KI beantwortet auch die falsche Frage
Warum die Komplexität im Marketing nicht gesunken ist, sondern explodiert – und was das für alle bedeutet, die glauben, eine Abkürzung gefunden zu haben.
Es gibt diesen Moment in Agenturmeetings, der sich in den letzten zwölf Monaten bemerkbar reproduziert: Ein Kunde kommt mit einem Briefing, das er offensichtlich gemeinsam mit einer KI erarbeitet hat, gut strukturiert, kompetent klingend, mit den richtigen Buzzwords bestückt, und trotzdem fundamental falsch. Nicht falsch wie ein Tippfehler. Falsch wie eine präzise Antwort auf die falsche Frage.
Das ist das eigentliche Problem mit KI im Marketing, und es ist kein technisches.
KI ist ein Werkzeug. Ein außerordentlich mächtiges, aber ein Werkzeug.
Wer das vergisst, begeht denselben Fehler wie jemand, der glaubt, mit einem professionellen Kochmesser automatisch besser kochen zu können. Die Demokratisierung von Produktionsmitteln hat noch nie die Nachfrage nach Expertise eliminiert – sie hat sie verschoben und in vielen Fällen vergrößert.
Als Photoshop 1990 erschien, sagten viele, der Grafiker sei bald obsolet. Was tatsächlich passierte: Die Zahl der Menschen, die Design als Beruf betreiben, ist seitdem kontinuierlich gewachsen, der Markt für Grafikdesign expandierte, die Nachfrage nach Qualität stieg parallel zur Verfügbarkeit billiger Alternativen. Als Ableton und seine Mitstreiter das Musikstudio ins Schlafzimmer brachten, explodierten nicht die Gagen der Toningenieure, sondern die Zahl der Produzierenden weltweit. Studien sprechen von einem Vielfachen bei Personen, die Musik als primäre Tätigkeit angeben. Mehr Werkzeuge haben immer mehr Menschen in den Raum geholt, nicht weniger. Und mehr Menschen im Raum bedeutet: mehr Lärm, mehr Output, mehr Orientierungslosigkeit und damit mehr Bedarf an jemandem, der weiß was das alles bedeuten soll.
Wir befinden uns jetzt, ein paar Jahre nach dem großen KI-Hype, in der Phase der echten Agenturealität. Und was sich beobachten lässt, widerspricht dem, was versprochen wurde. Die Komplexität ist nicht gesunken. Sie ist größer als je zuvor.
Weil jetzt jeder produzieren kann, wird die eigentlich schwierige Frage nicht leichter, sondern dringlicher: Was soll ich ĂĽberhaupt produzieren? Warum? FĂĽr wen? Was bedeutet meine Marke in einer Welt, in der Content kein Engpass mehr ist, sondern ein Ăśberschussproblem?
Früher war die Limitierung oft technischer Natur, man hatte nicht die Ressourcen, um in allen Kanälen präsent zu sein, nicht das Budget für monatliche Kampagnen, nicht die Kapazität für personalisierte Kommunikation. Diese Limitierungen sind weitgehend gefallen. Was bleibt, ist die Frage nach dem Warum, und diese Frage ist strategisch, nicht operativ. Sie lässt sich nicht prompten.
Nun kommt das Argument, das auf den ersten Blick meine These untergraben könnte: Wer gut prompten kann, holt mehr aus der KI heraus. Das stimmt. Aber es beweist exakt das Gegenteil von dem, was die KI-Enthusiasten behaupten. Denn gutes Prompten setzt voraus, dass man die Materie versteht, tiefer versteht als die KI selbst es tut, zumindest im spezifischen Kontext. Wer eine sinnvolle Markenstrategie aus einem Sprachmodell herausholen will, muss die richtigen Fragen stellen können, muss wissen, wann eine Antwort zwar korrekt klingt aber strategisch gefährlich ist, muss den Unterschied kennen zwischen einem educated guess und einer Entscheidung, die aus echtem Markenwissen kommt. Mit anderen Worten: Die KI macht erfahrene Strategen nicht überflüssig, sie macht sie zu Dolmetschern zwischen menschlichem Kontext und maschineller Mustererkennung. Das ist kein kleinerer Job. Das ist ein größerer.
Eine Kollegin, erfahrene UI Designerin, berichtet von einem Phänomen das stellvertretend für eine ganze Branche steht: Seit KI zugänglich ist, bekommt sie von Kunden regelmäßig Feedback, das erkennbar aus einer KI stammt, präzise formuliert, auf Konventionen gestützt, inhaltlich plausibel und gelegentlich komplett am Ziel vorbei. Sie muss sich ihre Entscheidungen nicht mehr gegenüber einem Kunden rechtfertigen, der sein Bauchgefühl artikuliert, sondern gegenüber einer Maschine, die Konsens produziert.
Das ist das tiefere Problem.
KI erzeugt keinen Geschmack, sie erzeugt Mittelwert. Und Mittelwert ist in der Markenkommunikation das Gegenteil von Differenzierung.
Konventionen im Design existieren aus gutem Grund. Aber wer nur Konventionen befolgt, ist austauschbar. Wenn eine erfahrene Designerin eine Konvention bricht, tut sie das nicht aus Eigensinn, sondern weil sie weiĂź, dass die Zielgruppe, der Kontext, die Marke genau diese Abweichung braucht. Das ist Handwerk im eigentlichen Sinn des Wortes. Wir wĂĽrden bei einem maĂźgeschneiderten Lederhandschuh nicht erwarten, dass er genauso aussieht wie das meistgekaufte Modell auf Amazon. Warum also im UI Design? Warum im Marketing?
Hier liegt die eigentliche Asymmetrie, über die niemand laut sprechen will. KI verteilt nicht Kompetenz, sie verstärkt, was bereits vorhanden ist. Wer Expertise mitbringt, wird durch KI schneller, präziser, schlagkräftiger, kann mehr testen, mehr iterieren, mehr Hypothesen in kürzerer Zeit durchdenken. Wer keine Expertise mitbringt, bekommt ein Werkzeug, das ihm mit beeindruckender Eloquenz suggeriert, er bräuchte sie nicht. Das ist die eigentlich gefährliche Illusion dieser Technologie, nicht dass sie Jobs vernichtet, sondern dass sie Inkompetenz unsichtbar macht, zumindest für eine Weile, zumindest für jene, die den Unterschied nicht kennen. Der Markt wird das korrigieren, wie er es immer tut, aber bis dahin wird viel mittelmäßiges Marketing mit KI Unterstützung produziert und als Strategie verkauft werden.
Was die letzten Monate in der Agenturpraxis gezeigt haben, ist folgendes: Die Produktionskosten sinken, das stimmt. Die Geschwindigkeit steigt, das stimmt. Aber die Fähigkeit, das Richtige zu produzieren, die Fähigkeit also, Strategie von Aktionismus zu unterscheiden, Wirkung statt Volumen zu denken, diese Fähigkeit ist seltener geworden, nicht häufiger.
In einer Welt, in der alle die gleichen Werkzeuge haben, wird der Unterschied nicht durch Werkzeuge gemacht.
Und dann ist da noch die Frage, die in der ganzen Debatte erstaunlich selten gestellt wird: die Frage nach Verantwortung.
Ein Werkzeug trägt keine. Ein Algorithmus auch nicht. Wenn eine KI automatisiert Meta Ads ausspielt, optimiert auf Klicks, auf Conversions, auf kurzfristige Performance, und dabei den Markenwert schleichend erodiert, weil die Botschaft nicht mehr zur Marke passt, der Ton sich verschoben hat, die Zielgruppe falsch adressiert wurde, dann wird kein Agent die Hand heben und sagen: das war mein Fehler. Die Kampagne performt vielleicht. Der Markeneindruck sinkt trotzdem. Und der Algorithmus hat keine schlaflosen Nächte deswegen.
Das ist der fundamentale Unterschied zwischen einem Werkzeug und einem Verantwortungsträger.
Menschen delegieren heute nicht nur Produktion an KI, sie delegieren implizit auch Urteilsvermögen, Markenhaltung und in letzter Konsequenz Verantwortung an etwas, das strukturell nicht in der Lage ist, sie zu übernehmen. Denn hier liegt ein Widerspruch, der in der Begeisterung über Performance-Metriken gerne übersehen wird: Optimierung und Markenführung sind keine zwei Wege zum selben Ziel, sie folgen grundverschiedenen Logiken. Ein Algorithmus optimiert auf Basis der Vergangenheit, auf Daten die bereits existieren, auf Verhalten, das bereits gezeigt wurde. Eine Marke aber muss die Zukunft gestalten, muss Bedeutung aufbauen, die noch nicht gemessen werden kann, Vertrauen erzeugen, das sich in keiner Conversion-Rate abbildet. Wer das einer KI überträgt, optimiert auf das, was war, und wundert sich dann, warum die Marke nicht mehr das ist, was sie sein könnte. Welche Markenverantwortlichen, die den Wert ihrer Marke kennen und ernst nehmen, fühlen sich wirklich wohl dabei, ihre Kommunikation einem System zu überlassen, das ausführt aber nicht versteht, das liefert aber morgen früh nicht mit am Tisch sitzt wenn jemand fragt, warum die Marke nicht mehr das ist, was sie einmal war?
Verantwortung ist nicht delegierbar. Sie ist der Kern jedes Mandats, das eine Agentur, eine Strategin, ein Marketer übernimmt. Und sie ist in einer Welt voller Agenten, die immer mehr können und immer weniger verantworten, wertvoller als je zuvor.
Die eigentliche Frage, die Kunden stellen sollten, ist nicht „Wie nutzen wir KI im Marketing?“ Die eigentliche Frage ist: „Was wollen wir in dieser Welt bedeuten, und fĂĽr wen, und wer steht dafĂĽr gerade?“ Das ist eine strategische Frage. Sie ist unbequem. Sie lässt sich nicht in einen Prompt verpacken. Und genau deshalb ist sie wichtiger als je zuvor.
Die Komplexität ist nicht das Problem. Die Komplexität ist der Job.
Nota bene: Die Rollen im System, der Kunde, der Agent, der Marketer, sind im generischen Maskulinum gehalten. Sie beschreiben Funktionen. Die Designerin hingegen nenne ich konkret. Es geht hier nicht um Bezeichnungen, sondern um die Menschen, die Verantwortung tragen.
