EdTech-Unternehmen, Content-Produktion
Content-Produktion als Pipeline, nicht als Handarbeit
Ein EdTech-Unternehmen produzierte Lerninhalte manuell in jedem Schritt – wir haben die mechanischen Teile automatisiert.
| Branche | Bildung |
|---|---|
| Leistungen | AI Agents, n8n-Automatisierung |
Ausgangslage
Die Produktion von Lerninhalten lief von Entwurf über Strukturierung bis Formatierung Schritt für Schritt von Hand. Das Volumen wuchs, die Zahl der Personen, die diesen Prozess beherrschten, nicht im gleichen Tempo. Jeder Schritt war notwendig, aber die meisten davon waren mechanisch, nicht kreativ.
Aufgabe
Teile der Produktionskette sollten automatisiert werden, ohne die Qualitätskontrolle durch Menschen aufzugeben. Die Aufgabe war, mit n8n und LLM-Schritten eine Pipeline zu bauen, die den mechanischen Teil übernimmt und den Menschen an der richtigen Stelle wieder einbindet.
Umsetzung
n8n-Workflow
Orchestriert Entwurf, Strukturierung, Qualitätsprüfung und Formatierung als definierte Schritte.
LLM-Schritte
Übernehmen Entwurf und Strukturierung nach klar definierten Vorgaben je Schritt.
Freigabe-Gate
Ein Mensch prüft vor der Veröffentlichung, die Pipeline ersetzt diesen Schritt nicht.
Fehlerüberwachung
Ausnahmen und fehlgeschlagene Schritte werden sichtbar, nicht stillschweigend übersprungen.
Versionierte Workflow-Definition
Die Pipeline ist Code, nicht eine Konfiguration, die niemand mehr nachvollziehen kann.
Vorgehen
Zuerst wurde der bestehende manuelle Prozess in seine Einzelschritte zerlegt. Für jeden Schritt haben wir entschieden, ob er mechanisch und prüfbar genug ist, um automatisiert zu werden, oder ob er echtes fachliches Urteilsvermögen braucht und beim Content-Team bleibt.
Die Pipeline wurde schrittweise gebaut und mit dem Content-Team abgestimmt, das den Qualitätsmaßstab definiert hat, an dem sich die automatisierten Schritte messen lassen mussten, bevor sie live gingen.
Ergebnis
Die Pipeline läuft als Produktionsinfrastruktur, nicht als Prototyp. Das Content-Team verbringt seine Zeit mit Qualität und inhaltlichen Entscheidungen, nicht mit den mechanischen Zwischenschritten, die vorher jeden Beitrag verlangsamt haben.
Übertragbare Erkenntnisse
Automatisieren, was mechanisch ist
Die Mitte der Produktionskette eignet sich für LLM-Schritte, die Urteilsfragen an den Rändern nicht.
Freigabe bleibt beim Menschen
Ein Qualitäts-Gate vor der Veröffentlichung ist nicht optional.
Eine Pipeline braucht Überwachung
Ohne Fehlerüberwachung wird aus Automatisierung ein blinder Fleck.
Erstgespräch: 30 Minuten, konkret.
Wir zeigen, welche Schritte Ihrer Content-Produktion sich für eine Pipeline eignen.