Heutzutage fällt es Unternehmen zunehmend schwer, dem Konkurrenzdruck standzuhalten und eine große Anzahl an personalisierten Inhalten mit Wirkung zu erstellen. Marketingteams bemühen sich um mehr Engagement, höhere Conversions und messbare Geschäftsergebnisse über alle digitalen Touchpoints hinweg. Diese Aufgabe ist nicht leicht – und komplexer als je zuvor.
Die Lösung sind AI Agents, oder auch agentische KI. Dabei handelt es sich um ein KI-System, das autonom handeln, Entscheidungen treffen und sich, basierend auf vorgegebenen Zielen, an seine Umgebung anpassen kann. Diese technologische Innovation wird mittlerweile in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt, zum Beispiel im Kundenservice, E-Commerce oder Digital Asset Management.
Bynder ist die erste KI-gestützte DAM-Plattform mit agentischer KI. Und die neue Lösung hat zahlreiche Vorteile für Ihre Teams: Sie können die Marke auch bei einer großen Anzahl an Inhalten einheitlich halten, die Compliance verbessern, Kampagnen schneller auf den Markt bringen und den Content-ROI erhöhen.
In diesem Blogpost erfahren Sie, wie AI Agents unser DAM auf Enterprise-Niveau revolutionieren, damit Sie auch bei hoher Content-Nachfrage alle digitalen Assets bequem verwalten können.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Agentische KI im DAM bedient sich zahlreicher Technologien wie Natural Language Processing, Large Language Models (LLMs) und Bilderkennung, um Aufgaben und komplette Workflows eigenständig und mit deutlich weniger manuellen Eingriffen auszuführen. Dadurch verbringen Marketing- und Kreativteams weniger Zeit mit der Verwaltung von Assets und setzen sie stattdessen gezielt ein, um messbare Geschäftsergebnisse zu produzieren.
- Ein KI-gestütztes DAM mit agentischer KI hilft Unternehmen dabei, Marketingmaßnahmen zu optimieren, effizienter zu arbeiten, Zeit zu sparen, Geschäftsrisiken durch verbesserte Content Governance zu minimieren, die Produktivität zu erhöhen und den ROI von DAM-Investitionen und Inhalten deutlich zu verbessern.
- Mit Bynders agentischer KI können Ihre Teams von KI-Lösungen profitieren und gleichzeitig die Kontrolle über alle Prozesse behalten, Compliance-Vorgaben einhalten und mehr Leistung erbringen.
Was ist ein AI Agent?
Agentische KI ist ein System, das eine Form künstlicher Intelligenz namens Natural Language Processing (NLP) nutzt. Dadurch kann es gesprochene oder geschriebene menschliche Sprache verstehen – ergänzt durch weitere KI-Technologien wie Large Language Models (LLMs) und Bilderkennung. So sind AI Agents nicht mehr an starre Regelwerke gebunden: Sie können eigenständig Aufgaben und komplette Workflows ausführen, komplexe Probleme lösen, Entscheidungen treffen und mit der Zeit dazulernen.
Auch Bynder hat in seine branchenführende DAM-Plattform AI Agents integriert, die Unternehmen dabei unterstützen, herausragende Content-Erlebnisse in großem Umfang bereitzustellen. Diese AI Agents kombinieren LLMs mit Bilderkennung, um sowohl den Kontext hinter einer Eingabe als auch den visuellen Kontext zu verstehen. Dadurch können sie komplexe Aufgaben im Content Management ausführen, ohne gegen Markenrichtlinien oder Datenschutzvorgaben zu verstoßen.
Bynders KI für Digital Asset Management bietet kontextbezogene Lösungen, die darauf ausgelegt sind:
- Marketingkampagnen zu optimieren
- Strengere Content Governance durchzusetzen
- Produktivität zu erhöhen
- Content-ROI zu maximieren.
Bynder setzt im Umgang mit KI auf menschliche Kontrolle und Aufsicht, um sicherzustellen, dass AI Agents im Unternehmen verantwortungsvoll eingesetzt werden. So können Sie von dieser tollen Technologie profitieren, ohne Geschäftsrisiken durch nicht konforme Markeninhalte einzugehen.
Erfahren Sie mehr über Bynders AI AgentsFunktion | AI Agents | Generative KI | Traditionelles Machine Learning |
Kernaufgabe | Selbstständig mehrstufige Ziele erreichen und Probleme lösen | Erstellen neuer Inhalte wie Text, Bilder oder Code, die auf erlernten Mustern basieren | Muster erkennen und Vorhersagen treffen |
Menschliche Aufsicht | Gering bis mäßig
| Mäßig
| Hoch
|
Grad an Autonomie | Hoch | Mittel | Niedrig |
Beispielhafte Anwendungsfälle | Automatisierung von Aufgaben oder Workflow-Agenten | Schreiben von Artikeln oder Erstellen von Bildern | Betrugserkennung oder Abwanderungsprognosen |
Welche Vorteile hat agentische KI für ein DAM auf Enterprise-Niveau?
AI Agents verändern die Nutzung von DAM-Systemen in Unternehmen grundlegend. Im Folgenden verraten wir Ihnen die Vorteile agentischer KI für DAM-Lösungen auf Enterprise-Niveau – und wie auch Ihr Unternehmen davon profitieren kann.
Effektiveres Marketing dank Kontextverständnis
Traditionelle KI-Automatisierung erreicht Unternehmensziele durch statische, regelbasierte Prozesse. Die AI Agents von Bynder hingegen kombinieren fortschrittliche Modelle der Computer Vision (maschinelles Sehen) mit Natural Language Processing (natürliche Sprachverarbeitung o. a. NLP), um sowohl visuelle Inhalte als auch die Sprache der Nutzer zu verstehen. So erkennen sie den Kontext eines Assets und die Nutzerintention, um präzise, relevante Ergebnisse zu liefern – und Unternehmen dabei zu unterstützen, überzeugende Marketingmaterialien zu erstellen.
Zudem reichern AI Agents Marketinginhalte mit Informationen an, indem sie automatisch Titel und Beschreibungen erstellen oder Metadaten vergeben. Dabei halten sie sich stets an die Taxonomie und Terminologie des Unternehmens.
Weniger Geschäftsrisiken durch strenge Governance und Markenkonsistenz
Nutzer des Bynder-DAM können sich auch bei der Content Governance auf AI Agents verlassen. Agentische KI sorgt dafür, dass Ihre Markenrichtlinien und Compliance-Vorgaben konsequent eingehalten werden. So können Sie die Markenreputation schützen, rechtliche Konsequenzen vermeiden und das Kundenvertrauen wahren.
Statt sich auf manuelle Prüfungen durch das Team zu verlassen und menschliche Fehler zu riskieren, erkennen KI-Agenten potenzielle Risiken ganz automatisch: Sie markieren Assets, die nicht konform sind, rechtliche Probleme verursachen könnten, nicht zur Marke passen oder ethische Bedenken aufwerfen.
Mehr Relevanz und Anpassungsfähigkeit durch Personalisierung
Eine der herausragenden Stärken von Bynders AI Agents ist ihre Fähigkeit, sich flexibel an die spezifischen Geschäftsanforderungen Ihres Unternehmens anzupassen – etwa an Arbeitsabläufe, Assets, Tone of Voice und Taxonomien.
Das bedeutet, dass Ihre Teams die Fähigkeiten der Agenten selbst konfigurieren und im Laufe der Zeit anpassen können, um eine Skalierung zu ermöglichen und neue Geschäftsanforderungen zuverlässig zu erfüllen.
Produktivere Teams dank automatisierter Workflows
AI Agents gehören zu den neuesten Funktionen im Digital Asset Management und verbessern Ihren Workflow, indem sie komplexe Aufgaben mit mehreren Schritten automatisieren und eigenständig ausführen – ganz ohne menschliches Eingreifen. So gewinnt Ihr Team wertvolle Zeit zurück, um sich auf strategisch wichtigere Aufgaben zu konzentrieren, die Inhaltserstellung zu optimieren und mehr Output zu generieren.
Mehr Kontrolle mit menschlicher Aufsicht
Auch wenn die AI Agents von Bynder Aufgaben eigenständig erledigen können, behalten die Nutzer jederzeit die Kontrolle. Menschen initiieren, prüfen und genehmigen die Ergebnisse, um sicherzustellen, dass die KI-generierten Inhalte mit der Markenintegrität, der kreativen Vision und den Compliance-Vorgaben übereinstimmen. Die KI erstellt, der Mensch gibt den finalen Freigabestempel – so entsteht ein verantwortungsvoller Umgang mit KI.
Mehr Akzeptanz und schneller ROI
Dank NLP können Nutzer in ihrer eigenen Sprache mit den AI Agents kommunizieren. Das lohnt sich besonders für global aufgestellte Unternehmen, bei denen Anwender auch dann in ihrer Sprache suchen können, wenn die Metadaten nicht mehrsprachig sind.
Da die „Sprache“ eines DAM-Systems nicht erst mühsam erlernt werden muss, ersparen Sie sich langwierige Schulungen, erhöhen die Nutzerakzeptanz und erhalten einen schnelleren ROI Ihrer DAM-Investitionen.
Content-Transformation
Mit generativen KI-Funktionen können Sie bereits vorhandenen Content optimal nutzen. Bynders AI Agents helfen Marketingteams dabei, Inhalte wiederzuverwenden, Assets zu optimieren, Größen anzupassen, und daraus wirkungsvolle Markeninhalte zu erstellen – perfekt zugeschnitten auf lokale Marketingkampagnen und Social-Media-Plattformen.
Sobald Sie Asset-Anpassungen und kreative Workflows automatisieren, verkürzen Sie auch automatisch die Markteinführungszeit. Außerdem senken Sie Ihre Produktionskosten, da weniger Inhalte neu erstellt werden müssen und Assets automatisch an verschiedene Kanäle wie Instagram, Facebook und LinkedIn angepasst werden. Sie benötigen dazu keine kreativen Tools und können sogar verschiedene visuelle Inhalte miteinander vergleichen, um die Assets zu finden, die am besten bei der Zielgruppe ankommen. Das steigert nicht nur den ROI von Inhalten und Marketingmaßnahmen, sondern reduziert auch die Ausgaben für kreativen Content.
Nehmen wir LIV Golf als Beispiel. Seitdem das Unternehmen die KI-gestützte DAM-Plattform von Bynder eingeführt hatte, verzeichnete das Team eine beeindruckende Nutzerakzeptanz von 99,49 %. Zudem reduzierten die sechs Turnierfotografen, die zwischen 20.000 und 30.000 Bilder pro Event produzieren, ihre Verteilungszeit für Event-Sponsoren von 24 auf nur 2 Stunden. Das ermöglichte ihnen, Echtzeit-Inhalte noch am Spieltag an alle relevanten Fan-Touchpoints zu verteilen. Mit Bynder maximierte LIV Golf die Wiederverwendung von Inhalten und den ROI – und stärkte gleichzeitig die Verbindung zu seiner leidenschaftlichen Fangemeinde.
Finden Sie heraus, wie LIV Golf starke Echtzeit-Inhalte am Spieltag bereitstellt
FAQs: Agentische KI
Welche verschiedenen Arten von AI Agents gibt es?
AI Agents können sich stark in ihren Fähigkeiten, Zielen und Entscheidungsprozessen unterscheiden. Grundsätzlich lassen sie sich je nach Komplexität in fünf verschiedene Kategorien einteilen:
- Einfache Reflex-Agenten: Diese Agenten handeln nach festen Regeln. Sie speichern kein Wissen und lernen nicht aus vergangenen Erfahrungen. Stattdessen reagieren sie ausschließlich nach vordefinierten Bedingungen.
- Modellbasierte Reflex-Agenten: Auch diese Agenten verhalten sich nach vordefinierten Regeln und Bedingungen, können aber auch Wissen speichern und aus Erfahrungen lernen. Sie können sich an einige Situationen anpassen, operieren jedoch weiterhin nur innerhalb festgelegter Rahmenbedingungen.
- Zielbasierte Reflex-Agenten: Diese Agenten sind darauf ausgelegt, konkrete Ziele zu erreichen, anstatt nur auf vordefinierte Regeln zu reagieren. Sie verfügen über ein klar definiertes Ziel und nutzen künstliche Intelligenz, um es effektiv zu erreichen.
- Nutzenbasierte Reflex-Agenten: Diese Agenten bauen auf zielbasierten Agenten auf, indem sie die Variable des „Nutzens“ einführen – also eine Maßzahl dafür, wie gut eine Lösung das angestrebte Ziel erreicht. Während zielbasierte Agenten nur eine Lösung suchen, um ein Ziel zu erreichen, streben nutzenbasierte Reflex-Agenten nach der bestmöglichen Lösung.
- Lernende Agenten: Lernende Agenten sind die autonomsten KI-Agenten. Sie können kontinuierlich aus Erfahrungen und gesammeltem Wissen lernen und sich entsprechend anpassen. Im Gegensatz zu anderen Agenten können sie auch mit unbekannten Aufgaben oder neuen Umgebungen umgehen.
Wie funktionieren AI Agents im DAM?
AI Agents im DAM nutzen eine Kombination aus Machine Learning-Algorithmen und prädiktiver Analytik, um Entscheidungen zu treffen und die gewünschten Ziele zu erreichen. Sie interpretieren natürliche, gesprochene Sprache, erkennen das angestrebte Ziel und kombinieren ihr Wissen, frühere Erfahrungen, Datenbanken, Tools und weitere Informationen, um die bestmögliche Lösung zu finden.
DAM-AI Agents folgen in der Regel diesen vier Schritten:
- Wahrnehmung: Zunächst nimmt ein AI Agent das Ziel wahr und verschafft sich ein besseres Verständnis seiner Umgebung. Dabei kann es sich um Informationen von Menschen, APIs oder Datenbanken handeln.
- Entscheidungsfindung: Anschließend wertet der DAM-AI Agent den Kontext aus, um zu entscheiden, wie er das Ziel erreichen kann. Dabei greift er auf festgelegte Regeln und Bedingungen, frühere Erfahrungen, markenspezifische Terminologie sowie Datenschutzrichtlinien zurück.
- Handlung: Danach ergreift die agentische KI die beste Maßnahme, um das Ziel zu erreichen. Sie kann zum Beispiel Asset-Titel generieren, Varianten erstellen oder regelwidrige Asset-Nutzung identifizieren.
- Lernen: Abschließend erhält die agentische KI Feedback aus ihrer Umgebung, etwa durch menschliche Rückmeldungen oder digitale Signale. Sie nutzt dieses Feedback, um ihre Leistung zu bewerten, ihre Wissensbasis zu erweitern und sich kontinuierlich zu verbessern.
Worin unterscheiden sich AI Agents und generative KI?
Da sich künstliche Intelligenz rasant weiterentwickelt, fällt es oft schwer, den Überblick über die neuesten Innovationen zu behalten. Agentische KI und generative KI werden dabei leicht verwechselt, doch ihre Ziele und Fähigkeiten unterscheiden sich grundlegend.
Einfach ausgedrückt ist generative KI, auch GenAI genannt, statisch: Sie erzeugt Ergebnisse, die auf den Daten basieren, die ihr vorliegen. Dabei passt sie sich aber nicht an. Agentische KI hingegen ist dynamisch und passt ihre Ergebnisse fortlaufend an, indem sie aus ihrer Umgebung und neuen Informationen lernt.
Generative KI ist ein KI-Modell, das neue Inhalte basierend auf einer klar definierten Aufgabe erzeugt, etwa Texte zu schreiben oder Bilder sowie Audio- und Videomaterial zu erstellen. Obwohl GenAI unterschiedlichen Content generieren kann, übernimmt sie keine Eigeninitiative und trifft auch keine Entscheidungen über den vorgegebenen Auftrag hinaus.
Nutzer des Bynder-DAM können verschiedene KI-Lösungen mit GenAI-Funktionen einsetzen, wie zum Beispiel Content Workflow, ein kollaboratives Modul zur Inhaltserstellung. Dabei können sie selbst entscheiden, ob sie generative KI nutzen wollen, um Content-Prozesse zu optimieren, die Markenkonsistenz zu wahren und die Markteinführungszeit zu verkürzen.
Agentische KI hingegen bezeichnet KI-Systeme, die wie autonome Agenten agieren: Sie können eigenständig Entscheidungen treffen, Handlungen planen und mehrstufige Ziele verfolgen. Die AI Agents von Bynder lassen sich in Ihre MarTech-Tools integrieren und individuell auf Ihre geschäftlichen Anforderungen sowie branchenspezifische Vorschriften und Taxonomien anpassen. So automatisieren diese Agenten komplexe Content-Workflows und gewährleisten dabei jederzeit die Kontrolle und Aufsicht durch den Menschen.
Lange Rede, kurzer Sinn: Während generative KI neue Inhalte erzeugt, verfolgt agentische KI konkrete Ziele.
Dennoch arbeiten die beiden Systeme oft Hand in Hand. So nutzen Bynders AI Agents agentische KI, um den visuellen Kontext eines Assets zu verstehen. Somit können sie zum Beispiel einen Zusammenhang zwischen Bildinhalten und weiteren Daten im DAM-System herstellen, wie Produktkategorien oder Marketingkampagnen. Dabei wird stets die Terminologie und die Taxonomie der Marke eingehalten. Generative KI wiederum könnte dann beispielsweise die Größe des identifizierten Assets für ein bestimmtes Social-Media-Format anpassen oder eine neue Variante mit einem bestimmten Schriftzug erstellen.
Wie sieht die Zukunft für agentische KI im DAM aus?
Die Zukunft von agentischer KI im Digital Asset Management ist vielversprechend: Teams profitieren von einem autonomen Entscheidungssystem, das in ihrem Namen handelt, komplexe Aufgaben übernimmt und mit anderen Agenten oder Menschen zusammenarbeitet. Anstatt nur einzelne Aufgaben zu erledigen, können AI Agents ganze Workflows steuern – zum Beispiel einen Marketingplan vom Konzept bis zur Umsetzung.
Bald werden AI Agents fester Bestandteil des Arbeitsalltags im DAM sein, denn sie übernehmen zahlreiche administrative Tätigkeiten und geben Marketingteams mehr Raum für starke Kundenerlebnisse.
Bynder hat die ersten AI Agents im Bereich DAM entwickelt und damit einen neuen Standard für Künstliche Intelligenz und die Zukunft von DAM gesetzt. Neben seinen AI Agents bietet Bynder viele innovative Funktionen für die KI-gestützte Suche, von Gesichtserkennung bis zur Ähnlichkeitssuche von Bildern und mehr. So können Teams smartere Content-Strategien entwickeln, ihre Time-to-Market verkürzen sowie messbare Geschäftsergebnisse wie höhere Conversion-Rates und stärkere Kundenbindung erzielen.
AI Agents: Automatisierte Workflows und innovatives Digital Asset Management
Bynders AI Agents sind spezialisierte und kontextbewusste Lösungen, die direkt in Ihre DAM-Plattform integriert sind. Sie unterstützen Ihr Unternehmen dabei, Content in Echtzeit zu aktivieren und stark personalisierte Content-Erlebnisse noch gezielter bereitzustellen.
Doch das ist noch nicht alles: DAM-AI Agents eignen sich auch perfekt dafür, effektivere Marketingkampagnen umzusetzen, eine strengere Content Governance sicherzustellen und die Produktivität bei der Erstellung, Verwaltung und Verteilung digitaler Inhalte zu steigern. Gleichzeitig setzen sie neue Standards für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI im DAM-Bereich: Menschen bleiben unverzichtbar, denn Nutzer behalten in allen Workflows die volle Kontrolle und Aufsicht.
Wie Sie sehen, sind die AI Agents von Bynder eine kontextbewusste Lösung und eine Single Source of Truth für Ihre Inhalte – mit allen Vorteilen, die künstliche Intelligenz heute zu bieten hat. Finden Sie selbst heraus, wie Bynders KI-gestütztes DAM Ihr Unternehmen transformieren kann!
