Die 5 Phasen der KI-Einführung & Entwicklung Ihres „Brand Brain“
Mittleres Risiko: Es ist riskanter, sich ohne Strategie mitten in der KI-Einführung zu befinden, als hinterherzuhinken.
Phasenfortschritt: Die Einführung von KI gelingt am besten, wenn ein strukturiertes, mehrstufiges Reifemodell befolgt wird, anstatt die Phasen zu überspringen.
Brand Brain: Die Schaffung eines 'Brand Brain' stellt sicher, dass KI-Ergebnisse hochwertig sind und zum organisatorischen Kontext passen.
KI-Integration: Eine erfolgreiche KI-Integration erfordert IT-Abstimmung und Governance – nicht nur den Einsatz von Tools.
Menschliches Urteilsvermögen: Mit steigendem Basisniveau durch KI verlagert sich der Wettbewerbsvorteil auf menschliches Urteilsvermögen.
Ich habe Marketingverantwortliche gefragt, wie die Einführung von KI intern abläuft. Einige haben auf ein mehrstufiges Reifegradmodell verwiesen, bei dem die einzelnen Schritte vom grundlegenden Zugang bis hin zu vollständig agentenbasierten Abläufen betont werden. Entscheidend sei, dass der Fortschritt von der Reihenfolge und nicht der Geschwindigkeit abhängt. Der entscheidende Wendepunkt kommt, wenn Teams von sporadischen Experimenten zu strukturierten Workflows übergehen und letztlich den Aufbau eines „Brand Brain“ einplanen.
Dies wirkt als zentrale Schicht von Marken-Kontext, Zielgruppen-Insights und institutionalisiertem Wissen, die es der KI ermöglicht, differenzierte und hochwertige Ergebnisse zu erzeugen.
Die meisten Teams haben diesen Wandel nicht vollzogen. Sicher, Ihr Team nutzt KI vielleicht als Werkzeug für individuelle Aufgaben. Was Sie aber tatsächlich brauchen, ist ein System dafür, wie Arbeit erledigt wird. Hier sind fünf Phasen zwischen dem aktuellen Stand der meisten Teams und dem Punkt, an dem der nächste Evolutionssprung passiert.
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Die Lücke zwischen Zugang und Umsetzung
Marketingteams liefern heute mehr Ergebnisse, nicht zuletzt dank KI. Die Arbeitsabläufe ähneln jedoch oft noch immer denjenigen, die es schon vor Einführung dieser Tools gab.
Jason Ing, CMO von Typeface, sieht dies von Plattformseite aus. Und wenn unterschiedliche Personen im gleichen Team sich in verschiedenen Stadien ihrer KI-Adoptionsreise befinden, werden die Ergebnisse kaum noch steuerbar.
„Man kann sehr uneinheitliche Anwendungsfälle bekommen, bei denen KI manchmal besser funktioniert als in anderen Fällen. Es hängt wirklich vom Benutzer ab.“
Die meisten Organisationen nutzen KI bisher wie einen Assistenten: Man gibt eine Eingabe, erhält ein Ergebnis und kopiert dieses wieder in die bisherigen Arbeitsabläufe. Die nächste Evolutionsstufe wird ganz anders aussehen.
„Es geht nicht darum, diese E-Mail, diesen Inhalt oder dieses Asset zu generieren“, sagt Ing.
„Es geht darum, zu kodifizieren, wie Kampagnen tatsächlich ablaufen. Der Wandel besteht darin, dass KI nicht nur Inhalte schneller erstellt, sondern Marketingteams ganzheitlich effizienter und gemeinschaftlicher arbeiten lässt.“
Es ist ein Unterschied, ob ein Team ein orchestriertes System nutzt, oder Einzelne lediglich Zugang zu KI haben. Ebenso besteht ein bedeutsamer Unterschied zwischen einem System, auf das sich ein Team verlässt, und der individuellen Anwendungskompetenz.
Das Resultat ist eine Organisation, die technisch gesehen KI eingeführt hat, aber praktisch nichts an ihrer Arbeitsweise verändert hat.
Akande Davis, VP Operations bei GNW Consulting, weist auf das Risiko hin. Wird KI in eine Organisation mit ungelösten Prozess- oder Strategieproblemen eingeführt, lassen sich diese nicht einfach überdecken. Er
„Wenn es einen fundamentalen Prozessbruch gibt, eine inkonsistente Strategie verfolgt wird oder Technologie nicht wie vorgesehen genutzt wird, ist KI keine Pflasterlösung.“ Im Gegenteil, es verschärft die Probleme. Schlechtere Ergebnisse sind die Folge – und das schneller als zuvor.“
Geschwindigkeit ohne Struktur ist kein Wettbewerbsvorteil. Es gibt Phasen, in denen Sie Ihre Bemühungen bewusst verlangsamen müssen, um nachhaltiger zu skalieren.
Warum die Reihenfolge der fünf Phasen entscheidend ist
Stellen Sie sich die KI-Reife im Marketing als fünf klar abgrenzbare Phasen vor. Wenn Sie auch nur eine davon überspringen, entstehen später – oft bei größerem Maßstab – Probleme.
Phase 1: Zugang
Das Team hat ein Tool, und ein paar Leute nutzen es gelegentlich. Es gibt keinen gemeinsamen Kontext, keine Steuerung, keine Erwartungshaltung. Der Zugang ist der Startpunkt, nicht das Ziel.
Phase 2: Experimentieren
Einzelne Anwender geben Prompts ein, teilen ihre Erfolge und freuen sich über die Resultate. Die Aktivität ist hoch. Es fehlt die Wiederholbarkeit. Jeder Output hängt davon ab, wer an diesem Tag den Prompt geschrieben hat und was zufällig enthalten war.
Phase 3: Aufbau von Workflows
Prompts werden zu Vorlagen. Diese Vorlagen werden geteilt. Prozesse beginnen, sich zu stabilisieren. Leffer beschreibt dies als den eigentlichen Wendepunkt, den Wechsel von „wir haben Zugang“ zu „wir haben ein System“. Teams müssen, so wie sie es beschreibt, vom hin- und hergehenden Gespräch mit der KI zu „Prompts, die zu Vorlagen werden, die immer wieder verwendet und dann miteinander verknüpft werden“ übergehen.
Phase 4: Skills und Governance
Die KI wird auf Marken-Kontext, Personadaten, Erfahrungswerte und Firmenwissen trainiert. Die Ergebnisse klingen nicht mehr wie von einem generischen Modell, sondern wie von Ihrem Unternehmen. Dies ist die Phase, in der das Brand Brain aufgebaut wird – und sie kommt vor der Optimierung, nicht danach.
Phase 5: Agentenbasierter Betrieb
Workflows laufen mit minimaler menschlicher Initiierung ab. Das System stellt proaktiv Erkenntnisse bereit, erledigt hochvolumige wiederholbare Aufgaben eigenständig und weist auf Probleme hin, bevor sie zu Krisen werden. Menschliches Urteilsvermögen bleibt der Positionierung, kritischer Kommunikation und allem vorbehalten, wobei der Ruf der Marke auf dem Spiel steht.
Die überwiegende Mehrheit der Marketingteams befindet sich derzeit auf Stufe zwei und berührt gelegentlich Stufe drei. Der Grund, warum sie ins Stocken geraten, ist vorhersehbar – und ebenso die Kosten dafür.
Nicole Leffer, KI-Beraterin, die in den letzten zwei Jahren B2B-Marketingteams im Umgang mit KI schulte, beobachtet ein einheitliches Muster, das Teams dazu bringt, Phasen zu überspringen.
„Viele versuchen die Schritte zu überspringen, weil sie Angst haben, den Anschluss zu verpassen“, sagt sie. „Wenn man einen der Schritte überspringt, ist man auf den nächsten nicht vorbereitet.“
Teams, die direkt zur Workflow-Automatisierung oder zu agentenbasierten Systemen springen, schaffen operationale Risiken im großen Stil. Ohne zentrale Grundlagen lädt eine autonome KI, die Prozesse ausführt, welche das Team selbst nicht vollständig versteht, den sprichwörtlichen Fuchs in den Hühnerstall ein. Es besteht ein echtes Risiko, wenn Live-Daten und Systeme ohne Governance berührt werden.
Den Brand Brain aufbauen
Die Arbeit, die die meisten Teams am längsten aufschieben, ist diejenige, die entscheidet, ob KI überhaupt etwas Unverwechselbares hervorbringt.
Nathan Snell, Director of Product bei Intuit Mailchimp, nennt das den Aufbau des Brand Brain und drängt darauf, dass dieses maßgeschneiderte Verständnis der Marke im Zentrum jeglicher ernsthaften KI-Einführung stehen muss.
„Stellen Sie sich vor, Sie schaffen den Kontext für die KI, als wäre sie ein Mitarbeiter“, sagt Snell. „Was erklären Sie ihr über Ihre Marke, Ihre Kundinnen und Kunden, wie Sie mit ihnen sprechen? Welche Leistungsdaten stellen Sie zur Verfügung, um zu zeigen, was bislang gut funktioniert hat und was nicht?“
Genau diese Phase wird regelmäßig übersprungen, um schneller voranzukommen, und Snell nennt den Grund: „Das ist gewissermaßen der unspaßige Teil. Es ist der dokumentationsintensive Aufwand, aber genau den braucht die KI, um wirklich zu verstehen, was sie tun soll und wie sie eher so denkt wie Sie.“
Die Kosten, dies zu überspringen, schlagen sich sofort in der Qualität der Ergebnisse nieder.
Jason Ing, CMO von Typeface, einer Enterprise-Marketing-Orchestrierungsplattform, beobachtet dieses Muster in großen Organisationen.
„Viele KI-Ergebnisse weichen von der beabsichtigten Linie ab, weil es kein Gedächtnis oder keinen Kontext für die KI gibt“, sagt er. Wenn Teams mit Prompts statt mit einer strukturierten Markenschicht arbeiten, beginnt jeder Output bei Null. Die KI hat keine Kontinuität, kein institutionelles Wissen und kann nichts erzeugen, das aus einer bestimmten Quelle zu stammen scheint.
Dies ist wichtiger denn je, da KI zur Linse wird, durch die Ihre Marke wahrgenommen wird.
Agatha Asch, CMO bei DoorLoop, beschreibt, was auf dem Spiel steht: „KI spricht in gewisser Weise über Sie, wenn Sie nicht im Raum sind. Je nachdem, wie deutlich Sie sich im digitalen Raum zeigen, wird genau das aufgegriffen und weiterverbreitet.“
Ohne eine kodifizierte Markenschicht füllt die KI die Lücken nach eigenem Ermessen. Die Daten, auf die sie zurückgreift, stammen dann aus öffentlich zugänglichen Quellen, die Sie selbst hinterlassen haben.
Colleen Goepfert, strategische Beraterin für schnell wachsende Tech-Unternehmen im Wandel, sieht diese Dynamik durch KI noch beschleunigt. Sie erkennt dabei einen klaren Trend, wo Firmen in Tools investieren und eine Transformation erwarten. „Die eigentliche Arbeit ist nicht das Designen des Tools“, sagt sie. „Es geht darum, wie Marketing arbeitet und Genehmigungen ablaufen, neu zu denken.“ Die Einführung von Tools ist nach ihren Erfahrungen eigentlich der einfache Teil. An effektiver und nachhaltiger Organisationsveränderung scheitern jedoch die meisten Unternehmen.
Brand Brain aufzubauen bedeutet, Markensprache, Zielgruppensegmente, historische Leistungsdaten, Kommunikationsrichtlinien und Wettbewerbspositionierung als fortwährende Infrastruktur zu dokumentieren, auf die die KI bei jeder Aufgabe zurückgreift – und nicht als einmaliges Setup.
Was CMOs verantworten müssen
Die Rolle des CMO bei der KI-Implementierung besteht nicht darin, die technisch kompetenteste Person im Unternehmen zu sein. Sie besteht darin, die Voraussetzungen zu schaffen, sodass die Organisation alle Phasen ohne Überspringen der strukturellen Arbeiten durchläuft, die die nächste Phase ermöglichen.
Bestimmen Sie eine Person für KI-Operations. Von jedem Teammitglied zu erwarten, gleichermaßen tiefgehende KI-Kompetenzen zu entwickeln, ist unrealistisch und kontraproduktiv. Snell schildert: „Man braucht eigentlich nur eine Person mit tiefgehendem KI-Fokus, die die Skills und Workflows entwickelt, von denen dann alle Teams profitieren.“
Diese Person wird zum Multiplikator und erstellt die Templates, Kontextdateien und wiederholbaren Systeme, die allen zugutekommen. Ohne diese klar definierte Rolle bleibt die KI-Nutzung individuell und fragil. Wenn diese Person im Urlaub ist, gehen Dinge schief – verlässt sie das Unternehmen, verlässt auch das institutionelle Wissen die Firma.
KI-Operations frühzeitig zu zentralisieren – selbst auf kleiner, fokussierter Ebene – sorgt für bessere Ergebnisse, als die Verantwortung unsystematisch auf das Team zu verteilen.
Betrachten Sie IT als Voraussetzung und nicht als nachgelagerte Diskussion. Ing betont diesen Punkt und merkt an, dass
„IT-Ausrichtung ist jetzt eine Voraussetzung, bevor überhaupt irgendeine Arbeit beginnt. Unternehmen, die mit KI erfolgreich sind, behandeln sie als gemeinsame Infrastruktur und nicht als Nebenprojekt irgendwo am Rand.“
Sobald KI-Systeme mit Marken-Governance, Kampagnendaten, Compliance und personenbezogenen Daten (PII) in Berührung kommen, kann das Marketing nicht mehr isoliert agieren. Die Infrastrukturdiskussion muss stattfinden, bevor die Kampagnen starten.
Definieren Sie explizit, worüber KI keine Entscheidungen trifft. Positionierung, finale Botschaften und jede Entscheidung mit Reputationsgewicht verbleiben bei denjenigen, die die Grundlagen der Marke verstehen.
KI generiert Optionen, und wir wissen, dass es dennoch zu Abwägungen kommt. Menschen müssen immer den letzten Kontrollblick haben, um den Filter einzubauen, der garantiert, dass das Markenessenz erhalten bleibt.
Beim Aufbau von internem Rückhalt ist der effektivste Ansatz oft nicht von oben nach unten.
Darrell Keezer, CEO der Digitalagentur Candybox, entschied sich dafür, die Einführung von unten nach oben zu starten, indem er seinem Team sagte, er sei sich nicht sicher, wie man KI nutzen könne, und sie einlud, es herauszufinden und einen Wettbewerb zu veranstalten.
Sein Team schlug schließlich elf KI-Initiativen vor, von denen neun genehmigt wurden, was innerhalb von sechs Monaten zu einem zusätzlichen Gewinn von 700.000 $ führte. Der entscheidende Schritt der Führung war, die Voraussetzungen dafür zu schaffen, dass das Team das Problem selbst übernimmt und Lösungen sucht, die funktionsübergreifend nutzbar sind.
KI-Operationen frühzeitig zentralisiert und gezielt zu starten, ist jeder diffusen Einführung überlegen.
Bauen Sie das Marken-Gehirn auf, bevor Sie KI für irgendetwas Kundenorientiertes einsetzen. Diese Arbeit bildet das Herzstück für Skalierung.
Beginnen Sie damit, Markenstimme, Personas, historische Leistungsdaten, Botschaftsleitfäden und die Wettbewerbssituation so zu dokumentieren, dass die KI sie tatsächlich nutzen kann. Wenn dieser Schritt übersprungen wird, startet jede Ausgabe mit einem leeren Blatt – ganz gleich, wie viel Kontext anderswo in der Organisation bereits existiert.
Die menschliche Decke
Da KI das Kompetenzniveau anhebt, das jedes Marketingteam erreichen kann, verlagert sich der Unterschied auf bessere Urteilsfähigkeit.
Ing sieht diesen Wandel in Echtzeit. „KI hebt das Mindestniveau an“, sagt er. „Vor KI hing Ihr Erfolg als Marketer stark von Ihrer eigenen Fähigkeit ab. KI demokratisiert das und gleicht die Wettbewerbsbedingungen aus.“ Wenn das Grundniveau für alle steigt, verschiebt sich die Wettbewerbsdifferenzierung weg vom Output-Volumen hin dazu, wie ein Team den durch KI geschaffenen Freiraum nutzt.
„Marketing war schon immer ein Balanceakt zwischen Herz und Verstand“, sagt er.
„Es wurde sehr algorithmisch, als ginge es nur darum, die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtige Person zu bringen. Jetzt sehen wir, wie der künstlerische Teil ein Comeback feiert, weil jeder Zugang zum wissenschaftlichen Aspekt durch KI haben wird.“
Teams, die schnell voranschreiten, ohne eine wichtige Markenschicht ihrer KI-Nutzung zugrunde zu legen, werden feststellen, dass das Mindestniveau zwar für alle gestiegen ist, aber ihre Obergrenze nicht. Leffer bringt die Führungsherausforderung auf den Punkt, indem er erläutert, dass diejenigen CMOs, die sich gut positionieren, die sind, die dem Druck, Fortschritte nur vorzutäuschen, widerstehen und stattdessen die Infrastruktur erschaffen, die sich wirklich auszahlt. Geschwindigkeit ist ein vernünftiges Ziel – das war es immer.
Aber momentan bewegen sich die meisten Teams schnell durch Phasen, die sie eigentlich noch nicht abgeschlossen haben. Die Lücke zwischen dem Anschein, bereits in Phase vier zu sein, und dem tatsächlichen Erreichen dieses Stadiums ist genau der Punkt, an dem Marken bei der Skalierung ihre Einzigartigkeit verlieren. Wenn es um Marken geht, ist Differenzierung die Strategie. Was ist Ihre?
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