Das Muster hinter jeder KI-Enttäuschung
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Dynamik: KI ermöglicht schnelle Erfolge, kann jedoch vorhandene Probleme im Arbeitsablauf ohne solides Fundament noch verschärfen.
Arbeitsablauf: Effektives Marketing erfordert es, Arbeitsabläufe vor Tools zu priorisieren, um nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.
Kosten des Scheiterns: Fehlimplementierung und Ineffizienzen können zu erheblichen versteckten Kosten führen, die über den Tool-Preis hinausgehen.
Übergaben: Ineffiziente Übergaben zwischen Teams können Kampagnen verzögern und so die Vorteile von KI schmälern.
Zuerst neu gestalten: Bevor KI-Tools eingeführt werden, sollten Schwachstellen im Workflow identifiziert und behoben werden, um einen höheren ROI zu erzielen.
Das Erste, was eine neue Marketingführungskraft zeigen muss, ist Kompetenz. Um dynamisch voranzukommen, liegt der Einsatz von KI auf der Hand – KI in die Arbeitsabläufe zu integrieren, ist ein Selbstläufer. Sie ist schnell einsatzbereit, für das Führungsteam sichtbar und lässt sich leicht als Mehrwert darstellen.
Doch es gibt eine tückische ROI-Lücke. Und selbst wenn die Tools implementiert sind, hinken die Ergebnisse oft dem Versprechen hinterher.
Für viele Marketers besteht die Herausforderung darin, dass Arbeitsabläufe von vornherein fragmentiert sind. Stückwerk-Plattformen, die ein kohärentes Verständnis ermöglichen sollen, können das nicht leisten, und KI beschleunigt nur die Ungenauigkeiten. Für die Dysfunktion ist keine einzelne Person verantwortlich – KI legt lediglich das Organisationsgeschehen unter das Mikroskop.
Als Führungskraft im Marketing werden Sie vermutlich mehr Zeit darauf verwenden, einzelne KI-Anwendungsfälle zu steuern, als das Gesamtkonzept eines ROI zu belegen. Und damit sind Sie nicht allein.
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Das Muster, erst das Tool auszuwählen und dann nach den spezifischen Engpässen zu suchen, zieht sich durch Unternehmensgrößen, Plattformen und Branchen. Die Kosten werden so gut wie nie korrekt zugeordnet.
Die Kosten der falschen Schuldzuweisung
Jedes Marketingteam, das Sie kennen, hat inzwischen irgendwo im Arbeitsablauf einen Agenten im Einsatz. Sobald jeder nur noch immer wieder einem Chatbot Hinweise gibt, ist es leicht, zuerst den Arbeitsablauf zu beschuldigen. Dann gibt man der Plattform oder dem Anbieter die Schuld und beginnt, Alternativen zu prüfen.
Akande Davis hat diese Abfolge unzählige Male bei Unternehmen mit einem Umsatz von zwischen 100 Mio. $ und 500 Mio. $ beobachtet und weiß, wo es scheitert. Einer Plattform werden Fehler angelastet, die ganz woanders ihren Ursprung haben. Das Team migriert – und die gleichen Probleme tauchen im neuen Tool wenige Monate später wieder auf.
"Neun von zehn Mal", sagt er, "wurde es schlecht implementiert oder das Team beim Kauf des Produkts nicht so befähigt, wie es sein sollte."
Davis ist VP of Operations bei GNW Consulting, einer Agentur, die mit mittelständischen und Großunternehmen im B2B-Bereich bei Adobe-, HubSpot- und Salesforce-Implementierungen zusammenarbeitet.
Seine Firma hat einen Bericht erstellt, der die Kosten dieses Kreislaufs beziffert, und der Kaufpreis des Tools erwies sich dabei als geringste Zahl auf dem Papier.
"Die Kosten sind nicht nur das, was Sie für das Produkt zahlen. Es sind die verlorene Zeit, die entgangenen Umsätze, die Prozessineffizienzen – all das führt zu einem wirklich großen, aggregierten Kostenblock des Scheiterns, der CMOs ihren Job kosten kann."
Warum der Arbeitsablauf die eigentliche Herausforderung ist
Diese Diskrepanz zeigt sich auch in aktuellen Umfragedaten.
Der State of Marketing-Bericht von Salesforce befragte bis November 2025 insgesamt 4.450 Marketingverantwortliche und fand heraus, dass derzeit lediglich 13 % der Marketingteams agentische KI nutzen.
Und das, obwohl die meisten, die sie nutzen oder planen, echte ROI-Steigerungen erwarten. Die Lücke besteht in der fehlenden Arbeitsablaufbereitschaft.
Leistungsstarke Marketers haben mit 2,4-mal höherer Wahrscheinlichkeit als andere eine Vereinheitlichung ihrer Datenquellen erreicht. Außerdem müssen Marketingabteilungen im Schnitt etwa sieben verschiedene Datenquellen verknüpfen, bevor ein Agent darauf zuverlässig zugreifen kann. Ein Agent, der einen fehlerhaften Prozess umsetzt, hält nicht inne, um nachzudenken – er verschärft das Problem.
Liza Adams, eine Interims-CMO, die Unternehmen durch KI-Transformationen begleitet, hat eine Theorie, warum der Arbeitsablauf kaum verändert wird, selbst wenn alle zustimmen, dass es nötig wäre.
"KI ist nicht das Schwierige", sagt sie. "Es sind die Menschen."
Sie beschreibt eine Kluft zwischen zwei Zuständen: Auf der einen Seite beantwortet eine Chatbox jede Frage, auf der anderen ist ein Agent bereits vollständig in den End-to-End-Arbeitsablauf integriert.
Ein Team darauf zu trainieren, ein Modell gut zu prompten, ist relativ einfach. Von ihnen zu verlangen, einen Prozess, den sie seit Jahren gleich durchführen, umzugestalten – und darauf zu vertrauen, dass der Agent sie weiterhin braucht – ist eine ganz andere Form von Arbeit.
Das ist die Ebene, die die meisten Führungskräfte unterschätzen. KI-Trainings enden meist bei Funktionen: Was ein Tool zusammenfassen oder entwerfen kann.
Die Mitarbeitenden lernen, KI einzusetzen, ohne zu sehen, wie ihre eigene Rolle aussieht, wenn KI in den Arbeitsablauf integriert ist und nicht nur am Ende drangehängt wird. Adams benennt genau diese Lücke als das eigentliche Hindernis – nicht die allgemeine Veränderungsresistenz, auf die üblicherweise verwiesen wird.
Adams fasst zusammen, was sich von letztem zu diesem Jahr verändert hat, mit einem Wort: Neu denken. Sie beschreibt 2025 als das Jahr des Tempos und der Tat, in dem der Auftrag einfach lautete: Mach irgendetwas mit KI.
Die eigentliche Arbeit beginnt jetzt, wenn sich die Frage von „Nutzt das Team KI?“ zu „Kann sich das Team die eigene Arbeit anders vorstellen, wenn ein Agent einen Teil übernimmt?“ verschiebt.
„KI ist jetzt Teil unserer Arbeitsweise,“ sagt sie. „Wir können ohne sie nicht mehr arbeiten.“ Das ist eine langsamere Veränderung als ein bloßer Toolwechsel – und genau diese Veränderung lassen die meisten Einführungen aus.
Wie es aussieht, diese Lücke zu überwinden
Yael Abbukkis hatte diese Hürde längst gemeistert, als sie darüber sprach. Die CMO von Lusha baute ihr Team innerhalb von neun Monaten auf Basis genau dieser Erkenntnis um und stellte von funktionsbasierten auf workflowbasierte Strukturen um.
Ihre Anweisung an das Team war einfach und lautete: „Ich möchte nicht, dass ihr an einem Brief arbeitet. Stattdessen sollt ihr eine Maschine bauen, mit der Marketing zehnmal so schnell möglich ist.“
Das Ergebnis: 16 % ICP-Wachstum im Jahresvergleich bei gleichzeitiger Reduzierung der Ausgaben für Paid Media um 50 %.
Das Ergebnis: Automatisiertes Monitoring der Wettbewerber-Websites auf nicht kommunizierte UI- oder Preisänderungen. Außerdem wurde ein Komplett-Kampagnensystem veröffentlicht, das aus einer Eingabe umgehend einsatzfähige Texte, Creatives und plattformspezifische Werbemittel erstellt. Das ICP-Wachstum erreichte 16 % im Jahresvergleich, während die Paid-Media-Ausgaben halbiert wurden.
Abbukkis weiß, was andere Teams davon abhält, dorthin zu gelangen.
„Die meisten Führungskräfte machen den Fehler, KI auf eine bereits fehlerhafte Grundlage zu schichten“, sagt sie. „KI spiegelt die Qualität des Systems wider, in das sie integriert ist. Wenn die Daten fragmentiert und die Zielgruppen sehr breit sind, hilft KI nur dabei, schneller in die falsche Richtung zu gehen.“
Wo anfangen?
Man muss herausfinden, wo die Arbeit wirklich ins Stocken gerät – und nicht, wo man das nur vermutet.
Definiere, wer jeden Schritt verantwortet, bevor weiter automatisiert wird. Bewerte, wer die Arbeit anfordert, sie prüft, freigibt und an welchen Stellen weiterhin Menschen gefragt sind.
Sind Zuständigkeiten und Rollen geklärt, wird die Toolauswahl zur reinen Abstimmungsaufgabe, kein Glücksspiel mehr. Abbukkis' Ratschlag, um voranzukommen, ist konkret umsetzbar.
„Wähle einen wichtigen Workflow und baue ihn von Anfang bis Ende neu auf. Lead-Routing, ICP-Targeting, Datenanreicherung – such dir einen Prozess aus. Wenn ein System sauber läuft, ergibt sich die Diskussion über weitere Schritte von allein.“
Abbukkis nennt das System ihres Teams immer noch „eine Maschine“. Sie hat sie selbst aufgebaut, jede Übergabe kartiert, bevor KI zum Einsatz kam. Die meisten Teams, die heute bereits mit Agenten arbeiten, könnten das Gleiche bauen, wenn sie ihren Workflow zuerst genau abbilden, bevor sie ihn automatisieren.
Diese Zahlen kamen nicht nur durch ein besseres Tool zustande. Sie haben das Tool genutzt, um ein maßgeschneidertes Workflow-System zu entwickeln, das Reibungsverluste reduziert.
Falls Sie sich fragen, ob solche Ergebnisse wiederholbar sind – Abbukkis benennt klar den größten Stolperstein.
„Die meisten Führungskräfte machen den Fehler, KI auf eine bereits fehlerhafte Grundlage zu schichten. KI spiegelt die Qualität des Systems wider, in das sie integriert ist. Wenn die Daten fragmentiert und die Zielgruppen sehr breit sind, hilft KI nur dabei, schneller in die falsche Richtung zu gehen.“
Ihre Wettbewerber können vielleicht die gleichen Tools lizenzieren – aber nicht die Workflows nachbauen, die nur Sie entwickeln können.
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