Video: Logic Media Solutions schneidet Highlights mit TAMS

AWS hat Logic Media Solutions in diesem Jahr als Systemintegrator ausgewählt, der seine Lösungen auf dem Messestand präsentiert. Im Mittelpunkt steht ein Highlight-Workflow auf Basis von TAMS, den das Unternehmen bereits auf der NAB angekündigt hatte. Das Projekt ist inzwischen umgesetzt. Ein MVP läuft im Regelbetrieb bei einem Kunden in Deutschland.

Springen statt suchen

Jens Gnad demonstrierte das System an einem Fußballspiel. Importierte Metadaten markieren Ereignisse wie Tore oder Gelbe Karten direkt in der Timeline. Ein Klick auf ein Event führt ohne Umweg zur passenden Stelle im Material. Die Metadaten landen dabei im TAMS-Speicher selbst und dienen als Referenzpunkte.

Den entscheidenden Vorteil sieht Gnad im Grundprinzip von TAMS: Neue Clips entstehen als Referenzen auf den bestehenden Flow statt als eigene Dateien. Das gilt für Schnittmarker ebenso wie für Clips, die externe Systeme weiterverarbeiten.

KI-Agent findet das erste Tor

Diverse KI-Services analysieren Events, Metadaten und weitere Informationen, erzeugen daraus einen inhaltlichen Kontext und ermöglichen auf dieser Basis die automatisierte Erstellung unterschiedlicher Highlights für verschiedene Distributionskanäle.

Für die automatisierte Erstellung von Highlights kombiniert die Plattform weitere KI-Services und Informationsquellen. Dabei können ein oder mehrere Events mit zusätzlichen Metadaten und Analyseergebnissen, beispielsweise aus Speech-to-Text und Texterkennung (OCR), zusammengeführt werden. Aus diesen Informationen entsteht ein inhaltlicher Kontext. Auf Basis eines journalistisch definierten Regelwerks kann die Plattform daraus automatisiert unterschiedliche Highlights beziehungsweise Content-Varianten erzeugen.

Ein Event wie ein Tor kann dabei als zeitlicher und inhaltlicher Anker dienen. Zusammen mit weiteren Events, Metadaten und Analyseergebnissen wird der Kontext der Situation berücksichtigt. Auf Basis der journalistisch definierten Regeln können daraus automatisiert unterschiedliche Content-Varianten entstehen. Für einen Social-Media-Kanal kann beispielsweise ein kurzer, unmittelbar auf die entscheidende Situation fokussierter Clip erzeugt werden, während für eine Sport-Abendsendung aus derselben Ausgangssituation ein längerer Beitrag mit zusätzlichem Kontext entstehen kann.

Die automatisierte Aufbereitung beschränkt sich dabei nicht auf unterschiedliche technische Formate oder Seitenverhältnisse. Auf Basis desselben Ausgangsmaterials und des erzeugten Kontextes können für unterschiedliche Distributionskanäle auch inhaltlich unterschiedliche Highlights erstellt werden. Länge, Auswahl der Szenen, Kontext und Schwerpunkt können dabei entsprechend den journalistischen Anforderungen des jeweiligen Kanals variieren.

MAM ist nicht mehr das Nadelöhr

TAMS entkoppelt die Daten von den umliegenden Systemen. Anfragen laufen nicht mehr über das Media-Asset-Management, Material und Metadaten liegen stattdessen in einem Data Lake. Im gezeigten Fall läuft der auf AWS, er funktioniert aber auch on-premise. Playout und andere externe Systeme greifen direkt darauf zu und spielen die referenzierten Segmente aus.

Das Ziel beim Kunden formuliert Gnad klar: mehr Output ohne zusätzliche Ressourcen für Routinearbeit. Journalisten kuratieren und geben frei, statt selbst zu schneiden. Wird ein Clip für TikTok oder Instagram freigegeben, erstellt das System automatisch die passenden Formate in 16:9, 9:16 oder 1:1.

Bei der gezeigten Lösung handelt es sich um eine Referenzimplementierung, die Logic auf Basis der konkreten Wünsche, Anforderungen und Workflows des Kunden entwickelt und umgesetzt hat. Sie zeigt exemplarisch, wie sich TAMS, unterschiedliche KI-Services, Metadaten und journalistisch definierte Regeln zu einem kundenspezifischen automatisierten Workflow kombinieren lassen.

Sponsoren IBC-Berichterstattung 2026