DAM im Jahr 2025: Von der Speicherung bis zur intelligenten Aktivierung

Sitzungsprotokoll

Melanie Duffy:

Hallo zusammen und herzlich willkommen! Vielen Dank, dass Sie heute dabei sind. Wir geben allen ein paar Minuten Zeit, sich einzufinden. Ich hoffe, Sie haben es sich mit einem Kaffee gemütlich gemacht. Ich freue mich sehr auf die heutige Session.

An alle, die hier ebenfalls dabei sind: Bevor wir anfangen, noch ein kurzer Hinweis: Wir würden uns über eine interaktive Veranstaltung freuen. Stellt eure Fragen also bitte im Chat. Wir werden sie im Laufe der Sitzung aufgreifen und hoffentlich am Ende Zeit für eine Fragerunde finden.

Okay, wunderbar. Dann legen wir mal los. Wir beginnen mit einigen Vorstellungsrunden, während die letzten Teilnehmer dazustoßen.

Heute sprechen wir über DAM (Digital Asset Management). Es spielt eine wichtige Rolle im Technologie-Ökosystem und wird sich ab 2025 grundlegend verändern. DAM-Systeme dienen nicht mehr nur der Speicherung von Assets, sondern bieten intelligente Lösungen. Sie aktivieren Assets, verbinden sie mit anderen Systemen und beweisen so ihren Wert für das Unternehmen.

Heute haben wir zwei Experten bei uns, die sich seit vielen Jahren intensiv mit diesem Thema beschäftigen. Zunächst begrüßen wir Anil, geschäftsführenden Gesellschafter von TKM Consultants und Friends hier bei PapirflyAnil hat mit Marketingverantwortlichen weltweit an DAM-Strategie, KI und Change-Management gearbeitet. Er hat gesehen, wo es gut läuft, aber… Nun ja, haben wir Mel verloren, Fred? Vielleicht haben wir Mel da verloren. Ja, manchmal… Vielleicht setze ich meine Einleitung fort, während wir darauf warten.

Anil Noorani:

Ja, vielleicht können Sie anfangen, ja. Wunderbar. Hallo zusammen. Mein Name ist Anil Noorani, wie Mel schon sagte, und ich bin geschäftsführender Gesellschafter von TKM Consultants. Wir sind auf eine Vielzahl von Bereichen spezialisiert: Marketing Operations, Marketingtechnologie, Kreativprozesse – und wir verstehen, wie alles zusammenhängt.

Im Bereich Digital Asset Management bin ich seit 99 in der Branche tätig und hatte das Glück, mit einigen unglaublichen Kunden zusammenzuarbeiten, darunter Johnson & Johnson, Unilever, McDonald's, Reckitt, Mercedes-Benz und viele mehr. Wir arbeiten hauptsächlich mit Marken, Agenturen und Technologieanbietern zusammen. Daher haben wir einen guten Überblick darüber, wie alles zusammenhängt und mit welchen Herausforderungen Unternehmen heute konfrontiert sind. Wir kennen die Komplexität, mit der sie sich auseinandersetzen müssen, insbesondere bei der Optimierung ihrer Technologien und der Maximierung ihrer Investitionen und des ROI. Das war's von mir. Entschuldigung, Mel, ich habe kurz übernommen, da du kurz nicht da warst.

Melanie Duffy:

Ja, vielen Dank. Es wird immer mal wieder technische Probleme geben, nicht wahr? Vielen Dank an Anil. Und heute begrüßen wir Fred Sanuy, CEO von Activo und Inhaber von DAM News. Wer Fred kennt, weiß, dass er kein Blatt vor den Mund nimmt und Klartext redet, besonders wenn es um Themen wie KI und DAM geht. Herzlich willkommen, Fredrick. Möchtest du deiner Vorstellung noch etwas hinzufügen?

Fred Sanuy:

Ja, zunächst einmal vielen Dank für die Organisation dieses neuen DAM-Webinars. Es sind wirklich spannende Themen. Ich bin CEO und Mitgründer von Activo. Seit fünf, sechs Jahren sind wir hier als unabhängiges Beratungsunternehmen tätig. Außerdem bin ich Inhaber von DAM News. Vielleicht kennen Sie diese bekannte Website bereits. Wir versuchen auch, Veranstaltungen in Europa und insbesondere in Paris zu organisieren, zum Beispiel DAM Paris. Es gibt also viele Möglichkeiten für die DAM-Community, um das Bewusstsein, Best Practices und Wissen zu erweitern.

Melanie Duffy:

Vielen Dank. Heute sprechen unsere großartigen Referenten darüber, wie sich DAM-Systeme weiterentwickeln, was wirklich zählt und was nur ein Hype ist und worauf sich Unternehmen konzentrieren sollten, um ihren ROI zu maximieren. Und bevor wir loslegen, noch eine kurze Vorstellung von mir: Ich bin Melanie Duffy und arbeite im Produktmanagement bei [Name des Unternehmens/der Organisation]. Papirfly Ich bin sowohl für unsere DAM- als auch für unsere Markenportallösungen zuständig. Meine Aufgabe besteht darin, gemeinsam mit unserem Team und unseren Kunden die Weiterentwicklung dieser Produkte voranzutreiben.

Für alle, die das nicht so gut wissen: PapirflyWir sind eine DAM- und Content-Creation-Suite, die Marken dabei unterstützt, Assets in großem Umfang zu verwalten, zu aktivieren und zu verbreiten. So können sie konsistent agieren und deutlich schneller vorankommen. Ich werde die heutige Session leiten und sicherstellen, dass wir die wichtigsten Themen ausführlich behandeln.

Wie ich bereits zu Beginn des Gesprächs erwähnt habe, ist dies ein sehr interaktives Format. Sollten Sie Fragen haben, stellen Sie diese bitte im Chat. Ich werde diesen während des gesamten Gesprächs im Auge behalten.

Dann legen wir mal los. Heute geht es um die Branche und den aktuellen Stand von DAM. Wir beleuchten die Branche und den neuesten Forrester-Bericht zur DAM-Landschaft, der letzte Woche veröffentlicht wurde. Viel wird über die Idee der intelligenten Aktivierung gesprochen – also über den Übergang von einem reinen Datenspeichersystem zu einem System für aktives Handeln.

Genau hier wollte ich ansetzen. DAM-Systeme waren historisch gesehen eher statische Bibliotheken, doch heute wird von ihnen erwartet, dass sie Inhalte aktiv aktivieren. Anil, ich übergebe dir daher zunächst die Frage: Was bedeutet „Assets aktivieren“ aus der Perspektive eines Einkäufers und eines CMOs? Und kannst du uns das Spektrum bzw. die verschiedenen Aspekte der Aktivierung erläutern?

Anil Noorani:

Ja, das ist eine hervorragende Einleitung und ein Bereich, den es zu erkunden gilt. Wie Sie schon sagten, spricht Forrester davon, von einem reinen Datenverwaltungssystem – das wir meiner Meinung nach übrigens noch nicht vollständig im Griff haben – zu einem handlungsorientierten System überzugehen. Als ich diese Aussage im Forrester-Bericht las, begann ich über den damit verbundenen Prozess und das gesamte Spektrum des digitalen Asset-Managements nachzudenken und wie man es optimal nutzen kann.

Auf der linken Seite, am Anfang dieser Reise, dreht sich im frühen Bereich des Spektrums alles um Speicherung. Es geht darum, Assets zu finden und sicherzustellen, dass Sie die Grundlagen für eine globale Markenbekanntheit legen. So wird Ihr Content natürlich konsistent verwaltet. Das Kundenerlebnis ist einheitlich, und Sie können durch die Wiederverwendung und Umnutzung von Assets einen Return on Investment erzielen. Speicherung ist also nach wie vor ein Thema, mit dem wir uns im Hinblick auf die Suche auseinandersetzen müssen, und KI wird dabei eine entscheidende Rolle spielen. Ich werde sicher gleich darauf zurückkommen.

Und wenn man sich auf dem Weg zum DAM-Management befindet und die Umsetzung in Angriff nimmt, konzentriert sich der Markt meiner Meinung nach aktuell auf modulare Technologien. DAM wird als modulare Lösung verstanden, die mit anderen Lösungen im Marktumfeld oder im Markenökosystem interagiert und sich vernetzt, in das CMOs und Marketingverantwortliche stark investieren. Dazu gehören PIM (ein Bereich, in dem Fred und sein Team über umfassende Expertise verfügen), CMS-Plattformen und DXPs. Diese modulare Umgebung, in der alles miteinander verbunden ist, ermöglicht es, ein einzelnes Asset über alle Touchpoints der Customer Journey hinweg optimal zu nutzen.

Und ich denke, genau dort investiert der Markt aktuell am meisten. Wir sehen viele Entwicklungsarbeiten in diesem Bereich, insbesondere im Bildungssektor. Um dann konkret zu handeln, müssen wir uns auf Personalisierung und Skalierung konzentrieren. Auch hier wird KI der entscheidende Faktor sein. Personalisierung über alle Assets und Kanäle hinweg – vorausgesetzt, die Daten sind KI-fähig – ist die Zukunft des digitalen Asset-Managements. Ansätze davon gibt es bereits, aber die Technologie ist vielleicht noch nicht so ausgereift, wie wir es vor fünf Jahren erwartet hätten.

Ich denke also, dass wir uns auf diesem Weg befinden. Und ich glaube, dass die Anbindung an dieses Digital-Asset-Management-System, um Marketingteams einen höheren Return on Investment zu ermöglichen, der aktuelle Stand des Marktes ist, während wir uns auf konkrete Maßnahmen vorbereiten.

Melanie Duffy:

Ja, ich finde das wirklich interessant, diese drei unterschiedlichen Bereiche. Zuerst sprachen Sie von ihrer Taxonomie, dann von der Möglichkeit, sie gut zusammenzustellen, und schließlich von der Interpersonalisierung. Fred, ich wollte Sie fragen: Sie haben ja beobachtet, dass viele Unternehmen derzeit damit zu kämpfen haben. Kennen Sie Beispiele aus der Praxis von Unternehmen, die das in irgendeiner Phase der Implementierung erfolgreich umsetzen?

Fred Sanuy:

Ja, absolut. Vielen Dank für diese Einführung. Wir haben sehr aufschlussreiche Einblicke gewonnen. Ehrlich gesagt, denke ich, dass wir uns unter anderem überlegen müssen, welche unglaublichen Vorteile wir dem Kunden über die Technologie hinaus bieten können. Wie wir immer sagten: Der Erfolg dieser digitalen Transformation hängt zu 5 % von der Technologie und zu 95 % von den Menschen und Prozessen ab. Letztendlich beginnt alles zwischen meinem Schreibtisch und der Tastatur.

Wie kann Technologie also ein solches Erlebnis verbessern? Um auf das zurückzukommen, was wir gesagt haben: Ja, definitiv. Ehrlich gesagt befinden wir uns noch in einer sehr frühen Phase. Wenn man sieht, was Nvidia und Co. da draußen entwickeln, wird einem klar, wie schwierig das ist. Vor nur zwei Jahren war GPT auf dem Markt genau richtig, um innerhalb von etwa zwei Monaten 100 Millionen Abonnenten zu gewinnen. Es ist also extrem schwierig. Ich glaube, niemand auf der Welt kann sich vorstellen, was im nächsten Jahr möglich sein wird.

Aber wir können sagen, und wie bereits erwähnt, befinden wir uns hinsichtlich der Abwärtskompatibilität noch in einem sehr frühen Stadium. Bis jetzt war die Situation eher statisch. Und genau das war die große Herausforderung: Ich sehe so viele Kunden, die SharePoint wie einen Damm nutzen. Klar, man hat Ordner und ähnliches, weil es auf dem PC und Laptop verfügbar ist usw. Aber es ist nicht wirklich unternehmensweit einsetzbar, sobald man Berechtigungen verwalten, Inhalte freigeben usw. möchte.

Es ist also eine enorme Herausforderung für einen Staudamm, dieses Ziel endlich zu erreichen. Wie kann man einen Staudamm mithilfe von KI und Metadaten deutlich produktiver gestalten als SharePoint? Und schließlich, etwas, das wir seit einigen Monaten beobachten – ich würde nicht sagen zwei Jahren, aber es ist noch sehr früh –, sehen wir erste Ansätze zur KI-Integration, die ein tieferes Verständnis ermöglichen. Ich will nicht sagen, dass sie bereits aktiv sind, vielleicht eines Tages, aber sie versuchen definitiv, die Anlagen wieder optimal zu nutzen.

Es ist immer eine Herausforderung. Wir erklären unseren Kunden immer wieder, dass man für ein solches Projekt einen Staudammmanager, Bibliothekare usw. braucht, weil sie das Vokabular der Marke kennen. Gerade bei internationalen Marken, wenn man zwischen verschiedenen englischen Sprachen, Französisch und Englisch wechseln muss, geht es, wie bereits erwähnt, um Personalisierung auf höchster Ebene. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier bereits erste Unterstützung. Wir dürfen aber nicht vergessen, dass wir uns noch in einem sehr frühen Stadium befinden. Der Grundgedanke hinter der Idee der kompositionsfähigen KI ist, wie man Staudammsysteme noch leistungsfähiger und intelligenter gestalten kann. Und schließlich geht es darum, die KI-Fähigkeiten mit dem Steuerungsvokabular der Taxonomie zu verknüpfen.

Melanie Duffy:

Nein, es ist wirklich interessant, und Sie haben völlig Recht, KI steckt momentan noch in den Kinderschuhen. Sie hilft aber dabei, viele Ressourcen zu erschließen. Und die Leute nutzen sie auf vielfältige Weise. Sie erwähnten ja bereits Beispiele aus verschiedenen Regionen und Sprachen. Neil, haben Sie vielleicht noch weitere Beispiele dafür, wie Menschen das konkret nutzen, um die Personalisierung voranzutreiben?

Anil Noorani:

Nun, ich denke, was agentenbasierte KI und deren Nutzung für die Metadatenverschlagwortung von Inhalten – etwa Gesichtserkennung, Personenerkennung, Objekterkennung und Beschreibungen – angeht, existiert diese Welt bereits seit einiger Zeit. Wir erleben in diesem Bereich natürlich eine enorme Beschleunigung. Ich denke, das wird der erste Bereich sein, in dem wir die Suche und Auswahl von Inhalten wirklich effizienter gestalten.

Was die skalierbare Content-Erstellung angeht, habe ich den Eindruck, dass wir die Automatisierung hinter uns lassen. Wir gehen über die Automatisierung hinaus und setzen verstärkt auf KI-gestützte Personalisierung im großen Stil. Beispiele hierfür sind die Bildgenerierung für E-Commerce-Plattformen, die Transkreation, die Verwendung von Vorlagen für Assets und der Einsatz von KI zur Steuerung dieser Prozesse. Die Technologie der digitalen Zwillinge, insbesondere im Verpackungsbereich, hat in letzter Zeit immer mehr an Bedeutung gewonnen.

Wissen Sie, das ist eine Form der Automatisierung, die durch KI auf eine ganz neue Ebene gehoben wurde. Wir sehen diese Art von Fähigkeiten vermehrt, insbesondere im Einzelhandel und bei Konsumgütern, wo die Fotografie im eigentlichen Sinne des Wortes nicht mehr so ​​häufig zum Einsatz kommt. KI generiert stattdessen 10,000 bis 12,000 Varianten desselben Objekts in einer digitalen Zwillingsumgebung.

Ich denke, dass KI in dieser Phase – mehr noch als bei der Personalisierung – bereits einen erheblichen Mehrwert für die Lokalisierung bietet. Personalisierung wird deutlich effektiver, sobald die Daten-Governance in Unternehmen etabliert ist. Wenn Data Lakes und Datenpools klar definiert sind und bestimmte Strukturen vorhanden sind, die eine ethisch und strukturell fundierte Personalisierung ermöglichen, die keine der Bedenken hinsichtlich Verzerrungen usw. aufwirft, mit denen wir im Zusammenhang mit KI nach wie vor zu kämpfen haben.

Ich denke, das ist im Grunde der Weg, den wir beschreiten. Zunächst setzen wir auf agentenbasierte KI, um die Effizienz zu steigern. Dann folgen Lokalisierung, Transkreation und vorlagenbasierte Lösungen im mathematischen Bereich. Und schließlich erreichen wir eine sehr tiefgreifende Personalisierung, die weit über das heutige Niveau hinausgeht.

Und ich möchte noch kurz hinzufügen, dass ich fest davon überzeugt bin, dass Digital Asset Management – ​​und ich möchte diesen Punkt nochmals betonen – eine zentrale Grundlage für jedes Marketingteam, jedes Marken-Asset-Team, jedes Markenmanagement-Team und jeden CMO bildet. Wenn man dieses Element richtig umsetzt, wirkt es sich äußerst positiv auf alle anderen Bereiche aus.

Das ist also ein wirklich wichtiger Bereich. Und ich denke, da DAM schon lange existiert, gab es auch viele Fehlstarts. Ich glaube, ich habe es bei unserem letzten Gespräch schon erwähnt: Mel, ein CMO, mit dem ich zusammenarbeite, sagte einmal, Marketingabteilungen seien ein Friedhof gescheiterter Technologieimplementierungen. Und da Digital Asset Management nichts Neues ist, sondern schon eine Weile existiert, herrscht eine gewisse Müdigkeit in Bezug auf das Change-Management. Wir müssen aber unbedingt weitermachen, denn es ist absolut entscheidend für den Betrieb all der anderen Anwendungen innerhalb dieses Markenökosystems, damit wir unseren Kunden an den verschiedenen Touchpoints personalisierte Angebote in großem Umfang bereitstellen können.

Melanie Duffy:

Ich glaube, Sie haben da auch etwas Wichtiges angesprochen. KI kann offensichtlich sehr viel leisten. Wir haben ja schon einiges erwähnt. Alle CMOs und Marketingverantwortlichen, die hier zuhören, sollten sich fragen: Worauf sollten sie achten, um die richtige KI am richtigen Ort einzusetzen? Wie messen sie den ROI? Was ist für sie wichtig? Ist das Freds Aufgabe?

Fred Sanuy:

Ja, ganz sicher. Ich war damals auch dabei, weil ich mit Chip Bartik und Scott Brinker zusammengearbeitet habe. Wir veranstalten regelmäßig Konferenzen mit unseren CMOs. Ich denke, sie haben in den letzten zwei Jahren bereits mit ihren Aufgaben begonnen, insbesondere im Bereich Chatbots usw. Wenn man sich das letzte Jahr anschaut, ist für all diese Leute die Customer Journey auf der Website entscheidend. Daher ist es extrem wichtig, zu personalisieren, zu lokalisieren usw.

Und ehrlich gesagt, wurde vieles in verschiedenen Phasen umgesetzt, von CRM über PIM bis hin zu anderen Systemen, insbesondere von meiner Seite. Die meisten Online-Shops im Einzelhandel basieren heutzutage auf PIM-Systemen, da diese quasi als Bindeglied zwischen den Informationen dienen. Ich arbeite für verschiedene Branchen, wie zum Beispiel Vitality Machine. Und nur zur Information: Innerhalb von weniger als einem Jahr konnte KI die Vollständigkeit der Produktübersichten im Jahresabschluss um etwa 20 % verbessern.

Ja, es funktioniert. Und für CMOs geht es letztendlich darum, wie bereits erwähnt, die richtigen Inhalte zur richtigen Zeit an die richtigen Personen zu bringen. Okay. Und genau das, was Sie tun, ist ein klares Beispiel dafür. Sie müssen also Inhalte wie Texte, Informationen, Analysen oder Bilder usw. gleichzeitig produzieren, insbesondere für digitale Kanäle, und zwar eine Vielzahl von Inhalten in verschiedenen Größen und Formaten.

Und wir sehen, dass – gerade hier – der Wettbewerb unter den Anbietern manchmal hart ist. Wenn man sich Unternehmen wie die von Canva usw. ansieht, kann man ihnen zwar Fragen stellen, aber sie sind noch nicht fertig. Daher ist es natürlich extrem wichtig, diese Integration so schnell wie möglich und ordnungsgemäß umzusetzen.

Ich möchte an dieser Stelle auch erwähnen – und das ist auch ein Punkt aus Kundensicht –, dass die meisten Marken weltweit mit Agenturen zusammenarbeiten und eigene Grafiksysteme usw. verwenden. Für GNI ist es beispielsweise extrem schwierig, sich vorzustellen, dass … Ich denke da an Michelin, meinen Kunden. Man hat einen Reifen, Schatten usw. KI kann zwar vieles leisten. Sie kann den Reifen mit beliebigen Hintergrundbildern kombinieren, aber das ist kein Marken-Grafiksystem. Deshalb habe ich immer wieder betont, dass KI denken muss. Und das kann KI nur, wenn sie auf vom Kunden freigegebenen und zertifizierten Daten basiert. Aus diesem Grund sehen wir immer mehr Integrationen mit kundenspezifischer KI. Immer mehr Unternehmen – ich selbst bin an drei großen Projekten in Europa beteiligt – setzen auf diese Technologie. Kunden sagen dann: „Okay, ihr habt GPT, Azure und all diese Anbieter, aber wir brauchen unsere eigene KI, weil wir deren Vokabular kontrollieren müssen.“ Und dann sollte die KI in der Lage sein, richtig zu denken.

Melanie Duffy:

Ich denke, das ist ein sehr wichtiger Punkt: Wir bewegen uns weg von sofort einsatzbereiten KI-Lösungen und hin zu echten Tests der Personalisierung. Wir wollen, dass die KI Ihre Marke und Ihre Terminologie wirklich lernt und diese dann entsprechend einsetzen kann. Anil, hast du Beispiele für erfolgreiche Anwendungen, oder befinden wir uns noch in der Testphase?

Anil Noorani:

Ja, genau das wollte ich sagen: Ich kenne nicht viele Beispiele für wirklich erfolgreiche Anwendungen, weil es meiner Meinung nach einfach nicht viele gibt. Die größte Herausforderung – und das ist mir besonders aufgefallen, als Fred darüber sprach – ist das Vertrauen in KI. Deshalb wurde die KI-Strategie eher auf Unternehmensebene als auf Marketingebene und erst recht nicht auf Content-Ebene definiert.

Und deshalb werden viele Entscheidungen über den Einsatz von KI in einer Marke in Abteilungen getroffen, die weit von den eigentlichen Aktivitäten entfernt sind. Das ist eine ziemliche Herausforderung, denn bei der Auswahl von Tools für das digitale Asset-Management oder der Beauftragung von Content-Produzenten stellt sich die Frage: Wie können wir KI auf diese Weise einsetzen? Ist das überhaupt möglich? Die Entscheidungen werden nämlich vom CIO getroffen, der in einem völlig anderen Bereich des Unternehmens arbeitet – und dann sind da noch diese Anbieter und Auswahlprogramme. Ich weiß, Fred und sein Team sind absolute Experten, aber sie müssen auch erst einmal die Parameter für das Akzeptable definieren.

Jede Organisation steht unter enormem Druck, insbesondere Technologieanbieter. Was machen wir mit KI? Wie werden wir KI implementieren? Und tatsächlich sind die Kunden noch nicht bereit, sie so umfassend zu nutzen. Wir müssen sie auf diesem Weg begleiten und sicherstellen, dass sie vollstes Vertrauen in die großen Sprachmodelle oder, im Sinne der agentenbasierten KI, in die Prozesse haben, die deren Eignung gewährleisten – in welchem ​​Format auch immer die KI tatsächlich Nutzen bringt. Wir müssen sicherstellen, dass die zugrunde liegenden Daten solide und akzeptabel sind und alle Anforderungen der Governance erfüllen. Ich denke, deshalb wird es zwar Hoffnungen und Hype geben, aber wir erreichen einen Punkt, an dem ein Neustart nötig ist. Wir befinden uns in der Erkundungsphase, nicht wahr? Sobald wir alles erkundet haben, werden wir neu starten und umstrukturieren. Wir befinden uns gerade in dieser Phase, und es dauert etwas länger, weil uns nicht unbedingt die nötigen Kompetenzen zur Verfügung stehen.

Viele Marken verfügen nicht über die internen Kompetenzen, um solche Entscheidungen zu treffen. Dasselbe gilt, egal ob man beispielsweise GPT zu Hause oder ein Digital-Asset-Management-System im Unternehmen nutzt: Man muss absolut überzeugt sein, dass das System die erforderlichen Governance-Standards erfüllt. Das ist ein wichtiger Punkt.

Melanie Duffy:

Ich verstehe also, dass KI uns noch nicht alle Jobs wegnimmt. Es gibt weiterhin Platz für uns – und wie sieht der aus? Fred, ich übergebe jetzt an dich. Wenn wir Menschen weiterhin im Bilde stehen müssen, was bedeutet das für unsere Positionen? Wie verändert sich unsere Arbeit und worauf liegt unser Fokus jetzt?

Fred Sanuy:

Ich denke, vielleicht werden wir eines Tages ersetzt, oder vielleicht haben Sie ja mitbekommen, dass Gartner erst vor zwei Wochen ASCO in Gartner integriert hat. Alles ist also möglich. Die Gartner-Studie war übrigens äußerst interessant, denn 78 % der Kunden wünschen sich KI und eine tiefere Auseinandersetzung mit der Technologie in ihren Marketing-Stacks. Gleichzeitig zeigen sie aber auch, dass 56 % den persönlichen Kontakt zu einem Menschen benötigen.

Und wissen Sie, was Johnson, der CEO von NVIDIA, gesagt hat? Man wird nicht von KI gefeuert, sondern von jemandem, der KI einsetzt. Wie ich bereits erwähnte – vielleicht haben Sie das alles erst vor zwei Wochen mitbekommen –, gefällt mir der Ausgangspunkt, den die Grafik von JPMorgan zeigt: In den nächsten zehn Jahren werden wir uns in den Bereichen Textverarbeitung, Bildverarbeitung und den verschiedenen Fähigkeiten von KI und JDI verbessern. Das ist zwar interessant, aber es sind eben die nächsten zehn Jahre, und niemand weiß, wann genau es so weit sein wird.

Auf der anderen Seite erfordert die Verarbeitung dieser Informationen noch mehr Rechenleistung. Als NVIDIA letzte Woche 100 Milliarden in JDBD investierte, dachte man sich: „Meine Güte, was ist da los?“ Ich bin übrigens auch überzeugt, dass es noch ein langer Weg ist. Wie beim Onboarding neuer Mitarbeiter spreche ich immer von der KI-Kurve usw. Mittlerweile haben wir KI für fast alles. Also für KI usw., für JNI. Es schwankt zwar aktuell noch etwas, aber ich sehe definitiv eine Tendenz zur Reduzierung, insbesondere bei den Anbietern. Ich glaube, dies ist das erste Jahr, in dem viele Anbieter von echter KI usw. sprechen. Natürlich gibt es dazu Marketing-Hype, aber wir sind noch weit davon entfernt, diese Aufgabe zu erfüllen.

Aber ich möchte betonen, dass wir dem Kunden etwas bieten müssen, das er heute schon nutzen kann und nicht erst in ein paar Jahren. Wir können die Benutzererfahrung deutlich verbessern, zum Beispiel, indem wir ein Bild aufnehmen, um die Anzahl der Personen darauf zu ermitteln und eine aussagekräftige Bildbeschreibung zu erhalten. Dabei spielen Dinge wie das Sprachmodell, das wir in dieser Phase ebenfalls besprochen haben, eine entscheidende Rolle. Die Entwicklung schreitet rasant voran. Wir arbeiten auch an einer guten Übersetzung von Dokumenten, sind aber noch nicht weit davon entfernt. Die Möglichkeit, Bilder für bestimmte Aktionen zu verwenden, ist ebenfalls wichtig. Solche Funktionen sehen wir immer häufiger bei Google und Apple. Und übrigens: Diese Unternehmen investieren viel Geld in Innovationen.

Das ist etwas, was wir beobachten und vielleicht auch gerne hätten. Einige Kunden fragen mich: „Hey Leute, ich hätte diese Funktion, die ich auf meinem iPhone habe, gerne überall. Ist das möglich?“ Das ist eine der Herausforderungen für Anbieter, denn Sie stehen vor dieser Aufgabe. Jeder kann KI jetzt jederzeit mit Google nutzen. Ich habe Ihr neuestes Google 10 Pro mit Excel usw. und der C2PA-Integration getestet. Die C2PA-Umschaltung ist sehr wichtig, um Assets und deren Urheber zu verfolgen. Stellen Sie sich vor, es wäre das einzige Gerät mit einem dynamischen Schlüsselbund für jedes Asset. Ob Google, andere Anbieter oder Kamerahersteller – diese Funktion ist gefragt. Die Entwicklung auf Kundenseite schreitet rasant voran, und ehrlich gesagt ist das eine große Herausforderung für Sie.

Alles, was Sie tun können, um sich zu verbessern und eine Lücke zu schließen, ist daher herzlich willkommen.

Melanie Duffy:

Mel, Entschuldigung, darf ich noch einen Punkt hinzufügen?

Anil Noorani:

Denn ich habe mir das notiert. Wir sprechen über Kompositionsfähigkeit, und wie gesagt, genau da stehen wir momentan, um ein handlungsorientiertes System zu aktivieren. Fred erwähnte Gartner, und auch dazu habe ich mir eine Notiz gemacht. Für alle, die heute zuhören und eher im Marketing oder Change-Management tätig sind: Kompositionsfähigkeit ist eine Technologie-Designstruktur, aber sie spielt auch im Change-Management eine Rolle.

Ich wollte das nur mal ansprechen, weil es für Unternehmen und Marken heutzutage wirklich wichtig ist: Wir müssen unsere Denkweise in Bezug auf Marketingtechnologie ändern. Die Designstruktur des „Composable Thinking“ basiert auf fünf Säulen. Erstens: Alles ist veränderbar, und das ist extrem wichtig. Zweitens: Man muss sich häufig verändern, um zu wachsen.

Das ist ein entscheidender Punkt: Design für Veränderung statt Design für Langlebigkeit. Die Welt der Technologieanbieter und Agenturen, die sich ständig verändern, wird derzeit grundlegend umgekrempelt, da es ihnen aufgrund ihrer Größe und ihres Personalbestands schwerfällt, zukunftssicher zu gestalten. Modulares Denken und Bauen ist daher extrem wichtig. Und schließlich sollte man Veränderung als bekanntes Werkzeug und nicht als unbekanntes Risiko betrachten.

Wenn Sie also so planen und die Denkweise Ihrer Teams entsprechend anpassen, werden Sie flexibler auf aktuelle Gegebenheiten reagieren und sicherstellen, dass alles miteinander verbunden ist. Das heißt nicht, dass Sie bereits investierte Dinge verwerfen sollen, sondern dass Sie sie besser nutzen können, indem Sie andere Lösungen einbeziehen.

Melanie Duffy:

Das gefällt mir sehr gut, vor allem die Möglichkeit zur Veränderung. Das hast du ja schon mal erwähnt, und das spricht mich wirklich an. Frederick, du arbeitest viel mit Komposition, der Verbindung von Dämmen und wie diese funktionieren sollen. Und dann kommt noch die KI zum Einsatz, die auf diesen verschiedenen Plattformen läuft. Wie kann das alles miteinander verbunden werden und zusammenarbeiten?

Fred Sanuy:

Oh je, ich glaube, wir befinden uns gerade in einer Phase, in der es natürlich einfacher ist, alles zu verbinden, sobald man etwas hat, da wir ja API-Funktionen implementieren. Gleichzeitig ist es aber auch eine Schwäche, denn ich habe mir einen der neuesten Microsoft-Berichte noch einmal angesehen. Darin wird erklärt, dass 90 % der Systemschwächen von der API herrühren, da die meisten Eingabeaufforderungen usw. über die API realisiert werden. Und ehrlich gesagt, wissen wir das aus eigener Erfahrung, da wir ja auch eine individuelle Entwicklung durchführen. Es ist einfach ein Albtraum, alles sofort nach einem Update zu überprüfen.

Aber übrigens, was mir hier im Zusammenhang mit diesen KI-Systemen auffällt – und ich möchte das wirklich noch einmal betonen –, ich arbeite gerade an einem Machbarkeitsnachweis für ein großes Problem. Ich kann Ihnen im Moment noch nichts Genaueres sagen, aber wir arbeiten tatsächlich mit sozialen Daten, denn auf Unternehmensebene ist der Damm ein Fundament des Vermögens, was übrigens enorm wichtig ist.

Und ich wiederhole es noch einmal: Ein Damm ist der Motor für die Assets und Metadaten. Es gibt nichts anderes, nur einige individuelle Anpassungen usw. Wir müssen nichts anderes verkomplizieren. Es geht ausschließlich um die Daten selbst. Daher nutze ich immer ein PIM-System. Natürlich gibt es dazwischen, davor, danach, nach CRM, CDP usw.

Aber ich würde sagen, dass diese Informationen immer einfacher zu synchronisieren und zu verbreiten sind, da die API-Nutzung kinderleicht war. Wichtig ist übrigens, unabhängig vom Texttyp, dass diese strukturierten Informationen vorliegen, denn soziale Daten sind einer der wichtigsten Schlüssel für eine sinnvolle KI-Analyse. Anstelle einer Blackbox mit unstrukturierten Schlüsselwörtern und möglichen Fehlern erhält man strukturierte und semistrukturierte Daten.

Genau wie ich hier die Daten angegeben habe, die festlegen, welche Daten zur Steuerung der Wertfeeds, zum Hinzufügen zu Standardfeeds und zur Integration in Ihre Taxonomie dienen. Nochmals, es ist äußerst wichtig, um Daten auf höchster Ebene zu erhalten.

Und was wir übrigens in diesem großen Ökosystem sagen können: Der aktuelle Stand der Technik, und letztendlich auch der aktuelle Stand des Bewusstseins, ist ein Prozess namens Retrieval Augmented Generation (RAG). Die RAG-Verarbeitung kann Ihre strukturierten Informationen nehmen und ihre eigene Wissensbasis nutzen.

Und schließlich sehe ich auf dem Markt, dass PIM-Anbieter zwar schon vor zwei Jahren damit angefangen haben, aber sie müssen diese Art von Informationen erst einmal verwalten. Dabei ist es extrem wichtig, diese Informationen zu strukturieren. Letztendlich spielt es aber keine Rolle. Es geht immer um Markenmanagement und Benutzererfahrung. Klar, für das globale Onboarding ist es wirklich wichtig. Aber sobald dieser Data Lake nicht eingerichtet und betriebsbereit ist, ohne eine entsprechende Struktur, ist man machtlos.

Letztendlich geht es darum, dass diese unglaublichen Vorteile immer beim Kunden ankommen. Ich arbeite auch mit einigen Einzelhändlern in den USA zusammen. Wenn man Hunderte von Vertriebskanälen hat, kann ich Ihnen sagen, dass das ein Albtraum ist. Amazon ändert manchmal die Regeln. Sie schicken einem keine E-Mail, um zu sagen: „Hey, wir haben die Welt verändert.“ Deshalb muss man viele Mechanismen dazwischenschalten usw.

Natürlich kann der Damm heute Ihre Ressourcen in Verbindung mit diesen Plattformen optimal nutzen, denn wir haben Dynamic Accentual Transformation, SEO, GEOR usw. Und schon mit einer einfachen URL, die mit WebP ID usw. optimiert ist, können Sie Ihre Inhalte hinsichtlich Leistung optimieren.

Melanie Duffy:

Ja, ich finde das total interessant, denn in den letzten 10-20 Jahren hat sich immer wieder gezeigt, dass man gute Daten braucht, um gute Erkenntnisse zu gewinnen und eine gute Personalisierung zu erreichen. Es läuft immer wieder darauf hinaus. Deshalb ist es gut zu wissen, dass die Marketingverantwortlichen und alle Zuhörer sich wirklich auf saubere Daten konzentrieren müssen, denn KI kann das nicht lösen, richtig? Sie wird die Probleme mit den Daten nur noch verschlimmern, wenn es an der Basis Fehler gibt.

Neil, möchtest du der Datenperspektive noch etwas hinzufügen?

Anil Noorani:

Um das nochmal zu verdeutlichen: Ich habe am Wochenende ein ziemlich großes Golfturnier gesehen, das sicher auch einige andere mit mir verfolgt haben. Capgemini schaltete zwischen jedem Schlag Werbung, und es ging ausschließlich darum, für KI-gestützte Datennutzung bereit zu sein. Das ist ein enorm wichtiges Thema für Unternehmen, denn ohne effektive Datenverwaltung, die notwendige Sorgfalt bei der Datenerfassung, -aggregation und -bereinigung sowie die erforderliche Sorgfaltspflicht werden all diese Lösungen nicht wirklich funktionieren.

Ich denke, es gibt einige hervorragende Studien darüber, wie Unternehmen aktuell in ihre Marketingtechnologie investieren. Und tatsächlich sind die Lösungen für viele Organisationen sehr solide. PaperPly ist beispielsweise ein großartiges Produkt, nicht wahr? Es bietet enorme Möglichkeiten und ist äußerst nützlich. Ich kenne es sehr gut. Viele meiner Kunden nutzen es ebenfalls. Um jedoch den nächsten Schritt zu gehen, sind die Daten absolut entscheidend. So lässt sich ein höherer ROI erzielen.

Ich glaube, viele Organisationen tun sich etwas schwer mit der Rentabilität von Investitionen, weil sie denken, dass diese Ressourcen nicht wiederverwendet oder nicht effektiv lokalisiert werden. Tatsächlich muss man das Ganze aber etwas anders betrachten. Es liegt nicht an der Technologie. Es liegt nicht an der Benutzererfahrung. Es liegt lediglich daran, wie diese Informationen entweder eingehen oder extern, also außerhalb des eigentlichen Produkts, verwaltet werden.

Daten sind also – ja, sie werden durch KI immer wichtiger, sogar noch wichtiger als vor drei oder vier Jahren. Es ist absolut entscheidend, dass wir – und ich stimme Fred da vollkommen zu – unsere Jobs nicht an KI verlieren, sondern an diejenigen, die KI effektiver einsetzen können. Das ist ein ganz wichtiger Punkt. Wir müssen uns dieser Entwicklung öffnen und sicherstellen, dass wir in unseren Unternehmen starke strategische KI-Richtlinien für Daten und deren Auswirkungen auf unsere Martech-Lösungen und unseren Martech-Stack haben.

Melanie Duffy:

Ja, das ist ein sehr guter Punkt. Ich denke, da sind wir uns alle einig. Charles hat hier im Chat eine wirklich interessante Frage gestellt. Ich gebe sie daher an euch beide weiter: Wie verhindert man bei all diesen Integrationen und Add-ons, dass die Bedienung für normale Nutzer zu kompliziert wird?

Fred Sanuy:

Eine große Herausforderung. Ja, das ist eine sehr gute Frage, denn eigentlich sollten wir das nicht tun, aber wir bieten ja Gesundheitschecks an. Wenn man krank ist, fragt man seinen Arzt, was los ist. Und ich denke, in den letzten fünf Jahren gab es immer wieder große Probleme im Umgang mit den Patienten und so weiter. Ehrlich gesagt ist es wirklich eine Herausforderung.

Und gerade in dieser Welt, die ja etwas verrückt ist, weil wir von Leuten verlangen, die alles schon gestern erledigt haben, dreht sich alles nur noch um KPIs und Investitionen. Manche Marken geben Unmengen an Geld für nichts aus. Und sobald man nach einem Budget fragt, nur für die eigene Anlage, ist das einfach nur lästig.

Ich denke also, wie immer kommt es auf die richtige Einstellung, Strategie und Vision an. Hoffentlich kann ich sagen: Wenn man die richtigen Leute hat, die richtigen Marketingleiter, und eine Vision hat, dann ist man der Gewinner. Und man ist der Gewinner. Ich sage immer: Wer billig kauft, kauft zweimal. Deshalb ist es so wichtig, die richtigen Leute zu finden. Und sobald man Vertrauen in die Mitarbeiter und ihre Fähigkeiten hat – sowohl die sozialen als auch die technischen –, ist man der Gewinner.

Und genau deshalb besteht diese Kluft in der Branche. Wir sind die Nummer eins, weil wir die Besten haben. Das ist alles. Und für Marken ist das natürlich eine Herausforderung. Gerade in Frankreich befinden wir uns in einer etwas komplizierten Phase. Wir wollen daher mehr oder weniger alles stoppen. Wir wollen die Lizenzvergabe stoppen. Wir wollen usw. Wir sehen einige negative Folgen durch Rückübertragungen, Nachteile usw. Es ist wirklich ärgerlich.

Der Grund, warum KI viele Probleme lösen kann, liegt übrigens darin, dass man für ihren Erfolg Menschen im Tagesgeschäft braucht.

Anil Noorani:

Ich möchte noch hinzufügen, dass wir uns unbedingt darauf konzentrieren müssen, so viel wie möglich zu automatisieren. Denn das betrifft nur die 20 bis 25 % der mühsamen Arbeit, die Mitarbeiter leisten müssen, damit alles reibungslos läuft. Vieles davon lässt sich automatisieren. Ich bin wirklich begeistert von Gen2KI und dem Potenzial, das es hat, die Auffindbarkeit von Assets in Zukunft deutlich zu verbessern.

Ich denke also, wenn wir uns wirklich darauf konzentrieren und so viel wie möglich automatisieren, um die Effizienz zu steigern, und dabei auch die Nutzererfahrung im Vordergrund steht, dann ist das der wichtigste Punkt. KI wird hier einen wichtigen Beitrag leisten, da sie die Inhalte natürlich effektiver gestalten kann.

Und ich würde außerdem vorschlagen, dass wir – bei jeder Technologieimplementierung, an der ich beteiligt war oder die ich durchgeführt habe, und das waren viele – sowohl großartige als auch furchtbare Ergebnisse gesehen haben. Wir sind immer noch extrem schlecht darin, Ziele zu kommunizieren, nicht wahr? Deshalb müssen wir unbedingt – ich glaube, Fred hat es bereits erwähnt – über Vision und Zweck sprechen. Diese Technologien haben ein Ziel, und das kann für die Endnutzer manchmal verloren gehen, wenn wir sie einführen.

Es gibt also eine technische Komplexität, die sich meiner Meinung nach durch stärkere Automatisierung verringern lässt. Wir sollten diese Technologieprojekte aber auf einer sehr menschlichen Ebene angehen und sicherstellen, dass wir nicht versuchen, das Unmögliche möglich zu machen. Vielmehr entwickeln wir iterative Verbesserungen, um zu gewährleisten, dass wir nicht plötzlich für jede Anlage eine Rendite von 99 % erzielen – das ist einfach unrealistisch. Wir müssen aber sicherstellen, dass wir stetige Fortschritte machen und die Komplexität für unsere Endnutzer nach Möglichkeit reduzieren.

Melanie Duffy:

Ich stimme vollkommen zu. Und ich wollte noch hinzufügen, dass KI so viele Möglichkeiten bietet. Wichtig ist dabei, sich auf ein, zwei, drei Dinge zu konzentrieren, die man wirklich gut kann. Und zu wissen, welche Ergebnisse man damit erzielen möchte, anstatt alles Mögliche auszuprobieren. Das ist ein sehr guter Rat. Man braucht die richtigen Leute. UX wird noch wichtiger werden. Automatisieren Sie, was möglich ist, und konzentrieren Sie sich darauf, welche Probleme Sie lösen wollen – und setzen Sie diese Lösungen perfekt um.

Ich denke, dies ist ein guter Zeitpunkt für eine kurze Pause. Wir freuen uns, jetzt von Ihnen zu hören. Wenn Sie Fragen, Anregungen oder auch Herausforderungen im Zusammenhang mit Ihrem DAM-System und Ihren Organisationen haben, teilen Sie uns diese bitte im Chat mit. Wir werden versuchen, so viele wie möglich zu beantworten.

Ich finde, das war ein wirklich interessantes Gespräch. Wir sprechen darüber, wie KI die Art und Weise, wie wir Assets aktivieren, grundlegend verändert. Es geht nicht mehr nur um die Speicherung von Assets. Wie du neulich in unserem Gespräch, Anil, treffend formuliert hast: Ein DAM orchestriert die Assets und steuert Veränderungen. Es vernetzt sich mit verschiedenen Systemen und liefert die Daten, sodass man die Performance aller Assets genau nachvollziehen kann.

Ich finde das ein wirklich spannendes Feld. Wir stehen erst am Anfang. Die Menschen spielen nach wie vor eine entscheidende Rolle. Wir müssen sie weiterhin einbeziehen, insbesondere bei Entscheidungsprozessen. Wir sind noch nicht so weit, dass wir die KI einfach machen lassen und den Ergebnissen blind vertrauen können. Es bedarf noch so vieler Beteiligungsmöglichkeiten, und das halte ich für äußerst wichtig.

Bisher sind keine Fragen eingegangen, aber Fred, gibt es noch abschließende Gedanken oder Ratschläge für das Publikum, die Sie heute haben?

Fred Sanuy:

Ich möchte, wie Anil es ausdrückte, dazu raten, jung und unvernünftig zu bleiben. Ich denke, es ist wichtig, neue Wege zu gehen, Bestehendes herauszufordern, zu hinterfragen und zu testen. Die meisten unserer heutigen Kunden betrachten wir als MVP oder Machbarkeitsstudie für ihr jeweiliges Projekt.

Ich wünsche mir natürlich, dass Anbieter ihre Ziele erreichen, denn letztendlich stehen alle Türen offen. Wir versuchen lediglich, Menschen und Kunden dabei zu helfen, den richtigen Weg einzuschlagen. Das ist enorm wichtig. Vor 25 Jahren, als Steve wieder im Geschäft war, sagte er: „Was uns fehlt, ist das Verständnis dafür, wie die Menschen arbeiten. Wir müssen nah am Kunden sein, um zu sehen, wie er arbeitet. Und dann wieder zurück zu den Ingenieuren, anstatt nur irgendwelche Schulungsinhalte zu sammeln und sie dann zu verkaufen. Das funktioniert nicht.“

Daher der Rat an den Kunden, hier zu sein, um zu testen und zu lernen, und auf der anderen Seite an die Anbieter, sehr disruptiv zu sein, um uns die bestmögliche Erfahrung zu bieten.

Melanie Duffy:

Da stimme ich vollkommen zu. Und du, Anil?

Anil Noorani:

Ja, ich denke, wenn ich Kunden berate, lege ich immer großen Wert darauf, die Kennzahlen genau zu definieren, denn ohne Kennzahlen gibt es keinen Erfolg. Ich habe bis vor Kurzem an einem fantastischen Projekt mit einem sehr großen Life-Science-Unternehmen gearbeitet. Die Wiederverwendung von Assets in diesem Unternehmen, sowohl auf als auch außerhalb der Verpackung, war dank der digitalen Asset-Management-Systeme wirklich phänomenal. Sie arbeiten kontinuierlich daran. Die Kosteneinsparungen waren enorm.

Doch was ihnen eigentlich am wichtigsten war, war der globale Markenwert. Sie hatten diese Kennzahl fest im Blick und begannen auf einem niedrigen Niveau. Innerhalb von drei Jahren arbeiteten sie sich Schritt für Schritt voran, um ihr Ziel zu erreichen. Es war ein phänomenales Projekt. Sie dachten wirklich unkonventionell, und mit der Weiterentwicklung von KI wird dies nun noch weiter gehen.

Also, ja, definieren Sie Ihre Kennzahlen immer sehr genau, halten Sie sich daran und stellen Sie sicher, dass Sie für Ihr gesamtes Team wirksame Kommunikationsprogramme etabliert haben. So wird der Wert von Lösungen wie diesen Digital-Asset-Management-Systemen immer wieder betont. Damit alle verstehen, dass es sich hier um ein langfristiges Projekt handelt. Es geht nicht nur um diesen einen Geschäftsbereich. Es geht um etwas viel Größeres, das wir erreichen wollen, um sicherzustellen, dass der CMO das bekommt, was er braucht: eine starke Markenbekanntheit in der Bilanz. Und das ist letztendlich der Kern vieler dieser Lösungen. Doch dieser Aspekt kann angesichts der auftretenden technologischen Herausforderungen manchmal untergehen.

Melanie Duffy:

Ja, das ist ein guter Punkt. Das knüpft an etwas an, das Fred zu Beginn des Gesprächs auch schon erwähnt hat. 95 % des Wandels betreffen das Change-Management der Menschen, nur 5 % die Technologie. Und genau das macht den Erfolg aus. Vielen Dank an Neil und Fred für ihre wertvollen Einblicke. Und vielen Dank an alle Teilnehmer.

Wir stellen Ihnen die Aufzeichnung der heutigen Sitzung sowie Links zu den LinkedIn-Profilen unserer Referenten zur Verfügung. Außerdem erhalten Sie kostenlosen Zugriff auf den aktuellen Landschaftsbericht zum Thema Walddämme, den wir im Laufe des Gesprächs bereits erwähnt haben. Bleiben Sie also im Gespräch. Wir freuen uns, Sie in einer der nächsten Sitzungen wiederzusehen und wünschen Ihnen noch einen schönen Tag. Vielen Dank. Auf Wiedersehen.