Artificial intelligence in digital asset management: automation with a sense of proportion
Die Verwaltung digitaler Inhalte wird für Unternehmen zunehmend komplex. Während früher wenige hundert Bilder und Dokumente ausreichten, produzieren Marketing- und Kommunikationsabteilungen heute täglich große Mengen an Content für verschiedene Kanäle. Diese Entwicklung stellt klassische Ansätze im Content-Management vor erhebliche Herausforderungen.
Digital Asset Management (DAM) Systeme haben sich als Antwort auf diese Komplexität etabliert. Mittlerweile erweitern KI-Funktionen die Möglichkeiten dieser Plattformen erheblich. Doch wo liegen die tatsächlichen Vorteile, und welche Grenzen sollten Unternehmen beachten?
DAM als Fundament der Content-Strategie
Ein DAM-System organisiert digitale Inhalte systematisch. Bilder, Videos, Dokumente und andere Assets werden zentral gespeichert, mit Metadaten versehen und über definierte Workflows verwaltet. Dabei stehen nicht nur technische Aspekte im Vordergrund, sondern auch organisatorische: Wer bearbeitet welche Inhalte? Wie werden Markenrichtlinien eingehalten? Welche Freigabeprozesse gelten?
Unternehmen mit professionellem DAM berichten regelmäßig von messbaren Verbesserungen: kürzere Suchzeiten, weniger Doppelarbeit, einheitlichere Markenführung. Diese Effekte verstärken sich mit der Menge und Vielfalt der verwalteten Assets.
KI-Funktionen in der Praxis
Moderne DAM-Systeme nutzen verschiedene KI-Technologien, um manuelle Arbeitsschritte zu reduzieren:
Automatische Bilderkennung analysiert hochgeladene Assets und vergibt Schlagworte. Statt manuell zu verschlagworten, erkennt das System eigenständig Objekte, Szenen oder Farben. Die Qualität dieser Funktionen hat sich in den letzten Jahren deutlich verbessert, erreicht aber nicht in allen Bereichen die Präzision menschlicher Bearbeitung.
Texterkennung (OCR) extrahiert Text aus Bildern und PDFs, macht diese durchsuchbar und ermöglicht eine automatische Kategorisierung. Besonders bei großen Dokumentenbeständen zeigt sich hier ein klarer Nutzen.
Ähnlichkeitssuche findet verwandte Assets basierend auf visuellen Merkmalen. Das erleichtert die Wiederverwendung bestehender Inhalte und hilft bei der Konsistenz von Kampagnen.
Metadaten-Vorschläge lernen aus bestehenden Datenmustern und schlagen passende Kategorien oder Tags vor. Diese Funktion wird mit der Zeit präziser, da sie auf den spezifischen Datenbestand des Unternehmens trainiert wird.
Grenzen und realistische Erwartungen
KI-Funktionen sind hilfreich, aber nicht fehlerfrei. Automatische Verschlagwortung kann unpassende oder zu generische Begriffe vergeben. Bilderkennung funktioniert bei standardisierten Motiven besser als bei abstrakten oder sehr spezifischen Inhalten. Unternehmen sollten daher KI als Unterstützung verstehen, nicht als vollständigen Ersatz für menschliche Bewertung.
Besonders bei markenspezifischen oder rechtlich sensiblen Inhalten bleibt die finale Kontrolle durch Fachkräfte unverzichtbar. KI kann Vorarbeiten leisten und Routine-Aufgaben übernehmen, strategische Entscheidungen und kreative Bewertungen liegen weiterhin beim Menschen.
Konkrete Anwendungsszenarien
Ein Medienunternehmen nutzt KI-gestützte Bilderkennung, um täglich hunderte Pressefotos automatisch zu kategorisieren. Die Zeitersparnis beträgt etwa 60 Prozent gegenüber manueller Bearbeitung. Gleichzeitig hat das Unternehmen einen zweistufigen Freigabeprozess etabliert: KI macht Vorschläge, Redakteure prüfen und ergänzen.
Ein Industriekonzern setzt auf automatisierte Metadaten-Pflege für technische Dokumentationen. OCR-Funktionen extrahieren Produktnummern und Spezifikationen aus Datenblättern, das System ordnet diese automatisch den entsprechenden Produktfamilien zu. Manuelle Nacharbeiten sind meist nur bei ungewöhnlichen Formaten nötig.
Ein Handelsunternehmen verwendet KI für die Produktfotografie-Verwaltung. Das System erkennt Produktkategorien, Farben und Verwendungskontexte, wodurch die Bildsuche für Kataloge und Online-Shops deutlich effizienter wird.
Technische Umsetzung und Plattformen
Die meisten modernen DAM-Systeme bieten heute KI-Funktionen an oder ermöglichen deren Integration über APIs. Plattformen wie Pimcore setzen auf modulare Ansätze, bei denen KI-Komponenten je nach Bedarf aktiviert und konfiguriert werden können.
Bei der Auswahl sollten Unternehmen auf Flexibilität achten. KI-Technologien entwickeln sich schnell, starre Systeme können hier zum Nachteil werden. Wichtig sind auch Datenschutz-Aspekte: Werden Assets zur Analyse an externe Services übertragen? Welche Daten speichern die KI-Module?
Implementierung und Change Management
Die Einführung KI-gestützter DAM-Funktionen erfordert oft Anpassungen in bestehenden Workflows. Teams müssen lernen, mit automatischen Vorschlägen umzugehen und diese sinnvoll zu bewerten. Gleichzeitig ändern sich Rollen: Statt reiner Datenpflege stehen strategische und kreative Aufgaben im Vordergrund.
Erfolgreiche Implementierungen beginnen meist mit einzelnen, klar abgegrenzten Anwendungsfällen. Sobald das Team Vertrauen in die Technologie gefasst hat, lassen sich weitere Funktionen ergänzen.
Wirtschaftliche Betrachtung
Die Investition in KI-gestützte DAM-Systeme amortisiert sich typischerweise über eingesparte Arbeitszeit. Bei Unternehmen mit mehr als 10.000 Assets pro Jahr zeigen sich meist bereits im ersten Jahr messbare Einsparungen. Langfristig entstehen zusätzliche Vorteile durch bessere Asset-Nutzung und konsistentere Markenführung.
Entscheidend ist eine realistische Kosten-Nutzen-Rechnung, die sowohl Lizenzkosten als auch Implementierungs- und Schulungsaufwände berücksichtigt.
Ausblick
KI im Digital Asset Management befindet sich noch in der Entwicklung. Neue Funktionen wie automatische Video-Analyse oder KI-gestützte Content-Erstellung werden die Möglichkeiten weiter erweitern. Unternehmen, die heute fundierte DAM-Strukturen aufbauen und erste KI-Erfahrungen sammeln, schaffen die Basis für zukünftige Innovationen.
Die Technologie ist ausgereift genug für den produktiven Einsatz, aber noch nicht perfekt. Wer sie als Werkzeug versteht und realistische Erwartungen hat, kann bereits heute erhebliche Effizienzgewinne erzielen.
Fazit
asioso (www.asioso.com) ist der ideale Partner für diesen Weg. Mit umfassender Expertise in Digitalstrategien, Content-Prozessen und technologischer Implementierung begleitet asioso Unternehmen ganzheitlich – von der Analyse über die Systemauswahl und -anpassung bis hin zur Schulung der Teams. Dabei steht stets der Mensch im Mittelpunkt: KI wird nicht als Selbstzweck verstanden, sondern als Werkzeug, das klug und mit Augenmaß eingesetzt wird.
Wer heute mit asioso auf ein zukunftsfähiges, KI-gestütztes DAM setzt, schafft nicht nur Ordnung im Datenbestand, sondern legt den Grundstein für nachhaltigen digitalen Erfolg.
Managing digital content is becoming increasingly complex for companies. While a few hundred images and documents used to be enough, marketing and communication departments now produce large amounts of content for various channels every day. This development poses considerable challenges for traditional approaches to content management.
Digital asset management (DAM) systems have established themselves as the answer to this complexity. AI functions are now significantly expanding the possibilities of these platforms. But what are the actual benefits and what limits should companies be aware of?
DAM as the foundation of the content strategy
A DAM system systematically organizes digital content. Images, videos, documents and other assets are stored centrally, provided with metadata and managed via defined workflows. The focus is not only on technical aspects, but also on organizational aspects: Who processes which content? How are brand guidelines adhered to? Which approval processes apply?
Companies with professional DAM regularly report measurable improvements: shorter search times, less duplication of work, more consistent brand management. These effects increase with the quantity and variety of assets managed.
AI functions in practice
Modern DAM systems use various AI technologies to reduce manual work steps:
Automatic image recognition analyzes uploaded assets and assigns keywords. Instead of manually assigning keywords, the system independently recognizes objects, scenes or colors. The quality of these functions has improved significantly in recent years, but does not achieve the precision of human processing in all areas.
Text recognition (OCR) extracts text from images and PDFs, makes them searchable and enables automatic categorization. There is a clear benefit here, especially with large document inventories.
Similarity search finds related assets based on visual characteristics. This makes it easier to reuse existing content and helps with the consistency of campaigns.
Metadata suggestions learn from existing data patterns and suggest suitable categories or tags. This function becomes more precise over time as it is trained on the company's specific database.
Limits and realistic expectations
AI functions are helpful, but not error-free. Automatic keywording can assign inappropriate or overly generic terms. Image recognition works better with standardized motifs than with abstract or very specific content. Companies should therefore see AI as a support, not as a complete replacement for human evaluation.
Final control by specialists remains indispensable, especially for brand-specific or legally sensitive content. AI can carry out preparatory work and routine tasks, but strategic decisions and creative assessments remain the responsibility of humans.
Concrete application scenarios
A media company uses AI-supported image recognition to automatically categorize hundreds of press photos every day. The time saved is around 60 percent compared to manual processing. At the same time, the company has established a two-stage approval process: AI makes suggestions, editors check and add to them.
An industrial group relies on automated metadata maintenance for technical documentation. OCR functions extract product numbers and specifications from data sheets and the system automatically assigns them to the corresponding product families. Manual rework is usually only necessary for unusual formats.
A retail company uses AI for product photography management. The system recognizes product categories, colors and usage contexts, making image searches for catalogs and online stores much more efficient.
Technical implementation and platforms
Most modern DAM systems today offer AI functions or enable their integration via APIs. Platforms such as Pimcore rely on modular approaches in which AI components can be activated and configured as required.
Companies should pay attention to flexibility when making their selection. AI technologies are developing rapidly, and rigid systems can be a disadvantage here. Data protection aspects are also important: Are assets transferred to external services for analysis? What data do the AI modules store?
Implementation and change management
The introduction of AI-supported DAM functions often requires adjustments to existing workflows. Teams have to learn how to deal with automatic suggestions and evaluate them sensibly. At the same time, roles change: Instead of pure data maintenance, the focus is on strategic and creative tasks.
Successful implementations usually start with individual, clearly defined use cases. As soon as the team has gained confidence in the technology, further functions can be added.
Economic consideration
The investment in AI-supported DAM systems typically pays for itself in terms of saved working time. For companies with more than 10,000 assets per year, measurable savings can usually be seen in the first year. In the long term, additional benefits arise from better asset utilization and more consistent brand management.
The decisive factor is a realistic cost-benefit calculation that takes into account license costs as well as implementation and training expenses.
Outlook
AI in digital asset management is still in the development phase. New functions such as automatic video analysis or AI-supported content creation will further expand the possibilities. Companies that set up sound DAM structures today and gain initial AI experience are creating the basis for future innovations.
The technology is mature enough for productive use, but not yet perfect. Those who understand it as a tool and have realistic expectations can already achieve considerable efficiency gains today.
Conclusion
asioso (www.asioso.com) is the ideal partner for this journey. With comprehensive expertise in digital strategies, content processes and technological implementation, asioso provides companies with holistic support - from analysis to system selection and adaptation to team training. The focus is always on people: AI is not seen as an end in itself, but as a tool that is used wisely and with a sense of proportion.
Anyone who opts for a future-proof, AI-supported DAM with asioso today is not only creating order in their database, but also laying the foundation for sustainable digital success.
asioso bietet ganzheitliche Lösungen für die digitale Transformation. Mit Expertise in CMS, PIM, DAM, E-Commerce und UX-Design helfen wir Unternehmen, ihre Prozesse zu optimieren und ihre digitale Präsenz zu stärken. Als ausgezeichneter Arbeitgeber arbeiten wir nachhaltig, bilden Nachwuchskräfte aus und liefern durch strategisches Denken, Kreativität und umfangreiche Projekterfahrung wirkungsvolle Lösungen.
asioso offers holistic solutions for digital transformation. With expertise in CMS, PIM, DAM, e-commerce and UX design, we help companies to optimize their processes and strengthen their digital presence. As an award-winning employer, we work sustainably, train young talent and deliver effective solutions through strategic thinking, creativity and extensive project experience.
Ganzheitliche Lösungen für die digitale Transformation
Ganzheitliche Lösungen für die digitale Transformation
Pimcore ermöglicht ein effizientes Omnichannel-Produktmanagement, indem es zentrale Funktionen wie Product Information Management (PIM), Digital Asset Management (DAM) und Content Management (CMS) in einer Plattform vereint. Produktdaten lassen sich zentral, strukturiert und in mehreren Sprachen verwalten, während digitale Assets wie Bilder und Dokumente direkt mit den Produkten verknüpft werden können. Dank der kanalneutralen Architektur können Produktinformationen einfach und automatisiert in verschiedene Ausgabekanäle wie Online-Shops, Marktplätze, mobile Apps oder Printkataloge ausgespielt werden. Workflows, Benutzerrollen und Schnittstellen zu Systemen wie ERP oder CRM sorgen für effiziente Prozesse und reibungslose Zusammenarbeit zwischen Abteilungen. Dadurch unterstützt Pimcore Unternehmen dabei, konsistente und aktuelle Produktinformationen bereitzustellen, die Time-to-Market zu verkürzen und die Kundenerfahrung über alle Touchpoints hinweg zu verbessern.
Pimcore enables efficient omnichannel product management by combining central functions such as product information management (PIM), digital asset management (DAM) and content management (CMS) in one platform. Product data can be managed centrally, structured and in multiple languages, while digital assets such as images and documents can be linked directly to the products. Thanks to the channel-neutral architecture, product information can be easily and automatically displayed in various output channels such as online stores, marketplaces, mobile apps or print catalogs. Workflows, user roles and interfaces to systems such as ERP or CRM ensure efficient processes and smooth collaboration between departments. As a result, Pimcore supports companies in providing consistent and up-to-date product information, shortening time-to-market and improving the customer experience across all touchpoints.
Solutions
Ganzheitliche Lösungen für die digitale Transformation
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Pimcore ermöglicht ein effizientes Omnichannel-Produktmanagement, indem es zentrale Funktionen wie Product Information Management (PIM), Digital Asset Management (DAM) und Content Management (CMS) in einer Plattform vereint. Produktdaten lassen sich zentral, strukturiert und in mehreren Sprachen verwalten, während digitale Assets wie Bilder und Dokumente direkt mit den Produkten verknüpft werden können. Dank der kanalneutralen Architektur können Produktinformationen einfach und automatisiert in verschiedene Ausgabekanäle wie Online-Shops, Marktplätze, mobile Apps oder Printkataloge ausgespielt werden. Workflows, Benutzerrollen und Schnittstellen zu Systemen wie ERP oder CRM sorgen für effiziente Prozesse und reibungslose Zusammenarbeit zwischen Abteilungen. Dadurch unterstützt Pimcore Unternehmen dabei, konsistente und aktuelle Produktinformationen bereitzustellen, die Time-to-Market zu verkürzen und die Kundenerfahrung über alle Touchpoints hinweg zu verbessern.
Pimcore enables efficient omnichannel product management by combining central functions such as product information management (PIM), digital asset management (DAM) and content management (CMS) in one platform. Product data can be managed centrally, structured and in multiple languages, while digital assets such as images and documents can be linked directly to the products. Thanks to the channel-neutral architecture, product information can be easily and automatically displayed in various output channels such as online stores, marketplaces, mobile apps or print catalogs. Workflows, user roles and interfaces to systems such as ERP or CRM ensure efficient processes and smooth collaboration between departments. As a result, Pimcore supports companies in providing consistent and up-to-date product information, shortening time-to-market and improving the customer experience across all touchpoints.
