"Video to Knowledge": Wie aus Bewegtbild wertvolles Wissen wird

In einer Welt, in der Informationen in rasanter Geschwindigkeit konsumiert werden, sind Videos eine der beliebtesten Formate – sei es für Unterhaltung, Bildung oder berufliche Weiterbildung. Doch wie lässt sich das Wissen, das in Videos steckt, effektiv extrahieren, strukturieren und nutzbar machen? Genau hier setzt das Konzept "Video to Knowledge" an. Es geht darum, aus unstrukturierten Videoinhalten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und sie für verschiedene Anwendungen zugänglich zu machen.

In diesem Blogbeitrag beleuchten wir, was "Video to Knowledge" bedeutet, welche Technologien dahinterstecken und wie Unternehmen davon profitieren können.

"Video to Knowledge" (V2K) beschreibt den Prozess, bei dem Informationen aus Videos automatisch extrahiert, analysiert und in nutzbares Wissen umgewandelt werden. Dieser Prozess umfasst mehrere Schritte:

1. Extraktion: Aus dem Video werden relevante Daten wie gesprochener Text, Bilder, Untertitel oder Metadaten gewonnen.

2. Analyse: Mithilfe von KI und maschinellem Lernen werden die extrahierten Daten strukturiert und interpretiert. Dazu gehören z. B. Spracherkennung, Bilderkennung oder Sentiment-Analysen.

3. Aufbereitung: Die gewonnenen Erkenntnisse werden in ein nutzbares Format überführt, z. B. als Zusammenfassungen, Stichpunkte, Wissensdatenbanken oder interaktive Lernmodule.

4. Nutzung: Das aufbereitete Wissen kann für verschiedene Zwecke eingesetzt werden, z. B. für Schulungen, Recherchen, Entscheidungsfindungen oder die Verbesserung von Kundenservice.

Die Umwandlung von Videos in Wissen wäre ohne moderne Technologien nicht möglich:

Spracherkennungstechnologien wie Automatic Speech Recognition (ASR) wandeln gesprochene Sprache in geschriebenen Text um. Tools wie zum Beispiel Google Speech-to-Text, Amazon Transcribe oder Whisper von OpenAI ermöglichen es, den gesprochenen Inhalt eines Videos in Echtzeit oder im Nachhinein zu transkribieren.

Mithilfe von Computer Vision können visuelle Inhalte in Videos analysiert werden. Dazu gehören

Objekterkennung (Identifikation von Gegenständen, Personen oder Orten), Gesichtserkennung (Erkennung und Analyse von Gesichtern) und Texterkennung (Extraktion von Text aus Bildern oder Videos, z. B. aus Präsentationen oder Whiteboards).

Natural Language Processing (NLP) hilft dabei, den transkribierten Text zu verstehen und zu strukturieren. Anwendungen sind: Zusammenfassungen (Automatische Erstellung von kurzen Inhaltsangaben), Stichwort-Extraktion (Identifikation der wichtigsten Themen und Begriffe) und

Sentiment-Analyse (Bewertung der Stimmung oder Tonalität des gesprochenen Inhalts).

KI-Modelle können Muster in Videos erkennen und Vorhersagen treffen. Sie werden z. B. eingesetzt für Automatische Kapitelmarken (Unterteilung eines Videos in sinnvolle Abschnitte),

Empfehlungssysteme (Vorschläge für verwandte Inhalte basierend auf dem Videoinhalt) und Automatische Übersetzungen (Übersetzung des transkribierten Textes in andere Sprachen).

Video to Knowledge lässt sich für verschiedene Anwendungsbereiche und Formate nutzen. Generell sind alle Formate interessant, bei denen relevantes und wichtiges Wissen vermittelt wird, das anschließend strukturiert zugänglich gemacht werden soll. Und überall dort, wo prozessuales Wissen anfällt, das sonst im informellen Raum verbleibt.

Beispiele: Schulung- und Weiterbildung, Customer Success Management, Vertrieb und Produktmanagement.

So können sich Aufzeichnungen von Kundenschulungen direkt in auslieferbare Dokumentation überführen lassen. Aufzeichnungen auf Teams oder anderen Plattformen werden in durchsuchbare Wissensdatenbanken umgewandelt, sodass Onboarding-Inhalte zugänglich bleiben, ohne dass vollständige Videos angesehen werden müssen, und Leitfäden bei Prozessänderungen schnell aktualisiert werden können.

Demovideos lassen sich automatisch in Benutzerhandbücher überführen, die sich mit Produktaktualisierungen synchronisieren und per KI-Übersetzung in mehreren Sprachen bereitstellen lassen. Interne Prozesse können anhand von Bildschirmaufzeichnungen dokumentiert werden, was die Erstellung von Standardarbeitsanweisungen auch ohne dedizierte technische Redakteure ermöglicht und gleichzeitig die Einheitlichkeit aller Verfahren sicherstellt.

Die Technologien hinter "Video to Knowledge" entwickeln sich rasant weiter. Hier sind einige Trends, die die Zukunft prägen könnten:

1. Echtzeit-Verarbeitung: Videos werden in Echtzeit analysiert und aufbereitet, z. B. für Live-Übertragungen oder virtuelle Assistenten.

2. Multimodale KI: KI-Systeme, die Sprache, Bilder und Texte gleichzeitig verarbeiten, werden immer leistungsfähiger und genauer.

3. Personalisierte Lernpfade: KI erstellt individuelle Lernpläne basierend auf den Inhalten, die ein Nutzer in Videos konsumiert.

4. Erweiterte Realität (AR) und Virtual Reality (VR): In Kombination mit V2K-Technologien könnten immersive Lernerfahrungen entstehen, bei denen Nutzer direkt mit den Inhalten interagieren.

Ganz wichtig: Die Automatisierung beschleunigt den Prozess, ersetzt aber nicht die fachliche Qualitätssicherung. Daher ist bei "Video to Knowledge" sehr wichtig, dass die erstellten Texte überprüft werden müssen. User behalten die vollständige Kontrolle, um generierte Inhalte zu prüfen und zu bearbeiten, bevor sie veröffentlicht werden.