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Internet & Medien

KI für digitale Plattformen.

Piloten, die in der Demo beeindrucken und dann stecken bleiben. Der Wandel, der zählt, führt von ein paar Prototypen zu einer Fähigkeit, die das ganze Unternehmen nutzt und die Fachanwender ohne Entwicklerhintergrund selbst betreiben, ohne dass die IT den Unterhalt erbt.

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KUNDENBEISPIEL

Ein führender Betreiber von Content- und Preisvergleichsplattformen (Japan)

Dieser Betreiber führt mehrere Vergleichs- und Bewertungsplattformen. Sein AI-&-Data-Platform-Team hat Dify Enterprise auf der Google Kubernetes Engine bereitgestellt, an Azure AD / Okta SSO angebunden und unternehmensweit ausgerollt.

Der deutlichste Beleg ist das, was die operativen Teams damit gebaut haben. Auf einer Plattform führte ein Engineer einen deutlichen Rückgang der Kosten für die Content-Produktion auf die automatisierte Erstellung mit Dify zurück.

Auf einer anderen Plattform stellte das Marketing-Team in rund drei Stunden ein automatisiertes System für Produktinformationen auf. Es läuft heute eigenständig, ohne laufende Beteiligung der Entwicklung.

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30
% der Belegschaft innerhalb von etwa einem Monat registriert (Dify)
70
Apps auf Dify gebaut
5
aktive Workspaces
80
% der Nutzer jede Woche auf Dify

Quelle: Dify-Deployment bei einem führenden Betreiber von Content- und Preisvergleichsplattformen, 2025

Warum diese Branche, warum jetzt

Die Rahmenbedingungen

Internet- und Medienunternehmen produzieren Inhalte, Daten und Services in einem Umfang, bei dem manuelle Prozesse kaum noch tragfähig sind. Redaktionsteams müssen Inhalte schneller erstellen, als Neueinstellungen erlauben.

Datenteams brauchen strukturierte Informationen aus unstrukturierten Quellen im Web, laufend und in hohem Volumen.

Und die Anforderungen an die interne Produktivität wachsen, weil Teams mehr Plattformen, mehr Märkte und mehr Artikel betreuen als je zuvor, während gleichzeitig erwartet wird, dass nicht jede Workflow-Änderung ein neues Entwicklungsprojekt braucht.

Die Rolle der KI

Für diese Branche zählt nicht ein weiteres KI-Tool. Es zählt, die Fähigkeit direkt in die Hände derer zu legen, die die Arbeit machen (Redaktion, Datenanalyse, Operations), damit sie eigene Workflows bauen, betreiben und verbessern können, ohne alles über einen Entwicklungs-Backlog zu schleusen.

Muster, die wir sehen

Pipelines für die Content-Erstellung: Teams nutzen Dify-Workflows, um aus Rohmaterial (Fotos, Transaktionsdaten, ein Briefing) strukturierte, veröffentlichungsfertige Inhalte zu erzeugen. Der Workflow übernimmt Templating, Formatierung und Lokalisierung. Redaktionsteams prüfen und veröffentlichen, statt von Grund auf zu schreiben.
Datenextraktion und Standardisierung: Viele Plattformen brauchen einen ständigen Zufluss an Produkt-, Content- oder Marktinformationen aus dem Web. Dify dient als Orchestrierungsschicht für Scraping, Parsing, Normalisierung und das Laden dieser Daten in nachgelagerte Systeme und ersetzt fragile Individualskripte durch gepflegte, nachvollziehbare Workflows.
Interne Produktivitätsassistenten: Chatbots für Anfragen, Qualitätsprüfungen von Seiten, automatisierte Besprechungsprotokolle, Dokumenten- und Richtliniensuche: All das bauen die Teams, die es nutzen, selbst auf Dify, ohne für jede Anwendung Entwicklungsressourcen zu brauchen. Einmal gebaut, läuft alles auf derselben Plattform wie der Rest.

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