KI-Agenten im Digital Asset Management

Die Vision ist technisch grundsätzlich umsetzbar.

KI-Agenten übernehmen definierte Rollen entlang des Content-Lifecycles:

• Analyse vergangener Content-Performance

• automatische Anreicherung von Assets

• Prüfung rechtlicher Risiken

• Erstellung von Varianten

• Steuerung von Workflows über Systeme hinweg

In dieser Vorstellung wird das DAM zur zentralen Steuerungsinstanz für digitalen Content. Es reagiert nicht nur – es handelt voraus.

Diese Vision ist nicht falsch. Aber sie funktioniert nicht überall gleich gut.

In realen DAM-Projekten zeigt sich ein deutlich differenzierteres Bild.

KI-Agenten funktionieren heute sehr zuverlässig bei:

• klar abgegrenzten Aufgaben
• regelbasierten Prozessen
• eindeutig definierten Kriterien

Typische Beispiele:

• automatische Metadaten-Anreicherung
• Klassifikation von Assets
• einfache Variantenbildung
• Qualitäts- und Vollständigkeitschecks

An Grenzen stossen KI-Agenten hingegen bei:

• autonomen Entscheidungen ohne klare Governance
• komplexen Bewertungen von Zusammenhängen
• unternehmensspezifischer Marken-, Risiko- oder Rechtslogik
  

Aus heutiger Sicht raten wir klar von folgenden Ansätzen ab:

• End-to-End-Autonomie ohne menschliche Kontrolle
• KI-Agenten ohne klar definierte Rollen und Zuständigkeiten
• Automatisierung ohne dokumentierte Entscheidungslogik
• «Black-Box-KI» bei marken- oder rechtsrelevanten Inhalten

Nicht, weil die Technologie unreif ist – sondern weil Organisation, Datenbasis und und klare Regeln oft fehlen.

Autonomie ist kein Feature, das man aktiviert. Sie ist das Ergebnis von Struktur.

Unternehmen, die KI-Agenten sinnvoll einsetzen wollen, benötigen:

• klare Content-Standards
• definierte Rollen und Verantwortlichkeiten
• konsistente Metadatenmodelle
• nachvollziehbare Governance-Regeln
• saubere, verlässliche Daten

Erst wenn diese Grundlagen vorhanden sind, kann Autonomie kontrolliert wachsen.

1. Mit klaren Agentenrollen starten – nicht mit Vollautomatisierung
2. Governance vor Automatisierung definieren
3. Datenqualität priorisieren, nicht Tool-Funktionen
4. KI als Entlastung verstehen, nicht als Ersatz
5. Den eigenen Reifegrad realistisch einschätzen

Nicht jedes Unternehmen muss heute KI-Agenten einsetzen. Aber jedes Unternehmen sollte heute die Grundlagen dafür schaffen.

KI-Agenten sind kein kurzfristiger Trend.
Sie sind ein sinnvoller nächster Schritt im Digital Asset Management.

Doch Autonomie entsteht nicht durch Technologie allein.
Sie entsteht durch klare Regeln, saubere Daten und realistische Erwartungen.

Wer heute diese Grundlagen schafft, wird morgen profitieren.