- Dennis Gumprich
- Veröffentlicht 27. Dezember 2024
- Überarbeitet 5. August 2026
Eure Geschäftsführung kommt von einer Messe zurück und sagt: „Wir müssen bei KI dringend was machen.” Euer Marketing besteht aus zwei Personen, die gerade den Messenachbereitungs-Newsletter schreiben und den Katalog für das nächste Quartal koordinieren.
Inhaltsverzeichnis
- Phase 1: Bewusstsein schaffen
- Phase 2: Erproben in kleinem Rahmen
- Phase 3: Verankern statt vervielfachen
- Phase 4: Daten anbinden
- Phase 5: Weiterentwickeln
- Das Reifegradmodell im Überblick
- Selbstcheck: In welcher Phase steht ihr?
- Fünf Fehler, die die Transformation verzögern
- Wann dieses Modell nicht passt
- Fazit: Die nächste Phase zählt, nicht die letzte
- Häufige Fragen
- Unklar, in welcher Phase ihr steht?
- Dennis Gumprich
- Weiterlesen
- Quellen
- Aktualisierung
- Zum Beispiel in diesem Beitrag
- Entstehung dieses Beitrags
Niemand im Raum kann sagen, was „was machen” konkret heißt, wer es tun soll und woran ihr in sechs Monaten erkennt, ob es funktioniert hat.
KI-Einführung im Marketing verläuft in fünf Phasen: Bewusstsein, Erprobung, Verankerung, Datenanbindung und Weiterentwicklung. Jede Phase hat eine eigene typische Blockade. Wer eine Phase überspringt, fällt in der Regel darauf zurück. Der wichtigste Schritt ist deshalb nicht der ambitionierteste, sondern der nächste.
Der folgende Beitrag nutzt ein durchgängiges Beispiel: die fiktive Maschinenbau GmbH, 120 Mitarbeitende, zwei Personen im Marketing, Schwerpunkt auf Messen, Print und persönlichem Kundenkontakt. Alle Details dieses Unternehmens sind erfunden und dienen der Veranschaulichung. Sie sind kein Erfahrungsbericht und enthalten bewusst keine erfundenen Ergebniszahlen.
Phase 1: Bewusstsein schaffen
Die typische Blockade: KI gilt als Thema für Konzerne mit eigenem Datenteam. Gleichzeitig kursieren Erwartungen, die kein Werkzeug einlösen kann. Beides führt zum selben Ergebnis: Es passiert nichts.
Bei der Maschinenbau GmbH äußert sich das so, dass in Meetings über KI gesprochen wird, aber niemand eine konkrete Aufgabe benennen kann, die damit gelöst werden soll.
Der erste sinnvolle Schritt ist deshalb keine Toolauswahl, sondern eine Aufgabenliste. Sammelt eine Woche lang jede Tätigkeit im Marketing, die wiederkehrend, textlastig und wenig kreativ ist. Produktbeschreibungen anpassen, Messeeinladungen variieren, Protokolle zusammenfassen, Kataloginhalte übersetzen. Diese Liste ist eure Ausgangsbasis.
Woran ihr erkennt, dass ihr weiter seid: Ihr könnt drei konkrete Aufgaben benennen, bei denen ihr KI ausprobieren wollt, und begründen, warum gerade diese.
Phase 2: Erproben in kleinem Rahmen
Die typische Blockade: Nach einem Workshop passiert nichts. Das Tagesgeschäft frisst die Zeit, und niemand fühlt sich zuständig.
Der erste sinnvolle Schritt ist ein Pilot mit einem klaren Endpunkt. Nicht „wir testen mal KI”, sondern: eine Aufgabe, eine Person, vier Wochen, ein definiertes Ergebnis. Bei der Maschinenbau GmbH wäre das etwa: Produktbeschreibungen für die zwölf meistverkauften Maschinen, verantwortlich ist eine Person, Ergebnis wird am Ende gemeinsam bewertet.
Entscheidend ist, dass ihr vorher festlegt, was Erfolg bedeutet. Sinnvolle Größen sind Bearbeitungszeit je Text einschließlich Korrektur, Anzahl der Korrekturschleifen und eine Einschätzung des Teams zur fachlichen Qualität auf einer einfachen Skala.
Woran ihr erkennt, dass ihr weiter seid: Ihr habt einen Vorher-Nachher-Wert für mindestens eine Aufgabe und könnt sagen, wo KI geholfen hat und wo nicht.
Häufiger Fehler an dieser Stelle: Die Zeitersparnis wird ohne Prüfaufwand gerechnet. Wenn ein Text in fünf statt dreißig Minuten entsteht, aber vierzig Minuten Korrektur braucht, habt ihr nichts gewonnen. Rechnet die Prüfzeit immer mit.
Phase 3: Verankern statt vervielfachen
Die typische Blockade: Nach ersten Erfolgen nutzt jede Person ihr eigenes Werkzeug auf ihre eigene Art. Es entstehen unterschiedliche Tonalitäten, verstreute Prompts und im schlimmsten Fall eine Toollandschaft, von der die IT nichts weiß.
Der erste sinnvolle Schritt ist die Festlegung von drei Dingen, jeweils schriftlich:
- Wo KI eingesetzt wird und wo nicht. Beispiel: Entwürfe ja, veröffentlichte technische Spezifikationen nein.
- Wer freigibt. Jeder KI-gestützte Text braucht eine namentlich benannte menschliche Freigabe, bevor er nach außen geht.
- Wie eure Markensprache aussieht. Zwei Seiten reichen: Tonalität, verbotene Formulierungen, zwei Referenztexte.
Dazu kommt eine gemeinsame Prompt-Sammlung. Ein geteiltes Dokument genügt am Anfang. Der Zweck ist nicht Perfektion, sondern dass Wissen nicht in einzelnen Chatverläufen verschwindet.
Woran ihr erkennt, dass ihr weiter seid: Eine neue Kollegin könnte nach einem halben Tag Einarbeitung dieselben Ergebnisse erzeugen wie das bestehende Team.
Phase 4: Daten anbinden
Die typische Blockade: Die Ergebnisse bleiben generisch, weil das Werkzeug euer Unternehmen nicht kennt. Gleichzeitig liegen die relevanten Informationen verstreut in Katalogen, Angeboten, Serviceprotokollen und Köpfen.
Der erste sinnvolle Schritt ist bescheidener, als der Begriff Datenstrategie vermuten lässt. Sammelt die zehn Dokumente, die euer Fachwissen am besten abbilden: technische Datenblätter, ein gutes Angebot, die häufigsten Kundenfragen, eure Positionierung. Diese zehn Dokumente sind eure Wissensbasis. Alles Weitere kommt später.
Ab hier wird die Datenschutzfrage relevant. Sobald personenbezogene Daten ins Spiel kommen, etwa Kundenlisten oder Serviceanfragen, braucht ihr einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Artikel 28 der Datenschutz-Grundverordnung und einen Eintrag im Verarbeitungsverzeichnis nach Artikel 30. Bindet Datenschutz hier ein, nicht später.
Woran ihr erkennt, dass ihr weiter seid: Die Ergebnisse enthalten eure Fachbegriffe korrekt, und ihr müsst weniger nachrecherchieren als am Anfang.
Phase 5: Weiterentwickeln
Die typische Blockade: Der Prozess läuft, aber niemand fragt mehr, ob er noch der richtige ist. Modelle ändern sich, Werkzeuge ändern sich, und eure Vorlagen bleiben, wie sie vor zwei Jahren waren.
Der erste sinnvolle Schritt ist ein fester Termin. Einmal im Quartal eine Stunde: Was funktioniert nicht mehr, was ist neu dazugekommen, welche Vorlage muss überarbeitet werden. Das klingt banal und ist der Unterschied zwischen einem lebenden Prozess und einer eingefrorenen Lösung.
Woran ihr erkennt, dass ihr weiter seid: Ihr habt in den letzten sechs Monaten mindestens eine Vorlage bewusst verworfen und ersetzt.
Das Reifegradmodell im Überblick
| Phase | Blockade | Nächster Schritt | Erkennungsmerkmal für Fortschritt |
|---|---|---|---|
| 1 Bewusstsein | Kein konkreter Anwendungsfall | Aufgabenliste über eine Woche | Drei benannte Aufgaben |
| 2 Erprobung | Zeitmangel, keine Zuständigkeit | Pilot mit Endpunkt und Erfolgskriterium | Vorher-Nachher-Wert liegt vor |
| 3 Verankerung | Jede Person macht es anders | Einsatzregeln, Freigabe, Markensprache schriftlich | Neue Person erreicht dasselbe Ergebnis |
| 4 Datenanbindung | Ergebnisse bleiben generisch | Zehn Kerndokumente als Wissensbasis | Fachbegriffe stimmen ohne Nacharbeit |
| 5 Weiterentwicklung | Prozess friert ein | Quartalstermin zur Überprüfung | Mindestens eine Vorlage bewusst ersetzt |
Selbstcheck: In welcher Phase steht ihr?
Hak an, was bei euch bereits erfüllt ist. Die Einordnung erscheint sofort.
Betreff: KI im Marketing, Vorschlag für ein schrittweises Vorgehen
zum Thema KI im Marketing schlage ich ein Vorgehen in überschaubaren Schritten vor, statt eines großen Projekts.
Schritt 1, eine Woche: Wir erfassen alle wiederkehrenden, textlastigen Aufgaben im Marketing und wählen daraus drei aus.
Schritt 2, vier Wochen: Ein Pilot mit einer dieser Aufgaben. Eine verantwortliche Person, ein definiertes Erfolgskriterium. Gemessen wird die Bearbeitungszeit einschließlich Korrektur, die Anzahl der Korrekturschleifen und die fachliche Qualität aus Sicht des Teams.
Schritt 3, danach: Wenn der Pilot trägt, halten wir drei Dinge schriftlich fest: wo KI eingesetzt wird und wo nicht, wer freigibt, und wie unsere Markensprache aussieht. Erst danach stellt sich die Frage nach Software.
Aufwand insgesamt in den ersten sechs Wochen: schätzungsweise ein halber Tag pro Woche für eine Person. Datenschutz binden wir ab Schritt 3 ein, sobald eigene Unternehmensdokumente ins Spiel kommen.
Was wir damit vermeiden: eine Toolentscheidung ohne Grundlage und eine unkontrollierte Nutzung über private Konten.
Fünf Fehler, die die Transformation verzögern
- Mit der Toolauswahl beginnenEine Software ohne definierten Anwendungsfall wird gekauft, kurz genutzt und dann vergessen. Der Anwendungsfall kommt zuerst.
- Mehrere Piloten gleichzeitig startenDrei parallele Versuche bedeuten dreimal halbe Aufmerksamkeit. Einer nach dem anderen ist schneller, auch wenn es sich langsamer anfühlt.
- Erfolg ohne Ausgangswert behauptenOhne Vorher-Zahl bleibt jede Aussage zur Zeitersparnis angreifbar. Und beim nächsten Budgetgespräch fehlt euch das Argument.
- Die Prüfzeit nicht mitrechnenDer häufigste Rechenfehler. Schnellere Entwürfe bei höherem Korrekturaufwand sind kein Gewinn.
- Datenschutz erst am Ende einbindenWenn ihr in Phase 4 merkt, dass eure Wissensbasis personenbezogene Daten enthält und kein Vertrag vorliegt, verliert ihr Wochen. Meldet das Vorhaben früh an.
Transparenzhinweis: Ich arbeite als Senior Consultant bei contentbird, einem Anbieter für KI-gestützter Content-Software. Ab Phase 3 stellt sich in vielen Teams die Frage nach einem gemeinsamen System, in dem Markensprache, Wissensbasis und Freigaben zentral liegen. Ob und wann sich das lohnt, hängt an eurer Teamgröße. Die Kriterien stehen im Beitrag zur Auswahl von KI-Content-Software.
Wann dieses Modell nicht passt
Wenn euer Marketing aus einer Person besteht, die ohnehin alles selbst entscheidet, sind Phase 3 und die schriftlichen Festlegungen unverhältnismäßig. Dann reichen zwei Notizen: wofür ihr KI nutzt und was ihr nie hochladet.
Ebenfalls wenig sinnvoll ist der Einstieg, wenn eure Grundlagen fehlen. Wer keine definierte Zielgruppe, keine Positionierung und keine Themenplanung hat, beschleunigt mit KI nur die Produktion von Inhalten, die niemanden erreichen. Diese Grundlagen entstehen nicht durch Technologie.
Und schließlich: Wenn parallel ein ERP- oder CRM-Rollout läuft, verschiebt den Start. Ihr bindet sonst Kapazität, die anderswo fehlt.
Fazit: Die nächste Phase zählt, nicht die letzte
Die Maschinenbau GmbH ist erfunden, die Abfolge nicht. Teams, die schnell vorankommen, unterscheiden sich selten durch Budget oder Technikaffinität. Sie unterscheiden sich dadurch, dass sie eine Phase nach der anderen abschließen, statt in Phase 1 über Phase 5 zu diskutieren.
Häufige Fragen
Wie lange dauern die fünf Phasen?
Das hängt stark von Teamgröße und Aufmerksamkeit ab, weniger von der Technik. Für Phase 1 und 2 zusammen sind sechs bis acht Wochen realistisch, wenn eine Person pro Woche einen halben Tag investieren kann. Phase 3 dauert typischerweise ein bis zwei Monate, weil Abstimmungen nötig sind. Phase 4 und 5 sind keine abgeschlossenen Projekte, sondern laufende Arbeit.
Brauchen wir dafür externe Beratung?
Für Phase 1 und 2 in der Regel nicht. Die Aufgabenliste und ein erster Pilot lassen sich intern umsetzen. Externe Unterstützung lohnt sich eher in Phase 3, wenn es um Einsatzregeln, Freigabewege und die Abstimmung mit IT und Datenschutz geht, weil dort Erfahrung mit vergleichbaren Fällen Zeit spart.
Was ist mit Mitarbeitenden, die skeptisch sind?
Skepsis ist in Phase 2 meist produktiv, weil sie zu genauerem Hinsehen führt. Problematisch wird sie, wenn sie unausgesprochen bleibt. Nehmt skeptische Personen bewusst in den Pilot auf und lasst sie das Ergebnis bewerten. Eine Person, die selbst gemessen hat, argumentiert danach mit Zahlen statt mit Gefühl.
Ab wann brauchen wir eine KI-Richtlinie?
Spätestens in Phase 3, also sobald mehrere Personen regelmäßig KI einsetzen. Eine erste Fassung muss nicht umfangreich sein. Zwei Seiten mit Einsatzbereichen, Freigabepflicht, Umgang mit personenbezogenen Daten und Kennzeichnungsregeln reichen für den Start. Die rechtlichen Anforderungen klärt ihr mit eurer Rechtsabteilung.
Unklar, in welcher Phase ihr steht?
In 30 Minuten ordnen wir euren aktuellen Stand ein und benennen den nächsten sinnvollen Schritt. Du bekommst danach eine Kurzfassung, die du intern vorlegen kannst. Ohne Demo, ohne Folien.
30 Minuten Standortbestimmung buchen Kostenfrei. Das Ergebnis kannst du intern eins zu eins weiterverwenden.
Dennis Gumprich
Dennis begleitet Marketing- und Kommunikationsteams bei der Frage, wie generative KI in bestehende Content-Prozesse passt, ohne Qualität, Markensprache und Freigaben zu untergraben. Schwerpunkte: Content Operations, AI Governance und Toolauswahl in Mittelstand und Konzern.
Transparenzhinweis: Dennis arbeitet für contentbird, einen Anbieter von KI-gestützter Content-Software. Produkterwähnungen sind im Beitrag gekennzeichnet. Mehr über Dennis · LinkedIn
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Quellen
- Verordnung (EU) 2016/679 (Datenschutz-Grundverordnung), Artikel 28, zum Auftragsverarbeitungsvertrag.
- Verordnung (EU) 2016/679, Artikel 30, zum Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten.
Aktualisierung
Ursprünglich veröffentlicht am 27. Dezember 2024. Vollständig überarbeitet am 5. August 2026: Reifegradmodell, Selbstcheck, Erkennungsmerkmale je Phase und rechtliche Einordnung ergänzt. Die erfundenen Ergebniszahlen der Beispielfirma wurden entfernt, weil sie auch in einem als fiktiv gekennzeichneten Beispiel als Beleg missverstanden werden können. Nächste Prüfung geplant für Februar 2027.
Zum Beispiel in diesem Beitrag
Die Maschinenbau GmbH ist ein erfundenes Unternehmen. Alle Angaben zu Größe, Team und Vorgehen dienen ausschließlich der Veranschaulichung und beschreiben keinen realen Fall.
Entstehung dieses Beitrags
Dieser Beitrag ist unter Einsatz von KI entstanden. Struktur, Recherche und Formulierungsentwürfe wurden KI-gestützt erarbeitet. Fachliche Einordnung, Prüfung der Aussagen und die finale Fassung liegen bei Dennis Gumprich.
Unklar, was bei euch der nächste Schritt ist?
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Dennis begleitet Marketing- und Kommunikationsteams bei der Frage, wie generative KI in bestehende Content-Prozesse passt, ohne Qualität, Markensprache und Freigaben zu untergraben. Schwerpunkte: Content Operations, AI Governance und Toolauswahl in Mittelstand und Konzern. Transparenzhinweis: Dennis arbeitet für contentbird, einen Anbieter von KI-gestützter Content-Software. Produkterwähnungen sind im Beitrag entsprechend gekennzeichnet.