt mit kreativer Umsetzung.

KI-gestützte Hintergrundentfernung verändert diese Dynamik grundlegend. KI-Modelle analysieren Bilder, identifizieren Motive mit hoher Präzision und entfernen Hintergründe im großen Maßstab – ohne Qualitätsverlust. Der Schlüssel liegt in einem Workflow, der die Geschwindigkeit der KI mit menschlicher Kontrolle kombiniert, um gleichbleibend hohe Qualität zu gewährleisten.

Ein effizienter Workflow umfasst in der Regel folgende Schritte:

1. Quellbilder nach Kategorie oder Projekt organisieren und einheitliche Namenskonventionen für eine einfachere Nachverfolgung verwenden.
2. Den Stapel auf eine KI-gestützte Plattform für Kreative Produktion hochladen.
3. Einstellungen für das Zuschneiden und die Hintergrundentfernung konfigurieren, einschließlich Präferenzen für die Kantenverfeinerung und Ausgabeformatvorgaben.
4. Den automatisierten Prozess für den gesamten Stapel starten.
5. Eine Auswahl der Ergebnisse prüfen, um die Qualität zu bestätigen und Bilder zu identifizieren, die manuell nachbearbeitet werden müssen.
6. Freigegebene Assets direkt in euer Digital Asset Management System oder in Projektordner exportieren.

Dieser Workflow reduziert den manuellen Produktionsaufwand, beschleunigt die Lieferung von Assets und gibt Designerinnen und Designern mehr Zeit für kreative Entwicklung und Kampagnenumsetzung.

Ein einziges Kampagnen-Creative kann Dutzende von Größenvarianten erfordern – Instagram-Quadrate, LinkedIn-Banner, Display-Anzeigen in verschiedenen Formaten, E-Mail-Header und für Mobilgeräte optimierte Formate zur Nutzerbindung. Kommen dann noch Produktlinien, Zielgruppensegmente und regionale Märkte hinzu, steigt die Zahl der benötigten Asset-Varianten erheblich.

Die manuelle Anpassung jeder Asset-Variante bringt weit mehr Herausforderungen mit sich als nur den Zeitaufwand für die Erstellung. Designerinnen und Designer müssen für jedes Format kompositorische Entscheidungen treffen und sicherstellen, dass wichtige Elemente sichtbar und ausgewogen bleiben. Textplatzierung, Bildmittelpunkte und Markenelemente erfordern jeweils individuelle Korrekturen. Fehler können sich über alle Varianten hinweg multiplizieren, und die Konsistenz aufrechtzuerhalten wird umso schwieriger, je mehr die Bibliotheken wachsen.

KI-gestützte Workflow-Automatisierung begegnet diesen Herausforderungen durch intelligentes, motivorientiertes Reframing. Anstatt Bilder einfach auf neue Abmessungen zuzuschneiden, analysiert die KI die Komposition, identifiziert Hauptmotive und positioniert Elemente neu, um die visuelle Qualität über alle Formate hinweg zu erhalten. So bleibt die kreative Aussage des Original-Assets erhalten – und wird gleichzeitig ideal für jeden Kanal adaptiert.

Die Möglichkeit, kreative Produktivität zu skalieren durch automatisierte Größenanpassung, hat einen messbaren Einfluss auf die Kampagnengeschwindigkeit. Teams, die früher mehrere Tage brauchten, um Multi-Channel-Asset-Pakete vorzubereiten, erledigen dieselbe Arbeit heute in wenigen Stunden.

Mit diesen Schritten automatisiert ihr die Kreative Produktion von Assets in verschiedenen Formaten:

1. Erstellt euer Haupt-Asset in einer Auflösung, die für die größte benötigte Ausgabegröße geeignet ist, oder wählt ein vorhandenes aus.
2. Legt eure Format-Bibliothek an – eine vollständige Liste aller Abmessungen und Seitenverhältnisse, die eure Kanäle erfordern.
3. Ladet das Quell-Asset hoch und wählt die Zielformate aus eurer Bibliothek aus.
4. Prüft die KI-generierten Varianten sorgfältig – besonders bei Edge-Fällen wie stark veränderten Seitenverhältnissen.
5. Nehmt manuelle Korrekturen an Varianten vor, bei denen das automatische Reframing noch verfeinert werden muss.
6. Exportiert das vollständige Formatpaket mit einheitlichen Namenskonventionen für eine reibungslose Bereitstellung.

Die Automatisierung von Asset-Skalierung und Formatanpassung hilft Kreativteams, kanalfertige Assets schneller zu produzieren, Konsistenz über alle Formate hinweg zu wahren und die Kampagnen-Lieferung zu beschleunigen.

Personalization ist heute eine unverzichtbare Anforderung im Marketing – und treibt den Bedarf an einer größeren Anzahl kreativer Variationen kontinuierlich voran. Kreativteams müssen daher mehr Assets erstellen, die auf unterschiedliche Zielgruppensegmente, saisonale Aktionen und regionale Märkte zugeschnitten sind. Die Entwicklung und Anpassung von Kampagnen-Assets wird dadurch immer aufwändiger und zeitintensiver.

Wer diese Variationen manuell erstellt, riskiert einen Produktionsengpass, der die Agilität des Teams einschränkt. Bis Kreativteams genügend Variationen für Personalization, Tests und Lokalisierung erarbeitet haben, können sich die Marktbedingungen bereits verändert haben. Langsame Variantenproduktion begrenzt Testmöglichkeiten und verringert die Fähigkeit des Teams, auf veränderte Kampagnenanforderungen schnell zu reagieren.

Viele Unternehmen setzen heute auf KI-gestützte Kreativ-Workflows, um mit der Nachfrage nach personalisierten Inhalten Schritt zu halten. KI-gestützte Inhaltserstellung ermöglicht die schnelle Generierung markkonformer Variationen – bei gleichzeitiger menschlicher Kontrolle über die kreative Ausrichtung. Dabei ist es wichtig, KI-Systeme mit klaren Markenrichtlinien zu konfigurieren – einschließlich Farbpaletten, Typografievorgaben, Bildstilen und Kompositionspräferenzen. Diese Leitplanken stellen sicher, dass automatisierte Ergebnisse visuell konsistent und wiedererkennbar bleiben.

Große Unternehmen wenden diesen Ansatz bereits im großen Maßstab an. So hat IBM Adobe Firefly genutzt, um die Kreative Produktion zu automatisieren und dabei die Markenintegrität durch strukturierte Prüf- und Freigabeprozesse zu wahren.

Die Konfiguration eurer KI-Systeme für markenkonforme Ausgaben erfordert zunächst eine Investition in Zeit und Ressourcen. Doch diese Investition zahlt sich bei jeder weiteren Kampagne aus. So baut ihr diesen Workflow auf:

1. Haltet eure Markenrichtlinien in einem Format fest, auf das das KI-System zugreifen kann – einschließlich Farbcodes, Schriftspezifikationen und Bildparametern.
2. Ladet Referenz-Assets hoch, die euren Marken-Stil veranschaulichen, und konfiguriert bei Bedarf benutzerdefinierte Markenrichtlinien oder Modelle.
3. Erstellt Variationsvorlagen, die festlegen, welche Änderungen zulässig sind (Farbanpassungen, Hintergrundwechsel, Neupositionierung von Elementen).
4. Generiert erste Variationsstapel aus eurem Quell-Creative.
5. Prüft die Ergebnisse gemeinsam mit eurem Kreativteam und gebt Feedback, um die KI-Parameter zu verfeinern.
6. Passt die Modellkonfiguration so lange an, bis die Ausgaben zuverlässig den Markenstandards entsprechen.
7. Setzt den konfigurierten Workflow für die laufende Produktion von Kampagnenvariationen ein.

Durch die Automatisierung von Asset-Variationen können Kreativteams die Personalisierung skalieren, Tests beschleunigen und mehr Kampagnen unterstützen – ohne den Produktionsaufwand proportional zu steigern.

Globale Marken stehen vor einer wachsenden Herausforderung, wenn sie neue Märkte erschließen. Jede Region benötigt angepasste Creative-Assets: lokalisierte Texte, kulturell passende Bildsprache, regionsspezifische Angebote und Formatanpassungen für lokale Plattformen. Herkömmliche Lokalisierungsprozesse umfassen manuelle Übersetzungen, aufwändige Neugestaltungen textlastiger Assets und langwierige Freigabezyklen, die die Markteinführung verzögern.

Der Arbeitsaufwand wächst schnell. Eine Kampagne, die in zehn Märkten mit fünf Asset-Typen und jeweils drei Formatvarianten startet, erfordert 150 einzelne Creatives. Dieses Volumen manuell zu bewältigen, bringt selbst gut ausgestattete Teams an ihre Grenzen – und birgt das Risiko von Inkonsistenzen, wenn verschiedene Designende Markenrichtlinien unterschiedlich auslegen.

KI-gestützte Lokalisierung im großen Maßstab verwandelt diese Herausforderung in einen handhabbaren Workflow. KI-Systeme können visuelle Konsistenz wahren, während sie Texte anpassen, Layouts für unterschiedliche Textlängen optimieren und kulturell passende Grafikvorschläge unterbreiten. Der Schlüssel liegt im Aufbau einer Markenwissensbasis, auf die die KI für konsistente Entscheidungen in allen Märkten zurückgreifen kann.

Ein typischer KI-gestützter Lokalisierungs-Workflow sieht so aus:

1. Legt euer Quellmarkt-Creative als Master-Vorlage fest, mit klar definierten bearbeitbaren Bereichen.
2. Legt Lokalisierungsrichtlinien für jeden Markt fest – einschließlich genehmigter Übersetzungen, marktspezifischer Farbvorgaben und Bildrestriktionen.
3. Ladet Quell-Assets hoch und wählt die Zielmärkte für die Anpassung aus.
4. Überprüft KI-generierte Lokalisierungen mit Blick auf Textumbrüche und kulturelle Eignung.
5. Leitet markierte Assets zur Freigabe oder Überarbeitung an regionale Stakeholder weiter.
6. Exportiert freigegebene Assets marktgerecht organisiert für die Bereitstellung durch lokale Teams.

Wer wiederkehrende Lokalisierungsaufgaben automatisiert, ermöglicht es Creative-Teams, Kampagnen in mehr Märkten zu launchen, die Time-to-Market zu verkürzen und eine konsistente Markenerfahrung auf globaler wie regionaler Ebene sicherzustellen.

Creative-Teams verwalten umfangreiche Bildbibliotheken, die eine einheitliche Bearbeitung erfordern – von der Farbkorrektur über Beleuchtungsanpassungen bis hin zur Objektentfernung und Inhaltsbasierte Füllung. Produktfotos müssen oft standardisiert aufbereitet werden, nutzergenerierte Inhalte benötigen vor der Markenkommunikation häufig eine Bereinigung, und Legacy-Assets müssen vielfach aktualisiert werden, um aktuellen Qualitätsstandards zu entsprechen.

Angesichts der schieren Menge an Bildern ist eine manuelle Bearbeitung großer Asset-Bibliotheken kaum praktikabel. Eine einzige Fotografie-Session kann Hunderte von Aufnahmen liefern, jede mit individuellem Bearbeitungsbedarf. Marketing-Teams häufen jährlich Tausende von Assets an, von denen viele regelmäßige Aktualisierungen erfordern.

KI-gestützte Massenbearbeitung sorgt für einheitliche Optimierungen über ganze Asset-Sammlungen hinweg. Statt jedes Bild einzeln zu bearbeiten, können Creative-Teams Workflows aufsetzen, die standardisierte Bearbeitungen auf Hunderte von Bildern gleichzeitig anwenden. Dieser Ansatz gewährleistet visuelle Konsistenz und verkürzt die Produktionszeit erheblich.

Der Schlüssel liegt in wiederverwendbaren Bearbeitungs-Workflows, die auf eure spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Verschiedene Asset-Typen erfordern unterschiedliche Behandlung – Produktfotografie, Lifestyle-Bilder und nutzergenerierte Inhalte haben jeweils eigene Bearbeitungsanforderungen. Ein skalierbarer Workflow zur Bildoptimierung umfasst folgende Schritte:

1. Analysiert eure Asset-Bibliothek, um häufige Bearbeitungsbedarfe nach Kategorie zu ermitteln.
2. Erstellt Bearbeitungsvoreinstellungen für Farbprofile, Beleuchtungskorrekturen und Standardkorrekturen.
3. Konfiguriert KI-Workflows, die passende Voreinstellungen auf Basis von Asset-Metadaten oder der Ordnerstruktur anwenden.
4. Führt Massenbearbeitungsprozesse für die gewünschten Asset-Sammlungen aus.
5. Überprüft Ausgabe-Stichproben, um konsistente Qualität und angemessene Bearbeitung sicherzustellen.
6. Passt die Workflow-Parameter auf Basis der Überprüfungsergebnisse an.
7. Plant eine regelmäßige Optimierung für neu hinzugefügte Assets.

Automatisierte Funktionen zur Bildoptimierung und -bearbeitung helfen kreativen Teams, die Asset-Qualität zu verbessern, Konsistenz über umfangreiche Asset-Bibliotheken hinweg zu gewährleisten und die Kreative Produktion effizient zu skalieren.

Hintergrundentfernung, Asset-Größenanpassung, Variantenerstellung, Lokalisierung und Bildoptimierung haben eines gemeinsam: Sie folgen wiederholbaren Prozessen, die sich ideal für KI-gestützte Automatisierung eignen. Die Automatisierung einzelner Aufgaben bringt zwar Effizienzgewinne, doch der größte Mehrwert entsteht, wenn diese Funktionen in skalierbare Workflows integriert werden, die die Produktion vom ersten Entwurf bis zur Veröffentlichung durchgängig optimieren.

Adobe Firefly Creative Production bietet die unternehmensgerechte Grundlage für den Aufbau solcher skalierbaren Workflows. Die Plattform verbindet KI-gestützte Automatisierungsfunktionen mit Asset-Management, Collaboration-Tools und Deployment-Systemen – damit kreative Teams durchgängige Workflows gestalten können statt isolierter Automatisierungspunkte.