w&co MediaServices hat einen Connector entwickelt, der das Digital-Asset-Management-System Censhare mit AI-gestützter Prozessautomatisierung verbindet. Im Zentrum der Lösung steht die Open-Source-Plattform n8n, die als Middleware zwischen Censhare und verschiedenen AI-Diensten fungiert.
Middleware statt Monolith
Censhare bleibt bei der neuen Architektur die zentrale DAM-Plattform. n8n übernimmt die Rolle einer flexiblen Designschicht, die Workflows orchestriert und über 1.000 vorgefertigte Integrationen bereitstellt – darunter allein mehr als 100 AI-Anwendungen. Die Lösung funktioniert bewusst in der klassischen On-Premise-Umgebung.
So funktioniert die Lösung
Für die Anwender bleibt die Technik im Hintergrund. Sie stellen ihre Anfrage einfach in natürlicher Sprache, während n8n den Workflow steuert und die Anfrage an ein AI-gestütztes RAG-System weiterleitet. Dieses greift auf die Inhalte in Censhare zu und liefert die Ergebnisse verständlich im Chat zurück. So wird die Suche nach Informationen deutlich einfacher und intuitiver.
Anwendungsfälle
Der Connector unterstützt Marketing- und Redaktionsteams entlang des gesamten Content-Prozesses: Assets lassen sich per Freitext finden, Produkttexte automatisch erstellen und Inhalte kanalgerecht sowie mehrsprachig ausspielen. Ergänzt wird die Lösung durch eine intelligente Bildanalyse, die auch Textinhalte in Bildern erkennt und durchsuchbar macht. Das spart Zeit und beschleunigt die Content-Erstellung.
n8n als Schlüsseltechnologie
Die Wahl von n8n als Automatisierungsplattform folgt einem branchenweiten Trend. Die Plattform hat sich 2026 mit Version 2.0 und zahlreichen Updates zu einem Enterprise-tauglichen Werkzeug entwickelt. Zu den jüngsten Neuerungen zählen native AI-Nodes für OpenAI und Anthropic, autonome AI-Agents sowie Human-in-the-Loop-Funktionen für sicherheitskritische Freigaben.
Fazit
w&co zeigt mit diesem Connector, wie sich etablierte DAM-Systeme ohne tiefgreifende Systemumbauten um moderne AI-Funktionen erweitern lassen. Für Anwender bedeutet das: ein einfacher Chat – im Hintergrund laufen automatisierte API-Abfragen, Datenverarbeitung und strukturierte Ausgaben.
