KI im Content-Management: Warum der wahre Produktivitätsgewinn erst nach der Texterstellung beginnt

Genau darin liegt eine der größten Herausforderungen beim KI-Einsatz im Content-Management. Unternehmen können ihre Textproduktion erheblich beschleunigen, ohne dass sich dadurch die gesamte Arbeitszeit im gleichen Maße reduziert. Entscheidend ist deshalb nicht, wie viele Inhalte künstliche Intelligenz generiert, sondern wie effizient diese anschließend verarbeitet und veröffentlicht werden. Welche finanziellen Vorteile sich durch optimierte Abläufe ergeben können, lässt sich beispielsweise mit dem ROI-Rechner von FirstSpirit individuell ermitteln.

Zwischen KI-Entwurf und Veröffentlichung liegen oft unnötige Arbeitsschritte

Viele Marketingabteilungen haben KI-Anwendungen längst in ihren Arbeitsalltag integriert. Sie unterstützen bei der Recherche, erstellen erste Textfassungen oder helfen bei der Übersetzung bestehender Inhalte. Häufig laufen diese Anwendungen jedoch unabhängig vom eigentlichen Content-Management-System.

Dadurch entstehen zusätzliche Aufgaben: Texte werden kopiert, Formatierungen angepasst, Inhalte erneut überprüft und anschließend manuell in das CMS übertragen. Je mehr Personen und Abteilungen beteiligt sind, desto aufwendiger wird dieser Prozess.

Besonders deutlich zeigt sich das bei international tätigen Unternehmen. Wenn Kampagnenseiten in mehreren Sprachen veröffentlicht oder zahlreiche Produktinformationen gleichzeitig aktualisiert werden müssen, können sich bereits wenige zusätzliche Minuten pro Inhalt erheblich summieren.

Eine direkte Integration von KI-Funktionen in das CMS kann hier Abhilfe schaffen. Statt Inhalte über verschiedene Anwendungen hinweg zu bearbeiten, bleiben Erstellung, Anpassung und Veröffentlichung innerhalb einer gemeinsamen Systemumgebung. Bestehende Freigabeschritte können dabei weiterhin berücksichtigt werden.

Warum Unternehmen trotz hoher KI-Investitionen kaum sparen

Dass technologische Innovation nicht automatisch wirtschaftlichen Erfolg bedeutet, verdeutlichen Untersuchungen zum Einsatz generativer künstlicher Intelligenz.

Nach Angaben der MIT-Initiative NANDA haben Unternehmen weltweit bereits zwischen 30 und 40 Milliarden US-Dollar in entsprechende Technologien investiert. Dennoch konnten 95 Prozent der in der Untersuchung betrachteten Unternehmen keinen messbaren Einfluss auf ihre Geschäftsergebnisse feststellen.

Ein möglicher Grund liegt darin, dass Unternehmen zwar einzelne Tätigkeiten automatisieren, die damit verbundenen Arbeitsabläufe jedoch kaum verändern.

Hinzu kommt ein weiteres Problem: KI-generierte Ergebnisse sind nicht zwangsläufig sofort verwendbar. Enthalten Texte ungenaue Angaben, fehlerhafte Formulierungen oder unvollständige Informationen, müssen Mitarbeitende nacharbeiten.

Für solche oberflächlich fertig wirkenden Arbeitsergebnisse hat sich der Begriff „Workslop“ etabliert. Eine Untersuchung von BetterUp Labs und dem Stanford Social Media Lab beziffert die dadurch entstehenden Produktivitätskosten auf durchschnittlich rund 186 US-Dollar pro Mitarbeitendem und Monat.

Die Zahlen zeigen, wie wichtig es ist, bei der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung nicht nur die eingesparte Erstellungszeit zu berücksichtigen. Auch Kontrollaufwand, Korrekturen und zusätzliche organisatorische Tätigkeiten beeinflussen den tatsächlichen Nutzen.

Wie sich das Einsparpotenzial im Content-Alltag berechnen lässt

Eine aussagekräftige ROI-Berechnung beginnt mit der Analyse wiederkehrender Aufgaben. Unternehmen sollten zunächst erfassen, wie lange typische Tätigkeiten ohne KI-Unterstützung dauern.

Dazu zählen beispielsweise das Erstellen neuer Kampagnenseiten, das Übersetzen bestehender Inhalte oder die regelmäßige Aktualisierung von Produktinformationen.

FirstSpirit verwendet für seine Kalkulation unter anderem intern gemessene Bearbeitungszeiten. Demnach benötigt die manuelle Erstellung von Text und Aufbau einer Kampagnenseite als Berechnungsgrundlage rund 65 Minuten. Für eine Übersetzung werden etwa 30 Minuten angesetzt.

Die Werte werden anschließend mit dem jeweiligen Content-Umfang verknüpft. Dabei spielen sowohl bestehende Webseiten als auch geplante Veröffentlichungen und regelmäßige Aktualisierungen eine Rolle.

Ergänzend fließen wissenschaftliche Untersuchungen zum Produktivitätspotenzial von KI ein, darunter Arbeiten von Noy und Zhang, Plitt und Masselot sowie Peng und Kollegen.

Aus diesen Informationen lässt sich modellieren, wie sich der zeitliche Aufwand durch KI-Unterstützung verändert. Entscheidend ist allerdings, die Kosten für technische Einrichtung, Qualitätssicherung und weiterhin notwendige manuelle Tätigkeiten ebenfalls einzubeziehen.

Ein Praxisbeispiel: Wenn jede Minute mehrfach zählt

Angenommen, ein Unternehmen verwaltet 800 Produktseiten, die regelmäßig aktualisiert und in mehrere Sprachen übertragen werden müssen.

Selbst wenn eine integrierte KI-Lösung pro Übersetzung nur einen vergleichsweise kleinen Zeitgewinn ermöglichen würde, könnte daraus bei mehreren Tausend Bearbeitungsvorgängen ein erheblicher Gesamteffekt entstehen.

Anders sieht es bei einem Unternehmen aus, dessen Website lediglich aus wenigen Seiten besteht und nur selten aktualisiert wird. Hier fallen potenzielle Einsparungen möglicherweise deutlich geringer aus.

Deshalb sind allgemeine Aussagen wie „KI spart 50 Prozent Arbeitszeit“ für eine Investitionsentscheidung nur bedingt hilfreich. Ausschlaggebend sind die tatsächlichen Aufgaben, die Menge der zu bearbeitenden Inhalte und die vorhandenen Prozesse.

Ein weiterer Faktor sind die Personalkosten. Je nach internem Stundensatz kann derselbe Zeitgewinn wirtschaftlich unterschiedlich ins Gewicht fallen.

Vernetzte Systeme statt immer neuer Einzelanwendungen

Langfristig liegt das Potenzial künstlicher Intelligenz nicht ausschließlich in der schnellen Erstellung neuer Texte. Besonders interessant wird sie, wenn vorhandene Inhalte und Informationen systematisch wiederverwendet werden können.

Dazu gehören Produktdaten, bereits freigegebene Textbausteine, Übersetzungen oder Informationen aus dem Kundensupport. Sind diese Daten in den redaktionellen Prozess eingebunden, müssen Mitarbeitende sie nicht bei jeder neuen Aufgabe erneut zusammentragen.

Gleichzeitig lassen sich Aktualisierungen konsistenter umsetzen. Ändert sich beispielsweise eine Produkteigenschaft, können davon betroffene Inhalte gezielter identifiziert und bearbeitet werden.

Der entscheidende wirtschaftliche Vorteil entsteht somit durch das Zusammenspiel von Automatisierung, vorhandenen Daten und funktionierenden Freigabeprozessen.

Der KI-Erfolg zeigt sich am Ende des Workflows

Für Marketing- und Content-Verantwortliche verändert sich damit die Frage, anhand welcher Kennzahlen sie den Einsatz künstlicher Intelligenz bewerten.

Die Menge generierter Texte ist dafür nur begrenzt aussagekräftig. Relevanter sind die tatsächliche Bearbeitungsdauer, die Kosten pro veröffentlichtem Inhalt und die Geschwindigkeit, mit der Informationen aktualisiert werden können.

Unternehmen, die ihre Prozesse auf dieser Grundlage analysieren, erhalten ein realistischeres Bild davon, wo künstliche Intelligenz wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden kann.

Der ROI-Rechner von FirstSpirit bietet hierfür eine Möglichkeit, eigene Unternehmensdaten mit hinterlegten Praxis- und Forschungswerten zu kombinieren. So lässt sich besser einschätzen, ob eine direkte KI-Integration ins Content-Management-System tatsächlich einen messbaren Vorteil gegenüber getrennten Anwendungen bietet.