Die Einbindung von Künstlicher Intelligenz und die Entwicklung KI-gestützter Drupal-Module sind längst den Kinderschuhen entwachsen. Einerseits stehen inzwischen zahlreiche Module bereit, die sich „out of the box“ einsetzen lassen und konkrete Aufgaben zuverlässig übernehmen. Andererseits bietet das bestehende AI-Framework eine stabile Grundlage für die Entwicklung weiterführender, individueller Funktionen und Anwendungen.
Die Drupal AI-Initiative und das Drupal AI Modul
Die im Juni 2025 gegründete Drupal AI Initiative hat sich zum Ziel gesetzt, den Einsatz von KI im Drupal-Ökosystem zu bündeln, zu orchestrieren und insgesamt zu professionalisieren. Ihre Vision: Drupal soll zum führenden Open-Source-CMS im Bereich KI-gestützter Anwendungen werden. Das ist keineswegs unrealistisch, denn dafür sprechen gleich mehrere Faktoren.
So verfügt die Initiative über ein üppiges Finanzierungspaket – allein bis Ende 2025 standen rund 1,5 Millionen US-Dollar inklusive Sachleistungen zur Verfügung. Zudem haben namhafte Unternehmen ihre Unterstützung zugesagt und bringen sich aktiv ein.
Darüber hinaus ist Drupal aufgrund seiner Architektur hervorragend dafür geeignet, KI-gestützte Prozesse nachhaltig in nahezu allen Bereichen zu verankern. KI lässt sich an beliebigen Stellen tief integrieren, während viele andere CMS lediglich Schnittstellen an einer begrenzten Zahl von Berührungspunkten anbieten
Während zu Beginn des letzten Jahres noch eine unübersichtliche Modulvielfalt mit fragmentierten Ansätzen dominierte, hat sich die Landschaft inzwischen unter dem Dach eines zentralen AI-Moduls konsolidiert. Aktuell sind nicht weniger als 207 Projekte bzw. Module offiziell als „Ecosystem Projects for AI“ gelistet.
Das zentrale Drupal-AI-Modul bringt bereits Submodule für die gängigsten Anwendungsfälle mit und sorgt so für ein reibungsloses Zusammenspiel der einzelnen Komponenten. Gleichzeitig ist es offen für die Anbindung aller großen – und auch einiger kleinerer – KI-Anbieter, darunter OpenAI (ChatGPT, DALL·E, Whisper), Anthropic (Claude), AWS Bedrock (LLM-Zugriff innerhalb von AWS), Microsoft Azure, Google Vertex (Gemini) und Hugging Face (Open-Source-KI).
Drupal AI schafft damit die technische Grundlage für die Einbindung moderner Sprachmodelle, den Ausbau KI-gestützter Workflows in der Content-Erstellung sowie die weitergehende Automatisierung zahlreicher Aufgaben.
Drupal KI-Module und ihre Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis
Im Folgenden möchte ich einen kurzen Überblick geben, wie Drupal bereits heute in der Praxis gewinnbringend mit Funktionen der künstlichen Intelligenz erweitert werden kann. Dabei beschränke ich mich auf diejenigen Funktionen, die für Endnutzer oder Content-Redakteure den größten Mehrwert bieten, und lasse bewusst jene außen vor, die vor allem in der Software-Entwicklung zum Einsatz kommen.
Suche – AI Search
Anstatt lediglich Suchergebnisse zu Stichworten aufzulisten, kann die Suchfunktion durch ein semantisches Verständnis der Suchanfrage Ergebnisse liefern, die deutlich besser mit den Erwartungen der Nutzer übereinstimmen. Die Ausgabe erfolgt wahlweise als dynamischer Block mit direkten Antworten oder als kontextbezogene Zusammenfassung. In Kombination mit RAG-Technologie (Retrieval Augmented Generation) und der Integration von Vektordatenbanken lässt sich zudem sicherstellen, dass alle Antworten ausschließlich aus einem begrenzten, eigenen Content stammen und keine Halluzinationen auftreten.
Übersetzung von Texten für mehrsprachige Websites – AI Translate
Mit nur einem Klick lassen sich Texte in verschiedene Sprachen übersetzen, ohne den Bearbeitungsbereich des Content-Management-Systems zu verlassen. Gerade für mehrsprachige Websites kann dies – unabhängig vom Themenbereich – eine erhebliche Zeit- und Kostenersparnis bedeuten.
Erstellung und Verbesserung von Texten – AI Content
Dieses Tool kann aus längeren Texten automatisch Zusammenfassungen erstellen, die Tonalität von Inhalten gezielt anpassen, passende Schlagwörter bzw. Taxonomiebegriffe vorschlagen oder Inhalte vor der Veröffentlichung auf Verstöße gegen Moderationsrichtlinien prüfen.
Für die automatisierte Moderation steht mit „AI External Moderation“ zudem ein weiteres spezialisiertes Modul zur Verfügung, das dabei hilft, beleidigende, unangemessene oder verbotene Inhalte zuverlässig von der Veröffentlichung auszuschließen.
Schneller Zugriff auf viele Textfunktionen – AI CKEditor
Mit dem AI CKEditor werden viele der genannten Funktionen – von Übersetzungen über die Erstellung von Zusammenfassungen bis hin zu einfachen Rechtschreibkorrekturen – direkt im bekannten Texteditor über Schaltflächen verfügbar gemacht.
Suchmaschinenoptimierung (SEO) – AI SEO Analyzer
Dieses Modul erstellt SEO-Analysen auf Seitenbasis und prüft dabei alle relevanten Bereiche: Inhalte (Keywords und Sprachverwendung), semantische Struktur, Metadaten, Thementiefe, Links, Barrierefreiheit, URL-Struktur, Bildoptimierung, Ladezeiten und Weiterleitungen. Aus den Analyseergebnissen lassen sich unmittelbar Verbesserungsmaßnahmen und konkrete Handlungsempfehlungen ableiten. Die detaillierten SEO-Berichte können gespeichert werden und stehen so später als Referenz sowie als Grundlage für weiterführende SEO-Konzepte zur Verfügung.
Verbesserung der Barrierefreiheit – AI Image Alt Text und AI Text-to-Speech
Das Modul AI Image Alt Text erstellt per Klick beschreibende Alt-Texte für Bilder und verbessert damit sowohl die Barrierefreiheit als auch die SEO. Für die Bildanalyse nutzt es KI-Vision-Modelle und berücksichtigt dabei die Sprachversion des jeweiligen Inhaltselements.
Für den Bereich Text-to-Speech (TTS) stehen verschiedene Drupal-Module zur Verfügung. Mit ihnen lässt sich beispielsweise aus Text automatisch eine Audiodatei erzeugen und an den jeweiligen Inhalt anhängen. Für die Verbesserung der Zugänglichkeit eignen sich insbesondere Module, die beliebige Texte in natürlich klingende Sprachausgabe umwandeln und diese über einen Player für Nutzer bereitstellen.
Automatisierung von Aufgaben und Workflows – AI Automators, ECA und Widgets
Mithilfe dieser leistungsfähigen Werkzeuge lassen sich wiederkehrende Aufgaben effizient automatisieren. Einzelne automatisierte Aufgabenblöcke können dabei zu umfassenden Workflows kombiniert werden. Diese lassen sich entweder manuell per Klick auslösen oder automatisch an definierten Punkten, etwa beim Speichern von Inhalten.
Typische Anwendungsfälle sind das automatische Befüllen von Feldern, das Generieren von Teasern oder das Anreichern von Inhalten mit Metadaten wie Keywords, Kategorien oder Alt-Texten. Auf Basis definierter Regeln können zudem komplexe Folgeaktionen angestoßen werden. Praxisnahe Beispiele sind das Weiterleiten von Inhalten in Freigabeprozesse, das Erstellen von Vorlagen für Social-Media-Kanäle oder das Vorbereiten unterschiedlicher Content-Varianten je nach Zielgruppe und Medium für eine personalisierte Ausspielung. Durch diese regelbasierte Steuerung bleibt die Kontrolle bei den Redaktionen, während repetitive oder zeitintensive Aufgaben automatisiert im Hintergrund ablaufen.