Wie man ein GenAI-fähiges Marketingteam aufbaut: Die 3 grundlegenden Fähigkeiten, die am wichtigsten sind

Die Auswirkungen von GenAI sind für die meisten Branchen erdbebenartig. Denk mal darüber nach: Du leitest ein Marketingteam - egal ob es zwei oder 200 Leute sind. Sie alle erwarten von dir, dass du herausfindest, was du tun sollst, wie du es tun sollst und wie du es in den Griff bekommst. Der Druck, den Weg nach vorne zu finden, ist groß, und es bleibt selten Zeit, sich zurückzuziehen und einen Plan zu erstellen.

Wahrscheinlich gibt es ein paar Early Adopters, die GenAI-Tools schon seit einer Weile im Stillen nutzen. Aber die Akzeptanz ist verstreut. Einige Teammitglieder haben es noch nicht ausprobiert. Andere versuchen es, aber uneinheitlich. Du weißt, dass GenAI wichtig ist. Aber zu wissen, dass sie wichtig ist, und zu wissen, was als Nächstes zu tun ist, sind zwei verschiedene Dinge.

Erschwerend kommt hinzu, dass sich die Landschaft ständig verändert. Öffentliche Tools wie ChatGPT und Gemini sind schnelllebig. Funktionen, die vor sechs Monaten noch wichtig waren, sind vielleicht schon veraltet. Und im Hintergrund integrieren die Tools, die dein Team bereits nutzt - Analyse, Kreativität, Kampagnenmanagement - GenAI, ob du darauf vorbereitet bist oder nicht.

Wie kannst du dein Team also auf etwas vorbereiten, das sich ständig verändert?

Die einzige Möglichkeit ist, es zu benutzen. Wie bei den Wiederholungen im Fitnessstudio fängt GenAI erst an zu klicken, wenn du geübt, getestet und ein paar schlechte Sätze durchgestanden hast. Aber die meisten Teams schaffen das nicht von alleine. Sie brauchen eine Struktur. Sie brauchen einen Startpunkt.

Hier kommen die grundlegenden Fähigkeiten ins Spiel. Diese drei Fähigkeiten werden nicht alles lösen, aber sie geben deinem Team genug Sicherheit, um nicht mehr herumzuprobieren, sondern sich mit Zuversicht zu bewegen. Und die gute Nachricht: Sie sind erlernbar. Es ist kein Doktortitel erforderlich - nur konsequente Anwendung, ehrliches Feedback und Raum zum Aufbauen.

Die Lücke bei der Einführung von GenAI: Was die Teams wirklich zurückhält

Vor kurzem veröffentlichte das Interactive Advertising Bureau den Bericht, State of Data 2025: The Now, the Near, and the Next Evolution of AI for Media Campaigns. Eines der herausragenden Ergebnisse? Die Vermarkter sind zwar optimistisch, was das Potenzial von KI angeht, aber nur wenige trauen sich zu, sie heute effektiv zu nutzen. In dem Bericht heißt es: "Vermarkter sehen das Versprechen von KI, aber sie sind immer noch überwältigt von der Geschwindigkeit der Veränderungen, dem Druck, etwas zu liefern, und dem Mangel an gemeinsamer Anleitung, wie sie vorgehen sollen."

Wenn dir das bekannt vorkommt, bist du nicht allein. Dies sind die fünf wichtigsten Blocker für die Einführung von GenAI, die in diesem Bericht in einer Umfrage unter Marketingfachleuten genannt wurden. Behandle sie nicht wie Checkboxen - jede von ihnen erfordert eine echte Veränderung.

Komplexität der Einrichtung/Wartung (Schwierigkeit: 4/5)
Die meisten Tools scheitern nicht bei der Einführung - sie scheitern in der dritten Woche. Das liegt nicht daran, dass sie kaputt sind. Es liegt daran, dass niemand Zeit eingeplant hat, um die umgebenden Systeme neu zu verdrahten. Die anfängliche Einführung ist der einfache Teil - es ist die Nachbereitung, die scheitert.

Probiere es aus: Wähle einen Anwendungsfall. Mach ihn fertig. Dann nutze das Gelernte, um interne Playbooks zu aktualisieren, Schmerzpunkte aufzudecken und andere in den Prozess einzuführen. Skaliere nicht, was du nicht getestet hast. Je weniger Abhängigkeiten du zu Beginn hast, desto schneller wirst du Erfolge sehen.

Datensicherheitsrisiken (Schwierigkeit: 5/5)
Wenn die Leute dem System nicht trauen, werden sie es nicht nutzen. Und wenn die Justiz dem System nicht traut, wird sie es blockieren. Das ist keine Warnung. Das ist einfach so. Ein einziger Fehltritt kann den Schwung für Monate lahmlegen.

Versuche dies: Beziehe die Rechtsabteilung und die IT-Abteilung frühzeitig in das Gespräch ein. Nicht als Torwächter, sondern als Partner. Arbeitet gemeinsam daran, die roten Linien zu definieren und die richtigen Tools mit echten Kontrollen zu finden, nicht nur Verkaufsunterlagen. Fange damit an, deine roten/grünen Nutzungsbereiche festzulegen, noch bevor du eine Plattform auswählst.

Mangelndes KI-Wissen (Schwierigkeit: 3/5)
Die meisten Vermarkter/innen wurden nicht darin geschult, wie sie mit GenAI arbeiten können. Sie finden es nach und nach heraus. Und wenn es kein gemeinsames Verständnis gibt, gibt es auch keine Konsistenz - nur eine Menge Screenshots und Testläufe. Die meisten Reibungsverluste entstehen dadurch, dass man nicht weiß, wie "gut" aussieht.

Probiere das aus: Mach dies zu einem Teil des Onboardings. Erstelle eine gemeinsame Prompt-Bibliothek. Halte 30-minütige Teamsitzungen ab, um auszupacken, was funktioniert hat und was nicht. Fange an, die Arbeit des Lernens zu normalisieren. Beziehe auch Beispiele mit ein, die nicht funktioniert haben - dort findet das meiste Wachstum statt.

Bedenken bezüglich der Genauigkeit/Transparenz der KI (Schwierigkeitsgrad: 3/5)
Ja, sie wird sich manchmal irren. Und ja, jemand wird vergessen, es noch einmal zu überprüfen. Das Ziel ist nicht Perfektion, sondern ein Prozess. Blindes Vertrauen ist ein größeres Risiko als die KI selbst.

Probiere das aus: Behandle jede Ausgabe wie einen ersten Entwurf. Füge Überprüfungsschritte hinzu. Baue Aufforderungen ein, die ihre Arbeit zeigen - fordere die KI auf, zu zitieren oder zu erklären, warum sie eine Entscheidung getroffen hat. Transparenz wird dich nicht ausbremsen. Fehlende Transparenz schon. Erstelle eine gemeinsame Checkliste, was immer geprüft wird.

Probleme mit der Datenqualität oder Zugänglichkeit (Schwierigkeit: 4/5)
Du kennst das. Garbage in, garbage out. Aber bei GenAI können selbst gute Daten vertrauenswürdig klingen. Und genau das ist der Punkt, an dem es gefährlich wird. Irreführende Ergebnisse wirken plausibel, bis sie auf dem Markt sind.

Probiere das aus: Konzentriere dich weniger auf Perfektion und mehr auf die Benutzerfreundlichkeit. Lege Schwellenwerte dafür fest, was "gut genug" für die Nutzung ist. Und mach den Datenzugang zur Aufgabe aller. Behandle Daten wie ein Produkt, nicht nur wie eine Pipeline.

Die 3 grundlegenden GenAI-Fähigkeiten, die jedes Marketingteam braucht

Wenn du Early Adopters in deinem Team hast, experimentieren sie wahrscheinlich schon. Aber für alle anderen kann sich dieser Schritt immer noch unangenehm anfühlen. Und es ist schwer, Muskeln aufzubauen, wenn du nicht weißt, wo du anfangen sollst. Genau hier kommen diese drei Fähigkeiten ins Spiel.

Sie sind nicht nur taktisch, sondern auch vertrauensbildend. Wenn die Nachzügler anfangen, kleine Erfolge in realen Arbeitsabläufen zu sehen, kommt Schwung in die Sache. Diese Fähigkeiten schaffen eine gemeinsame Sprache, gemeinsame Erwartungen und einen reibungsloseren Ablauf für alle.

Wir haben sie in den Erfolgsgeschichten von GenAI immer wieder gesehen. Sie sind nicht auffällig, aber sie sind mächtig. Und sie geben deinem Team die nötige Gewandtheit, um GenAI nicht länger zu vernachlässigen, sondern gezielt einzusetzen.

Fertigkeit 1: Schreibanregungen, die zu sinnvollen Ergebnissen führen

Prompting ist kein Trick. Es geht nicht darum, Dinge richtig zu formulieren, um das Modell "freizuschalten". Es geht darum, sich darüber klar zu werden, was man will und wie das System helfen kann. Prompting wird schnell zu einer wichtigen Fähigkeit am Arbeitsplatz, so wie das Schreiben eines guten Briefs.

Gute Prompts sind nicht lang. Sie sind strukturiert. Kontext. Rolle. Aufgabe. Beschränkungen. Die Teams, die das verstehen? Sie schreiben es einmal und verwenden es wieder. Alle anderen fangen jedes Mal bei Null an. Wiederverwendbarkeit ist ein klares Zeichen für Reife.

Wenn du dich schnell verbessern willst, schlüsselt A Marketer's Guide to Prompt Engineering die wichtigsten Prompt-Typen nach Funktionen auf. Damit hörst du auf zu raten und holst mehr aus denselben Eingaben heraus. Du sparst mehr Zeit durch Wiederholbarkeit als durch Neuartigkeit.

Aber darüber hinaus kommt es auf Präzision an. Generische Aufforderungen = generische Ergebnisse. In diesem Beitrag erfährst du, wie du GenAI an die einzelnen Kanäle anpassen kannst - denn was für einen Medientest im Einzelhandel funktioniert, ist nicht dasselbe wie für einen bezahlten Suchtest. Je detaillierter deine Prompts sind, desto nützlicher sind deine Ergebnisse. Behandle deine Prompts wie Assets - es lohnt sich, sie zu verfeinern.

Von der Theorie zur Praxis: Was du ausprobieren kannst

• Identifiziere drei gängige Anwendungsfälle (z. B. Kampagnenzusammenfassungen, Brainstorming-Kickoffs, Wettbewerbsanalysen) und schreibe wiederverwendbare Prompts für jeden
• Richte ein gemeinsames Prompt-Dokument ein, das "gute", "bessere" und "verbesserungswürdige" Beispiele aus dem Team enthält.
• Ermutige die Leute dazu, Einschränkungen wie Ton, Format oder Zeitraum hinzuzufügen - das schärft das Ergebnis schnell
• Versuche, Prompts rückwärts zu schreiben: Beginne mit der gewünschten Ausgabe und entwickle dann die Frage, die sie erzeugt.
• Veranstalte eine "Prompt-Challenge", bei der die Teammitglieder gegeneinander antreten, um den besten GenAI-Output aus demselben Briefing zu erzielen.

Fähigkeit 2: KI-Erkenntnisse mit strategischem Kontext interpretieren

GenAI kann dir Muster zeigen. Aber sie sagt dir nicht, nach welchen Mustern du handeln sollst. Das liegt immer noch an dir. Bei der Interpretation kommt es auf das menschliche Urteilsvermögen an.

Wenn ein Tool sagt: "Diese Kampagne hat unterdurchschnittlich abgeschnitten", was bedeutet das? Im Vergleich zu was? Weshalb? Und ist das wichtig? Du brauchst immer noch jemanden im Raum, der die Entscheidung treffen kann. Auch die richtigen Daten können zu falschen Entscheidungen führen.

Es hilft, Regeln dafür aufzustellen, was als Signal gilt. Lege fest, welche Arten von Erkenntnissen es wert sind, dass du sie bearbeitest, und welche du einfach zurücklässt. Sonst schwimmst du in Zusammenfassungen. Lege Schwellenwerte fest, die eine genauere Untersuchung auslösen.

Und vergiss nicht, wie die Erkenntnisse kommuniziert werden. Wenn GenAI Berichte oder Zusammenfassungen erstellt, muss jemand diese an die internen Interessengruppen weitergeben. Eine solide Erkenntnis, die schlecht formuliert ist, kann ignoriert werden. Beim strategischen Kontext geht es nicht nur darum, was die KI herausfindet, sondern auch darum, wie dein Team sie nutzt, um echte Entscheidungen zu treffen.

Von der Theorie zur Praxis: Was du ausprobieren kannst

• Schaffe einen Rahmen: Wenn die KI X zeigt, fragen wir Y - damit die Antwort keine blinde Aktion ist
• Führe ein Protokoll über GenAI-Erkenntnisse, die zu echten geschäftlichen Auswirkungen geführt haben (und solche, die nicht dazu geführt haben).
• Beauftrage jemanden mit der "Übersetzung" von GenAI-Ergebnissen für bestimmte Rollen - Erkenntnisse kommen besser an, wenn sie maßgeschneidert sind
• Definiere, was "interessant, aber nicht nützlich" ist, damit das Team nicht von wenig wirksamen Ergebnissen überwältigt wird.
• Kombiniere GenAI-generierte Erkenntnisse mit Kampagnen-Post-Mortems, um neue Muster und Nuancen aufzudecken

Fertigkeit 3: Klarheit über Nutzung, Risiko und Verantwortung

Über diesen Teil wird nicht genug gesprochen. Aber wenn du nicht weißt, wo die Leitplanken sind, wirst du irgendwann gegen sie stoßen. Du brauchst kein Regelwerk - du brauchst Bewusstsein. Und wenn du diese Klarheit nicht hast, kann das dein Team lähmen, weil es sich nicht sicher ist, ob es GenAI überhaupt für eine bestimmte Aufgabe einsetzen sollte.

Teams kommen schneller voran, wenn sie wissen, was erlaubt ist. Das bedeutet, dass sie wissen müssen, wo GenAI eingesetzt werden kann, wo eine menschliche Überprüfung erforderlich ist und welche Anwendungsfälle zu riskant sind, um sich damit zu befassen. Konsistenz schafft Vertrauen zwischen den Abteilungen.

Einer der praktischsten Teile dieser Fähigkeit? Zu wissen, wann GenAI sich etwas ausdenkt. Halluzinationen sind keine Seltenheit - sie sind in die Funktionsweise dieser Modelle eingebaut. Es ist wichtig, sie schnell zu erkennen (und zu wissen, welche Aufgaben besonders anfällig dafür sind). Es geht nicht nur um Genauigkeit. Es geht um Glaubwürdigkeit. Wenn dein Team nicht erkennen kann, wann die KI sicher falsch liegt, ist das Risiko nicht nur verschwendete Zeit, sondern ein echter Vertrauensverlust, intern und extern.

Von der Theorie zur Praxis: Was du ausprobieren kannst

• Erstelle eine "Ja / Frag / Nein"-Matrix für GenAI-Nutzungsfälle für Inhalte, Medien und Berichterstattung
• Füge GenAI-Redlines zu bestehenden Kreativ- und Markenrichtlinien hinzu, damit die Teams nicht raten müssen
• Spielt im Team Rollenspiele zu grenzwertigen Anwendungsfällen: Würdet ihr diesen Fall eskalieren oder damit durchkommen? Und warum?
• Bringen Sie die Rechtsabteilung zu einem vierteljährlichen Check-in über Nutzungstrends, nicht zu einer einmaligen Schulung
• Entwirf einen One-Pager für neue Mitarbeiter/innen: Hier steht, wofür du GenAI verwenden kannst, und hier, wofür nicht

Fazit: Der Wandel wird nicht kommen - er ist schon da

Es gibt einen Unterschied zwischen öffentlichen GenAI-Tools und eigens entwickelten Tools. Öffentliche Tools - ChatGPT, Gemini, Claude - sind flexibel und breit gefächert, aber sie sind nicht miteinander verbunden. Sie kennen deine Arbeitsabläufe nicht. Sie verstehen deine Prioritäten nicht. Sie sind nützlich, aber sie sind nicht integriert. Die Kluft zwischen Neuheit und Wirkung beginnt oft schon hier.

Zweckgebundene Tools sind anders: Sie befinden sich innerhalb der Plattform. Sie sind für die Medienplanung, die Messung und die Optimierung von Kampagnen gedacht - wie auch immer die tägliche Arbeit aussehen mag. Und wenn sie gut funktionieren, verschwinden sie im Fluss.

Wenn GenAI für dein Team funktionieren soll, muss es sie dort treffen, wo sie sind. Mit den Werkzeugen, die sie bereits benutzen. Es muss die Probleme lösen, die sie bereits haben. Nicht in einem separaten Fenster. Reibungslos bedeutet nicht schick, sondern eingebettet.

Teams, die am schnellsten vorankommen, jagen nicht dem nächsten neuen Tool hinterher. Sie machen GenAI zu einem Teil ihrer täglichen Arbeit. Und wenn das einmal passiert ist, gibt es kein Zurück mehr.