Ihr bittet ein KI-Tool, eine Launch-E-Mail zu schreiben oder eine Landingpage aufzusetzen. Das Ergebnis: die falsche Schriftart, ein Blauton, der eure Markenfarbe nur ungefähr trifft, und eine Copy, die genauso gut von jedem anderen Unternehmen in eurer Branche stammen könnte.
Also fügt ihr eure Markenregeln in den Prompt ein und versucht es noch einmal. Und beim nächsten Mal beginnt das Ganze von vorn.
Maschinenlesbare Brand Guidelines lösen genau dieses Problem. Sie übersetzen eure Markenstandards in ein strukturiertes, eindeutiges Format, das KI direkt lesen und anwenden kann – ohne dass ein Mensch die Regeln jedes Mal neu erklären muss.
Das Thema gewinnt schnell an Bedeutung, denn KI produziert einen immer größeren Anteil des Contents. Klassische Brand Guidelines als PDF wurden jedoch nie dafür entwickelt, KI strukturierte und zuverlässig abrufbare Markenregeln bereitzustellen. Und wie gut KI Text, visuelle Elemente und die Struktur solcher Dokumente interpretieren kann, unterscheidet sich von Tool zu Tool.
Doch eine Datei, die KI lesen kann, ist nur der Anfang. Farben, Schriften und Logo-Regeln allein machen noch keine unverwechselbare Marke. Und sie lösen auch nicht die Frage, wie Markenwissen zu unterschiedlichen KI-Tools gelangt, aktuell gehalten und zuverlässig gesteuert wird, wenn immer mehr Teams und Tools darauf zugreifen.
Was sind maschinenlesbare Brand Guidelines?
Maschinenlesbare Brand Guidelines übersetzen eure Markenstandards in ein strukturiertes und eindeutiges Format, das KI direkt lesen und anwenden kann.
Statt eines 40-seitigen PDFs, das Menschen interpretieren müssen, erhält KI kurze, konkrete Regeln, die sie direkt umsetzen kann – zum Beispiel exakte HEX-Werte, eine maximale Zeichenanzahl für Headlines oder eine Liste von Begriffen, die niemals verwendet werden dürfen.
Klassische Brand Guidelines sind für Menschen geschrieben. Sie vermitteln das Warum hinter der Marke, erzählen ihre Geschichte und nutzen ausführliche Beispiele, um Zusammenhänge verständlich zu machen.
Maschinenlesbare Guidelines konzentrieren sich dagegen auf das Was: Was soll getan werden? Was nicht? Und zwar in einer Form, die möglichst keinen Interpretationsspielraum lässt.
Das bedeutet nicht, dass maschinenlesbare Brand Guidelines eure bestehenden Guidelines ersetzen. Sie sind vielmehr eine zweite Form der Dokumentation: Die eine hilft Menschen, die Idee und Logik hinter eurer Marke zu verstehen. Die andere sagt Tools präzise, wie sie diese umsetzen sollen.
Ein ähnliches Prinzip verändert bereits die Arbeit mit KI in anderen Bereichen. So wie AGENTS.md Coding Agents konkrete Anweisungen für eine Codebase liefert, geben maschinenlesbare Brand Guidelines KI-Tools den Kontext, den sie brauchen, um markenkonform zu arbeiten – ohne dass ihr dieselben Informationen bei jedem Prompt erneut mitliefern müsst.
Warum Brand Guidelines heute maschinenlesbar sein müssen
Laut Salesforce setzen bereits 75 % der Marketer KI ein. Und längst nicht nur Marketingteams arbeiten damit. Generative KI unterstützt Teams im gesamten Unternehmen – von Sales bis HR – bei der Erstellung von Content, der auch außerhalb des Unternehmens sichtbar wird.
Stellt euch zehn Teams in vier Regionen vor, die alle unterschiedliche KI-Tools zur Content-Erstellung nutzen.
Alle haben Zugriff auf eure Brand Guidelines. Doch diese Guidelines sind nicht automatisch mit den Tools verbunden, in denen gearbeitet wird.
Die Folge: Generierter Content entspricht nicht immer eurer Marke. Und überall dort, wo eure Guidelines Interpretationsspielraum lassen, kann KI zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen.
Natürlich könnten Mitarbeitende in jedem neuen KI-Chat erneut eure Markenfarben, Schriften und Brand Voice erklären. Doch genau diese Wiederholung kostet Zeit – bei jeder Person, jedem Tool und jeder neuen Interaktion.
Maschinenlesbare Guidelines schaffen stattdessen eine wiederverwendbare Source of Truth und reduzieren einen großen Teil dieser manuellen Arbeit.
Formate für maschinenlesbare Brand Guidelines
Für maschinenlesbare Brand Guidelines gibt es unterschiedliche Formate. Sie konkurrieren nicht unbedingt miteinander, sondern erfüllen unterschiedliche Aufgaben. Eine ausgereifte Brand Infrastructure kann deshalb mehrere davon kombinieren.
brand.md – ein neuer offener Standard
brand.md ist eine noch junge, MIT-lizenzierte Open Specification von Caio Pizzol. Sie ermöglicht es, eine Marke in einem strukturierten Format abzubilden, das KI-Tools direkt als Kontext verwenden können.
Dafür wird eine einzelne Markdown-Datei im Root-Verzeichnis eines KI-Projekts abgelegt – ähnlich wie eine README.md.
Eine brand.md besteht aus drei Ebenen:
Strategie
Positionierung, Zielgruppe und Persönlichkeit eurer Marke sowie das Markenversprechen.
Brand Voice
Tagline, Kernbotschaften und konkrete Regeln dafür, wie eure Marke sprachlich klingt.
Visuelle Identität
Markenfarben, Schriften und der fotografische Stil – in Worten beschrieben statt ausschließlich visuell dargestellt.
Am Anfang der Datei steht das sogenannte YAML Frontmatter: ein kurzer Block mit grundlegenden Informationen wie Markenname, Tagline, Versionsnummer, Markentyp und Markenarchitektur. Das Format ist sowohl für Menschen als auch für Maschinen unmittelbar verständlich.
Für globale Unternehmen und Enterprise Brands unterstützt brand.md außerdem Markenhierarchien. So lassen sich beispielsweise Masterbrands und Subbrands abbilden, die bestimmte Markenelemente übernehmen oder gezielt überschreiben. Auch unterschiedliche Markenarchitekturen lassen sich darstellen.
Da brand.md aus reinem Text besteht, ist keine spezielle Software erforderlich. Die Datei lässt sich problemlos auf GitHub anzeigen, in jedem Code Editor lesen und als Kontext für entsprechend konfigurierte KI-Tools verwenden.
Damit ist brand.md ein guter Einstieg, um Markenwissen in ein Format zu bringen, mit dem KI arbeiten kann.
Brand Skills (SKILL.md)
Ein Skill ist ein Paket aus Anweisungen rund um eine SKILL.md-Datei, das kompatible KI-Agenten erkennen und laden können, sobald es für eine Aufgabe relevant wird. Das Format wurde ursprünglich von Anthropic entwickelt und ist heute ein offener Standard.
Hier liegt der zentrale Unterschied zu brand.md: Eine brand.md ist ein statisches Dokument, das als Kontext bereitsteht. Ein Skill funktioniert eher wie eine Fähigkeit, auf die ein Agent bei Bedarf zurückgreift.
Ihr könntet beispielsweise eure Farbpalette, Typografie, Brand Voice und Regeln für deren Anwendung in einem Skill namens „brand-guidelines“ bündeln.
Bittet ihr anschließend einen kompatiblen Agenten, eine Präsentation zu erstellen, einen Report zu schreiben oder ein Spreadsheet zu formatieren, kann er erkennen, dass ein passender Skill vorhanden ist, ihn laden und eure Markenregeln anwenden – ohne dass ihr sie erneut in den Prompt kopieren müsst.
Dabei gibt es einige wichtige Unterschiede zu brand.md.
Progressive Disclosure
Ein Skill wird nicht vollständig auf einmal geladen.
Zunächst sieht der Agent nur eine kurze Beschreibung – genug, um zu erkennen, dass der Skill existiert und wofür er gedacht ist. Erst wenn eine Aufgabe ihn tatsächlich erfordert, lädt er die ausführlichen Anweisungen und benötigten Referenzdateien.
Anweisungen vs. Skripte
Ein Skill kann sowohl natürlichsprachliche Anweisungen enthalten, die ein Modell interpretiert, als auch Skripte, die exakte Werte und Logiken anwenden.
Das schafft Flexibilität dort, wo Urteilsvermögen gefragt ist – und mehr Verbindlichkeit dort, wo Regeln keinen Interpretationsspielraum lassen dürfen.
Ein exakter HEX-Wert, der Schutzraum eines Logos oder ein verbotener Begriff kann beispielsweise über ein Skript definiert werden. Dadurch werden konkrete Werte oder Logiken zuverlässig angewendet und Abweichungen reduziert.
Regeln, bei denen Kontext und Nuancen entscheidend sind – etwa wie formell die Sprache in einer bestimmten Situation sein sollte oder welcher von drei freigegebenen Fotostilen zu einer bestimmten Stimmung passt – gehören dagegen in die Anweisungen.
Das umgebende System muss dabei weiterhin sicherstellen, dass für die jeweilige Regel das richtige Skript ausgewählt und ausgeführt wird.
Gerade für Enterprise-Unternehmen mit umfangreichem Markenwissen können Skills deshalb über eine einzelne Brand-Datei hinausgehen:
- Skills lassen sich kombinieren. Ein Brand-Guidelines-Skill kann beispielsweise gemeinsam mit einem Product-Research- oder Writing-Standards-Skill eingesetzt werden. Eine einzige Anfrage kann so gleichzeitig Markenformatierung, korrekte Produktinformationen und euren Writing Style berücksichtigen.
- Skills begleiten die Arbeit statt den Prompt. Sobald ein Skill installiert ist, muss er nicht jedes Mal neu eingefügt oder angehängt werden. Er steht zur Verfügung, sobald er gebraucht wird.
DESIGN.md – für Design- und Code-Tools
brand.md und Skills sind vor allem für Content gedacht – beispielsweise Copy, Präsentationen oder Dokumente.
DESIGN.md beziehungsweise design-md richtet sich dagegen an Tools, die Interfaces und Code generieren.
Dabei handelt es sich um einen Open-Source-Entwurf, den Google Labs über sein KI-Design-Tool Stitch veröffentlicht hat. Ähnlich wie brand.md handelt es sich um eine Textdatei. Statt Positionierung und Tone-of-Voice-Regeln kombiniert sie jedoch Design Tokens – also exakte, wiederverwendbare Werte wie Farbcodes oder Schriftgrößen in YAML – mit kurzen Erklärungen dazu, warum diese Werte existieren.
Ein Tool erhält damit sowohl den konkreten Wert als auch den Kontext dahinter.
Design- und Code-Tools können eine DESIGN.md nutzen, wenn sie in den Workflow eingebunden oder als Kontext bereitgestellt wird. So lassen sich Interfaces und Komponenten generieren, die den definierten Designregeln entsprechen.
Sowohl brand.md als auch DESIGN.md sind noch junge Standards. DESIGN.md befindet sich aktuell in der Alpha-Phase und ist deshalb vor allem eine Entwicklung, die es zu beobachten gilt – noch keine Grundlage, auf der ihr heute euer gesamtes System aufbauen solltet.
Und wie passt AGENTS.md dazu?
AGENTS.md folgt demselben Grundprinzip wie maschinenlesbare Brand Guidelines: KI-Tools erhalten strukturierte Anweisungen in Klartext, die sie direkt verwenden können. Niemand muss denselben Kontext bei jedem Prompt erneut erklären.
Der Unterschied liegt darin, welchen Kontext die Dateien liefern:
- AGENTS.md liegt innerhalb einer Codebase und gibt Coding Agents wie Claude Code oder Cursor Anweisungen für die Arbeit am jeweiligen Projekt – beispielsweise welche Tests ausgeführt werden müssen, welche Konventionen gelten oder was nicht verändert werden darf.
- brand.md, Brand Skills und DESIGN.md liefern dagegen Kontext zur Marke – also dazu, wie sie aussieht, klingt und angewendet werden soll.
Was gehört in maschinenlesbare Brand Guidelines?
Viele maschinenlesbare Brand-Dateien beschränken sich auf Farben und Schriften.
Das Ergebnis sieht dann vielleicht nach eurer Marke aus – der Inhalt klingt trotzdem generisch. Denn das KI-Tool weiß noch immer nicht, was eure Marke eigentlich sagen möchte.
Gute maschinenlesbare Guidelines gehen deshalb deutlich weiter:
- Die Grundlagen: Exakte Farben inklusive HEX-Werten, Typografie mit Schriftschnitten und Fallbacks sowie Regeln zur Logo-Verwendung.
- Markenkern und Positionierung: Markenpersönlichkeit, Zielgruppen- und ICP-Kontext sowie zentrale Message Pillars. Sie vermitteln dem Modell, wer ihr seid und für wen eure Marke da ist – und beeinflussen das Ergebnis wesentlich stärker als visuelle Regeln allein.
- Brand Voice: Konkrete Tonalitätsregeln, eine Liste unerwünschter Begriffe sowie „Das sagen wir / Das sagen wir nie“-Beispiele.
- Anwendungsregeln und Templates: Nicht nur „Das sind unsere Regeln“, sondern „So wendet ihr sie auf einen LinkedIn-Post, eine Kampagne oder einen One-Pager an“. Dadurch werden KI-generierte Ergebnisse deutlich konsistenter.
- Bildrichtlinien: Strukturierte, markenspezifische Metadaten wie konkrete Stilregeln, ein kontrolliertes Tagging-Vokabular und Do-/Don't-Beispiele für Bilder.
- Nicht verhandelbare Regeln vs. kontextabhängige Flexibilität: Trennt Vorgaben, die niemals verändert werden dürfen – etwa rechtliche Hinweise, eingestellte Produktnamen oder fest definierte Brand Marks – von Regeln, die sich bewusst an den jeweiligen Kontext anpassen dürfen.
Von einer einzelnen Datei zum Markensystem: die richtige Architektur
Bei maschinenlesbaren Brand Guidelines gibt es unterschiedliche Stufen der Dokumentation.
Wie weit ihr gehen müsst, hängt von der Größe eures Unternehmens, der Anzahl eurer Marken und Märkte sowie davon ab, wie viele Menschen und KI-Tools mit eurer Marke arbeiten.
Im Wesentlichen gibt es drei Ebenen.
1. Eine einzelne brand.md-Datei
Für ein kleines Team mit einer Marke und wenigen Personen, die Content erstellen, kann eine einzige Datei vollkommen ausreichen.
Der Aufwand ist gering: einmal erstellen, im Root-Verzeichnis des Projekts ablegen – fertig.
Mit wachsender Unternehmensgröße zeigen sich jedoch drei klare Grenzen:
- Verteilung: Eine Datei in einem Projekt erreicht nicht automatisch jedes Tool, jedes Teammitglied und jeden KI-Agenten. Menschen müssen wissen, dass sie existiert, und sie gegebenenfalls manuell hinzufügen.
- Versionsabweichungen: Sobald ihr beispielsweise eure Brand Voice aktualisiert oder eine neue Produktfarbe hinzufügt, sind alle bestehenden Kopien der Datei veraltet.
- Detailtiefe: Eine einzelne Datei stößt irgendwann an praktische Grenzen. Mehrere Produktlinien, regionale Varianten und detaillierte Anwendungsregeln machen sie schnell unübersichtlich.
Das bedeutet nicht, dass brand.md die falsche Wahl ist. Viele Unternehmen wachsen schlicht relativ schnell über eine einzelne Datei hinaus.
2. Ein strukturiertes Set
Der nächste logische Schritt ist eine strukturierte Sammlung miteinander verbundener Informationen.
brand.md kann beispielsweise als Übersichtsdatei dienen und auf detailliertere Dateien für Brand Voice, visuelle Identität, Produktlinien oder Regionen verweisen.
Arbeitet ihr mit Skills statt mit statischen Dateien, lässt sich ein ähnliches Prinzip über Progressive Disclosure umsetzen: Eine kurze Beschreibung bildet die oberste Ebene, während detaillierte Anweisungen und Referenzdateien nur dann geladen werden, wenn eine Aufgabe sie tatsächlich benötigt.
So können größere Marken mit mehreren Produktlinien oder Märkten ihre Komplexität abbilden, ohne sämtliche Informationen in eine einzige Datei zu pressen.
Unterstützt ein Workflow selektiven Abruf oder Progressive Disclosure, kann KI zudem nur die Informationen laden, die für die jeweilige Aufgabe relevant sind. Der Kontext bleibt fokussiert, statt jeden Prompt mit irrelevanten Informationen aufzublähen.
Allerdings bleiben die Herausforderungen rund um Verteilung und Versionsabweichungen bestehen – und können durch mehrere Dateien sogar noch komplexer werden.
3. Zentral bereitgestellter und gesteuerter Markenkontext
Auf der nächsten Stufe leben eure Brand Guidelines nicht mehr in Dateien, die gefunden, kopiert und angehängt werden müssen.
Stattdessen liegen sie in einem zentralen System und können von den Menschen und Tools abgerufen werden, die sie benötigen – im richtigen Format und genau im richtigen Moment.
Technisch funktioniert das typischerweise über eine API oder einen MCP Server. KI-Tools verbinden sich mit dem zentralen System und rufen dort aktuelle Informationen ab, statt auf eine statische Kopie angewiesen zu sein.
Nutzt ihr eine brand.md oder strukturierte Skills, müssen diese weiterhin mit eurer internen Dokumentation synchronisiert und aktualisiert werden, sobald sich eure Marke weiterentwickelt.
Ein zentral bereitgestellter und gesteuerter Markenkontext kann diesen manuellen Aufwand reduzieren, indem Informationen direkt aus eurer zentralen Source of Truth bereitgestellt werden.
Damit lassen sich Herausforderungen rund um Verteilung, Aktualisierung, Pflege, rollenbasierten Zugriff und Governance lösen, ohne dass euer Team jede einzelne Kopie selbst verwalten muss.
Warum Aufgaben und Rollen bestimmen, welches Markenwissen gebraucht wird
Ein Markensystem muss ganz unterschiedliche Aufgaben unterstützen:
- „Schreibe einen LinkedIn-Post für dieses Produkt und diese Zielgruppe.“ ist eine klar abgegrenzte Einzelaufgabe.
- „Wir haben im März einen Launch. Hilf mir, die Kampagne zu planen.“ umfasst mehrere Schritte.
- „Automatisiere unsere gesamte Content-Produktion inklusive Review-Workflows.“ beschreibt ein dauerhaftes System und keine einmalige Anfrage.
Alle drei Aufgaben greifen auf dieselben Brand Guidelines zurück. Aber sie benötigen völlig unterschiedliche Mengen und Ebenen an Informationen.
Hinzu kommt die Rolle der jeweiligen Person:
Ein Content Marketer, der Social Copy erstellt, braucht Brand-Voice-Regeln und Message Pillars – aber nicht das vollständige System der visuellen Identität.
Designer benötigen Design Tokens und Bildrichtlinien, aber keine ausführlichen Erklärungen zur Tonalität.
Ein Product Manager, der eine Agentur briefen möchte, braucht einen Überblick über die wichtigsten Markenregeln.
Und ein CMO, der den Content eines Quartals analysiert, wiederum ganz andere Informationen.
Brand Guidelines können also vollständig und korrekt sein – und trotzdem ihr Ziel verfehlen, wenn die richtigen Informationen nicht im richtigen Moment bei der richtigen Person ankommen.
Maschinenlesbarkeit allein löst dieses Problem nicht. Entscheidend ist, wie der relevante Kontext bereitgestellt wird.
Ein gutes System kann Informationen zuverlässig abrufen. Doch intelligentes Routing geht weiter: Wenn jemand mithilfe von KI Brand Content erstellt, muss das Tool sowohl die Aufgabe als auch die Rolle der Person verstehen und daraus ableiten, welche Teile der Brand Guidelines tatsächlich relevant sind.
Eine einzelne brand.md kann diese Segmentierung nicht leisten. Sie liefert allen dieselben Informationen – unabhängig davon, wer sie nutzt und für welche Aufgabe.
Dafür braucht es ein System, das Aufgabe und Rolle erkennt und gezielt den passenden Ausschnitt des Markenwissens bereitstellt.
Wo Menschen weiterhin entscheiden müssen: Orchestrierung, Freigaben und Transparenz
Das Ziel maschinenlesbarer Brand Guidelines ist nicht, euer Brand Team durch KI zu ersetzen.
Statt Menschen aus dem Prozess zu entfernen, sollte KI lernen, wann menschliches Urteilsvermögen gefragt ist – und wer die richtige Person für die jeweilige Entscheidung ist.
Menschen bleiben auch bei detaillierten maschinenlesbaren Guidelines unverzichtbar:
- KI sollte wichtige Entscheidungen nicht allein treffen. Rechtliche Risiken, sensible Claims und markenprägende Entscheidungen brauchen Verantwortliche, die diese Entscheidung treffen und dafür einstehen.
- Vertrauen entsteht mit der Zeit. Ihr solltet nicht vom ersten Tag an eure gesamte Content-Produktion einem unbeaufsichtigten KI-System überlassen. Teams müssen Ergebnisse zunächst prüfen und der KI schrittweise mehr Autonomie geben, wenn sie zuverlässig markenkonforme Ergebnisse liefert.
- Verantwortung muss beim Team bleiben. Wird Content veröffentlicht, der nicht der Marke entspricht oder rechtliche Risiken schafft, kann die Verantwortung nicht einfach an KI abgegeben werden. Klare Review- und Freigabeprozesse stellen sicher, dass am Ende Menschen die relevanten Entscheidungen verantworten.
Viele Unternehmen haben heute genau hier eine Governance-Lücke. KI-Agenten laufen beispielsweise lokal auf den Geräten einzelner Mitarbeitender – ohne ausreichende Kontrolle durch das Brand Team oder das Unternehmen.
Um diese Lücke zu schließen, muss die Verbindung zwischen Markenwissen, KI-Tools und Menschen gezielt orchestriert werden.
Erfasst nicht nur Markenwissen, sondern auch Rollen und Verantwortlichkeiten.
Definiert, welche Personen wichtige Entscheidungen verantworten: Wer gibt rechtlich sensible Claims frei? Wer entscheidet bei markenkritischen Kampagnen? KI kann dann an der richtigen Stelle die richtige Person einbeziehen, statt Content ungeprüft weiterzugeben.
Integriert nachvollziehbare Checkpoints.
Das System sollte erkennen, wann menschliches Urteilsvermögen notwendig ist, und den Workflow an dieser Stelle pausieren. Gleichzeitig sollte dokumentiert werden, wer einen Inhalt wann freigegeben hat. So entsteht ein nachvollziehbarer Audit Trail.
Bringt KI-generierte Inhalte zurück in ein gemeinsames System.
Statt KI-Agenten lokal und unsichtbar mit euren Guidelines arbeiten zu lassen, braucht ihr ein gemeinsames System, das erfasst, was generiert, freigegeben oder zur Prüfung markiert wurde. So bleibt die Arbeit für das gesamte Unternehmen sichtbar.
Oft gilt KI bereits dann als erfolgreich implementiert, wenn sie markenkonformen Content produzieren kann.
Ein mindestens ebenso wichtiger Maßstab ist jedoch: Erkennt KI, wann ihr Kontext oder ihre Entscheidungsbefugnis nicht ausreicht? Weiß sie, wann sie stoppen und die richtige Person einbeziehen muss? Und bleibt dieser Prozess für andere nachvollziehbar?
So macht Frontify eure Marke maschinenlesbar – vernetzt, gesteuert und überall verfügbar
Eine einzelne brand.md ist für viele Unternehmen der Einstieg in maschinenlesbare Brand Guidelines.
Für globale Unternehmen mit komplexen Markenstrukturen braucht es jedoch ein System, das dieser Komplexität gerecht wird.
Frontify bringt Brand Guidelines, Assets und Markenwissen an einem zentralen Ort zusammen. Die Informationen sind so strukturiert, dass Menschen sie einfach finden und nutzen können – und gleichzeitig KI damit arbeiten kann.
Statt Markenwissen immer wieder manuell in KI-Tools zu kopieren, kann Frontify den relevanten Kontext direkt für die Tools und Agenten bereitstellen, die ihn benötigen.
Über MCP verbunden
Das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht KI-Systemen, sich standardisiert mit externen Tools und Datenquellen zu verbinden. Der MCP Server von Frontify verbindet Brand Guidelines, Assets und Templates direkt mit KI-Tools wie Claude, ChatGPT, Cursor und Figma. Anfragen in diesen Tools können dadurch auf echten, aktuellen Markenkontext aus eurer zentralen Plattform zugreifen.
Markenkontext passend zur jeweiligen Rolle
Der Frontify MCP Server berücksichtigt die bestehenden Zugriffsrechte der jeweiligen Nutzer. Wer mit KI Brand Content erstellt, sieht dadurch nur die Brand Assets und Guidelines, die für die eigene Rolle, Region und Berechtigungsstufe freigegeben sind.
Visuelle Assets und Texte werden für KI auffindbar
Frontify versieht Assets beim Upload mithilfe von Bilderkennung automatisch mit Tags, ergänzt Predictive Metadata und kann bereits eingebettete Metadaten aus Dateien übernehmen. Dadurch werden Bilder und visuelle Inhalte für KI durchsuchbar und filterbar – ähnlich wie Text.
Antworten auf Markenfragen – inklusive Quellen
Der Frontify Brand Assistant bildet eine dialogbasierte Ebene über euren Brand Guidelines. Nutzer können Fragen stellen und erhalten Antworten in natürlicher Sprache, die direkt aus den Guidelines stammen – inklusive Quellenlinks.
Über MCP- und API-Verbindungen ist der Brand Assistant außerdem für andere KI-Tools innerhalb des Workflows erreichbar und nicht nur innerhalb der Frontify Plattform.
Dabei werden die jeweiligen Zugriffsrechte berücksichtigt. Welche Antwort jemand erhält, hängt also auch davon ab, wer die Frage stellt.
Sichtbare Brand Governance
Statt KI-Agenten lokal und unsichtbar arbeiten zu lassen, sorgen rollenbasierte Zugriffe, Freigabe-Workflows und Transparenz über die Nutzung in Frontify dafür, dass Brand- und Legal-Verantwortliche nachvollziehen können, wie KI mit Brand Assets arbeitet: welcher Agent was getan hat, wann es passiert ist und ob die Aktion innerhalb der erteilten Berechtigungen lag.
Entdeckt, wie Frontify eure Brand Guidelines direkt in eure bestehenden KI-Workflows bringt.
