Das Aufkommen des Desktop-Publishing in den späten 1980er Jahren ermöglichte es Druckereien, Verlagen und Werbeagenturen, Texte, Grafiken und Fotos zu digitalisieren. Da diese Dateien für die meisten internen Festplatten zu groß waren, wurden sie mit einfachen Metadaten-Labels auf externe Datenträger übertragen. Sie wurden in einfachen, hierarchischen Dateien und Ordnern abgelegt.
1992 veröffentlichte Canto Software die Lösung Cumulus, eines der ersten DAM-Systeme. Es handelte sich um eine lokale Standalone-Lösung, die eine Miniaturvorschau, Metadaten-Indexierung und Suchfunktionen bot. Während frühe DAM-Lösungen das Auffinden, Überprüfen und Abrufen von Assets erleichterten, war die gemeinsame Nutzung von Dateien immer noch nicht einfach.
Anfang der 2000er Jahre ermöglichte das serverbasierte DAM die gemeinsame Nutzung von Dateien über das Internet. Kurze Zeit später bot die Cloud-Speicherung eine weitere Möglichkeit zur Speicherung, Verwaltung und Verteilung digitaler Assets.
DAM entwickelte sich schnell zu integrierten Bibliotheken, die Inhalte für eine Vielzahl von Geräten, Systemen und Repositories bereitstellen können. Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) ermöglichten es, Assets in verschiedene Anwendungen zu integrieren und spezifische Anforderungen schnell und effizient zu erfüllen.
Heutzutage ist es üblich, dass KI-Funktionen in DAM eingebettet werden, um Assets intelligent zu kennzeichnen und mit Querverweisen zu versehen, einschließlich Video- und Spracherkennung. IBM Watson Video Enrichment kann Videostreams mithilfe von Deep-Learning-Technologien analysieren, während die IBM Blockchain Platform für mehr DAM-Sicherheit sorgt. Mithilfe des maschinellen Lernens können DAM-Systeme den Bedarf an Inhalten vorhersehen und den Nutzern Empfehlungen geben. Da diese Marketingaufgaben sehr schnell, oft innerhalb von Minuten oder weniger, durchgeführt werden, können Unternehmen nahezu in Echtzeit Anpassungen vornehmen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.