Marketing-Vizepräsidentin entschlüsselt die KI-Marketing-Workflows, die ihre Organisation antreiben

Kathleen Booth ist Marketing-VP bei Sequel.io, wo sie sich auf KI-orientiertes und markenorientiertes Marketing konzentriert. Sie ist außerdem die Gründerin des Newsletters Code Meets Creed, in dem sie untersucht, wie man KI-orientiert wird, ohne ausschließlich auf KI zu setzen.

Wir haben uns mit Kathleen zusammengesetzt, um zu erfahren, wo KI für Marketingteams einen Vorteil darstellt – und wo sie ein Risiko ist. Dabei erläuterte sie ihre nützlichsten KI-Marketing-Workflows. Das hat sie gesagt.

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 habe als Gründerin angefangen.

Ich habe Quintain Marketing aufgebaut und mehr als ein Jahrzehnt lang geleitet und dabei mit Unternehmen aus völlig unterschiedlichen Branchen gearbeitet. Diese Erfahrung hat meine Vorstellung von Wachstum stärker geprägt als alles andere. Wenn man der Arbeit so nah ist, erkennt man, was Ergebnisse bringt, und ich habe immer wieder dasselbe Muster beobachtet: Die Mechanismen des Marketings ändern sich ständig, aber die Grundlagen bleiben bestehen. Vertrauen, Klarheit und Relevanz setzen sich immer durch.

Nachdem ich die Agentur verlassen hatte, übernahm ich Führungsrollen in Unternehmen, unter anderem bei Pavilion, wo ich aus nächster Nähe beobachten konnte, wie Tausende von Führungskräften für Markteinführung mit Veränderungen umgingen. Dort wurde mir klar, dass die alten Vorgehensweisen nicht mehr funktionierten. Die Funnels wurden unübersichtlicher, die Kanäle waren gesättigt und Käufer schwerer zu erreichen – und noch schwerer zu überzeugen.

Jetzt, bei Sequel.io, befinde ich mich mitten in einer zweiten Neuausrichtung. Ich kam mit dem Auftrag, das Marketing von Grund auf auf eine KI-orientierte und markenorientierte Weise aufzubauen. Das Unternehmen wächst schnell – wir haben unseren Umsatz im letzten Jahr verdreifacht – und verfügen über einen starken Produkt-Markt-Fit mit einem stark differenzierten Produkt. Ich habe also Glück, und der Wind steht in den Segeln meines Marketings.

Bei Sequel ist KI nicht einfach nur ein weiteres Tool oder ein weiterer Kanal. Sie verändert, wie wir arbeiten, wie wir Inhalte erstellen und wie Käufer uns bewerten. Sie verkürzt den Vertriebszyklus, senkt die Kosten der Produktentwicklung und hilft uns, neue Produktveröffentlichungen in einem unglaublichen Tempo auf den Markt zu bringen. Gleichzeitig überschwemmt KI den Markt mit mehr Lärm als je zuvor, was ein Paradoxon erzeugt.

Je mehr Inhalte wir produzieren können, desto wertvoller werden Geschmack, Urteilsvermögen und menschliche Verbindung. Ich beschäftige mich in meinem Substack-Newsletter Code Meets Creed mit diesem Thema. Es geht nicht nur darum, wie man KI einsetzt, sondern auch darum, wie man durch sie führt. Wie man Teams aufbaut, die KI-orientiert sind, ohne ausschließlich auf KI zu setzen. Wie man in einem Moment, der Geschwindigkeit und Skalierung belohnt, Marke, Kreativität und Ethik bewahrt.

Wenn es einen roten Faden in meiner Karriere gibt, dann diesen: Ich bin von der Umsetzung von Marketing über dessen Leitung dazu gelangt, neu zu überdenken, was Marketing in einer von KI geprägten Welt bedeutet. Ich glaube nicht, dass wir am Ende dieser Transformation angekommen sind. Ich denke, wir stehen noch ganz am Anfang und finden alle in Echtzeit heraus, wie es funktioniert.

Ein schlankes, hocheffizientes Marketingteam

Ich leite das Marketing und die Geschäftsentwicklung bei Sequel.io, und es handelt sich bewusst um ein schlankes, hocheffizientes Team.

Wir sind ein durch Venture-Kapital finanziertes Unternehmen in der Finanzierungsrunde der Serie A, daher ist die Organisation nicht groß. Sie umfasst eine Handvoll festangestellter Marketingmitarbeiter, zwei BDRs sowie eine Mischung aus Unterstützung durch Teilzeitkräfte und Agenturen. Unser Aufgabenbereich ist jedoch breit gefächert. Wir verantworten Marke, Nachfragegenerierung, Produktmarketing, Marketing vor Ort und Partnermarketing sowie Outbound-Marketing. Die Funktionen sind nicht klar voneinander getrennt; es handelt sich um ein System, das 100 % der Pipeline des Unternehmens generiert.

Wir haben uns bewusst von bezahlten Kanälen abgewandt und uns auf das konzentriert, was derzeit Vertrauen und Pipeline für uns aufbaut: Branchenveranstaltungen, Dinner für Führungskräfte, Outbound-Marketing, Partnerschaften und organische soziale Medien. Die Suche entwickelt sich für uns weiter, insbesondere da KI die Auffindbarkeit verändert. Außerdem investieren wir stark darin, unser eigenes Produkt in einen Kanal zu verwandeln, indem wir Engagement-Daten nutzen, um unsere Markteinführungsaktivitäten voranzutreiben.

Die Komplexität liegt nicht in der Größe, sondern im Anspruch. Wir positionieren das Unternehmen neu: weg von einer Webinarplattform hin zu einer KI-gestützten Interaktionsebene für die Website. Gleichzeitig bauen wir eine KI-orientierte Marketingorganisation auf. Das bedeutet, neu zu überdenken, wie Arbeit erledigt wird, wo Menschen den größten Mehrwert schaffen und wie sich Urteilsvermögen und Geschmack neben Automatisierung operationalisieren lassen.

Was wir aufbauen, steht beispielhaft für die Richtung, in die sich Marketingorganisationen entwickeln. Wir beobachten, dass sich die Pipeline verdoppelt oder sogar verdreifacht, ohne dass die Ausgaben oder die Mitarbeiterzahl entsprechend steigen. KI sorgt für diesen Hebel – nicht als Ersatz für Menschen, sondern als Multiplikator ihrer Kräfte. Das zeigt sich in Kennzahlen, die früher weniger wichtig waren, insbesondere im ARR pro FTE. Für mich entwickelt sich dies zu einem der deutlichsten Signale für die Effektivität des Marketings 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 größten Beispiele, die mir in den Sinn kommen:

Neudefinition des Inhaltsmarketing-Prozesses

Die größte Veränderung bestand nicht in der Einführung von KI-Tools, sondern darin, wie Arbeitsabläufe funktionieren. Wir sind bei Inhalten zu einem „Klammermodell“ übergegangen. KI sitzt in der Mitte, aber Menschen verantworten die beiden Enden. Jeder Inhalt beginnt mit einer Perspektive einer realen Person. Anschließend bündelt die KI diese Überlegungen und erstellt einen ersten Entwurf. Bevor etwas veröffentlicht wird, formt, verfeinert und hinterfragt ein Mensch den Inhalt.

Das hat die Rolle von Marketingfachleuten schnell verändert. Weniger Zeit damit verbringen, auf eine leere Seite zu starren, mehr Zeit mit Nachdenken, Überarbeiten und dem Treffen von Einschätzungen. Das Ergebnis ist schneller, wirkt aber auch bewusster, weil es von Anfang an auf einer echten Perspektive basiert.

Probleme bei ICPs und der Kommunikation aufdecken

Eine weitere große Veränderung betraf die Strukturierung unserer Unternehmensüberzeugungen. Wir haben Schulungsdokumente erstellt, die als zentrale Quellen der Wahrheit für unsere Personas, unser ICP, unsere Kommunikation und unsere Markenstimme dienen. Das klingt grundlegend, war aber eine der wirkungsvollsten Maßnahmen, die wir umgesetzt haben.

Die KI hat deren bisherige Unschärfe offengelegt. Wenn die Eingaben nicht klar sind, brechen die Ergebnisse zusammen.

Heute erfüllt diese gemeinsame Grundlage mehrere Funktionen gleichzeitig. Sie sorgt für Konsistenz in allem, was wir vermarkten. Sie beschleunigt die Einarbeitung, weil neue Mitarbeitende einen klaren Ausgangspunkt haben. Und sie ermöglicht es dem gesamten Team, mit KI schneller zu arbeiten, weil wir alle von denselben Definitionen ausgehen.

Kapazitäten neu denken

Die dritte Veränderung betrifft unsere Sicht auf Kapazitäten. Im Marketing gab es schon immer Einschränkungen. Es gibt nie genug Zeit oder Mitarbeitende, aber früher bestand die Standardreaktion darin, weniger zu priorisieren oder mehr Personal zu fordern. Jetzt lautet die erste Frage anders: „Kann das automatisiert werden?“

Wir haben begonnen, jeden Arbeitsablauf aus der Perspektive der zu erledigenden Aufgaben zu betrachten. Welche einzelnen Schritte gibt es, und welche erfordern tatsächlich menschliches Urteilsvermögen statt Mustererkennung oder Synthese? KI ersetzt die Arbeit nicht, aber sie verändert, wofür Menschen ihre Zeit einsetzen.

Diese Veränderung ist subtil, bewirkt aber viel. Sie bringt uns dazu, die Teile der Arbeit zu schützen, die Geschmack, Kontext und Kreativität erfordern, und den Rest konsequent zu automatisieren.

Wie KI dynamische Wettbewerbsinformationen ermöglichen kann

Wir haben einen unserer nützlichsten Arbeitsabläufe rund um Wettbewerbsinformationen aufgebaut. Früher war er manuell und uneinheitlich. Jemand überprüfte regelmäßig die Websites von Wettbewerbern, überflog Pressemitteilungen und aktualisierte vielleicht ein oder zwei Folien. Wenn die Informationen in Verkaufsgesprächen ankamen, waren sie bereits veraltet.

Heute handelt es sich um ein wöchentliches, KI-gestütztes System, das durchgängig läuft.

Zunächst überwacht die KI kontinuierlich. Sie erfasst Aktualisierungen auf den Websites der Wettbewerber, Produktseiten, Preisänderungen, Stellenausschreibungen, Finanzierungsnachrichten, Kundenankündigungen und Inhalte. Statt dass jemand nach Signalen sucht, bringt die KI die Signale zu uns.

Anschließend fasst die KI zusammen, was wichtig ist. Nicht nur, was sich geändert hat, sondern auch, warum es wichtig ist. Bewegt sich ein Wettbewerber in Richtung größerer Unternehmen? Verändert er seine Positionierung? Startet er in einer neuen Kategorie? Stellt er Mitarbeitende für eine Fähigkeit ein, die auf eine Änderung des Produktfahrplans hindeutet?

Daraus entsteht ein wöchentlicher Bericht zu Wettbewerbsinformationen für das gesamte Unternehmen. Er ist verständlich, pointiert und konzentriert sich auf Auswirkungen statt nur auf Informationen.

Der wichtigere Teil geschieht jedoch im Hintergrund. Dieselben Ergebnisse fließen in strukturierte Wissensdateien zu Wettbewerbern ein. Jeder Wettbewerber verfügt über ein lebendiges Profil, das wöchentlich aktualisiert wird. Positionierung, Stärken und Schwächen, Produktfähigkeiten, Preissignale, Ziel-Personas und aktuelle Entwicklungen. Vertrauen, Klarheit und Relevanz werden immer gewinnen.

Diese Dateien treiben anschließend alles Weitere an, darunter sich selbst aktualisierende Wettbewerbsübersichten, Vertriebspräsentationen, die ohne manuelle Überarbeitung aktuell bleiben, und Rahmenwerke für den Umgang mit Einwänden, die widerspiegeln, was gerade auf dem Markt geschieht – und nicht, was vor sechs Monaten noch zutraf. Auch die Arbeit an Kommunikation und Positionierung im Marketing greift auf dieselbe Quelle zurück.

Wettbewerbsinformationen werden so zu einem dynamischen System statt zu einem statischen Dokument. Die KI übernimmt die Überwachung und Synthese in großem Maßstab. Menschen prüfen, verfeinern und entscheiden, worauf sie reagieren.

Das Ergebnis ist, dass das gesamte Unternehmen mit einem aktuelleren, gemeinsamen Verständnis des Marktes arbeitet. Der Vertrieb geht besser vorbereitet in Gespräche, ohne jedes Mal eine separate Vertriebsschulung zu benötigen, wenn sich etwas ändert.

Kathleens Gedanken

Die KI übernimmt die Überwachung und Synthese in großem Maßstab. Menschen prüfen, verfeinern und entscheiden, worauf sie reagieren. 

Warum Marketingfachleute zu Systemen wechseln müssen

Die Kampagnenumsetzung ist reif für eine Neugestaltung mit einem KI-orientierten Ansatz.

Die meisten Teams führen Kampagnen noch immer so durch wie vor einigen Jahren: linear, kanalspezifisch, langsam zu starten und anzupassen.

Dieses Modell versagt in einer durch KI erweiterten Welt.

Wir haben damit begonnen, Kampagnen als Systeme statt als einmalige Markteinführungen neu zu gestalten. Jede Kampagne beginnt mit einer zentralen Sichtweise, aber von dort aus hilft uns KI, fast unmittelbar ein vollständiges Set an Assets für verschiedene Kanäle zu erstellen. E-Mails, Vertriebssequenzen, Landingpages, Social-Media-Varianten, Anbindungen an Veranstaltungen. Nicht perfekt, aber ausreichend, um schnell auf den Markt zu kommen.

Die größere Veränderung findet nach dem Start statt. Statt eine Kampagne live zu schalten und auf Ergebnisse zu warten, speisen wir kontinuierlich Leistungsdaten zurück in das System. KI hilft dabei, diese Daten zusammenzufassen, und schlägt vor, wo Anpassungen vorgenommen werden sollten – von Botschaften und Zielgruppenansprache bis hin zu Abfolge und Timing –, sodass sich die Kampagne nahezu in Echtzeit weiterentwickelt.

Wir haben zwei klare Ergebnisse festgestellt. Erstens: Geschwindigkeit. Kampagnen, deren Planung und Einführung früher Wochen gedauert haben, werden jetzt innerhalb von Tagen umgesetzt. Zweitens: Lerngeschwindigkeit. Wir führen mehr Tests durch, erhalten schneller Feedback und optimieren, während die Kampagne noch läuft, statt erst nach ihrem Ende eine Nachanalyse durchzuführen.

Der Prozess ist nicht vollständig autonom. Menschen entscheiden weiterhin, was getestet und geändert wird, aber das System ist enger verzahnt. Und es erzwingt eine andere Denkweise – wir führen keine Kampagnen mehr ein, sondern verwalten lebendige Systeme, die mit der Zeit besser werden.

Wenn KI Daten interpretiert, übernehmen Menschen das Urteilsvermögen

Betrachtet es nicht als die Frage, was KI im Gegensatz zu Menschen tut. Es geht vielmehr darum, wo Urteilsvermögen wichtig ist und wo nicht.

KI ist inzwischen ein wesentlicher Bestandteil all dessen, was von Zusammenfassung, Mustererkennung oder Geschwindigkeit profitiert. Wir nutzen sie, um Interaktionsdaten aus unseren Webinaren und von unserer Website zu analysieren, Signale auf Konto- und Kontaktebene sichtbar zu machen und dabei zu helfen, zu priorisieren, worauf sich der Vertrieb konzentrieren sollte. Sie unterstützt Recherche, Wettbewerbsanalyse, SEO-Struktur, Kampagnenplanung und die Erstellung erster Entwürfe für Inhalte und Vertriebsansprache.

Sie prägt zunehmend auch unseren Ansatz für Timing und Relevanz: Welche Themen finden Anklang, welche Konten werden aktiver und wo sollten wir verstärkt ansetzen? Eine solche Signalverarbeitung hat früher Tage gedauert. Jetzt erfolgt sie nahezu in Echtzeit.

Die wichtigen Entscheidungen bleiben jedoch den Menschen vorbehalten. Dazu gehören Positionierung, Erzählweise und Markenstimme: Was wir sagen, und ebenso wichtig, was wir nicht sagen. Dafür ist Kontext erforderlich, der nicht in einem Datensatz enthalten ist. Dafür braucht es Gespür.

Dasselbe gilt für die Priorisierung auf höchster Ebene: Worauf wir setzen, welche Märkte wir angehen und wie wir kurzfristige Vertriebspipeline und langfristige Marke ausbalancieren. KI kann diese Entscheidungen unterstützen, sollte sie aber nicht treffen.

Alles, was Vertrauen betrifft, bleibt ebenfalls menschlich. Beziehungen zu Kunden, Gespräche mit Führungskräften und der Aufbau einer Community – die Nuancen dieser Interaktionen sind wichtig. Man kann das nicht auslagern, ohne genau das zu beschädigen, was man aufzubauen versucht.

Die Grenze ist also nicht festgelegt, aber das Prinzip bleibt gleich. Wenn es bei der Arbeit um die Verarbeitung von Informationen, die Skalierung von Ergebnissen oder das Erkennen von Mustern geht, sollte KI den Großteil davon übernehmen. Wenn es um Urteilsvermögen, Gespür oder Vertrauen geht, bleibt sie menschlich.

Die Nachteile des Einsatzes von KI im Marketing

Der offensichtlichste Vorteil von KI sind Output und Effizienz.

Wir führen mehr Kampagnen durch, produzieren mehr Inhalte, veröffentlichen mehr Produkte und unterstützen den Vertrieb schneller, ohne zusätzliche Mitarbeitende einzustellen. Das führt zu einer deutlichen Steigerung der Pipeline-Abdeckung bei relativ konstanten Ausgaben. Die genauen Zahlen entwickeln sich noch, aber wir haben einen Zuwachs festgestellt, der es uns ermöglicht, die Pipeline zu verdoppeln, bevor ein Druck entsteht, das Team ebenfalls zu verdoppeln. Das war vorher nicht möglich.

KI verkürzt außerdem die Durchlaufzeiten. Aufgaben, die früher Tage gedauert haben, dauern jetzt Stunden. Kampagnen kommen schneller auf den Markt. Die Nachverfolgung durch den Vertrieb ist konsequenter. Wir reagieren nahezu in Echtzeit auf Marktveränderungen, statt mit den Erkenntnissen des vergangenen Monats zu arbeiten. Unser BDR-Team ist ein gutes Beispiel dafür: Früher verbrachten die Mitglieder jeden Montag mit der Vorbereitung auf die Vertriebsansprache. Das nahm jede Woche einen ganzen Tag in Anspruch. Jetzt kommen sie montags und beginnen sofort mit der Vertriebsansprache. Das entspricht einer Effizienzsteigerung von 20 %, was enorm ist.

Aber es gibt auch Zielkonflikte.

Der größte Zielkonflikt besteht darin, dass die Anforderungen an die Qualität steigen. Wenn alle mehr produzieren können, sinkt die durchschnittliche Qualität. Wir sehen mehr generische Inhalte und mehr Gleichförmigkeit. Wenn wir nicht vorsichtig sind, können wir Mittelmäßigkeit sehr schnell skalieren.

KI verschiebt außerdem die Engpässe. Die Produktion ist nicht länger der begrenzende Faktor; das Urteilsvermögen ist es. Bearbeitung, Gespür und Entscheidungsfindung nehmen nun unverhältnismäßig viel Zeit in Anspruch. Nicht jeder passt sich selbstverständlich an diese Veränderung an.

Außerdem besteht das Risiko einer trügerischen Sicherheit. KI kann etwas richtig klingen lassen, selbst wenn es das nicht ist. Ohne fundierte Fachkenntnisse oder klare Sichtweisen veröffentlichen wir leicht Arbeit, die ausgereift wirkt, aber keine Substanz hat.

Die Gesamtauswirkung ist positiv, bringt aber Herausforderungen mit sich. Wir gewinnen Einfluss, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, übernehmen aber auch die Verantwortung, bewusster darauf zu achten, wie gute Ergebnisse aussehen, und sie disziplinierter zu schützen.

Warum KI die aktuelle Denkweise infrage stellt

KI hat mich dazu gezwungen, die Vorstellung aufzugeben, dass mehr Inhalte automatisch mehr Ergebnisse bedeuten. Während des größten Teils meiner beruflichen Laufbahn glaubte ich implizit, dass etwas Wirkung zeigen würde, wenn ich nur genug produzierte. Über Blogs, E-Mails, Kampagnen usw. hinweg war die Menge ein Ersatzmaß für den Schwung. Dieser Ansatz spiegelt jedoch fehlerhafte Entscheidungsrahmen wider, auf die sich viele Marketingteams noch immer stützen.

KI hat diese Annahme schnell widerlegt. Heute kann jeder Inhalte in großem Maßstab produzieren. Der Grenznutzen eines weiteren Inhalts ist nahezu auf null gesunken, wenn er nichts Originelles oder Bedeutsames aussagt.

Der Vorteil hat sich verschoben. Es geht nicht mehr darum, wer am meisten erstellen kann. Es geht darum, wer etwas erstellen kann, das Aufmerksamkeit verdient.

Das hat eine Veränderung unserer Arbeitsweise erzwungen. Wir verbringen weniger Zeit mit der Frage „Wie produzieren wir mehr?“ und mehr Zeit mit der Frage „Ist das eigenständig? Spiegelt es eine echte Perspektive wider? Würde es irgendjemanden interessieren, wenn es das nicht gäbe?“

KI hat Inhalte nicht als Kanal zerstört; sie hat lediglich die Illusion beseitigt, dass die Menge die Lösung sei.

KI stößt dort an ihre Grenzen, wo es am wichtigsten ist

KI ist in den Bereichen hinter den Erwartungen zurückgeblieben, die großartiges Marketing ausmachen. Ich hatte erwartet, dass KI stärker bei der Differenzierung helfen würde. Das hat sie nicht. Wenn überhaupt, hat sie das Gegenteil bewirkt. Wenn alle ähnliche Werkzeuge verwenden, die mit ähnlichen Daten trainiert wurden, beginnen die Ergebnisse, sich anzugleichen. Man erhält Inhalte, die technisch korrekt, aber langweilig sind. Sie beantworten die Frage, bringen einen aber nicht dazu, sich dafür zu interessieren.

Dann ist da noch die Marke. KI kann eine Stimme nachahmen, wenn man sie ausreichend gut trainiert, aber sie entwickelt keine eigene. Ihr fehlen Geschmack und Überzeugung. Diese Dinge entstehen durch gelebte Erfahrung, durch das Treffen von Entscheidungen und das Leben mit den Konsequenzen.

Ein gutes Beispiel war unser Versuch, KI zum Umschreiben unserer Startseite einzusetzen. Wir gaben ihr alles. Unsere Positionierung, Produktdetails, ICP, den Kontext zu Wettbewerbern und sogar Beispiele für Botschaften, die uns gefielen. Auf dem Papier hatte sie alle Zutaten, die nötig waren, um etwas Starkes zu produzieren. Und das Ergebnis war … gut.

Es sagte die richtigen Dinge über unser Produkt und unsere Kategorie aus und hätte sich im Vergleich zu vielen Wettbewerbern durchaus behauptet.

Aber genau das war das Problem – es klang wie die Startseiten vieler unserer Wettbewerber. Es hatte keine Schärfe. Keine Spannung. Keine Perspektive, die einen innehalten und denken ließ: „Das ist anders.“ Es erklärte, was wir tun, ließ einen aber nicht spüren, warum es wichtig war, und schuf keine bedeutungsvolle Abgrenzung zu den Wettbewerbern.

Am Ende verwendeten wir Teile davon als Ausgangspunkt, aber die endgültige Version erforderte erheblichen menschlichen Eingriff. Wir schrieben Überschriften neu, schärften die Erzählung, brachten deutlichere Meinungen ein und gingen viel bewusster damit um, was wir hervorhoben und was wir wegließen.

Diese Erfahrung hat meine Sicht auf KI in der Markenarbeit verändert. KI ist sehr gut darin, Kompetenz zu erreichen. Darin, Eigenständigkeit zu erreichen, ist sie nicht besonders gut. 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 weniger verändert als dessen Entwicklung. Vor ein oder zwei Jahren hätten wir bei steigenden Pipeline-Zielen zusätzliche Stellen geschaffen: einen Produktvermarkter, einen Lifecycle-Vermarkter, eine Person für Veranstaltungen im Außendienst. Marketingteams sind traditionell auf diese Weise gewachsen.

Das haben wir nicht getan. Stattdessen haben wir unser bestehendes Team durch KI ergänzt und die Grenzen dessen ausgelotet, was wir ohne zusätzliche Mitarbeiter erreichen können. Dadurch mussten wir disziplinierter darin werden, was tatsächlich einen Menschen erfordert und wo KI unser Team erweitern kann.

Das Ergebnis ist ein kleineres Team, das auf einem Niveau arbeitet, für das zuvor deutlich mehr Mitarbeiter erforderlich waren.

Die zukünftige Richtung ist noch interessanter. Unsere nächste Einstellung wird wahrscheinlich kein traditioneller funktionaler Vermarkter sein. Wahrscheinlich wird es ein Ingenieur für Markteinführung sein – jemand, der in der gesamten Marketingorganisation arbeiten kann, um Möglichkeiten zu identifizieren, wie KI automatisieren, integrieren und zusätzlichen Einfluss schaffen kann. Das ist ein ganz anderes Profil.

Das ist eine Einstellung mit deutlich größerem Hebel, als einen weiteren einzelnen Mitarbeiter in einem bestimmten Kanal oder Funktionsbereich hinzuzufügen. Wenn diese Rolle gut umgesetzt wird, erschließt sie Effizienz in allen Bereichen. Sie schafft Kapazitäten und ermöglicht es uns, später Spezialisten einzustellen, wo KI menschliche Fachkenntnis tatsächlich nicht ersetzen kann.

Das Team wird also nicht unbedingt zuerst größer; es wird stärker automatisiert und KI-gestützt.

Warum eine Eigenschaft bei der Einführung von KI wichtiger ist als technisches Know-how

Marketingteams brauchen mehr Menschen mit dem, was ich schon immer als einen ausgeprägten „Ich-finde-eine-Lösung“-Faktor bezeichnet habe. Diese Menschen stoßen auf ein Hindernis und geben sich damit nicht zufrieden. Sie gehen tiefer, testen und zerlegen Dinge und verfolgen Zusammenhänge, bis etwas funktioniert. Diese Eigenschaft ist in einer KI-Welt wichtiger als jede spezifische Kompetenz, weil sich Werkzeuge zu schnell verändern, als dass man sie vollständig beherrschen könnte.

Entscheidend ist Neugier – ein echtes Bedürfnis zu verstehen, wie etwas funktioniert und was daraus werden könnte. Die Menschen in unserem Team, die mit KI erfolgreich sind, sind nicht unbedingt die technisch versiertesten. Es sind diejenigen, die ein neues Werkzeug öffnen und sofort mit dem Experimentieren beginnen. Sie warten weder auf eine Erlaubnis noch auf einen perfekten Anwendungsfall; sie probieren es einfach aus.

Das schafft Hebelwirkung und verhindert das größte Risiko, das ich derzeit sehe: einen Mangel an Vorstellungskraft. Die Organisationen, die gewinnen, werden nicht diejenigen mit den besten Tools sein. Es werden diejenigen mit den neugierigsten Menschen sein.

Kathleens Gedanken

Tools verändern sich zu schnell, um sie zu beherrschen. Worauf es ankommt, ist Neugier.

Warum Marketingleiter zuerst auf die Grundlagen setzen müssen

Hier ist mein Rat:

Bringen Sie zunächst Ihre Grundlagen in Ordnung, bevor Sie den Tools hinterherjagen. Es ist verlockend, mit Anwendungsfällen und Experimenten, neuen Plattformen, neuen Prompts oder neuen Workflows zu beginnen. Wenn Ihr ICP jedoch unscharf ist, Ihre Positionierung unklar ist oder Ihr Team kein gemeinsames Verständnis Ihrer Marke hat, wird KI diese Inkonsistenz lediglich verstärken.

Beginnen Sie dort.

Stellen Sie zweitens Neugier ein und belohnen Sie sie. Menschen, die mit KI Hebelwirkung erzeugen, warten nicht auf Leitfäden. Sie testen, bringen Dinge zum Scheitern und finden eigenständig heraus, wie sie funktionieren. Diese Denkweise entwickelt sich schneller weiter als jedes einzelne Tool.

Drittens: Schützen Sie, was nicht automatisiert werden sollte. Wir laufen Gefahr, auf Geschwindigkeit zu optimieren und dabei das zu verlieren, was Marketing erfolgreich macht. Dazu gehören eigenständiges Denken, Gespür und menschliche Verbindung. KI kann die Menge der Ergebnisse skalieren, aber sie kann weder Urteilsvermögen noch Vertrauen ersetzen. Wenn Sie diese Dinge nicht aktiv schützen, werden sie geschwächt. Setzen Sie KI also konsequent dort ein, wo sie Hebelwirkung erzeugt, aber seien Sie diszipliniert bei der Frage, wo sie nicht hingehört.

Und schließlich: Akzeptieren Sie, dass dies kein einmaliger Wandel ist. Es ist eine kontinuierliche Neugestaltung der Arbeitsweise von Marketing. Führungskräfte, die damit erfolgreich sind, werden es nicht perfekt machen. Sie werden sich weiter anpassen, ohne ihre Perspektive zu verlieren.

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