KI hat Ihr Marketing nicht ruiniert — Ihr Entscheidungsmodell war schon vorher defekt mit Colleen Goepfert
KI-Einführung: KI-Tools steigern die Aktivität, führen jedoch oft nicht zu besseren Geschäftsergebnissen und machen reine Betriebsprobleme sichtbar.
Der menschliche Faktor: Führungskräfte unterschätzen den menschlichen Aspekt für wirksame KI-Einführung, was zu Angst und Widerstand führt.
Entscheidungskompetenz: Ein gemeinsames Verständnis von Prioritäten und Risiken ist essenziell; diese Schlüsselkompetenz fehlt in vielen Organisationen.
Workflow-Neugestaltung: Erfolgreiche KI-Integration und -Ausrichtung erfordern ein Überdenken der grundlegenden Arbeitsabläufe, nicht nur neuer Tools.
Governance-Bedarf: Effektives KI-Governance fokussiert auf die Klärung der Entscheidungsstrukturen, während Organisationen über das Experimentierstadium hinausgehen.
Colleen Goepfert hat ein Muster in Unternehmen immer wieder beobachtet: Ein Führungsteam beschließt, KI einzuführen. Das Volumen steigt, die Geschwindigkeit nimmt zu. Und dann, leise, beginnen die Konversionen zu sinken. Der Fingerzeig richtet sich auf die Technologie. Doch wenn Goepfert kommt, um zu entschlüsseln, was tatsächlich vor sich geht, liegt die Ursache fast nie am Tool.
KI verstärkt wirklich schwache Entscheidungsmodelle. Sie bewegt sich schneller, als Organisationen tatsächlich Entscheidungen treffen können, was die Fehlanpassungen aufdeckt.
Goepfert ist Executive Strategic Advisor und Go-to-Market-Leaderin mit über 15 Jahren Erfahrung in der Begleitung von B2B-Technologieunternehmen durch komplexe Transformationen. Sie ist außerdem Gastgeberin des Build Without Chaos Podcasts und spricht mit Marketingverantwortlichen, Gründer:innen und Führungskräften, die in komplexen oder risikoreichen Kategorien agieren. Daher weiß sie genau, wie schädlich es sein kann, wenn etwas falsch läuft.
Ihre Analyse des aktuellen KI-Zeitpunkts ist teils Spiegel, teils Warnung. Unterm Strich gilt: Die Tools sind nicht das Problem. Oft hapert es an den zugrundeliegenden Arbeitsmodellen.
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Von der Experimentier- in die Betriebsebene
Für die meisten Marketingorganisationen folgte die Einführung von KI einem vertrauten Ablauf: Jemand fördert ein Pilotprojekt, Teams werden ermuntert, „probiert KI aus“, die Aktivitätsmetriken steigen, während sich die Geschäftsergebnisse kaum verändern. Goepfert hat das vergangene Jahr damit verbracht, Kunden aus diesem Muster herauszuführen, indem KI als Infrastrukturthema statt als reine Funktionserweiterung behandelt wurde.
Die größte Veränderung bestand darin, KI von einer Experimentierstufe zur Betriebsebene zu verschieben. Anstatt Teams aufzufordern, ‘probiert KI aus’, haben wir die Art und Weise, wie Recherchen, Segmentierung und Performanceanalyse durchgeführt werden, neu gestaltet, damit KI die Entscheidungsfindung im Vorfeld beschleunigt.
Das Ergebnis, sagt sie, waren kürzere Durchlaufzeiten und weniger reaktive Kampagnenentscheidungen. Für diese Umstellung brauchte es jedoch etwas, das die meisten Organisationen unterschätzen: Die Bereitschaft, zu hinterfragen, wie Arbeit tatsächlich genehmigt, überprüft und entschieden wird – noch bevor ein einziges Tool eingesetzt wird.
„Die eigentliche Arbeit besteht nicht darin, das Tool zu entwerfen, sondern darin, die Abläufe im Marketing und die Genehmigungsprozesse neu zu denken“, erklärt sie. „Das Design der Arbeitsabläufe ist wichtiger als das jeweilige Tool.“
Wo KI noch an ihre Grenzen stößt
Goepfert ist realistisch, wenn es um die Möglichkeiten der KI für Teams geht. Sie generiert effizient Optionen. Sie erkennt Muster und Signale schneller als jedes menschliche Team. Aber in einem kritischen Bereich bleibt sie konstant hinter den Erwartungen zurück – bei der Lösung von Zielkonflikten.
KI hat durchweg unterdurchschnittliche Ergebnisse geliefert, wenn Unternehmen erwarteten, dass sie Urteilsvermögen ersetzt, anstatt es zu unterstützen. Teams, die Veränderungen im Betriebsmodell übersprungen und versucht haben, KI über fehlerhafte Arbeitsabläufe zu legen, sahen minimale Auswirkungen. Das Problem lag nicht im Tooling — es war die Entscheidungsklarheit.
Dieser Unterschied zwischen dem Generieren von Optionen und der Auswahl zwischen ihnen steht im Mittelpunkt von Goepferts Beratungsarbeit. Sie verweist auf ein konkretes Beispiel, bei dem ein Kundenteam KI einsetzte, um Anzeigen- und Content-Texte zu skalieren – und dann beobachtete, wie die Konversionsraten sanken, da KI eine bereits lange bestehende Fehlanpassung nur beschleunigte.
"Eine Sache, über die ich mit diesen Führungskräften gesprochen habe, war die Fehlanpassung bei der Definition dessen, was ein qualifizierter Lead ist", erinnert sie sich. "KI beschleunigt diese Missverständnisse, die bisher übersehen wurden."
Sobald sich das Team auf diese Definition geeinigt hatte, stieg die Pipeline um 20 %. KI kann Ihnen helfen, ins Leere zu rufen, aber wenn Sie echte Menschen erreichen wollen, müssen Sie in Ihrem Denkprozess verwurzelt sein, um Klarheit zu schaffen.
Die menschliche Ebene, die Führungskräfte unterschätzen
Einer der konstantesten Befunde, die Goepfert mit ihren Kunden teilt, ist, dass die Einführung von Tools einfacher ist als der Wandel im Betrieb. Kombiniert man dies mit der Tatsache, dass Führungskräfte regelmäßig die benötigte menschliche Ebene unterschätzen, damit KI tatsächlich funktioniert, wird das Problem klar.
KI verändert Identitäten innerhalb von Marketingteams. Die Führungskräfte, die dies erfolgreich navigieren, sehen KI als Entwurfspartner oder als Redakteur, nicht als Ersatz. Das trägt dazu bei, Kreativität, Arbeitsabläufe und die Moral im Team wirklich zu erhalten.
Die Darstellung von KI als Kollaborateur statt als Ersatz bestimmt auch, ob Teams sich sicher genug fühlen, zu experimentieren, zu scheitern und zu iterieren. Dieses Thema taucht immer wieder in Gesprächen auf. In Abwesenheit von Sicherheit dominiert die Angst – sei es die Angst vor Überflüssigkeit, Bedeutungslosigkeit oder davor, die Fähigkeiten zu verlieren, die jemanden ursprünglich wertvoll gemacht haben.
"Im Moment gibt es eine Angst bei Menschen, die mit KI-Tools arbeiten und denken: Wenn das zu gut läuft, werde ich dann ersetzt?" merkt sie an. "Und ich denke, wir müssen das ablegen und anfangen, die tatsächliche Funktion von KI wirklich zu verstehen."
Ihre Antwort darauf ist Governance – jedoch nicht im bürokratischen Sinne, sondern als gemeinsames Verständnis darüber, wer was entscheidet, auf welcher Ebene und mit welchen Eingaben.
Führungskräfte erwarten Transformation ohne Governance”, sagt sie. “KI generiert Optionen für Sie. Aber sie ist darin schwach, Zielkonflikte aufzulösen. Und Führungskräfte müssen immer noch wissen, was sie auswählen sollen.
Die Fähigkeitslücke, über die niemand spricht
Wenn es ein Konzept gibt, das Goepferts Perspektive bestimmt, dann ist es die Entscheidungskompetenz. Es sollte eine gemeinsame organisationale Sprache rund um Prioritäten, Risiken und akzeptable Abwägungen geben. Ihrer Erfahrung nach ist diese Fähigkeitslücke entscheidender als jeder technologische Rückstand. Sie bemerkt: "Teams haben nicht deswegen Schwierigkeiten, weil ihnen KI-Fähigkeiten fehlen, sondern weil ihnen eine gemeinsame Sprache für Prioritäten, Risiken und akzeptable Kompromisse fehlt."
Es kann passieren, dass mehrere Abteilungen darum streiten, was ein akzeptables Risiko ist. Teams an der Front sind frustriert, wenn sie nicht gehört werden, und wenn Eskalationen ins Leere laufen, fehlt der Führung die Orientierung – alles steuert auf einen gefährlichen Weg zu. Goepfert ist in Organisationen gekommen, in denen auf jeder Ebene die gleiche Reibung herrschte, aber niemand hatte sie benannt.
"Ich bin reingelaufen und habe mit den Leuten an der Front gesprochen, und sie haben mir alle das Gleiche erzählt," sagt sie. "Sie eskalieren, was sie sehen, aber es führt zu nichts." Als sie dasselbe Muster der Führung sagte, waren auch diese untereinander uneinig, wie sie vorgehen sollten.
Das ist alles viel zu häufig – und ehrlich gesagt, auch die Lösung trifft das oft. Goepfert empfiehlt eine einfache Übung, bei der Ihr Team jede Woche die Prioritäten überprüft, selbst wenn es sich wiederholt anfühlt.
"Das schafft eine wirklich ruhige Organisation," sagt sie. "Und es sorgt dafür, dass jeder versteht, welche Rolle er hat und wie er zum Erfolg des Unternehmens beiträgt."
Was Führungskräfte als Erstes neu gestalten müssen
Gefragt, welches Marketing-System oder welchen Arbeitsablauf die meisten Führungskräfte aktiv überdenken sollten, ist Goepferts Antwort klar. Und (Überraschung!) es ist weder der Content-Kalender noch das Attributionsmodell oder der Tech-Stack. Stattdessen hebt sie die grundlegende Arbeit hervor.
Führungskräfte sollten neu gestalten, wie im Marketing Entscheidungen getroffen werden, nicht nur wie Arbeit ausgeführt wird. KI erzwingt ein Überdenken, wer was entscheidet, auf welcher Ebene und mit welchen Inputs. Ohne diese Klarheit beschleunigt KI nur die bestehende Verwirrung.
Das ist die Kernaussage von Build Without Chaos und reicht weit über das Marketing hinaus bis in das gesamte Betriebsmodell jeder schnell wachsenden Organisation. Der Podcast existiert, erklärt sie, weil insbesondere Wachstumsumfelder dazu neigen, Dringlichkeit mit Strategie zu verwechseln – und KI dieses Missverständnis inzwischen in nie dagewesener Geschwindigkeit beschleunigt.
"KI kann keine Abstimmung schaffen", sagt sie ganz offen. "Sie kann keine Einigung der Menschen auf Unternehmensziele herbeiführen. Deshalb werden wir in Unternehmen immer Menschen brauchen. Abstimmung wird nie irrelevant."
Die Grundlagen vor dem KI-Pilot
Gefragt, was sie gern gewusst hätte, bevor sie ihren ersten KI-Pilot startete, antwortet Goepfert klar und prägnant.
KI-Pilotprojekte scheitern leise, wenn niemand für das Ergebnis verantwortlich ist. Ohne klaren Entscheidungsverantwortlichen und eindeutige Erfolgsdefinition erzeugen Piloten Aktivität statt Wirkung.
Es ist eine Art Lektion, die erst im Rückblick sichtbar wird und die die meisten Organisationen gerade noch in Echtzeit lernen. Für Goepfert ist das Zeichen, dass eine Organisation bereit ist, über die Experimentierphase hinauszugehen, nicht die Komplexität ihrer Tools, sondern die Klarheit ihrer Entscheidungsstrukturen.
„Die nächste Phase, in die die KI meiner Meinung nach gehen wird, dreht sich weniger um Adaption und Experimente, sondern mehr um Steuerung und Priorisierung“, sagt sie. „Wir können beginnen zu verstehen, was wir priorisieren und was am besten für unser Unternehmen und das Pipeline-Wachstum ist.“
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