Schon in dem Moment, in dem wir diesen Text schreiben, ist er wahrscheinlich nicht mehr aktuell. Wir versuchen jedoch, ihn mit regelmäßigen Updates so aktuell wie möglich zu halten. Schreiben Sie uns gerne, wenn Ihnen ein Hinweis fehlt. Es gibt bisher kaum empirische Daten, um professionell auf Events und Panels oder im wissenschaftlichen Austausch zu diesem Thema zu sprechen, daher muss der Text vorerst mit unseren anekdotischen Alltagserfahrungen auskommen. Es zeichnet sich allerdings die Tendenz ab, dass Zielgruppen KI-Inhalte ablehnen, wenn Realität suggeriert wird. Diese Studie vom Dezember 2025 (Customer reactions to generative AI vs. real images in high-involvement and hedonic services Author links open overlay panelm Daniel Belanche, Sergio Ibáñez-Sánchez, Pau Jordán, Sergio Matas) legt nahe, dass Unternehmen KI-generierte Bilder (und Videos) mit Vorsicht einsetzen sollten, insbesondere wenn es um:

• die Werbung für emotionale und erlebnisorientierte Dienstleistungen geht.
• Kunden angesprochen werden, die dem Kauf eine hohe persönliche Bedeutung beimessen. Das betrifft z.B. Produkte, die eine höhere Investiotion erfordern.

Die Ursachen für die Ablehnung von KI-Bildern sind:

• Unpersönlichkeit: Unternehmen, die KI-Bilder verwenden, werden als unpersönlich wahrgenommen.
• Mangelnde Professionalität und Glaubwürdigkeit: Die Nutzung von KI-Bildern wird mit einem Mangel an Professionalität und geringerer Glaubwürdigkeit assoziiert.
• Irreführung: Kunden sehen die Bilder als potenziell irreführend an, da sie die Fähigkeit der Kunden behindern, sich die tatsächliche Erfahrung vorzustellen.

Dazu passt ein Fall von McDonalds mit seinem eigentlich ordentlich gemachten niederländischen Spot zum Weihnachtsfest 2025, der nach drei Tagen wieder offline ging: „wichtige Lernerfahrung im Umgang mit KI“. Quelle

Einführung

Als wir in der Filmagentur mit der Produktion von Werbefilmen begonnen haben, wurden Videos noch auf magnetischen Videobändern aufgezeichnet. Professionelle Produktionen waren damals 50-90% teurer als heute, weshalb deutlich weniger Image- und Werbefilme gedreht wurden als heute. Vor einer Tranformation steht die Branche aktuell wieder, die Frage ist natürlich, welche Veränderungen nach dem Hype übrig bleiben.

In der öffentlichen Diskussion bekommt man oft den Eindruck, dass mit KI in der Videoproduktion, Content-Erstellung und im Marketing nun alles automatisch abläuft. Das ist jedoch nicht der Fall. Es ist wichtig, das Thema differenziert und ohne Hype oder Angst zu betrachten, um die Entwicklungen zu verstehen und zu nutzen.

Die Welt der Filmproduktion ist so breit wie das Leben selbst: szenisch, fiktional, journalistisch und dokumentarisch, Kinderfilme, Schulungsfilme, Erwachsenenfilme, Animationsfilme, etc. Hier konzentrieren wir uns auf den kleinen Bereich der Werbe- und Imagefilmproduktion für Unternehmen, Behörden, Ministerien, etc.

Grundsätzlich betrachten wir KI als einen Co-Piloten, der unsere Arbeitsprozesse vor allem in der Konzeption und Postproduktion beschleunigt und verdichtet, und der ganz neue Darstellungsformen und Filmarten hervorbringen wird. So ergeben sich mehr kreative Möglichkeiten und voraussichtlich ein grundsätzlicher Zuwachs der Marktgröße für Imagefilmproduktionen, da die Einstiegsbarrieren in eine Werbefilmproduktion sinken, egal ob professionell oder inhouse produziert. Der ROI für eine Filmproduktion wird daher voraussichtlich sinken. Gleichzeitig steigt die Komplexität des handwerklichen Prozesses, da sich durch die vielen vielen KI-Tools völlig neue Workflows und Möglichkeiten ergeben. Und diese Möglichkeiten verändern sich ständig durch immer neue Tools und ihre Updates.

Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass gerade unsere Filme im Speziellen oft Dinge (dokumentarisch als Werbefilm) in der nicht digitalisierten, realen, physischen Welt zeigen. Seien es Produkte, ganze Unternehmen, Arbeitgeber, Dienstleistungen, Mitarbeiter, Landschaften, etc. Diese reale Wirklichkeit ist unendlich komplex und müsste, um ein Filmprojekt umzusetzen, für die KI verständlich, erreichbar und digitalisierbar sein. Das ist jedoch im Moment oft noch nicht der Fall, die Video-KIs können bisher nur "Fantasie-Welten" durch die Annäherung an Wahrscheinlichkeiten glaubwürdig erzeugen. Wenn Sie versuchen, Ihre lokalen Bedingungen (Foto-)realistisch mit der KI in einem Video abzubilden, werden Sie noch scheitern.

Um ein guten Gesamtüberblick über KI in der Filmproduktion zu geben, werden wir im Folgenden die drei Phasen eines jeden Filmprojektes mit Ihnen durchgehen: Vorproduktion (Konzeption und Filmdrehplanung), Produktion (also der eigentliche Filmdreh) und Postproduktion (Filmschnitt, Animationen, Audio):

KI in der Vorproduktion

KI in der Recherche

Die KI lässt sich zunächst in der journalistischen Recherchephase einsetzen. Wenn wir zu Themen recherchieren oder einen Überblick benötigen, eignet sich ChatGPT oder Gemini relativ gut. Auch für das schnelle Kennenlernen von bekannten Unternehmen, die uns anfragen, kann es hilfreich sein. Hierbei tritt jedoch immer wieder das auf, was auch viele andere feststellen: Die Ergebnisse sind oft nicht korrekt, vollständig oder reproduzierbar. Möglicherweise verbessert sich in Zukunft die Qualität hinsichtlich Verbindlichkeit und detaillierter Korrektheit. Wir stellen jedoch fest, dass insbesondere im B2B-Umfeld die Unternehmen trotz Marktführerschaft oft so unbekannt sind, dass sie für Text-KI nicht greifbar sind und das Maß an Unschärfe stark zunimmt. Man kommt also bei KI erzeugten Rechercheergebnissen nie um einen händischen Faktencheck herum.

KI in der Konzepterstellung

Bei der konkreten Konzepterstellung lässt sich ChatGPT theoretisch einsetzen, indem Konzepte, Storyboards, Drehpläne und Interviewfragen von der KI erstellt werden. Wir versuchen ständig, die Aufgabenstellungen, die uns aus einem Briefing oder bei einer Ausschreibung erreichen, durch die KI interpretieren zu lassen, um daraus Filmkonzepte zu entwickeln. Daraus ergeben sich ganz grundsätzlich mehrere Schwierigkeiten:

• Alles, was wir dann von der KI erhalten, entspricht höchstens 50% dessen, was nötig ist, um ein professionelles Filmkonzept zu erstellen. Oftmals sind der Aufbau der Filme, die Texte und Bildideen zu rudimentär und zu wenig kreativ und konkret.
• Erschwerend kommt hinzu, dass die KI-Tools die komplexe Struktur eines Films in Bezug auf Dramaturgie, Kontexte zwischen den Szenen und das Zusammenspiel von Bild, Text und Ton etc. nicht versteht, weil sie vor allem durch Texte und Bilder lernt. Folglich bezieht die KI das Zusammenspiel dieser Gestaltungsebenen in die Konzepterstellung gar nicht sein.
• Etwas kritisch über den Tellerad geblickt, muss man sich natürlich auch fragen, wie kreativ und neu Konzepte in Zukunft sein werden, wenn die Tools gut genug werden für den Arbeitsalltag und keine neuen Ideen erdacht werden, sondern nur Reproduktionen der Reproduktionen entstehen.
• Auch beim Datenschutz gibt es natürlich wichtige Aspekte zu beachten. Mit dem Upload von Prompts und Dokumenten und der Verarbeitung und der Speicherung dieser Daten entstehen zusätzlich Hürden, die den Einsatz erschweren und für einige Projekte den Einsatz der KI von vorherein deutlich einschränken. 
• Außerdem ist eine KI immer dann gut, wenn ein Prompt kurz und präzise ist. Um jedoch einen Imagefilm über ein komplettes Unternehmen zu erstellen, sind bereits in der Konzeptionsphase viele Schritte aufeinander folgende nötig, bis das drehfertige Konzept steht. Vor allem bei der Erstellung von Shotlisten und Drehplänen, also der Vorstufe zur konkreten Umsetzung, müssen Informationen aus dem Chatverlauf kombiniert werden. Da die KI die Prompts aus dem konkreten Chat kombiniert, wird der Prompt sehr lang und die KI liefert keine guten Ergebnisse mehr. Hier sind ein paar Beispiele:

Dieses Konzept ist in unseren Augen einerseits wenig konkret. Es geht z.B. wenig auf die Tatsache ein, dass es bei Adidas im Wesentlichen um Sportartikel geht und nicht um eine Marke, die besonderen Wert auf ihre historischen Wurzeln legt in der Außenkommunikation. Da gibt es Marken, wo sich das wesentlich besser anbietet. Außerdem ist das Thema "Historie" sicher nicht so wichtig für neue Mitarbeiter. Außerdem folgt der Film keinen nachvollziehbaren Aufbau, bzw. ist das zu generisch.

Eine "große" Frage bei Recruitingfilmen ist immer, ob mit Sprechertexten oder Interviews gearbeitet wird. Hier werden die Stilmittel einfach miteinander vermischt. Warum? Was sind die Vorteile? Außerdem muss in einem Konzept natürlich immer überlegt werden, ob wir einen Arbeitgebergesamtfilm produzieren oder "nur" Job-Portraits? Die zielgerichtete Differenzierung fehlt.

Zweiter Versuch: 

Prompt: Schreibe ein Filmkonzept für einen Informationsfilm über die Hufeisensiedlung in Berlin. Der Film soll informativ und emotional sein. Erstelle eine Tabelle mit Szenennummern, Texten und passenden Bildern dazu. Beschreibe in 5 Sätzen, was die Grundidee des Films ist.

Das Konzept ist gar nicht schlecht, und in einzelnen Szenen erstaunlich nah an unserem Film.

In dieser Phase kann die “KI” eine großartige Funktion ausspielen, nämlich in der Kreation von Bildern nach textlichen Vorgaben. So können Looks, Storyboards und ganze Filme durch Texteingabe vorgezeichnet werden. Das hilft, um eine Produktion besser zu planen, um Looks zu besprechen und um Unsicherheiten beim Auftraggeber im Vorfeld abzubauen. Nun muss man hier jedoch sagen, dass wir nicht bei allen Filmtypen Vorvisualisierungen brauchen. Oft sind Stock-Fotos auch schneller und besser verfügbar. Aber vor allem die Generierung von Fotos mit dem gleichen Motiv, aber in unterschiedlicher Stilistik ist hilfreich

Auch bei der Produktion von Standbildern zur Besprechung kompletter Looks ist mit Midjourney, DALL-E oder Google Nano Banana möglich. Unsere Erfahrung ist aber, dass die Bildgeneratoren immer dann scheitern, wenn man etwas ganz konkretes ohne viel Fantasie-Spielraum durch die KI darstellen möchte. In diesem Beispiel wollen wir eine Vorvisualisierung erstellen für einen Auftraggeber aus der Stahlindustrie.

Bisher gibt es also noch viele Dinge, die uns für eine professionelle Nutzung fehlen. Zudem haben die Anmutung und der Look der Filme oft etwas mystisches und traumhaftes an sich. Das passt natürlich zu vielen Filmproduktion nicht.

1. Text zu Avatar zu Video

Bei dem Online- und Webbrowser basierten Service können Texte in ein Presenter-Video übertragen werden. Dafür stehen nicht nur künstliche Avatare zur Verfügung, die täuschend echt aussehen, sondern es ist auch möglich von einer eigenen Person einen Avatar zu erzeugen, der dann zum vorgegebenen Text “Spricht”. 

In diesem Beispiel haben wir ein generiertes Foto bei runway hochgeladen und der KI den Prompt gegeben: A man stands in front of the camera, looking directly into it. He blinks slowly and naturally, as if he briefly closes and opens his eyes. Then, he turns slightly to the side, as if noticing something that catches his attention. Afterward, he fully turns away and walks slowly out of the frame, showing only his back. His movements are smooth and realistic, with a calm and natural expression." Das Ergebnis sieht dann so aus:

Die Drehung hat also noch nicht geklappt. Versuchen wir es mit einem neuen Prompt: "he fully turns away and walks slowly out of the frame, showing only his back. His movements are smooth and realistic, with a calm and natural expression." (Letzter Test am 03.06.2025)

Die Ergebnisse wirken insgesamt noch nicht überzeugend: Die Bewegungen sind oft unnatürlich, unvollständig oder nicht korrekt umgesetzt. Diese Themen kann man nur durch viele Versuche, warten, Nutzung der gleichen Prompts bei anderen Tools und Veränderungen des Prompts versuchen zu umgehen. Vor allem bei unseren zeitlich und finanziell durchstrukturierten Arbeitsprozessen ist das natürlich eine Herausforderung für den Auftraggeber und uns.

Neben diesen offensichtlichen Problemen kann die KI bislang schlecht die unendliche Vielfalt der Ungenauigkeiten der Realität in den Clips repräsentieren. Dazu zählen beispielsweise die Unvollkommenheiten des Menschen selbst (Asymmetrie, Pickel, Poren, pulsierende Adern), die Eigenheiten der Dinge (Dellen, Staub, Schrägen, Einzigartigkeit der Natur) und die Unzulänglichkeiten der Filmaufnahme an sich (Ruckler, Rauschen, Abbildungsfehler der Linse, Kompressionen).

In schnell geschnittenen, generischen und zusammenhangslosen Collagen fallen viele dieser Unzulänglichkeiten jedoch weniger auf. Dadurch werden die Ergebnisse für diese spezielle Art von Filmen besser nutzbar.

KI und AI in der Postproduktion/im Filmschnitt

Auch in dieser Phase ist es wieder so, dass “die KI” uns nicht den Film fertig schneidet, vertont und mit Animationen verschönert. Zeitraubend und wenig kreativ ist beim Filmschnitt vor allem die Sichtung und Sortierung des gedrehten Materials. Es gibt hier im Consumer-Bereich schon Videoschnitt-Smartphone-Apps, die das versuchen zu übernehmen, aber die Qualität der Bildauswahl ist nicht so gut, wie von "Hand" sortiertes und geschnittenes Filmmaterial. Da kommt es auf eine exakte technische Auswahl an und eine ideale Passung von Inhalten im Bild zum Ton und Inhalt auf der Audiospur. Im professionellen Bereich sind uns noch keine funktionierenden Möglichkeiten für diesen Anwendungsfall bekannt. Dennoch gibt es eine Menge Tools, die uns an anderen Stellen helfen: 

KI in der Transkription

Eine große Hilfe ist die Erkennung und Transkription von gesprochenem Text in frisch gedrehten Interview-Videos. Es gibt inzwischen viele Filmschnittprogramme wie Final Cut Pro oder Adobe Premiere Tools und Plug-ins. Die Tools können neben der eigentlichen Skripterstellung und Übersetzung auch Videos gleich so schneiden, wie man im Fließtext Passagen ändert, kürzt in der Reihenfolge verändert. Außerdem bieten die Tools zum Teil die Möglichkeit, eine teilbare Onlineseite mit Video und Script erstellen zu lassen, die unsere Auftraggeber im Team intern bearbeiten können. 

KI bei der Vertonung mit Sprechern und Musik

Einige Werbefilme werden mit einem Sprechertext vertont. Wir arbeiten hier mit dem Service von ElevenLabs. Hier kann geschriebener Text von künstlichen Stimmen eingesprochen werden. Das geht sehr schnell und erstaunlich gut, solange keine Besonderheiten auftreten. Eigennamen, Fachbegriffe, Abkürzungen und vor allem englische Begriffe in deutschen Texten oder deutsche Begriffe in englischen Texten klingen nicht gut. Das Tool nutzten wir vor allem um Layout-Texte in der Rohschnittphase einsprechen zu lassen, damit man sich einen Eindruck verschaffen kann von der Passung von Text und Bild.

KI in der Animationsfilmerstellung

Ein weiterer großer Anwendungsfall von KI und AI in der Filmproduktion sind Animationsfilme. So kann das Tracking von Personen in real gedrehten Aufnahmen und die Erstellung von animierten Charakteren von der KI übernommen werden. In unserer alltäglichen Praxis haben wir dafür bisher noch keinen Anwendungsfall gefunden.