Entwickeln Sie Ihre KI-Strategie, aber investieren Sie in eine Währung des Vertrauens
Menschlicher Aspekt: Jennifer Tomlinson betont, dass menschliche Beteiligung in der KI-Strategie erhalten bleiben muss, um Vertrauen und Wahrnehmung zu sichern.
KI-Strategie: KI sollte genutzt werden, um Reibungsverluste im Marketing zu beseitigen, aber nicht für strategische Entscheidungen.
Zielgruppenverständnis: Jennifer hebt hervor, wie wichtig es ist, seine Zielgruppe zu kennen – etwas, das KI nicht ersetzen kann.
Adoptionskurven: QorusDocs verfolgt einen überlegten Ansatz bei der Einführung von KI und stimmt den Technologieeinsatz auf die Kundenbereitschaft ab.
Operative Nützlichkeit: Jennifer sieht den Wert von Agenten innerhalb von Arbeitsabläufen, damit KI die Arbeit verbessert, ohne Menschen zu ersetzen.
Es gibt eine Version der KI-Geschichte, in der die Marketingleitung hereinkommt, das alte Vorgehen komplett verwirft, alles Automatisierbare automatisiert und das Ganze Transformation nennt. Glücklicherweise erzählt Jennifer Tomlinson nicht diese Geschichte.
Mit fast 30 Jahren Marketingerfahrung, unter anderem bei der Ford Motor Company und Microsoft, ist Tomlinson heute Executive Vice President Marketing bei QorusDocs, einer KI-gestützten Plattform für Angebots- und RFP-Automatisierung, die sich im Markt für Unternehmenssoftware einen Platz erarbeitet.
Sie hat genügend Umbrüche in der Branche erlebt, um zu wissen, welche Entwicklungen den Beruf tatsächlich verändern – und welche nur mehr Lärm darum erzeugen.
Want more from The CMO?
Sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
Und ihre Rolle bei QorusDocs gibt ihr mehr Anlass als vielen anderen, bei KI voll einzusteigen. Ihr Unternehmen verkauft KI. Ihre Ingenieure entwickeln KI-Agenten. Und ihr Produktteam liefert agentenbasierte Funktionen bereits an Kunden aus. Dennoch kehrt sie in ihrer Philosophie immer wieder zu einem beinahe altmodischen Ansatz zurück.
Das Publikum kennen
Ganz egal, wohin sich das Gespräch entwickelt, gibt es einen Punkt, zu dem Tomlinson und andere Marketingverantwortliche immer wieder zurückkehren.
Alles, was ich vor vielen Jahren im Studium gelernt habe – die Botschaften richtig zu setzen, das Publikum zu verstehen, ihre Schmerzen und Herausforderungen zu kennen. Darauf kann man sich nicht wirklich bei KI verlassen.
Das Bestehende verstärken
Das Wichtigste, was sie über KI gelernt hat, bezieht sich weniger auf die Technologie selbst, sondern mehr darauf, was sie offenbart. Sie hat aus erster Hand erlebt, dass KI keine schwache Strategie repariert, sondern Dinge viel schneller in die falsche Richtung beschleunigt. Denn wenn die Botschaft vorher schon nicht stimmte, wird sie dank KI nur schneller wieder falsch sein. KI verstärkt jegliche Klarheit oder Verwirrung, die bereits vorhanden ist. Die Strategie muss immer zuerst kommen.
Diese Erkenntnis prägt ihre Sicht darauf, wie KI gemeinsame Ziele unterstützen kann. Ihr Team bei QorusDocs nutzt KI, um Reibungsverluste in der Marketingarbeit zu beseitigen.
Wir nutzen KI, um Kampagnen zu planen, durchzuführen und zu kommunizieren, Muster in den Ergebnissen zu erkennen und Systeme wie Marketing-Automatisierung aktuell zu halten oder Content zu erstellen und wiederzuverwenden.
Auch intern wird KI genutzt, um Nachrichten vor ihrer Veröffentlichung zu überprüfen. Das ermöglicht es ihnen, „strategische Entscheidungen schneller in die Umsetzung zu bringen und 'Was-wäre-wenn'-Szenarien zu testen, ohne deren Kosten oder Risiko“. Doch das Beseitigen von Reibung unterscheidet sich vom Treffen von Entscheidungen – und diese Trennlinie ist für sie nicht verhandelbar.
Menschlich bleiben die Entscheidungen, die Wahrnehmung prägen – wie Positionierung, Wert und Vertrauen.
Hier wird ihre 30-jährige Erfahrung zu einem echten Wettbewerbsvorteil und ist mehr als nur ein LinkedIn-Titel. QorusDocs bedient eine sehr spezielle Zielgruppe: Menschen, die beruflich Angebote und RFPs schreiben. Sie stehen oft unter enormem Zeitdruck und wissen gar nicht, ob sie erfolgreich sind. Tomlinson braucht also keine KI, um zu wissen, worüber sich diese Menschen Sorgen machen – sie war selbst mit ihnen gemeinsam im Einsatz.
Wir sind hier seit 12, 15 und mehr Jahren genau an diesem Problem aus einer manuellen Sicht, sozusagen gemeinsam mit unseren Kund:innen im Schützengraben,” sagt sie. “Das echte Verständnis – dieses Vertrauen kann man so schnell verlieren, wenn man einen Fehler macht und es missbraucht.
Und Vertrauen, einmal gebrochen – besonders bei einer so speziellen Zielgruppe – lässt sich meist kaum wieder aufbauen.
Vorteil: Die goldene Mitte der Kurve
Eines, das Jennifers Ansatz von anderen unterscheidet, ist, wie bewusst sie die Position von QorusDocs auf der KI-Adoptionskurve wählt. Statt immer an der Spitze der Entwicklung oder zu spät dran zu sein, sieht ihr Team sich ganz bewusst in einer mittleren Position.
„Wenn man sich die KI-Adoptionskurve vorstellt, versuchen wir, uns ziemlich in der Mitte zu platzieren“, sagt sie. „Wir wollen nichts unversucht lassen. Wir bewegen immer alles vorwärts, aber wir müssen nicht immer an vorderster Front stehen, weil wir vieles einfach noch nicht wissen."
Ein Teil dieser Vorsicht ist auf das Publikum zurückzuführen. In einer Benchmark-Umfrage von QorusDocs in der Angebots- und RFP-Welt gaben etwa 60–70 % der Befragten an, dass sie KI nutzen, aber noch nicht für Schlussfolgerungen. Sie nutzen 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 es auch noch nicht.“
Diese Art von Selbstwahrnehmung, also zu wissen, wo das eigene Unternehmen steht und wo die Kunden stehen, ist seltener, als es klingt. Die meisten Firmen überschätzen entweder ihre eigene Bereitschaft oder gehen davon aus, dass ihre Kunden weiter sind, als sie es tatsächlich sind. Jennifer macht beides nicht und behält die professionelle Verbindung zu den Menschen, denen ihr Team dient, um deren Entscheidungen zu validieren. Dieser menschliche und vertrauenswürdige Ansatz ermöglicht es ihr, weiterzumachen, ohne übermäßig zu reagieren.
„An manchen Tagen ist es Claude, an anderen Tagen ChatGPT, an wieder anderen Tagen etwas ganz anderes und jeder macht unterschiedliche Dinge, besonders im Marketing“, sagt sie. „Aber wir müssen unser Publikum stets im Blick behalten und sehen, wo es auf seinem Weg der Einführung steht.“
Erkenntnisse vor dem ersten KI-Pilotprojekt
Jennifer spricht offen darüber, was auch nicht funktioniert hat. Früh in ihren KI-Experimenten hat ihr Team einen Fehler gemacht, der fast universell bei ersten KI-Pilotprojekten vorkommt: Sie konzentrierten sich darauf, was die Technologie leisten kann, anstatt zu definieren, wie ein gutes Ergebnis eigentlich aussehen sollte.
KI-Pilotprojekte scheitern, wenn man nicht im Voraus definiert, was ein gutes Ergebnis bedeutet. Wir haben uns anfangs zu sehr auf Fähigkeiten konzentriert und zu wenig auf Leitplanken, Kontext und Bewertungskriterien. Sobald wir KI wie ein neues Teammitglied behandelt haben, das Struktur braucht, haben sich die Ergebnisse dramatisch verbessert.
Dieser Perspektivwechsel, KI wie eine neue Nachwuchskraft und nicht als magische Lösung zu behandeln, verändert den gesamten Ansatz bei der Implementierung. Ein unerfahrenes Teammitglied braucht Einarbeitung und kontinuierliche Führung. Es braucht Kontext zum Unternehmen, zur Zielgruppe, zum Tonfall, zu den Grenzen. Und es muss wissen, wann eskaliert werden muss und wann nicht improvisiert werden sollte. Man würde ihm keinen heiklen Auftrag überlassen und sich dann zurückziehen. Genau dieselbe Logik gilt auch für KI.
Zusätzlich verändert dies auch die Frage der Steuerung. Die Frage beim Einsatz von KI ist, ob man ihr genug Struktur gibt, um nützlich zu sein, ohne aus dem Ruder zu laufen. Tomlinson berichtet, wie sie erkannt haben, dass es für KI einen richtigen Zeitpunkt und Ort gibt.
Wir haben anfangs versucht, KI zu früh im Prozess für definitive Antworten zu nutzen. Besser funktioniert hat es, KI einzusetzen, um Möglichkeiten zu erkunden und Fragen zu stellen – nicht, um Entscheidungen abzuschließen.
Der Wandel von KI als Antwortautomat zu KI als Denkpartner ist subtil und dennoch grundlegend. Und er passt genau zu jener Grenze, bei der für sie die menschliche Beteiligung verpflichtend ist.
Die Grenze, die Teams nicht überschreiten sollten
Es gibt Entscheidungen, sagt Tomlinson deutlich, die KI nicht treffen darf. Und für ihr Team ist es wichtig, entscheidende Kontaktpunkte mit dem Publikum nicht zu verlieren. Sie räumt ein, dass diese bis zur Art und Weise reichen, wie das Unternehmen sein Publikum unterstützt und wie sie den Mehrwert in ihren abschließenden Positionierungsentscheidungen zeigen.
Diese Entscheidungen bergen Reputationsrisiken und langfristige Konsequenzen für die Marke, die KI nicht vollständig erfassen kann. KI kann die Entscheidung unterstützen, aber sie sollte sie nicht bestimmen.
Ein Punkt, auf den sie während des gesamten Gesprächs immer wieder zurückkommt, ist die Zerbrechlichkeit von Vertrauen, besonders in einem Nischenmarkt.
„Es fühlt sich an, als würde es ewig dauern, dieses Vertrauen aufzubauen“, sagt sie. „Und auch in dieser Branche haben wir viele KI-Start-ups, die gerade erst im Proposal-Bereich auftreten und wie aus dem Nichts kommen. Das eigentliche Verständnis – man kann dieses Vertrauen so schnell verlieren, wenn man etwas Falsches tut oder es missbraucht.“
Das kann man nicht genug betonen. Vertrauen ist für Marketer entscheidend, und die meisten Führungskräfte erkennen, wie wichtig es ist, dieses Vertrauen mit ihrem Publikum zu demonstrieren und zu erhalten.
Die Lösung besteht nicht zwangsläufig darin, langsamer zu werden, auch wenn darin durchaus ein Nutzen liegt, um Klarheit zu gewinnen. Es ist wichtig, dass Menschen dort Einfluss nehmen, wo es am meisten zählt. Für Tomlinson schließt das alles ein, was im Kundenkontakt automatisiert wirken könnte, alles, was die Markenstimme betrifft, und alles, was Behauptungen über Wert oder Differenzierung aufstellt.
KI war nicht effektiv als Abkürzung zur Differenzierung. Es hat bestätigt, dass Technologie die Produktion beschleunigen kann, aber sie kann keine strategische Klarheit schaffen, wo diese nicht bereits existiert. Die eigentliche Arbeit beginnt nach wie vor damit, dass Menschen bewusste Entscheidungen darüber treffen, was wichtig ist und warum.
Ein Kampf der Zurückhaltung
Einer der schärfsten Hinweise von Tomlinson – und einer, der in den sich entwickelnden KI-Playbooks bisher nicht auftaucht – ist, wo KI scheitert. KI kann, sofern sie mit den richtigen Informationen gefüttert wird, logisches Denken, Tonfall und Genauigkeit übernehmen, aber sie setzt nicht die Grenze.
KI hat Probleme mit Zurückhaltung. Sie ist sehr gut darin, Lücken zu füllen, und sehr schlecht darin zu wissen, wann weniger mehr ist. Zu wissen, was weggelassen werden sollte, wann man innehalten muss und wie etwas ankommt, erfordert immer noch menschliches Urteilsvermögen.
In einer Welt, in der KI unendlich viel Content zu null Grenzkosten erzeugen kann, liegt der strategische Vorteil immer mehr bei den Marketern, die wissen, was sie nicht sagen sollten. Es braucht weiterhin Menschen, die ein KI-Ergebnis betrachten und beurteilen können, ob es gut oder zu viel ist. Der Teufel steckt oft im Detail, und Resonanz beim Publikum erfordert häufig menschliches Feedback statt eines längeren Prompts.
Redaktionelles Gespür ist laut Tomlinson nicht auslagerbar – nicht, weil KI es nicht könnte, sondern weil Markenurteil immer kontextbezogen, beziehungsorientiert und über Zeit gewachsen ist. Es beruht darauf, sein Publikum zu kennen, seine Stimme, was funktioniert hat und was einen schon mal in Schwierigkeiten gebracht hat.
„Der Mensch ist wirklich wichtig“, sagt sie. „Wir möchten, dass die Menschen ihre Zeit dafür nutzen, Geschichten zu erzählen, für die wirklich erkenntnisreichen Aufgaben – und sich nicht damit aufhalten, irgendwo in der Organisation nach einem bestimmten Content-Stück zu suchen, einfach solche Dinge.“
Agenten arbeiten im Gleichschritt mit Menschen
Um klarzustellen: Tomlinson ist dem Weg der KI gegenüber keineswegs abgeneigt. Sie ist ehrlich begeistert, insbesondere von der agentenbasierten Ebene, die ihr eigenes Produkt gerade entwickelt.
Am meisten faszinieren mich agentenbasierte KI-Lösungen, die in klar definierten Arbeitsabläufen mit fest eingebundenen Menschen agieren. Wenn KI Verantwortung für einzelne Aufgaben übernehmen kann und dabei transparent und nachvollziehbar bleibt, wird sie operativ nützlich, statt nur beeindruckend zu sein.
Gerade diese Haltung – operativ nützlich statt nur beeindruckend – fasst ihre gesamte Philosophie gut zusammen. KI verdient sich einen Platz am Tisch, indem sie die Arbeit in relevanten Bereichen kohärenter, skalierbarer und menschlicher macht.
Sie beobachtet, wie ihre eigenen Engineering- und Produktteams agentenbasierte Funktionen entwickeln, und nutzt diese Insider-Perspektive, um zu kalibrieren, was real und was Hype ist. „Wir sind in einer Art Experimentiergruppe mit unserem Unternehmen, das auf Agentics umsteigt“, sagt sie. „Zu beobachten, wie Produkt- und Engineering-Team diesen Prozess angehen, ist extrem hilfreich dafür, zu verstehen, was bei den Produkten und dem Technologiestack, den wir eingekauft haben, wirklich realistisch ist und was nicht.“
Der Teil der Arbeit, den KI nicht berühren kann
Unter all dem liegt eine Frage, auf die Tomlinson immer wieder zurückkommt – auch wenn sie nicht ausdrücklich gestellt wird: Wofür ist ein Marketer eigentlich da?
Ihre Antwort, geformt durch fast drei Jahrzehnte in den Bereichen Automobil, Technologie und B2B-Software, hat sich kaum verändert.
Man kann sich nicht wirklich auf KI verlassen, um die Probleme und Herausforderungen Ihrer Zielgruppe zu erkennen. Und falls doch, ist das Ergebnis möglicherweise nicht korrekt. Lassen Sie nicht zu, dass KI das Denken für Sie übernimmt. Aber sobald Sie die Ideen haben, kann sie sicher helfen und einige Vorschläge liefern, wie Sie diese umsetzen können.
Sie betont erneut, wie wichtig es ist, die Botschaft richtig zu formulieren. Die Zielgruppe zu verstehen und sich mit ihren Problemen zu identifizieren. Das sind die Grundpfeiler des Marketings, die schon vor dem Aufkommen von KI galten – und auch dann noch gültig sein werden, wenn das nächste große Ding kommt. Gerade jetzt, da LLMs noch ältere Inhalte indexieren und sich die Regeln der Auffindbarkeit im Wandel befinden, sieht sie diese Grundlagen als wertvoller denn je.
KI war bislang kein wirksamer Weg, um sich zu differenzieren. Sie hat gezeigt, dass Technologie den Output beschleunigen kann, aber sie kann keine strategische Klarheit schaffen, wo diese nicht bereits besteht.
Das stabile Fundament im Hintergrund
Tomlinson gibt Ratschläge, die in einer Welt voller Transformationsgeschichten und "AI-First"-Mantras oft zu wenig Beachtung finden. „Eines, das in jedem meiner bisherigen Jobs konstant war“, sagt sie, „ist der organisatorische Teil. Du hast einen riesigen Berg an Aufgaben. Was priorisierst du heute? Schau dir die Liste an und überlege beim Abarbeiten immer an den Umsatz.“
Es sind Ratschläge, die sie auch ihren jugendlichen Kindern mit auf den Weg gibt – und die sie in der Automobilindustrie, in Unternehmenssoftware und überall dazwischen angewendet hat. Es ist nur logisch, dass diese Herangehensweise auch für eine KI-Strategie gilt.
Lassen Sie nicht zu, dass das Tool die Agenda bestimmt oder Fähigkeit zur Klarheit wird. Denken Sie immer zuerst selbst – und unterstützen Sie Ihr Team dabei, es genauso zu tun. Das harte, menschliche, meinungsstarke Nachdenken darüber, für wen Sie da sind und was Sie mitteilen möchten – und lassen Sie dann KI helfen, es besser, schneller und skalierbar umzusetzen.
In einer Marketingwelt voller Versprechen von Transformation werden letztlich stabile, strukturierte und von Menschen geführte Überlegungen den Unterschied machen – und KI sollte dabei unterstützen, aber nicht lenken.
Wie geht es weiter?
Melden Sie sich kostenlos unter The CMO Club an und folgen Sie uns für weitere Gespräche mit Führungskräften, die den KI-Wandel gestalten.
