AI Video Tools in der Videoproduktion

Wie wir 2025 mit KI arbeiten (und warum das Menschliche entscheidender wird)

2025 ist das Jahr, in dem KI-Tools nicht mehr nur experimentelle Spielereien sind, sondern ernstzunehmende Produktionswerkzeuge für professionelle Animationsstudios und Filmagenturen. Die Entwicklungen der letzten Monate haben eine Schwelle überschritten: Was vor zwei Jahren noch Science-Fiction war, ist heute Teil unseres täglichen Workflows bei Jojomoto.

Aber (und das ist entscheidend ) KI hat unsere Arbeit nicht ersetzt. Sie hat sie transformiert. Wo früher stundenlange manuelle Arbeit nötig war, können wir heute in Minuten iterieren. Wo früher technische Grenzen kreative Ideen bremsten, haben wir heute Werkzeuge, die unserer Fantasie folgen können. Und genau hier liegt die Spannung: KI macht vieles möglich, aber ohne menschliche Kreativität, Erfahrung und Entscheidungskraft bleiben diese Möglichkeiten bloße Pixelwolken.

In diesem Artikel zeigen wir euch, welche AI Video Tools 2025 den Unterschied machen, wie wir sie bei konkreten Projekten einsetzen, und warum die menschliche Komponente dadurch nicht weniger, sondern wichtiger wird.

Der Stand 2025: Diese AI Video Tools verändern die Branche

Die KI-Landschaft für Videoproduktion hat sich 2025 dramatisch weiterentwickelt. Während 2023 noch einzelne experimentelle Tools dominierten, haben wir heute ein ausgereiftes Ökosystem professioneller AI Video Tools, die nahtlos in Produktions-Workflows integrierbar sind.

Runway Gen-4 & Aleph

Runway hat mit Gen-4 (März 2025) einen Quantensprung vollzogen. Was Gen-3 begonnen hat, perfektioniert Gen-4: konsistente Charaktere über verschiedene Szenen hinweg, kontrollierbare Kameraführung, und eine physikalische Genauigkeit, die vorher unmöglich schien. Die Gen-4 Turbo-Version (April 2025) macht das Ganze noch schneller und kosteneffizienter.

Der echte Game-Changer kam im Juli 2025 mit Aleph: Ein System, das nicht nur Videos generiert, sondern existierende Videos editieren kann. Objekte hinzufügen, entfernen, Beleuchtung ändern, Kamerawinkel neu generieren. All das auf Basis von Text-Prompts. Für Motion Designer bedeutet das: KI wird vom Generierungs- zum Editing-Tool.

Warum das für Filmagenturen relevant ist: Gen-4 Reference Images erlauben es, Brand Guidelines und Styleguides direkt in die Generierung einzuspeisen. Corporate Identity bleibt erhalten, während KI die technische Execution übernimmt.

OpenAI Sora 2:

Im September 2025 brachte OpenAI Sora 2 auf den Markt – und diesmal mit einem Feature, das Sora 1 schmerzlich vermissen ließ: synchronisiertem Audio. Sora 2 generiert nicht nur Videos mit beeindruckender Physik-Genauigkeit, sondern auch passende Soundscapes, Dialoge und Soundeffekte.

Das Cameo-Feature ist vielleicht spannend für Erklärvideo-Produktionen: Kunden können sich selbst in animierte Szenen einfügen lassen, mit ihrer eigenen Stimme und das mit robusten Identity-Safeguards, die Missbrauch verhindern. Haben wir aber noch nie eingesetzt.

Für Motion Designer relevant: Sora 2's Storyboard-Funktion erlaubt frame-by-frame Kontrolle mit Keyframes. Endlich professionelle Kontrolle statt reinem Prompt-Gambling.

Nano Banana Pro

Während Runway und Sora auf Video fokussieren, hat Google mit Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image, August 2025) und Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image, November 2025) den Bereich Image Generation und Editing revolutioniert.

Das Besondere: Nano Banana versteht natürliche Sprache für präzise Bild-Edits, kann Text in mehreren Sprachen direkt in Bilder rendern, und, dank Integration mit Google Search, Bilder mit realem World Knowledge generieren (Karten, Infografiken mit akkuraten Daten, aktuelle Wetter-Visualisierungen).

Der Vorteil für Animationsstudios: Nano Banana Pro hält Charaktere über mehrere Edits hinweg konsistent, perfekt für Asset-Entwicklung und Storyboarding.

ComfyUI

Während die großen Namen wie Runway und Sora Schlagzeilen machen, passiert die eigentliche Revolution im Workflow-Bereich: ComfyUI hat sich 2025 als das Schweizer Messer für KI-Videoproduktion etabliert.

ComfyUI ist ein node-basiertes, visuelles Interface, das verschiedene KI-Modelle (Stable Diffusion, Flux, HunyuanVideo, Mochi, LTX-2, Wan 2.1) in custom Workflows verbindet. Statt jedes Tool einzeln zu nutzen, können Studios eigene Produktions-Pipelines bauen:

  • Batch-Processing: Hunderte von Variationen automatisiert generieren
  • Multi-Model-Workflows: Image-to-Video kombiniert mit Style Transfer, gefolgt von Upscaling
  • Automation: Workflows, die über Nacht laufen und morgens fertige Assets liefern
  • ComfyUI Copilot (März 2025): KI-gestützte Workflow-Erstellung – beschreibe was du willst, Copilot baut den Workflow

Für Agenturen mit hohem Output: ComfyUI ist der Unterschied zwischen "wir probieren mal KI aus" und "KI ist fester Bestandteil unserer Produktion".

KI-Integration in den Produktions-Workflow: Wo wir welche Tools einsetzen

Bei Jojomoto haben wir KI nicht als Ersatz, sondern als Beschleuniger in jeder Produktionsphase integriert. Hier unsere Tool-Map für 2025:

Phase 1: Konzeptentwicklung & Pre-Production

Herausforderung: Vom ersten Briefing zur visuellen Idee – traditionell viel Trial-and-Error.

AI Video Tools im Einsatz:

  • ChatGPT-4 + Claude: Brainstorming für Storytelling-Ansätze, Metaphern-Entwicklung
  • Nano Banana Pro: Rapid Visual Concepting – aus Text-Beschreibungen werden erste Mood-Referenzen
  • Runway Gen-4 Image-to-Video: Storyboard-Frames in animierte Sequenzen verwandeln für erste Timing-Tests

Was KI nicht kann: Die richtige Geschichte finden. Das Verständnis, welche Metapher für welche Zielgruppe funktioniert. Die Entscheidung, welcher Ansatz die Botschaft am besten transportiert. Das bleibt menschliche Expertise.

Phase 2: Asset Creation & Stilentwicklung

Herausforderung: Von der Idee zur konsistenten Visual Library.

AI Video Tools im Einsatz:

  • Midjourney / Flux / Nano Banana: Style Exploration und Asset-Generierung
  • ComfyUI + ControlNet: Konsistente Character-Variationen aus verschiedenen Winkeln
  • RunwayML Infinite Image: Background-Erweiterungen für nahtlose Panoramen
  • Topaz Gigapixel AI: Upscaling von AI-generierten Assets auf Produktionsqualität

Workflow-Beispiel:

  1. Stil-Referenz in Nano Banana erstellen
  2. Character-Turnaround mit ComfyUI + ControlNet generieren (Front, Side, Back, 3/4)
  3. In Illustrator nachbearbeiten für finale Kontrolle
  4. Als Asset-Library für Animation exportieren

Was KI nicht ersetzt: Das Auge für Details. Die Entscheidung, welche Variante "richtig" aussieht. Die Anpassung an Brand Guidelines. Die finalen 20% Qualität, die ein gutes Asset von einem großartigen unterscheiden.

Phase 3: Animation & Motion

Herausforderung: Assets zum Leben erwecken mit flüssigen, natürlichen Bewegungen.

AI Video Tools im Einsatz:

  • Runway Gen-4: Motion Reference für komplexe Character-Animationen
  • Seedance: Für uns ein Tool, das kleinere Hintergrundelemente mit dezenten Animationen versehen kann

Der Hybrid-Ansatz:Wir nutzen KI-generierte Motion als Referenz, nicht als finales Produkt. Ein Animator kann von einem Runway-generierten Walk Cycle lernen, ihn anpassen und mit der präzisen Kontrolle von After Effects oder Blender finalisieren.

Warum nicht 100% KI? Weil KI-Animation oft zu "smooth" ist, echte, charaktervolle Animation braucht Breaks, Asymmetrie, Personality. Das kommt von menschlichen Animatoren.

Phase 4: Post-Production & Sound

Herausforderung: Der letzte Schliff – Farbkorrektur, Sound Design, Vertonung.

AI Video Tools im Einsatz:

  • ElevenLabs / Play.ht: Voice-Over Generierung (mit menschlicher Qualitätskontrolle!)
  • Adobe Podcast AI: Audio-Enhancement und Noise Reduction
  • Sora 2 Audio: Soundscape-Generierung für Hintergrundgeräusche
  • Runway Color Grade AI: Erste Farbkorrektur-Päss

Wichtig: Sound ist das emotionale Rückgrat eines Films. KI kann technische Arbeit abnehmen (Noise Reduction, Stem Separation), aber die kreative Entscheidung, welcher Sound unterstützt die Emotion der Szene, bleibt menschlich.

Der Game-Changer: ComfyUI und Workflow-Automation

Lass uns tiefer in ComfyUI eintauchen, weil das Tool 2025 zum heimlichen MVP für professionelle Studios geworden ist.

Was macht ComfyUI so besonders?

1. Workflow-Thinking statt Tool-Hopping

Traditionell: Midjourney für Image → Download → Runway für Video → Download → Topaz für Upscale → Download → After Effects

Mit ComfyUI: Ein Workflow verbindet alle Schritte. Änderung im ersten Schritt? Der gesamte Rest läuft automatisch neu durch.

2. Batch-Processing für Scale

Ein Beispiel: Für die HubSpot Insta Reels produzieren wir wöchentlich Content. ComfyUI-Workflows erlauben uns:

  • 10 Style-Variationen eines Konzepts in einer Nacht generieren
  • Automatisches A/B-Testing verschiedener Farbpaletten
  • Konsistente Assets über Monate hinweg

3. Custom Nodes für spezifische Needs

Die ComfyUI-Community entwickelt ständig Custom Nodes:

  • Wan 2.2: Loop-Animationen mit perfekten Seamless Transitions
  • HunyuanVideo: Text-to-Video mit professioneller Qualität
  • LTX-2: Real-time Video Generation
  • Mochi: Präzise Prompt-Adherence für komplexe Szenen

Case Study von Jojomoto: simple system

Theorie ist schön, aber wie sieht KI-Integration in der Realität aus? Schauen wir uns ein konkretes Projekt an: simple system – Einkaufsplattform B2B (2025, 1:41 Min.).

Das Projekt

Kunde: simple system (B2B Einkaufsplattform)
Challenge: "Was bietet simple system für den Einkauf im Unternehmen?" – und dabei KI so einsetzen, dass es professionell aussieht
Stil: 3D Animation, Fotocollage, Video, KI Animation, Walkthrough Video
Die KI-Challenge: "KI konsitent zu generieren, dass es über den Film verteilt eingesetzt werden kann"

Wie wir KI eingesetzt haben

1. Konzeptphase:

  • Sonet für Brainstorming verschiedener B2B-Erklär-Ansätze
  • Nano Banana für erste visuelle Konzepttests (Corporate vs. Friendly vs. Technical)

2. Asset Creation:Hier kam der KI-Anteil zum Tragen:

  • Hintergrund-Environments: 3D-Büro-Szenen mit Seedance generiert, dann in Cinema4D erweitert und optimiert
  • UI-Elemente: Teilweise KI-generierte Interface-Mockups (Nano Banana), von uns nachbearbeitet für Klarheit
  • Fotocollage-Elemente: Mix aus Stock-Fotos und KI-generierten Bildern für nahtlose Übergänge

3. Animation:

  • 3D-Animation traditionell (Cinema 4D)
  • KI-Videos für gleichbleinde Charaktere
  • Runway für Motion-Referenzen bei dynamischen Kamera-Moves

4. Integration:Das Schwierigste: KI-generierte Elemente so zu integrieren, dass sie nicht nach "AI Slop" aussehen:

  • Color Grading aller KI-Elements für visuelle Konsistenz
  • Grain/Texture-Overlay für einheitlichen Look
  • Manuelle Nachbearbeitung jeder KI-Sequenz (Kanten glätten, Artefakte entfernen)

Die Learnings

Was funktioniert hat:

  • KI für schnelle Iteration in der Konzeptphase
  • KI für Backgrounds und Filler-Content (spart Zeit ohne Qualitätsverlust)
  • Hybrid-Ansatz: KI generiert, Mensch finalisiert

Was nicht funktioniert hat:

  • Rein KI-generierte Character-Animation (zu unpräzise für B2B-Kontext)
  • KI für Interface-Details (UI muss pixelgenau sein, KI halluziniert gerne Buttons)
  • One-Click-Solutions (jede KI-Generation brauchte manuelles Fine-Tuning)

Das Ergebnis: "Sehr positiv" Kundenfeedback, Portfolio-Link: simple system – Einkaufsplattform

Die Wahrheit: KI sparte uns etwa 30% Produktionszeit – aber nur, weil wir die richtigen 70% menschlicher Arbeit investiert haben, um KI-Output auf Produktionsniveau zu bringen.

Die Grenzen von AI Video Tools (und warum sie wichtig sind)

2025 ist KI beeindruckend. Aber sie ist nicht magisch. Und genau das Verständnis der Grenzen unterscheidet professionelle Studios von Amateuren.

Was KI nicht kann (und absehbar nicht können wird)

1. Intentionalität verstehen

KI generiert auf Basis von Patterns, nicht auf Basis von Intention. Ein menschlicher Designer fragt: "Was soll diese Szene beim Zuschauer auslösen?" KI fragt: "Was sieht statistisch ähnlich aus wie der Prompt?"

Beispiel: Bei der Diakonisches Werk Rheinland-Westfalen-Lippe e.V.-Serie ging es um sensible soziale Themen. Die Darstellung von Menschen in schwierigen Lebenslagen erfordert Empathie, Würde, Respekt. Werte, die KI nicht versteht. Jedes Character-Design, jede Szene wurde von uns so gestaltet, dass sie die Menschlichkeit der Betroffenen betont, nicht ihre Probleme. Das kann keine KI.

2. Konsistenz über lange Formate

Gen-4 ist besser geworden, aber ein konsistenter Character über einen 2-Minuten-Film? Ohne manuelles Nacharbeiten kaum möglich. Bei Serien-Produktionen (Medudoc – Training Videos) ist KI aktuell noch zu unzuverlässig.

3. Marken-Compliance und rechtliche Sicherheit

KI-Modelle sind auf Milliarden von Bildern trainiert, darunter copyrighted Content. Ein KI-generiertes Bild kann versehentlich zu nah an einer geschützten Marke sein, ohne dass du es merkst. Für B2B-Kunden ein No-Go.

Unsere Lösung: Jedes KI-generierte Asset wird durch unsere Designer gecheckt und bei Bedarf angepasst. Rechtssicherheit kommt vor Geschwindigkeit.

4. Die letzten 20% Qualität

KI kommt schnell auf 80% Qualität. Von 80% auf 100% dauert genauso lang wie traditionell, weil hier Mikro-Entscheidungen zählen: Kerning in Typo, Easing-Curves in Animation, subtile Farbverschiebungen für Mood.

Professionelle Studios erkennt man daran, dass sie diese 20% nicht skippen.

Was KI besser kann als Menschen

Seien wir ehrlich: KI ist in manchen Bereichen überlegen.

1. Exploration & Recherche

Komplexes Thema verstehen und 100 Style-Variationen in 10 Minuten? Für einen Konzepter/Designer unmöglich, für KI trivial. In der Konzeptphase ist das Gold wert.

2. Technische Grunt Work

Rotoscoping, Noise Reduction, Upscaling, Frame-Interpolation: Aufgaben, die technisch anspruchsvoll, aber kreativ uninteressant sind. Perfekt für KI.

3. Referenz-Material

Motion Reference für komplexe Bewegungen? Früher Stock Footage durchforsten, heute mit Runway in Sekunden generieren.

4. Personalisierung at Scale

100 personalisierte Varianten eines Videos für verschiedene Branchen? Manuell: Wochen. Mit ComfyUI-Workflows: Stunden.

Warum das Menschliche wichtiger wird, nicht unwichtiger

Hier die Paradoxie: Je besser KI wird, desto wichtiger wird menschliche Expertise. Warum?

1. Curation wird zur Kernkompetenz

Früher: Erstellen war schwer, Auswählen war einfach.
Heute: Erstellen ist einfach (KI macht's), Auswählen wird schwer (aus 1000 Varianten die richtige finden).

Die Fähigkeit, gutes von großartigem zu unterscheiden, ist 2025 wertvoller als die Fähigkeit, Pixel zu pushen.

2. Konzept schlägt Execution

KI hat die technische Execution demokratisiert. Jeder kann heute ein visuell "okay" aussehendes Video machen. Aber nicht jeder kann eine Geschichte finden, die berührt.

Bei unseren NGO-Projekten (WWF Kakao, NABU Untere Havel, Dorfbewegung Brandenburg) ist nicht die technische Umsetzung das Schwierige: es ist das Verständnis komplexer sozialer/ökologischer Zusammenhänge und deren Übersetzung in empathisches Storytelling.

3. Vertrauen und Verantwortung

Kunden kommen zu Jojomoto nicht nur für ein Video. Sie kommen für:

  • Beratung: Was ist die richtige Geschichte für ihre Zielgruppe?
  • Qualitätskontrolle: Wir garantieren, dass jedes Asset Brand-compliant und rechtssicher ist
  • Verantwortung: Wir stehen mit unserem Namen für das Ergebnis

KI kann ausführen, aber sie kann keine Verantwortung übernehmen.

4. Die menschliche Verbindung

Am Ende des Tages arbeiten Menschen mit Menschen. Die Fähigkeit, im Briefing die richtigen Fragen zu stellen, Zwischenergebnisse zu präsentieren, auf Kundenfeedback einzugehen, das kann keine KI ersetzen.

Bei Commercetools (Imageclips + Messefilme + laufende Social Media Kampagnen) ist unsere langfristige Partnerschaft nicht entstanden, weil wir fancy KI-Tools nutzen, sondern weil wir ihre komplexe Tech-Lösung verstehen und visuell übersetzen können.

Die Zukunft: Partner, nicht Ersatz

Wohin geht die Reise?

Kurzfristig (2025-2026):

  • Weitere Verbesserungen in Konsistenz und Kontrolle
  • Bessere Integration zwischen Tools
  • Mehr Custom Workflows und Automation
  • KI wird zum Standard-Tool wie Photoshop

Mittelfristig (2027-2029):

  • Echte Echtzeit-Generation wird Standard
  • Multimodale Generation (Text + Video + Audio + 3D in einem Tool)
  • KI-Assistenten, die komplexe Briefings verstehen und umsetzen
  • Die technische Execution wird fast vollständig automatisierbar sein

Was sich nicht ändern wird:

  • Die Notwendigkeit von Storytelling
  • Die Wichtigkeit von Empathie im Design
  • Der Wert von Erfahrung und Intuition
  • Die menschliche Fähigkeit, zu verstehen, was wichtig ist

Fazit: KI als Katalysator, nicht als Konkurrent

Bei Jojomoto nutzen wir 2025 KI in praktisch jeder Produktionsphase. Und trotzdem haben wir nicht weniger, sondern mehr menschliche Arbeitskraft im Team.

Warum? Weil KI uns von der technischen Grunt Work befreit und mehr Zeit gibt für das, was wirklich zählt:

  • Mit Kunden über ihre Geschichten sprechen
  • Die richtige narrative Struktur finden
  • Jeden Frame mit Intention gestalten
  • Qualität garantieren, die begeistert

Die richtigen AI Video Tools – Runway Gen-4, Sora 2, Nano Banana, ComfyUI – sind Gamechanger. Aber nur in den Händen von Studios, die verstehen, dass Technologie ein Werkzeug ist, keine Lösung.

Die Zukunft der Videoproduktion ist nicht KI oder Mensch. Sie ist KI und Mensch und die spannendsten Projekte entstehen genau dort, wo beides zusammenkommt.

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