Das sind die KI-Baustellen bei deutschen Agenturen

Es geht an die Arbeit: Nach dem Urknall namens ChatGPT vergingen zunächst einige Monate voller Träume und Alpträume über die unendlichen Potenziale der KI. Die Visionen waren immer irgendwo angesiedelt zwischen wunderschöner neuer Werbewelt und Massenarbeitslosigkeit aufgrund Algorithmus-Apokalypse. Die Wahrheit ist, wie eigentlich immer, wenn etwas Neues mit einem Donnerknall auf die Bühne getreten ist, deutlich weniger dramatisch - und deutlich mühsamer als zunächst gedacht.

KI wird zunehmend als großer Entlaster, Helfer und Kollege der Menschen begrüßt, doch damit die Neue im Team auch mitarbeitet, muss jede Menge getan werden. Denn KI benötigt nicht nur Daten, sie braucht aufgeschlossene MitarbeiterInnen, die sie angstfrei in ihre Prozesse einbauen statt abzulehnen, sie benötigt einen Platz in der bestehenden Systemlandschaft und ein klares Ziel in der Gesamtstrategie. All das zu finden, ist die mühsame Arbeit, die Agenturen gerade leisten.

Die unsexy Baustellen im Kopf behalten

Die allgemeine Fokussierung auf KI kann durchaus kontraproduktiv werden, wenn es Kapazitäten bindet, die anderswo besser verwendet wären: "Bei aller Euphorie für Künstliche Intelligenz sollten Unternehmen nicht vergessen, dass sie häufig noch KI-unabhängige Großbaustellen haben, die mehr Umsatz kosten als ChatGPT ihnen aktuell einspielen kann", sagt Manuel Ludvigsen-Diekmann, CTO der E-Commerce-Agentur Shopmacher  . "Die zu beheben, ist wenig fancy, aber bitter notwendig."

Zu solchen Baustellen gehört oftmals die desolate Datenlage: Der Rohstoff für die KI liegt in Silos, nicht kompatiblen Systemen oder wird gar nicht erfasst, sagt Oliver Lucas, Gründer und Geschäftsführer der Münchner ECommerce-Beratung Ecom Consulting   : "In den Unternehmen, in denen noch manuelle Prozesse und Excel-Listen gepflegt werden, ist KI noch Zukunftsmusik. Die Datenaffinität dieser Unternehmen und die Datenbasis ist dann für Automatisierung mit KI meist zu schwach. Leider ist das jedoch überwiegend noch die bittere Realität und diese ineffizienten Prozesse sind erhebliche Kostentreiber." Damit fehlt den KI-getriebenen Lösungen der Treibstoff, um abzuheben. Dies - und nicht der vollautomatisierte Betrieb mit dem KI-CEO ist aktuell die Realität in vielen Betrieben.

Das Datenproblem

"Als größte technologische Herausforderung ist die Entwicklung und Umsetzung einer Datenstrategie zu sehen, das heißt das zielgerichtete Sammeln von internen und externen Daten, die Orchestrierung und Verarbeitung der Daten und die anschließende Aktivierung", denkt auch Fabian Kietzmann, Chief Products & Services Officer bei der Media-Investment Gruppe GroupM Germany  .

Doch viele Unternehmen haben dieses Problem erkannt und widmen sich entsprechenden Maßnahmen, sagt Josephine Wick Frona, Head of Marketing DACH beim CRM-Plattform-Anbieter HubSpot  , die in ihren Projekten feststellt, "dass viele Unternehmen in zahlreichen Branchen kohärente Systeme zur Zentralisierung ihrer Daten einrichten, um sich auf künftige KI-Strategien für personalisiertes Marketing und entsprechende Prozesse vorzubereiten." Aktuell hätten dies noch wenige Unternehmen tatsächlich umgesetzt, weil die Daten über beispielsweise das Engagement in den Geschäften nicht richtig verknüpft sind. "Unternehmen müssen über Multi-Cloud-Systeme verfügen, um Instore-Daten mit den Daten des Online-Shops und der gesamten Kundenhistorie zu verbinden. Wenn das richtig gemacht wird, gibt es viele Möglichkeiten für Treueprogramme, hoch personalisierte Marketingkampagnen und bessere stationäre Beratung", so Josephine Wick Frona.

Bernd Stieber, Geschäftsführer der Digitalagentur Netzeffekt GmbH   , beobachtet, dass die Daten, selbst wenn sie vorhanden sind, sich jedoch über das ganze Unternehmen verteilen, was ein Problem sei, "denn für das Trainieren einer KI-basierten Anwendung müssen zunächst sämtliche Datensätze gesucht und zusammengeführt werden. Das ist mühsam, kostet Zeit und die Qualität sinkt. Daher steht insbesondere das Zusammenspiel von Menschen, Daten und KI im Fokus."

Für Björn Lorenzen, Regional Vice President EMEA Central bei der Digital-Experience-Plattform Yext  , ist daher der nächste sinnvolle Schritt die Vereinheitlichung des eigenen Technologie-Stacks, "also aller Technologien, Programmiersprachen, Frameworks und Werkzeuge, die ein Unternehmen oder ein Entwicklerteam nutzt, um Anwendungen und Dienste zu entwickeln, zu betreiben und zu warten."

Die ganze lästige Logistik an die KI abschieben

Vor diesem Hintergrund warnt Matthias Postel, Gründer und Geschäftsführer der iCompetence GmbH  , davor, alles auf KI zu setzen, bevor man wirklich eine saubere Grundlage geschaffen hat. "Wo alles automatisiert erfolgt, schleicht sich der Fehlerteufel unbemerkt ein. Da kann es schnell zu kostspieligen Fehlentwicklungen kommen. Die Ursache ist zumeist eine fehlerhafte oder chaotische Datengrundlage, aus der die KI die falschen Informationen zieht." Nur wer hier den Überblick behalte, profitiere von KI: "Aufräumen ist angesagt."

Hier zeigt sich, dass ein vorschneller KI-Kurs fix zur doppelten Kostenfalle gerät: Zum einen kostet die Implementierung von KI selbst eine Menge Geld (also ein aktiver Kostenfaktor). Zum anderen verhindert ein kräftebindendes Engagement für KI, dass andere effizienzfressende Baustellen im Betrieb behoben werden (hier ist KI quasi ein passiver Kostenverursacher).

Sind jedoch erstmal saubere Prozesse und aufgeräumte Datengrundlagen da, kann die Künstliche Intelligenz sehr gut bei zeitraubenden Standardproblemen helfen, wie etwa regelmäßig wiederkehrenden Anfragen, findet Henning Heesen, Gründer und Geschäftsführer von ECommerce-Dienstleister Salesupply  : "Die smarte Kombination von Mensch und Maschine öffnet in Sachen Prozesseffizienz ganz neue Möglichkeiten. Etwa 50% aller Anfragen sind Lieferstatusabfragen. Hier kann AI den Kundenservice entscheidend entlasten."

Auch Anton Eder, COS und Co-Founder von Kommunikationsplattform ParcelLab  , findet KI im Versandprozess hilfreich, "beispielsweise, um Vorhersagen zu voraussichtlichen Lieferterminen zu treffen. Das spart nicht nur Kosten, sondern ist ein zusätzlicher Kundenservice, der sich doppelt auszahlt."

KI wandert in die Systeme statt die Systeme in die KI

Auf Ebene der Systemlandschaft führt KI weniger zu weltenverändernden Kontinentalverschiebungen; bedeutet: Kaum einer schmeißt die vorhandenen Systeme komplett raus. Vielmehr sieht Maximilian Spieß vom auf Druck und Dialogmarketing spezialisierten Medienunternehmen od-online    die etablierten Systeme APIs und KI-Features anbieten, "von daher glaube ich, dass nur vereinzelt in völlig neue Systeme investiert werden wird. Zumal häufig die Möglichkeiten der bestehenden Lösungen noch gar nicht ausgeschöpft sind." Dirk Schiff, Inhaber der Agentur In SEO   , sieht den Trend ebenfalls in der "Implementierung (oder mindestens dem Testen) von AI-Systemen in die bestehende Prozess- und die Systemlandschaft."

Eine solche Einbindung der neuen Technologien in die Betriebe wird nicht unbedingt immer gleich ganze Geschäftsmodelle auf den Kopf stellen. Vielmehr sehen viele Firmen darin einen Weg, bestehende Geschäftsmodelle glatter zu ziehen, sauberer laufen zu lassen - mit mehr Rendite und weniger Reibungsverlusten. Gunnar Rohde etwa, CEO beim Anbieter von digitalen Enterprise-Lösungen Striped Giraffe   , sieht in der KI betriebswirtschaftliche Vorteile für Unternehmen liegen: "Steigerung von Produktivität, Rentabilität und Agilität, Kostenreduktion bei Personal und Verwaltung, und nicht zuletzt die Arbeitgeberattraktivität aufgrund der Verwendung innovativer Technologie." Das Interessante in den nächsten sechs bis zwölf Monaten sieht Sven Korhummel, geschäftsführender Gesellschafter der Agentur Cyperfection   , daher darin, "wie KI-Systeme wie ChatGPT die internen Arbeitsabläufe verbessern und vereinfachen können, um Prozesse und Projekte zu optimieren."

MitarbeiterInnen schulen und Guidelines

Dafür ist aber nicht nur eine Datenbasis die Voraussetzung. Firmen müssen die MitarbeiterInnen mitnehmen, ihnen ein Vertrauen in KI geben und dafür sorgen, dass sie die Tools auch einsetzen, die man ihnen gibt. Hinzu kommt der Bedarf nach ethisch-moralischen Leitlinien, die sowohl nach innen als auch nach außen klarstellen, wie eine Agentur mit dem Tool umgeht, so Martin Nitsche, Gründer und Geschäftsführer von Kommunikationsdienstleister Solveta   : "Im Fokus werden dabei aus meiner Sicht die Entwicklung und die Einführung von KI-Guidelines Dos und Don'ts im Umgang mit KI stehen und zwar gleichermaßen bei Unternehmen und Agenturen. Denn die Eingabe von Prompts birgt einige Risiken. Deshalb muss genau überlegt werden, mit welchen Themen und Informationen die KI trainiert werden darf." Nach Nitsches Einschätzung dürften Unternehmen aller Branchen und Agenturen langfristig "ihre eigenen KIs betreiben, um ihre Daten zu schützen."

Für Gregor Schermuly, General Manager & Head of Product am Berliner Standort der Agentur OSK  , ist es "von entscheidender Bedeutung, die MitarbeiterInnen im Umgang mit KI-Anwendungen zu schulen. Ohne eine breite Akzeptanz und Kenntnis über KI im Team kann die Umsetzung von KI-Strategien nicht erfolgreich sein." Wer zudem KI in Arbeitsprozesse integriert, müsse klare ethische Richtlinien entwickeln, ohne die "Reputationsschäden und rechtliche Konsequenzen drohen." Juristisch betrachtet sieht Tilman Harmeling, Senior Expert Privacy beim Consent-Management-Plattform-Unternehmen Usercentrics   "beim Thema Künstliche Intelligenz beispielsweise den Digital Services Act und den AI Act" als Verordnungen, die unbedingt beachtet werden müssen.

Max Lederer wird konkret, was die Akzeptanz von KI unter den MitarbeiterInnen angeht. Der Chief Innovation Officer bei der Kreativagentur Jung von Matt    hat "kurzfristig das Ziel die Akzeptanz von generativen KI Tools bei allen im Team so zu erhöhen, dass sie zum Jahresende von mindestens 75 Prozent unserer Mitarbeitenden genutzt werden."

Beratungsbedarf

Diese Ziele schaffen indes einen ungeheuren Beratungsbedarf. Im Zuge des Hypes ist vielen Firmen und Verantwortlichen die Orientierung abhanden gekommen, stellt Alexander Braune vom Gründerportal Gründerpilot   fest: "Mit KI bieten sich bereits viele einzelne Lösungen für einzelne Schritte innerhalb der Produktion. Da die Menge an Möglichkeiten aber täglich größer wird, wird das Feld für Marketer aber auch zunehmend unübersichtlich." Auch Björn Lorenzen von Yext beobachtet aktuell noch eine spürbare Unsicherheit und fehlendes Wissen, wie die Technologie intern eingesetzt werden kann: "Während einige Konzerne und Mittelständler bereits mit der Technologie experimentieren, um interne Workflows zu verschlanken und die Customer Journey attraktiver zu gestalten, drohen andere den Anschluss zu verlieren."

Hierzu könnte beispielsweise die Finanzindustrie zählen, die "schon seit geraumer Zeit Interesse an der Integration von KI-Systemen gezeigt hat und in vielen Bereichen Vorreiter war", wie Bernd Stieber findet. "Nichtsdestotrotz scheint die Branche beim Thema Marketingautomation anderen Sektoren hinterherzuhinken. Die Gründe hierfür sind vielfältig und reichen von strengen Datenschutzanforderungen bis hin zur Priorisierung von regulatorisch bedingten Projekten."

Programmatic tut noch mehr von dem, was sie schon immer tut: optimieren, optimieren, optimieren

In anderen Branchen sieht das wiederum ganz anders aus - hier ist KI schon fast ein alter Hut und der Hype wird deutlich kühler beobachtet - etwa in programmatischen Geschäftsmodellen: So sei der "aktuelle Hype rund um Künstliche Intelligenz für viele Unternehmen ein kommunikatives Zugpferd und auch absolut relevant in unserer Branche", glaubt Alexander Weißenfels, Vice President DACH bei Werbetechnologie-Anbieter Adform  . Man dürfe allerdings nicht außer Acht lassen, "dass KI und Machine Learning längst integrale Bestandteile der meisten Adtech-Unternehmen sind, ohne die die Millionen von Datenpunkten gar nicht in Echtzeit verarbeitet werden könnten."

Auch Adam Singolda, CEO von Advertising-Plattform Taboola  , sieht in diesem Segment in "KI kein völlig neues Konzept, weder für Publisher noch für Werbetreibende." Rasmus Giese, CEO von Online-Vermarkter United Internet Media   , verweist auf KI in der Vermarktung, wo Künstliche Intelligenz insbesondere in den Bereichen Automatisierung, Optimierung und Targeting verwendet werde: "Ein Beispiel ist die automatisierte Aufdeckung von Anomalien in der Auslieferung von Werbemitteln, die etwa auf ungewöhnlich viele oder wenige Seitenaufrufe zurückzuführen sind."

Trends für KI und Programmatic gibt es aber dennoch: In den kommenden sechs Monaten sieht Martin Pichler, CSO bei Programmatic-Vermarkter Highfivve   und der Plattform gutefrage.net  , vor allem zwei:
Zum einen "KI und vorausschauende Analysen: Implementierung von KI-Algorithmen zur Vorhersage von Anzeigenleistung, saisonalen Anpassungen und operativen Engpässen", sowie zweitens Investitionen in Optimierungsalgorithmen, "um die besten KPIs für
jede Kampagne zu erhalten, ohne tiefgreifende Analysen der Kampagnenleistung und -
daten durchführen zu müssen."

Echt wichtige, künstlich intelligente ECommerce-Baustellen

im E-Commerce wird KI in den kommenden sechs Monaten auch keine Revolution auslösen, aber bestehenden und bewährten Technologien eventuell einen Turboantrieb einbauen. Asbjörn Rosenberg, Senior Advisor und Head of Group Consulting & Strategy bei der Performance-Marketing-Agentur Smarketer Group   , sieht die Zeichen auf KI-Integration stehen: "KI-Systeme werden in ECommerce-Plattformen integriert, um personalisierte Produktvorschläge, Chatbot-Inhalte für den Kundensupport und rasche Lagerbestandsprognosen zu erzielen."

Auch der einfacher zu realisierende barrierefreie Shop rückt dank KI näher und schafft nicht nur Teilhabe, sondern kann auch Umsatzmotor werden, glaubt Gabriele Horcher   , Beraterin für Kommunikations-Strategien: "Mit bestehenden Mitteln, unterstützt durch KI, können Organisationen Menschen mit Behinderungen die digitale Teilhabe erleichtern, ihnen ein selbstbestimmteres Leben ermöglichen. Und sie können gleichzeitig ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken."

Eigene, sichere Tools, statt Massen-Prompting

Und Jack Klaassen, CTO bei der Fullservice-Agentur Macaw   , hofft in KI ein Gegenmittel gegen das Phänomen der Digital Sameness zu haben: "Die digitalen Auftritte, seien es Webseiten, Apps oder andere Formen, sind immer schwieriger zu unterscheiden, viele Marken sind im Vergleich zu ihren Wettbewerbern zu ähnlich geworden. KI kann Unternehmen dabei helfen, die Individualität zurückzuerlangen und sich mit einer eigenen Identität von der Konkurrenz abzuheben."

All diese Trends werden zunehmend von eigenen Lösungen geleistet, wie vor allem große Player entwickeln lassen, glaubt Carsten Meyer-Heder, geschäftsführender Gesellschafter der Internetagentur-Gruppe Team Neusta   . Er sieht weniger die Massentools als "eigene LLM-KI-Modelle für den Unternehmenskontext, wie beispielsweise BoschGPT, voranschreiten. Denn frei verfügbare, wenig regulierte KIs beinhalten zu viele Unwägbarkeiten und Sicherheitsrisiken. Nicht zuletzt findet KI Einzug ins Marketing und wird bei Advertising on Demand eingesetzt, dessen Anwendung deutlich zunimmt."