Düsseldorf, 14. Februar 2025
KI im Marketing: Wie mit der Entwicklung Schritt halten?
Generative Künstliche Intelligenz verändert das Marketing grundlegend. Ideen und Kampagnen können schneller erstellt, Zielgruppen viel persönlicher angesprochen werden. Doch den Chancen stehen auch Herausforderungen gegenüber: Wer KI klug nutzen möchte, muss sich und seine Mitarbeiter weiterbilden.
Selten wurde seit dem Aufstieg von ChatGPT so viel über Künstliche Intelligenz gesprochen wie in den vergangenen Wochen. Es ging damit los, dass der frisch vereidigte US-Präsident Donald Trump mit dem „Stargate“-Programm ein 500 Milliarden Dollar Investitionspaket für KI ankündigte. Doch auf die große Euphorie im Silicon Valley folgte kurz darauf schon wieder Ernüchterung. Nämlich als das kleine chinesische IT-Labor DeepSeek ein konkurrenzfähiges KI-Modell vorstellte, für dessen Entwicklung nur ein Bruchteil der Rechenleistung und somit der Kosten angefallen sind, die OpenAI, Google und Co. für ihre Modelle ausgegeben haben. Auch für die Börse in den USA war die Nachricht ein Schock. Die deutlich effizientere KI-Entwicklung von DeepSeek fordert die etablierten Tech-Konzerne heraus – und stellt deren milliardenschwere Investitionen infrage. Im Silicon Valley bezeichnen sie die Vorstellung von DeepSeek bereits als „Sputnik Moment“. Es ist der Vergleich mit dem ersten Satelliten, den die Sowjetunion 1957 in die Erdumlaufbahn brachte. Das Erstaunen über den Durchbruch des kommunistischen Rivalen brachte die USA seinerzeit dazu, noch mehr Geld, Forschung und Personal in das eigene Weltraumprogramm zu pumpen.
Während die USA also um ihre Vormachtstellung kämpfen, könnte die Entwicklung von DeepSeek für Deutschland und Europa eine gute Nachricht sein. Experten erwarten, dass KI-Modelle durch diesen Impuls generell effizienter und die Kosten für ihre Nutzung sinken werden. Geringere Kosten wiederum dürften dazu führen, dass noch mehr Künstliche Intelligenz eingesetzt wird, weil sich der Einsatz eher lohnt.
Zwischen Leuchtturmprojekten und Low-level-Einsatz
Das gilt auch für das Marketing, das als Unternehmensbereich prädestiniert für KI-Anwendungen ist – sei es bei der Kampagnenplanung, bei der Content-Erstellung oder der Performance-Messung. Dafür gibt es inzwischen viele herausragende Beispiele. Schon vor zwei Jahren etwa sorgte Afri Cola mit einem Kunstprojekt für Aufsehen, bei dem die Agentur WvonZ, mithilfe von ChatGPT und Midjourney 13 Wochen in Folge die Website afri.de komplett umgestaltet hat. Wie sehr die Entwicklung seitdem fortgeschritten ist, macht derzeit O2 mit der Kampagne „AI Scambaiters“ vor. Um Telefonbetrügern das Leben schwer zu machen, hat der Telekommunikationskonzern per KI Oma Daisy kreiert. An sie können Kunden nun verdächtige Anrufe weiterleiten. Statt die Nummer zu sperren, übt die künstliche Seniorin Rache und raubt den Betrüger in endlosen Nonsense-Gesprächen Nerven und Zeit. Zeit, die sie ansonsten für weitere Scam-Versuche nutzen könnten.
Jenseits dieser Leuchtturm-Kampagnen stehen viele kleine und mittelständische Unternehmen beim Einsatz von KI im Marketing allerdings noch am Anfang. Laut einer Befragung des Plattformanbieters Hubspot und des Business-Netzwerks Linkedin haben erst sieben Prozent der Marketingfachleute in Deutschland den Einsatz von KI für ihre Belange optimiert. Weitere 16 Prozent haben die Technologie fest in einige Arbeitsabläufe integriert. Fast drei Viertel (74%) hingegen befinden sich laut eigener Aussage erst im Stadium des Erforschens, Testens und Bewertens von KI-Tools.
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„Trotz der Erfolge, die KI liefern kann, fühlt sich ein Großteil der Fachleute nicht ausreichend auf den Einsatz vorbereitet“, schreibt Claudia Bünte in einem Blogbeitrag. Sie ist Gründerin der Marketingberatung Kaiserscholle sowie Professorin für Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Digital Marketing an der SRH Hochschule. In einer Studie hat Bünte ermittelt, dass es noch große Wissenslücken gibt. Demnach fühlten sich 32 Prozent der befragten Marketingmanager und -managerinnen nicht ausreichend geschult im Umgang mit KI.
In die gleiche Richtung argumentiert Cathrin Duppel. Die ehemalige Marketingchefin von Rotkäppchen-Mumm hat während eines Sabbaticals im vergangenen Jahr ihre Leidenschaft für ChatGPT und Co. entdeckt und eine Artikelserie auf Linkedin gestartet. Darin schreibt sie unter anderem, dass Organisationen trotz allem Zeit-, Margen- und Kostendruck im Tagesgeschäft in ihre KI-Fähigkeiten investieren sollten.
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Allen voran das sogenannte Prompt Engineering, also die Fähigkeit, generativen KI-Modellen so Befehle zu erteilen, dass sie gute Ergebnisse liefern, wird immer wichtiger. „Gute KI-Tools sind nur so gut, wie wir sie prompten“, so Duppel.
Soll heißen: Wer mit einer einfachen Frage oder Bitte an ChatGPT, DeepSeek oder Copilot auf eine zufriedenstellende Antwort hofft, wird oft enttäuscht sein. Für ein Ergebnis, mit dem man guten Gewissens weiterarbeiten kann, braucht es etwas mehr. Ein starker Prompt ist wie eine Regieanweisung, die der KI eine Rolle zuweist (z.B. Social Media Managerin bei einem Konsumgüterhersteller) und nicht nur das gewünschte Ergebnis (erstelle mir einen Post zum Thema XY) beschreibt, sondern auch den Weg dorthin (nutze einfache Sprache, verwende Emojis, duze die User etc.). Experten gehen davon aus, dass die Fähigkeit solche Anweisungen zu formulieren schon in wenigen Jahren so selbstverständlich sein wird, wie der Umgang mit Outlook und Office.
Höchste Zeit also, dass Unternehmen ihre Mitarbeiter fit dafür. Den Anfang schaffen sie mit diesen drei Tipps zum Aufbau von Prompting-Know-how:
1. Experimentieren erlaubt
Der naheliegendste Weg ist die praktische Anwendung und das Experimentieren mit KI bei der täglichen Arbeit. Um schnellen Enttäuschungen vorzubeugen, sollte zuvor allerdings mit Webinaren und Kursen ein gewisses Grundwissen vermittelt werden. Mit Basistechniken wie dem „Act-as-somebody-Ansatz“, also der KI eine Rolle zuzuweisen, oder dem Chain-of-Thought-Prompting, bei dem ein Sprachmodell angewiesen wird, selbstständig in kleinen Schritten vorzugehen und diese dann transparent zu beschreiben, lassen sich schnell gute Erfolge erzielen und damit – noch viel wichtiger – Akzeptanz für KI-Tools.
2. Nicht jeder muss das Rad neu erfinden
Idealerweise wird das freie Prompting ergänzt durch eine Dokumentation. Welcher Befehl hat sich bewährt, welcher nicht. So muss nicht jeder Mitarbeiter aufs Neue die gleichen Erfahrungen machen. In einer Datenbank können gute Prompts innerhalb von Teams geteilt und weiter verbessert werden. Eine solche Lösung hat etwa die Lausitzer Rundschau für ihre Redaktion entwickelt. Der AI-Buddy ist eine Promt-Sammlung für die Beantwortung von Leseranfragen, kürzen von Meldungen oder Erstellen von Social Media Posts – für alle Mitarbeiter über eine Web-Frontend erreichbar und mit direkter Schnittstelle zu ChatGPT.
3. Schuster bleib bei deinen Leisten
Wichtig ist ebenfalls für den Anfang: Mit Aufgaben beginnen, deren Ergebnisse Mitarbeiter selbst beurteilen können. Sprachmodelle wie ChatGPT wären zwar in der Lage auch Programmiercode schreiben. Sie sind aber keine große Hilfe, wenn der Anwender nicht selbst programmieren und mögliche Fehler nachvollziehen kann. Anders ist es, wenn ein Marketingstratege die KI nutzt, um eine Zielgruppenanalyse oder Personas zu erstellen. Dann macht er sich die Künstliche Intelligenz als Werkzeug zu eigen, mit dem er schneller und effektiver arbeiten kann. Eine kritische Prüfung der Ergebnisse bleibt unverzichtbar – du damit auch menschliche Komponenten wie Fachwissen, Kreativität und strategisches Denken.