Künstliche Intelligenz revolutioniert unsere Welt und die Art, wie wir arbeiten: KI-basierte Systeme und Tools ermöglichen einen völlig neuen Grad an Prozessautomatisierung und Effizienz. Ihr Potenzial, den Geschäftserfolg langfristig zu steigern, ist groß – doch in der Praxis tun sich viele Unternehmen schwer: Laut dem Analystenhaus Gartner werden 30 Prozent aller KI-Projekte bereits nach dem Proof of Concept wieder eingestellt, also noch bevor sie überhaupt einen Mehrwert in der Organisation erzielen können.
In der aktuellen Ausgabe von The Latest Think widmen wir uns daher der Frage, welche konkreten Strategien erforderlich sind, damit KI-Implementierungen den Business Value von Geschäftsprozessen tatsächlich steigern können. In diesem Blogartikel richten wir den Blick auf drei ausgewählte Use Cases im Product Content Management – und auf die typischen Stolpersteine, die es dabei zu überwinden gilt.
Das Wichtigste auf einen Blick:
- KI ist ein zentraler Bestandteil moderner Digitalisierungsstrategien und ermöglicht die Automatisierung und Optimierung von Geschäftsabläufen.
- KI-Tools haben sich in verschiedenen Unternehmensbereichen bereits etabliert, insbesondere im Marketing und im Product Content Management.
- Mangelnde Datenqualität, unzureichende Strukturen und fehlende Klarheit über den geschäftlichen Nutzen können den Erfolg von KI-Initiativen beeinträchtigen.
- Ein durchdachtes Vorgehen und das Verständnis bewährter Praktiken im Zusammenhang mit KI-Implementierung sind entscheidend, um das volle Potenzial der Technologie auszuschöpfen.
KI im Product Content Management
Das Product Content Management umfasst alle Prozesse rund um die Erstellung, Verwaltung und Ausspielung von produktbezogenen Inhalten und wird zu den zentralen Aufgaben des Marketings gezählt. Richtig eingesetzt, kann KI dabei helfen, die Content-Prozesse zu beschleunigen, Ressourcen gezielter einzusetzen und die Qualität der Kommunikationsprozesse zu sichern – sei es intern oder im B2B-, B2C- oder D2C-Kontext.
- KI in der Texterstellung: schneller zu mehrsprachigem Content
Die automatisierte Texterstellung hat in vielen Unternehmen bereits Einzug gehalten. KI-Tools wie ChatGPT generieren Texte auf Knopfdruck – und in allen erforderlichen Sprachen. Gerade in international agierenden Unternehmen verkürzt das nicht nur die Time-to-Market, sondern reduziert auch den manuellen Aufwand im Content-Team erheblich.Damit die generative KI die gewünschten Texte liefern kann, braucht es jedoch eine saubere Datenbasis und klare redaktionelle Regeln, die sich auch in den Prompts widerspiegeln. Fehlen diese Voraussetzungen, besteht die Gefahr, dass Texte sachlich falsch, unpassend formuliert, inkonsistent oder markenfremd sind. Auch Übersetzungen müssen – trotz KI-Unterstützung – redaktionell überprüft werden, um kulturelle und sprachliche Nuancen zu berücksichtigen. Die größte Herausforderung besteht oft darin, den Spagat zwischen Automatisierung und redaktioneller Qualität zu meistern.
- KI in der Bildbearbeitung: Mehr Effizienz in der Medienproduktion
Ein weiteres Einsatzfeld von KI ist die Bildbearbeitung. Repetitive Aufgaben wie Maskierungen, Retuschen oder das Erstellen kanaloptimierter Derivate können an die KI abgegeben werden, sodass den Kreativteams mehr Zeit für die wirklich wichtigen Aufgaben bleibt, wie etwa die Aufgleisung von Kampagnen. Wie bei der Texterstellung gilt jedoch auch hier: Die Qualität der Ausgangsdaten ist entscheidend für das Ergebnis. Zudem braucht es klare Bearbeitungsrichtlinien. Besonders in sensiblen Einsatzbereichen oder bei marken- oder rechtlich relevanten Anpassungen ist ein Freigabeprozess unerlässlich.
- KI in der Ausspielung: Relevanter Content zur richtigen Zeit
Die zielgerichtete Ausspielung von Content ist eine zentrale Aufgabe im Product Content Management – und ein idealer Einsatzbereich für KI. Mit KI lassen sich Inhalte nicht nur automatisiert in den benötigten Formaten ausspielen, sondern auch situations- und zielgruppenspezifisch variieren – etwa für saisonale Kampagnen oder unterschiedliche Märkte. Das ermöglicht eine kanalübergreifende Kommunikation in Echtzeit und sichert gleichzeitig die Relevanz der Markenbotschaften. Gerade im Omnichannel-Marketing ist Kontext jedoch entscheidend – und kann nicht allein von der KI erschlossen werden. Es braucht ein tiefes Verständnis der Touchpoints und Zielgruppenbedürfnisse sowie eine klar definierte Regelbasis für die KI. Fehlen diese Leitplanken, kann es passieren, dass Inhalte zur falschen Zeit, im falschen Kanal oder in einer ungeeigneten Form ausgespielt werden.
Voraussetzungen für KI
Neben der Erstellung und Ausspielung von Inhalten kann KI auch bei der Verwaltung von digitalen Assets und der Orchestrierung von Workflows im gesamten Content-Ökosystem unterstützen – etwa durch KI-Tagging im Digital Asset Management-System oder durch die automatisierte Zuweisung von Aufgaben. Damit das möglich ist, müssen die grundlegenden Datenflüsse, Prozesse und Verantwortlichkeiten jedoch klar definiert und dokumentiert sein.
Anders gesagt: Wer KI sinnvoll einsetzen will, muss zuerst aufräumen – organisatorisch wie systemisch. Erst dann lässt sich das Potenzial intelligenter Automatisierung in jeglichen Bereichen voll ausschöpfen. Wie Unternehmen diesen Weg gestalten können – und welche Faktoren über Erfolg oder Misserfolg entscheiden, zeigen wir in der aktuellen Ausgabe von The Latest Think.
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