Anlässlich des Safer Internet Days (SID) am 10. Februar 2026, verwandelte sich das infocafe Neu-Isenburg in einen lebendigen Lernort rund um das Thema Künstliche Intelligenz (KI). Unter dem Motto „Together for a better internet“ setzten sich Kinder, Jugendliche und die Betreuenden intensiv mit den Chancen und Herausforderungen von KI auseinander. Nach dem Fokus auf Desinformation im Netz im Vorjahr, stand diesmal das praktische Erleben und kritische Hinterfragen von KI-Anwendungen im Mittelpunkt des SID. Die Eindrücke des Tages zeigen: KI ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern Teil des Alltags – und macht neugierig auf mehr.
Was wurde genau gemacht?
Die Teilnehmenden produzierten im infocafe mehrere 5-Sekunden-Kurzvideos – komplett mit KI-Unterstützung und unter strenger Wahrung der Datensouveränität. Der Clou: Der gesamte Workflow, von der Idee bis zum fertigen Clip, lief ausschließlich lokal auf dem Projektrechner der Einrichtung ab. Keine Cloud-Dienste, keine externen Anbieter, keine Daten, die das Haus verließen. Trotz dieser bewussten Beschränkung überzeugten die Ergebnisse durch überraschend hohe Qualität. Die Erstellung eines Clips dauerte etwa fünf Minuten – ein Zeitrahmen, der zeigt, was bereits heute möglich ist. Mit mehr Zeit, mehr Technik und etwas Feinjustierung steckt hier noch deutlich mehr Potenzial.
Der technische Ablauf – von der Idee zum fertigen KI-Video
Zunächst setzten sich die Teilnehmenden mit der Frage auseinander, wo und wie sie KI im Alltag bereits begegnen – und was sie über die Technologie gehört haben. Mit diesem ersten Bewusstsein für die Rolle von KI ging es direkt in die kreative Phase: Die Aufgabe lautete, sich eine kurze Filmszene vorzustellen, in der KI eine zentrale Rolle spielt. Konkret sollte es eine 5-Sekunden-Sequenz sein, die KI entweder vorstellt oder in Aktion zeigt.
Doch eine vage Idee reicht nicht aus, um ein präzises KI-Ergebnis zu erzielen. Hier kam die Herausforderung: KI braucht klare Anweisungen. Um die oft noch groben Szenenbeschreibungen der Teilnehmenden in verwertbare Prompts zu verwandeln, nutzte das Team eine lokale, schnelle Large Language Model (LLM)-Instanz – ebenfalls komplett offline und ohne Datenweitergabe. Dieses LLM half dabei, die Szenenbeschreibungen nach einem festen Schema zu verfeinern:
Zeitlicher Ablauf (Core Actions): Was passiert wann? Wie bewegt sich das Subjekt? Gibt es eine Entwicklung in der Szene?
Visuelle Details (Visual Details): Stil, Farben, Beleuchtung, Kameraperspektive – aber auch Texturen, Wetter oder Kleidung.
Audio-Elemente (Audio): Soundkulisse, Umgebungsgeräusche, Soundeffekte oder Voiceover.
Mit der präzisierten Szenenbeschreibung ging es in die letzte Phase: die Qualitätskontrolle. Die Teilnehmenden prüften gemeinsam, ob die detaillierte Beschreibung noch ihrer ursprünglichen Vorstellung entsprach. Erst nach dieser Freigabe wurde der finale Prompt an die lokale KI übergeben, die das Video generierte.
Und das Ergebnis? Wer möchte kann sich auf der Seite des Infocafe die Filme anschauen Ergebnisse und Impulse vom SID26 – infocafe Neu-Isenburg (Öffnet in einem neuen Tab)
Ziel des Projekts war es, KI greifbar und verständlich zu machen – und zwar auf mehreren Ebenen:
1. KI verstehen, nicht mystifizieren. Viele wissen zwar, dass KI auf komplexen stochastischen Systemen basiert. Doch sobald man mit ihr interagiert, neigen selbst rationale Köpfe dazu, ihr menschliche Eigenschaften zuzuschreiben. Diese Anthropomorphisierung ist zwar menschlich, aber gefährlich: Sie führt dazu, dass KI als „schwarze Magie“ wahrgenommen wird – dabei läuft sie auf jedem modernen Rechner lokal, wenn Zeit und Ressourcen stimmen. Der Workshop sollte zeigen: KI ist kein Zauber, sondern ein Werkzeug.
2. Praktische Grenzen erleben – und überwinden. Oft wird KI auf die einfache Formel „Prompt rein, Ergebnis raus“ reduziert. Doch wie das Video-Projekt zeigte: KI braucht Präzision. Jedes Detail muss vorgegeben werden – und genau hier stößt reine Sprache an ihre Grenzen. Die Erfahrung, wie aufwendig es ist, eine genaue Vorstellung in eine maschinengerechte Anweisung zu übersetzen, war ein zentrales Lernziel. Diese Erkenntnis fließt direkt in ein Folgeprojekt ein: Dort wird es darum gehen, ein Bild zu erstellen, das einer sehr genauen Vorstellung entspricht – und warum das so viel komplexer ist, als „einfach nur einen Prompt zu schreiben“.
