KI im Marketing ist in vielen Unternehmen angekommen, aber selten im Alltag. Es gibt Pilotprojekte, Testzugänge und begeisterte Einzelne. Was fehlt, ist der Schritt, in dem KI kein Projekt mehr ist, sondern Teil der Art, wie ein Team arbeitet. Ich nenne das den Schritt vom Experiment zum Betriebssystem.
Dieser Schritt ist weniger technisch, als er klingt. Er ist vor allem eine Führungsaufgabe, und er verlangt Entscheidungen, die man in einem Pilotprojekt bequem aufschieben kann.
- KI im Marketing scheitert selten an der Technik, sondern am Übergang vom Pilot in den Alltag.
- Wer Wirkung will, ordnet Abläufe neu, statt Werkzeuge an alte Prozesse zu hängen.
- Jeder Einsatz braucht eine verantwortliche Person, Qualitätsregeln und eine Messung.
- Das menschliche Urteil bleibt bei Marke, Bildsprache und Ton.
Inhaltsverzeichnis
Warum KI im Marketing im Pilotstadium hängen bleibt
Piloten sind bequem. Sie kosten wenig, zeigen schnelle Ergebnisse und verpflichten zu nichts. Genau darin liegt ihr Problem. Ein Pilot beweist, dass etwas grundsätzlich möglich ist. Er beweist nicht, dass es im Alltag trägt, wenn Fristen drücken, Freigaben anstehen und viele Menschen gleichzeitig arbeiten.
Die aktuelle Erhebung von McKinsey zeigt dieses Muster deutlich: Fast alle Unternehmen nutzen KI in mindestens einer Funktion, aber deutlich weniger haben sie im ganzen Unternehmen verankert. Den Unterschied machen die Unternehmen, die ihre Arbeitsabläufe rund um KI neu gestaltet haben (siehe hier: McKinsey, The state of AI).
Vom Werkzeug zum Ablauf
Der häufigste Fehler ist, ein neues Werkzeug an einen alten Prozess zu hängen. Dann schreibt die KI zwar schneller einen Entwurf, aber die Abstimmung dauert so lange wie vorher. Gewonnen ist wenig.
Sinnvoller ist es, einen Ablauf vollständig zu betrachten: vom Briefing über die Erstellung bis zur Freigabe und zur Messung. Wo entstehen Wartezeiten? Wo wird dieselbe Information dreimal aufbereitet? Wo prüft niemand, ob das Ergebnis zur Marke passt? An diesen Stellen setzt KI an, und dort entsteht ihr Nutzen. Wie man diese Reihenfolge festlegt, habe ich im Beitrag zur KI-Strategie für die Marketingabteilung beschrieben.
Was ein Betriebssystem für KI im Marketing ausmacht
Ein Betriebssystem hat Regeln, die für alle gelten. Übertragen auf KI im Marketing heißt das: Für jeden Einsatz gibt es eine Person, die verantwortlich ist. Es gibt Qualitätsregeln, etwa zu Tonalität, Bildrechten und Quellen. Und es gibt eine Messung, die zeigt, ob der Einsatz Zeit spart oder Ergebnisse verbessert.
Dazu gehört auch, ehrlich festzulegen, wo KI nichts zu suchen hat. In der Arbeit an Marken betrifft das für mich vor allem das Urteil über Bildsprache, Ton und Haltung. Maschinen können Varianten liefern, aber die Entscheidung, was eine Marke ausdrückt, bleibt beim Team.
Was das für das Team bedeutet
Wenn KI zum Alltag wird, verändern sich Rollen. Weniger Zeit fließt in das Herstellen, mehr in das Auswählen, Prüfen und Begründen. Das verlangt eine andere Kompetenz: Urteilskraft statt Routine. Ich habe Teams erlebt, die das als Entlastung empfinden, und andere, die es als Entwertung ihrer Arbeit sehen. Beides ist verständlich, und beides gehört offen besprochen. Mehr dazu im Beitrag über KI-Kompetenz im Team.
Was ich anders machen würde
Ich würde weniger Piloten starten und jeden einzelnen ernster nehmen. Lieber zwei Abläufe, die wirklich umgestellt werden, als zehn Tests, die nebenher laufen. Und ich würde von Anfang an festlegen, woran wir nach drei Monaten entscheiden, ob ein Einsatz bleibt.
Unsicher bin ich, wie schnell sich die Werkzeuge noch verändern. Was heute ein guter Ablauf ist, kann in einem Jahr überholt sein. Gerade deshalb halte ich klare Verantwortung und einfache Regeln für wichtiger als die Wahl des einen richtigen Werkzeugs.