G2’s 2026 Bericht: Wie KI das digitale Asset-Management verändert
Generative KI hat die Wirtschaftlichkeit der Inhaltserstellung grundlegend verändert.
Im Jahr 2026 produzieren Organisationen mehr digitale Assets als je zuvor. Die Produktionszeiten haben sich verkürzt, kreative Variationen haben sich vervielfacht, und die Kosten für die Erstellung von Assets sinken weiter.
Während die Inhaltserstellung in eine Hyper-Skalierung eingetreten ist, bleibt jedoch die Kontrolle zurück.
Die Bibliotheken für Assets wachsen. Versionen vervielfältigen sich. Rechte und Eigentumslinien verschwimmen. Die Durchsetzung der Markenidentität wird schwieriger. Das Risiko von Compliance-Fehlern nimmt über Regionen und Kanäle hinweg zu. Das traditionelle DAM-Modell, das hauptsächlich für Speicherung und Abruf entwickelt wurde, war nie für diese Geschwindigkeit oder Komplexität ausgelegt.
Da die Inhaltssysteme dynamischer werden, muss DAM Governance, Interoperabilität und Echtzeit-Entscheidungsfindung im gesamten Lebenszyklus von Inhalten unterstützen.
Wichtige Trends im digitalen Asset-Management 2026
Hier sind die zentralen Trends, die das Jahr 2026 prägen:
- 8 von 10 Anbietern identifizieren das exponentielle Wachstum von Assets und das Volumen von KI-generierten Inhalten als den primären Druck, der DAM umgestaltet.
- 6–7 von 10 Anbietern heben Governance, Rechtemanagement oder Compliance-Risiken als zunehmende Bedenken in Umgebungen mit KI-generierten Assets hervor.
- 7 von 10 betonen strukturierte Metadaten und Taxonomien als den wichtigsten Erfolgsfaktor für KI.
Die Einführung von KI im DAM hat sich von der Kennzeichnung und Suche auf Workflow-Automatisierung, Qualitätskontrolle und Compliance-Überprüfung ausgeweitet.
DAM-Plattformen entwickeln sich von Aufzeichnungssystemen zu Handlungssystemen, die KI in die operativen Workflows einbetten.
Herausforderungen und Risiken
Da das Volumen an Assets steigt, müssen Organisationen die Authentizität, das Eigentum und die Lizenzierung strenger verwalten als je zuvor. Hier muss Governance kontinuierlich sein.
Die steigenden Compliance-Anforderungen und die Komplexität der Rechteverfolgung stellen eine Herausforderung dar, insbesondere in KI-unterstützten Umgebungen.
Die Notwendigkeit von gut strukturierten Taxonomien und konsistenten Metadaten ist entscheidend für den Erfolg von KI. Ohne strukturierte Taxonomien sinkt die Relevanz der Suche, und die Durchsetzung der Governance wird inkonsistent.
Schlussfolgerung
Die Transformation im digitalen Asset-Management geht über inkrementelle Verbesserungen hinaus. Es geht um Governance in großem Maßstab. Organisationen, die DAM als Governance-Infrastruktur betrachten, werden einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil erzielen.
Die Zukunft des DAM wird durch KI nicht nur als passive Verbesserungsschicht, sondern als integrierte Governance, Workflow-Orchestrierung und Automatisierung geprägt sein, die die Effizienz und Effektivität in der Inhaltserstellung und -verbreitung steigert.
