Die schnelllebige Medien- und Marketingbranche lebt von der Idee, von der Kreation und doch beinhaltet sie eine Vielzahl wiederkehrende Abläufe. Sie sind die Stütze erfolgreicher Projekte, besonders wenn es darum geht, den steigenden Anforderungen an Geschwindigkeit, Qualität und Flexibilität gerecht zu werden. Genau diese Abläufe sind es, die sich automatisieren lassen.
Mit dem Einsatz von Computern startete diese Entwicklung, wurde aber stets als lästig beiseitegeschoben, da auch ohne Automatisierung viel Geld verdient wurde. Heute lässt sie sich nicht mehr ignorieren.
Bereits frühzeitig in den 70er Jahren kam die Idee auf Ansätze schwacher Künstlicher Intelligenz (KI) zu nutzen, um wiederkehrende Aufgaben durch Maschinen erledigen zu lassen. Schon lange vor dem KI-Hype haben diese den Weg in unseren Alltag gefunden und entwickelten sich kontinuierlich weiter, um immer mehr Prozesse effizienter zu gestalten.
Ein kurzer Blick in die Vergangenheit zeigt z.B. das System ELIZA, ein von Joseph Weizenbaum 1966 entwickeltes Computerprogramm, das einfache textbasierte Konversationen führen konnte, sozusagen ein früher Vorläufer heutiger Chatbots. Diese frühen Automatisierungstechnologien basierten auf klar definierten Regeln, wie etwa Entscheidungsbäumen oder programmatischen If-Then-Logiken.
Auch heute beruhen viele Automatisierungen auf solchen grundsätzlichen Prinzipien, ergänzt durch leistungsstärkere Prozessoren, Algorithmen und Matrizen, die durch das Internet auf viel größere Daten zurückgreifen können.
Der Unterschied?
Moderne KI-Tools lernen aus Daten, um ihre Leistung zu verbessern, sind aber in ihrem Handlungsrahmen nach wie vor begrenzt und spezialisiert.
Gerade in der Medien- und Marketing-Branche, die oftmals Vorreiter für neue Technologien ist, bietet die neue Form der künstlichen Intelligenz einen klaren Mehrwert, insbesondere in den Bereichen Redaktionsplanung, Content-Erstellung und Datenanalyse.
Die Planung von Projekten, Aufgaben und Teams werden heute in Tools wie Jira, Trello, Asana, notion oder Monday vorgenommen, die einfache Automatisierungen nutzen, um Aufgaben zuzuweisen, Deadlines zu verfolgen und Projektpläne dynamisch anzupassen. Prozesse werden dadurch transparenter und Teams können sich auf kreative Aufgaben konzentrieren.
Marketingplattformen wie Hub Spot, Brevo oder Salesforce analysieren riesige Datenmengen und ermöglichen es, Kampagnen in Echtzeit anzupassen.
Automatisierte A/B-Tests oder Machine-Learning-Algorithmen helfen, Zielgruppen besser zu verstehen und individuell mit dem richtigen Format (CXJ) anzusprechen.
Aber die Automatisierung hat nicht nur den organisatorischen Projektablauf und die Zielgruppenansprache erfasst. Sie wird bereits für den Kern; die Erstellung von Inhalten eingesetzt. Automatisierte Contentmanagement Systeme und KI-gestützte Texterstellungstools wie z.B. Jasper oder Writesonic erstellen Vorlagen für Blogposts, Social-Media-Beiträge oder Produktbeschreibungen und helfen dabei, Inhalte nach klaren Vorgaben zu kuratieren. Die automatisiert erstellten Texte werden oftmals von KI generierten Bildern, Videos oder Banner aus Tools wie, Midjourney, Sora AI oder Adobe Firefly untermalt.
Und selbst für die früher sehr aufwendigen Post-Produktionsprozesse bieten Tools wie z.B. runway den perfekten Assistenten.
Trotz der Möglichkeiten der Automatisierung bleibt jedoch eines unverzichtbar: eine solide Basis aus klar definierten Prozessen und Strukturen.
Die Anwendungsfälle bzw. Use-Cases liegen durch gelernte Suchmaschinenabfragen, wie z.B. google & Co. oftmals auf der Hand und KI LLMs (Large Language Model) lassen sich so einfach wie niemals zu vor in den Alltag einbinden.
So muss man in diesen Tagen keine Angst mehr vor einem weißen Blattpapier haben, sollte man eine Gliederung für ein Konzept benötigen oder der Einstieg in eine Ideation schwerfallen, fragt man einfach ChatGPT, kann sofort loslegen und kann den Inhalten lediglich einen humanoiden Touch verleihen.
Automatisierung wirkt jedoch nur dann effizient, wenn sie in ein System eingebettet ist, das ihre Ergebnisse sinnvoll verarbeitet. Eine schlecht organisierte Redaktion wird durch ein neues Tool ggf. effizienter, aber nicht plötzlich qualitativ besser.
Vielmehr sollten Unternehmen ihre Workflows genau analysieren und darauf aufbauend entscheiden, wo Automatisierung den größten Nutzen bringen kann.
Hierzu müssen Automatisierungspotenziale vorurteilsfrei und unabhängig von KI und eventueller heute noch vorhandenen Budgets eruiert werden (Die Budgets werden schneller wegfallen als gedacht).
KI ist in diesem Kontext keine Revolution, sondern eine Evolution: Eine natürliche Weiterentwicklung bestehender Systeme, die zunehmend intelligente Entscheidungen treffen. Schwache KI kann hier schon jetzt beeindruckende Ergebnisse liefern, sei es durch Sprachverarbeitung (wie in SEO-Optimierung oder Chatbots), Bildbearbeitung (automatisierte Skalierung für verschiedene Plattformen) oder prädiktive Analysen.
Die Herausforderung besteht darin, die neuen Werkzeuge nicht als „magische Lösung“ zu betrachten, sondern sie gezielt in den Alltag zu integrieren.
Automatisierung ist kein Selbstzweck, sondern ein Instrument, das unverzichtbar in der Wertschöpfungskette geworden ist. Durch den Einsatz von (KI-basierter) Automatisierung lassen sich repetitive Aufgaben schneller und präziser erledigen, was in der Medien- und Marketingbranche entscheidend ist. Unternehmen, die ihre Workflows gezielt analysieren und optimieren, können Automatisierung nicht nur nutzen, um effizienter zu arbeiten, sondern auch, um ihre kreativen Potenziale besser auszuschöpfen.
Der Schlüssel liegt in der Balance zwischen Menschen und Maschine, Kreativität und Struktur sowie Tradition und Innovation.
Automatisierung ist vielleicht nicht neu, doch ihr Potenzial, den Arbeitsalltag zu vereinfachen, war noch nie größer.