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KI ist im Alltag angekommen – und verändert alles
Seit Sommer 2023 ist KI aus dem Verpackungsdesign nicht mehr wegzudenken. Wo früher tagelang illustriert oder geshootet wurde, entstehen heute in Minuten erste visuelle Ideen – facettenreich, inspirierend und effizient. Auch Routineaufgaben wie Prototypenvisualisierung oder Marktrecherche lassen sich durch KI erheblich beschleunigen.
Selbst kleine, simulierte Marktforschungen – etwa mit Heatmaps oder Zielgruppenbewertungen – liefern bereits erstaunlich gute Resultate.
Und auch beim Datenschutz gibt es Fortschritte: „Wir haben eigene, sichere Tools entwickelt, einen klaren Code of Conduct und saubere Prozesse. So können wir KI verantwortungsvoll für unsere Kund:innen einsetzen.“
Kreativität bleibt menschlich – aber KI potenziert sie
Trotz der technologischen Fortschritte bleibt für Carstens eines klar: „Kreativität kombiniert Dinge, die vermeintlich nicht zusammengehören – das fällt der KI noch sehr schwer. Intuition, Emotion, Innovationsgeist – all das bleibt menschlich.“
Genau deshalb funktioniert der Einsatz von KI besonders gut im Zusammenspiel mit Menschen: Designer:innen werden zu Impulsgeber:innen, Kurator:innen, Ideentreiber:innen – während KI Vorschläge generiert, Stile variiert oder repetitive Aufgaben übernimmt. „Wir glauben an die Kombination von Human und Artificial Intelligence – das nennen wir Brand Intelligence®. So gelingt es, Markenführung effizienter, aber auch kreativer zu gestalten.“
Diese Tools bringen aktuell den größten Hebel
Welche KI-Technologien sind heute im Packaging besonders relevant?
Generative Bild-KI wie Firefly oder Midjourney liefern in wenigen Minuten visuelle Ideen, wo früher aufwendig gezeichnet oder fotografiert werden musste. Sie helfen, Materialien, Stile und Formen schnell durchzuspielen – als Inspiration oder visuelle Basis.
Sprachmodelle ermöglichen es, gezielt Tonalitäten zu adaptieren, Texte zu übersetzen oder für verschiedene Zielgruppen zu variieren. „Das funktioniert inzwischen auf beeindruckendem Niveau.“
Zudem gewinnen KI-basierte Analyse-Tools an Bedeutung: Sie durchforsten riesige Datenmengen – z. B. bestehende Verpackungen, Verkaufszahlen, Zielgruppenverhalten – und liefern fundierte Vorschläge für Designentscheidungen. Bald könnten sogar Packaging-Plattformen automatisiert druckfertige Dateien erstellen – sofern ein skalierbares Designsystem hinterlegt ist. „Diese Kombination aus generativer und analytischer KI ist aus meiner Sicht derzeit am relevantesten.“
Datenqualität entscheidet über den Erfolg
Ein zentrales Erfolgskriterium bleibt die Datenstrategie. „Gute Daten sind das A und O. Wir setzen daher vor allem auf eigene, kuratierte Quellen – und achten sehr auf Qualität, Aktualität und Relevanz.“
Silos behindern die KI – deshalb vernetzt MUTABOR verschiedene Datenquellen wie Design-Assets, Produktionsdaten und Konsumentenfeedback. Beispiel: „Wir analysieren, wie sich Farbentscheidungen oder Materialwahl auf Abverkaufszahlen auswirken – diese Kontextinformationen machen die KI wirklich schlau.“
Ein weiterer wichtiger Punkt: Der Umgang mit der Datenherkunft. „Wir verwenden vor allem Daten, deren Herkunft wir kennen. Unsere KI wird nicht einfach mit allem gefüttert – wir haben interne Guidelines entwickelt, einen Trainingsplan, um die Modelle gezielt mit verlässlichen Informationen zu versorgen.“
KI bringt neue Formen der Zusammenarbeit
Packaging war schon immer ein interdisziplinäres Feld – mit KI wird diese Vernetzung noch wichtiger. Denn: KI kann ganzheitliche Lösungen entwickeln – aber nur, wenn sie Input aus allen relevanten Bereichen erhält. „Marketing, Design, Technik, Logistik – alle müssen an einem Strang ziehen“, sagt Carstens. „Das ist noch nicht überall Realität, aber genau dahin wird die Reise gehen.“
Was (noch) nicht funktioniert – und was bald kommt
Trotz aller Fortschritte bleibt der letzte Meter oft menschlich: Druckfähige Layouts müssen bislang noch manuell überarbeitet werden. Auch die Skalierung von KI-Designs auf verschiedene Formate gelingt nicht automatisch. Ebenso ist der kulturelle Wandel in vielen Unternehmen noch im Gange – Daten liegen in Silos, Prozesse sind nicht angepasst.
Doch die Entwicklung ist rasant. In den nächsten 12–24 Monaten erwarten wir u. a.:
KI in Standardtools: Nahtlose Integration in Software wie Adobe oder Packaging-Systeme.
Multimodale Systeme: Kombinierte Text- und Bild-KI, die ganzheitlich beraten kann.
Automatisierte Varianten: KI-generierte Artworks in x Größen und Sprachen.
Intelligente Verpackungen: Sensorik + KI für Echtzeit-Kommunikation am Point of Sale.
Der wichtigste Rat: Einfach anfangen.
Für Unternehmen, die den Einstieg in KI im Packaging wagen wollen, hat Carstens einen klaren Tipp: „Einfach anfangen – aber mit klarem Fokus. Wo bringt KI wirklich etwas? Welche Haltung zur KI passt zu meiner Marke?“
Denn gerade beim Einsatz von KI ist es wichtig, sich auch ethische Fragen zu stellen. „Will ich Menschen zeigen, aber den Menschen in den Mittelpunkt stellen? Dann sollte ich vielleicht keine KI-generierten Gesichter verwenden – nicht, weil es technisch nicht geht, sondern weil es meiner Haltung widersprechen könnte.“
Ein weiterer Erfolgsfaktor: Daten vorbereiten. „Je besser die Datenbasis, desto besser die Ergebnisse. Wer hier sauber arbeitet, profitiert langfristig.“
KI ist im Alltag angekommen – und verändert alles
Seit Sommer 2023 ist KI aus dem Verpackungsdesign nicht mehr wegzudenken. Wo früher tagelang illustriert oder geshootet wurde, entstehen heute in Minuten erste visuelle Ideen – facettenreich, inspirierend und effizient. Auch Routineaufgaben wie Prototypenvisualisierung oder Marktrecherche lassen sich durch KI erheblich beschleunigen.
Selbst kleine, simulierte Marktforschungen – etwa mit Heatmaps oder Zielgruppenbewertungen – liefern bereits erstaunlich gute Resultate.
Und auch beim Datenschutz gibt es Fortschritte: „Wir haben eigene, sichere Tools entwickelt, einen klaren Code of Conduct und saubere Prozesse. So können wir KI verantwortungsvoll für unsere Kund:innen einsetzen.“
Kreativität bleibt menschlich – aber KI potenziert sie
Trotz der technologischen Fortschritte bleibt für Carstens eines klar: „Kreativität kombiniert Dinge, die vermeintlich nicht zusammengehören – das fällt der KI noch sehr schwer. Intuition, Emotion, Innovationsgeist – all das bleibt menschlich.“
Genau deshalb funktioniert der Einsatz von KI besonders gut im Zusammenspiel mit Menschen: Designer:innen werden zu Impulsgeber:innen, Kurator:innen, Ideentreiber:innen – während KI Vorschläge generiert, Stile variiert oder repetitive Aufgaben übernimmt. „Wir glauben an die Kombination von Human und Artificial Intelligence – das nennen wir Brand Intelligence®. So gelingt es, Markenführung effizienter, aber auch kreativer zu gestalten.“
Diese Tools bringen aktuell den größten Hebel
Welche KI-Technologien sind heute im Packaging besonders relevant?
Generative Bild-KI wie Firefly oder Midjourney liefern in wenigen Minuten visuelle Ideen, wo früher aufwendig gezeichnet oder fotografiert werden musste. Sie helfen, Materialien, Stile und Formen schnell durchzuspielen – als Inspiration oder visuelle Basis.
Sprachmodelle ermöglichen es, gezielt Tonalitäten zu adaptieren, Texte zu übersetzen oder für verschiedene Zielgruppen zu variieren. „Das funktioniert inzwischen auf beeindruckendem Niveau.“
Zudem gewinnen KI-basierte Analyse-Tools an Bedeutung: Sie durchforsten riesige Datenmengen – z. B. bestehende Verpackungen, Verkaufszahlen, Zielgruppenverhalten – und liefern fundierte Vorschläge für Designentscheidungen. Bald könnten sogar Packaging-Plattformen automatisiert druckfertige Dateien erstellen – sofern ein skalierbares Designsystem hinterlegt ist. „Diese Kombination aus generativer und analytischer KI ist aus meiner Sicht derzeit am relevantesten.“
Datenqualität entscheidet über den Erfolg
Ein zentrales Erfolgskriterium bleibt die Datenstrategie. „Gute Daten sind das A und O. Wir setzen daher vor allem auf eigene, kuratierte Quellen – und achten sehr auf Qualität, Aktualität und Relevanz.“
Silos behindern die KI – deshalb vernetzt MUTABOR verschiedene Datenquellen wie Design-Assets, Produktionsdaten und Konsumentenfeedback. Beispiel: „Wir analysieren, wie sich Farbentscheidungen oder Materialwahl auf Abverkaufszahlen auswirken – diese Kontextinformationen machen die KI wirklich schlau.“
Ein weiterer wichtiger Punkt: Der Umgang mit der Datenherkunft. „Wir verwenden vor allem Daten, deren Herkunft wir kennen. Unsere KI wird nicht einfach mit allem gefüttert – wir haben interne Guidelines entwickelt, einen Trainingsplan, um die Modelle gezielt mit verlässlichen Informationen zu versorgen.“
KI bringt neue Formen der Zusammenarbeit
Packaging war schon immer ein interdisziplinäres Feld – mit KI wird diese Vernetzung noch wichtiger. Denn: KI kann ganzheitliche Lösungen entwickeln – aber nur, wenn sie Input aus allen relevanten Bereichen erhält. „Marketing, Design, Technik, Logistik – alle müssen an einem Strang ziehen“, sagt Carstens. „Das ist noch nicht überall Realität, aber genau dahin wird die Reise gehen.“
Was (noch) nicht funktioniert – und was bald kommt
Trotz aller Fortschritte bleibt der letzte Meter oft menschlich: Druckfähige Layouts müssen bislang noch manuell überarbeitet werden. Auch die Skalierung von KI-Designs auf verschiedene Formate gelingt nicht automatisch. Ebenso ist der kulturelle Wandel in vielen Unternehmen noch im Gange – Daten liegen in Silos, Prozesse sind nicht angepasst.
Doch die Entwicklung ist rasant. In den nächsten 12–24 Monaten erwarten wir u. a.:
KI in Standardtools: Nahtlose Integration in Software wie Adobe oder Packaging-Systeme.
Multimodale Systeme: Kombinierte Text- und Bild-KI, die ganzheitlich beraten kann.
Automatisierte Varianten: KI-generierte Artworks in x Größen und Sprachen.
Intelligente Verpackungen: Sensorik + KI für Echtzeit-Kommunikation am Point of Sale.
Der wichtigste Rat: Einfach anfangen.
Für Unternehmen, die den Einstieg in KI im Packaging wagen wollen, hat Carstens einen klaren Tipp: „Einfach anfangen – aber mit klarem Fokus. Wo bringt KI wirklich etwas? Welche Haltung zur KI passt zu meiner Marke?“
Denn gerade beim Einsatz von KI ist es wichtig, sich auch ethische Fragen zu stellen. „Will ich Menschen zeigen, aber den Menschen in den Mittelpunkt stellen? Dann sollte ich vielleicht keine KI-generierten Gesichter verwenden – nicht, weil es technisch nicht geht, sondern weil es meiner Haltung widersprechen könnte.“
Ein weiterer Erfolgsfaktor: Daten vorbereiten. „Je besser die Datenbasis, desto besser die Ergebnisse. Wer hier sauber arbeitet, profitiert langfristig.“
