Die KI-Ops-Person, die Sie noch nicht eingestellt haben
Irgendwo in Ihrem Team gibt es eine Person, die das Thema KI durchschaut hat.
Diese Person hat Arbeitsabläufe aufgebaut, nach denen niemand gefragt hat. Oder sie hat still und leise die Aufgabe automatisiert, die Ihrem Team bisher drei Stunden Besprechungszeit gekostet hat. Oder vielleicht weiß sie genau, welche Tools miteinander kommunizieren und welche nicht. Sie wartet nicht mehr darauf, dass ihr jemand sagt, was erlaubt ist – das ist Ihr KI-Operations-Marketing-Genie.
Andere Teammitglieder wenden sich mit ihren Fragen bereits eher an diese Person als an Sie.
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Und auch wenn sie keine offizielle Position oder zugewiesene Zeit dafür bekommt, übernimmt sie wichtige Aufgaben im KI-Operations-Marketing. Höchstwahrscheinlich haben Sie ihr auch nicht die organisatorische Befugnis erteilt, ihr Wissen teamübergreifend dort anzuwenden, wo es am dringendsten benötigt wird.
Das ist die Lücke. Es geht nicht um Budget, Tools oder gar die Strategie.
Die geheime Zutat Ihrer Organisation
Diese Rolle im KI-Operations-Bereich ist der Schlüssel, um das Potenzial in Ihrem Unternehmen freizusetzen – unabhängig davon, ob die Details der Aufgabe festgelegt sind oder nicht.
Nathan Snell, Director of Product Management bei Intuit Mailchimp, automatisiert seit fast zwei Jahrzehnten Arbeitsabläufe. Er hat die Daten und das Fachwissen, die gut funktionierende Abläufe belegen, da seine Prozesse unter Extrembedingungen von Millionen Nutzern geprüft werden.
Snell bezeichnet diese Person als KI-Operations-Expert*in. Er beobachtet seit Jahren, wie Unternehmen bei der Einführung von KI erfolgreich sind oder scheitern. Und er weiß: Diese Rolle, egal ob offiziell benannt oder nicht, ist der größte Einflussfaktor darauf, ob eine KI-Transformation nachhaltig wird.
Der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg liegt darin, ob die für die Umsetzung der KI-Operationen zuständige Person ein klares Mandat hat oder ob sie nur zufällig das größte KI-Interesse im Team mitbringt. Vielleicht probiert sie in ihrer eigenen Zeit Experimente aus, ohne echte Befugnis etwas zu verändern. Letztlich geht es um Verantwortung.
Und Snells Diagnose von Stellen, an denen Rollouts scheitern, ist sehr häufig.
"Es gibt immer zwei Komponenten in jedem Prozess", sagt er. "Da sind die technischen Abläufe, die gerade tatsächlich erledigt werden. Und es gibt die Koordinationslast."
KI löst die mechanischen Aufgaben oft schneller als Unternehmen es erwarten. Aber bei der Koordination, so Snell, greift KI meistens nicht ein. Wenn sich niemand um diese Lücke kümmert, wird sie nicht – und kann sie auch gar nicht – geschlossen.
Das Verborgene im Hintergrund
Für Marketing-Teams werden die Abläufe zwischen Content-Produktion, Datenanalyse, Varianten-Tests und Entwürfen schneller. Aber beschleunigte Aufgaben verbessern keine Verfahren und Strukturen, die Unternehmen ausbremsen können. Teams müssen Bürokratie, Prozesse, Regeln und das zusätzliche Personal berücksichtigen, das durch Wachstum entsteht.
Folgendes dürfte Ihnen bei der Freigabe von Projekten bekannt vorkommen:
"Wenn Sie erst ein Vorplanungstreffen und dann das Planungstreffen und dann das Review-Meeting und dann das Go-Live-Meeting und das Wie-lief-es-Meeting haben müssen", sagt Snell, "kann KI das nicht lösen. Die Koordinationslast muss durch eine echte Prozess-Transformation beseitigt werden."
Fractional CMO und Operations-Beraterin Colleen Goepfert, die Marketingorganisationen bei der KI-Einführung begleitet, sieht das gleiche Muster von außen. Sie wird selten dazu geholt, das zu beheben, was die Leute als ihr eigentliches Problem sehen.
"Workflow-Design ist wichtiger als das eigentliche Tool", sagt sie. "Die eigentliche Aufgabe besteht nicht darin, das Tool zu bauen. Sondern darin, das Marketing neu zu organisieren, Freigaben zu beschleunigen und Entscheidungsprozesse zu ändern."
Ihre Aussage wird durch die Beschreibung derselben Dysfunktion auf der anderen Seite unterstrichen. Snell sieht die positiven Effekte verbesserter Arbeitsabläufe in den Produkten, die er entwickelt, und den Nutzern, die sie einsetzen.
Gleichzeitig erkennt Goepfert offensichtliche Lücken in Organisationen, die sich durch KI eigentlich Vorteile erhofft hatten – und diese noch nicht realisieren konnten. Die Schlussfolgerung bleibt gleich: KI erzeugt keine Probleme im Team oder unternehmensübergreifend. Aber bestehende Schwächen treten jetzt deutlich zutage.
"KI bringt wirklich ans Licht, wenn ein System nicht funktioniert." – Colleen?
Akande Davis, VP Operations bei GNW Consulting, geht noch weiter. Wenn sein Team ein Projekt startet, ist die erste Frage nicht, welches Tool eingeführt werden soll. Sondern: Liegt das Problem am Prozess oder an der Technik? Denn das Falsche zu reparieren, verschärft den Schaden.
"Oftmals kann die Technologie viel mehr als die Anforderungen überhaupt erfordern", sagt Davis. " [Aber] der Prozess ist kaputt." Seine Analogie dazu, was passiert, wenn Unternehmen auf eine Diagnose verzichten: „Wenn ich der KI sage, sie soll das Loch an der falschen Stelle graben, bringt mir dieses Loch gar nichts. Es wird nur schlimmer. Sie bekommen schlechtere Ergebnisse – und das auch noch schneller."
Das fehlende Fundament in den meisten Teams
Snells Perspektive unterscheidet sich vom reinen Diagnostizieren, wenn es um seine operativen Empfehlungen geht. Die meisten Ratschläge zur Einführung von KI drehen sich um Mindset, Change Management und Führungskräfte auf gemeinsame Ziele einzuschwören.
Snells Hintergrund als Produktentwickler rückt für ihn Kontext und Struktur in den Mittelpunkt.
Der Wert an dieser Stelle kann nicht hoch genug eingeschätzt werden, insbesondere wie Kontext aufgebaut, gespeichert und teamübergreifend geteilt wird. Die meisten Organisationen gehen dies mit einem einzelnen, großen Prompt oder einem geteilten Dokument an, das schnell veraltet.
Aber Snell sieht das anders.
"Nimm diesen verrückten Prompt, den du hast, der einst ein riesiges, gigantisches Ding in einer Vorlage war, und du kannst daraus rollenbasierte Skills machen. Und als Ergebnis können Agenten tatsächlich mehr tun. Du kannst auf diesem Kontext aufbauen."
Der Wechsel von monolithischen Prompts hin zu modularen, rollenbasierten Skills erstreckt sich bis in die Abläufe hinein.
Und das bedeutet, dass der Kontext, den eine KI für Marketingarbeit verwendet, nicht derselbe ist wie der Kontext für Produkt- oder Betriebsaufgaben, doch alles knüpft an eine gemeinsame Grundlage an. Jedes Team besitzt seine eigene Ebene. Eine Person aus dem AI-Operations-Team pflegt sie.
"Du brauchst eigentlich nur eine Person, die die Tools testen, die Skills erstellen und sie teilen kann", sagt Snell. "Wenn man das zentral in kleinem Rahmen organisiert, reduziert das die Reibung im Vergleich dazu, wenn alle selbstständig Experimente machen und sich dann wundern, warum keine Ergebnisse zu sehen sind."
Liza Adams, eine Fractional CMO und Beraterin für KI-Transformation, beschreibt den darunterliegenden strukturellen Wandel aus Führungssicht.
"KI kümmert sich nicht um unsere Silos. Es ist ihr egal, wer die Arbeit macht oder welche Titel jemand hat. Sie interessiert sich nur für die Ergebnisse, was gut ist, weil es auch die Kunden nicht interessiert."
Sie beobachtet, dass Organisationen oft widerwillig weg von Hierarchien rund um Jobtitel und hin zu Strukturen gehen, die sich am zu erledigenden Job orientieren. Die von Snell beschriebene KI-Operationsperson ist ein Beispiel für diesen Wandel: eine Rolle, die sich am Ergebnis und an der Prozessverantwortung orientiert, nicht an der Abteilung.
Was kommt als Nächstes?
Was Snells Sichtweise am meisten vom Rest der Diskussion abhebt, ist, dass er bereits über die aktuelle Transformation hinausdenkt. Alle anderen arbeiten daran, das zu reparieren, was jetzt kaputt ist. Er gestaltet schon für das, was danach kommt.
"Ich bin am meisten gespannt auf das, was ich den Übergang zum proaktiven Agenten nennen würde", sagt er.
"Heute erleben die allermeisten von uns KI auf eine abfragende (pull-orientierte) Art. Ich gehe zu Claude oder Gemini oder ChatGPT. Ich frage etwas, und hole es mir raus."
Was wir zukünftig vermehrt sehen werden, ist push-orientierte KI. Zum Beispiel: Wenn ich dir all meinen Kontext gegeben habe, wenn du mit all meinen Daten verbunden bist, wenn du weißt, wie Dinge laufen – warum sollte ich zu dir kommen und dich um etwas bitten?
Du solltest in der Lage sein, es selbst zu erkennen und zu sagen: 'Ich habe diese Analyse für dich gemacht, und hier ist ein neues Segment von Menschen, das du gezielt ansprechen könntest. Möchtest du es nutzen?'
Für eine Führungskraft im Operationsbereich ist das der Grund, warum die Grundlagenarbeit über die diesjährigen KI-Ziele hinaus Bedeutung hat. Die Teams, die eine modulare Kontextarchitektur aufbauen, in der KI benötigte Informationen bedarfsgerecht aus verschiedenen Quellen zusammenzieht, definieren, wer was besitzt. Sie stellen auch sicher, dass Daten nicht funktionsbezogen abgeschottet sind – das schafft erst die Bedingungen dafür, dass ein solches Agentenverhalten funktioniert.
Teams, die KI auf bestehende Prozesse aufsetzen, bauen eine Decke ein, die von Einzelnen abhängig macht – das macht sie fragil und nur von kurzer Dauer.
Davis verankert die kurzfristige Perspektive daran, wie sein Team jedes Projekt abschließt. Bevor sie irgendwelche Veränderungen empfehlen, schlagen sie die Brücke zum Wert. Sie kartieren, wo Erhöhungen bei Konversionsraten, verbesserte Bindung und Pipeline-Beiträge zu erwarten sind. Und durch diesen Prozess erkennen sie, was für die Organisation entscheidend ist.
"Wenn es keinen hohen Wert hat, dann konzentrieren wir uns auf die Dinge, die es haben."
Organisatorische Unterstützung für die Neugestaltung von Prozessen erhält man dann, wenn jemand dafür verantwortlich ist, dass sie mit Ergebnissen verbunden wird, die dem Unternehmen bereits wichtig sind.
Verantwortlichkeit ist eine menschliche Entscheidung. Und kein Agent wird dies herausarbeiten können, ehe nicht die nötige Grundlage geschaffen wurde.
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