# KI-Automatisierung in der Praxis: Wie wir mit Make.com unsere News-Veröffentlichung für TutKit.com automatisieren > URL: https://4eck-media.de/blog/ki-automatisierung-praxis-news-veroeffentlichung-make-com/ > Language: de > Description: Über KI-Automatisierung wird aktuell viel gesprochen. In vielen Beiträgen klingt es so, als müsste man nur ein paar Tools verbinden und schon läuft das Unternehmen fast von allein… --- Über KI-Automatisierung wird aktuell viel gesprochen. In vielen Beiträgen klingt es so, als müsste man nur ein paar Tools verbinden und schon läuft das Unternehmen fast von allein. Die Realität ist anders. Automatisierung kann enorm viel Zeit sparen, aber nur dann, wenn sie sauber geplant, mit den richtigen Schnittstellen verbunden und mit passenden Kontrollpunkten versehen wird. Genau deshalb starten wir diese Blogserie: **KI-Automatisierungen in Unternehmen**. Wir wollen nicht theoretisch erklären, was irgendwann einmal möglich sein könnte. Wir zeigen, was wir selbst einsetzen. Wir bauen Automatisierungen für unsere eigenen Portale, testen sie unter echten Bedingungen, verbessern sie laufend und übertragen diese Erfahrungen anschließend auf Kundenprojekte. Ein gutes Beispiel ist unsere neue News-Automatisierung für [TutKit.com](https://www.tutkit.com/). TutKit ist unser E-Learning-Portal für Kreative, Selbstständige, Unternehmen, Trainer und alle, die mit digitalen Inhalten arbeiten. Dort möchten wir regelmäßig aktuelle News veröffentlichen, vor allem zu Themen wie KI, Design, Marketing, Software, Kreativ-Workflows, Online-Business und digitalen Tools. Das Problem: Regelmäßige News sind wertvoll, aber sie kosten Zeit. Sehr viel Zeit. ![Illustration des automatisierten News-Workflows: KI-Recherche, Texterstellung, Bildgenerierung und Veröffentlichung auf Website und Social Media](https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2026/07/ki-automatisierung-workflow-news-veroeffentlichung-make.avif "KI-Automatisierung in der Praxis – Automatisierter News-Workflow mit Make.com") Man muss Themen finden, Quellen prüfen, Relevanz einschätzen, einen Beitrag schreiben, ein Beitragsbild erstellen, den Artikel veröffentlichen, Social-Media-Posts formulieren, auf Facebook und LinkedIn posten und am Ende darauf achten, dass nichts doppelt veröffentlicht wird. Für einzelne Beiträge ist das machbar. Für mehrere News am Tag wird es schnell zur Belastung. Genau hier kommt unsere Make.com-Automatisierung ins Spiel. ## Das Problem: News kosten Zeit, gerade wenn sie regelmäßig erscheinen sollen Viele Unternehmen kennen das: Der Blog soll aktiver werden. Die Website soll leben. Social Media soll regelmäßig bespielt werden. Google soll sehen, dass neue Inhalte entstehen. Kunden sollen merken, dass das Unternehmen am Puls der Zeit bleibt. Der Wunsch ist klar. Die Umsetzung scheitert oft am Alltag. Ein Redakteur oder Marketing-Mitarbeiter müsste täglich mehrere Schritte erledigen: 1. Relevante News finden 2. Prüfen, ob das Thema zur Zielgruppe passt 3. Quelle und Kontext erfassen 4. Beitrag schreiben 5. Bild erstellen oder suchen 6. Beitrag im CMS anlegen 7. Social-Media-Texte schreiben 8. Auf Facebook und LinkedIn posten 9. Veröffentlichung dokumentieren 10. Verhindern, dass ein Thema doppelt erscheint Gerade der letzte Punkt klingt banal, ist aber in der Praxis wichtig. Sobald mehrere Themen parallel recherchiert und vorbereitet werden, braucht man einen sauberen Status. Was ist nur ein Vorschlag? Was ist freigegeben? Was ist bereits veröffentlicht? Was wurde verworfen? Was wartet noch auf ein Bild? Ohne Struktur wird Automatisierung schnell gefährlich. Dann postet ein System vielleicht doppelt, veröffentlicht Inhalte ohne Freigabe oder greift ein Thema auf, das zwar aktuell ist, aber nicht zur Marke passt. Unser Ziel war deshalb nicht: „KI soll einfach alles veröffentlichen.“ Unser Ziel war: **KI soll die zeitraubenden Schritte übernehmen, aber die redaktionelle Kontrolle bleibt bei uns.** Das ist ein wichtiger Unterschied. ## Unsere Lösung: Zwei Make.com-Szenarien mit Google Sheets als Kontrollzentrum Wir haben die Automatisierung bewusst in zwei Szenarien aufgeteilt. Das erste Szenario kümmert sich um die Recherche. Es sucht zweimal am Tag nach neuen Themen und speichert passende News-Vorschläge in einer Google-Tabelle. Das zweite Szenario kümmert sich um die Veröffentlichung. Es schaut mehrmals täglich in die Tabelle und prüft, ob dort Beiträge von uns freigegeben wurden. Freigabe heißt bei uns ganz simpel: In der entsprechenden Spalte wird eine „1“ eingetragen. Damit haben wir einen sehr einfachen, aber wirksamen Freigabeprozess geschaffen. Kein kompliziertes Redaktionssystem. Kein neues Tool. Keine Schulung für Mitarbeiter. Einfach eine Google-Tabelle. Die Tabelle ist dabei das Herzstück der Automatisierung. Sie enthält zum Beispiel: | Spalte | Bedeutung | | --- | --- | | Datum Recherche | Wann wurde die News gefunden? | | Thema/Titel | Worum geht es? | | Kurzbeschreibung/Quelle | Zusammenfassung und Quellenhinweis | | Freigabe | Wird mit „1“ markiert, wenn veröffentlicht werden darf | | Veröffentlichungsdatum | Wann wurde veröffentlicht? | | Bild-URL/Status | Status des Beitragsbildes | | Status | Neu, freigegeben, veröffentlicht oder fehlerhaft | Der Vorteil: Wir können schnell über Themen entscheiden. Wir sehen auf einen Blick, was die KI gefunden hat. Wir müssen nicht alles manuell recherchieren, aber wir behalten die Kontrolle darüber, was veröffentlicht wird. ## Szenario 1: Die automatisierte News-Recherche Das erste Make-Szenario läuft zweimal täglich. Es sucht jeweils zehn potenzielle News-Themen, die für TutKit relevant sein könnten. ![Make-Szenario zur KI-News-Recherche mit AI Web Search, Iterator und Google Sheets](https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2026/07/ki-automatisierung-make-szenario-news-recherche.avif "KI-Automatisierung: Make-Szenario für die automatisierte News-Recherche") Dabei geht es nicht darum, beliebige KI-News zu sammeln. Das wäre zu ungenau. Entscheidend ist die thematische Passung. Für TutKit sind vor allem Themen spannend, die Kreative, Designer, Marketer, Content-Teams, Trainer, Selbstständige und digitale Unternehmen betreffen. Typische Themenfelder sind zum Beispiel: - KI-Tools für Design, Text, Video und Marketing - Neue Funktionen in Kreativsoftware - Entwicklungen bei OpenAI, Adobe, Canva, Figma, Anthropic, Google und ähnlichen Anbietern - Trends rund um Automatisierung, Online-Marketing und E-Learning - Relevante Änderungen bei Plattformen, Workflows und digitalen Geschäftsmodellen Das Szenario sucht also nicht einfach nach „irgendwelchen News“, sondern nach Nachrichten, die später auch für unsere Leser einen Mehrwert haben können. Der Ablauf sieht grob so aus: 1. Make startet das Szenario automatisch. 2. Die Websuche beziehungsweise KI-Recherche sucht passende News. 3. Die Ergebnisse werden strukturiert aufbereitet. 4. Jede News wird mit Titel, Kurzbeschreibung und Quelle versehen. 5. Die Daten werden in eine Google-Tabelle geschrieben. 6. Der Status steht zunächst auf „Neu“. ![Einstellungen des Google-Sheets-Moduls im Make-Szenario zur Speicherung der KI-Rechercheergebnisse](https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2026/07/ki-prozesse-google-sheets-modul-einstellungen-make.avif "KI-Prozesse in Make: Google-Sheets-Modul für die News-Recherche") Damit entsteht zweimal täglich ein frischer Pool an möglichen Themen. Wir müssen nicht mehr selbst durch mehrere Quellen scrollen, Newsletter durchsuchen oder Trends manuell sammeln. Die Recherche wird vorbereitet. Die Entscheidung bleibt bei uns. Das ist ein sehr wichtiger Punkt bei solchen Automatisierungen: Die KI liefert Vorschläge. Der Mensch entscheidet, was zur Marke passt. ## Warum die Google-Tabelle so gut funktioniert ![Google-Tabelle als Redaktionsplan mit KI-recherchierten News-Themen und Freigabespalte](https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2026/07/ki-news-redaktionsplan-google-tabelle-freigabe.avif "KI-News-Redaktionsplan in Google Sheets mit Freigabe-Workflow") Man könnte auch ein vollwertiges Redaktionssystem bauen. Man könnte ein eigenes Dashboard entwickeln. Man könnte ein Freigabe-Interface mit Rollen, Rechten und Statuslogik programmieren. Für den Start wäre das aber überdimensioniert gewesen. Google Sheets hat für diesen Zweck mehrere Vorteile: Es ist schnell eingerichtet. Jeder im Team versteht es sofort. Es lässt sich einfach mit Make.com verbinden. Jede Zeile ist ein potenzieller Beitrag. Jede Spalte hat eine klare Aufgabe. Der Status ist transparent. Änderungen sind sofort sichtbar. Und vor allem: Die Freigabe ist extrem simpel. Eine „1“ in der Freigabespalte reicht. Das klingt fast zu einfach, ist aber genau der Grund, warum es im Alltag funktioniert. Gute Automatisierung muss nicht kompliziert wirken. Sie muss zuverlässig das machen, was sie soll. Bei uns bedeutet das: - News-Vorschläge kommen automatisch rein. - Wir prüfen die Themen. - Wir setzen bei passenden Themen eine „1“. - Die Veröffentlichung läuft anschließend automatisch. - Danach wird der Status aktualisiert. So entsteht ein schlanker Redaktionsprozess, der keine zusätzliche Bürokratie erzeugt. ## Szenario 2: Aus einer freigegebenen News wird ein veröffentlichter Beitrag Das zweite Make-Szenario ist der eigentliche Veröffentlichungsprozess. ![Make-Szenario für die automatisierte News-Veröffentlichung mit ChatGPT, KI-Bildgenerierung, API-Anbindung, Facebook und LinkedIn](https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2026/07/ki-automatisierung-make-szenario-news-veroeffentlichung.avif "KI-Automatisierung: Make-Szenario für die automatisierte News-Veröffentlichung") Es prüft mehrmals am Tag, ob es in der Google-Tabelle freigegebene News gibt. Wichtig ist dabei: Es werden nicht alle freigegebenen News sofort hintereinander veröffentlicht. Das Szenario ist so eingerichtet, dass es achtmal am Tag schaut, ob neue Freigaben vorhanden sind. Der Vorteil: Wenn morgens fünf News freigegeben werden, erscheinen sie nicht alle auf einmal. Stattdessen werden sie über den Tag verteilt. Für Besucher wirkt es dadurch so, als würde regelmäßig ein Redakteur neue Inhalte veröffentlichen. Genau das ist für ein Portal wie TutKit wichtig. Die Seite wirkt lebendig. Neue Inhalte erscheinen nicht blockweise, sondern in einem natürlichen Rhythmus. Der Ablauf des zweiten Szenarios sieht so aus: 1. Make prüft die Google-Tabelle. 2. Es sucht Zeilen, bei denen die Freigabe gesetzt ist. 3. Es prüft, ob der Status noch nicht „veröffentlicht“ ist. 4. Die News-Information wird an die KI übergeben. 5. Die KI erstellt daraus einen News-Beitrag mit etwa 400 Wörtern. 6. Danach wird ein passendes Beitragsbild über OpenAI DALL-E erstellt. 7. Der fertige Beitrag wird per API auf TutKit.com veröffentlicht. 8. Anschließend werden kurze Social-Media-Posts erstellt. 9. Diese werden bei Facebook und LinkedIn veröffentlicht. 10. In der Google-Tabelle wird die korrekte Zeile aktualisiert. 11. Der Status wird auf „veröffentlicht“ gesetzt. Damit ist der gesamte Prozess abgeschlossen. Was früher viele einzelne Handgriffe waren, läuft nun als durchgehende Automatisierungsstrecke. ## Der wichtigste Schutz: Keine Veröffentlichung ohne Freigabe Wir hätten die Automatisierung auch so bauen können, dass jede gefundene News automatisch veröffentlicht wird. Technisch wäre das möglich. Inhaltlich wäre es aber keine gute Idee. Gerade bei News gibt es mehrere Risiken: Eine Quelle kann ungenau sein. Ein Thema kann für die Zielgruppe irrelevant sein. Eine Nachricht kann zu technisch sein. Eine Entwicklung kann noch unklar sein. Ein Thema kann bereits veröffentlicht worden sein. Oder die News passt einfach nicht zum gewünschten Ton des Portals. Deshalb ist der Freigabeschritt so wichtig. Wir nutzen KI nicht als unkontrollierten Autopiloten, sondern als starken Assistenten. Die KI recherchiert, strukturiert, schreibt, formuliert Social Posts und stößt Veröffentlichungen an. Die redaktionelle Entscheidung bleibt bei uns. Das ist auch der Ansatz, den wir für Kundenprojekte empfehlen. Automatisierung sollte dort ansetzen, wo sie zuverlässig entlastet. Menschen sollten dort eingebunden bleiben, wo Bewertung, Verantwortung, Tonalität und Markenverständnis gefragt sind. Genau diese Kombination macht KI-Automatisierung im Unternehmen so wertvoll. ## Warum der Status in der Tabelle so wichtig ist Ein kleines Detail ist in solchen Workflows besonders wichtig: Am Ende muss in der Google-Tabelle gespeichert werden, dass der Artikel veröffentlicht wurde. Das klingt nach einem Nebenschritt. Tatsächlich ist es aber einer der wichtigsten Punkte der gesamten Automatisierung. Ohne sauberen Status könnte das Szenario dieselbe Zeile beim nächsten Durchlauf erneut finden. Dann würde dieselbe News noch einmal geschrieben, noch einmal veröffentlicht und noch einmal auf Social Media gepostet. Das darf natürlich nicht passieren. Deshalb wird nach erfolgreicher Veröffentlichung die genaue Zeile aktualisiert. Der Status wird geändert. Das Veröffentlichungsdatum kann hinterlegt werden. Bei Bedarf kann auch die URL zum fertigen Beitrag eingetragen werden. Damit weiß das System: Diese News ist erledigt. Für uns ist das ein gutes Beispiel dafür, dass Automatisierung nicht nur aus KI-Prompts besteht. Der eigentliche Wert entsteht durch saubere Prozesslogik. Welche Daten kommen rein? Welche Bedingungen gelten? Wann wird etwas ausgeführt? Was passiert bei Erfolg? Was passiert bei Fehlern? Wie verhindern wir doppelte Aktionen? Erst wenn diese Fragen gelöst sind, wird aus einer Spielerei ein produktiver Workflow. ## Die Rolle der KI beim Schreiben der News Die KI bekommt nicht einfach nur ein Schlagwort. Sie bekommt strukturierte Informationen aus der Tabelle: Thema, Kurzbeschreibung, Quelle, Kontext und gegebenenfalls weitere Hinweise. Daraus erstellt sie einen Beitrag mit rund 400 Wörtern. Für News ist diese Länge sinnvoll. Der Beitrag soll kurz genug sein, um schnell gelesen zu werden, aber lang genug, um Kontext, Bedeutung und Einordnung zu liefern. Wichtig ist dabei der Prompt. Die Qualität der Ausgabe hängt stark davon ab, wie klar die Anweisung formuliert ist. ![KI-Prompt im Make-Modul AI Web Search für die automatisierte Erstellung redaktioneller News-Beiträge](https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2026/07/ki-prompt-automatisierte-news-erstellung-make.avif "KI-Prompt für die automatisierte News-Erstellung in Make") Der Prompt muss zum Beispiel regeln: - Wie lang der Beitrag sein soll - Welche Zielgruppe angesprochen wird - Welcher Ton gewünscht ist - Ob der Beitrag sachlich, locker oder beratend klingen soll - Welche Begriffe vermieden werden sollen - Wie stark die Quelle aufgegriffen werden darf - Dass keine erfundenen Fakten ergänzt werden sollen - Dass der Nutzen für TutKit-Leser herausgestellt werden soll Gerade der letzte Punkt ist für uns wichtig. Eine News ist nicht automatisch relevant, nur weil sie neu ist. Sie muss für die Leser eingeordnet werden. Wenn Adobe eine neue Funktion veröffentlicht, interessiert uns nicht nur die Existenz dieser Funktion. Uns interessiert: Was bedeutet das für Designer, Fotografen, Content-Teams oder Trainer? Spart es Zeit? Verändert es Workflows? Wird ein Tool dadurch attraktiver? Müssen sich Kreative darauf einstellen? Diese Einordnung macht aus einer einfachen Meldung einen nützlichen Beitrag. ## Beitragsbilder automatisch mit DALL-E erstellen ![OpenAI-Modul in Make mit Prompt zur KI-Bildgenerierung moderner Beitragsbilder](https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2026/07/ki-bildgenerierung-beitragsbild-openai-prompt.avif "KI-Bildgenerierung: OpenAI-Prompt für automatische Beitragsbilder") Nach dem Text folgt das Bild. Für viele Redaktionen ist das ein unterschätzter Zeitfaktor. Einen kurzen Beitrag zu schreiben ist eine Sache. Ein passendes Beitragsbild zu finden oder zu gestalten, ist oft fast genauso aufwendig. Man muss Bildrechte beachten, eine passende Visualisierung finden, Formatvorgaben einhalten, eventuell Designvorlagen nutzen und darauf achten, dass das Bild zum Stil des Portals passt. In unserem Workflow wird das Beitragsbild automatisch mit OpenAI DALL-E erstellt. Auch hier ist der Prompt wichtig. Das Bild soll thematisch passen, aber nicht überladen wirken. Es soll zur News passen, ohne irreführend zu sein. Es soll als Beitragsbild funktionieren und im Portal eine gute Figur machen. Gerade bei KI-, Software- und Workflow-Themen sind abstrakte oder illustrative Bilder oft sinnvoller als klassische Stockfotos. Automatisch erzeugte Bilder können hier sehr gut funktionieren, wenn der Stil klar definiert wird. Auch hier gilt: Die Automatisierung nimmt uns Arbeit ab. Gleichzeitig können wir den Prozess später weiter verfeinern, zum Beispiel mit festen Bildstilen, Formatvorgaben oder verschiedenen Prompts je nach Kategorie. ![Einstellungen der KI-Bildgenerierung in Make: Qualität Low, WEBP-Format und Kompression 70 für optimierte Beitragsbilder](https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2026/07/ki-bildgenerierung-webp-qualitaet-einstellungen.avif "KI-Bildgenerierung: Qualitäts- und WEBP-Einstellungen in Make") Wichtig: Damit die Bilder nicht zu viele Tokens kosten, haben wir bewusst die Qualität Low gewählt, weil diese für Beitragsbilder absolut ausreichen. Damit das Bild am Ende nicht so groß wird, haben wir WEBP mit der Kompression 70 als Format gewählt. ## Veröffentlichung per API auf TutKit.com Der nächste Schritt ist die Veröffentlichung auf TutKit.com. Dafür nutzt Make.com eine API-Schnittstelle. Der fertige Beitrag wird also nicht manuell kopiert und eingefügt. Stattdessen werden Titel, Text, Beitragsbild, Kategorie, Status und weitere Daten automatisiert an TutKit übergeben. Das ist ein großer Vorteil gegenüber halbautomatischen Lösungen. Denn oft sparen Unternehmen zwar beim Schreiben Zeit, verlieren diese Zeit dann aber wieder beim Einpflegen in das CMS. Ein wirklich guter Workflow endet nicht bei einem Textdokument. Er bringt den Inhalt dorthin, wo er gebraucht wird. In unserem Fall heißt das: Der Beitrag landet direkt auf [TutKit.com](https://www.tutkit.com/). ![Übersicht der per KI-Automatisierung veröffentlichten News-Beiträge auf TutKit.com](https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2026/07/ki-automatisierung-veroeffentlichte-news-uebersicht-tutkit.avif "KI-Automatisierung: Automatisch veröffentlichte News-Beiträge auf TutKit.com") Je nach System kann man dabei unterschiedliche Veröffentlichungslogiken nutzen. Ein Beitrag kann sofort live gehen. Er kann als Entwurf angelegt werden. Er kann einer Kategorie zugewiesen werden. Er kann mit Tags versehen werden. Er kann mit einem Bild verknüpft werden. Er kann sogar für einen späteren Zeitpunkt geplant werden. ![Automatisch per KI-Workflow und API veröffentlichter News-Beitrag auf TutKit.com](https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2026/07/ki-automatisierung-news-beitrag-tutkit-cms.avif "KI-Automatisierung: Per API veröffentlichter News-Beitrag auf TutKit.com") Für Kundenprojekte ist genau dieser Teil oft besonders spannend. Denn fast jedes Unternehmen arbeitet mit anderen Systemen. Manche nutzen WordPress, andere Shopify, WooCommerce, PrestaShop, TYPO3, HubSpot oder eigene Systeme. Wichtig ist nicht der Name des Systems, sondern die Frage: Gibt es eine Schnittstelle? Und wenn ja, was kann man darüber automatisiert erledigen? ## Automatische Social-Media-Veröffentlichung auf Facebook und LinkedIn ![Automatisch erstellter Facebook-Post als Teil der KI-automatisierten News-Veröffentlichung](https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2026/07/ki-automatisierung-social-media-post-facebook.avif "KI-Automatisierung: Automatischer Social-Media-Post auf Facebook") Nach dem Artikel ist der Prozess noch nicht fertig. Ein neuer Beitrag soll auch gesehen werden. Deshalb erstellt das Szenario kurze Social-Media-Texte und veröffentlicht sie auf Facebook und LinkedIn. Auch hier gilt: Der Social Post ist nicht einfach eine Kopie des Artikels. Er muss kurz sein, den Nutzen aufgreifen und zum Klick auf den Beitrag führen. Die Automatisierung kann zum Beispiel Folgendes erzeugen: - Einen kurzen Einstieg - Eine kompakte Zusammenfassung - Einen Hinweis, warum das Thema relevant ist - Den Link zum Beitrag auf TutKit.com - Optional passende Hashtags Damit verlängert sich die Reichweite des Beitrags automatisch. Der Artikel lebt nicht nur im Blog, sondern wird direkt über weitere Kanäle ausgespielt. Gerade für Unternehmen ist dieser Schritt enorm wertvoll. Viele veröffentlichen zwar Blogbeiträge, vergessen aber die Distribution. Oder sie nehmen sich vor, den Beitrag später noch auf Social Media zu teilen. Später passiert dann oft nichts. Automatisierung sorgt dafür, dass dieser Schritt zuverlässig ausgeführt wird. ## Warum wir die Beiträge über den Tag verteilen Ein besonders schöner Effekt der Automatisierung ist der Veröffentlichungsrhythmus. Wenn wir morgens mehrere News freigeben, sollen diese nicht alle direkt hintereinander erscheinen. Das würde unnatürlich wirken. Besucher hätten das Gefühl, dass alles auf einmal rausgehauen wurde. Danach passiert den restlichen Tag nichts mehr. Unser Szenario schaut deshalb mehrmals täglich in die Tabelle. So können freigegebene Beiträge über den Tag verteilt veröffentlicht werden. Das hat mehrere Vorteile: Die Website wirkt aktiver. Besucher sehen regelmäßig neue Inhalte. Social-Media-Kanäle werden nicht mit mehreren Posts auf einmal geflutet. Interaktionen verteilen sich besser. Das Redaktionsteam muss nicht zu festen Zeiten am Rechner sitzen. Für den Nutzer fühlt es sich an, als würde jede Stunde jemand im Team eine neue News aufbereiten. Tatsächlich hat die Redaktion vorher nur die Themen freigegeben. Den Rest übernimmt die Automatisierung. Das ist genau die Art von Entlastung, die in Unternehmen spürbar wird. ## Das Ergebnis: Mehr Output, weniger Routinearbeit, bessere Planbarkeit Was bringt so eine Automatisierung konkret? Für uns ist der größte Vorteil die Kombination aus Geschwindigkeit und Kontrolle. Wir bekommen regelmäßig neue Themenvorschläge. Wir müssen nicht mehr bei null anfangen. Wir entscheiden schnell, welche Themen interessant sind. Die KI erstellt daraus Beiträge. Das Bild entsteht automatisch. Die Veröffentlichung läuft über die API. Social Media wird mitgedacht. Der Status wird sauber dokumentiert. Dadurch sparen wir nicht nur Zeit beim Schreiben. Wir sparen Zeit an vielen kleinen Stellen, die zusammen sehr viel ausmachen. Gerade diese kleinen Arbeitsschritte werden im Alltag oft unterschätzt. Einmal kopieren. Einmal Bild hochladen. Einmal Titel einfügen. Einmal Social Post schreiben. Einmal Link setzen. Einmal Status notieren. Das klingt jeweils nach wenigen Minuten. Bei mehreren Beiträgen pro Woche oder pro Tag entsteht daraus aber ein erheblicher Aufwand. Die Automatisierung hilft uns dabei, gleichmäßiger zu veröffentlichen. Sie macht den Prozess planbarer. Sie reduziert manuelle Fehler. Und sie gibt uns mehr Zeit für die Aufgaben, bei denen echte Strategie gefragt ist. ## Warum Kunden von unserer eigenen Erfahrung profitieren Wir bauen solche Automatisierungen nicht aus der Theorie heraus. Wir setzen sie selbst ein. Das ist für Kunden ein großer Unterschied. Wenn wir Unternehmen bei KI-Automatisierungen unterstützen, bringen wir nicht nur Tool-Wissen mit. Wir bringen echte Projekterfahrung mit. Wir wissen, wo Workflows scheitern können. Wir wissen, warum Statusfelder wichtig sind. Wir wissen, warum eine Freigabe oft sinnvoller ist als Vollautomatisierung. Wir wissen, wie wichtig saubere Prompts sind. Wir wissen, dass Schnittstellen nicht immer so funktionieren, wie man es sich am Anfang vorstellt. Und wir wissen auch: Eine Automatisierung ist nie nur ein technisches Thema. Sie ist immer auch ein Prozess-Thema. Bevor man Make.com, OpenAI, Google Sheets, Facebook, LinkedIn oder ein CMS verbindet, muss man den Ablauf verstehen: Was ist der Ausgangspunkt? Wer entscheidet? Welche Daten werden benötigt? Welche Fehler können auftreten? Was passiert, wenn eine API nicht antwortet? Was passiert, wenn ein Bild nicht erstellt wird? Was passiert, wenn ein Thema doch nicht veröffentlicht werden soll? Wie erkennt das System, dass etwas erledigt ist? Viele Unternehmen starten mit dem Tool. Wir starten lieber mit dem Prozess. Erst wenn der Prozess klar ist, bauen wir die passende Automatisierung. ## Was Unternehmen daraus lernen können Das Beispiel der News-Veröffentlichung zeigt gut, wie KI-Automatisierung sinnvoll eingesetzt werden kann. Es geht nicht darum, Menschen zu ersetzen. Es geht darum, Routinearbeit zu reduzieren. Menschen sollen bewerten, einordnen, entscheiden, priorisieren und die Marke führen. KI und Automatisierung sollen recherchieren, strukturieren, vorbereiten, formulieren, übertragen und dokumentieren. Das ist ein guter Mix. Für Unternehmen bedeutet das: Man muss nicht sofort das gesamte Marketing automatisieren. Oft reicht ein klar abgegrenzter Prozess, der viel Zeit kostet und regelmäßig wiederkehrt. Genau dort lohnt sich der Einstieg. Ein guter erster Automatisierungsprozess hat meist diese Eigenschaften: - Er wiederholt sich regelmäßig. - Er besteht aus mehreren kleinen manuellen Schritten. - Er nutzt Daten aus verschiedenen Quellen. - Er braucht klare Regeln. - Er kann über einen Freigabeschritt abgesichert werden. - Er spart spürbar Zeit, wenn er zuverlässig läuft. Unsere News-Strecke erfüllt genau diese Punkte. ## Weitere denkbare Anwendungsfälle für KI-Automatisierung Die Logik hinter unserer News-Automatisierung lässt sich auf viele andere Unternehmensbereiche übertragen. Ein paar Beispiele: **1. Automatisierte Blog-Vorbereitung** Themen recherchieren, Gliederungen erstellen, Quellen sammeln, interne Verlinkungen vorschlagen und Entwürfe im CMS vorbereiten. **2. Social-Media-Planung** Neue Blogbeiträge, Produkte oder Referenzen automatisch in kurze Posts für LinkedIn, Facebook, Instagram oder Google Business Profile umwandeln. **3. Newsletter-Erstellung** Neue Inhalte aus Blog, Shop oder Wissensdatenbank sammeln und daraus automatisch einen Newsletter-Entwurf erstellen. **4. Recruiting-Kommunikation** Stellenanzeigen aus internen Anforderungen erstellen, auf Karriereseiten veröffentlichen und passende Social Posts vorbereiten. **5. E-Commerce-Content** Produktdaten aus Tabellen, PIM-Systemen oder Shopsystemen anreichern und daraus SEO-Texte, Kurzbeschreibungen oder FAQ-Bausteine erstellen. **6. Kundenservice** Wiederkehrende Kundenfragen erkennen, Antwortvorschläge erstellen und Support-Mitarbeiter entlasten. **7. Projektmanagement** E-Mails, Formularanfragen oder Meeting-Notizen automatisch in Aufgaben verwandeln und im Projektmanagementsystem dokumentieren. **8. Reporting** Daten aus Analytics, SEO-Tools, Ads-Konten oder Shops zusammenführen und automatisch verständliche Management-Zusammenfassungen erstellen. **9. Lokales Marketing** Neue Aktionen, Veranstaltungen oder Angebote automatisch in Website-Meldungen, Google-Posts und Social-Media-Beiträge verwandeln. **10. Interne Wissensdatenbank** Dokumente, Protokolle und Anleitungen strukturieren, zusammenfassen und für Mitarbeiter auffindbar machen. Der technische Baukasten kann ähnlich sein: Make.com, Google Sheets, OpenAI, APIs, Webhooks, Datenbanken, CMS-Schnittstellen, Social-Media-Integrationen und Freigabeprozesse. Der eigentliche Unterschied liegt im Prozess. ## Warum Make.com dafür so gut geeignet ist Make.com eignet sich für solche Automatisierungen besonders gut, weil viele Dienste bereits angebunden sind und visuell miteinander verbunden werden können. Man sieht den Ablauf. Man erkennt, welche Module nacheinander ausgeführt werden. Man kann Bedingungen setzen. Man kann Daten transformieren. Man kann verschiedene Pfade bauen. Man kann APIs ansprechen. Man kann mit Google Sheets, OpenAI, HTTP-Modulen, Social-Media-Plattformen und vielen weiteren Diensten arbeiten. Für Unternehmen ist das attraktiv, weil viele Workflows damit schneller umgesetzt werden können als mit einer komplett individuellen Entwicklung. Trotzdem ist Make.com kein Selbstläufer. Man muss wissen, wie man robuste Szenarien baut. Dazu gehören zum Beispiel: - Saubere Filter - Eindeutige Statusfelder - Fehlerbehandlung - API-Tests - Datenvalidierung - Schutz vor Duplikaten - Logging - Sinnvolle Zeitpläne - Klare Prompts - Kontrollierte Freigaben Gerade bei produktiven Prozessen ist das wichtig. Eine Demo ist schnell gebaut. Ein stabiler Workflow für den Alltag braucht mehr Sorgfalt. ## Was wir beim Bau solcher Automatisierungen beachten Aus unserer Erfahrung gibt es einige Punkte, die fast immer wichtig sind. **Erstens: Nicht zu viel auf einmal automatisieren.** Besser ist ein klarer Startpunkt. Ein Prozess. Ein Ziel. Danach kann erweitert werden. **Zweitens: Menschliche Freigabe einplanen, wenn Inhalte öffentlich erscheinen.** Gerade bei Blog, News, Social Media und Newsletter sollte nicht alles ungeprüft live gehen. **Drittens: Daten sauber strukturieren.** Eine gute Tabelle oder Datenbank ist oft wichtiger als der schönste KI-Prompt. **Viertens: Statuslogik ernst nehmen.** Neu, freigegeben, veröffentlicht, fehlerhaft, verworfen. Solche Zustände verhindern Chaos. **Fünftens: Prompts wie Arbeitsanweisungen behandeln.** Ein Prompt ist nicht einfach ein Satz. Er ist Teil des Prozesses und muss präzise formuliert sein. **Sechstens: Fehlerfälle mitdenken.** Was passiert, wenn eine API nicht erreichbar ist? Was passiert, wenn ein Bild nicht erstellt wird? Was passiert, wenn ein Social Post fehlschlägt? **Siebtens: Klein starten, dann verbessern.** Eine Automatisierung wird mit echten Daten besser. Erst im Alltag sieht man, welche Sonderfälle auftreten. ## Unser Fazit: KI-Automatisierung wird dann stark, wenn sie echte Arbeit abnimmt Unsere News-Automatisierung für TutKit.com zeigt sehr gut, wohin die Reise geht. KI-Automatisierung ist kein abstraktes Zukunftsthema. Sie kann heute konkrete Arbeit abnehmen. Nicht irgendwann. Nicht nur in großen Konzernen. Sondern direkt in alltäglichen Unternehmensprozessen. Für uns bedeutet das: regelmäßiger News-Output, weniger manuelle Routinearbeit, bessere Planbarkeit, automatische Bildgenerierung, API-Veröffentlichung, Social-Media-Verteilung und saubere Dokumentation in einer Google-Tabelle. Gleichzeitig bleibt die redaktionelle Kontrolle erhalten. Wir entscheiden, welche Themen freigegeben werden. Die Automatisierung erledigt danach den Rest. Genau solche Lösungen bauen wir bei 4eck Media auch für Unternehmen, die ihre Prozesse effizienter machen möchten. Das können Marketing-Workflows sein, Content-Prozesse, Recruiting-Abläufe, E-Commerce-Aufgaben, interne Reports oder wiederkehrende Verwaltungsprozesse. Unser Vorteil: Wir beraten nicht aus der Theorie. Wir testen und nutzen solche Systeme selbst. Was bei uns funktioniert, können wir mit dem richtigen Konzept auch auf Kundenprozesse übertragen. Wer regelmäßig Zeit mit wiederkehrenden Aufgaben verliert, sollte prüfen, ob sich daraus ein KI-Workflow bauen lässt. Oft liegt das größte Potenzial nicht in einem großen Komplettumbau, sondern in einem kleinen Prozess, der jeden Tag Zeit frisst. Genau dort beginnt gute Automatisierung. ## FAQ: KI-Automatisierung mit Make.com, OpenAI und Google Sheets Kann KI wirklich komplette News-Beiträge schreiben? Ja, wenn die Ausgangsdaten gut sind und der Prompt sauber formuliert ist. Wichtig ist aber die Kontrolle. Wir lassen die KI nicht wahllos Themen veröffentlichen. Die Recherche wird vorbereitet, die Freigabe erfolgt durch uns und erst danach schreibt die KI den Beitrag. Warum nutzt ihr Google Sheets als Freigabezentrale? Weil es einfach, schnell und transparent ist. Jeder versteht eine Tabelle. Man sieht den Status jeder News sofort. Eine Freigabe kann mit einer einzigen „1“ gesetzt werden. Für viele Workflows ist diese Einfachheit ein großer Vorteil. Warum veröffentlicht ihr nicht jede gefundene News automatisch? Weil nicht jede gefundene News relevant ist. Manche Themen passen nicht zur Zielgruppe. Manche Quellen sind zu dünn. Manche Meldungen sind zu spekulativ. Deshalb bleibt die menschliche Freigabe wichtig. Wie verhindert ihr doppelte Veröffentlichungen? Nach der Veröffentlichung wird die entsprechende Zeile in der Google-Tabelle aktualisiert. Der Status wird auf „veröffentlicht“ gesetzt. Das Szenario prüft diesen Status vor jedem neuen Durchlauf. So wird verhindert, dass dieselbe News erneut verarbeitet wird. Warum werden die News über den Tag verteilt? Wenn mehrere Beiträge gleichzeitig erscheinen, wirkt das unnatürlich und kann Social-Media-Kanäle überladen. Durch mehrere Prüfungen am Tag erscheinen Inhalte in einem regelmäßigen Rhythmus. Für Besucher fühlt sich das lebendiger an. Kann man so einen Workflow auch für WordPress bauen? Ja. Der Grundgedanke ist übertragbar. Statt TutKit.com könnte auch WordPress, WooCommerce, Shopify, TYPO3 oder ein anderes System angebunden werden, sofern eine passende Schnittstelle vorhanden ist. Ist Make.com dafür zwingend notwendig? Nein. Ähnliche Workflows lassen sich auch mit anderen Automatisierungstools oder individueller Entwicklung bauen. Make.com ist aber für viele Unternehmen ein guter Einstieg, weil sich viele Dienste visuell verbinden lassen. Eignet sich so ein Workflow auch für kleine Unternehmen? Ja, sogar besonders. Kleine Teams haben oft wenig Zeit für regelmäßige Content-Arbeit. Eine gut gebaute Automatisierung kann hier viel entlasten, ohne dass direkt ein großes Redaktionsteam aufgebaut werden muss. Was kostet so eine Automatisierung? Das hängt vom Umfang ab. Entscheidend ist, wie viele Systeme angebunden werden, wie komplex die Freigabelogik ist, ob ein CMS per API integriert werden muss und wie stabil der Workflow aufgebaut werden soll. Oft lohnt sich zuerst ein kleiner Pilotprozess. Kann 4eck Media solche Automatisierungen für Kunden bauen? Ja. Genau darum geht es in dieser Blogserie. Wir entwickeln KI-Automatisierungen für eigene Projekte und übertragen unsere Erfahrungen auf Kundenprozesse. Wer wiederkehrende Aufgaben automatisieren möchte, kann mit uns prüfen, wo sich der größte Hebel befindet.