KI-generierte Bilder tauchen in Kundengesprächen immer früher auf. Statt „etwas Hochwertigeres“ in Worten zu beschreiben, schicken Kunden heute einfach ein Bild. Ob dieses Bild direkt in die Produktion gehen kann, hängt davon ab, in welche der folgenden drei Situationen es fällt.
Fall 1: Das Bild zeigt bereits eine Papierprodukt-Form und vermittelt Stil und kreative Richtung
In diesem Fall ist das Bild zu 100 % verwendbar – aber nur als Referenz, nicht als Produktionsdatei. Um daraus etwas wirklich Herstellbares zu machen, müssen unsere Designer es von Grund auf neu aufbauen: druckfertiges Artwork, Artwork für die Folienprägung und Artwork für alle weiteren Veredelungsverfahren. KI kann diese heute nicht direkt erzeugen. Das ist nicht nur unsere eigene Erfahrung – Branchenbewertungen verpackungsspezifischer KI-Tools kommen zum selben Ergebnis: Universalwerkzeuge wie Midjourney oder DALL-E erzeugen „hübsche Bilder“, denen die Strukturdaten fehlen, die die Verpackungsproduktion tatsächlich braucht – Paneellinien, Falzlinien, Schnittlinien, Klebelaschen, Beschnittzugaben. Selbst verpackungsspezifische KI-Tools, die Stanzformen (Dielines) erzeugen, brauchen noch einen menschlichen Designer, der die Stanztoleranzen prüft, bevor die Datei in die Produktion geht. Die häufig genannte Branchenaufteilung lautet: KI übernimmt etwa 80 % der kreativen und strukturellen Arbeit, während die verbleibenden 20 % – Druckspezifikationen, Pantone-Abgleich, Druckvorstufe – weiterhin einen Menschen erfordern. Das deckt sich in etwa mit dem, was wir in der Praxis sehen.
Fall 2: Das Bild zeigt ein Nicht-Papier-Material (Holz, Kunststoff usw.), der Kunde möchte aber eine Papierversion
Die Chancen, das umzusetzen, stehen recht gut – etwa 80 % bis 90 %. Der Grund: Moderne Formfaser-Verfahren (Papierformung) können inzwischen der strukturellen Steifigkeit von Holz oder Kunststoff nahekommen, und Papier selbst bietet eine Reihe unverwechselbarer Strukturen, die eine holz- oder kunststoffähnliche Haptik überzeugend nachbilden können – zu einem Bruchteil der Kosten. Branchenquellen bestätigen das ebenfalls: Nassgepresste Formfaser kann eine Optik und Haptik „ähnlich hochwertigen starren Boxen“ erreichen, mit Oberflächenoptionen wie glatt, leinenstrukturiert, matt oder geprägt für einen hochwertigen Look – und diese Technik wird bereits in Kategorien wie Parfümflaschen, Elektronik, Schokolade und Schmuck eingesetzt. Gerade die letzte Kategorie passt genau zu einem unserer jüngsten französischen Kunden: Er schickte uns ein Referenzbild einer Holzverpackung, doch wegen seiner kleinen Bestellmenge wäre Holz bei diesem Volumen zu teuer gewesen – mit dem Wechsel zu Papier bekam er die gewünschte Optik zu deutlich geringeren Kosten.
Fall 3: Das Bild vermittelt die Idee, passt aber nicht zum realen Anwendungsfall
Das zeigt sich meist als Größen- oder Strukturabweichung – KI kann die tatsächlichen Maße Ihres Produkts, die Art, wie es sich öffnet und schließt, oder die Art, wie es in der Box fixiert werden muss, nicht kennen. Hier muss jemand mit echter Verpackungserfahrung Maße oder Struktur so anpassen, dass sie zur tatsächlichen Verwendung des Produkts passen – sonst erhält man etwas, das im Rendering großartig aussieht, aber in der Praxis nicht funktioniert.
Fazit
Ein KI-generiertes Bild ist ein hervorragendes Werkzeug, um eine frühe Idee zu vermitteln – gehen Sie nicht davon aus, dass „das nicht herstellbar ist“. Abgesehen von einer kleinen Zahl wirklich nicht baubarer Extremdesigns lassen sich die meisten Ideen, die als KI-Bild beginnen, verwirklichen; sie brauchen lediglich einen Profi, der sie unterwegs übersetzt und anpasst. Beide unserer jüngsten französischen Kunden begannen das Gespräch mit einem KI-generierten Bild, und beide Ideen wurden mit Ergebnissen umgesetzt, mit denen sie zufrieden waren. Wenn Sie ein KI-Referenzbild haben, bei dem Sie unsicher sind, schicken Sie es uns einfach – wir sagen es Ihnen.
Quellen (zur eigenen Überprüfung / zum Zitieren):
Cubit Packaging, „AI Packaging Design: 7 Tools Tested (Only 1 Makes Dielines)“ – https://www.cubitpackaging.com/blog/ai-packaging-design-complete-guide
