KI im Digital Asset Management: Dein ultimativer Guide zur AI-gestützten Medienverwaltung

Marvin Erdner 15.1.2025

Von Verschlagwortung bis Produktbeschreibung: So optimiert künstliche Intelligenz deine Prozesse

Inhalt
  1. KI im Digital Asset Management – Chancen und Vorteile
  2. Challenges und Nachteile von KI in DAM-Software
  3. Einsatz von KI im Digital Asset Management
  4. Fazit: KI + DAM = Die Zukunft von Digital Asset Management?

Heutzutage arbeiten immer mehr Firmen für die Erstellung ihrer Marketingmaterialien mit Freelancer*innen zusammen, was gleich mehrere Vorteile bietet: Kosten können besser geplant und der Workload nach Bedarf angepasst werden. Die Zusammenarbeit mit Externen bringt jedoch auch einige Hürden mit sich.

Was tun Marketingteams etwa, sobald ein Bild oder eine andere Datei nicht mehr wieder auffindbar ist? Seit Längerem haben sich dafür sogenannte DAM-Systeme bewährt. Diese Tools fürs Digital Asset Management dienen als cloudbasierten Speicherort für Videos, Texte, Designs und Layouts aller Art und bestechen dadurch, dass verschiedene Stakeholder von überall auf sie zugreifen können.

Aktuelle KI-Entwicklungen kehren dabei auch bei DAM-Tools ein und lösen das nächste Problem, welches sich aus der Kooperation mit freiberuflichen Personen ergeben kann: die Benennung der Dateien, besser bekannt als Verschlagwortung. Dieser Artikel wirft einen Blick auf KI im Digital Asset Management – und warum sie die Zukunft der digitalen Datenverwaltung darstellen könnte.

KI im Digital Asset Management – Chancen und Vorteile

Die Verwaltung digitaler Inhalte ist für Unternehmen heute wichtiger denn je – doch mit der schieren Menge an Dokumenten nimmt die Komplexität ebenso zu wie die Anforderungen an effiziente Produktionen von Marketingkampagnen. Hier kommt künstliche Intelligenz ins Spiel. Als innovative Technologie eröffnet sie neue Möglichkeiten, den Überblick zu behalten und nachhaltig zu arbeiten.

Innerhalb des Digital Asset Managements kannst du dich bei Verwaltung, Organisation und Nutzung digitaler Inhalte durch AI unterstützen lassen, um monotone Arbeitsschritte zu automatisieren. Ein anschauliches Beispiel ist die Verschlagwortung der Assets. Denn die integrierte KI zeigt dir die relevantesten Schlüsselbegriffe, um das File später in der Suchzeile wiederfinden zu können. Zudem lassen sich die Metadaten wie Tags, Title und Description vollautomatisch generieren und taggen.

Und auch wenn die Verschlagwortung bisher nicht immer erfolgreich stattfand, hilft künstliche Intelligenz weiter: Ein DAM-System kann nämlich auch Assets finden, die zwar zum Suchbegriff passen, aber nicht so benannt wurden. Dies ist als semantische Suche bekannt.

Zusätzlich hilft die künstliche Intelligenz beim Verfassen von Produkttexten – sofern die Assets lückenlos gepflegt und die Verschlagwortung mit relevanten Details durchgeführt wurde. Daher integrieren einige DAM-Anbieter Funktionen eines klassischen PIM-Systems (Product Information Management) in ihre Software.

Somit gibt es mehrere Vorteile für die Nutzung eines DAM-Tools und besonders eines mit KI-Funktionen:

  • Effizienzsteigerung, da sich die Suche maßgeblich verkürzen lässt
  • Zeitersparnis durch die Generierung der Metatexte und Tags sowie die Verwendung für Produktbeschreibungen
  • Erkennung von Dubletten oder unvollständigen Dateien
  • Single Truth of Source, also ein zentraler Punkt für die Ablage, Bearbeitung und Archivierung sämtlicher Assets
  • Sicherheit dank der Einhaltung der DSGVO sowie der Beachtung von Urheberrechten
  • Generelle Entlastung des Teams sowie gesparte Personalkosten für ineffiziente oder korrigierende Arbeitsschritte

Challenges und Nachteile von KI in DAM-Software

Während die Möglichkeiten von KI für Digital Assets zwar beeindruckend sind, offenbart sich jedoch in Realität eine Diskrepanz zwischen Anspruch und Wirklichkeit: Algorithmen stoßen bei der Präzision ihrer Erkennung noch an ihre Grenzen. Bilddateien sind unter Umständen nicht leicht verständlich oder Logos bleiben für die KI eines Medienmanagement-Systems (MAM) unbekannt.

Selbst moderne KI kann nicht immer hundertprozentig akkurat verschlagworten und einige relevanten Informationen wie Artikelnummern, Nutri-Scores, Klassifizierungen, ISO-Normen, Verwendungszwecke oder Freigabestatus lassen sich nicht KI-generieren. Diese müssen daher ausnahmslos immer von einem Menschen manuell aus einer anderen Quelle (z. B. ERP) herangezogen werden.

Wenn du also KI im Digital Asset Management nutzen möchtest, solltest du folgende Tipps beherzigen:

  1. Mache dir klar, wo KI helfen kann und wo (noch) ihre Grenzen liegen.
  2. Prüfe immer die Datenqualität.
  3. Setze künstliche Intelligenz dort ein, wo sie gute Resultate bringen kann.
  4. Checke die Arbeitsergebnisse KI-generierter Metadaten und Produkttexte.
  5. Biete Schulungen für dein Team an.
  6. Teste mehrere Softwarelösungen und entscheide dich für die, die am besten zu deinem Use Case passt.

Darum sollte KI in DAM niemals das einzige Entscheidungskriterium sein, wenn du ein Tool auswählen möchtest.

Einsatz von KI im Digital Asset Management

Einer der Anbieter von DAM-Systemen mit KI ist 4ALLPORTAL. Innerhalb der All-in-One-Lösung kannst du die KI-Funktionen wie automatische Verschlagwortung sowie Generierung von Produktbeschreibungen ausgehend der Metadaten nutzen.

Allerdings bestechen noch weitere Faktoren, die für eine Implementierung des Tools sprechen:

  • Neben dem zentralen Ort für Medienverwaltung lassen sich dank API noch weitere Systeme der Warenwirtschaft, E-Commerce-Plattformen, Marktplätze und CRM nahtlos integrieren. Das bringt eine bessere Datenqualität sowie eine einfachere Stammdatenpflege.
  • Ein umfangreicher Zugriffs-, Bearbeitungs- und Freigabe-Workflow ermöglicht effizientes und ortsunabhängiges Arbeiten des ganzen Teams sowie externer Mitarbeiter*innen.
  • 4ALLPORTAL lässt sich entweder on-premise oder in der Cloud-Version nutzen. Bei der Wahl von Cloud sorgt das Attribut Hosted in Germany dafür, dass unter strengen Datenschutzbestimmungen und mit hoher IT-Security gearbeitet wird.
  • Durch mehrere Möglichkeiten der Datenanalyse kannst du die Customer Journey (Kundenerfahrung) verbessern und die Qualität deiner Assets optimieren.
Screenshot der KI-gestützten Bilderkennung von 4ALLPORTAL mit zwei Füchsen

Die KI von 4ALLPORTAL erkennt die beiden Füchse im Bild und ordnet sie dementsprechend ein.

Die Software richtet sich grundsätzlich an alle B2B-Unternehmen, die ein DAM-System benötigen – vorrangig im Mittelstand bis zu oberen Großkonzernen. Die genaue Branche spielt eine ebenso untergeordnete Rolle wie die Datei-Art oder die angestrebten Marketingkanäle.

KI-basierte Gesichterkennung nach Parametern

4ALLPORTAL setzt bei der KI-basierten Gesichtserkennung einige Parameter ein, um die spätere Suche nach diesem Bild zu erleichtern.

4ALLPORTAL hilft also als KI-gestütztes System so weit, wie künstliche Intelligenz unterstützen kann. Es schließt zudem mit seinen manuellen Features die oben genannten Lücken, die künstliche Intelligenz derzeit (noch) nicht abdeckt.

Fazit: KI + DAM = Die Zukunft von Digital Asset Management?

KI verspricht, das Digital Asset Management grundlegend zu verändern, indem sie smarte Lösungen für die wachsende Komplexität digitaler Inhalte bietet. Von automatischer Verschlagwortung über Duplikaterkennung bis zur Textgenerierung – künstliche Intelligenz für DAM-Tools macht das Arbeiten mit Dateien effizienter, schneller und intuitiver. Sogar, wenn dein Unternehmen so groß ist, dass du auf externe Freelancer zurückgreifen willst.

Mit Tools wie 4ALLPORTAL kannst du die aktuellen Stärken von KI für dein Business nutzen, gleichzeitig aber die Challenges so gut wie möglich überwinden. Denn auch wenn künstliche Intelligenz gerne als Lösung für alles gehandelt wird, Datenqualität sowie manuelle Arbeitsschritte bleiben zwingend notwendig. Und bei deiner Auswahl einer passenden DAM-Integration solltest du auf andere Kriterien achten als auf smarte Funktionen ohne wirklichen Mehrwert.

Natürlich entwickelt sich auch KI im Digital Asset Management rasant weiter und sobald die Übernahme mehrerer Schritte weiter von der Technologie übernommen wird, bist du mit dem 4ALLPORTAL in deinem Tech Stack bereits gewappnet.

Marvin Erdner
Autor*In
Marvin Erdner

Marvin ist Redakteur bei OMR Reviews. Nach seinem Studium in Englisch und Spanisch an der Uni Augsburg zog der gebürtige Hannoveraner nach Hamburg. Dort ist er im Fitnessstudio, im Kino oder in einem der Sushirestaurants anzutreffen. Neben der Leidenschaft für Sprachen interessiert er sich für digitales Marketing und praktische Onlinetools.

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