Michael Witzenleiter und Jean-Luc Winkler sprechen in Folge 95 von „Das Gelbe vom AI“ mit Sophia Hellenthal aus der digitalen Kommunikation von Evonik. Die Folge ist ein praxisnaher Einblick in KI-gestützte Content-Produktion – von Text über Bild bis Bewegtbild – mit besonderem Fokus auf Brand-Konformität und kommerzielle Sicherheit. Im Mittelpunkt stehen konkrete Workflows, Tool-Entscheidungen und interne Enablement-Formate, die KI im Kommunikationsalltag skalierbar machen.
Gast & Kontext: Sophia Hellenthal über KI-Content in der Spezialchemie
Sophia Hellenthal arbeitet seit über zehn Jahren in der digitalen Kommunikation von Evonik und verantwortet vor allem Social-Media-Content-Erstellung, insbesondere Video, außerdem ein Influencer-Programm sowie ein internes Filmstudio (inkl. Livestreaming). Der Use Case ist anspruchsvoll: Spezialchemie liefert oft komplexe Inhalte und nicht immer „schönes“ Bildmaterial, gleichzeitig gelten hohe Anforderungen an Vertraulichkeit, Rechteklärung und Corporate Identity. In der Folge wird deutlich, wie Evonik KI nicht als Spielwiese, sondern als Prozessbeschleuniger nutzt: weniger Reibungsverluste in der Produktion, dafür klare Leitplanken für Marke und Governance. Als Text-Komponente kommt ein internes Tool zum Einsatz: „Evonik GPT“, entwickelt rund um den Start von ChatGPT, um Inhalte unternehmensintern zu halten. Für visuelle Assets und Social Templates spielt das Adobe-Ökosystem (u. a. Express und Firefly) eine zentrale Rolle.
Tool-Strategie & Governance: „Safe-by-Design“ statt Risiko durch Shadow-Workflows
Ein Kernpunkt ist die Ausgangslage vor der Standardisierung: Content wurde im Konzern in sehr unterschiedlichen Tools gebaut – von Photoshop-affinen Power-Usern bis zu PowerPoint-Lösungen. Das erschwerte Zusammenarbeit, Wiederverwendung und Konsistenz. Der Umzug in ein neues Website-System aus dem Adobe-Umfeld wurde zum Hebel, Tooling für Social Content gleich mitzudenken: Adobe Express und Firefly wurden gewählt, weil sie einerseits niedrigschwellig sind (keine Grafik-Ausbildung nötig), andererseits in einer integrierten „Bubble“ funktionieren: Web-Assets sind schneller auch für Social verfügbar, Photoshop-Vorlagen lassen sich in Express weiterverwenden, Tool-Sprünge werden reduziert.
Besonders stark gewichtet wird das Thema kommerzielle Sicherheit: Bei bildgenerierender KI dominieren Fragen wie „Darf das genutzt werden?“ und „Wem gehört das Bild?“. Evonik war hier längere Zeit bewusst vorsichtig und setzt auf Lösungen, die auf lizenziertem Material (z. B. Adobe-Stock-basiert) trainiert wurden, um extern nutzbare Inhalte rechtssicher zu erstellen. Parallel dazu wird Brand-Konsistenz nicht nur über Freigaben organisiert, sondern systematisch über Templates und Brand-Kits abgesichert – inklusive interner Brand-Schulungen („Markendusche“) und zentraler Steuerung via Contentplan und klaren Rollen für Kanäle. Am Ende steht ein Prinzip, das Sophia als praktikable Leitlinie beschreibt: „Freiheit in Grenzen“ – kreative Spielräume, aber mit Guardrails.
Content-Output & Performance: Mehr Bewegtbild, weniger Bottlenecks, konsistentere Feeds
Die praktischen Effekte zeigen sich vor allem in Geschwindigkeit und Formatvielfalt. Typische Bottlenecks wie lange Formatschleifen und Abstimmungsketten bleiben zwar bestehen, aber die Produktionszeit bis zu einem präsentationsfähigen Stand sinkt deutlich – dadurch laufen Freigaben weiter, ohne dass zusätzlich Zeit in der Erstellung verloren geht. Ein zweiter Engpass war die Bildrechte-Frage: statt Bildkauf oder Unsicherheit entsteht mit lizenziertem KI-Setup mehr Handlungssicherheit.
Beim Output verschiebt sich der Schwerpunkt hin zu mehr Bewegtbild – auch mit kleinen Mitteln. Genannt wird ein konkretes Beispiel aus der Praxis: Ein statischer Post mit Seifenblasen wurde per Image-to-Video kurz animiert (ca. 5 Sekunden) und performte spürbar besser als die statische Variante – mit höherer Reichweite und mehr Engagement. Gleichzeitig bleibt Evonik bei reiner Bildgenerierung zurückhaltend, weil Markenkern und Markensprache auch visuell präzise getroffen werden müssen; Image-to-Video wird aktuell als robusterer Einstieg gesehen. Inhaltlich kommt ein weiterer KI-Vorteil hinzu: Bei komplexen Chemie-Themen unterstützt KI dabei, Erklärungen zielgruppengerecht zu vereinfachen – je nachdem, ob Fachpublikum (z. B. Wissenschaft, Journalismus) oder breitere Zielgruppen adressiert werden. Wenn Assets fehlen oder Inhalte schwer bebilderbar sind, entstehen Alternativen über Icons, reduzierte Visuals oder Hooks mit Verlinkung auf vertiefende Webseiten – inklusive verständlicher Beispiele wie Evonik-Inhaltsstoffe in Zahnpasta als greifbare Storyline.
Enablement & Community: Skalierung durch interne Formate statt Tool-Rollout „ins Leere“
Ein wiederkehrendes Motiv ist Enablement: Tools werden nicht „einfach freigeschaltet“, sondern über Trainings, Demonstrationen und Communities verankert. Für Evonik GPT gibt es interne Lernformate (z. B. „Lernstunde“) inklusive Prompting-Grundlagen. Rund um Adobe Express/Firefly wurde eine interne Community aufgebaut, um Updates, neue Features und Best Practices zu teilen. Dazu kommt eine kurze Video-Reihe mit dem Titel „Express Yourself“, die einzelne Funktionen knapp erklärt (z. B. Template-Nutzung, Video-Untertitelung). Die Community dient zugleich als Feedbackkanal: Anforderungen aus der Praxis (fehlende Funktionen, neue Bedarfe) lassen sich sammeln und weitergeben – und gute Beispiele werden konzernintern wiederverwendbar.
Als nächster konkreter Anwendungsanlass wird eine größere Forschungs- und Pressekonferenz im Juni genannt, bei der Forschung-und-Entwicklung-Themen mit einer Social-Media-Kampagne begleitet werden – inklusive KI-Unterstützung beim Aufbau der Assets. Darüber hinaus wird Austausch als Beschleuniger betont: Gespräche mit anderen Unternehmen (innerhalb und außerhalb der Branche), Events wie KI-Roundtables und Offenheit für direkten Kontakt.