Generative KI hat in den letzten Jahren große und schnelle Fortschritte gemacht. Dazu zählt auch die Videogenerierung. Was bedeutet das für die Filmbranche? Wir haben mit Jan-Hendrik Holst gesprochen. Er ist Innovationsmanager und Producer und bringt damit sowohl Erfahrung aus der Filmbranche als auch einen geübten Blick auf Transformationsprozesse mit. Im ersten Teil des ARIC-Interviews spricht er über die Chancen, die KI vor allem für kleine Filmfirmen bietet, die Tücken europäischer Modelle und den Umgang mit Veränderungen. Das Gespräch ist der erste Teil eines zweiteiligen Interviews. Teil zwei findet ihr bald auf unserem Blog.
ARIC Hamburg; Wer bist du und was verbindet dich mit KI?
Ich bin Jan-Hendrik Holst, Innovationsmanager mit Schwerpunkt auf generativer KI in einem internationalen Handelsunternehmen. Dort entwickle und steuere ich strategische AI-Initiativen,
insbesondere im Bereich Marketing.
Mein Hintergrund liegt in der Filmbranche. Nach meinem BWL-Studium habe ich Serial Producing an der Filmakademie Baden-Württemberg studiert und anschließend als Producer
gearbeitet, unter anderem bei Studio Hamburg an der internationalen Co-Produktion Davos 1917.
Als ChatGPT rauskam, gab es da in der Filmbranche ein Bewusstsein dafür, dass das wichtig sein könnte?
In der Filmbranche war die erste Reaktion auf ChatGPT gespalten. Ich habe großes Interesse erlebt, aber auch viel Sorge, besonders bei Autor:innen. Die Angst vor dem Ersetzt-Werden war greifbar.
Für mich persönlich war Ende 2022 ein Wendepunkt. Als ich das erste Mal sah, was diese Tools schon da leisten konnten war mir klar: Das wird nicht nur den Workflow verändern, sondern ggf. das Geschäftsmodell ganzer Branchen.
Mit dieser Überzeugung war ich damals weitgehend allein. Es gab wenige, die das ähnlich einordneten. Viele dachten, ChatGPT sei ein Tool für Texte, ein Spielzeug für Nerds. Inzwischen hat sich die Wahrnehmung deutlich verschoben. Es geht längst nicht mehr nur um Textgenerierung, sondern um Bilder, Videos, ganze Produktionsketten – eine ganze Transformation.
Dann merkte ich irgendwann, dass es überhandnahm, beim ganzen KI-Thema on track zu sein, Updates zu halten und gleichzeitig Producer zu sein. Das ist dann doch schon sehr
zeitintensiv. Aus dem Grund habe ich mich dann entschieden, meinen Weg quasi voll auf KI und Innovation zu legen. Weil für mich schon klar war, dass sich grundlegend etwas verändern wird, ob das jetzt nur auf die KI-Transformation zurückzuführen ist oder eben auch noch auf viele andere Transformationen die momentan vor sich gehen.
„Die klassischen Gatekeeping-Strukturen der Filmindustrie bröckeln zunehmend.“
Wie kommst du zu diesem Gedanken?
Durch den technologischen Fortschritt hat sich ein Wandel schon angekündigt. Durch Social Media, YouTube etc. wachsen Branchen zusammen, Grenzen verschwimmen. Die klassischen Gatekeeping-Strukturen der Filmindustrie bröckeln zunehmend.
Neue Talente kommen nicht mehr nur aus Filmhochschulen, sondern aus der Creator Economy. Mit generativer KI beschleunigt sich dieser Trend massiv. Plötzlich werden Talente, die früher keine Chance auf eine Filmkarriere hatten, hochwertige visuelle Inhalte produzieren können und andersherum werden Kreative aus der Filmbranche sogar auch in anderen Branchen bald sehr gesucht. Ich denke, dass sich Grenzen verschieben oder sogar ganz neue Branchen entstehen. Ich glaube, dass diese Innovation oder sogar Disruption für ganz neue Gefüge sorgen wird. Ich bin überzeugt, dass die Grenzen in Zukunft viel offener sein werden und ganz neue Geschäftsmodelle entstehen. Die Creators Economy gab es damals auch noch nicht – und ist mittlerweile in vielen Branchen zu verorten.
Und glaubst du persönlich, dass KI eher eine Innovation oder eher eine Disruption ist für die Filmbranche?
Für die Filmbranche glaube ich persönlich, dass es sich eher um eine Disruption handelt. Das ist nicht per se negativ, aber es ist wichtig, den Unterschied zu verstehen. Innovation optimiert bestehende Prozesse: schneller, günstiger, effizienter. Automatisierte Farbkorrektur statt Handarbeit. Disruption geht weiter: Neue Formate entstehen durch KI, die das Konsumverhalten verändern. Die Konkurrenz für den Kinofilm ist nicht immer nur der bessere Kinofilm, sondern eine andere Art, Zeit zu verbringen. YouTube bspw. ersetzt nicht den Film per se. Aber drei Stunden YouTube am Abend bedeuten: kein Kinobesuch. Die Fragmentierung der Aufmerksamkeit wird dann zum eigentlichen Problem und KI beschleunigt und vereinfacht die Erstellung von Konkurrenzprodukten.
Aber natürlich hat KI auch einen großen Einfluss auf die Art wie wir arbeiten. Vor zwei Jahren war ich noch skeptischer. Inzwischen treten einige der damaligen Vorhersagen tatsächlich ein. Das heißt aber nicht, dass es für jeden in der Branche ein Problem ist. Gerade kleinere Firmen können davon profitieren, weil sie agiler sind und neue Workflows schneller adaptieren. Größere Firmen müssen sich jetzt deutlich mehr anstrengen, auch wenn einige bereits erste Schritte gemacht haben.
Was sind diese Vorhersagen von vor zwei Jahren, die jetzt eintreten?
Wenn man den Open AIs und Googles dieser Welt Glauben schenkt, dann wären wir jetzt schon in einer komplett neuen Weltordnung. Da muss man natürlich immer extrem viel Marketing abrechnen. Deshalb betrachte ich das interessiert, aber kritisch. Aber das, was bei den Textmodellen anfangs passiert ist, dann mit Bild und jetzt auch bei den Videomodellen, ist schon sehr weitreichend. Neuerscheinungen, wie im Februar 2024 mit Sora, oder Veo 3.1, sind schon wirklich sehr große Sprünge. Die Qualität dieser Modelle ist in 18 Monaten explodiert. Ob das schon cinematisch ist, da lässt sich natürlich sehr drüber streiten. Aber diese Entwicklungen sind rasant und dem Tempo muss man offen ins Auge sehen.
Nun könnten wir zusätzlich ganz aktuell wieder eine extreme Verschiebung sehen. Mit Seedance 2.0 von ByteDance und Kling 3.0 kommen jetzt Modelle, die das Spiel technisch nochmals neu definieren könnten. Wenn sich die „Multi-Shot“ Fähigkeiten und visuelle Qualität im Praxis-Test bestätigen, dann müssen wir die Benchmarks wieder einmal anpassen und einige Aussagen korrigieren. Aber erstmal schauen, ob das im komplexen Produktions-Workflow dann auch hält.
An welcher Stelle passieren diese Veränderungen in der Filmindustrie?
Ich sehe in den letzten Monaten gerade auch in der deutschen Filmbranche vermehrte Aufmerksamkeit auf dem Thema, natürlich viel in der theoretischen Ausprägung auf Filmfestivals, Panels und Co. Nun wird aus der Theorie aber in vielen Bereichen Praxis. In den USA wurden zahlreiche AI-Studios gegründet, einige VC-finanziert, viele bootstrapped. Große Studios wie Lionsgate, Disney und Netflix gehen strategische Partnerschaften ein. Lionsgate hat zum Beispiel 2024 eine vielbeachtete Kooperation mit Runway verkündet. Ein Jahr später zeigt sich allerdings: Das funktioniert nicht so einfach wie gedacht. Der Katalog reicht nicht aus, um ein eigenes Modell zu trainieren. Das ist ein wichtiges Learning für die Branche.
In Deutschland passiert jetzt auch mehr. Beispielsweise hat die Beta zusammen mit Drive Beta das Start-Up Chapter 41 gegründet und ebenfalls verkündet, dass sie mit der Filmakademie Baden-Württemberg eine strategische Partnerschaft zur Exploration von KI und Innovation im audiovisuellen Bereich eingehen wird. Storybook Studios in München gehört zu den wenigen, die von Sekunde eins am Puls der Zeit waren und weit über Deutschland hinaus Aufmerksamkeit erregt haben. Der Schritt von der Theorie in die Praxis passiert also gerade. Auch, wenn die Geschäftsmodelle noch nicht final stehen.
Tools wie Sora 2, Veo, Seedance, Kling etc. tragen maßgeblich dazu bei, aber auch der steigende Kostendruck. Hier kommen zwei Trendbewegungen zusammen: Die Filmbrancheist von steigenden Kosten und sinkenden Aufträgen nicht verschont. In solchen Zeiten hat eine Technologie, die Kostensenkung verspricht, enorme Anziehungskraft. Das verleiht der KI-Adaption in Deutschland und Europa Schwung. Aber nicht immer unter den besten Voraussetzungen. Gerade in Deutschland ist durch die Auftrags- und Förderstruktur reine Kostensenkung zu kurz gedacht. Wenn Budgets sinken, sinken auch die Förderungen und Auftragsvolumina. Das erodiert irgendwann das Geschäftsmodell selbst.
Werden aktuell schon Videogenerierungsmodelle von genutzt, um marktreife Filme zu generieren?
Marktreife, vollständig KI-generierte Filme gibt es noch nicht. Aber die Adaption in Teilbereichen nimmt zu.
Zur amerikanischen Filmindustrie gab es vor einiger Zeit einen interessanten Artikel im New Yorker mit der Aussage: „Everyone is using it, nobody is talking about it.“ Große Namen positionieren sich aber trotzdem: James Cameron sitzt im Board of Directors von Stability AI. Disney ist eine Partnerschaft mit OpenAI eingegangen, zunächst nur für User Generated Content. Die Adaptionsrate steigt kontinuierlich.
Die erste Serie, bei der KI für Netflix im größeren Umfang eingesetzt wurde, ist The Ethernaut, eine argentinische Produktion. Dort wurden erstmals ganze VFX-Sequenzen KI generiert.
Laut Ted Sarandos (CEO Netflix) kosteten diese Szenen ein Zehntel der üblichen Produktionskosten. Netflix hat seinen Produzent:innen zwar ein striktes Regelwerk auferlegt,
aber es gibt die ersten Produktionen mit KI in diesem Umfang.
Im Animationsbereich ist angekündigt worden, dass OpenAI in Kooperation mit den Studios Vertigo Films und Native Foreign 2026 in Cannes einen Animationsfilm vorstellen möchte. Für ein Bruchteil der Zeit und Kosten einer „herkömmlichen“ Produktion. Was dabei rauskommt, wird man sehen. Das ist auch wieder viel Marketing. Aber man sieht: KI findet immer mehr Eingang in den Produktionsablauf.
In der Postproduktion spielt KI schon länger eine Rolle. Gerade im Bereich Visual Effects gibt es viele Ansatzpunkte, die bereits genutzt werden. Darüber wurde lange nicht so viel geredet, das verändert sich jetzt. Auch in der Preproduction hat KI einen großen Stellenwert.
Es gibt hier zwei Seiten der Medaille: Die großen Studios nutzen KI vor allem, um Kostensenkungen zu realisieren und Effizienzgewinne zu erzielen. Für bestehende Arbeitsplätze ist das die bedrohendere Entwicklung. Diese Studios haben das Geld, Aufwand in Forschung und Entwicklung zu stecken. Auf der anderen Seite gibt es AI-Native Studios, die nicht nur Pre- und Postproduction optimieren, sondern Bewegtbild als primäre Produktionsform generieren. Irgendwo dazwischen wird sich die Branche einpendeln.
Aber: Mit den Entwicklungen der letzten Wochen erleben wir womöglich gerade den nächsten großen Sprung. Was ByteDance, der TikTok Mutterkonzern, mit Seedance da zeigt, geht in Richtung einer ‚Full Production Engine’. Und es landet direkt in den Händen von Millionen vonCreatorn, die den Umgang damit schnell lernen.
Wenn ein Tool tatsächlich anfängt, ganze Szenenfolgen inklusive Schnitt, Ton und Lip-Sync vorzuschlagen, dann geht das direkt an die Substanz der klassischen Postproduktion. Wir reden dann nicht mehr nur über ‚Hilfe‘, sondern darüber, dass Zuarbeiten wie Rohschnitte oder alternative Kameraperspektiven automatisiert und damit als gut bezahlte Dienstleistung eingeschränkt werden könnten. Das müssen wir sehr genau beobachten.
Gibt es ein Beispiel für irgendwas, was viele Leute schon mal gesehen haben können, wo man sagen kann, das geht jetzt mit KI?
In The Irishman wurden die De-Aging-Prozesse sehr teuer produziert. Fünf Jahre später wurde in Here mit Tom Hanks genau dieser Alterungsprozess KI-generiert. Das wurde am Set in Echtzeit ausgespielt. Man hat in der Kamera die jüngeren Gesichter der Schauspielenden gesehen.
Vollständig KI-generierte Inhalte im klassischen Sinne sieht man aktuell noch selten. Es gibt viele Kurzfilme und sogenannte Spec-Spots, also Demofilme, die mit kleinen Teams gemacht wurden, um zu zeigen, was mit KI möglich ist. In naher Zukunft werden auch Animationsfilme folgen. Das alles wirft aber rechtlich große Fragen auf. Das ist die nächste große Variable: Wie entwickeln sich die Urheberrechtsstreitigkeiten? Da ist lange noch nicht das letzte Wort gesprochen, aber wir werden in den nächsten Monaten einiges sehen.
Was passiert im Preproduktionsprozess und warum kann man da KI nutzen?
Viele große Firmen nutzen KI bereits in Drehbuchanalysen, Datenanalysen und Storyboarding. Je genauer man einen Film im Vorhinein planen kann, auch visuell, umso reibungsloser sind die Abläufe am Set und umso effizienter das Ergebnis.
Obwohl KI noch lange keine Drehbücher schreiben kann, ist es bereits möglich, einzelne Textpassagen von KI generieren zu lassen. Gerade in der Planung, der Locationsuche und auch in Finanzierung und Kalkulation werden KI-Tools bald Standard sein. Es ist aber kein Thema, über das die Branche immer offen spricht.
Netflix hat kürzlich Regeln zum KI-Einsatz veröffentlicht.
Es geht vor allem darum, dass es eine Anzeigepflicht für KI gibt. Produzent:innen sind verantwortlich, dass das gelieferte Material den rechtlichen Anforderungen entspricht. Außerdem ist geregelt, dass KI keine Autorenschaft übernehmen kann. Das zeigt: Die Verantwortung liegt weiterhin bei den Produzent:innen. Wer KI einsetzt, muss sicherstellen, dass alles rechtlich sauber ist. Einfacher macht es das nicht.
Welche Unternehmen der Filmbranche leiden unter KI-Einsatz und welche können profitieren?
Kleine Unternehmen sind schneller in der Adaption. Wenn ich jetzt eine neue Firma gründen würde, würde ich meine Prozesse von Anfang an KI-fähig aufstellen. Das ist eine große Chance: Datenanalysen, Predictive Analytics, KI-basierte Drehbuchauswertung. Aktuell fehlt kleineren Firmen oft der Zugang zu relevanten Daten. Das könnte sich aber demokratisieren, etwa durch synthetische oder aggregierte Daten. Wer damit Filme besser auf das Zielpublikum ausrichten kann, wird leichter finanziert.
Im Stellenmarkt ist es wie in vielen Wirtschaftszweigen: Man baut nicht unbedingt Stellen ab, aber Rollen verändern sich. Für große Organisationen ist das eine Herausforderung. Bestimmte Jobprofile können verschwinden. Wenn sich die Filmproduktion im Kern ändert, wird es manche Rollen nicht mehr geben. Das bedarf großer Veränderungsprozesse. Kleine Firmen haben diese Themen seltener.
Klein ist einfach ein bisschen agiler?
Genau. Sie sind einfach weniger mit der eigenen Transformation beschäftigt. Auf der anderen Seite gehört den großen Unternehmen die IP, die Intellectual Property. Disney hat bekannt gegeben, dass sie KI rund um ihre Filme einsetzen werden, vor allem zu Marketingzwecken. Wie sich das entwickelt, wird man sehen. Aber wer eine zugkräftige IP besitzt, hat Einfluss. Das bleibt für die großen Unternehmen ein enormer Vorteil.
Gleichzeitig sind die Urheberrechtsthemen ein offener Punkt. Die großen Firmen setzen KI ein, klagen aber aktiv gegen die LLM-Modellanbieter, weil deren Training mit urheberrechtlich geschütztem Material eine Bedrohung ihrer Geschäftsgrundlage darstellt. Diese Grundsatzurteile sind richtungsweisend.
„Umso mehr Doomsday-Szenario-mäßig oder negativ über das Thema gesprochen wird, um so eher führt es dazu, dass KI intransparent eingesetzt wird“
Das heißt, das ist im Grunde noch nicht entschieden?
Nein, noch lange nicht. Es ist sehr wichtig, in unserer Branche offen darüber zu reden, Sorgen zu teilen und keine Fronten entstehen zu lassen. Umso mehr Doomsday-Szenario-mäßig oder negativ über das Thema gesprochen wird, um so eher führt es dazu, dass KI intransparent eingesetzt wird. Es muss es einen ordentlichen Diskurs geben, in dem alle gehört werden. Da hat die Produktionsallianz im Mai 2024 einen tollen Schritt gemacht ein Regelwerk mit der Verdi zu verhandeln. Das sind alles gute Zeichen, dass man das Thema ernst nimmt.
Es ist aber wichtig, dass die Filmbranche sich in den Diskussionen nicht isoliert. Das KI-Rennen wird auf ganz anderer Bühne geführt, auf politischer Ebene: hauptsächlich zwischen den USA und China. Da geht es um viel größere Fragen im geopolitischen Wettstreit. Bei solchen Dimensionen können einzelne Branchen schnell hinten runterfallen, da sollte man realistisch sein.
Eine Gratwanderung zwischen den Anschluss nicht verlieren, aber auch nicht alles mitmachen wollen.
Einige Diskussionen, auch rechtliche, könnten zugunsten der KI-Führerschaft einzelner Länder entschieden werden. Einige Administrationen erachten bspw. Urheberrecht derzeit nicht als höchstes Gut. Da die Balance zu halten – sich nicht von Innovationen abzuschneiden, aber seine eigenen Werte und Grundlagen nicht zu verraten – das ist nicht leicht. Wir sollten aber mit einer gewissen Positivität in die Zukunft schauen. Zurückdrehen lässt sich das Ganze nicht.
Gibt es in dem Zusammenhang nennenswerte Ansätze von eigenen Modellen jetzt aus Firmen oder ist es alles eher vorhandene Modelle nutzen?
In den USA hat zum Beispiel Moonvalley ein eigenes Modell trainiert, unterstützt durch VC-Kapital.
Die Diskussion, ob es europäische Modelle geben muss, haben wir auf einem Panel während des Filmfest München geführt. Das Problem: Mit dem Fortschreiten der Entwicklung steigen auch die Entwicklungskosten und Serverkapazitäten. Das ist ein Kampf, den die Unterhaltungsindustrie wohl nicht gewinnen kann.
Deshalb sind Partnerschaften wie Lionsgate und Runway interessant, auch wenn sie zeigen, dass selbst große Filmkataloge oft nicht ausreichen. Es wird wahrscheinlich eher so sein, dass es Pretrained Modelle geben muss, also Grundlagenmodelle, die dann durch erweitertes Training finegetuned werden.
Natürlich ist es ein großes Problem, dass die Flagship-Modelle aus China und Amerika kommen. Sie sind mit deren Bias und Stereotypen gefüttert. Selbst die Menschen, die diese Modelle trainieren, sind in gewisser Weise voreingenommen und spiegeln eine bestimmte Weltsicht wider. Deshalb ist es mir selbst in meiner Arbeit sehr wichtig, Expert:innen hinzuzuziehen, die kritisch drauf gucken und sich dem Thema Bias und Stereotype annehmen.
Wir haben in Europa ein kulturelles Filmerbe und eine eigene Sprache und Visualität, die diese Modelle eventuell nicht widerspiegeln. Da muss man durch Filtertechniken oder zusätzliches Training Möglichkeiten schaffen, dass wir unsere visuelle und filmische Identität nicht verlieren und uns nicht zu abhängig machen.
Es ist ein schwieriges Thema zu sagen, man möchte ein europäisches Modell. Das wäre nur mit sehr starker Unterstützung der Politik und in einem europäischen Zusammenschluss denkbar. Ich denke, wir sollten eher auf Grundlagenmodelle zurückgreifen und diese dann passend gestalten.
„Wenn Daten fehlen, fehlt die kulturelle Repräsentation“
Die Frage wäre ja auch: Sind überhaupt genug Daten da? Wie viele finnische Filme gibt es, zum Beispiel?
Das ist der wunde Punkt. Wenn Daten fehlen, fehlt die kulturelle Repräsentation im Modell. Wir sehen dann keine finnischen oder deutschen Nuancen, sondern den Durchschnitt aus Hollywood. Aber große Hollywoodproduktionen sind hier in Deutschland eh längst zur Sehgewohnheit geworden, was dem eigenen Filmmarkt nicht immer guttut.
Das ist aber auch eine Chance für den deutschen und europäischen Filmmarkt: Wir können diese Möglichkeiten nutzen, um in Zukunft Hollywood-Opulenz mit den jetzigen oder sogar geringeren Budgets zu realisieren.
Es stellt sich die Frage: Was bleibt, wenn Opulenz demokratisiert wird? Wenn spektakuläre Bilder generisch werden? Dann zählt wieder die Story. Und da sollten wir sehr aufpassen, dass wir unsere eigene Identität bewahren und unsere eigenen Geschichten erzählen.
Wie bedrohlich sind die aktuellen Entwicklungen?
Mir liegt sehr am Herzen, dass wir Innovation und Disruption als Chance begreifen. Natürlich machen sich viele Sorgen, dass ihre Rolle in Zukunft nicht mehr gesucht wird. Aber ich sehe, dass neue Rollen entstehen. In den USA hat ein Studio kürzlich 17 neue AI-Positionen ausgeschrieben. Klar, da kommt auch eine andere Konkurrenz auf den Markt. Ich sehe gerade in in der KI Film Community und überhaupt der KI-Community, dass Leute mit den verschiedensten Hintergründen sich einen Namen machen.
Das Menschliche bleibt der Kern, das ist keine Floskel. Nuancen sind entscheidend. Ich denke schon, dass es auf eine hybride Produktion hinausläuft – auch weil uns das „Uncanny Valley“, diese letzten, schwierigen zehn Prozent zur menschlich wirkenden Perfektion, noch einige Zeit begleiten wird. Auch wenn die Lücke mit den aktuellen Entwicklungen deutlich geschrumpft sein könnte, gerade was emotionale Tiefe und Mimik angeht.
Aber es werden sich die Sehgewohnheiten ändern, schon weil Social Media mit KI-Inhalten geflutet wird. Ehrlich gesagt: Wenn ich mir ein Video von Sora 2 ansehe, kann ich es ohne Wasserzeichen kaum noch von der Realität unterscheiden. Das macht mir Sorgen im Hinblick auf unsere Medienrealität.
Aber für die Kreativen ist es ein Anstoß zur Weiterentwicklung. Die Filmakademie Baden-Württemberg macht das gerade vorbildlich: Sie vermitteln Lust am Gestalten, damit die Leute die Technik annehmen und vorangehen. Diese Entwicklung kommt mit großer Wucht. Sich dagegenzustellen, bringt am wenigsten. Man muss nicht alles gutheißen, aber man muss es verstehen.
Verstehen, dranbleiben, neugierig werden…
Neugierig bleiben und sich mit den Entwicklungen wirklich auseinandersetzen, das ist das Wichtigste. Niemand kann exakt vorhersagen, was passiert. Aber man kann Muster erkennen, in welche Richtung sich die Technologie und die Möglichkeiten entwickeln.
Es gibt viele Beispiele, die zeigen: KI kann uns helfen, wieder zum eigentlichen Kern der Arbeit zurückzukehren – zum Geschichten erzählen – und uns von dem ein oder anderen administrativen Überbau zu befreien.
Interview: Sabrina Pohlmann
Mit unseren Interviews wollen wir euch verschiedenen Perspektiven und Akteure im Themenfeld KI vorstellen. Die Positionen unserer Interviewpartner:innen spiegeln nicht zwingend die Positionen des ARICs wider.
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