KI in Content Management Systemen

1. Native KI-Features im CMS-Core

Diese Strategie sieht vor, generative KI-Funktionen direkt in das User Interface des CMS zu integrieren – meist durch den Aufruf externer Large Language Models (LLMs) über vordefinierte REST-APIs, z. B. OpenAI. Die Modelle sind im Standard häufig über öffentliche API-Schlüssel angebunden und in Textfeldern oder Editor-Oberflächen als Buttons oder Sidebars verfügbar.

Vorteil: Redakteure können ohne Schulung Inhalte generieren, überarbeiten oder strukturieren.

Nachteil: Keine Mandantenfähigkeit, keine Authentifizierung über Unternehmenskonten (z. B. via SSO), keine Kontrolle darüber, ob Nutzereingaben für Modelltraining verwendet werden.

2. Integration externer KI-Systeme via API

Hier setzt die Strategie auf die Bereitstellung offener APIs, um unternehmenseigene oder bevorzugte KI-Modelle zu integrieren – z. B. gehostete Instanzen von Azure OpenAI, Claude oder Mistral. Häufig sind diese API-Endpunkte konfigurierbar, sodass auch Authentifizierungen, Logging oder Prompt-Vorlagen eingebunden werden können. Oft wird dies im Kontext von „Bring Your Own Key“ (BYOK) umgesetzt, sodass Unternehmen ihre eigenen API-Schlüssel hinterlegen und so volle Kontrolle über Nutzung und Abrechnung behalten.

Vorteil: Unternehmen behalten Kontrolle über Modellauswahl, Datenschutzkonformität und Infrastruktur.

Nachteil: Setup und Wartung erfordern technisches Verständnis, API-Design und ggf. DevOps-Kapazitäten.

3. Vollständig konfigurierbare Enterprise-KI

Diese Strategie setzt auf eine tiefgehende Systemintegration: KI-Funktionen werden vollständig in das CMS selbst integriert – inklusive Anbindung an bestehende Unternehmensstrukturen wie Azure Active Directory (SSO), unternehmensspezifischer Zugriffsrechte, dedizierter Infrastruktur sowie privater LLM-Instanzen. Dabei handelt es sich um vollständig kontrollierte Workflows, in denen Content, Prompts und Outputs vollständig innerhalb der Organisation bleiben.

Vorteil: Maximale Governance, Einhaltung von Compliance-Vorgaben und vollständige Trennung von anderen Mandanten oder öffentlichen APIs.

Nachteil: Deutlich höherer technischer Aufwand und Lizenzkosten; meist nur für große Unternehmen mit entsprechender Infrastruktur und IT-Teams wirtschaftlich umsetzbar.

TYPO3

Es gibt im TYPO3 Core noch keine Integration von KI. Es existieren jedoch mehrere Extensions, die sich mit diesem Thema beschäftigen – die bekanntesten sind die TYPO3 AI Suite und T3AI. Die TYPO3 AI Suite zielt darauf ab, generative KI-Funktionen wie Textvorschläge, Meta-Tag-Erzeugung oder Bildunterschriften direkt im Backend verfügbar zu machen. In den Standard-Paketen nutzt die Extension standardisierte APIs (z. B. ChatGpt und Midjourney) und erlaubt individuelle Konfigurationen, z. B. hinsichtlich Prompt-Vorlagen oder Spracheinstellungen. Wer eigene API-Schlüssel nutzen möchte, kann dies im Rahmen des Pakets „Bring Your Own Keys“ (BYOK) tun. So lassen sich unternehmenseigene Enterprise-Accounts (z. B. für ChatGPT) hinterlegen. Dadurch bestehen erweiterte Möglichkeiten, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, Datenhoheit und Governance. Die Eingaben der Nutzer werden nicht automatisch zu Trainingszwecken an Dritte übermittelt – das Verhalten hängt vom jeweils angebundenen Modell und den API-Bedingungen des verwendeten Providers ab. Betreiber können KI-Dienste so datenschutzkonform und abgeschottet konfigurieren.

Sitecore

Sitecores Composable DXP ist eine Sammlung von verschiedenen Komponenten (CMS, Personalisierung, Suche, Customer Data Plattform, Marketing Automation, ...), die miteinander kombiniert werden können, um quasi alle Aufgaben des digitalen Marketing aus einer Plattform heraus zu erfüllen. In eigentlich allen dieser Module kommt KI zur Unterstützung der jeweiligen Aufgaben zum Einsatz. Zudem gibt es mit Sitecore Stream einen eigenen KI-Layer in Sitecore, auf den alle Komponenten zugreifen können. Sitecore Stream kann mit eigenen Dokumenten über das Portfolio, Marke, Zielgruppen, Produktdetails und vieles andere mehr ausgestattet werden und stellt dann brand-aware AI, generative Copilots und agentische Workflows bereit, die in Produkte wie Content Hub oder XM Cloud eingebettet sind. Sie unterstützen Content-Erstellung, Kampagnenorchestrierung und A/B-Testing direkt im Marketingalltag. Kunden können eigene Enterprise-Accounts (z. B. Azure OpenAI) hinterlegen – inklusive SSO-Integration und individueller Authentifizierung. Sitecore betont, dass Inhalte und Prompts im Unternehmenskontext verbleiben und nicht für das Training öffentlicher Modelle genutzt werden. Die Architektur ist klar auf Datenschutz, Governance und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen ausgerichtet. Sitecores Vision: Verlagerung aller Marketeer-Aufgaben in die Sitecore-Welt – von der Erstellung von Kreativ-Briefings über die Content-Produktion bis zur personalisierten Auslieferung auf verschiedenen Kanälen.

Ibexa

Bereits ab Version 4.6.12 können in Ibexa AI Actions installiert werden. Das Paket umfasst ein Framework sowie den OpenAI-Connector. Nach Einrichtung können Redakteure ausgewählte Inhalte (z. B. Textabschnitte oder Bildbeschreibungen) direkt im Editor optimieren oder ALT-Texte generieren. Erweiterungen durch zusätzliche KI-Dienste oder benutzerdefinierte Handler sind möglich, ebenso wie die Anbindung lokaler KI-Installationen, beispielsweise LLaMA. Über Ibexa Connect lassen sich auch AI Actions in Automations-Szenarien einbetten, die in Workflows integriert und über die UI ausgelöst werden können – ohne Programmieraufwand.

Mit Ibexa DXP V5 (Release September 2025) soll die Integration von AI Actions noch deutlich vertieft werden: Laut den vorab angekündigten Neuerungen sollen Szenarien aus Ibexa Connect künftig direkt im CMS zugänglich sein. Geplant ist die Unterstützung von u. a. Claude, Le Chat oder unternehmensintern gehosteten Modellen.

Storyblok

Storyblok verfolgt eine redaktionsgetriebene Strategie: Die KI-Features – darunter Textgenerierung, Textoptimierung und Übersetzungen – sind nativ und ohne zusätzliche Einrichtung direkt im visuellen Editor verfügbar. Damit können Redakteure Inhalte kontextbezogen bearbeiten oder Übersetzungen anlegen, ohne die Bearbeitungsumgebung zu verlassen. Über die Funktion „Custom AI Features“ und individuelle API-Keys lassen sich auch eigene Modelle oder Unternehmens-Accounts (z. B. Azure OpenAI) anbinden. Dies ermöglicht es, Datenschutz- und Governance-Anforderungen gezielt umzusetzen. Zusätzlich stehen im Storyblok App-Hub verschiedene KI-Plugins (z. B. für SEO-Optimierung, die automatische Erzeugung von Meta-Daten, Bildgenerierung oder automatische Bildbeschreibung) zur Verfügung, die sich flexibel in bestehende Workflows integrieren lassen. Ergänzend bietet Storyblok mit dem Ideation Room eine kollaborative Umgebung, in der Teams gemeinsam Content-Ideen entwickeln, Feedback geben und KI-gestützte Vorschläge in Echtzeit einarbeiten können. Damit wird der kreative Prozess direkt im CMS unterstützt und beschleunigt. Insgesamt liegt der Schwerpunkt des KI-Einsatzes bei Storyblok klar auf einer schnellen, komfortablen Nutzung für Redaktionen, kombiniert mit optionalen Erweiterungen für Unternehmen mit höheren Compliance-Ansprüchen.

Kentico

Kentico integriert KI über das Modul Aira, das in den Advanced-Lizenzen verfügbar ist und gezielt Marketing- und Content-Teams unterstützt. Aira bietet Funktionen zur Content-Optimierung für Bilder (z. B. Fokuspunkt-Setzung, automatische ALT-Text-Generierung) und Texte (Textüberarbeitung, automatische Texterstellung etwa für E-Mails). Darüber hinaus analysiert Aira Nutzerverhalten und Interaktionsdaten, um Trends oder potenzielle Probleme in der Customer Journey zu erkennen. Auf Basis dieser Analysen kann Aira Zielgruppen automatisch segmentieren und personalisierte Inhalts- oder Angebots-Empfehlungen ausspielen.

Die Empfehlungen von Aira basieren auf Machine-Learning-Modellen, die relevante Inhalte für jede Nutzergruppe identifizieren. Die Lösung nutzt Azure OpenAI als technologische Basis und ist tief in die Kentico Digital Experience Platform integriert, sodass sich Aira auch mit CRM- oder E-Commerce-Systemen verknüpfen lässt. Aktuell ist das Hinterlegen eigener Enterprise-Accounts für KI-Provider nicht möglich, was für Organisationen mit hohen Compliance-Anforderungen relevant ist. Laut Roadmap plant Kentico jedoch, Aira künftig um weitere Funktionen zu erweitern – insbesondere zur Unterstützung von Übersetzungsprozessen.