KI im Marketing: Wie KI echten Wert schafft – und warum Mensch und Kontext entscheidend sind

Künstliche Intelligenz kann viel. Doch sie schafft nicht automatisch Wert. Diese Erkenntnis wurde beim IMD KI-Update im Januar in Zürich deutlich bestätigt. Die Aussage deckt sich mit dem, was wir in der Praxis von KI-Projekten im Marketing, in der Kommunikation und im Branding beobachten: Nicht die Technologie entscheidet über den Erfolg von KI im Marketing. Sondern Strategie, Kontext und das Zusammenspiel mit menschlicher Expertise.

KI im Marketing: Hohe Erwartungen, klare Realität

Als IMD-Alumni war meine Erwartung weniger technischer Natur. Mich interessierten vor allem drei Fragen, die für Unternehmen im Marketingumfeld zentral sind:

• Wie gut versteht das Management heute das Potenzial von KI im Marketing?

• Wo steht die Schweiz bei der Umsetzung produktiver KI-Use-Cases?

• Und wie reif ist unser Verständnis von Human in the Loop – also dem Zusammenspiel von Mensch und KI?

Die Antwort ist immer noch überraschend eindeutig:

KI schafft nur dann Wert, wenn sie gemeinsam mit menschlicher Intelligenz eingesetzt wird. Dort, wo Technologie, fachliche Erfahrung und Kontext in den Instruktionen zusammenspielen, entstehen Lösungen mit messbarem Business-Impact. Wo eines dieser Elemente fehlt, bleibt KI wirkungslos.

Kontext: Der unterschätzte Erfolgsfaktor von KI-Projekten

Eine der wichtigsten Erkenntnisse ist immer wieder: Die Verbindung von persönlicher Expertise und präziser Instruktion ist der eigentliche Hebel von Generativer KI.

Kontext bestimmt, ob KI relevante Ergebnisse liefert oder generischen Content produziert. Gerade im Marketing führt fehlender Kontext zu austauschbaren Texten, schwacher Markenwirkung und sinkender Conversion.

Man könnte sogar sagen:

Kontext ist zur neuen technologischen Währung geworden.

Genau hier liegt der Systemfehler vieler KI-Marketingprojekte. Der Fokus liegt auf Tools und Modellen – nicht auf der Werterzeugung.

Warum viele KI-Marketingprojekte scheitern

Dieses Muster ist nicht neu. Es ähnelt stark den Fehlern, die im B2B-Marketing seit Jahren gemacht werden: Technologie wird eingeführt, bevor klar ist, welches Problem sie lösen soll.

Auch beim IMD KI-Update wurde mehrfach betont, dass sogenannte Agenten-Projekte aktuell oft nicht den gewünschten Effekt erzielen. Nicht, weil KI zu wenig kann – sondern weil sie zu komplex eingesetzt wird.

Erfolgreiche KI-Projekte im Marketing starten bewusst bei:

• klar umrissenen Use Cases

• serviceorientierten, repetitiven Tätigkeiten

• Prozessen mit direkter Entlastungs- oder Qualitätswirkung

• Dort entsteht Vertrauen, Akzeptanz – und messbarer Nutzen.

• Effizienz mit KI: Warum 20 Prozent zu wenig sind

Die aktuell realisierte Effizienz durch KI wurde auf rund 20 Prozent geschätzt. Das klingt zunächst positiv, zeigt aber vor allem eines: Effizienz wird häufig falsch verstanden.

Effizienz bedeutet nicht nur Zeitersparnis. Sie entsteht dort, wo Qualität, Skalierbarkeit und Konsistenz gemeinsam wachsen.

Gerade im Marketing ist das entscheidend. KI kann Content, Analysen und Prozesse beschleunigen – aber nur dann, wenn sie sauber in bestehende Workflows integriert ist und von Teams aktiv genutzt wird.

Von Experimenten zu echten KI-Use-Cases im Marketing

Mehrere Referierende waren sich einig: Die Experimentierphase ist vorbei. KI gehört nicht mehr ins Labor, sondern in reale Use Cases mit messbarem Unternehmenswert. Eine Aussage blieb mir in der ganzen Euphorie auch hängen:

KI nicht einzusetzen, ist immer eine Option.

Wer KI im Marketing einsetzt, sollte wissen: welches Geschäftsproblem gelöst wird, welche Datenbasis nötig ist, wie Mensch und KI zusammenarbeiten.

Fazit: KI schafft Wert – wenn Mensch, Erfahrung und Kontext zusammenspielen

KI ist kein Ersatz für Marketing-Expertise. Sie ist eine Verstärkerin – wenn Teams wissen, was sie tun, warum sie es tun und in welchem Kontext. Wer also KI im Marketing erfolgreich einsetzen will, sollte weniger über Tools sprechen und mehr über Werterzeugung, Conversion und Relevanz im Markt.

Genau dort entscheidet sich, ob KI zum Kostenfaktor wird – oder zum echten Wettbewerbsvorteil.