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Die AI-Chance für Content-Teams: Kontext, Qualität und Agents in der Praxis (Nicolai Kuban)

Die AI-Chance für Content-Teams: Kontext, Qualität und Agents in der Praxis (Nicolai Kuban)

OMT - Webinare vor 1 Monat
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In diesem Webinar zeigt Nicolai Kuban, warum Content- und
Marketing-Teams jetzt auf AI reagieren müssen - und warum einzelne
Prompts dafür nicht reichen. Viele Teams stehen unter Druck: mehr
Kanäle, mehr Output, weniger Zeit. AI soll helfen, führt aber ohne
Kontext schnell zu neuen Problemen: generische Inhalte,
uneinheitliche Tonalität, Tool-Chaos und zusätzliche
Korrekturschleifen. Er zeigt, wie Content-Teams AI sinnvoll
aufbauen: mit Unternehmenswissen, Personas, Markensprache,
Briefings, Do’s & Don’ts und klarer Governance. Außerdem geht
es darum, wie AI Chat zum Arbeitsinterface für Content Operations
wird, wie MCPs bestehende Systeme wie CRM, Analytics, Support oder
Projektmanagement anbinden und warum dadurch bessere Inhalte
entstehen. Zum Abschluss werden fünf konkrete Content Agents
vorgestellt, die typische Aufgaben im Content-Prozess übernehmen -
von Recherche und Briefing bis Qualitätssicherung, Repurposing und
Distribution. Folgendes hast Du nach dem Webinar gelernt: - warum
der Wandel für Content-Teams unausweichlich ist und warum AI nicht
mehr nur ein Experimentierfeld bleiben kann; ein "weiter wie
bisher" wird es nicht geben. - weshalb AI ohne Unternehmenskontext
schnell zu generischem Output, mehr Chaos und zusätzlichen
Freigabeschleifen führt. - wie Teams AI mit Personas,
Markensprache, Briefings, Do’s & Don’ts und strategischen
Vorgaben richtig kontextualisieren. - wie AI dabei hilft, Qualität,
Tonalität und strategische Passung früher im Prozess zu prüfen. -
wie Content Agents und MCPs die Content-Workflows verändern, indem
sie bestehende Systeme, Daten und Aufgaben miteinander verbinden.
Zielgruppe: - Head of Marketing, Head of Content und
Marketing-Entscheider:innen, die AI strukturiert ausrollen müssen -
Content Marketing Manager:innen und Content Lead, die moderner
arbeiten wollen - Marketing-Teams mit hohem Content-Druck und zu
wenigen Ressourcen - Teams, die AI bereits testen, aber noch keine
stabilen Workflows aufgebaut haben

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