CMO: Aufbau einer KI-nativen Marketingorganisation – Marketingleiter fokussieren auf die falschen KI-Risiken
Entdecken Sie, warum KI-natives Marketing auf klarer Positionierung, gemeinsamer Infrastruktur und menschlichem Urteilsvermögen basiert, um unverwechselbare Marken zu schaffen, die von KI nicht zur Massenware gemacht werden können.
Adrian Peticila
CMO von mindit.io
KI-Enttarnung: KI hat das mangelnde Substanz im Marketing sichtbar gemacht – Marketer müssen sich stärker auf Authentizität und Überzeugung konzentrieren.
KI-native Systeme: KI-native Organisationen schaffen echte Infrastruktur und erhöhen die Effizienz, indem sie KI in die Kernprozesse integrieren.
Aufgabenunterscheidung: KI übernimmt Routinetätigkeiten, während Menschen sich auf strategische Entscheidungen konzentrieren und so Marketing unverwechselbar bleibt.
Strategische Systeme: Effektive Systeme verstärken Ergebnisse; mangelhafte Strategien führen trotz KI-Nutzung zu Unterperformance.
Markenmessung: KI bietet neue Möglichkeiten zur Messung des Markeneinflusses, beispielsweise Zitationsraten und narrativer Konsistenz.
Adrian Peticila ist CMO von mindit.io, einem rumänisch-schweizerischen Softwareentwicklungsunternehmen, das KI- und Datensysteme für DACH-Unternehmen im Banken- und Einzelhandelssektor entwickelt. Er ist außerdem der Gründer der Personal-Branding-Spielwiese Aah! Monster.
Wir haben uns mit ihm zusammengesetzt, um zu verstehen, was es bedeutet, eine KI-native Marketingorganisation aufzubauen. Das hat er uns erzählt.
Marketing wurde entlarvt
Ich bin CMO bei mindit.io, einem rumänisch-schweizerischen Unternehmen mit 300 Spezialisten, die KI- und Datensysteme für DACH-Unternehmen im Banken- und Einzelhandelssektor entwickeln. Unser Marketing ist klein und gezielt, betrieben von einem schlanken Team, das sich um Digitales, Content, Social, Outreach, PR, SEO und KI-Infrastruktur kümmert.
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Die Komplexität liegt nicht im Kanal-Mix. Sie liegt beim Käufer, darunter CTOs, CDOs, CAIOs im Banken- und Einzelhandelsbereich in drei deutschsprachigen Märkten – Menschen, die Verkäufer-Sprache schon auf dem Bildschirm erkennen. Ihre Aufmerksamkeit bekommt man mit Substanz – oder gar nicht.
Ich habe außerdem Aah! Monster gegründet, eine Spielwiese für Personal Branding. Und ich habe über 20 Jahre Erfahrung im operativen Geschäft: Verkauf von Finanzprodukten, Business Development in ganz Europa, dann Marketing und Branding.
Ich würde behaupten, KI hat das Marketing nicht transformiert. Sie hat es entlarvt. Das meiste, was wir "Inhalte" nannten, war Füllmaterial, das jedes beliebige Tool heute in Sekunden generieren kann. Unsere Aufgabe ist jetzt, herauszufinden, was übrig bleibt.
Wie KI-native Denke Marketingorganisationen verändert
Wir nutzen Claude als Betriebsschicht. Es ist kein Chatbot, den das Team abfragt. Es ist ein System mit Fähigkeiten, Kontext und einer Wissensdatenbank, das direkt in unsere Prozesse rund ums Entwerfen, Recherchieren und Ausliefern integriert ist. Alles führt auf eine zentrale Wahrheit zurück.
Aber der strategische Schritt ist nicht die Tool-Auswahl. Es ist das Commitment.
Die meisten Marketingteams stecken in der Demo-Phase fest. Sie haben drei Chatbots geöffnet, keinem wird vertraut, die Ergebnisse verteilen sich über Tabs – und nichts baut aufeinander auf. Das ist nicht KI-native. Das ist KI-neugierig.
KI-native bedeutet, ein primäres System zu wählen und darauf echte Infrastruktur aufzubauen: Stimme, Kontext, Standards. Das Team wird schneller, weil das System klüger wird, nicht weil das Team härter promptet.
Tools werden austauschbar. Infrastruktur entwickelt Wirkung über Zeit. Darauf setzt alles.
Deshalb haben wir alles um die KI-native Denke neu organisiert. Ein anderes Betriebsmodell, bei dem KI in die Abläufe integriert ist – nicht nachträglich draufgesetzt. Dadurch ist unser Ausgangsniveau gestiegen, Kapazitäten geöffnet und Rollen haben sich in Richtung Urteilskraft verschoben.
Das Team hat aufgehört, Tools hinterherzulaufen, und angefangen, auf einem System aufzubauen. Das AI Manifest ist eine aktuelle Kampagne, die im alten Modell ein Quartal und ein volles Team gebraucht hätte. Wir haben sie in einer Woche mit einer kleinen Mannschaft umgesetzt.
Die Geschwindigkeit ist nicht das Interessante. Die Engstelle im Marketing war selten die Produktion, sondern die Überzeugung. KI kann das nicht beheben. Sie bringt es ans Licht.
Wie man KI-Aufgaben von menschlichen Aufgaben trennt
KI übernimmt die Basics: Entwürfe, Variationen, Zusammenfassungen, Rechercheverdichtung, Wiederverwertung über Kanäle hinweg, die ersten 90 % jedes Ergebnisses. Alles, was wie eine Aufgabe aussieht, wird an ein Tool abgegeben.
Menschen setzen die Grenzen nach oben: Positionierung, Überzeugung, Geschmack, die Entscheidung, was überhaupt gesagt werden sollte, Beziehungen und das Urteil, wann KI-Ausgaben sauber sind und wann sie Mist im Anzug darstellen.
Die Aufteilung ist einfach: KI ist schnell beim Durchschnitt. Sie ist fade beim Besonderen. Und Besonderes ist der Kern des Marketings.
Kann ein Tool es erledigen, ist es nicht die eigentliche Arbeit. Es ist die Vorbereitung.
Warum Systeme wichtiger sind als KI-Tools
Das beobachte ich aktuell:
- Die Output-Kapazität hat sich vervielfacht, ohne dass das Team gewachsen ist.
- Kampagnen, für die früher Wochen nötig waren, dauern jetzt Tage.
- Die Social-Media-Rolle des Teams hat echte strategische Bedeutung erlangt, weil die operative Umsetzung nicht mehr den Kalender auffrisst.
- LinkedIn-Posts auf Director-Ebene sind von sporadisch zu regelmäßig geworden – und das bei Beibehaltung der individuellen Stimmen.
Aber es war am Anfang schlecht. Die ersten sechs Monate waren ein Friedhof aus halbfertigen Experimenten. Tools wurden geöffnet, abgebrochen, erneut geöffnet. Ergebnisse, die sauber wirkten, aber nichts aussagten. Beiträge, die am Publikum vorbeiglitten, ohne Spuren zu hinterlassen.
KI verstärkt alles, was schon vorhanden ist. Starkes System, stärkere Ergebnisse. Schwaches System, selbstbewusstes Mittelmaß. Also mussten wir unsere Systeme verbessern.
Warum KI-Fehlschläge auf vorgelagerte Probleme hinweisen
Überall dort, wo KI eine schwache Strategie im Vorfeld ausgleicht, bleibt die Leistung unterdurchschnittlich.
Deshalb haben wir jedes Scheitern als Signal für ein Problem weiter oben betrachtet. Meistens deutete es auf das Gleiche: eine strategische Entscheidung, die wir aufgeschoben hatten, weil manueller Aufwand die Lücke verdeckte. Die Lösung erforderte eine Entscheidung.
Für uns war Outbound der deutlichste Fall. KI-Personalisierung schloss die Vertrauenslücke nicht – denn es ging nie um die Formulierung. Also bauten wir Outbound neu auf: Erst Standpunkt, dann Personalisierung.
Das gleiche Muster bei Content-Velocity. Mehr Output, gleiche Gleichgültigkeit. Wir gingen nochmal einen Schritt zurück, schärften das Positioning und strichen Themen, die keine Aufmerksamkeit verdienten. Beziehen Sie Stellung. Stehen Sie mit Ihrem Namen dafür. Verteidigen Sie es öffentlich. Lassen Sie alles darauf zurückführen. Jetzt beschleunigt KI eine These, anstatt nur Lärm zu vervielfältigen.
Die Fehlversuche zeigten auf die eigentliche Arbeit. Wir haben uns entschieden, diese Arbeit zu tun.
Überall dort, wo KI eine schwache Strategie im Vorfeld ausgleicht, bleibt die Leistung unterdurchschnittlich…KI-Personalisierung schloss die Vertrauenslücke nicht – denn es ging nie um die Formulierung. Wir bauten Outbound erst um einen Standpunkt auf, Personalisierung kam danach.
Warum Marketing-Führungskräfte auf das falsche Risiko fokussieren
Führungskräfte achten auf das falsche Risiko. Sie sorgen sich um Halluzinationen, Faktenfehler, peinliche Ergebnisse – das sind die sichtbaren Versagensarten. Doch das wirklich gefährliche ist das unsichtbare Risiko.
Jedes Team verwendet inzwischen die gleichen Modelle, füttert mit ähnlichen Prompts und optimiert auf vergleichbare Resultate. Das Ergebnis ist ein Markt, in dem sich die Unterschiede rasant verringern. Wettbewerber klingen jedes Quartal ähnlicher. Markenstimmen nähern sich demselben Ton an. Das Positioning gleicht sich im Vokabular an.
Ein nützlicher Test: Lassen Sie die KI einen Text, den ein Mensch verfasst hat, analysieren und bitten Sie sie, zehn weitere im selben Stil zu schreiben. Ergebnis eins ist solide. Beim zehnten Vorschlag umschreibt das Modell die gleiche Beobachtung auf zehn verschiedene Arten. Das Modell mittelt den Input und bleibt dabei. Diesem Problem begegneten wir früh in mehreren Content-Streams. Der Output war sauber, thematisch passend, fachlich korrekt – und vollkommen austauschbar. Die Ecken, die einen Beitrag menschlich machen (Groll, schräge Insider, unerwartete Sprünge), wurden auf reine Kompetenz geschliffen.
KI sorgt dafür, dass alle kompetent und gleichzeitig ununterscheidbar wirken. Kompetenz ist zur Massenware geworden, Unverwechselbarkeit ist der neue Schutzwall.
Warum CMOs mit der Positionierung beginnen müssen
Würde ich nochmal von vorn anfangen, würde ich zuerst auf die Positionierung setzen. Zuerst entscheiden, wofür wir stehen, was wir ablehnen und was wir öffentlich verteidigen würden, selbst wenn es einfacher wäre zu beschwichtigen. Für diese Arbeit braucht es kein Budget. Sie braucht Überzeugung.
Danach würde ich Infrastruktur vor Kampagnen aufbauen. Es gibt die Wissensebene, Stimmprofile und einen Set an Standards. Das ist das System, gegen das das Team schreibt. Die meisten CMOs machen es umgekehrt: Sie verbrennen Budget für Kampagnen und fragen sich dann, warum die zweite Kampagne genauso viel kostet wie die erste. Infrastruktur wächst mit, einzelne Kampagnen nicht.
Verteilung kommt an dritter Stelle. Sie müssen dafür sorgen, dass Sie in den wenigen relevanten Kanälen unvermeidlich werden. Partnerschaften, eigene Communities und Zitationsflächen. Dort, wo Ihre Zielgruppe Vertrauen aufbaut, müssen Sie sichtbar sein.
Wie KI die Trennung zwischen Marke und Nachfrage aufgehoben hat
Früher glaubte ich, dass Marke und Nachfrage zwei verschiedene Aufgaben waren.
Ich hielt jahrelang an dieser Ansicht fest. Marke war das langfristige Spiel, Nachfrage das kurzfristige, und ein CMO führte beide Pfade parallel, ohne dass einer den anderen aushungerte. Sie arbeiteten mit unterschiedlichen Teams, Metriken und Zeitplänen. Ich verteidigte die Trennung, weil ich zu oft beobachtet hatte, dass Unternehmen die Marke in die Nachfrage integriert und am Ende beides verloren hatten.
KI hat mich gezwungen, diese Sichtweise aufzugeben. Wenn Käufer einer KI-Assistenz eine Frage stellen, gibt es keine Markenphase vor der Nachfragephase mehr. Es zählt nur noch der eine Moment, in dem das aufgebaute Vertrauen dazu führt, dass dein Name genannt wird – oder auch nicht. Marke arbeitet nicht mehr auf die Nachfrage hin. Sie erzeugt Nachfrage, in Echtzeit, jedes Mal, wenn ein Käufer eine Frage mit deiner Kategorie darin stellt.
Die Trennung der Wege hat mir lange gute Dienste geleistet. Aber jetzt nicht mehr. Die Arbeit ist heute ein einziger Job. Und ich bin noch dabei, mich daran zu gewöhnen – aber ich bin froh, dass es so gekommen ist.
Wie KI neue Möglichkeiten bietet, Markenwirkung zu messen
Die Haltung „Marke ist nicht messbar, Attribution ist unmöglich, vertraue einfach auf das lange Spiel“ ist ein Anachronismus. Das stimmte, als Markenbekanntheitsumfragen und gestützte Erinnerung die einzigen Anhaltspunkte waren. Heute gilt das nicht mehr.
KI hat uns neue Messflächen gebracht. Diese drei sind am wichtigsten:
- Zitationsrate: Wie oft KI-Assistenten dich zitieren.
- Narrative Konsistenz: Ob die Darstellung deiner öffentlich selbst vertretenen Position entspricht.
- Stimmenpräsenz: Ob du in den Konversationen erscheinst, aus denen KI-Tools schöpfen.
Die Haltung “Marke ist nicht messbar, Attribution ist unmöglich, vertraue einfach auf das lange Spiel” ist ein Anachronismus…Das gilt heute nicht mehr.
Wie CMOs beim GEO doppelt investieren können
So sieht unser SEO- und GEO-Prozess von Anfang bis Ende aus.
- Wir kartieren die Plattformen und Oberflächen, auf denen Käufer recherchieren – nicht nur auf Google.
- Als nächstes folgt die Produktion: Longform-Inhalte, Off-Platform-Threads, Content, der sowohl von KI-Assistenten als auch von Menschen zitiert wird.
- Dann wird geschleift: Wir verfolgen, was zitiert wird, verdoppeln die Anstrengungen dort und streichen den Rest.
Claude übernimmt dabei den Großteil der Arbeit: Recherche, Texte im eigenen Sprachstil, skalierte strukturierte Seitenerstellung und die Analyse, was zitiert wird. Die zugrunde liegende Infrastruktur (Stimme, Kontext, Wissen) ermöglicht den Prozess. Spezialisierte Tools füllen die Lücken, etwa beim Tracking, beim Schema und beim Off-Platform-Monitoring.
Traditionelle SEO optimiert für eine Suchmaschine. GEO hat Dutzende. Die CMOs, die 2027 sichtbar sind, bauen Zitationsflächen jetzt auf, während andere noch diskutieren, ob KI-Suche zählt.
Wohin Marketing in fünf Jahren steuert
Wie sieht Marketing in fünf, drei oder in einem Jahr aus? Kleiner. Spitzer. Die Funktion rückt näher an CEO und Produkt, weiter weg vom Kampagnenkalender.
Die Produktion wird kostenlos. Distribution wird das größte Problem. Die Festungen, die überleben, sind die, die KI nicht kopieren kann: angesammeltes Vertrauen, unverwechselbare Positionierung, Partner-Ökosysteme, Tiefe der Beziehungen.
Die CMOs, die 2030 eine Rolle spielen werden, nutzen die nächsten Jahre, um die „langsam wachsenden Assets“ zu entwickeln: Positionierung. Autorität. Vertrauen. Das Zeitfenster ist jetzt offen. Es bleibt aber nicht ewig geöffnet.
Warum CMOs alles streichen müssen, was der Organisation nicht mehr dient
Mein Rat? Töte. Deine. Lieblinge.
Nicht die Kampagnen, die gescheitert sind. Die sind einfach. Streiche die, auf die du stolz bist, die aber nicht mehr funktionieren. Die Prozesse, die dir das Gefühl geben, ein Marketer zu sein, aber nichts bewirken. Die Beziehungen, die nur noch aus Gewohnheit bestehen. Die Dashboards, die beweisen, dass du beschäftigt bist, ohne zu beweisen, dass du nützlich bist.
Ein konkretes Beispiel: Wir haben verstärkt auf Partnerschaften gesetzt und einen Teil des separaten Markenbudgets gestrichen, um das umzusetzen. Jahrelang haben wir den üblichen Mix gefahren. Eigene Events, eigene Inhalte, eigene Kampagnen. Wir haben das Budget abgezogen und in partnergeführte Formate umgelenkt: gemeinsame Veranstaltungen, gemeinsam erstellte Inhalte, geteilte Bühnen, partnervermittelte Gespräche mit den Käufern, die wir wirklich erreichen wollten. Weniger Sichtbarkeit zu unseren eigenen Bedingungen. Mehr Glaubwürdigkeit zu Bedingungen, die wir uns verdient haben. Zu versuchen, den Markt im Alleingang zu übertönen, ist die teuerste Eitelkeit im B2B-Marketing.
Das meiste, was einen CMO früher gut gemacht hat, macht einen CMO heute nicht mehr gut. Das ist der Job. Nicht Tools adoptieren, sondern Ballast abwerfen.
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