Agenturen

Der Basisspot wird klassisch produziert. Endcard, Texttafel und Off-Ton liegen als variable Ebenen im Template. Ein Workflow erzeugt je Haus die Endcard, das Voiceover per Stimm-Synthese in einer Stimme, deren Sprecher der KI-Nutzung vertraglich zugestimmt hat, mischt Ton und rendert in den Senderformaten. Eine automatische Gegenprüfung vergleicht die Ansage per Sprache-zu-Text mit dem Soll-Text und prüft die Adresse im Bild; der Producer sichtet Stichproben und Abweichungen. Generierte Bildanteile werden gekennzeichnet.

Angebote, Nachkalkulationen und Projektzeiten werden indexiert. Aus dem strukturierten Briefing schlägt ein Sprachmodell Positionen, Aufwandsspannen und Preisrahmen vor und weist auf Abweichungen zu vergleichbaren Projekten hin („Prospekt mit 32 Seiten lag bisher bei 45 bis 60 Stunden Layout“). Die Projektleitung prüft, passt an und gibt frei; jede Freigabe verbessert die Historie.

Ein skriptbasierter Rohschnitt bildet die Grundlage; ein Sprachmodell schlägt aus dem Transkript Kernaussagen für Kurzfassungen vor, der Cutter wählt und setzt den Feinschnitt. Automatische Motivverfolgung reformatiert auf 9:16, Untertitel entstehen per Sprache-zu-Text. Übersetzung läuft mit Glossar und Lektorat; Voiceover oder Dubbing mit Lippenanpassung nur mit Zustimmung des Sprechers. Export-Presets rendern alle Versionen, ein Skript legt sie im DAM ab.

Die Agentur baut eine Wissensbasis aus Produktdaten, FAQ, Lieferbedingungen, Filialdaten und Serviceregeln. Ein RAG-System beantwortet Fragen mit Quellenhinweis; außerhalb der Wissensbasis wird verweigert und an einen Menschen übergeben. Der Bot stellt sich als KI vor, erfasst bei Beratungswunsch Termin und Kontakt und übergibt an das Verkaufsteam. Ein Wochenbericht zeigt häufige, unbeantwortete und eskalierte Fragen; die Agentur betreibt das System monatlich.

Beim Import vergibt ein Vision-Modell Schlagworte (Objekte, Materialien, Farben, Stimmung, Personen) und eine Bildbeschreibung; ein Skript ergänzt Metadaten aus Dateiname, Projekt und Kunde. Für markeninterne Kategorien wird das Modell mit Beispielbildern nachtrainiert oder per Kategorienliste angeleitet. Die Suche läuft in natürlicher Sprache und per Ähnlichkeit. Rechte, Ablauf, KI-Kennzeichnung und Content Credentials sind Pflichtfelder, so dass unklare Motive nicht in Layouts wandern.

Das Gespräch wird mit Einwilligung aufgezeichnet und auf eigener Hardware transkribiert. Ein Sprachmodell zieht daraus nach Agenturvorlage ein strukturiertes Briefing (Ziele, Zielgruppe, Botschaft, Kanäle, Budget, Timing, offene Punkte, Zusagen), ein Kurzprotokoll und eine Aufgabenliste; ein Workflow legt Projekt, Aufgaben und Ordner an. Der Berater prüft in fünf Minuten und gibt das Protokoll an den Kunden frei.

Ein Klassifikator sortiert eingehende Kommentare/DMs nach Frage/Lob/Beschwerde/Krise und Marke; rechtlich oder emotional Heikles wird sofort zur Eskalation ausgeleitet, für Standardfälle erzeugt ein RAG auf Marken-/FAQ-Wissen einen markenkonformen Antwortentwurf. Der Community Manager prüft, passt an und gibt frei.

Werbemittel kommen per Upload oder Social-API in einen Prüfworkflow. Ein Vision-Modell prüft jedes Stück gegen die CD-Checkliste (Logoversion, Schutzraum, Farbwerte, Schriften, Bildstil, Pflichtangaben) und liefert ein strukturiertes Ergebnis. Der Grafiker bestätigt nur Abweichungen und Unsicheres; ein Sprachmodell formuliert je Haus einen freundlichen Monatsbericht mit Beispielen. Parallel bekommen die Häuser einen Marken-Assistenten mit CD-Manual, Tonalität, Beispieltexten und Sperrwörtern.

Rohdaten laufen aus Lightroom oder Capture One in einen Watch-Folder. Ein Stapelprozess erzeugt Freisteller und Standardretusche, erweitert Bildränder für Formatvarianten ohne Anschnitt des Produkts und skaliert Großformate hoch. Der Bildbearbeiter sichtet Kontaktbögen, markiert Problemfälle (Chrom, Glas, Stoffkanten, Schatten) und bearbeitet nur diese von Hand. Ein Skript benennt nach Artikelnummer und Kanal und legt im DAM ab.

Das Druck-PDF durchläuft den technischen Preflight und parallel eine inhaltliche Prüfung: Ein Dokumentmodell liest die Seiten, vergleicht Preis, Artikelnummer und Bild gegen die Datenquelle, prüft Rechtschreibung, Pflichtangaben, Aktionszeitraum, Impressum und Kennzeichnung. Ausgabe ist eine Liste mit Seite, Fundstelle und Verdacht. Der Korrektor arbeitet die Liste ab; falsche Alarme fließen in die Checkliste zurück.

Ein Workflow zieht die Kampagnen-Kennzahlen über die Plattform-APIs, normalisiert sie und übergibt sie an ein LLM, das einen kommentierten Report-Entwurf mit Auffälligkeiten erzeugt ('CPL +35 % ggü. Vormonat – Budget-Shift prüfen'). Account/Performance prüft die Zahlen, schärft die Interpretation und gibt frei.

Eine geführte Entwurfs-Strecke generiert Copy- und Asset-Varianten aus Briefing und Brand-Guide; eine erzwungene Redaktionskontrolle lässt einen benannten Menschen jeden Inhalt prüfen und freigeben, bei realistischen Personen-/Stimm-Inhalten setzt der Workflow automatisch die Kennzeichnung. Jede KI-Nutzung landet in einem Audit-Log.

Ein Upload-Formular startet eine automatische Prüfung (Auflösung, Farbraum, Textlesbarkeit, Rechtschreibung der Kontaktdaten, Markenähnlichkeit, KI-typische Fehler) und erzeugt einen Prüfbericht in Kundensprache. Der Kunde wählt eines von drei Festpreispaketen (Nachbau, Nachbau plus Korrektur, System mit Geschäftsausstattung). Der Grafiker arbeitet mit Vektorisierung, Schriftidentifikation und Upscaling; ein Hinweisblatt klärt Rechte und Kennzeichnung.

Mit dem Kunden entsteht ein Katalog von 50 bis 100 Kauf- und Beratungsfragen. Ein Monitoring-Werkzeug stellt diese regelmäßig an die großen Assistenten und protokolliert Nennungen und zitierte Quellen. Daraus folgen drei Arbeitspakete: zitierfähige Inhalte (Ratgeber, Vergleiche, strukturierte Daten), Erwähnungen außerhalb der eigenen Seite (Fachpresse, Tests, Verzeichnisse) und technische Zugänglichkeit. Ein Sprachmodell liefert Rohfassungen, der Redakteur prüft und ergänzt; ein Monatsbericht zeigt die Nennungen je Frage.

Aus Kundendaten und Milieus entstehen drei Personas. Ein Werkzeug für synthetische Befragungen oder ein Sprachmodell mit sorgfältig gebauten Persona-Prompts beantwortet einen Fragebogen zu beiden Richtungen, mehrfach je Persona, um Streuung sichtbar zu machen. Die Auswertung läuft wie ein Qualitativ-Interview: Einwände, Formulierungen, Überraschungen. Danach werden die Richtungen geschärft und die Entscheidung mit zehn Kunden im Haus oder einem kleinen Panel validiert.

Kommentare aus PDF, Mailtext und Screenshots werden extrahiert, dedupliziert, nach Seite und Element sortiert und mit früheren Runden abgeglichen; Widersprüche werden markiert. Reine Datenänderungen wie Preise fließen bei Datenbank-Publishing direkt in die Datenquelle. Die Liste landet als Aufgaben im Projekttool; der Layouter arbeitet ab und hakt ab. Die Rückmeldung an den Kunden wird generiert und vor dem Versand geprüft.

Agent zieht zu jedem neuen Lead Firmenwebsite, Handelsregister, LinkedIn-Profil, ergänzt Branche, Größe, vermutlichen Bedarf und schreibt einen Score plus zweisätzige Begründung in HubSpot. Vertrieb sieht beim Frühkaffee, welche 3 Leads heute Aufmerksamkeit verdienen.

Ein Workflow sammelt Treffer aus Monitoring-/News-Quellen (inkl. Sichtbarkeit in KI-Assistenten), dedupliziert, filtert per LLM nach Relevanz, erkennt Sentiment und Themen-Cluster und alarmiert bei Krisensignalen. Für den Rest entsteht ein Tagesbriefing-Entwurf je Kunde; der PR-Berater prüft, schärft und gibt frei.

Nach Datenschutzprüfung (Rechtsgrundlage, Information, Widerspruch) ordnet ein Regelwerk mit Empfehlungslogik jedem Kunden ein Segment und drei bis fünf Produkte zu. Ein Sprachmodell erzeugt je Segment Textbausteine im Markenton, die der Texter freigibt; Bildvarianten je Segment kommen aus der Wohnwelt-Strecke. Variable Datenproduktion baut die Mailings, ein Prüfskript kontrolliert leere Felder und unpassende Kombinationen. Rücklauf und Gutscheineinlösung fließen ins Regelwerk zurück.

Ein Masterlayout mit variablen Zonen wird aus Hausstammdaten und Aktionspreisen automatisch je Haus befüllt; ein Sprachmodell erzeugt aus Stichworten der Häuser kurze Aktionstexte im Prospektstil. Ein Vision-Modell prüft je Version Preis gegen Artikelnummer, Adresse gegen Stammdaten und Bild gegen Text. Der Projektleiter sieht ein Dashboard mit 40 Versionen und den gemeldeten Auffälligkeiten, prüft nur diese und gibt frei; Druck-PDF und Digitalversion gehen automatisch an Druckerei und Prospektportale.

Grundlage ist ein freigestelltes Produktbild oder ein Rendering. Je Wohnwelt entsteht ein Prompt mit Referenzbild und Maske; ein Bildmodell erzeugt 8 bis 12 Varianten, Licht und Farbton werden an die Szene angeglichen. Ein Vision-Modell vergleicht jede Variante mit dem Original (Farbe, Form, Nähte) und markiert Abweichungen; der Bildbearbeiter kuratiert. Fotorealistische Varianten erhalten Content Credentials und ein KI-Label, das DAM speichert den Kennzeichnungsstatus.