In vielen Marketing- und Entwicklungsteams ist Adobe Photoshop seit Jahren gesetzt. Entsprechend aufmerksam werden Projekte verfolgt, die eine Alternative versprechen. Eines davon ist Artcraft: Ein Entwickler arbeitet an einer Bildbearbeitung, die KI-Funktionen in den Mittelpunkt stellt und als Gegenentwurf zur Adobe Creative Cloud gedacht ist. Das Werkzeug befindet sich derzeit noch in Entwicklung.
Die Motivation dahinter ist nicht neu. Kritik an hohen Lizenzkosten und an der Cloud-Anbindung – also der Kopplung von Software, Konto und Dateiablage an die Infrastruktur des Herstellers – begleitet Adobe seit Längerem. Dass ein einzelner Entwickler in diesem Umfeld ein eigenes Produkt aufsetzt, zeigt vor allem eines: Die technischen Hürden für Bildbearbeitungssoftware sind durch KI-Modelle gesunken.
Was sich belastbar sagen lässt – und was nicht
Zum jetzigen Zeitpunkt ist Artcraft ein Projekt in Arbeit, kein fertiges Produkt. Wer heute Budgets plant oder Prozesse umstellt, sollte das auseinanderhalten. Angaben zu Funktionsumfang, Reife, Preismodell oder Verfügbarkeit lassen sich seriös erst beurteilen, wenn eine Version vorliegt, die sich im Tagesbetrieb testen lässt.
Sinnvoll ist deshalb ein anderer Umgang mit solchen Meldungen: nicht als Kaufentscheidung, sondern als Anlass, die eigene Werkzeugkette zu inventarisieren. Welche Aufgaben erledigen Teams tatsächlich in Photoshop? Wie viele davon sind reine Routine – Freistellen, Retusche, Formatableitungen, Exporte in Webformate? Und wie viele erfordern tiefe gestalterische Arbeit?
Warum Alternativen betriebswirtschaftlich interessant sind
Lizenzkosten sind in mittelständischen Unternehmen selten der größte Posten, aber sie skalieren mit der Teamgröße. Relevanter ist meist die Abhängigkeit: Wenn Dateiformate, Pinsel, Vorlagen, Farbprofile und Freigabeprozesse an einen Anbieter gebunden sind, entsteht ein Wechselaufwand, der weit über die monatliche Gebühr hinausgeht.
Genau hier setzen neue Werkzeuge an. Sie treten nicht an, jede Funktion eines über Jahrzehnte gewachsenen Programms nachzubauen, sondern decken die häufigsten Arbeitsschritte ab – oft schneller, weil KI-Modelle Aufgaben wie Masken oder Objektentfernung weitgehend automatisiert erledigen.
Prüfraster für die Evaluierung
Wer KI-gestützte Bildwerkzeuge bewertet, sollte über die reine Funktionsliste hinausschauen. Bewährt haben sich folgende Fragen:
- Datenfluss: Werden Bilder lokal verarbeitet oder an einen Dienst übertragen? Das ist für Kundenmaterial und unveröffentlichte Produktbilder entscheidend.
- Formatkompatibilität: Lassen sich bestehende Arbeitsdateien öffnen, oder beginnt die Bibliothek bei null?
- Exportqualität: Unterstützt das Werkzeug moderne Webformate wie WebP oder AVIF und saubere Farbprofile?
- Automatisierbarkeit: Gibt es Schnittstellen oder Kommandozeilenwerkzeuge, um Stapelverarbeitung in bestehende Pipelines einzubinden?
- Betriebsmodell: Einmalkauf, Abonnement oder nutzungsabhängige Abrechnung – und wie verhält sich das bei wachsendem Team?
- Projektreife: Steht hinter der Software ein tragfähiges Modell, das Wartung über Jahre plausibel macht?
Der letzte Punkt verdient besondere Aufmerksamkeit. Ein Werkzeug, das von einer einzelnen Person entwickelt wird, kann technisch überzeugen und trotzdem ein Risiko für geschäftskritische Prozesse sein. Für Nebenstränge – schnelle Social-Media-Grafiken, interne Mockups, Bildoptimierung – ist das Risiko überschaubar. Für die zentrale Produktion von Kampagnenmaterial gelten andere Maßstäbe.
Einbindung in Web-Workflows
In Webprojekten endet Bildbearbeitung nicht beim Export. Das Content-Management-System übernimmt Zuschnitte, Responsive-Varianten und Komprimierung – in TYPO3 etwa über Bildverarbeitungsbibliotheken und definierte Cropping-Varianten. Je klarer diese Grenze gezogen ist, desto weniger hängt der Gesamtprozess an einem einzelnen Desktop-Programm.
Eine praktische Konsequenz: Wer heute Designprozesse so aufsetzt, dass Quelldateien in offenen oder zumindest weit verbreiteten Formaten vorliegen und automatisierte Schritte außerhalb des Grafikprogramms stattfinden, hält sich Optionen offen. Der spätere Wechsel eines Werkzeugs wird dann zur Frage der Gewöhnung, nicht zum Migrationsprojekt.
KI-Funktionen brauchen klare Regeln
Mit generativen Bildfunktionen kommen Fragen hinzu, die rein technische Vergleiche nicht beantworten. Teams sollten festlegen, in welchen Fällen KI-Retusche zulässig ist, wie veränderte Bilder dokumentiert werden und welches Material grundsätzlich unbearbeitet bleibt – etwa bei Produktabbildungen oder in redaktionellen Kontexten. Solche Leitplanken sind unabhängig vom konkreten Werkzeug nützlich und lassen sich jetzt schon formulieren.
Einordnung
Artcraft ist heute vor allem ein Signal: Der Markt für Bildbearbeitung öffnet sich, weil KI-Modelle Aufgaben übernehmen, die früher spezialisierte Software erforderten. Für Web- und Softwareprojekte heißt das weniger, kurzfristig Lizenzen zu kündigen, als Prozesse portabel zu halten – offene Formate, Automatisierung außerhalb des Grafikprogramms, dokumentierte Übergabepunkte ins CMS. Wer das vorbereitet, kann neue Werkzeuge testen, sobald sie reif sind, ohne die bestehende Produktion zu gefährden.
