Was Brandpilot kann.

Aus Projektmaterial entsteht eine fertige Referenz.

Projektmaterial wie Folien, Dokumente und Ergebnisse wird ausgelesen und zu einer fertigen, strukturierten Case Study oder Referenz zusammengesetzt, inklusive Herausforderung, Lösung, Ergebnissen und Stimmen, wo nötig anonymisiert. Aus verstreuten Projektunterlagen entsteht so in kurzer Zeit eine vorzeigbare Referenz, die Vertrieb, Website und Pitches direkt nutzen können. Das Auslesen existiert bereits, es fehlt die Zusammenstellung zur fertigen Referenz. Kurzfristig pilotierbar, aktuell in der BETA.

Logo, Farben und Schriften zentral verwaltet und an alle Kanäle ausgespielt.

Die visuelle Identität (Logo, Farbwelt, Schriften) wird zentral gepflegt und ausspielbar gemacht. Schriften werden automatisch ins Web-Format (WOFF2) konvertiert, Assets in einer Galerie verwaltet und über den Kanal-Feed an die Website geliefert. So greifen Website und generierte Outputs auf dieselbe, aktuelle Marken-CD zu, kein Wildwuchs aus veralteten Logos und falschen Farben.

Die Markenstimme strukturiert erfasst und in jede KI-Ausgabe injiziert.

„Wie wir sprechen" wird nicht in einem PDF abgelegt, das niemand liest, sondern strukturiert erfasst: Schreib-Persona, Stilbeschreibung, Ton-Dimensionen (z. B. formal↔informell), Do- und Don't-Regeln, bevorzugtes und zu vermeidendes Vokabular, verbotene Begriffe und Claims. Diese Stimme wird jeder Content-Erzeugung und jeder Assistenten-Antwort vorangestellt, die Marke klingt überall gleich, unabhängig davon, wer (oder was) schreibt.

Automatische Prüfung beliebiger Inhalte auf Markenkonformität.

Beliebige Inhalte, intern erstellt oder extern geliefert, werden automatisch gegen Markenstimme, bevorzugtes und verbotenes Vokabular sowie die Genderregel geprüft. Das Ergebnis ist ein Konformitäts-Score mit konkreten Hinweisen, wo ein Text von der Marke abweicht und wie er angepasst werden sollte. So wird Markenkonformität messbar und überprüfbar, bevor etwas veröffentlicht wird, statt auf Bauchgefühl zu beruhen. Kleiner Build über dem vorhandenen Voice-Modell, aktuell in der BETA.

KI-Texte auf Basis des eigenen Markenwissens, in der Markenstimme, für die gewählte Zielgruppe.

Content entsteht nicht aus einem generischen Modell, sondern aus dem realen Wissen der Marke: Die Plattform zieht die relevanten Wissensvektoren heran, schreibt in der hinterlegten Markenstimme und passt die Ansprache an die gewählte Zielgruppe und den Kanal an. Das Ergebnis sind Texte, die faktisch zur Marke passen und klingen wie die Marke, statt austauschbarer KI-Prosa, die nachträglich umgeschrieben werden muss.

Aus Gesprächen und Transkripten werden automatisch strukturierte Wissensvektoren.

Ein großer Teil des Markenwissens entsteht im Gespräch, in Meetings, Calls und Workshops, und verschwindet sonst, sobald der Termin vorbei ist. Der Conversation Vectorizer nimmt Transkripte oder Gesprächsnotizen auf, erkennt die relevanten Aussagen, Entscheidungen und Fakten und überführt sie automatisch in strukturierte Wissensobjekte. Diese fließen geprüft in die zentrale Wissensbasis und stehen danach allen Funktionen zur Verfügung, von der Content-Erzeugung bis zum Assistenten. So wird laufendes Gesprächswissen zu dauerhaft nutzbarem Markenwissen, ohne manuelles Abtippen und Sortieren.

Druckfertige Materialien im Marken-CD.

Aus dem Markenwissen entstehen druckfertige Materialien wie Flyer, Ein-Seiter oder Datenblätter im Corporate Design der Marke. Inhalt und Botschaften kommen aus der Wissensbasis, die Gestaltung folgt automatisch dem CD. Echte Druckvorstufe mit CMYK, Beschnitt, PDF/X und präziser Typografie ist eine eigenständige Pipeline und daher später terminiert. Geplant für Q4 2026.

Markenkonforme Outreach- und Nurture-Strecken.

Mehrstufige E-Mail- und Vertriebssequenzen entstehen in der Markenstimme und gespeist aus dem Markenwissen, etwa aus Nutzenargumenten und passenden Referenzen. Aus einem Ziel, einer Zielgruppe und dem vorhandenen Wissen baut die Plattform eine zusammenhängende Outreach- oder Nurture-Strecke, die inhaltlich konsistent und markengerecht ist. Das entlastet Vertrieb und Marketing bei wiederkehrender Kommunikation und hält die Ansprache über alle Stufen einheitlich. Schwester-Funktion zum Newsletter. Kurzfristig pilotierbar, aktuell in der BETA.

Eine verbindliche geschlechtergerechte Sprachregel, die in jede Ausgabe einfließt.

Gendern ist eine Marken- und Compliance-Entscheidung. Hier wird sie verbindlich gesetzt: generisches Maskulinum, Gender-Doppelpunkt, Gendersternchen, Beidnennung oder geschlechtsneutrale Umschreibung, plus optionale Feinheiten (z. B. „Headlines neutral, Fließtext mit Doppelpunkt"). Die Regel wird als verbindliche Anweisung in jeden Generierungs- und Assistenten-Prompt injiziert, sodass alle Inhalte konsistent der gewählten Konvention folgen, ohne dass jemand manuell nachbessern muss.

Automatisch markenkonforme Visuals, z. B. Social-Media-Posts.

Aus dem Markenwissen und dem Corporate Design entstehen markenkonforme Visuals, zum Beispiel Social-Media-Posts mit den richtigen Farben, Schriften, dem Logo und der passenden Tonalität. Statt jedes Post-Visual von Hand zu bauen, liefert die Plattform vorlagenbasierte Grafiken, die inhaltlich aus der Wissensbasis gespeist und gestalterisch automatisch an die Marke angeglichen werden. Das beschleunigt die laufende Kommunikation spürbar und hält sie über alle Kanäle einheitlich. Aktuell in der BETA, Pilotkund*innen gesucht.

Generierte, markenkonforme Web-Inhalte und Landing-Bausteine.

Da Kanal-Feed und Markenstimme bereits Web-Inhalte ausliefern, ist der Weg zu generierten Landingpages kurz. Aus dem Markenwissen entstehen markenkonforme Sections wie Hero, Nutzenargumente, Referenzen und Call-to-Action, direkt in der Struktur der Website und in der hinterlegten Stimme. So lassen sich Kampagnen- oder Zielgruppen-Seiten schnell aufsetzen, ohne lange Design- und Entwicklungsschleife, und sie bleiben konsistent zum Rest des Auftritts. Kurzfristig pilotierbar, aktuell in der BETA.

Foliendecks in CI und Stimme der Marke.

Präsentationen entstehen aus den vorhandenen Wissensvektoren und werden in das Corporate Design der Marke gegossen: Struktur und Inhalt kommen aus der Wissensbasis, Layout, Farben, Schriften und Tonalität aus der Markenidentität. Aus Referenzen, Leistungen und Argumenten wird so in kurzer Zeit ein stimmiges Foliendeck für Vertrieb, Pitch oder Management, ohne dass jemand Folien von Grund auf baut. Pilotfähig mit einem definierten Vorlagen-Set. Aktuell in der BETA, Pilotkund*innen gesucht.

PDFs, Bilder, Texte, Videos und Links per Drag & Drop einfügen, auslesen und als strukturierte Informationsvektoren speichern.

Statt Wissen verstreut zu lassen, zieht man Material einfach in die Plattform: ein Referenz-PDF, Foliendecks, Produktfotos, einen Newsportal-Artikel per Link oder ein Kampagnen-Video. Die Plattform erkennt den Quellentyp, liest die Inhalte aus (Text, Kernaussagen, Kennzahlen, Zitate, Bildkontext) und überführt sie in strukturierte Wissensobjekte, die Informationsvektoren. Personenbezogene Daten werden dabei standardmäßig anonymisiert, damit nichts Sensibles ungewollt in der Wissensbasis landet. Jeder Vektor ist durchsuchbar, im Marken-Graph verknüpfbar und steht allen nachgelagerten Funktionen zur Verfügung, Assistent, Content-Erzeugung, Website. Aus unstrukturiertem Material wird in Minuten markenweit nutzbares Wissen.

Alt-Texte per Bildanalyse, einzeln oder als Sammelaktion für alle Bilder.

Jedes Bild braucht für Barrierefreiheit und SEO einen Alt-Text, manuell ist das mühsam. Die Plattform analysiert das Bild und erzeugt im Kontext des Wissensobjekts einen passenden deutschen Alt-Text, einzeln per Klick oder als Sammelaktion über alle Bilder ohne Alt-Text auf einmal. Manuell gesetzte Alt-Texte bleiben unangetastet. So wird Barrierefreiheit zur Nebensache statt zur Fleißarbeit.

Jeder Inhalt ist an einen Kontext und nachvollziehbare Quellen gebunden, Herkunft inklusive.

Wissen ist nur dann belastbar, wenn klar ist, woher es kommt. Die Plattform bindet Inhalte an einen Kontext und an ihre Quellen (welches Dokument, welches Gespräch, welcher Link). Das schafft Nachvollziehbarkeit und Vertrauen, verhindert „verwaiste" Behauptungen und ist die Grundlage für kontinuierliche Anreicherung: Neues Material lässt sich gezielt einem bestehenden Kontext zuordnen, statt Dubletten zu erzeugen.

Bilder, Videos und Dokumente direkt am Wissensobjekt, Upload, Hero, Reihenfolge.

Jedes Wissensobjekt (z. B. eine Referenz) kann eigene Medien tragen. Dateien werden per Drag & Drop hochgeladen (mehrere gleichzeitig, bis 20 MB), Dubletten automatisch übersprungen, das Hero-Bild per Klick gesetzt und die Reihenfolge frei bestimmt. Die Medien erscheinen sofort im Website-Feed, das Bildmaterial einer Referenz lebt direkt bei der Referenz, nicht in einem getrennten Asset-Silo.

Markenstimmen-treue Übersetzung und Lokalisierung.

Inhalte werden in weitere Sprachen übertragen, ohne die Markenstimme zu verlieren. Statt wörtlicher Übersetzung kombiniert die Plattform Übersetzung und Lokalisierung, sodass Tonalität, Vokabular und Markenregeln auch in der Zielsprache erhalten bleiben. So lassen sich Website, Kampagnen und Vertriebsmaterial konsistent international ausspielen, aufbauend auf denselben Wissensvektoren. Kurzfristig pilotierbar, aktuell in der BETA.

Zentrale Anbindung mehrerer KI-Anbieter, Modellwahl per Policy, Kosten- und Nutzungs-Transparenz.

Die Plattform ist nicht an einen KI-Anbieter gebunden: Anthropic, OpenAI und selbst-gehostete Modelle werden zentral angebunden, die Modellwahl erfolgt per Policy (pro Aufgabe/Mandant), und Kosten, Kontingente und Nutzung werden erfasst. Das schafft Anbieter-Unabhängigkeit, Kostenkontrolle und die Freiheit, je Aufgabe das passende Modell zu nutzen, heute Cloud, morgen ggf. EU-/selbst-gehostet.

Mehrere Marken/Kunden mandantenfähig, je Marke eigene Domain und Branding, geteiltes Wissen.

Eine Agentur oder Unternehmensgruppe betreibt mehrere Markenwelten zentral in einer mandantenfähigen Plattform, pro Kunde/Marke eine eigene Domain und ein eigenes Branding, bei harter Datentrennung. Wissen kann innerhalb einer Organisation geteilt werden, wo es Sinn ergibt, bleibt aber zwischen Kunden strikt isoliert. So skaliert die Plattform von einer Marke zu vielen, ohne Wildwuchs an Einzellösungen.

Markenkonforme Newsletter direkt aus der Wissensbasis.

Newsletter entstehen aus aktuellem Markenwissen wie Referenzen, Artikeln und Produkten, getextet in der Markenstimme und passend für die jeweilige Zielgruppe. Inhalt und Tonalität liefert die Plattform aus der Wissensbasis, das Ergebnis wird in eine markenkonforme E-Mail-Vorlage gegossen. So wird aus verstreuten Neuigkeiten in wenigen Schritten ein versandfertiger, konsistenter Newsletter, statt jedes Mal bei null anzufangen. Die textliche Grundlage ist bereits vorhanden, es fehlt nur die Vorlagen-Ausspielung. Kurzfristig pilotierbar, aktuell in der BETA.

Ein Assistent, der Besucherfragen aus der Wissensbasis beantwortet, in der Markenstimme.

Auf der Website beantwortet ein Assistent Fragen nicht mit generischem Modellwissen, sondern auf Basis der realen Wissensbasis der Marke, geerdet im Wissensgraphen und formuliert in der hinterlegten Markenstimme. Die Antworten sind belegbar, weil sie aus den tatsächlich gepflegten Referenzen, Leistungen und Zielgruppen stammen, und sie klingen nach der Marke statt nach Standard-Chatbot. So wird aus einer statischen Seite ein auskunftsfähiges Gegenüber, das Interessenten direkt weiterhilft, qualifiziert und auf die passenden Inhalte lenkt.

Erfolge, Projekte und Cases strukturiert erfasst, klassifiziert und leicht auffindbar.

Referenzen und Cases werden mit Feldern erfasst (z. B. Case-Typ: Produkt-Case vs. Marken-Expertise), mit Produkten und Lösungen verknüpft und um eigene Medien (Bilder, Dokumente, Links) ergänzt. So wird aus „irgendwo lag mal eine Success Story" eine gepflegte, durchsuchbare Bibliothek, die Marketing, Vertrieb und Pitches sofort bespielen können, und die feldgetrieben auf die Website ausgespielt wird, ohne dass jemand HTML anfasst.

Bedeutungsbasiertes Finden und Zuordnen, Problem trifft Lösung/Produkt.

Suche funktioniert hier über Bedeutung, nicht über Stichworte: Eine Anfrage, ein Problem oder ein Kontext wird in einen Vektor übersetzt und gegen die Wissensbasis gematcht, kombiniert aus semantischer Ähnlichkeit und den Beziehungen im Graph. So findet die Plattform die passende Lösung, das passende Produkt oder die passende Referenz, auch wenn die Worte nicht wörtlich übereinstimmen.

Suchoptimierte Texte in der Markenstimme.

Inhalte werden suchoptimiert erzeugt und überarbeitet, ohne die Markenstimme zu verlieren. Über der Content-Erzeugung liegt eine Schicht für Keywords, Struktur, Zwischenüberschriften und Lesbarkeit, die sich an den Zielbegriffen der Marke orientiert. So entstehen Texte, die für Suchmaschinen und für Leser*innen zugleich funktionieren, und bestehende Inhalte lassen sich gezielt nachschärfen. Im Brandpilot-Content-Loop ist dieser Schritt bereits vorgesehen. Kurzfristig pilotierbar, aktuell in der BETA.

Markenkonforme Stellenanzeigen und Recruiting-Inhalte.

Aus dem geschärften Arbeitgeberprofil und der Markenstimme entstehen konsistente Stellenanzeigen und Recruiting-Inhalte. Anforderungen, Nutzenversprechen und Tonalität kommen aus dem Markenwissen, sodass HR mit demselben Markenbild auftritt wie Marketing und Vertrieb. So werden Ausschreibungen schneller erstellt und wirken nach außen wie aus einem Guss, statt als isolierte HR-Texte. Kurzfristig pilotierbar, aktuell in der BETA.

Wissensobjekte sind über benannte Beziehungen verbunden, nicht flach, sondern als Graph.

Wissen entsteht nicht aus isolierten Einträgen, sondern aus ihren Beziehungen. Im Wissensgraph werden Objekte über typisierte Kanten verknüpft: eine Lösung wird „belegt durch" eine Referenz, eine Referenz „nutzt" ein Produkt, eine Herausforderung führt zu einer Lösung. Dadurch wird Wissen navigierbar und maschinell auswertbar: Die Plattform kann begründen, *warum* etwas zusammengehört, passende Referenzen zu einem Problem finden und Zusammenhänge sichtbar machen, die in einer Dateiablage unsichtbar bleiben. Der Graph ist die Voraussetzung für semantisches Matching und für einen Assistenten, der belastbar antwortet.

YouTube/Vimeo und Webquellen einbinden; große Dateien per Direkt-Upload.

Nicht jedes Medium muss hochgeladen werden. Video-Embeds von YouTube oder Vimeo und externe Webquellen wie ein Newsportal-Artikel werden per Link eingebunden und automatisch korrekt typisiert, sodass die Website sie als Video-Player oder als verlinkte Quelle ausspielt. Sehr große Dateien laufen über einen Direkt-Upload, der die Größenlimits der Zwischenschicht umgeht. So lassen sich auch umfangreiche Materialien, Kampagnen-Videos und Belege aus der Presse sauber am jeweiligen Wissensobjekt verankern und überall wiederverwenden.

Markenkonforme Video-Assets.

Markenkonforme Videoinhalte entstehen auf Basis von Wissensbasis und Corporate Design: aus Botschaften, Referenzen und Argumenten werden kurze, markengerechte Clips, etwa für Social, Website oder Vertrieb. Die Video-Generierung ist die komplexeste Output-Pipeline und wird daher zuletzt umgesetzt. Geplant für Q4 2026.

Feldgetriebene Auslieferung an die Website, Inhalte, Medien, Stimme, CD. Kein Hardcoding.

Die Website wird direkt aus dem OS gespeist. Inhalte, Medien, Markenstimme und Corporate Design fließen über einen strukturierten Kanal-Feed an die Seite, statt doppelt gepflegt zu werden. Wer das Wissen einmal im OS aktualisiert, aktualisiert damit automatisch die Website, ohne Entwickler, ohne Copy-Paste und ohne Abweichungen zwischen interner Dokumentation und Online-Auftritt. Die Seite wird feldgetrieben aufgebaut: Referenzen, Produkte, Funktionen und Zielgruppen erscheinen aus denselben Datenobjekten, die auch Vertrieb, Recruiting und der Assistent nutzen. Das hält die Außendarstellung konsistent und jederzeit aktuell.

Das gesamte Markenwissen strukturiert an einem Ort, die Single Source of Truth der Marke.

Alles, was eine Marke ausmacht (Referenzen, Zielgruppen, Leistungen, Lösungen, Herausforderungen, Produkte, Use Cases), wird in strukturierten Wissensobjekten (14 Typen) zentral erfasst, statt in Ordnern, Mailpostfächern und Köpfen verstreut zu liegen. Jedes Objekt ist typisiert, durchsuchbar und für alle nachgelagerten Funktionen verfügbar: Website, Assistent, Content-Erzeugung, Vertrieb, Recruiting. Die Wissensbasis ist das Fundament, auf dem alle anderen Funktionen aufsetzen, und der Grund, warum Wissen nicht mehr an einzelne Personen gebunden ist, sondern organisationsweit nutzbar wird.

Tonalitäts-Overlays je Zielgruppe über der konstanten Markenstimme.

Eine Marke spricht oft strukturell verschiedene Zielgruppen an, etwa B2B-Fachpartner und Endkund*innen. Die Markenstimme bleibt die Konstante; pro Zielgruppe legt ein Overlay Ansprache, Register (Sie/du) und Schwerpunkt fest. Bei der Content-Erzeugung wird die Zielgruppe gewählt, und die Plattform kombiniert Markenkern + Zielgruppen-Tonalität + Kanal, gleiche Marke, passgenaue Ansprache.