Was ihr dazu wissen müsst
- Unternehmen skalieren die KI-Content-Produktion, aber ungesteuerte Workflows umgehen Markenkontrollen und gefährden die Konsistenz. Die Einbindung von KI über euer DAM löst dieses Problem, allerdings nur, wenn ihr die Tools verbinden könnt.
- Maßgeschneiderte Integrationen für jedes einzelne KI-Tool sind komplex und uneinheitlich. Das Model Context Protocol (MCP) ersetzt diese durch eine einzige, standardisierte Integrationsschicht.
- Frontify umfasst jetzt eine MCP-Integrationsschicht sowie zehn Tool-Pakete zur Unterstützung markenkonformer Content-Produktion in großem Maßstab, wobei Governance und Kontrolle im Mittelpunkt stehen.
Wie hat sich die Rolle von Digital-Asset-Management(DAM)-Systemen durch KI verändert?
Digital-Asset-Management-Systeme wurden ursprünglich für menschengesteuerte Workflows konzipiert. Marketingverantwortliche, Designer:innen und Agenturen suchten nach genehmigten Assets, exportierten diese und erstellten anschließend – auf Basis einer unschlagbaren Kombination aus persönlichem Know-how und formalen Richtlinien – absolut markenkonforme Materialien.
Das ist auch heute noch so… aber KI spielt dabei eine immer wichtigere Rolle.
- Marketer:innen lassen ChatGPT eine Produktlaunch-Kampagne entwerfen.
- Designer:innen nutzen KI in Figma, um Layout-Varianten zu erstellen.
- Regionale Teams nutzen DeepL für die Übersetzung einer Broschüre.
Oberflächlich betrachtet wirkt das wie ein Produktivitätsschub. Weniger Engpässe, schnellere Produktionszyklen, mehr Output.
Doch dahinter verbirgt sich ein sehr reales Problem …
Der Aufstieg der „Schatten-Content-Produktion“
Wenn Teams und Einzelpersonen KI außerhalb von reglementierten Systemen nutzen, entsteht dadurch faktisch ein Schatten-System zur Content-Produktion. Eines, das die üblichen Prüfungen und Kontrollen umgeht.
- Teams nutzen Ad-hoc-KI-Tools abseits etablierter Markenprozesse
- Markenrichtlinien werden (wenn überhaupt) manuell bereitgestellt
- Die Output-Menge wächst schneller, als sie überprüft werden kann
Euer DAM ist immer noch die offizielle Produktionslinie, die gewissenhaft alle Prozesse einhält, um markenkonforme Inhalte zu erstellen. Doch die KI hat eine parallele Pipeline geschaffen, die in rasantem Tempo Content ausspuckt, der sich nicht immer an die Regeln hält.
Um die Vorteile von KI voll auszuschöpfen – ohne dabei ihren Ruf aufs Spiel zu setzen – müssen Marken einen Weg finden, um die KI-gestützte Content-Erstellung unter Einhaltung von Vorschriften und Richtlinien zu skalieren. Und das setzt voraus, dass alle KI-Tools und kreativen Workflows über die DAM-Plattform gesteuert werden.
Doch das ist nicht immer einfach.
Warum ist die Anbindung von KI-Tools an DAM-Plattformen eine Herausforderung?
Bei der Anbindung von KI-Tools an ein DAM-System gibt es vor allem zwei Hürden: Governance-Bedenken und technische Komplexität.
Governance-Bedenken
Führungskräfte stehen der Idee, KI unbeschränkten Zugriff auf ihre Systeme und Daten zu gewähren, verständlicherweise zurückhaltend gegenüber. Niemand möchte riskieren, dass ein KI-Tool Inhalte generiert, die direkt auf den Markt gelangen und durch einen Fehler den Ruf der Marke schädigen. Auch wenn diese Sorge verständlich ist, kann sie unbeabsichtigt den Einsatz unkontrollierter KI-Tools begünstigen und ist daher nicht förderlich.
Technische Komplexität
Bis vor Kurzem erforderte die Anbindung von KI an eine DAM-Plattform üblicherweise eine maßgeschneiderte Integration für jedes einzelne Tool. Eine Integration für ChatGPT, eine Integration für Claude, eine Integration für Figma. Die Liste lässt sich beliebig fortsetzen. Und mit ihr wächst der Aufwand für die Erstellung, Wartung und Absicherung all dieser Integrationen.
Das führt dazu, dass viele Unternehmen gänzlich auf Integration verzichten, wodurch das Problem der Schatten-Content-Produktion bestehen bleibt. Glücklicherweise löst die Entwicklung des Model Context Protocol beide Probleme auf einmal.
Was ist das Model Context Protocol im DAM-Kontext?
Das Model Context Protocol – kurz MCP – ist ein Standard, der es ermöglicht, KI-Tools mit externen Datenquellen wie einem DAM zu verbinden. Man kann sich das wie einen Universalstecker vorstellen. Egal welches KI-Tool ihr verwendet, MCP bietet eine einheitliche, berechtigungsgesteuerte Möglichkeit, Daten aus eurem DAM abzurufen.
Das bedeutet, dass jeder KI-Assistent – innerhalb eurer vorgegebenen Leitplanken – auf Folgendes zugreifen und damit arbeiten kann:
- Digitale Assets (Bilder, Videos, Dokumente)
- Metadaten und Taxonomien
- Brand Guidelines und Vorlagen
- Freigabeprozesse
- Rechte- und Lizenzinformationen
- Content-Performance-Analysen
Anstatt also eure Markenregeln nur zu erraten und generische Inhalte zu erstellen, können KI-Tools euer DAM einfach fragen, welche Regeln gelten – und so Inhalte produzieren, die immer absolut markenkonform sind.
Doch das ist noch längst nicht alles, was KI-Agenten tun können, wenn sie über MCP einen kontrollierten Zugriff auf euer DAM haben. Hier sind nur einige Beispiele:
- Design-Vorlagen automatisch befüllen, um mit nur einem Klick markenkonformes Kampagnenmaterial zu erstellen
- Bildinhalte auswerten, um Lücken in den Metadaten zu schließen und das Auffinden von Assets zu erleichtern
- Nutzungsstatistiken prüfen, um abgelaufene oder selten genutzte Assets für eine Überprüfung zu markieren
In diesem Wandel – weg vom manuellen Füttern der KI mit Markeninformationen hin zu einer KI, die diese Daten bei Bedarf selbstständig abruft – beschreibt Frontify-Gründer und CEO Roger Dudler die eigentliche Bedeutung von MCP wie folgt:
„Vor MCP musste man die KI noch von Hand mit allen Markendetails füttern – Richtlinien, Assets, Farben, Logos, Schriftarten – und auf das Beste hoffen. Mit Frontify weiß der Assistent einfach, dass er Frontify fragen muss, wenn ich etwas in Claude oder ChatGPT erstelle. Wenn ihr einen Text umschreibt, werden eure Tone-of-Voice-Richtlinien automatisch übernommen – sodass das Ergebnis ganz im Stil eurer Marke klingt und nicht wie eine generische Version davon.“
Wie verändert ein MCP die Leistungsfähigkeit eines DAM?
MCP transformiert ein DAM oder eine Markenplattform wirkungsvoll in eine Echtzeit-Markenintelligenz-Ebene für KI-Systeme.
Mit MCP werden eure kontrollierten Markenelemente, Richtlinien, Vorlagen und Workflows sofort für jeden MCP-kompatiblen KI-Assistenten nutzbar. So können Marketing- und Designteams in ihren bevorzugten Tools arbeiten, während die KI freigegebene Inhalte und Markenregeln direkt aus Frontify abruft. Das sorgt für maximale Effizienz, ohne die Markenkonformität zu riskieren.
Für Unternehmen bedeutet DAM + MCP:
- KI-Systeme und ihr Output basieren auf Echtzeit-Markenintelligenz.
- Governance wird bereits während der KI-Erstellung durchgesetzt, nicht erst manuell nach der Produktion.
- Markenkonsistenz wird wieder systemisch.
Für IT-Teams bedeutet MCP:
- Das DAM entwickelt sich vom reinen Markenportal zur unternehmensweiten Markenintelligenz-Plattform.
- Implementierung und Erprobung laufen schneller und kostengünstiger ab.
- Die Komplexität von Integrationen wird deutlich reduziert.
Entscheidend sind jedoch die Zugriffsrechte.
Wenn Agenten lediglich Dateien suchen und herunterladen können, sind sie kaum mehr als eine Suchleiste. Der wahre Mehrwert entsteht erst dann, wenn Agenten auch Vorlagen ausfüllen können. Oder den Freigabestatus prüfen. Oder Metadaten über eine ganze Bibliothek hinweg aktualisieren.
Zu viel Zugriff birgt jedoch Risiken.
Es geht darum, die richtige Balance zwischen Automatisierung und Autonomie zu finden, und genau deshalb ist die Funktionalität des DAM-MCP eines Anbieters ganz entscheidend.
Worauf sollten technische Einkäufer:innen bei einem MCP-fähigen DAM achten?
Die MCP-Leistungsfähigkeit entwickelt sich zu einem zentralen Bewertungskriterium im DAM-Beschaffungsprozess. Für Technik- und Architekturteams stellt sich nicht die Frage, ob ein neues DAM-System MCP erfordert (das tut es), sondern ob das MCP den kontrollierten, skalierbaren und steuerbaren KI-Zugriff bietet, den sie benötigen.
Hier sind drei Schlüsselbereiche, die es bei einer DAM-Plattform mit MCP zu prüfen gilt.
- Rechteverwaltung für KI-Tools
Ein natürliches Anliegen von IT- und Governance-Teams ist, wie viel Autonomie KI-Systeme im Umgang mit Markenelementen haben sollten. Im Gegensatz zu menschlichen Nutzer:innen können KI-Tools in großem Maßstab arbeiten und Inhalte in rasantem Tempo generieren. Das macht die Vergabe von Berechtigungen zu einem entscheidenden Kontrollpunkt. Ziel ist es, dass sich die KI innerhalb des Systems wie eine kontrollierte Instanz verhält, genau wie ihre menschlichen Teammitglieder.
Darauf solltet ihr achten:
- Ob sich KI-Tools über dasselbe Berechtigungsmodell wie menschliche Nutzer:innen steuern lassen
- Möglichkeit, schreibgeschützten bzw. schreibfähigen Zugriff für KI-Systeme durchzusetzen (siehe unten)
- Detaillierte Zugriffskontrolle auf Asset-Typen, Sammlungen oder Markenräume
- Beschränkungen für sensible, interne oder noch nicht genehmigte Inhalte
- Trennung von Anwendungsfällen für Suche und Erstellung
Eines der häufigsten Governance-Risiken bei KI-gestützten Workflows besteht darin, alle KI-Interaktionen gleich zu behandeln, obwohl sie in der Realität völlig unterschiedlichen Zwecken dienen. Unternehmen müssen klar zwischen KI-Systemen unterscheiden, die genehmigte Markenelemente lediglich suchen oder abrufen, und solchen, die mithilfe dieser Elemente Inhalte aktiv generieren oder verändern.
Darauf solltet ihr achten:
- Klare Trennung zwischen der Suche nach Assets (Lesen) und der Erstellung von Content (Schreiben)
- Möglichkeit, die Erstellungsfunktionen auf bestimmte KI-Tools oder Workflows zu beschränken
- Kontrollmechanismen, die verhindern, dass die KI Assets ohne ausdrückliche Erlaubnis verändert
- Definierte Toolkits, mit denen sich spezifische Anwendungsfälle einfach und konsistent umsetzen lassen
- Ein Prüfpfad (Audit Trail) für KI-Interaktionen
Da KI immer mehr in die Workflows zur Content-Produktion integriert wird, benötigen Unternehmen zunehmend Transparenz darüber, wie Markenelemente von Maschinen genutzt werden. Ohne diese wird es schwierig, grundlegende Governance-Fragen zu beantworten, z. B. welche Inhalte mit welchen Assets und nach welchen Regeln generiert wurden.
Darauf solltet ihr achten:
- Protokollierung von KI-Zugriffen auf Assets und Richtlinien
- Nachvollziehbarkeit, welches KI-Tool auf welche Inhalte zugegriffen hat
- Transparenz über KI-Output, der mit dem vom DAM bereitgestellten Input generiert wurde
- Einhaltung von Compliance-, Rechts- und Auditanforderungen
- Möglichkeit, Interaktionsprotokolle bei Bedarf einzusehen oder zu exportieren
Das ist Frontify MCP: 10 Tools, die die KI-Nutzung durch Kreativteams revolutionieren
Um der steigenden Nachfrage nach einer einfachen KI-Anbindung an unsere Plattform gerecht zu werden, hat Frontify einen offiziellen MCP-Server entwickelt, der bestehenden Frontify-Kund:innen zur Verfügung steht.
Es umfasst zehn Tool-Pakete, die verschiedene Ebenen der KI-Interaktion mit euren Markensystemen unterstützen – je nach euren Bedürfnissen und eurer Bereitschaft für KI-gestützte Transformation.
Das leisten die einzelnen Pakete:
Der schreibgeschützte Zugriff ist eine gute Ausgangsbasis für Marken, die noch ganz am Anfang ihrer KI-Integration stehen. Der Agent kann Dateien durchsuchen und abrufen, aber nichts verändern.
Bei der Automatisierung von Vorlagen kommt der Mehrwert erst richtig zum Tragen. Ein Agent kann lokalisierte Varianten aus einer gesperrten Vorlage erstellen, sodass jeder Output den Markenregeln entspricht, noch bevor er das DAM verlässt.
Von dort aus bringt jede weitere Zugriffsebene noch mehr Nutzen. Ein Agent mit Workflow-Zugriff kann markieren, welche Assets in der Genehmigungsphase stecken geblieben sind, und dies in Slack oder einem Projekt-Tool anzeigen, sodass sich niemand mehr aufwendig durch das DAM wühlen muss.
Und Massenoperationen erledigen die Aufräumarbeiten, die manuell kaum zu schaffen sind. Veraltete Dateien, fehlende Metadaten und abgelaufene Rechte häufen sich schneller an, als ein Team sie von Hand abarbeiten kann. Ein Agent erledigt das in einem einzigen Durchlauf.
Gibt es Risiken bei der Nutzung des DAM-MCP?
Wer in der IT arbeitet, weiß: Jedes System bringt inhärente Risiken mit sich. Die Einführung von KI in einer Digital-Asset-Management(DAM)-Umgebung bildet da keine Ausnahme.
- Wenn man der KI Schreibzugriff gewährt, kann ein Agent Daten erstellen, verändern oder löschen.
- KI-Agenten können Anweisungen so missverstehen, dass sie irreversible Änderungen vornehmen.
- Die Manipulation von MCP-Servern (Tool Poisoning) kann dazu führen, dass KI-Agenten schädliche Aktionen ausführen.
Um diese Risiken zu minimieren, die beim MCP-Zugriff auf jede Plattform bestehen, solltet ihr folgende Kontrollmechanismen implementieren.
- Beginnt standardmäßig mit einem schreibgeschützten Zugriff. Gewährt Schreibzugriff nur dann, wenn ein bestimmter Agent ihn für eine bestimmte Aufgabe benötigt, und befolgt dabei die Vorgaben der MCP-Autorisierungsspezifikation, um nur die unbedingt erforderlichen Berechtigungen anzufordern.
- Für risikoreiche Aktionen wie Massenlöschungen, das Überschreiben von Metadaten oder das Entziehen von Rechten, bei denen ein Fehler Hunderte von Assets gleichzeitig betreffen könnte, ist eine manuelle Freigabe erforderlich.
- Protokolliert jede Aktion jedes Agenten, damit ihr nachverfolgen könnt, welches KI-Tool wann auf welches Asset zugegriffen, dieses geändert oder exportiert hat.
- Schützt das System auf Serverebene vor Prompt-Injection-Angriffen, da MCP-Server böswilligen Eingaben ausgesetzt sein können (5,5 % der analysierten MCP-Server weisen diese Schwachstelle in der Produktivumgebung auf).
Fazit
- Frontify MCP ermöglicht Brand Governance direkt bei der Content-Erstellung – und unterstützt so die Produktion markenkonformer Inhalte in großem Maßstab.
- Die Frage ist nicht, ob euer DAM ein MCP braucht, sondern ob das MCP die Zugriffsebenen und die differenzierte Kontrolle bietet, die dein Unternehmen benötigt.
- Das MCP reduziert die Kosten, die Komplexität und den Zeitaufwand, die mit der Erstellung maßgeschneiderter Integrationen zwischen eurem DAM und KI-Agenten verbunden sind, und ermöglicht so eine schnellere Implementierung und eine kürzere Time-to-Value.
- Unsere Tool-Pakete unterstützen eine schrittweise Einführung und eine erweiterte Kontrolle über eure KI-Anwendungsfälle.
Hier erfahrt ihr mehr über Frontify MCP.
Häufig gestellte Fragen
