KI im Produktdaten-Management:
Next Generation beginnt jetzt
Die künstliche Intelligenz revolutioniert die Verwaltung digitaler Assets und Produktdaten. Schweizer KMU stehen vor der Chance, ihre Effizienz durch intelligente Automatisierung massiv zu steigern. Anhand konkreter Praxisbeispiele erläutere ich Ihnen, wie KI-gestützte Systeme heute bereits Prozesse transformieren, die gestern noch mit manueller Knochenarbeit Wochen dauerten, und gebe einen Ausblick auf die nächste Generation KI-basierter Lösungen, die in den nächsten ein bis zwei Jahren zum Standard werden.
Von Marco Nägeli,
Head of Sales & Key Account Management
Die Integration von künstlicher Intelligenz in Digital Asset Management (DAM) und Product Information Management (PIM) markiert einen Wendepunkt für Unternehmen im DACH-Raum. Während 2024 nur 22% der Schweizer KMU KI bewusst integrierten, sind es heute bereits 34%. KI verspricht messbare Effizienzgewinne und entscheidende Wettbewerbsvorteile für den Mittelstand.
Von der manuellen Datenpflege zur intelligenten Automatisierung
Unternehmen verwalten heute exponentiell wachsende Mengen digitaler Assets und Produktinformationen. Was früher mit manueller Verschlagwortung, zeitaufwendigen Übersetzungsprozessen und fehleranfälligen Datenimporten verbunden war, lässt sich heute intelligent automatisieren.
Ein Beispiel aus der Praxis: Die Schweizerische Post verwaltet über 80’000 Bilder für mehr als 300 Kampagnen jährlich. Durch die Integration von KI-gestützter Bildanalyse mit OpenAI in den Censhare Content Hub wurde der Verschlagwortungsprozess vollständig automatisiert. Die KI analysiert Bildinhalte, erkennt Objekte, Personen und Kontexte und vergibt relevante Tags – in Sekundenschnelle statt in Stunden.
”Die führenden Systemlösungen für DAM und PIM haben massive Fortschritte bei der KI-Integration gemacht.
KI-Funktionen, die heute schon Standard sein sollten
Die führenden Systemlösungen für DAM und PIM haben massive Fortschritte bei der KI-Integration gemacht.
Automatische Bildverschlagwortung
Moderne DAM- bzw. PIM-Systeme bieten KI-gestützte Gesichtserkennung und Smart Tagging, die Marketingteams bei 10’000 Medien über drei Arbeitswochen pro Jahr einsparen können. Die KI erkennt nicht nur Gesichter, sondern analysiert auch Bildkomposition, Farben und Inhalte. Zudem ermöglicht die Integration von KI-Diensten eine automatisierte Verschlagwortung, die weit über einfaches Tagging hinausgeht, und somit die Auffindbarkeit in der immer grösser werdenden Datenmenge erheblich vereinfacht und wiederum sehr viel Zeit im Suchprozess einspart.
Intelligente Übersetzungsprozesse
KI-gestützte Übersetzungsdienste wie DeepL und OpenAI lassen sich nahtlos in DAM- und PIM-Systeme integrieren. Ein Schweizer Handelsunternehmen konnte durch eine DeepL-Integration die Übersetzungskosten um 80% senken und die Bearbeitungszeit um 90% reduzieren. Das System übersetzt automatisch, nutzt zentrale Glossare für einheitliches Wording und ermöglicht Quality Gates.
Image prompt: 3D lucid artwork showing a perfect floating sphere in pink and white, encircled by thin, curved lines. The background is a soft gradient, symbolizing perfection and infinity.
Automatisierte Produktdaten-Klassifizierung
Moderne PIM-Systeme setzen auf KI-gestützte Klassifizierung. Die Systeme analysieren unstrukturierte Daten aus PDFs oder Lieferantenfeeds, erkennen Produktkategorien und ordnen Attribute zu. Was früher Wochen dauerte, geschieht in Minuten. Der KI-gestützte Import von PDF-Produktdatenblättern ermöglicht es, dass diese automatisiert kategorisiert und den richtigen Datenfeldern zugeordnet werden.
Content-Generierung
Die neueste Generation von DAM- und PIM-Systemen integriert generative KI für die automatische Erstellung von Produktbeschreibungen, um Produkttexte aus strukturierten Daten und Bildern zu generieren, für verschiedene Kanäle zu optimieren und für über 1000 Marketplaces und Social-Media-Plattformen anzupassen. Diese Funktionen ermöglichen es, Produkte bis zu 70% schneller auf den Markt zu bringen und die Conversion-Rate durch kanaloptimierte Inhalte zu steigern.
”Eine multimodale KI kann ein Produktfoto analysieren, die Bildkomposition bewerten, passende Texte generieren und automatisch für verschiedene Ausgabekanäle optimieren – alles in einem Workflow.
Next Generation: Was 2026 zum Standard wird
Die KI-Entwicklung steht nicht still. Mehrere Trends werden 2026 die nächste Generation von DAM- und PIM-Lösungen prägen. Was heute nicht geht, ist zwei Monate später schon möglich. Das Tempo in diesem Bereich ist immens.
Autonome KI-Agenten
Ein sehr wichtiger Trend sind aus meiner Perspektive autonome KI-Agenten, die proaktiv Aufgaben übernehmen. Die KI erkennt selbstständig fehlende oder fehlerhafte Daten, schlägt Korrekturen vor oder führt diese automatisch durch. Sie überwacht Datenqualität in Echtzeit, identifiziert Duplikate und optimiert Produktinformationen für verschiedene Kanäle – ohne menschliches Zutun. Diese proaktive Arbeitsweise verändert die Rolle von Mitarbeitenden: Statt administrative Aufgaben zu erledigen, überwachen sie Prozesse und treffen strategische Entscheidungen.
Multimodale KI
Die nächste KI-Generation versteht nicht nur Text oder Bilder, sondern kombiniert verschiedene Datentypen intelligent. Eine multimodale KI kann ein Produktfoto analysieren, die Bildkomposition bewerten, passende Texte generieren und automatisch für verschiedene Ausgabekanäle optimieren – alles in einem Workflow. Diese ganzheitliche Verarbeitung wird besonders für Unternehmen relevant, die komplexe Produktwelten über viele Kanäle kommunizieren.
Intelligente Syndizierung
Die Lösungen pushen Produktinformationen in Echtzeit zu über 1000 Kanälen und passen Content automatisch an die jeweiligen Anforderungen an. Kombiniert mit Digital Shelf Analytics optimiert die KI kontinuierlich für bessere Rankings und höhere Conversion.
Diese rasante Entwicklung wird in den nächsten zwölf bis 24 Monaten zum Standard: Systeme, die nicht nur Daten verwalten und ausspielen, sondern deren Performance messen und kontinuierlich optimieren. Der Kreislauf aus Syndizierung, Analyse und Optimierung läuft vollautomatisch ab.
Der neue Kollege, KI-generiert.
Die wichtigsten KI-Funktionen im Überblick
- automatische Bildanalyse: KI erkennt Objekte, Personen und Kontexte in Bildern und vergibt relevante Tags vollautomatisch.
- intelligente Übersetzung: Integration von DeepL oder anderen KI-Übersetzungsdiensten senkt Übersetzungskosten um bis zu 80%.
- Smart Classification: KI ordnet Produkte automatisch Kategorien zu und validiert Datenqualität in Echtzeit.
- Content-Generierung: automatische Erstellung kanaloptimierter Produkttexte aus strukturierten Daten oder auch Bildern
- autonome Agenten: Proaktive KI-Systeme übernehmen Aufgaben selbstständig und optimieren kontinuierlich.
Der Schweizer Weg: Pragmatisch und sicher
Schweizer KMU zeichnen sich durch einen pragmatischen Ansatz bei der KI-Implementierung aus. Statt auf grosse, komplexe Transformationsprojekte zu setzen, beginnen erfolgreiche Unternehmen mit konkreten und greifbaren Use Cases und skalieren schrittweise Ein bewährter Weg führt über drei Stufen: Erstens: Prozessanalyse und Identifikation von Automatisierungspotenzialen. Welche Aufgaben binden heute viele Ressourcen und benötigen eine Unmenge an Zeit? Wo entstehen Fehler durch manuelle Prozesse? Zweitens: Pilotprojekt mit messbaren Zielen. Starten Sie mit einem überschaubaren Bereich – etwa der automatischen Verschlagwortung neuer Produktbilder oder der KI-gestützten Übersetzung für einen Markt. Drittens: schrittweise Skalierung basierend auf den Learnings.
Ein besonders wichtiges Thema für Schweizer Unternehmen ist selbstsprechend der Datenschutz und die Governance. Die Integration von KI muss DSGVO konform erfolgen, und die Datenhoheit muss gewährleistet bleiben.
Investition, die sich rechnet
Die Zahlen sprechen für sich: Unternehmen, die KI in ihr Datenmanagement integrieren, berichten von messbaren Erfolgen. Kunden konnten die Auffindzeit von Assets um 75% reduzieren, den Workload für Produktcontent-Entwicklung um 20% senken und die Dauer der Erstellung von Produktlistings um 98% verringern.
Die Investition in KI-gestützte Systeme amortisiert sich schnell. Studien zeigen, dass der Return on Investment bereits nach wenigen Monaten messbar ist. Dabei geht es nicht nur um Kosteneinsparung: Durch schnellere Time-to-Market, bessere Datenqualität und kanaloptimierte Produktinformationen steigen auch Umsatz und Kundenzufriedenheit signifikant.
Was das konkret bedeutet
Die Integration von KI in DAM- und PIM-Systeme ist heute keine Zukunftsvision mehr, sondern praktische Realität. Unternehmen, die jetzt handeln, verschaffen sich entscheidende Vorteile.
Konkret sollten Entscheider drei Schritte gehen. Erstens: bestehende Systeme auf KI-Readiness prüfen. Moderne Plattformen wie censhare cloud, Centric PXM, ATAMYA oder pixx.io bieten heute bereits umfassende KI-Funktionen. Eine Evaluation der aktuellen Systemlandschaft zeigt, wo Optimierungspotenzial liegt. Zweitens: mit Quick Wins starten. Automatische Bildverschlagwortung, KI-gestützte Übersetzungen oder intelligente Produktdaten-Klassifizierung lassen sich oft mit überschaubarem Aufwand implementieren und liefern schnell messbare Ergebnisse. Drittens: strategisch planen. Die nächste Generation von KI-Funktionen – autonome Agenten, multimodale Verarbeitung, intelligente Syndizierung – sollte in die mittelfristige Planung einfliessen.
Der Wettbewerbsvorteil liegt nicht darin, auf die perfekte Lösung zu warten, sondern heute mit konkreten Schritten zu beginnen. Die Unternehmen, die in den nächsten zwei Jahren führend sein werden, sind jene, die jetzt den Grundstein dafür gelegt haben. Die Next Generation beginnt jetzt.
Dieser Artikel erschien im Magazin KI-Kompass für Führungskräfte, Ausgabe 02 – Februar 2026
Marco Nägeli
25 Jahre bewege ich mich in den Bereichen Marketing, Vertrieb, Führung und verantworte die erfolgreiche Leitung von Unternehmensentwicklungsprojekten, die Transformation von Marktstrategien und das Erschliessen neuer Geschäftsfelder.
Als Head of Sales & Key Account Management berate und begleite ich unsere Kunden von der Konzeption über die Umsetzung bis zur Weiterentwicklung ihrer Lösungen und verbinde dabei inhaltliche Expertise mit partnerschaftlicher Zusammenarbeit.