Die KI-Kompetenzlücke ist gerade das grösste ungelöste Problem im Marketing: Mehr als die Hälfte der Unternehmen lässt künstliche Intelligenz bereits einen erheblichen Teil der kreativen Arbeit erledigen – und fast genauso viele geben zu, dass ihnen dafür schlicht das Können fehlt. Diese beiden Zahlen stehen in derselben Studie, und sie erklären ziemlich genau, warum so viele KI-Projekte im Marketing viel Aufwand und wenig Wirkung erzeugen.
Kurz & knapp
- 84 Prozent der befragten Unternehmen halten KI für den einflussreichsten Marketingtrend – sie liegt damit deutlich vor allen anderen Themen.
- 51 Prozent lassen generative KI schon heute einen erheblichen Teil der kreativen Marketingarbeit übernehmen, 52 Prozent fehlen jedoch die Kompetenzen für einen sinnvollen Einsatz.
- Die Marketingbudgets bleiben mit durchschnittlich 4,1 Prozent des Umsatzes stabil – der Fortschritt muss also aus Effizienz kommen, nicht aus mehr Geld.
Was die Zahlen tatsächlich sagen
Die Datenbasis stammt aus der Bitkom-Studie «Marketing im digitalen Wandel 2026», einer Online-Befragung von 180 Unternehmen der Digitalbranche zwischen Kalenderwoche 44 und 50 im Jahr 2025. Im Trend-Ranking liegt künstliche Intelligenz mit 84 Prozent klar an der Spitze, gefolgt von datengetriebenem Marketing mit 62 Prozent und Personalisierung mit 39 Prozent.
Interessant wird es beim zweiten Blick. 51 Prozent bestätigen, dass generative KI bereits einen erheblichen Teil ihrer kreativen Marketingarbeit übernimmt. Gleichzeitig sagen 52 Prozent, dass ihnen die Kompetenzen für einen sinnvollen KI-Einsatz fehlen. Beide Gruppen überschneiden sich zwangsläufig: Ein grosser Teil der Unternehmen setzt KI produktiv ein, ohne wirklich beurteilen zu können, ob das Ergebnis gut ist.
Warum das teurer ist, als es aussieht
Der offensichtliche Vorteil von KI im Marketing ist die Geschwindigkeit. Ein Textentwurf, der früher zwei Stunden brauchte, entsteht in zwei Minuten. Der Haken: Die eingesparte Zeit verschiebt sich nur, wenn niemand im Team fachlich beurteilen kann, was da entstanden ist.
In der Praxis sehen wir drei Kostenarten, die in keiner Effizienzrechnung auftauchen:
| Versteckte Kosten | Wie sie entsteht | Was sie bewirkt |
|---|---|---|
| Korrekturschleifen | Entwürfe wirken fertig, sind es aber inhaltlich nicht | mehrfaches Überarbeiten frisst die Zeitersparnis auf |
| Austauschbarkeit | Standardprompts erzeugen bei allen dieselbe Tonalität | die Marke verliert an Wiedererkennbarkeit |
| Fehlende Faktenprüfung | Zahlen und Quellen werden plausibel erfunden | Vertrauensverlust, im schlimmsten Fall rechtliches Risiko |
Der dritte Punkt ist der gefährlichste. Wer keine fachliche Tiefe im Thema hat, erkennt eine erfundene Statistik nicht – sie klingt genauso überzeugend wie eine echte. Genau deshalb verschiebt KI die nötige Kompetenz nicht nach unten, sondern nach oben: Man braucht weniger Leute, die schreiben können, aber mehr Leute, die beurteilen können.
Die Budgets wachsen nicht mit
Bemerkenswert ist, dass diese Verschiebung ohne zusätzliches Geld stattfinden soll. Die Marketingbudgets liegen im Schnitt stabil bei 4,1 Prozent des Umsatzes. Der Wandel vollzieht sich laut Studie nicht über steigende Budgetquoten, sondern über Effizienzgewinne, Automatisierung und datengetriebene Skalierung.
Für kleinere Unternehmen ist das eine gute und eine schlechte Nachricht zugleich. Gut: Der Vorsprung grosser Marketingabteilungen schmilzt, weil Produktionskapazität nicht mehr das Nadelöhr ist. Schlecht: Der neue Engpass ist Urteilsvermögen – und das lässt sich nicht per Abo dazubuchen.
Wo der Hebel wirklich liegt
Drei Dinge unterscheiden Unternehmen, bei denen KI im Marketing tatsächlich Wirkung zeigt, von denen, bei denen sie nur Volumen erzeugt:
- Ein definierter Markenton. Wer schriftlich festgehalten hat, wie die eigene Marke klingt, kann KI-Ergebnisse dagegen prüfen. Wer das nicht hat, akzeptiert den Durchschnittston des Modells.
- Fachliche Endkontrolle. Jeder Text, der nach aussen geht, braucht eine Person, die das Thema wirklich versteht – nicht als Formalität, sondern als inhaltliche Prüfung.
- Weniger, dafür besser. Der häufigste Fehler ist, die gewonnene Geschwindigkeit in mehr Output zu stecken. Sinnvoller ist, dieselbe Menge in höherer Qualität zu produzieren.
Wenn dir intern die Kapazität für diese Prüfschicht fehlt, ist genau das der Punkt, an dem sich externe Unterstützung rechnet. Wie wir das in der Content Creation handhaben: KI beschleunigt die Produktion, die redaktionelle Verantwortung bleibt bei Menschen mit Fachwissen.
Was das für die nächsten Monate bedeutet
Wenn 84 Prozent dasselbe Werkzeug als wichtigsten Trend bezeichnen, verliert das Werkzeug selbst seinen Vorteil. Sichtbar wird nicht mehr, wer KI einsetzt, sondern wer sie besser einsetzt als der Rest. Die Differenzierung verlagert sich von der Technologie zur Substanz: eigene Daten, eigene Erfahrung, eigene Haltung – also genau das, was ein Sprachmodell nicht aus dem Internet ziehen kann.
Praktisch heisst das: Der Wettbewerbsvorteil der nächsten Monate liegt weniger im Prompt als in dem, was du beitragen kannst und sonst niemand. Kundenprojekte, Messwerte aus der eigenen Arbeit, klare Einschätzungen zu strittigen Fragen. KI kann das formulieren. Haben muss man es selbst.
Häufige Fragen
Sollten wir KI im Marketing komplett meiden?
Nein. Wer darauf verzichtet, arbeitet gegen einen Produktivitätsunterschied an, der sich kaum ausgleichen lässt. Sinnvoll ist die Trennung: KI für Recherchestruktur, Rohentwürfe, Varianten und Routinearbeit – Menschen für Themenwahl, Fakten, Meinung und Freigabe.
Woran erkenne ich, dass wir eine Kompetenzlücke haben?
Ein einfacher Test: Kann jemand im Team einen KI-Entwurf lesen und sagen, welche Aussage darin sachlich falsch ist? Wenn die Antwort routiniert «klingt gut» lautet, statt konkrete Stellen zu benennen, fehlt die Prüfkompetenz.
Bestraft Google KI-generierte Inhalte?
Nicht die Entstehungsart ist das Kriterium, sondern die Qualität. Inhalte ohne eigenen Mehrwert haben es schwer – unabhängig davon, ob ein Mensch oder ein Modell sie geschrieben hat. Was durchgängig hilft, sind überprüfbare Fakten, echte Erfahrung und ein erkennbarer Absender.
Fazit
Die eigentliche Nachricht dieser Studie ist nicht, dass alle KI nutzen. Sie ist, dass die Hälfte es tut, ohne es zu beherrschen – bei gleichbleibendem Budget. Wer diese Lücke schliesst, gewinnt gerade mehr als durch jedes zusätzliche Werkzeug. Und das gelingt nicht über bessere Prompts, sondern über die banale, unbequeme Frage, ob im Team wirklich jemand beurteilen kann, was da veröffentlicht wird.
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