KI im Marketing: Was mir zweieinhalb Jahre täglicher Nutzung gelehrt haben

Ich mache meinen Job auf zwei Computern.

Auf dem ersten bin ich Head of Marketing bei SSI SCHÄFER Schweiz, einem multinationalen Konzern im Intralogistik-Bereich. Diese Maschine lebt innerhalb strenger unternehmensinterner KI-Richtlinien. Frontier-Modelle sind für Firmendaten tabu, weil praktisch kein KI-Anbieter heute mit 100-prozentiger Sicherheit garantieren kann, was mit den Daten passiert, die man ihm übergibt. Was stattdessen läuft, ist diszipliniert: Marketinganalysen auf bereinigten, anonymisierten Daten, wo die Richtlinien es erlauben, und prädiktive Fähigkeiten über etablierte Vendor-Tools, die ich an anderer Stelle ehrlich bewertet habe.

Auf dem zweiten bin ich selbstständiger Marketingberater. Auf dieser Maschine läuft praktisch alles durch KI. Recherche, Texte, Analysen, Builds. Eine andere Welt, in einem völlig anderen Tempo.

Derselbe Marketer. Zwei gegensätzliche Realitäten. Wer eine ehrliche Antwort auf die Frage will, wie man KI im Marketing einsetzt, muss von beiden hören. Das ist dieser Artikel.

Das Wichtigste vorab

• KI ersetzt keine Marketer. Sie ersetzt die mittelmässigen und multipliziert die besten. Ihre drei stärksten Leute mit KI liefern fast dasselbe wie ein Team von zehn, in besserer Qualität
• Nach zweieinhalb Jahren mache ich denselben Job auf völlig andere Weise. Tools, die für mich vor wenigen Jahren unverzichtbar waren, sind fast aus meinem Workflow verschwunden
• Wofür sie wirklich gut ist: technische Qualität stabil halten, Texte mit menschlicher Hand am Steuer und Meetings, in denen niemand sagen kann, er habe es nicht gewusst
• Was sie immer noch falsch macht: sie befolgt unpräzise Anweisungen wörtlich, sie hat kein Gespür für Reihenfolge, und sie kann nicht über den Tellerrand hinausdenken. Das muss jemand für sie tun
• Die echten Kosten liegen bei rund 200 Euro im Monat bei intensiver Nutzung. Teuer ist die Kompetenz der Person am Steuer
• Es ist KI, angewendet auf Marketing, nicht Marketing, angewendet auf KI. Das Marketing kreist nicht um die Maschine

KI ersetzt keine Marketer. Sie ersetzt die mittelmässigen.

Zuerst der unangenehme Teil. Wenn Sie ein Profi sind, dessen Output unter dem Durchschnitt liegt, sagen wir, Sie bauen Websites: Die Maschine ist heute besser als Sie. Nicht knapp. Deutlich. Ich erwarte nicht, dass sich diese Lücke schliesst.

Wenn Sie gut sind, geschieht das Gegenteil. Die Maschine schlägt Sie nicht. Sie nimmt Ihnen die Decke über Ihnen weg, und Sie arbeiten spürbar über dem Durchschnitt, auf Abruf, in einem Fachgebiet nach dem anderen.

Das führt zum Multiplikator, und der ist der Kern von allem, was ich über KI im Marketing glaube:

Nehmen Sie Ihre drei qualifiziertesten Leute, geben Sie ihnen KI, und Sie bekommen fast dasselbe Ergebnis wie ein Team von zehn, in besserer Qualität, als die zehn es zuvor geliefert haben.

Ich lebe die extreme Version dieser Rechnung auf meinem zweiten Rechner, wo ich eine Marketingabteilung aus einer Person bin. Dort ist der Multiplikator keine Theorie aus einem Report. Er ist der Grund, warum mein Kalender funktioniert.

Eine Leitplanke vorab, weil sie sich durch alles Folgende zieht: Nichts davon bedeutet, die Arbeit um die KI herum zu planen. KI ist nicht das Zentrum des Marketings. Sie ist Hebel, angewendet auf Marketing. Ich schliesse mit diesem Satz, weil ich ihn mir an die Wand hängen würde.

Derselbe Job, völlig andere Praxis

Ich nutze KI radikal, das heisst täglich und im Produktiveinsatz, seit etwa zweieinhalb Jahren. Keine Experimente. Echte Arbeit läuft durch sie.

In dieser Zeit hat sich mein Prozess komplett verändert. Ich mache noch dieselben Dinge: Strategie, Content, Analysen, Websites, Kampagnen. Aber fast keine davon mache ich so wie früher. Tools, die für mich vor wenigen Jahren unverzichtbar waren, sind fast aus meinem Workflow verschwunden, ersetzt durch andere, die einfach besser funktionieren. Ich habe meinen gesamten Marketing-Tech-Stack für diese Arbeitsweise neu aufgebaut.

Und ich habe keinen Grund zu glauben, dass das der Endzustand ist. Ich weiss nicht, ob ich in zwei Jahren wieder völlig anders arbeite. Ich erwarte es. Ich erinnere mich an 1998 bis 2006, Jahre, in denen sich unsere Arbeitsweise alle paar Monate verändert hat. Meine ehrliche Erwartung ist, dass dieser Zyklus schneller laufen wird als jener, nicht langsamer.

Das hat eine praktische Konsequenz für Sie: Die konkreten Tools, die ich hier nennen könnte, bedeuten weniger als die Arbeitsprinzipien. Tools rotieren. Prinzipien halten.

Der Sparringspartner, über den niemand spricht

Die am meisten unterschätzte Nutzung von KI im Marketing ist nicht Output. Sie ist Widerstand.

Ich arbeite am Whiteboard. Ich bringe Ideen mit, die mir gefallen, und ich will, dass sie zerhämmert und zerlegt werden, bevor sie sonst jemand sieht. Ein Assistent, der mit echtem Kontext zu Ihrem Business konfiguriert ist, macht genau das. Er findet die schwache Annahme in dem Plan, auf den Sie stolz waren.

Das zweite, was er findet, ist der blinde Fleck zwischen Spezialisten. Der Designer prüft das Design. Der Webmaster prüft die Struktur. Keiner von beiden fordert das Fachgebiet des anderen heraus, also überleben die Inkonsistenzen, die genau zwischen den beiden liegen, jede Prüfung. Eine generalistische KI mit Kontext auf beiden Seiten zeigt sie in Sekunden. Es fühlt sich an wie eine Person, die einen kennenlernt und mit einem mitlernt. Man ist nicht mehr allein.

Er verändert auch, was Seniorität bedeutet. Die alte Regel sagte: je höher man steigt, desto weniger praktisch man arbeitet, und Führung driftete Richtung Admin. Mit KI ist die Umsetzung so schnell, dass ich so operativ sein kann wie das Team, an echten Ergebnissen, in derselben Woche. Für eine Marketing-Funktion mit einer Person ist das kein Nice-to-have. Das ist der Job.

Wofür sie wirklich gut ist

Drei Bereiche, in denen der Unterschied im Produktiveinsatz unbestreitbar ist. Nicht in Demos.

Technische Qualität stabil halten. In kompetitiven Märkten müssen Sie auf Platz eins ranken, und dazu brauchen Sie die technischen Voraussetzungen: eine schnelle, saubere Website. Sehr wenige Leute liefern eine Website, die gleichzeitig schön und technisch einwandfrei ist. Auf WordPress genügt ein Mitarbeiter, der ein unkomprimiertes Bild hochlädt, um die Core Web Vitals der ganzen Domain zu ruinieren. Mit KI im Workflow wird «lade dieses Bild hoch und sorge dafür, dass die Core Web Vitals stabil bleiben» zu einer Anweisung, der jeder folgen kann. Die Maschine komprimiert, säubert die Struktur und hält das Environment schnell. Jemand ohne tiefes technisches Wissen pflegt heute eine Produktionsumgebung, für die früher ein Spezialist nötig war.

Texten mit menschlicher Hand am Steuer. Sich selbst überlassen, schreibt KI schnell und beliebig. Interessant und überzeugend kommt nicht gratis. Absatz für Absatz geführt, «das ist flach, ändere dieses Beispiel, hier hast du mich verloren», ist das Endergebnis vermutlich zehnmal besser als das, was ich ohne Hilfe produzieren würde. Die Führung ist die Arbeit. Über die Content-Generierungs-Seite davon habe ich in meinem KI-Marketing-Playbook geschrieben, und dieselbe Regel gilt: Die Differenzierung kommt weiterhin von Ihnen.

Meetings, die abschliessen. Eine Aufnahme wird in rund zehn Minuten zur Zusammenfassung, mit einem Verantwortlichen pro Aufgabe. Die chronische Firmenkrankheit «das wusste ich nicht» hört auf, eine Ausrede zu sein. Vollautomatik gibt es noch nicht: Zusammenfassungen machen noch Fehler, und ich prüfe sie immer noch. Aber die Verschiebung der Verantwortung ist permanent.

Was sie immer noch falsch macht

Die meisten Geschichten vom Typ «KI hat meine Website zerstört» sind Geschichten über menschliche Anweisungen. Man schaut auf mittelmässige Arbeit und sagt: «Das ist nicht gut, lösche alles und fang neu an.» Die Maschine löscht alles. Sie hat exakt getan, was man ihr gesagt hat. (Ausser die Website war ohnehin ein Chaos, dann war der Neuanfang richtig. Aber dann sagen Sie das, präzise.)

Die Reihenfolge ist die tiefere Grenze. KI sieht einen Fehler und will ihn jetzt beheben. In einem echten Projekt ist die richtige Reihenfolge oft: «Lass das bis zum Schluss, sonst baust du am Ende alles neu.» Die Reihenfolge zu kennen, ist Architektenarbeit. Ein guter Prompt reicht nicht, um die Zügel eines Projekts aus der Hand zu geben, und wer das Gegenteil behauptet, hat selten etwas Komplexes ausgeliefert.

Dann sind da die beiden Extreme, und die meisten Firmen sitzen in einem von beiden. «Für uns ist es nicht gut genug» gegen «es ist bereits perfekt». Beides ist falsch. Sie ist exzellent in manchen Dingen und schlecht in anderen, und die teure Fähigkeit ist zu wissen, was davon was ist. Wenn Firmen das falsch einschätzen, sind die Fehlermuster deprimierend repetitiv; die vier grossen habe ich hier dokumentiert.

Und das Risiko, das niemand einpreist: Atrophie. Wer alles delegiert und nichts lernt, verschleisst genau die Kompetenz, die ihn gut darin macht, die Maschine zu steuern. Die Messlatte steigt weiter. Unterdurchschnittliche Arbeit war nie ersetzbarer als heute, und das ist die These dieses Artikels, wie sie von der anderen Seite zurückkommt.

Warum mein Arbeitgeber nichts davon frei nutzen kann

Zurück zum ersten Rechner. Manche halten «strenge KI-Richtlinien in einem Konzern» für Rückständigkeit. Ist es nicht. Es ist Verantwortung, und sie verdient eine ehrliche Erklärung.

Die Richtlinien existieren, weil Datenschutz absolut garantiert sein muss. Heute bietet praktisch kein KI-Anbieter diese Garantie mit 100-prozentiger Sicherheit. Wir wissen nicht, was mit Daten passiert, die in Frontier-Modelle fliessen, und es gibt ein reales Risiko, dass sie zugunsten Dritter verwendet werden. Ein multinationaler Konzern hält eigene kritische Informationen und, vor allem, die seiner Kunden. Er kann es sich nicht leisten, hier falsch zu liegen, also spielt er nicht.

Also läuft KI innerhalb der Firma dort, wo die Richtlinien es erlauben, und der Rest des Hebels bleibt auf meinem zweiten Rechner. Zwei stagnierende Welten, völlig getrennt, und vielleicht ist diese Trennung nur vorübergehend.

Meine Wette, wo sie sich treffen: lokale Modelle. Frontier-Klasse, komprimiert, laufend auf stromsparender lokaler Hardware statt in einem Rechenzentrum, das Wasser verbrennt. Modelle wie Kimi K3 und GLM 5.3 zeigen bereits, was Kompression mit dem Qualitätsabstand macht. Eine Firma, die das Modell auf eigener Hardware betreibt, mit eigenen Daten, die das Gebäude nie verlassen, muss keiner Datenschutzerklärung vertrauen. Wenn Kompression die Qualität erhält, hört die unternehmensinterne KI-Richtlinie auf, eine Mauer zu sein.

Es gibt hier ein historisches Echo. Man hat das Internet falsch verkauft, es blähte sich zur Blase, die Blase platzte, und dann wurde es still und leise das normale Fundament von allem. Ich erwarte denselben Verlauf für KI, und ich bin lieber früh auf der Seite «normales Fundament» als auf der Seite «falsche Idee».

Was KI im Marketing wirklich kostet

Das Meme sagt: «Ich habe mein Team entlassen, und jetzt kostet KI mehr als mein Team.» Das war für einen kurzen Moment wahr. Ist es nicht mehr.

Heute liegt intensive professionelle Nutzung von Frontier-Modellen bei rund 200 Euro im Monat. Ein Hyper-User, der jedes Tool ans Limit treibt, bei 400 bis 600. Dafür bekommt man im Effekt einen Assistenten ohne Limit mit ordentlichem Verstand, abrufbereit, in jeder Domäne, die man abzufragen weiss.

Vergleichen Sie diese Zahl mit irgendeinem anderen Posten in Ihrem Marketingbudget. Und schauen Sie dann zu, was der echte Kostenpunkt ist. Das Abo ist trivial. Die Kompetenz der Person am Steuer ist der teure Teil, denn sie entscheidet, ob dasselbe Abo eine mittelmässige Website produziert oder eine auf Produktionsniveau. Deshalb wirkt das Argument «KI kostet mehr als Menschen» aus beiden Richtungen verstaubt: Die Maschine war nie die Alternative zu Menschen. Kompetente Menschen plus Maschine ist die tatsächliche Konfiguration, und mittelmässig-ohne-Maschine ist die Konfiguration, die verschwindet.

Wie ich teste, ob jemand KI im Marketing wirklich steuern kann

Interviews über KI produzieren einstudierte Antworten. Wenn ich wissen muss, ob jemand diese Tools wirklich steuern kann, lege ich ihm Folgendes vor: ein Terminal, Zugriff auf ein gutes Modell, drei Projekte. Es ist auch das, was ich jedem geben würde, der bei null startet und die Kompetenz schnell aufbauen will.

Projekt eins: eine Website bauen. Und dann sagen Sie mir, was daran falsch ist, was Sie anders machen würden, was Sie nicht hinbekommen haben und was Ihrer Meinung nach fehlt. Ich bewerte nicht die Website. Ich bewerte, ob Sie über das hinaussehen können, was die Maschine Ihnen hingelegt hat.

Projekt zwei: eine Marktanalyse, auf Ihre Art. Und dann verteidigen Sie sie. Wie haben Sie sie gebaut? Wie hätten Sie sie bauen wollen? Stimmen die Daten? Wie sicher sind Sie sich der Genauigkeit? Hier stirbt halluziniertes Selbstvertrauen.

Projekt drei: freie Wahl. Bauen Sie etwas, von dem Sie glauben, dass diese Firma es braucht. Was immer Sie wollen.

Die ersten beiden Projekte testen die Kompetenz mit der Maschine. Das dritte testet das, was die Maschine nicht hat. KI denkt nicht über den Tellerrand hinaus, deshalb brauche ich jemanden, der es für die Maschine tut.

KI, angewendet auf Marketing, nicht umgekehrt

Legt man all das zusammen, erhält man den Satz, den ich behalten würde, wenn ich den Rest löschen müsste: Marketing dreht sich nicht um KI, und das sollte es nie. KI ist ein Werkzeug, das Marketing Hebelkraft gibt. Gut eingesetzt, steigen Qualität, Zahlen und Geschwindigkeit gleichzeitig.

Es ist nicht Marketing, angewendet auf KI. Es ist KI, angewendet auf Marketing.

Wenn dieser Unterschied selbstverständlich klingt, schauen Sie eine Woche lang zu, was Firmen tatsächlich tun. Zu viele von ihnen bauen ihr Marketing um das herum, was das Modell des Monats gerade gut kann, und wundern sich dann, warum sich nichts mehr nach Marketing anfühlt.

Noch etwas, ehrlich etikettiert: Die Ignoranz über KI im echten Business ist noch immer enorm, und ich baue genau dafür ein Projekt. Ein praktischer Kurs über den Einsatz von KI im Business, als kleines laufendes Abo konzipiert statt als teure Box, und in konstanter Evolution, weil sich der Boden darunter ständig bewegt. Er ist in Arbeit, eine Warteliste kommt, und nichts daran ist final. Ich erwähne ihn, weil sein Motiv dasselbe ist wie das dieses Artikels: Zu vielen Leuten wird die falsche Idee verkauft, und Kompetenz ist die knappe Ressource.

Wenn Sie eines aus diesem Artikel mitnehmen, dann Projekt eins. Öffnen Sie ein Terminal, bauen Sie etwas, und sagen Sie dann die Wahrheit darüber, was daran falsch ist. Diese Schleife, zweieinhalb Jahre wiederholt, ist die ganze Methode.