Ob E-Mail Marketing, Blog oder Social Media – Content ist der Motor für digitale Sichtbarkeit und Kundenerfolg. Doch die Content-Erstellung ändert sich derzeit grundlegend: Neue Tools, neue Erwartungen, neue Geschwindigkeit.
Laut dem McKinsey-Report „The State of AI in 2025“ experimentieren bereits 62 % der Unternehmen mit sogenannten KI-Agenten oder setzen diese produktiv ein. Damit verschiebt sich der Einsatz von KI zunehmend von einzelnen Assistenz- oder Prompt-Anwendungen hin zu autonomen, workflow-basierten Systemen, die Aufgaben selbstständig planen, ausführen und steuern.
Bei IONOS nimmt diese Entwicklung eine besondere Rolle ein: Als IT-Unternehmen treiben wir die KI-Transformation konsequent voran – für unsere Kundinnen und Kunden ebenso wie intern. Im Content-Marketing Team, setzen wir auf kontextbasierte KI, Automatisierung und datengetriebene Planung. Erste Anwendungsfälle wie Lokalisierung, Content-Produktion, Trendanalyse und Workflow-Automatisierung stehen im Fokus. Das volle Potenzial dieser Entwicklung wird sich jedoch erst in den kommenden Monaten entfalten.
Interne Wissensdatenbank als Fundament
Für viele Unternehmen markiert diese Entwicklung jedoch erst den Anfang. Um Content-Prozesse wirklich KI-fähig zu machen, müssen bestehende Strukturen neu gedacht und strategisch weiterentwickelt werden.
Ein entscheidender Erfolgsfaktor moderner Content-Erstellung ist der Kontext oder auch Context Engineering genannt. Context Engineering bezeichnet den systematischen Aufbau, die Pflege und die Orchestrierung von Kontext, den KI-Systeme benötigen, um unternehmensspezifisch, konsistent und zielgerichtet arbeiten zu können. Bei IONOS stützen wir unsere Content-Produktion auf ein stetig wachsendes internes Wissensfundament. Produktinformationen, Brand-Richtlinien, Success Stories und Marktanalysen liefern den Kontext für hochwertige Inhalte. Nur so lassen sich KI-Assistenten gezielt steuern – etwa, um konsistenten, markenkonformen Content zu erzeugen, der über generische Texte hinausgeht und echten, individuellen Kontext widerspiegelt.
Statt KI lediglich mit einzelnen Prompts zu versorgen, bereiten wir relevanten Unternehmenskontext systematisch auf und binden ihn strukturiert ein – zum Beispiel in Form von Wissensdatenbanken, Rollenbeschreibungen, Content-Standards oder Use Cases. So versteht die KI nicht nur, was sie schreiben soll, sondern auch für wen, in welchem Rahmen und mit welchem Ziel. Context Engineering macht KI damit vom allgemeinen Textgenerator zum kontextbewussten, unternehmensspezifischen Content-Co-Piloten. Dadurch verlagert sich der Fokus des Content Marketings von operativer Umsetzung hin zu strategischer Steuerung und Wirkungsmessung.
Überblick über den Kontext-Flow
Im Context Engineering entsteht die Eingabe für ein LLM nicht mehr aus einem einzelnen Prompt, sondern aus mehreren klar definierten Kontextquellen. Erst ihr Zusammenspiel ermöglicht konsistente, skalierbare und unternehmensspezifische KI-Ausgaben:
System Prompt
Definiert Rolle, Aufgabenrahmen, Stil, Tonalität, Regeln und Qualitätsstandards des Modells (z. B. Brand Voice, Zielgruppe, Compliance).
Unternehmensdaten
Strukturierte und kuratierte Inhalte wie Dokumente, bereinigte Statistiken, Produktinformationen, Guidelines oder Wissensartikel bilden die fachliche Grundlage für die KI.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Relevante Dokumente werden kontextabhängig aus Wissensdatenbanken abgerufen und dynamisch in den Prompt eingebunden.
Chat-Historie
Vorherige Interaktionen liefern situativen Kontext, sichern Konsistenz über mehrere Schritte hinweg und ermöglichen mehrstufige Aufgabenbearbeitung.
Zusammenführung im Prompt
Im Context Engineering kombinieren Teams mehrere klar definierte Kontextquellen zur Eingabe für ein LLM.
Orchestrierung der Kontextquellen
In dieser Phase werden alle Kontextquellen dynamisch, situationsabhängig und automatisiert zu einer strukturierten Eingabe für das LLM zusammengeführt.
LLM-Ausgabe
Das Sprachmodell erzeugt auf dieser Basis kontextbewusste, markenkonforme und zielgerichtete Inhalte statt generischer Texte.
Von statischen Prompts zu dynamischen Systemen
Aktuell entwickelt sich die Tendenz von statischen Prompt-Ansätzen hin zu dynamischen, workflow-basierten Systemen. Statt KI einmalig mit fest definierten Prompts zu steuern, werden kontextuelle Informationen kontinuierlich und automatisiert aus unterschiedlichen Quellen eingebunden. Der Fokus verschiebt sich damit von der reinen Texteingabe hin zur Orchestrierung von Kontext.
Moderne Setups verbinden KI mit Automatisierungs- und Orchestrierungstools wie n8n oder KI-Agenten, um dynamische Kontextquellen in Echtzeit bereitzustellen. Dabei werden Inhalte aus angebundenen Wissensdatenbanken, CRM-Systemen oder Kampagnen-Tools automatisiert integriert.
Ein konkretes Beispiel: Ein neuer Lead kommt über ein Formular auf der Website herein. Relevante Informationen wie Branche, Produktinteresse oder Markt werden automatisch aus angebundenen Systemen abgerufen und mit bestehendem Wissen angereichert an die KI übergeben. Auf dieser Basis entsteht unmittelbar passender Content, darunter personalisierte E-Mails, Follow-up-Texte oder thematisch abgestimmte Content-Vorschläge für den nächsten Touchpoint.
Voraussetzung dafür ist eine souveräne Plattformarchitektur, die Datensicherheit, Compliance und Kontrolle gewährleistet. Wer KI nachhaltig in Content- und Marketingprozesse integrieren will, muss sensible Unternehmens- und Kundendaten geschützt verarbeiten, klar abgrenzen und regelkonform einsetzen.
Was kommt als Nächstes: Der Übergang zu skalierbaren KI-Content-Systemen
KI-Systeme werden zunehmend ereignis- und datengetrieben arbeiten. Veränderungen in Datenquellen, neue Trends oder Abweichungen in der Content-Performance stoßen automatisch neue Aktivitäten an. Context Engineering bildet dafür das Fundament – als verbindende Schicht zwischen Daten, Prozessen, Automatisierung und KI.
Entscheidend ist dabei: Der Content Marketer bleibt im Zentrum. Er definiert Ziele, priorisiert Maßnahmen und steuert, welche Impulse umgesetzt werden. Unternehmen, die diesen Schritt frühzeitig gehen, schaffen die Voraussetzungen für skalierbare, adaptive und zukunftsfähige Content-Systeme – mit klarer strategischer Kontrolle.