Tech-VP Marketing erklärt die KI-Marketing-Workflows, die ihr Unternehmen antreiben
Erfahren Sie, wie eine Marketing-VP KI einsetzt, um Kampagnen zu skalieren, Workflows zu automatisieren und den Vertriebskanal auszubauen – und dabei Geschwindigkeit mit menschlichem Urteilsvermögen, Marke und Vertrauen in Einklang bringt.
Kathleen Booth
VP Marketing
KI-Vorteile: KI verändert das Marketing durch schnellere Inhaltserstellung und verbesserte Produktentwicklung, sorgt aber auch für mehr Marktlärm.
Marketing-Grundlagen: Vertrauen, Klarheit und Relevanz bleiben auch in zunehmend KI-gesteuerten Marketing-Umgebungen zentral.
Schlanke Teams: KI ermöglicht es kleinen Teams bei Sequel.io, effizienter zu arbeiten, ohne massiv neue Mitarbeiter einzustellen.
Inhaltsqualität: Das erhöhte Content-Volumen durch KI birgt die Gefahr sinkender Qualität; Unverwechselbarkeit und Urteilsvermögen sind entscheidend.
Neugier ist entscheidend: Ein hoher ‚Figure-it-out‘-Faktor ist wichtiger als technisches Know-how für den KI-Einsatz im Marketing.
Kathleen Booth ist VP of Marketing bei Sequel.io, wo sie sich auf KI-orientiertes, markenfokussiertes Marketing konzentriert. Sie ist außerdem die Schöpferin des Code Meets Creed-Newsletters, in dem sie erforscht, wie man KI-orientiert wird, ohne dabei zu einer reinen KI-Organisation zu werden.
Wir haben uns mit Kathleen zusammengesetzt, um herauszufinden, wo Künstliche Intelligenz für Marketingteams ein Gewinn ist – und wo sie Risiken birgt. Dabei hat sie uns ihre hilfreichsten KI-Marketing-Workflows erklärt. Hier ist, was sie dazu sagt.
Vertrauen, Klarheit und Relevanz setzen sich immer durch
Ich habe meine Karriere nicht mit dem Gedanken an Marketing begonnen, wie wir es heute definieren. Ich begann als Gründerin.
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Ich habe über ein Jahrzehnt lang Quintain Marketing aufgebaut und geleitet und dabei mit Unternehmen aus völlig unterschiedlichen Branchen zusammengearbeitet. Diese Erfahrung hat mein Verständnis von Wachstum mehr geprägt als alles andere. Wenn man so nah am operativen Geschäft ist, erkennt man genau, was wirklich zu Ergebnissen führt – und ich habe diesen Trend immer wieder beobachtet: Die Mechanik im Marketing ändert sich ständig, doch die Grundlagen bleiben gleich. Vertrauen, Klarheit und Relevanz setzen sich immer durch.
Nach dem Ausstieg aus der Agentur habe ich Führungspositionen in Unternehmen übernommen, unter anderem bei Pavilion, wo ich aus nächster Nähe beobachten konnte, wie tausende Go-to-Market-Führungskräfte Veränderungen meisterten. Dort wurde mir klar, dass die alten Rezepte nicht mehr funktionieren. Die Funnels wurden lauter, die Kanäle übersättigt und die Käuferschaft war schwerer zu erreichen – und noch schwieriger zu überzeugen.
Heute bin ich bei Sequel.io mitten in einer zweiten Neuausrichtung. Ich wurde beauftragt, Marketing von Grund auf neu aufzubauen – KI-orientiert und mit Fokus auf die Marke. Das Unternehmen wächst rasant – wir haben den Umsatz im letzten Jahr verdreifacht – und wir verfügen über ein starkes Product-Market-Fit mit einem sehr differenzierten Produkt. Ich habe also Glück, und der Wind steht günstig für mein Marketing.
Bei Sequel ist KI nicht nur ein weiteres Tool oder ein neuer Kanal. Sie verändert grundlegend, wie wir arbeiten, wie wir Inhalte erstellen und wie Kunden uns bewerten. Sie verkürzt den Verkaufszyklus, senkt die Kosten für die Produktentwicklung und hilft uns, neue Releases in rasantem Tempo zu veröffentlichen. Aber KI überschwemmt den Markt auch mit mehr Lärm denn je – was ein Paradoxon erzeugt.
KI ist nicht nur ein weiteres Tool oder ein weiterer Kanal. Sie verändert grundlegend, wie wir arbeiten, wie wir Inhalte erstellen und wie Käufer uns bewerten.
Je mehr Inhalte wir produzieren können, desto wertvoller werden Geschmack, Urteilsvermögen und menschliche Verbindung. Dieses Thema stelle ich auch in meinem Substack-Newsletter Code Meets Creed in den Mittelpunkt. Nicht nur, wie man KI benutzt, sondern auch, wie man durch sie führt. Wie baut man Teams auf, die KI-orientiert sind, ohne zu einer reinen KI-Organisation zu werden? Wie bewahrt man Markenidentität, Kreativität und Ethik in einer Zeit, die Geschwindigkeit und Skalierung belohnt?
Wenn es einen roten Faden in meiner Karriere gibt, dann diesen: Ich bin vom operativen Marketing über die Leitung bis zur Neudefinition von Marketing in einer KI-getriebenen Welt gekommen. Ich glaube nicht, dass dieser Wandel bereits abgeschlossen ist. Im Gegenteil – wir stehen erst ganz am Anfang und lernen alle gemeinsam dazu.
Ein schlankes, leistungsstarkes Marketingteam
Ich leite Marketing und Business Development bei Sequel.io – und das mit einem bewusst schlanken, aber maximal wirksamen Team.
Wir sind ein durch Wagniskapital unterstütztes Unternehmen in der Series-A-Phase, entsprechend ist die Organisation noch überschaubar. Sie besteht aus einigen hauptberuflichen Marketers, zwei BDRs sowie einer Mischung aus Teilzeitkräften und Agenturen. Unser Aufgabenspektrum ist jedoch breit gefächert: Wir verantworten Marke, Demand Generation, Produktmarketing, Field- und Partnermarketing sowie Outbound. Es gibt keine klaren Trennlinien zwischen den Funktionen – alles greift ineinander und gemeinsam generieren wir 100% der Pipeline des Unternehmens.
Bewusst haben wir Paid Channels zurückgefahren und setzen stattdessen auf das, was aktuell Vertrauen und Pipeline für uns aufbaut: Field Events, Executive Dinners, Outbound, Partnerschaften und organische Präsenz in sozialen Medien. Die Suche entwickelt sich für uns weiter, vor allem, da KI die Auffindbarkeit verändert. Außerdem investieren wir stark darin, unser eigenes Produkt als Kanal zu nutzen – indem wir mit Engagement-Daten unsere Go-to-Market-Strategie steuern.
Die Komplexität liegt bei uns weniger in der Skalierung als vielmehr im Anspruch: Wir positionieren das Unternehmen neu – von einer Webinar-Plattform hin zu einer durch KI gestützten Engagement-Lösung für Websites. Gleichzeitig bauen wir eine KI-orientierte Marketingorganisation auf. Das heißt, wir denken Arbeit ganz neu, hinterfragen, wo Menschen den größten Mehrwert bringen, und operationalisieren Urteilsvermögen und Geschmack neben Automatisierung.
Was wir aufbauen, steht sinnbildlich für die Entwicklung moderner Marketingorganisationen: Unsere Pipeline verdoppelt sich – manchmal verdreifacht sie sich sogar – ganz ohne entsprechende Zunahme bei Budget oder Personal. KI bietet diesen Hebel, nicht als Ersatz für Menschen, sondern als Verstärker. Das zeigt sich immer deutlicher in Kennzahlen, die früher weniger relevant waren, etwa ARR pro FTE. Für mich ist das eine der klarsten Kennzahlen für Marketingerfolg in dieser neuen Ära.
Wie KI zu drei großen Veränderungen im Marketing geführt hat
KI hat unsere Arbeitsweise in vielerlei Hinsicht verändert. Hier sind die drei wichtigsten Beispiele, die mir in den Sinn kommen:
Den Content-Marketing-Prozess neu definieren
Die größte Veränderung war nicht die Einführung von KI-Tools, sondern die Umstellung der Arbeitsabläufe. Wir sind auf ein „Bookend“-Modell für Inhalte umgestiegen. KI arbeitet in der Mitte, aber Menschen halten die Kontrolle über den Anfang und das Ende. Jedes Content-Stück beginnt mit einer Perspektive einer echten Person. Dann verdichtet KI dieses Denken und erstellt einen ersten Entwurf. Bevor etwas veröffentlicht wird, prüft, überarbeitet und hinterfragt ein Mensch das Ergebnis.
Das hat die Rolle der Marketer schnell verändert. Weniger Zeit vor dem leeren Blatt, mehr Zeit für Konzeption, Bearbeitung und Entscheidungen. Das Ergebnis entsteht schneller, wirkt aber auch bewusster, weil es von Anfang an in einer echten Sichtweise verankert ist.
Probleme bei ICPs und Messaging aufdecken
Eine weitere große Veränderung betraf die Strukturierung unserer Unternehmenseinstellungen. Wir haben Trainingsdokumente erstellt, die als einzige Informationsquelle für unsere Personas, ICP, Messaging und Markenstimme dienen. Das klingt einfach, war aber eine unserer wirkungsvollsten Maßnahmen.
KI hat deren bisherige Unschärfe aufgedeckt. Wenn die Eingaben nicht klar sind, bricht das Ergebnis auseinander.
Diese gemeinsame Grundlage leistet jetzt mehrere Dinge gleichzeitig. Sie sorgt für Konsistenz über alle Marketingmaßnahmen hinweg. Sie beschleunigt das Onboarding, weil neue Mitarbeiter einen klaren Startpunkt haben. Und sie ermöglicht dem gesamten Team, mit KI schneller zu arbeiten, weil alle auf den gleichen Definitionen aufbauen.
Bandbreite neu denken
Die dritte Veränderung betrifft unsere Sicht auf Kapazitäten. Marketing war immer limitiert – es gab nie genug Zeit oder Leute. Früher wurde dann priorisiert oder nach mehr Personal gefragt. Jetzt stellt sich zuerst eine andere Frage: „Kann das automatisiert werden?“
Wir sehen uns inzwischen jedes Arbeitsverfahren mit einem "Jobs-to-be-done"-Ansatz an. Was sind die einzelnen Schritte, und welche benötigen echte menschliche Urteilskraft statt Mustererkennung oder Synthese? KI ersetzt die Arbeit nicht, aber sie verschiebt, wo Menschen ihre Zeit einsetzen.
Diese Verschiebung ist subtil, verändert aber vieles. Sie motiviert uns, genau die Aufgaben zu schützen, die Fingerspitzengefühl, Kontext und Kreativität erfordern – und den Rest konsequent zu automatisieren.
Wie KI dynamische Wettbewerbsbeobachtung ermöglicht
Wir haben einen unserer nützlichsten Arbeitsabläufe rund um Wettbewerbsbeobachtung aufgebaut. Früher war das manuell und inkonsistent. Jemand hat gelegentlich Wettbewerbswebsites besucht, Pressemitteilungen überflogen und vielleicht ein paar Slides aktualisiert. Wenn es dann in Verkaufsgespräche eingeflossen ist, war alles schon wieder veraltet.
Jetzt läuft das als wöchentliches, KI-gestütztes End-to-End-System.
Erstens überwacht KI kontinuierlich. Sie sammelt Updates von Wettbewerbswebsites, Produktseiten, Preisänderungen, Stellenausschreibungen, Finanzierungsnachrichten, Kundenmitteilungen und Inhalten. Statt selbst nach Hinweisen zu suchen, bringt die KI die relevanten Informationen direkt zu uns.
Danach verdichtet KI das Wesentliche. Nicht nur, was sich verändert hat, sondern auch, warum es wichtig ist. Geht ein Wettbewerber in den Enterprise-Bereich? Verändert er sein Positioning? Startet er in einer neuen Kategorie? Sucht er gezielt nach Fähigkeiten, die eine Richtungsänderung andeuten?
Daraus entsteht ein wöchentliches Wettbewerbs-Update für das gesamte Unternehmen. Es ist lesbar, meinungsstark und konzentriert sich auf die Auswirkungen – nicht nur auf die bloßen Fakten.
Der noch wichtigere Teil spielt sich jedoch im Hintergrund ab. Genau diese Ausgaben speisen strukturierte Wettbewerber-Dossiers. Jeder Wettbewerber hat ein lebendiges Profil, das sich jede Woche aktualisiert: Positionierung, Stärken und Schwächen, Produktfähigkeiten, Preissignale, Zielpersonen und neueste Entwicklungen. Vertrauen, Klarheit und Relevanz sind dabei entscheidend.
Diese Dateien nutzen wir für alles Weitere: etwa sich selbst aktualisierende Battlecards, Sales-Präsentationen, die stets aktuell bleiben, ohne manuelle Nacharbeit, und Frameworks für den Umgang mit Einwänden, die das aktuelle Marktgeschehen widerspiegeln – nicht das, was vor sechs Monaten gültig war. Sogar Messaging- und Positionierungsarbeit im Marketing greift auf dieselbe Quelle zurück.
Wettbewerbsbeobachtung wird dadurch ein dynamisches System statt eines statischen Artefakts. KI übernimmt Monitoring und Synthese im großen Stil. Menschen prüfen, optimieren und entscheiden, was wirklich relevant ist.
Das Ergebnis: Das gesamte Unternehmen arbeitet mit einer aktuelleren, gemeinsamen Marktübersicht. Vertriebsteams gehen besser vorbereitet in Gespräche, ohne dass jedes Mal ein gesonderter Enablement-Prozess nötig ist.
Warum Marketer einen Systemwechsel vollziehen müssen
Die Umsetzung von Kampagnen ist bereit für eine Neugestaltung im Sinne eines KI-zentrierten Ansatzes.
Die meisten Teams führen Kampagnen immer noch so durch wie vor einigen Jahren – linear, kanalgebunden, langsam beim Start und bei der Anpassung.
Dieses Modell versagt in einer KI-gestützten Welt.
Wir haben begonnen, Kampagnen als Systeme statt als einmalige Launches neu zu gestalten. Jede Kampagne startet mit einem zentralen Standpunkt, aber von dort aus hilft uns KI, nahezu sofort einen vollständigen Satz an Assets für alle Kanäle zu generieren. E-Mails, Outbound-Sequenzen, Landingpages, Social-Variationen, Event-Anbindungen. Nicht perfekt, aber genug, um schnell an den Markt zu gehen.
Die größere Veränderung geschieht nach dem Launch. Anstatt eine Kampagne zu starten und auf Ergebnisse zu warten, speisen wir permanent Leistungsdaten zurück ins System. Die KI hilft dabei, diese auszuwerten und gibt Vorschläge, wo Anpassungen nötig sind – von Messaging und Zielgruppenansprache bis hin zu Sequenzen und dem Timing – sodass sich die Kampagne nahezu in Echtzeit weiterentwickelt.
Wir haben zwei deutliche Ergebnisse festgestellt. Erstens Geschwindigkeit. Kampagnen, für deren Planung und Start früher Wochen nötig waren, benötigen jetzt nur noch wenige Tage. Zweitens: Lern-Geschwindigkeit. Wir führen mehr Tests durch, erhalten schneller Feedback und iterieren, während die Kampagne noch läuft – anstatt nach Abschluss einen Rückblick zu machen.
Vollautomatisch ist das System nicht. Menschen entscheiden weiterhin, was getestet und verändert wird, aber das System ist dichter. Und es erzwingt ein anderes Mindset: Man startet keine Kampagnen mehr – man steuert lebendige Systeme, die sich im Laufe der Zeit verbessern.
Wo KI Daten liefert und Menschen Urteile treffen
Man sollte nicht darüber nachdenken, was KI macht und was Menschen machen. Es geht vielmehr darum, wo Urteilsvermögen wichtig ist – und wo nicht.
KI ist mittlerweile integraler Bestandteil von allem, was von Synthese, Mustererkennung oder Geschwindigkeit profitiert. Wir nutzen sie, um Engagement-Daten aus Webinaren und unserer Website zu analysieren, Signale auf Account- und Kontaktebene zu erkennen und zu helfen, die Prioritäten für den Vertrieb zu setzen. KI unterstützt Recherche, Wettbewerbsanalysen, SEO-Struktur, Kampagnenplanung und die Erstellung von Erstdokumenten für Inhalte und Outbound-Aktionen.
Sie bestimmt auch zunehmend unseren Ansatz für Timing und Relevanz: Welche Themen gerade Anklang finden, welche Accounts sich aufwärmen und wo wir uns verstärkt engagieren sollten. Solche Signalauswertungen haben früher Tage gedauert. Heute erfolgt das nahezu in Echtzeit.
Aber die wichtigen Entscheidungen treffen nach wie vor Menschen. Das betrifft das Positioning, Narrative und die Markenstimme: Was wir sagen – und genauso wichtig – was wir nicht sagen. Dafür braucht es Kontext, der nicht im Datensatz steckt. Dafür braucht es Fingerspitzengefühl.
Gleiches gilt für die Priorisierung auf höchster Ebene: Wo wir investieren, welche Märkte wir angehen und wie wir kurzfristigen Pipeline-Fokus mit langfristigem Markenaufbau ausbalancieren. KI kann diese Entscheidungen unterstützen, sollte sie aber nicht treffen.
Alles, was Vertrauen betrifft, bleibt ebenfalls menschlich. Beziehungen zu Kund:innen, Gespräche auf Führungsebene, Community-Aufbau – die Nuancen dieser Interaktionen sind entscheidend. Das kann man nicht auslagern, ohne das Fundament dessen zu schwächen, das man aufbauen möchte.
Die Grenze ist also nicht fix, aber das Prinzip bleibt: Geht es um Informationsverarbeitung, Output-Skalierung oder Mustererkennung, sollte KI den Großteil übernehmen. Geht es um Urteilsvermögen, Geschmack oder Vertrauen, bleibt es beim Menschen.
Geht es um Informationsverarbeitung, Output-Skalierung oder Mustererkennung, sollte KI den Großteil übernehmen. Geht es um Urteilsvermögen, Geschmack oder Vertrauen, bleibt es beim Menschen.
Die Nachteile des Einsatzes von KI im Marketing
Der offensichtlichste Vorteil von KI ist Output und Effizienz.
Wir führen mehr Kampagnen durch, produzieren mehr Inhalte, bringen mehr Produkte heraus und unterstützen den Vertrieb schneller, ohne zusätzliches Personal einzustellen. Das führt zu einer spürbaren Steigerung der Pipeline-Abdeckung bei nahezu gleichbleibenden Ausgaben. Die genauen Zahlen sind noch in Entwicklung, aber wir konnten einen Zuwachs verzeichnen, der es uns ermöglicht, die Pipeline zu verdoppeln, bevor wir das Team verdoppeln müssen. Das war vorher nicht möglich.
KI verbessert auch die Durchlaufzeiten. Aufgaben, die früher Tage gedauert haben, dauern jetzt nur noch Stunden. Kampagnen kommen schneller auf den Markt. Das Vertriebs- Follow-up ist schneller. Wir reagieren auf Marktveränderungen nahezu in Echtzeit, anstatt auf die Erkenntnisse des letzten Monats zurückzugreifen. Unser BDR-Team ist ein gutes Beispiel: Früher haben sie jeden Montag mit der Vorbereitung des Outbounds verbracht – ein ganzer Tag jede Woche. Heute kommen sie am Montag und starten sofort mit Outbound. Das ist ein Effizienzgewinn von 20 %, was enorm ist.
Aber es gibt Kompromisse.
Das größte Zugeständnis: KI hebt die Messlatte für Qualität. Wenn alle mehr produzieren können, sinkt die Durchschnittsqualität. Wir sehen mehr generische Inhalte und mehr Gleichförmigkeit. Wenn wir nicht aufpassen, skalieren wir Mittelmäßigkeit sehr schnell.
KI verschiebt auch Engpässe. Produktion ist nicht länger der Engpass – jetzt ist es das Urteilsvermögen. Editing, Geschmack und Entscheidungsfindung nehmen heute überproportional viel Zeit ein. Nicht alle passen sich dieser Umstellung natürlich an.
Wir riskieren zudem eine trügerische Sicherheit. KI kann Dinge richtig klingen lassen, auch wenn sie es nicht sind. Ohne starke Fachkenntnisse oder klare Standpunkte können wir schnell Arbeiten veröffentlichen, die zwar poliert erscheinen, aber keine Substanz haben.
Die Gesamtbilanz ist positiv, aber sie bringt Herausforderungen mit sich. Wir gewinnen an Hebelwirkung, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, übernehmen aber gleichzeitig die Verantwortung, bewusster zu definieren, wie „gut“ aussieht, und disziplinierter darin zu sein, dies zu schützen.
Warum KI die aktuelle Denkweise herausfordert
KI zwang mich dazu, den Gedanken loszulassen, dass mehr Inhalt auch mehr Resultate bedeutet. Während eines Großteils meiner Karriere habe ich stillschweigend geglaubt, dass irgendwann etwas durchbricht, wenn ich nur genug produziere. Die Menge stand für Schwung – über Blogs, E-Mails, Kampagnen hinweg. Doch dieser Ansatz spiegelt fehlerhafte Entscheidungsrahmen wider, auf die sich viele Marketingteams immer noch verlassen.
KI hat diese Annahme sofort widerlegt. Heute kann jeder im großen Maßstab produzieren. Der Nutzen eines weiteren Inhaltsstückes sinkt auf nahezu null, wenn es nichts Originelles oder Bedeutungsvolles sagt.
Der Vorteil hat sich verschoben. Es geht nicht mehr darum, wer am meisten schafft, sondern wer etwas erschafft, das tatsächlich Aufmerksamkeit verdient.
Das hat erzwungen, wie wir arbeiten. Wir verbringen weniger Zeit mit der Frage „Wie produzieren wir mehr?“ und mehr mit „Ist das besonders? Spiegelt es eine echte Perspektive wider? Würde es irgendjemanden interessieren, wenn es das nicht gäbe?“
KI hat Inhalte als Kanal nicht getötet; sie hat nur die Illusion entfernt, dass Menge die Lösung ist.
KI versagt dort, wo es am meisten zählt
KI ist genau in den Bereichen gescheitert, die exzellentes Marketing ausmachen. Ich hatte erwartet, dass KI besser bei der Differenzierung hilft. Das tut sie nicht. Im Gegenteil, oft passiert das Gegenteil. Wenn alle mit ähnlichen Tools auf ähnlichen Daten arbeiten, nähert sich das Ergebnis immer mehr an. Es entstehen Inhalte, die technisch korrekt, aber langweilig sind. Sie beantworten die Frage, aber sie machen dir nichts aus.
Und dann ist da noch die Marke. KI kann eine Stimme nachahmen, wenn man sie gut genug trainiert, aber sie schafft keine eigene. Sie hat keinen Geschmack, keine Überzeugung. Das entsteht aus gelebter Erfahrung, da muss man Entscheidungen treffen und mit den Folgen leben.
Ein gutes Beispiel ist, als wir versucht haben, unsere Homepage mit KI neu zu schreiben. Wir haben ihr alles gegeben: unsere Positionierung, Produktdetails, ICP, Wettbewerbsumfeld und sogar Beispiele für Messaging, das wir mochten. Auf dem Papier hatte sie alle Zutaten, um etwas Starkes zu produzieren. Und das Ergebnis war... gut.
Sie sagte die richtigen Dinge über unser Produkt und unsere Kategorie, und sie hätte im Vergleich zu vielen Wettbewerbern bestanden.
Aber genau da lag das Problem—es klang wie viele andere Homepages von Wettbewerbern. Es fehlte der „Edge“, die Spannung, der Standpunkt, der dich innehalten lässt und denkt: „Das ist anders.“ Es erklärte, was wir tun, aber ließ dich nicht fühlen, warum es bedeutsam ist oder schaffte keine echte Abgrenzung vom Wettbewerb.
Wir haben letztlich Teile davon als Ausgangspunkt genutzt, aber die endgültige Version erforderte erhebliche menschliche Intervention. Wir haben Überschriften umgeschrieben, die Geschichte geschärft, stärkere Meinungen eingebracht und sehr viel bewusster priorisiert, was wir hervorheben und was wir weglassen.
Diese Erfahrung hat meine Sicht auf KI im Markenbereich verändert. Sie kann sehr gut Kompetenz erreichen. Sie ist nicht gut darin, Unverwechselbarkeit zu schaffen. Und in einem Markt, in dem jeder Zugang zu denselben Werkzeugen hat, ist „gut genug“ genau das, was einen unsichtbar macht.
Wie KI die zukünftige Entwicklung von Marketingteams prägt
KI hat die Struktur unseres Teams nicht so sehr verändert wie dessen Entwicklungsrichtung. Noch vor ein oder zwei Jahren hätten wir bei höheren Pipeline-Zielen die Mitarbeiterzahl aufgestockt: einen Produkt-Marketer, einen Lifecycle-Marketer, einen Verantwortlichen für Events. Marketingteams sind traditionell so gewachsen.
Das haben wir nicht getan. Stattdessen haben wir unser bestehendes Team durch KI ergänzt und so die Grenzen dessen verschoben, was wir ohne zusätzliche Menschen leisten können. Das hat uns gezwungen, disziplinierter darin zu werden, was wirklich menschliche Fähigkeiten braucht und wo KI unser Team verstärken kann.
Das Ergebnis ist ein kleineres Team, das auf einem Niveau arbeitet, das früher wesentlich mehr Köpfe erfordert hätte.
Der künftige Kurs ist noch spannender. Unsere nächste Einstellung wird vermutlich kein klassischer Fachmarketer sein. Wahrscheinlicher ist es ein Go-to-Market-Engineer – jemand, der teamübergreifend arbeitet, um Chancen zu identifizieren, bei denen KI automatisieren, integrieren und Hebelwirkung erzeugen kann. Das ist ein ganz anderes Anforderungsprofil.
Das ist eine viel wirksamere Einstellung, als einen weiteren Spezialisten für einen einzelnen Kanal oder eine Funktion zu holen. Wenn diese Rolle gut ausgeführt wird, schafft sie Effizienz in allen Bereichen. Sie schafft Kapazität, sodass wir Spezialisten später gezielt dazuholen können, wo KI menschliches Know-how wirklich nicht ersetzen kann.
Das Team wird also nicht zwangsläufig zuerst größer, sondern zunächst stärker automatisiert und KI-gestützt.
Warum eine Eigenschaft technisches Know-how bei der KI-Nutzung übertrifft
Marketingteams brauchen mehr Menschen mit dem, was ich schon immer als hohen „Figure-it-out“-Faktor bezeichnet habe. Diese Menschen stoßen auf ein Hindernis und bleiben dort nicht stehen. Sie gehen tiefer, experimentieren, testen, zerlegen und verfolgen Spuren, bis etwas funktioniert. Diese Eigenschaft zählt in einer KI-Welt mehr als jede einzelne Fähigkeit, weil die Tools sich zu schnell verändern, um sie zu meistern.
Entscheidend ist echte Neugier – der Wunsch, zu verstehen, wie etwas funktioniert und was daraus werden könnte. Die Menschen in unserem Team, die mit KI am meisten Erfolg haben, sind nicht unbedingt die technischsten. Es sind die, die ein neues Tool öffnen und sofort ausprobieren. Sie warten nicht auf Erlaubnis oder den idealen Anwendungsfall; sie testen einfach.
Das schafft Hebelwirkung und verhindert das größte Risiko, das ich momentan sehe: einen Mangel an Vorstellungskraft. Die Gewinnerorganisationen werden nicht die mit den besten Tools sein. Es werden die mit den neugierigsten Menschen sein.
Warum Marketingverantwortliche sich zuerst auf die Grundlagen konzentrieren müssen
Mein Rat:
Bring zuerst deine Grundlagen in Ordnung, bevor du nach Tools jagst. Es ist verlockend, mit Anwendungsfällen und Experimenten, neuen Plattformen, neuen Prompts oder neuen Workflows zu starten. Aber wenn dein ICP unscharf ist, deine Positionierung unklar oder dein Team kein gemeinsames Verständnis für eure Marke hat, verstärkt KI einfach diese Unstimmigkeiten.
Fang dort an.
Zweitens: Stelle Neugier ein und belohne sie. Menschen, die mit KI Hebelwirkungen schaffen, warten nicht auf Playbooks. Sie testen, experimentieren und finden selbst Lösungen. Diese Denkweise führt schneller zu Fortschritt als jedes einzelne Tool.
Drittens: Schütze, was nicht automatisiert werden sollte. Wir laufen Gefahr, zu sehr auf Effizienz zu optimieren und das zu verlieren, was Marketing erfolgreich macht. Dazu gehören originelles Denken, Geschmack und menschliche Verbindung. KI kann die Produktion skalieren, aber sie ersetzt weder Urteilsvermögen noch Vertrauen. Wenn du diese Fähigkeiten nicht aktiv verteidigst, gehen sie verloren. Setze KI also konsequent dort ein, wo sie einen Hebel bringt, aber sei diszipliniert, wo sie nichts zu suchen hat.
Und zuletzt: Akzeptiere, dass dies kein einmaliger Wandel ist. Es ist ein fortlaufendes Umschreiben der Funktionsweise von Marketing. Erfolgreiche Führungskräfte machen nicht alles perfekt. Sie passen sich kontinuierlich an – ohne dabei ihre Sichtweise zu verlieren.
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