Praxisprojekt zur KI-gestützten Videogenerierung für das Hamburger Start-up fiindo

Wie lassen sich komplexe Finanzdaten so aufbereiten, dass sie in wenigen Sekunden verständlich, spannend und social-media-tauglich werden? Im Prototyping LAB von nextMedia.Hamburg entstand in Zusammenarbeit mit dem Start-up fiindo ein Prototyp für einen KI-gestützten Prozess, der kurze Investment-Videos automatisiert erzeugen kann.

Praxisprojekt im Prototyping LAB von nextMedia.Hamburg
Im Rahmen meines Praxisprojekts an der HMS nahm ich am Prototyping LAB von nextMedia.Hamburg teil. Projektpartner war das Hamburger Start-up fiindo, das kurz vor dem Launch einer Investment-App steht. Ziel der App ist es, Finanzinformationen verständlicher und zugänglicher zu machen. Vor allem für Menschen, die sich nicht durch lange Berichte oder komplexe Kennzahlen arbeiten möchten.

Ein zentrales Thema für fiindo: Einführende Inhalte zu Unternehmen, Branchen oder Finanzprodukten sind nützlich, ihre Erstellung ist jedoch oft zeitintensiv. Deshalb sollte im Projekt ein Ansatz entwickelt werden, wie sich kurze Videos mithilfe von KI weitgehend automatisiert erzeugen lassen, passend für ein App-Format im Stil von Reels.

Projektauftakt: Aufgabenstellung und Erwartungsabgleich

Zusammenarbeit im Projekt: Team, Mentor und fiindo
Das Projektteam bestand aus Rissal Hedna, Gabriel Santos, Christelle Maaß und mir, Theresa Machacek. Durch unterschiedliche fachliche Hintergründe vereinte das Team Kompetenzen in Künstlicher Intelligenz, Design und Projektmanagement. Diese interdisziplinäre Aufstellung war besonders hilfreich, da die Aufgabenstellung sowohl technische als auch konzeptionelle Aspekte umfasste.

Begleitet wurde das Projekt durch unseren Mentor Dr. Matthias Kerzel, der den Prozess mit fachlichen Impulsen, kritischen Rückfragen und einer externen Perspektive unterstützte.

Auf Seiten von fiindo erfolgte die Zusammenarbeit eng mit Dustin Klass, Christoph Kurze und Melanie Gabriel. Der regelmäßige Austausch war insbesondere deshalb hilfreich, weil er kontinuierliches Feedback, konkrete Hinweise zur praktischen Umsetzbarkeit sowie Einblicke in die Arbeitsweise eines FinTech-Start-ups ermöglichte. Dadurch konnten Zwischenergebnisse frühzeitig eingeordnet, Anforderungen präzisiert und der Prototyp zielgerichtet an der Produktvision von fiindo ausgerichtet werden.

Studierende, Mentor und fiindo beim Projekttermin

Arbeiten im Start-up-Umfeld
Die Zusammenarbeit mit fiindo war von kurzen Entscheidungswegen und einer praxisnahen Arbeitsweise geprägt. Ideen wurden früh eingebracht, in überschaubaren Teilschritten überprüft und bei Bedarf unmittelbar angepasst. Anstelle einer langen Vorab-Festlegung aller Anforderungen wurden Zwischenergebnisse frühzeitig erstellt, gemeinsam reflektiert und daraus die weiteren Arbeitsschritte abgeleitet. Wie Dustin Klass dazu treffend einordnete: „In einem Start-up ist das Umfeld ständig in Bewegung. Anpassungsfähigkeit ist deshalb nicht nur im Alltag entscheidend, sondern auch in der Projektarbeit.“ Dieses iterative Vorgehen ermöglichte es, Veränderungen im Projektverlauf systematisch aufzugreifen und gleichzeitig konsequent auf ein belastbares Ergebnis hinzuarbeiten.

Zur Sicherung der Verlässlichkeit wurden in wöchentlichen Terminen der aktuelle Stand transparent gemacht, offene Punkte priorisiert und Zuständigkeiten klar definiert. Dadurch blieb der Projektverlauf auch bei Anpassungen jederzeit nachvollziehbar und steuerbar; Rückmeldungen konnten zeitnah berücksichtigt und Fortschritte kontinuierlich dokumentiert werden.

Vom Konzept zum Prototyp: Modulare Pipeline für KI-Videogenerierung
Um den KI-gestützten Video-Workflow konkret nachvollziehbar zu machen, wurde der Prototyp Schritt für Schritt modular aufgebaut. In einer ersten Recherche- und Konzeptphase wurden passende KI-Tools bewertet und der konkrete Use Case für fiindo eingegrenzt. Darauf aufbauend entstand eine Systemarchitektur, die die Zielstruktur der Pipeline sowie die benötigten Bausteine definiert. Anschließend wurden die zentralen Module – Skriptgenerierung, Voiceover, Hintergrundmusik und visuelle Darstellung – jeweils separat entwickelt und getestet. Im nächsten Schritt wurden diese Komponenten in einer automatisierten Pipeline zusammengeführt, sodass aus strukturierten Finanzdaten schrittweise ein vollständiger Videoentwurf entsteht. Abschließend wurde der Workflow mit unterschiedlichen Inhalten erprobt und iterativ optimiert, um Verständlichkeit, Ablauf und Ergebnisqualität weiter zu verbessern.

Studierende und Projektpartner bei der Prototyp-Präsentation

Ein greifbares Ergebnis
Am Ende des Projekts liegt ein funktionsfähiger Prototyp vor, der den vorgesehenen KI-gestützten Prozess zur Videogenerierung nachvollziehbar abbildet und die einzelnen Schritte der Pipeline in einem konsistenten Ablauf zusammenführt. Das Ergebnis wurde gemeinsam mit dem Projektpartner fiindo bewertet und als tragfähige Grundlage für die weitere Produktentwicklung eingeordnet. Insbesondere bietet der Prototyp einen belastbaren Ausgangspunkt, um das Feature weiter auszubauen und perspektivisch in die geplante App zu integrieren.

Aus studentischer Perspektive zeigt das Projekt, dass sich komplexe, praxisnahe Fragestellungen unter realen Rahmenbedingungen strukturiert bearbeiten lassen und innerhalb eines begrenzten Zeitfensters zu umsetzungsorientierten Ergebnissen führen können.

Ein Projekt mit nachhaltigem Mehrwert
Das Praxisprojekt mit fiindo im Prototyping LAB von nextMedia.Hamburg hat auf sehr anschauliche Weise gezeigt, wie viel Potenzial in der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, Medien und Wirtschaft steckt. Die Zusammenarbeit mit fiindo war dabei nicht nur fachlich bereichernd, sondern auch besonders inspirierend, weil Ideen offen geteilt, gemeinsam weitergedacht und kontinuierlich in Richtung einer praxistauglichen Lösung entwickelt wurden. Ein herzlicher Dank gilt fiindo, insbesondere Dustin Klass, Christoph Kurze und Melanie Gabriel, für das Vertrauen, die Offenheit und das wertvolle Feedback während des gesamten Projekts. Ebenso geht ein Dank an nextMedia.Hamburg für den Rahmen, der solche Kooperationen ermöglicht und innovative Projektarbeit in dieser Form unterstützt.