KI im Content-Management: Warum sich echte Effizienz erst hinter den Kulissen zeigt
Eine neue Landingpage in wenigen Minuten texten, Produktbeschreibungen automatisiert erstellen oder gleich mehrere Sprachversionen vorbereiten: Künstliche Intelligenz hat die Content-Produktion erheblich beschleunigt. Was früher Stunden dauerte, ist heute teilweise nach wenigen Klicks erledigt. Doch in vielen Marketingabteilungen zeigt sich ein Widerspruch. Obwohl deutlich mehr Inhalte entstehen, bleiben Veröffentlichungsprozesse langwierig und die erhofften Kosteneinsparungen überschaubar.
Ob sich der Einsatz künstlicher Intelligenz tatsächlich lohnt, hängt deshalb nicht allein von der Geschwindigkeit der Texterstellung ab. Entscheidend sind die gesamten Abläufe im Content-Management. Wie groß das wirtschaftliche Potenzial einer direkten KI-Integration ausfällt, können Unternehmen beispielsweise mit dem ROI-Rechner von FirstSpirit anhand ihrer individuellen Anforderungen kalkulieren.
Der Flaschenhals liegt häufig nicht beim Schreiben
Ein fertiger Text ist noch lange kein veröffentlichter Inhalt. Gerade in größeren Unternehmen durchlaufen Landingpages, Produktinformationen und Kampagnen mehrere Stationen, bevor sie online gehen. Fachabteilungen prüfen Aussagen, Übersetzungen werden abgestimmt und Redaktionen kümmern sich um Formatierungen, Freigaben und die technische Einpflege.
Wird KI außerhalb des Content-Management-Systems eingesetzt, kommen weitere Arbeitsschritte hinzu.
Texte müssen zwischen Anwendungen übertragen, nachbearbeitet und in bestehende Seitenstrukturen eingebaut werden. Die zunächst eingesparte Zeit geht dadurch teilweise wieder verloren.
Genau hier bietet eine direkte Integration von KI in das CMS Vorteile. Redaktionsteams können Inhalte innerhalb ihrer gewohnten Arbeitsumgebung erstellen, bearbeiten und für die Veröffentlichung vorbereiten. Medienbrüche werden reduziert, vorhandene Informationen lassen sich leichter nutzen und wiederkehrende Aufgaben können effizienter organisiert werden.
Wenn der KI-Einsatz zur Kostenfalle wird
Wie groß die Lücke zwischen technologischen Möglichkeiten und wirtschaftlichen Ergebnissen sein kann, zeigt eine Untersuchung der MIT-Initiative NANDA. Demnach flossen weltweit bereits zwischen 30 und 40 Milliarden US-Dollar in generative KI. Dennoch konnten 95 Prozent der betrachteten Unternehmen keinen messbaren geschäftlichen Nutzen nachweisen.
Ein weiteres Problem ist die Qualität automatisiert erzeugter Inhalte.
Der Begriff „Workslop“ beschreibt KI-Ergebnisse, die auf den ersten Blick brauchbar erscheinen, anschließend jedoch umfangreiche Korrekturen erfordern.
BetterUp Labs und das Stanford Social Media Lab beziffern die dadurch verursachten Produktivitätskosten auf durchschnittlich rund 186 US-Dollar pro Mitarbeitendem und Monat. Für große Organisationen können daraus erhebliche wirtschaftliche Belastungen entstehen.
Solche Zahlen machen deutlich, warum Unternehmen den Erfolg ihrer KI-Initiativen nicht ausschließlich an eingesparter Schreibzeit oder zusätzlichen Textmengen messen sollten. Auch Kontrolle, Nachbearbeitung und organisatorische Aufwendungen gehören in die Rechnung.
Wie aus Zeitersparnis ein belastbarer Geschäftswert wird
Eine realistische Wirtschaftlichkeitsanalyse beginnt mit den Aufgaben, die im Tagesgeschäft tatsächlich anfallen. Wie lange benötigt ein Team für die Erstellung einer Kampagnenseite? Welcher Aufwand entsteht bei Übersetzungen? Wie häufig müssen bestehende Inhalte aktualisiert werden?
FirstSpirit nutzt für entsprechende Berechnungen unter anderem intern erhobene Bearbeitungszeiten. Als Ausgangswerte dienen beispielsweise rund 65 Minuten für Text und Aufbau einer Kampagnenseite sowie 30 Minuten für eine manuelle Übersetzung.
Diese Praxiswerte werden mit wissenschaftlichen Erkenntnissen zum Produktivitätspotenzial künstlicher Intelligenz kombiniert.
Berücksichtigt werden unter anderem Forschungsarbeiten von Noy und Zhang, Plitt und Masselot sowie Peng und Kollegen.
Für die individuelle Kalkulation kommen unternehmensspezifische Angaben hinzu. Dazu zählen beispielsweise der Umfang des Content-Bestands, geplante neue Seiten, Sprachversionen und durchschnittliche Personalkosten.
Dem bisherigen manuellen Aufwand werden anschließend die verbleibenden Kosten der KI-gestützten Bearbeitung gegenübergestellt. Dazu gehören auch die technische Einrichtung und notwendige Qualitätssicherungen.
Warum die Größe des Content-Bestands entscheidend ist
Besonders interessant wird die Kalkulation für Unternehmen, die umfangreiche Websites betreiben oder Inhalte regelmäßig in mehreren Sprachen veröffentlichen.
Ein Beispiel: Müssen 500 Produktseiten aktualisiert und anschließend für drei internationale Märkte angepasst werden, entstehen zahlreiche wiederkehrende Arbeitsschritte. Schon wenige eingesparte Minuten pro Vorgang können sich über den gesamten Content-Bestand zu einer erheblichen Zeitersparnis summieren.
Allerdings fällt dieser Effekt je nach Unternehmen unterschiedlich aus. Eine kleine Website mit seltenen Änderungen besitzt andere Automatisierungspotenziale als ein internationaler Onlineshop mit Tausenden Produktinformationen.
Pauschale Aussagen über prozentuale Effizienzsteigerungen helfen bei Investitionsentscheidungen daher nur begrenzt. Aussagekräftiger ist eine Berechnung anhand der eigenen Arbeitsprozesse.
Nicht mehr produzieren, sondern schneller veröffentlichen
Der wirtschaftliche Nutzen künstlicher Intelligenz zeigt sich vor allem dort, wo sie bestehende Abläufe sinnvoll ergänzt. Wenn Content, Produktinformationen und internes Wissen direkt im CMS verfügbar sind, lassen sich unnötige Zwischenschritte vermeiden und redaktionelle Ressourcen gezielter einsetzen.
Für Unternehmen verschiebt sich damit auch die entscheidende Erfolgskennzahl.
Nicht die Menge automatisch generierter Inhalte steht im Mittelpunkt, sondern die Frage, wie schnell hochwertige Informationen veröffentlicht und aktuell gehalten werden können.
Wer diese Potenziale für den eigenen Content-Betrieb beziffern möchte, kann den ROI-Rechner von FirstSpirit nutzen, um unterschiedliche Szenarien gegenüberzustellen und die Wirtschaftlichkeit integrierter KI auf Basis konkreter Unternehmensdaten einzuschätzen.
Titelbild: Ron Lach (Pexels)
