{"id":567,"date":"2026-04-01T09:13:09","date_gmt":"2026-04-01T09:13:09","guid":{"rendered":"https:\/\/steffenzoller.de\/?p=567"},"modified":"2026-04-01T12:16:58","modified_gmt":"2026-04-01T12:16:58","slug":"ai-marketing-leadership-warum-wir-lernen-muessen-ki-wirklich-anzuwenden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/steffenzoller.de\/en\/ai-marketing-leadership-warum-wir-lernen-muessen-ki-wirklich-anzuwenden\/","title":{"rendered":"AI, Marketing & Leadership: Warum wir lernen m\u00fcssen, KI wirklich anzuwenden"},"content":{"rendered":"

Im M\u00e4rz 2026 fand das 86. F\u00fchrungsgespr\u00e4ch der Wissenschaftliche Gesellschaft f\u00fcr Marketing und Unternehmensf\u00fchrung<\/a> in der Red Bull Arena Leipzig statt. Im Zentrum der Veranstaltung stand eine Frage, die aktuell viele Unternehmen umtreibt: Was bedeutet KI konkret f\u00fcr Marketing, F\u00fchrung und Organisationen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Nach zwei Tagen mit Perspektiven aus Forschung, Silicon Valley und Unternehmenspraxis bleibt vor allem eine Erkenntnis h\u00e4ngen: Der eigentliche Engpass liegt nicht in der Technologie. Er liegt in unserer F\u00e4higkeit und unserem Mut, sie sinnvoll anzuwenden.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Die Dampfmaschine als Spiegel unserer Gegenwart<\/h2>\n\n\n\n

Ein besonders pr\u00e4gnanter Impuls kam aus dem Silicon Valley. Stefan Groschupf<\/a> zog eine Analogie, die sich durch die gesamte Veranstaltung zog: KI ist f\u00fcr unsere Zeit das, was die Dampfmaschine f\u00fcr die industrielle Revolution war. Interessant ist dabei weniger der Vergleich selbst als die Reaktion darauf. Deutschland hat historisch fr\u00fch begonnen, technische Entwicklungen abzusichern und zu regulieren \u2013 oft zu einem Zeitpunkt, an dem die zugrundeliegenden Prinzipien noch nicht vollst\u00e4ndig verstanden waren. Auf die Dampfmaschine folgte der T\u00dcV. Dieses Muster l\u00e4sst sich heute erneut beobachten. W\u00e4hrend andernorts schnell getestet, iteriert und skaliert wird, neigen wir dazu, zun\u00e4chst Risiken zu diskutieren und Rahmenbedingungen zu definieren. Der entscheidende Punkt ist jedoch: Wettbewerb entsteht nicht durch das perfekte Verst\u00e4ndnis einer Technologie, sondern durch ihre Anwendung. Oder anders formuliert: Es reicht nicht zu wissen, was KI kann. Entscheidend ist, ob wir in der Lage sind, sie produktiv einzusetzen. Der Claim war „Wir m\u00fcssen Meister der Anwendung sein.“<\/p>\n\n\n\n

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Zwischen Fortschritt und \u00dcberforderung<\/h2>\n\n\n\n

Wie ambivalent diese Phase aktuell ist, brachte Stefanie Wurst (antoni) mit einem Satz auf den Punkt: \u201eWir bewegen uns zwischen Exzellenz und Wahnsinn.\u201c Diese Beobachtung trifft den Zustand vieler Organisationen erstaunlich genau. Auf der einen Seite entstehen durch KI erhebliche Effizienzgewinne und neue kreative M\u00f6glichkeiten. Auf der anderen Seite f\u00fchren die Vielzahl an Tools, die hohe Geschwindigkeit der Entwicklung und fehlende strategische Leitplanken h\u00e4ufig zu Orientierungslosigkeit, wenn sie nicht passend eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Das Problem ist dabei nicht ein Mangel an Aktivit\u00e4t, sondern ein Mangel an Richtung. Spannend waren die Beispiele aus der Kreativwirtschaft, die aus der (kreativen) Kombination der KI-Tools ein neues Kreativ-Ergebnis gemacht hat. Die Input-Variablen bleiben das Geheimnis der Agentur und somit vielleicht die Daseinsberechtigung der Kreativen. Die Erkenntnis ist aus meiner Sicht essentiell bei der Anwendung der KI-Technologien. Sie m\u00f6gen einfach wirken, wenn jeder „hinter die Fassade“ blicken k\u00f6nnen; jedoch ist die Zusammensetzung und der reibungslose \u00dcbergang die Ingenieurskunst.<\/p>\n\n\n\n

Warum der Mensch wichtiger wird \u2013 nicht weniger<\/h2>\n\n\n\n

Ein zentrales Motiv, das sich durch viele Beitr\u00e4ge zog, war die Rolle des Menschen im KI-Zeitalter. Entgegen der h\u00e4ufig gezeichneten Substitutionslogik wurde deutlich: KI ersetzt F\u00fchrung nicht, sondern sie verst\u00e4rkt sie. Diese Verschiebung macht sich insbesondere in den Anforderungen an F\u00fchrungskr\u00e4fte bemerkbar. Prof. Johannes Meier<\/a> beschrieb u.a. drei F\u00e4higkeiten, die k\u00fcnftig entscheidend sein werden.<\/p>\n\n\n\n

Erstens geht es um die F\u00e4higkeit, Informationen einzuordnen und ihren Wahrheitsgehalt zu bewerten („Epistemological Mastery“). Zweitens um die Klarheit in der Zieldefinition („Intent Mastery“), also die F\u00e4higkeit, \u00fcberhaupt pr\u00e4zise zu formulieren, was erreicht werden soll. Drittens um die ethische Einordnung von Entscheidungen, also die Frage, was sinnvoll und verantwortbar ist („Ethical Mastery“). Diese Kompetenzen wirken auf den ersten Blick abstrakt, sind in der Praxis jedoch hoch operativ. Sie entscheiden dar\u00fcber, ob KI-Systeme zu besseren Ergebnissen f\u00fchren \u2013 oder lediglich schneller zu falschen.<\/p>\n\n\n\n

Die Illusion der \u201ebesseren Entscheidung durch KI\u201c<\/h2>\n\n\n\n

Eine der provokantesten Fragen der Veranstaltung lautete, ob KI schlechte F\u00fchrung ersetzen kann. Die Diskussion dazu zeigte ein differenziertes Bild. Kurzfristig kann KI tats\u00e4chlich helfen, Defizite auszugleichen. Sie strukturiert Informationen, bereitet Entscheidungen vor und erh\u00f6ht die Geschwindigkeit. Langfristig st\u00f6\u00dft dieser Effekt jedoch an klare Grenzen. Denn Verantwortung, Kontextverst\u00e4ndnis und kulturelle Orientierung lassen sich nicht delegieren. Andererseits wurde von Dr. Stefan Ebener (Google Deutschland), die Idee des „Augmented Leaders“ diskutiert. KI k\u00f6nnte menschliche St\u00e4rken wie emotionale Intelligenz und strategische Entscheidungen „augmentieren“. <\/p>\n\n\n\n

Gerade darin liegt eine oft untersch\u00e4tzte Konsequenz: KI wird F\u00fchrung nicht nivellieren, sondern Unterschiede sichtbar machen. Gute F\u00fchrung wird besser, weil sie die Technologie sinnvoll integriert. Schlechte F\u00fchrung wird schneller zum Problem, weil Fehlentscheidungen effizienter produziert werd<\/p>\n\n\n\n

Wenn KI wirklich wirkt: Der Blick in die Praxis<\/h2>\n\n\n\n

Wie stark der Effekt sein kann, wenn KI konsequent integriert wird, zeigte der Einblick bei RB Leipzig durch Hannes Gl\u00e4ser. Dort wird KI l\u00e4ngst nicht mehr als isoliertes Tool verstanden, sondern als Bestandteil der operativen Infrastruktur. Sie kommt in Bereichen wie der Auslastungsprognose, der Optimierung von Abl\u00e4ufen im Stadion, der Rasenpflege oder dem Scouting zum Einsatz. Entscheidend ist dabei weniger der einzelne Use Case als das zugrundeliegende System. Der eigentliche Mehrwert entsteht erst dann, wenn Daten, Prozesse und Entscheidungen miteinander verzahnt sind. KI ist in diesem Kontext kein Add-on, sondern integraler Bestandteil der Organisation.<\/p>\n\n\n\n

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Der eigentliche Denkfehler<\/h2>\n\n\n\n

Was sich \u00fcber viele Diskussionen hinweg gezeigt hat, ist ein grundlegender Denkfehler. H\u00e4ufig wird KI als Technologie-Thema behandelt, also als Frage nach Tools, Modellen oder Features. Tats\u00e4chlich handelt es sich jedoch um ein Organisations- und F\u00fchrungsthema. Die entscheidenden Fragen lauten nicht: Welche Software nutzen wir? Sondern: Wie ver\u00e4ndern wir Prozesse, Entscheidungslogiken und Kompetenzen? Diese Perspektivverschiebung ist unbequem, weil sie nicht delegierbar ist. Sie betrifft nicht nur einzelne Abteilungen, sondern die Organisation als Ganzes.<\/p>\n\n\n\n

Fazit: Der Wettbewerb hat gerade erst begonnen<\/h2>\n\n\n\n

Das F\u00fchrungsgespr\u00e4ch der Wissenschaftlichen Gesellschaft hat deutlich gemacht, dass wir uns nicht mehr<\/em> in einer fr\u00fchen Experimentierphase befinden. Vielmehr beginnt gerade die Phase, in der sich entscheidet, wer KI wirklich produktiv nutzen kann. Die zentrale Frage ist nicht mehr, ob Unternehmen KI einsetzen und ausprobieren sollten. Die relevante Frage ist:<\/p>\n\n\n\n

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Wie gut sind wir darin, die KI sinnvoll anzuwenden?<\/strong><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Organisationen, die es schaffen, Anwendungskompetenz aufzubauen, ihre F\u00fchrung weiterzuentwickeln und KI systematisch in ihre Prozesse einzubetten, werden sich nachhaltig differenzieren. Alle anderen werden weiterhin experimentieren \u2013 und dabei zunehmend hinter denen zur\u00fcckfallen, die bereits ins Umsetzen gekommen sind.<\/p>\n\n\n\n

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