Entwickeln Sie Ihre KI-Strategie, aber investieren Sie in eine Währung des Vertrauens
Menschlicher Faktor: Jennifer Tomlinson betont, dass menschliche Beteiligung in der KI-Strategie beibehalten werden muss, um Vertrauen und Wahrnehmung zu sichern.
KI-Strategie: KI sollte genutzt werden, um Reibungsverluste bei Marketingaufgaben zu verringern, jedoch nicht für strategische Entscheidungen.
Zielgruppenverständnis: Jennifer hebt hervor, wie wichtig es ist, die eigene Zielgruppe zu kennen – etwas, das KI nicht ersetzen kann.
Adoptionskurven: QorusDocs verfolgt einen bedachten Ansatz bei der KI-Nutzung, wobei der Technologieeinsatz auf die Bereitschaft der Kunden abgestimmt wird.
Operative Nützlichkeit: Jennifer sieht den Wert von Agenten in Arbeitsabläufen darin, dass KI die Arbeit unterstützt, jedoch den Menschen nicht ersetzt.
Es gibt eine Version der KI-Erzählung, in der der CMO hereinkommt, das alte Handbuch über Bord wirft, alles automatisiert, was er sieht, und das Transformation nennt. Zum Glück erzählt Jennifer Tomlinson diese Geschichte nicht.
Mit fast 30 Jahren Marketingerfahrung, unter anderem bei Ford Motor Company und Microsoft, ist Tomlinson heute EVP of Marketing bei QorusDocs – einer KI-gestützten Plattform für Angebots- und RFP-Automatisierung, die sich ihren Platz im Enterprise-Software-Markt erarbeitet.
Sie hat genügend Branchenveränderungen miterlebt, um zu wissen, welche davon tatsächlich den Job verändern und welche nur mehr Lärm um ihn machen.
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Und ihre Rolle bei QorusDocs gibt ihr mehr Gründe als den meisten, eine KI-Maximalistin zu sein. Ihr Unternehmen verkauft KI. Ihre Ingenieure entwickeln Agenten. Und ihr Produktteam liefert gerade agentische Funktionen an Kunden aus. Trotzdem ist die Philosophie, zu der sie immer wieder zurückkehrt, fast schon altmodisch.
Seine Zielgruppe kennen
Egal wie das Gespräch verläuft, es gibt eine Sache, auf die Tomlinson und andere Marketingverantwortliche immer wieder zurückkommen.
Alles, was ich damals an der Uni gelernt habe – wie man die Botschaft richtig setzt, seine Zielgruppe versteht, ihre Schmerzen und Herausforderungen begreift. Darauf kann man sich bei KI nicht wirklich verlassen.
Bestehendes verstärken
Das Wichtigste, was sie über KI gelernt hat, hat weniger mit der Technologie an sich zu tun, sondern mehr damit, was sie enthüllt. Sie hat aus erster Hand erlebt, dass KI keine schwache Strategie repariert, sondern Dinge noch schneller in die falsche Richtung beschleunigt. Denn wenn die Botschaft vorher nicht gestimmt hat, ist sie jetzt einfach nur schneller falsch. „KI verstärkt jede bestehende Klarheit oder Verwirrung. Die Strategie muss nach wie vor zuerst kommen.“
Diese Erkenntnis prägt ihre Sicht darauf, wie KI gemeinsame Ziele unterstützen kann. Ihr Team bei QorusDocs setzt sie ein, um Reibungsverluste in der Marketingarbeit zu beseitigen.
Wir nutzen KI, um uns beim Planen, Durchführen und Kommunizieren von Kampagnen zu unterstützen, Muster in der Performance zu erkennen und Systeme wie Marketingautomatisierung aktuell zu halten oder Content-Erstellung und -Wiederverwendung zu ermöglichen.
Auch intern verwenden sie KI, um Botschaften vor dem Versand zu überprüfen. Das ermöglicht ihnen, „strategische Entscheidungen schneller in die Ausführung zu bringen und 'Was-wäre-wenn'-Szenarien zu erkunden, ohne die Kosten und Risiken einer Umsetzung.“ Doch Reibung zu reduzieren ist etwas anderes als Entscheidungen zu treffen. Und diese Grenze ist für sie unverhandelbar.
Menschlich bleiben die Entscheidungen, die die Wahrnehmung formen – wie Positionierung, Wert und Vertrauen.
Hier wird ihre 30-jährige Erfahrung zu einem echten Wettbewerbsvorteil, nicht nur zu einem LinkedIn-Prädikat. QorusDocs bedient eine sehr spezifische Zielgruppe von Menschen, die beruflich Angebote und RFPs schreiben. Diese stehen oft unter enormem Zeitdruck und arbeiten meist, ohne zu wissen, ob sie Erfolg haben. Tomlinson braucht also keine KI, um ihr zu sagen, worüber sich diese Personen Sorgen machen, denn sie war selbst mit ihnen im Einsatz.
Seit 12, 15 und mehr Jahren befassen wir uns ausschließlich mit dem Problem aus manueller Perspektive und standen mit unseren Kunden quasi gemeinsam im Graben”, sagt sie. “Das echte Verständnis – dieses Vertrauen kann man so schnell verlieren, wenn man Fehler macht oder es ausnutzt.
Und Vertrauen – einmal gebrochen, besonders in einer Nische – ist meist unmöglich wiederherzustellen.
Ein Plädoyer für die Mitte der Kurve
Was den Ansatz von Jennifer besonders macht, ist, wie gezielt sie die Position von QorusDocs auf der KI-Einführungskurve steuert. Anstatt an der Spitze zu stehen oder Trends zu verschlafen, agiert ihr Team bewusst und überlegt.
„Wenn du an die Kurve der KI-Adoption denkst, versuchen wir, uns ungefähr in die Mitte zu setzen,“ sagt sie. „Wir wollen Dinge nicht unversucht lassen. Wir treiben alles voran, aber wir müssen nicht auf der absoluten Vorreiterposition sein, solange wir einfach noch nicht alles wissen.“
Ein Teil dieser Vorsicht ist zielgruppenbedingt. In einer Benchmark-Umfrage, die QorusDocs in der Welt der Angebote und Ausschreibungen durchgeführt hat, gaben rund 60–70% der Befragten an, KI zu nutzen, allerdings noch nicht für das logische Schlussfolgern. Sie verwendeten sie für Geschwindigkeit, statt für strategische Transformation.
„Wir wissen, dass unser Publikum noch nicht so weit ist“, sagt sie. „Und wenn wir ehrlich zu uns selbst sind, sind wir das auch noch nicht.“
Diese Art von Selbstreflexion, sowohl zu wissen, wo die eigene Organisation steht als auch, wo sich die Kundschaft befindet, ist seltener als es klingt. Die meisten Unternehmen überschätzen entweder ihre eigene Bereitschaft oder nehmen an, dass ihre Kunden weiter sind, als sie tatsächlich sind. Jennifer tut keines von beidem und pflegt die professionelle Verbindung zu den Menschen, denen ihr Team dient, um Entscheidungen zu validieren. Dieser menschliche und vertrauenswürdige Ansatz ermöglicht es ihr, voranzukommen, ohne überzukorrigieren.
„An manchen Tagen ist es Claude, an manchen Tagen ist es ChatGPT, an manchen Tagen ist alles anders, und jeder probiert verschiedene Ansätze aus, besonders im Marketing“, sagt sie. „Aber wir müssen unser Publikum und dessen Stand auf dem Weg der Einführung stets im Blick behalten.“
Erkenntnisse vor dem ersten KI-Pilotprojekt
Jennifer teilt offen auch das, was nicht funktioniert hat. Zu Beginn ihrer KI-Experimente machte ihr Team einen Fehler, der bei ersten KI-Projekten fast immer vorkommt: Sie konzentrierten sich auf die technischen Fähigkeiten, anstatt darauf zu definieren, wie ein gutes Ergebnis aussehen sollte.
KI-Pilotprojekte scheitern, wenn man nicht im Voraus festlegt, was ein gutes Ergebnis bedeutet. Wir haben uns anfangs zu sehr auf die Fähigkeiten konzentriert und zu wenig auf Leitplanken, Kontext und Bewertungskriterien. Als wir KI wie ein neues Teammitglied behandelt haben, das Struktur braucht, haben sich die Ergebnisse dramatisch verbessert.
Mit dieser neuen Sichtweise, bei der KI als neuer Mitarbeitender und nicht als Zauberlösung gesehen wird, verändert sich die gesamte Herangehensweise an die Implementierung. Ein neues Teammitglied braucht Onboarding und kontinuierliche Einflussnahme. Es benötigt Kontext über die Marke, das Publikum, den Tonfall, die Grenzen. Außerdem muss klar sein, wann es eskalieren soll und wann nicht improvisiert werden darf. Man würde einem Neuzugang keine wichtige Aufgabe überlassen und dann einfach weggehen. Bei KI gilt genau dieselbe Logik.
Das verändert auch die Sicht auf das Thema Governance. Das eigentliche Problem beim Einsatz von KI ist, ob sie genügend Strukturen bekommt, um nützlich zu sein, ohne aus dem Ruder zu laufen. Tomlinson berichtet, wie ihr Team erkannte, dass es eine Zeit und einen Ort für KI gibt.
Wir haben anfangs versucht, von KI zu früh eindeutige Antworten zu bekommen. Besser funktioniert hat es, sie dafür zu nutzen, Möglichkeiten zu erkunden und Fragen aufzuwerfen – nicht, um Entscheidungen abzuschließen.
Der Wechsel von KI als Antwortmaschine hin zur KI als Denkanstoß ist sowohl subtil als auch tiefgreifend. Und er spiegelt sich genau darin wider, wo sie die Grenze für menschliche Beteiligung zieht.
Die Grenze, die Teams nicht überschreiten sollten
Es gibt Entscheidungen, stellt Tomlinson klar, die KI nicht verantworten kann. Und für ihr Team ist es unabdingbar, die entscheidenden Kontaktpunkte zum Publikum nicht zu verlieren. Sie räumt ein, dass dies auf die Unterstützung durch das Unternehmen für die Zielgruppe einzahlt und auch darauf, wie das Unternehmen seinen Wert in den abschließenden Positionierungsentscheidungen nachweist.
Diese Entscheidungen bergen Reputationsrisiken und haben langfristige Auswirkungen auf die Marke, die KI niemals vollständig erfassen kann. KI kann zur Entscheidungsfindung beitragen, aber sie sollte niemals die Verantwortung übernehmen.
Etwas, zu dem sie im Gespräch immer wieder zurückkehrt, ist die Fragilität von Vertrauen, besonders in einem Nischenmarkt.
„Es fühlt sich an, als würde es ewig dauern, dieses Vertrauen aufzubauen“, sagt sie. „Und gerade in dieser Branche gibt es so viele KI-Startups, die plötzlich in die Welt der Angebote kommen, und sie tauchen wie aus dem Nichts auf. Das echte Verständnis – dieses Vertrauen kann man so schnell verlieren, wenn man etwas falsch macht und es missbraucht.“
Das darf nicht unterschätzt werden. Vertrauen ist für Marketer unverzichtbar, und die meisten Führungskräfte erkennen die Bedeutung, Vertrauen zur Zielgruppe zu beweisen und zu wahren.
Die Lösung besteht nicht unbedingt darin, langsamer zu werden, auch wenn es durchaus Sinn macht, dies zu tun, um Klarheit zu gewinnen. Sie möchten, dass Menschen in den wichtigsten Bereichen Einfluss nehmen. Für Tomlinson umfasst dies alles, was im Kundenkontakt steht und automatisiert wirken könnte, alles, was die Markenstimme betrifft, und alles, was eine Aussage über Wert oder Differenzierung trifft.
KI hat sich nicht als Abkürzung zur Differenzierung bewährt. Sie hat vielmehr verdeutlicht, dass Technologie die Produktion beschleunigen kann, aber keine strategische Klarheit schafft, wo sie noch nicht vorhanden ist. Die eigentliche Arbeit beginnt immer noch damit, dass Menschen bewusst entscheiden, was wichtig ist und warum.
Ein Kampf der Zurückhaltung
Eine der prägnantesten Beobachtungen von Tomlinson, die in den sich entwickelnden KI-Playbooks bisher kaum aufgegriffen wurde, ist, wo KI an ihre Grenzen stößt. KI kann mit der richtigen Informationsbasis logisches Denken, Ton und Genauigkeit bewältigen, aber sie zieht keine Grenze.
KI hat Probleme mit Zurückhaltung. Sie ist sehr gut darin, Räume zu füllen, und sehr schlecht darin zu wissen, wann weniger mehr ist. Zu wissen, was man weglässt, wann man pausiert und wie etwas ankommt, erfordert weiterhin menschliches Urteilsvermögen.
In einer Welt, in der KI unendlich viel Inhalt zu null Grenzkosten erzeugen kann, liegt der strategische Vorteil zunehmend bei den Marketingverantwortlichen, die wissen, was man nicht sagen sollte. Es braucht weiterhin Menschen, die ein KI-Ergebnis betrachten und beurteilen können, ob es gut ist – oder zu viel. Der Teufel liegt oft im Detail, und Resonanz beim Publikum stellt sich meist erst durch eine menschliche Überprüfung ein, nicht durch ein längeres Prompt.
Redaktioneller Instinkt ist laut Tomlinson etwas, das man nicht auslagern kann – nicht, weil KI unfähig wäre, sondern weil Marken-Urteil immer kontextuell, beziehungsorientiert und über die Zeit gewachsen ist. Es ist das Ergebnis davon, sein Publikum zu kennen, seine Stimme zu kennen, zu wissen, was funktioniert hat und was einen verbrannt hat.
"Der Mensch ist wirklich entscheidend," sagt sie. "Wir wollen, dass Menschen Zeit gewinnen, um Geschichten zu erzählen, um die wirklich wertvollen Einsichten zu liefern – und sich nicht in der Suche nach irgendeinem Content-Piece in der Organisation verlieren, nur solche Dinge eben."
Agenten, die im Gleichschritt mit Menschen arbeiten
Um eines klarzustellen: Tomlinson stellt sich nicht gegen die Entwicklung der KI. Sie ist ehrlich begeistert davon – insbesondere von der agentischen Ebene, die ihr eigenes Produkt entwickelt.
Am meisten begeistern mich agentenbasierte KI-Systeme, die innerhalb definierter Arbeitsabläufe mit Menschen als integralen Bestandteil agieren. Wenn KI Verantwortung für einzelne Aufgaben übernimmt und dabei transparent und nachvollziehbar bleibt, wird sie operativ nützlich statt einfach nur beeindruckend.
Diese Sichtweise, operativ nützlich statt einfach nur beeindruckend, fasst ihre gesamte Philosophie gut zusammen. KI verdient sich ihren Platz am Tisch dadurch, dass sie die Arbeit dort kohärenter, skalierbarer und menschlicher macht, wo es zählt.
Sie beobachtet, wie ihre eigenen Engineering- und Produktteams agentische Features entwickeln, und nutzt diese privilegierte Beobachterperspektive, um auszuloten, was real und was Hype ist. "Wir sind in einer experimentellen Gruppe mit unserem eigenen Unternehmen auf dem Weg zu agentischen Lösungen", sagt sie. "Diesen Prozess im Engineering und Produktteam wirklich mitzuerleben, war extrem hilfreich, um zu verstehen, was an Produkten und Technologiestack, die wir gekauft haben, vielleicht real ist – oder eben auch nicht."
Der Teil der Arbeit, den KI nicht leisten kann
Es gibt eine Frage, die all dem zugrunde liegt und zu der Tomlinson immer wieder zurückkommt, selbst wenn sie nicht explizit gestellt wird: Wozu ist ein Marketer eigentlich da?
Ihre Antwort, geprägt von fast drei Jahrzehnten in den Bereichen Automobil, Technologie und B2B-Software, hat sich kaum verändert.
Du kannst dich nicht wirklich auf KI verlassen, um dir die Probleme und Herausforderungen deiner Zielgruppe zu nennen. Und wenn du es tust, ist es vielleicht nicht korrekt. Lass nicht zu, dass KI für dich denkt. Aber selbstverständlich kann sie, sobald du die Ideen hast, diese beeinflussen und einige Vorschläge machen, wie man das umsetzt.
Sie betont nochmals, wie wichtig es ist, die Botschaft richtig zu formulieren. Das Publikum zu verstehen und sich mit dessen Problemen auseinanderzusetzen. Dies sind die Grundpfeiler des Marketings – sie galten schon vor dem Aufkommen von KI und werden auch dann noch gelten, wenn das nächste große Ding auftaucht. Gerade jetzt, da LLMs immer noch ältere Inhalte indizieren und die Regeln der Auffindbarkeit im Wandel sind, erscheinen ihr die Grundlagen sogar noch wertvoller als zuvor.
KI hat sich nicht als effektive Abkürzung zur Differenzierung erwiesen. Sie hat bestätigt, dass Technologie die Umsetzung beschleunigen kann, aber dort, wo keine strategische Klarheit vorhanden ist, keine schaffen kann.
Das beständige Fundament unter allem
Tomlinson gibt Ratschläge, die in einer von Transformationsgeschichten und AI-first-Denken dominierten Landschaft oft zu kurz kommen. „Etwas, das in jedem meiner Jobs konstant war“, sagt sie, „ist der organisatorische Aspekt. Du hast einen riesigen Stapel Aufgaben, aber was hat heute Priorität? Schau dir diese Liste an und denke bei der Auswahl an den Umsatz.“
Es ist ein Rat, den sie auch ihren Teenager-Kindern gibt – und den sie über die Bereiche Automobil, Unternehmenssoftware und alles dazwischen hinweg angewandt hat. Es erscheint nur logisch, diese Denkweise auch auf KI-Strategien zu übertragen.
Lass nicht zu, dass das Tool die Agenda vorgibt oder die Fähigkeiten Klarheit ersetzen. Denk weiterhin zuerst nach – und unterstütze dein Team dabei, dasselbe zu tun. Das schwierige, menschliche, subjektive Nachdenken über die Zielgruppe und die zu vermittelnde Botschaft sollte immer zuerst stehen – dann kann KI helfen, diese besser, schneller und skalierbar zu vermitteln.
In einer Marketing-Welt voller Transformationsversprechen wird beständiges, strukturiertes, menschengeführtes Denken gewinnen – und KI sollte mitfahren, aber nicht am Steuer sitzen.
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