Service-Pillar
KI-Implementierung für WordPress, Headless-Commerce und Redaktionsbetrieb
KI-Arbeit auf ein reales Redaktions- oder Betriebsproblem zugeschnitten.
Senden Sie den zu automatisierenden Workflow, die Datenquellen, die Personen mit Output-Verantwortung und den regulatorischen Rahmen (DSGVO, NIS2, branchenspezifisch).
- Redaktion Entwurf + Review
- Admin-Tools Abilities API
- Audits Inhalt + a11y
- Guardrails Audit-Log, Kosten
Wie KI-Implementierung 2026 wirklich aussieht
Die ausgelieferte Fläche in WordPress 7.0 enthält bereits die AI-Services-Registry, die Abilities API für sichere Admin-Operationen und KI-gestützte Block-Edits. Praktische Projekte sitzen darauf: eine Draft-to-Publish-Schleife, die die redaktionelle Taxonomie respektiert, eine Content-Audit-Pipeline, die JSON-geformte Berichte gegen eine definierte Rubrik produziert, Agent-getriebene Admin-Operationen mit Audit-Log zur menschlichen Prüfung sowie versionierte Prompt- und Tool-Bibliotheken im Repository. Nichts davon ist ein Chatbot, alles davon ist Engineering.
Wo KI sich rechnet und wo nicht
Rechnet sich: repetitives Redaktions-Drafting, Alt-Text- und SEO-Meta-Generierung gegen den echten Styleguide, Content-Audits in der Breite, Support-Triage mit Übergabe an Menschen, mehrsprachige Draft-Pipelines und Admin-Tooling, das 30 Minuten manuelles Klicken in eine strukturierte Operation komprimiert. Rechnet sich nicht: alles Endkundenseitige ohne menschliche Reviewgate, generative Search-Demos ohne Quellen-Zitation und KI-Ersatz für Produktionsentscheidungen mit Geld- oder Regulatorik-Exposition.
Was der Liefergegenstand enthält
Ein funktionierendes System in Ihrer Umgebung (kein Sandbox-Demo), Prompts und Tool-Definitionen versioniert in Git, Audit-Log der Agent-Operationen, Kostenmodell pro 1k Operationen, Guardrails-Dokument zu PII-Behandlung und Verweigerungsfällen sowie 60-minütiger Walkthrough, damit Ihr Team es ohne mich betreibt. Wo die Arbeit DSGVO, NIS2 oder branchenspezifische Regulierung berührt, enthält der Liefergegenstand auch die Kontrollkarte für den Konformitätsbericht.
Häufig gestellte Fragen
Mit welchen Modellen arbeiten Sie?
Anthropic Claude (Sonnet, Opus, Haiku) als Default für Produktions-Agenten; OpenAI GPT-4 / GPT-5 für Redaktions-Drafting, wenn der Stil passt; selbst gehostetes Llama oder Mistral, wenn Datenresidenz oder Kosten gehostete APIs ausschliessen. Das Modell ist Parameter, nicht Projekt.
Arbeiten Sie mit WordPress AI API und Abilities API?
Ja. Beide sind die kanonische Integrationsfläche in WordPress 7.0 und neuer. Ich habe die Abilities API und die AI-Services-Registry im Rückblick zur WordCamp Portugal 2026 abgedeckt - das dort beschriebene Implementierungsmuster nutze ich in der Kundenarbeit.
Bauen Sie Claude-Skills und MCP-Server für Kunden-Teams?
Ja. Für B2B-Teams auf Claude Enterprise, ChatGPT Enterprise oder selbst gehosteten Agenten-Stacks liefere ich eigene Skills und MCP-Server, die interne WordPress- und WooCommerce-Operationen als für Agenten aufrufbare Tools verfügbar machen: Audit-Pipelines, Redaktions-Workflows, Draft-zu-Publish-Schleifen, Admin-Aktionen. Der Skill oder MCP-Server ist die Engineering-Lieferung; das Kunden-Team besitzt ihn im eigenen Katalog. Das ist etwas anderes als einmalige Chatbot-Integrationen: Skills komponieren sich in den täglichen Agent-Workflow des Teams und bleiben wartbar, weil der Kontrakt im Repository steht, nicht in einem UI.
Kann KI WordPress-Wartung oder Entwicklung ersetzen?
Nein, und das als Service zu verkaufen wäre eine Falschdarstellung. KI komprimiert die Kosten bestimmter Tasks (Drafting, Audit, Tooling) innerhalb der Engineering-Arbeit, sie ersetzt nicht Entscheidungen zu Architektur, Sicherheit, Compliance oder Geschäftsergebnis, für die der Engineer bezahlt wird.
Wie handhaben Sie DSGVO und Datenresidenz?
PII verlässt die Jurisdiktion des Kunden nicht ohne expliziten Transfermechanismus im Vertrag. Für EU-Kunden mit sensiblen Daten ist die praktische Antwort meist ein selbst gehostetes Modell auf EU-Infrastruktur mit Audit-Logging, nicht eine gehostete API. Die Architekturentscheidung fällt in der Discovery-Phase, nicht beim Deployment.
Was kostet das?
Jedes Engagement wird individuell kalkuliert nach Prüfung von Scope, Datensensibilität, Modellauswahl und Integrationskomplexität. Das Kostenmodell ist Teil des Engagements, sodass die Betriebskosten pro 1k Operationen vor der Skalierung bekannt sind.
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