Wenn CMOs KI an die IT delegieren, delegieren sie die Zukunft ihres Geschäftsbereichs

„Das macht bei uns die IT.“

Kaum ein Satz fällt derzeit in Gesprächen mit Marketingverantwortlichen häufiger als dieser. Gemeint ist Künstliche Intelligenz. Die Aussage wirkt zunächst plausibel. Schließlich handelt es sich um eine neue Technologie. Neue Technologien werden seit jeher eingeführt und in bestehende Systemlandschaften integriert. Genau dafür gibt es IT-Abteilungen. 

Darin liegt aber ein Denkfehler.

KI ist eine Enablement-Technologie und keine Software wie ein ERP-System. Ohne Geschäftsprozesskompetenz bleibt sie wertlos. Sie verändert die Art und Weise, wie Marketing Wertschöpfung erzeugt, in Content-Prozessen, Suchmaschinenoptimierung, Kampagnensteuerung, Reporting und zunehmend auch hinsichtlich der Rollen innerhalb von Marketingorganisationen. Wer diese Entwicklung organisatorisch an die IT delegiert, gibt damit unbewusst die Verantwortung für die eigene Zukunft ab.

Das Problem liegt dabei ausdrücklich nicht in der IT. Im Gegenteil. Sie erfüllt ihre Aufgabe. Sie sorgt für Sicherheit, Governance, Infrastruktur und einen stabilen Betrieb. Sie schafft das Fundament für Effizienz. Marketing verfolgt jedoch einen anderen Auftrag. Es soll Wachstum erzeugen, Nachfrage entwickeln und Wettbewerbsvorteile schaffen. Deshalb kann die Frage nicht lauten, wie KI technisch eingeführt wird. Entscheidend ist vielmehr, wie sich die Wertschöpfung des Marketings durch KI verändert. Und diese Antwort muss das Marketing selbst geben.

Effizienz ist der Weg, niemals das Ziel.

Die meisten KI-Initiativen beginnen heute mit ähnlichen Fragestellungen:

Wie lassen sich Prozesse beschleunigen?

Wo können Mitarbeitende entlastet werden?

Welche Aufgaben lassen sich automatisieren? 

Die Antworten darauf sind zunächst schnell gefunden. Content entsteht schneller, Reportings werden automatisiert, Kampagnen lassen sich effizienter steuern und Rechercheprozesse benötigen nur noch einen Bruchteil der bisherigen Zeit. Genau deshalb entwickelt sich Effizienz gerade zur dominierenden Kennzahl vieler KI-Projekte.

Das erscheint zunächst auch logisch. Tatsächlich greift diese Sichtweise jedoch zu kurz. Denn Effizienz beschreibt lediglich, dass dieselbe Aufgabe mit geringerem Aufwand erledigt werden kann. Welcher wirtschaftliche Wert daraus entsteht, entscheidet sich erst anschließend. Eine aktuelle Analyse des US-Unternehmens Clarecast zeigt, wohin diese Entwicklung führen kann. Mehr als 1.300 Unternehmen weisen bereits heute typische Muster einer KI-getriebenen Schrumpfung auf – sichtbar lange bevor erste Stellen tatsächlich wegfallen. Besonders betroffen sind ausgerechnet diejenigen Funktionen, in denen KI aktuell die größten Produktivitätssprünge ermöglicht: Content-Produktion, Reporting, Kampagnenmanagement oder Performance-Analyse.

Die frühere Microsoft- und LinkedIn-Strategin Purna Virji bezeichnet eingesparte Zeit deshalb als „KI-Vanity-Metric“. Der Begriff trifft einen entscheidenden Punkt. Wer den Erfolg seiner KI-Initiativen ausschließlich darüber definiert, wie viele Stunden eingespart werden, liefert gleichzeitig das überzeugendste Argument dafür, dieselbe Arbeit künftig mit weniger Menschen zu erledigen.

Damit verändert sich die Perspektive auf den Begriff Effizienz. Marketing spricht von Produktivität. Im Controlling wird daraus schnell Einsparpotenzial. Der Unterschied liegt in der Interpretation ihres Ergebnisses.

Doch Effizienz ist der Weg. Niemals das Ziel. Wir fragen, wie viel Zeit Künstliche Intelligenz sparen kann. Stattdessen sollten wir uns fragen, was Marketing mit dieser gewonnenen Zeit anfängt. Entstehen dadurch bessere Kampagnen? Neue Formate? Mehr Kundennähe? Neue Märkte? Oder wird lediglich dieselbe Arbeit mit weniger Mitarbeitenden erledigt? Genau an diesem Punkt trennt sich Effizienz von Innovation. Das grundlegende Dilemma, dass trotz zunehmender KI-Adaption vielerorts kein messbarer ROI entsteht, ist folglich ein Symptom der Verlagerung von Verantwortung weg vom Business und hin zur IT.

Die Verantwortung für Wachstum lässt sich nicht delegieren

Hier zeigt sich der Denkfehler vieler Organisationen. Wer KI ausschließlich als effizienzsteigernde Technologie betrachtet, überträgt die Verantwortung konsequenterweise an die IT. Wer KI dagegen als Veränderung der Wertschöpfung versteht, kommt zwangsläufig zu einem anderen Ergebnis.

IT kann Systeme auswählen, integrieren und betreiben; Sicherheitskonzepte entwickeln, Governance etablieren und technologische Standards definieren. Sie kann jedoch nicht beantworten, welche Rolle Marketing künftig im Unternehmen spielen soll. Sie entscheidet nicht darüber, welche Inhalte künftig entstehen oder wie sich Suchmaschinenoptimierung in einer Welt generativer Suchsysteme verändert. Sie entscheidet nicht darüber, welche Aufgaben Agenten künftig übernehmen oder wie Kampagnen künftig entwickelt werden. Vor allem entscheidet sie nicht darüber, wie aus den gewonnenen Effizienzpotenzialen neues Wachstum entsteht. Denn darin liegt die Führungsaufgabe im Marketing.

IT hat weiterhin die Funktion Anforderungen bestmöglich umzusetzen, dabei geht es aber nicht im KI als solches, sondern ganz konkrete Agenten oder agentische Anwendungen, die aus dem Business herausgestellt werden. Welches Scraping-Tool für die Preisbeobachtung von Wettbewerbern eingesetzt wird, kann und sollte die IT beantworten. Dass sich das Preismonitoring mittels KI auf ein ganz neues Level heben lässt, wird dagegen nicht der erste Reflex einer IT-Abteilung sein, wenn sie über KI im Marketing nachdenkt. Genau diese Perspektive muss aus dem Fachbereich kommen.

Die Verantwortung von CMOs endet nicht bei Budget, Marke oder Kampagnenplanung. Sie umfasst zunehmend die Frage, wie Künstliche Intelligenz die Arbeitsweise des gesamten Marketingbereichs verändert. Welche Prozesse werden lediglich beschleunigt? Welche werden vollständig neu gedacht? Welche Rollen entstehen neu? Welche verschwinden? Und welche Fähigkeiten werden künftig zum eigentlichen Wettbewerbsvorteil?

Marketing muss seine Wertschöpfung neu definieren

Zu oft wird die KI-Debatte noch immer entlang einzelner Disziplinen geführt: Content-Teams diskutieren darüber, wie Texte schneller entstehen. SEO-Verantwortliche beschäftigen sich mit den Auswirkungen generativer Suchsysteme. Performance-Marketing-Teams automatisieren Kampagnensteuerung und Reporting. Parallel entstehen Agenten für Recherche, Kreation oder Analyse. Jede dieser Entwicklungen ist für sich genommen sehr sinnvoll. Das Problem: Die Bestrebungen bleiben innerhalb der bestehenden fachlichen Grenzen. Der eigentliche Hebel jedoch liegt außerhalb.

Content ist dafür ein gutes Beispiel. Über viele Jahre war Content-Produktion durch die verfügbare Arbeitszeit von Redaktionen begrenzt. Themen mussten priorisiert werden, weil Ressourcen knapp waren. Mit Künstlicher Intelligenz verändert sich diese Ausgangslage grundlegend. Inhalte lassen sich heute in einer Geschwindigkeit erstellen, die vor wenigen Jahren kaum vorstellbar gewesen wäre. Content effizient zu produzieren ist ein no brainer geworden. In Zeiten von KI muss es also um die Frage gehen, welcher Content überhaupt entstehen soll und welchen Beitrag er zur Wertschöpfung des Unternehmens leistet.

Eine ähnliche Entwicklung zeigt sich in der Suchmaschinenoptimierung. Mit Generative Engine Optimization (GEO) hat sich eine neue Disziplin gebildet, die versucht, Sichtbarkeit in generativen Suchsystemen zu schaffen. Auch hier konzentriert sich ein großer Teil der Diskussion auf operative Fragestellungen: Welche Inhalte werden zitiert? Welche Formate funktionieren? Welche technischen Anforderungen müssen erfüllt werden? Auch hier: die eigentliche Veränderung besteht nicht in einer neuen Optimierungsdisziplin. Sie besteht darin, dass sich das Suchverhalten von Menschen selbst verändert. Informationen werden zunehmend nicht mehr über einzelne Webseiten konsumiert, sondern direkt durch KI-Systeme aufbereitet. Damit verändern sich Reichweite, Distribution und letztlich die gesamte Logik digitaler Sichtbarkeit. Marketing muss deshalb nicht nur seine SEO-Strategie anpassen, sondern die Rolle von Sichtbarkeit innerhalb der eigenen Wertschöpfung neu definieren.

Ein drittes Beispiel ist die Steuerung von Kampagnen. Agenten werden künftig Briefings vorbereiten, Zielgruppen analysieren, Anzeigenvarianten entwickeln oder Budgets optimieren. Dadurch verändern sich Arbeitsschritte. Doch relevanter ist, dass sich zugleich die Rolle der Mitarbeitenden verändert. Der eigentliche Wettbewerbsvorteil entsteht künftig weniger durch die Fähigkeit, operative Aufgaben besonders effizient auszuführen, sondern beispielsweise bessere Entscheidungen zu treffen, unterschiedliche Informationen zusammenzuführen und daraus neue Ideen, Angebote oder Kundenerlebnisse zu entwickeln.

Alle drei Beispiele zeigen dieselbe Entwicklung. Künstliche Intelligenz verändert die Logik, nach der Marketing Wert schafft, statt einzelne Marketingdisziplinen. Deshalb greift es zu kurz, Content, SEO oder Kampagnensteuerung isoliert zu diskutieren. Entscheidend wird die Fähigkeit, diese Disziplinen End-to-End zu denken – von der ersten Marktbeobachtung über die Entwicklung von Inhalten bis hin zur Distribution und zur Rückführung der gewonnenen Erkenntnisse in die Organisation. Diese tiefgreifenden Veränderungen in der Wertschöpfung im Marketing lassen sich nicht einfach an die IT delegieren. Sie betreffen den Kern dessen, was Marketing ausmacht. Die Aufgabe des Marketings bestand schon immer darin, Kundinnen und Kunden zu verstehen und ihre Anforderungen bestmöglich zu bedienen. Genau diese Kompetenz hat auch im KI-Zeitalter weiterhin größte Relevanz. Die Verantwortung, KI dieses Wissen beizubringen – Stichwort Context Engineering –, bleibt eine Domäne des Marketings. Ohne diesen Kontext wird kein Agent dauerhaft brauchbare Ergebnisse produzieren. Auch deshalb spricht die Delegation der Verantwortung an die IT häufig eher für ein mangelndes Grundlagenwissen darüber, wie KI überhaupt Wertschöpfung erzeugt.

Nach der Effizienz beginnt die eigentliche Arbeit

Effizienzpotenziale entstehen heute nahezu automatisch und überall: Moderne Modelle werden leistungsfähiger, Agenten übernehmen zunehmend komplexe Aufgaben und viele bisher manuelle Prozesse lassen sich innerhalb kurzer Zeit automatisieren. Was machen Unternehmen und Abteilungen also daraus?

Wenn die Antwort lautet, dieselbe Arbeit mit weniger Ressourcen zu erledigen, bleibt KI ein Rationalisierungsprojekt.

Wenn die Antwort lautet, mit demselben Team mehr Innovation hervorzubringen, neue Märkte zu erschließen oder Kundenerlebnisse grundlegend neu zu gestalten, entsteht ein völlig anderes Zukunftsbild.

Genau deshalb reicht es aus meiner Sicht nicht mehr aus, über Effizienz zu sprechen. Marketing braucht eine Vision für die Zeit nach der Effizienz. Welche Kampagnen werden möglich, wenn strategische Arbeit wieder mehr Raum erhält? Welche Zielgruppen lassen sich künftig individueller ansprechen? Welche Dienstleistungen entstehen, wenn operative Routinen zunehmend automatisiert werden? Welche Marktchancen können genutzt werden, weil Teams nicht länger den Großteil ihrer Zeit mit wiederkehrenden Aufgaben verbringen?

Diese Fragen werden über die Zukunft des Marketings entscheiden, nicht die Wahl des nächsten Modells oder des nächsten Agenten.

Verantwortung lässt sich nicht auslagern

Und damit schließt sich der Kreis.

Natürlich bleibt auch die technische Einführung von KI herausfordernd. Sinn und Zweck aber ist nicht die Einführung selbst, sondern Verantwortung für die eigene Wertschöpfung zu übernehmen. Genau deshalb halte ich es für problematisch, wenn Marketing KI ausschließlich als IT-Thema betrachtet. Es geht um die Frage, welche Prozesse neu gedacht werden. Welche Aufgaben Menschen übernehmen. Welche Entscheidungen Agenten vorbereiten. Wie Content, Suchmaschinenoptimierung, Kampagnensteuerung und Kundeninteraktion künftig zusammenspielen. Vor allem aber geht es darum, welches Ziel Marketing mit den neu gewonnenen Möglichkeiten verfolgt und wie sich die Mediennutzung unserer Kunden durch KI verändert.

Wer die Verantwortung für KI an die IT delegiert, erhält in der Regel genau das, worauf IT optimiert: mehr Effizienz. Wer diese Verantwortung selbst übernimmt, kann dieselbe Technologie nutzen, um Innovation, Wachstum und neue Wertschöpfung zu schaffen.

FAQ

Warum ist es problematisch, wenn Marketing die Verantwortung für Marketing KI an die IT delegiert?

Die IT kann Systeme und Governance verantworten, aber nicht entscheiden, welche Rolle Marketing künftig spielen soll. Wer diese Verantwortung abgibt, überlässt der IT auch die Entscheidung über die eigene Wertschöpfung.

Warum reicht Effizienz als Ziel für Marketing KI nicht aus?

Effizienz beschreibt nur, dass dieselbe Aufgabe mit weniger Aufwand erledigt wird, nicht welcher wirtschaftliche Wert daraus entsteht. Wird eingesparte Zeit zur einzigen Erfolgsmetrik, liefert das vor allem ein Argument für Stellenabbau.

Was verändert sich für Content, SEO und Kampagnensteuerung durch Marketing KI?

Nicht die einzelnen Disziplinen selbst, sondern die Logik dahinter: Content lässt sich beliebig schnell produzieren, GEO verändert das Suchverhalten grundlegend, und Agenten übernehmen operative Kampagnenschritte. Entscheidend wird, diese End-to-End zu denken statt isoliert.