Kennisbank

KI und die Marketingabteilung: Was verändert sich in der Arbeit?

Marketing ist eine der Abteilungen, in denen KI-Tools am schnellsten sichtbar werden. Texte schreiben, planen und Daten verarbeiten sind Aufgaben, auf die Sprachmodelle und Automatisierungstools schon länger trainiert sind. Das bedeutet jedoch nicht, dass die gesamte Abteilung umgekrempelt wird. In unserer Taxonomie fallen 54 Aufgaben in den Marketingbereich, und diese verteilen sich deutlich auf drei Kategorien: Aufgaben, die KI übernehmen kann, Aufgaben, die mit menschlichem Toezicht bleiben müssen, und Aufgaben, die Handarbeit bleiben. Dieser Artikel zeigt das Muster, nicht die vollständige Liste.

Wo KI die Arbeit übernimmt

Die Aufgaben, die am vollständigsten von KI übernommen werden können, haben ein paar Dinge gemeinsam: eine klare Eingabe, ein erkennbares Format und wenig Abhängigkeit von aktuellem Kontext außerhalb des Textes selbst. Einen Social-Media-Post schreiben auf Basis eines Themas, einer Plattform und eines Tone-of-Voice ist dafür ein gutes Beispiel. Das Muster ist bekannt, die Ausgabe ist kurz, und Abweichungen sind schnell zu korrigieren. Auch Social-Media-Posts einplanen und veröffentlichen fällt hier oft hinein: Sobald Content und Planung feststehen, ist die Ausführung eine Frage der Systemkopplung.

Werbetext schreiben folgt derselben Logik. Die Struktur einer Anzeige auf einer Suchmaschine oder Social-Plattform ist strikt, die Länge ist begrenzt, und es gibt große Mengen an Beispielen, auf die ein Modell abgestimmt werden kann. Das macht diese Art von Textarbeit für vollständige Übernahme geeignet, sofern jemand die endgültige Botschaft und Markenkonsistenz prüft, bevor der Text live geht.

Was diese Aufgaben verbindet, ist, dass sich die Qualität gut an einem Format prüfen lässt. Es gibt wenig Raum für Interpretationsunterschiede darüber, was ein guter Social-Post oder Werbetext innerhalb der gesetzten Rahmenbedingungen ist.

Wo Toezicht nötig bleibt

Die größte Gruppe von Aufgaben im Marketing fällt in die mittlere Kategorie: KI leistet die Vorarbeit, ein Mensch genehmigt oder lehnt ab, mit Begründung. Einen Blogartikel schreiben ist hier ein anschauliches Beispiel. KI kann ein Konzept liefern auf Basis von Thema, Zielgruppe und Tone-of-Voice, aber die sachliche Richtigkeit, die Nuance und die Markenstimme erfordern die Beurteilung durch jemanden, der den Kontext und den Leser kennt. Ein Fehler oder ein falscher Ton in einem öffentlich sichtbaren Artikel hat ein anderes Gewicht als ein Fehler in einer internen Notiz.

Dasselbe gilt für das Erstellen eines Kampagnenbriefings. KI kann auf Basis früherer Briefings und verfügbarer Daten einen ersten Entwurf von Ziel, Zielgruppe und Botschaft erstellen, aber das Budget, die strategischen Entscheidungen und die Abstimmung mit anderen Abteilungen erfordern einen Menschen, der die Verantwortung für das Ergebnis trägt. Auch das Beantworten von Reaktionen und Nachrichten auf Social Media fällt hier oft hinein: KI kann eine Antwort im Entwurf formulieren, aber bei Beschwerden, sensiblen Themen oder abweichenden Situationen muss ein Mensch beurteilen, ob diese Antwort tatsächlich angemessen ist, bevor sie versendet wird.

Der Grund, warum diese Aufgaben Toezicht behalten, ist nicht, dass KI die Sprache nicht bewältigt. Es liegt daran, dass die Folgen einer falschen Ausgabe außerhalb des Textes selbst liegen: Reputationsschaden, ein falsch zugewiesenes Budget, ein unzufriedener Kunde, der sich nicht gehört fühlt. Sobald das Ergebnis einer Aufgabe Einfluss auf etwas außerhalb des Dokuments hat, ist ein begründeter Genehmigungsschritt nötig.

Wo Handarbeit bleibt

Eine kleinere, aber erkennbare Gruppe von Aufgaben bleibt Handarbeit, auch langfristig. Kampagne ausführen und zwischenzeitlich überwachen ist dafür ein Beispiel. Nachsteuern während einer laufenden Kampagne erfordert die Kombination von Zahlen mit Marktgefühl, Timing und manchmal politischer Abwägung innerhalb der Organisation — Faktoren, die nicht alle in Daten erfasst sind und die je nach Situation unterschiedlich gewichtet werden.

E-Mail-Liste segmentieren auf Basis von Verhalten, Interesse und Kundenmerkmalen wirkt auf den ersten Blick wie eine Datenaufgabe, aber die Entscheidung, welche Segmentierung für die kommende Periode strategisch wertvoll ist, hängt mit kommerziellen Prioritäten zusammen, die außerhalb des Systems liegen. KI kann die Daten ordnen; die Abwägung, welche Gruppen für welches Ziel relevant sind, bleibt einem Menschen vorbehalten.

Auch das Erstellen eines Content-Kalenders für die kommende Periode bleibt im Kern Handarbeit. Es geht nicht nur darum, welcher Content wann erscheint, sondern um die Abstimmung mit Kampagnen, Saisonalität und manchmal Aktualität, die sich schwer vorhersagen lässt. Das ist genau der Grund, warum dieselbe Arbeit bei dem einen anders ausfällt als bei dem anderen: Die Einteilung in Kategorien ist ein Ausgangspunkt, kein feststehender Wert für jede Organisation.

Was das für Ihre Situation bedeutet

Diese Einteilung ist generisch: basierend auf dem Charakter der Aufgabe, nicht auf der spezifischen Situation in Ihrem Team. Wie viele Stunden dadurch tatsächlich frei werden, hängt davon ab, wie Ihre Marketingabteilung derzeit arbeitet, welche Tools bereits im Einsatz sind und wie viel der Arbeit bereits standardisiert ist. Wir nennen daher lieber keine Prozentzahl ohne Erläuterung; lesen Sie, warum wir in Stunden rechnen und nicht in Personen, auf dieser Seite über unsere Rechenmethode, und was eine Bandbreite aussagt und was nicht, auf dieser Seite über Bandbreiten.

Geht dieses Thema in Richtung Personalentscheidungen, gelten dafür eigene gesetzliche Anforderungen, zu denen diese Seite keine Aussage macht.

Möchten Sie wissen, wie sich das für Ihre eigene Rolle oder Ihr Team auswirkt, dann können Sie den kostenlosen Quickscan von ftetoai ausfüllen: zwölf Fragen, ohne Konto, mit einer Angabe, welcher Teil der Stunden in Ihrem Profil heute von KI übernommen werden kann. Der vollständige Werkscan, der genauer auf Ihre spezifischen Aufgaben eingeht, befindet sich noch im Aufbau — das teilen wir lieber ehrlich mit, statt ihn jetzt schon anzubieten.