Seminar Ibexa DXP – AI Actions und redaktionelle Automatisierung

Die Schulung zeigt, wie AI Actions für klar abgegrenzte redaktionelle Aufgaben eingerichtet, bewertet und kontrolliert eingesetzt werden. Im Mittelpunkt stehen nachvollziehbare Prompts, Feldzuordnungen, Freigaben, Qualitätskriterien und ein sicherer Umgang mit vertraulichen Inhalten.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Geeignete redaktionelle Anwendungsfälle für AI Actions auswählen und priorisieren.
• Aktionen, Eingaben, Ausgaben und Feldzuordnungen reproduzierbar konfigurieren.
• Qualitäts-, Datenschutz- und Freigaberegeln in den Arbeitsablauf integrieren.
• Automatisierungen testen, messen, versionieren und kontrolliert bereitstellen.

Zielgruppe

Redaktion, Content Operations, Marketing, Content Governance, Anwendungsadministration und technische Teams mit Verantwortung für KI-gestützte Redaktionsprozesse.

Voraussetzungen

Sichere Grundkenntnisse der Ibexa-DXP-Redaktion und des verwendeten Content-Modells. Grundverständnis für generative KI, Datenschutz und redaktionelle Qualitätsprüfung ist hilfreich.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Anwendungsfälle bewerten

   Zusammenfassung, Umformulierung, Übersetzungsvorbereitung, Metadatenvorschläge, Tonalitätsanpassung und Klassifikation werden nach Nutzen, Risiko und Prüfbarkeit eingeordnet.

2. Schritt 2: Daten- und Schutzbedarf bestimmen

   Eingabefelder, personenbezogene Daten, Geschäftsgeheimnisse und verbotene Inhalte werden identifiziert. Zulässige Datenflüsse und Verantwortlichkeiten werden festgelegt.

3. Schritt 3: AI Action konfigurieren

   Bezeichnung, Zweck, Eingabefelder, Prompt, Ausgabefeld und Sichtbarkeit werden so eingerichtet, dass die Aktion für Redaktionen verständlich und wiederholbar bleibt.

4. Schritt 4: Prompt strukturiert formulieren

   Rolle, Aufgabe, Kontext, Zielgruppe, Stil, Länge, Format und Ausschlusskriterien werden zu einer belastbaren Anweisung kombiniert.

5. Schritt 5: Feldwerte und Kontext testen

   Kurze, lange, leere, mehrsprachige und fehlerhafte Eingaben werden geprüft. Erwartete Reaktion und Abbruchbedingungen werden dokumentiert.

6. Schritt 6: Qualitätskriterien anwenden

   Faktentreue, Vollständigkeit, Tonalität, Terminologie, Lesbarkeit und unerwünschte Ergänzungen werden mit einer Bewertungsmatrix kontrolliert.

7. Schritt 7: Freigabeschritt integrieren

   Ergebnisse werden grundsätzlich als Vorschlag behandelt. Redaktionelle Prüfung, Korrektur, Versionierung und Veröffentlichung werden voneinander getrennt.

8. Schritt 8: Betrieb und Weiterentwicklung regeln

   Nutzung, Fehler, Kostenindikatoren, Prompt-Versionen und Änderungsfreigaben werden protokolliert. Ungeeignete Aktionen werden deaktiviert oder überarbeitet.

Praxisübungen

• Eine Aktion zur strukturierten Zusammenfassung langer Inhalte konfigurieren.
• Eine Aktion für SEO-Metadaten mit festen Längen- und Terminologieregeln erstellen.
• Testfälle mit korrekten, unvollständigen und vertraulichen Eingaben ausführen.
• Eine redaktionelle Prüfliste für AI-generierte Vorschläge entwickeln.

Methodik

Demonstrationen und Konfigurationsübungen werden mit einem kleinen, kontrollierten Inhaltsbestand durchgeführt. Jede Aktion wird über definierte Testfälle, Qualitätskriterien und einen verbindlichen Freigabeschritt abgesichert.