Was KI wirklich für die Beschäftigungslage von Marketingfachleuten bedeutet

Für Marketingfachleute kommt die KI nicht als ein einziges dramatisches Ereignis. Sie kommt in Form von tausend kleinen Veränderungen.

Der erste Entwurf der E-Mail. Die erste Version der Kampagnenüberschrift. Der Text für die sozialen Medien. Das Keyword-Cluster. Die Wettbewerbsanalyse. Die Zusammenfassung des Meetings. Das Zielgruppensegment. Die Variante für den A/B-Test. Der Monatsbericht. Die Übersetzung. Die Größenanpassung der Bilddateien. Der vorläufige Medienplan. Das Kundenservice-Skript. Die Produktbeschreibung.

Keine dieser Aufgaben stellte die gesamte Tätigkeit dar. Zusammen bildeten sie jedoch einen großen Teil der Marketingarbeit auf Einstiegs- und mittlerer Ebene. Außerdem bildeten sie die Ausbildungsstufe des Berufs: die Arbeit, durch die man lernte, Zielgruppen einzuschätzen, die Markenstimme zu verstehen, Positionierung zu gestalten, Leistungslogik anzuwenden und kommerzielle Disziplin zu üben.

Deshalb hat KI Auswirkungen auf das Marketing Beschäftigung ist ernster, als es der beruhigende Satz “KI wird den Menschen nicht ersetzen” vermuten lässt. Die bessere Frage lautet: In welchen Bereichen des Marketings wird es weiterhin menschliche Fachkräfte brauchen, sobald KI in großem Maßstab akzeptable Ergebnisse liefern kann?

Die Antwort ist nicht düster. Aber sie ist anspruchsvoll.

Das Marketing verschwindet nicht. In den USA wird für den Zeitraum von 2024 bis 2034 weiterhin ein Beschäftigungswachstum von 6 Prozent bei Werbe-, Verkaufsförderungs- und Marketingmanagern prognostiziert, was über dem Durchschnitt aller Berufe liegt. Für Marktforschungsanalysten und Marketingfachleute wird im gleichen Zeitraum ein Beschäftigungswachstum von 7 Prozent prognostiziert, das ebenfalls über dem Durchschnitt liegt.

Doch Beschäftigungswachstum bedeutet nicht, dass die Arbeit gleich bleibt. Der Beruf entwickelt sich weg von der manuellen Produktion hin zu Entscheidungsaufgaben: Was soll gesagt werden, an wen, über welches System, mit welchen Belegen, unter welchen Einschränkungen und wie lässt sich feststellen, ob es funktioniert hat?.

Die Ausführungsebene schrumpft

Die ersten Marketingfunktionen, die unter Druck geraten, sind diejenigen, die auf wiederholbaren Abläufen basieren.

Die Erstellung einfacher Inhalte, einfache SEO-Formatierung, die Planung von Social-Media-Beiträgen, manuelle Berichterstellung, erste Recherchen, Bildvarianten, E-Mail-Entwürfe und Standardanpassungen von Kampagnen sind allesamt anfällig, da sie strukturiert, textlastig und mengenmäßig umfangreich sind. Genau unter diesen Bedingungen liefert generative KI ausreichend gute Ergebnisse, um den Bedarf an menschlicher Arbeitskraft zu reduzieren.

Das bedeutet nicht, dass jeder Texter, Social-Media-Manager oder Content-Spezialist seinen Job verliert. Es bedeutet vielmehr, dass der Wert der bloßen Erstellung weiterer Inhalte sinkt.

Ein Unternehmen, das früher drei Mitarbeiter benötigte, um verschiedene Kampagnenvarianten zu erstellen, braucht heute möglicherweise nur noch einen Mitarbeiter, der das System mit den Vorgaben versorgt, die überzeugendsten Ergebnisse auswählt, diese mit den markenbezogenen und rechtlichen Vorgaben in Einklang bringt und die Leistung testet. Der Job verschwindet nicht. Er wird komprimiert.

Aus diesem Grund sehen sich viele Marketingfachleute mit einem Widerspruch konfrontiert. Es besteht nach wie vor Bedarf an Marketingtalenten, doch die Einstiegsaufgaben werden zunehmend ausgehöhlt. Der Beruf kann wachsen und gleichzeitig den Einstieg erschweren.

KI senkt die Kosten für durchschnittliches Marketing

Die unmittelbarste Auswirkung der KI besteht darin, dass sie alltägliche Arbeitsabläufe schneller und kostengünstiger macht.

Durchschnittliche Werbetexte. Durchschnittliche Social-Media-Beiträge. Durchschnittliche Landingpage-Varianten. Durchschnittliche Kampagnenzusammenfassungen. Durchschnittliche Präsentationsstrukturen. Durchschnittliche Bildkonzepte. Durchschnittliche Segmentierungslogik. Durchschnittliche CRM-E-Mails.

Für viele Unternehmen ist “durchschnittlich” durchaus sinnvoll. Die meisten Marketingabteilungen erwarten nicht, dass jeder interne Entwurf brillant ist. Was sie brauchen, sind Schnelligkeit, Konsistenz und eine ausreichende Qualität, um den Prozess voranzubringen. KI liefert genau das.

Dies führt zu einer schwierigen Dynamik auf dem Arbeitsmarkt. Der Marketingfachmann, der bisher vor allem wegen seiner Schnelligkeit und seines Produktionsvolumens geschätzt wurde, gerät ins Abseits. Der Marketingfachmann, der die Qualität von Entscheidungen verbessern kann, gewinnt an Wert.

McKinseys Studie aus dem Jahr 2026 zum Thema „AI-First-Marketing“ kommt zu dem Schluss, dass KI das Marketing weg von Kampagnenzyklen hin zu Systemen für kontinuierliches Wachstum verlagert, die auf Erkenntnissen, Kreativität, Personalisierung, „Agentic Commerce“ und Orchestrierung basieren. Außerdem wird darin festgestellt, dass zwar 90 Prozent der CMOs mit KI experimentieren, aber weniger als 10 Prozent diese bereits in großem Maßstab einsetzen oder einen Mehrwert über alle Marketing-Workflows hinweg erzielen konnten.

Diese Lücke ist von Bedeutung. An Tools mangelt es den Unternehmen nicht. Was ihnen fehlt, sind Fachkräfte, die wissen, wie man die Marketingarbeit unter Einbeziehung dieser Tools neu gestaltet.

Der neue Marketing-Spezialist ist ein Systembetreiber

Die Marketingexpertin des nächsten Jahrzehnts wird nicht nur Kampagnen entwickeln. Sie wird Systeme steuern.

Das klingt zwar weniger romantisch als „Kreativität“, entspricht aber eher der aktuellen Entwicklung im modernen Marketing. Ein Spezialist muss unter Umständen Kundendaten, Content-Erstellung, Leistungsanalysen, CRM-Kundenreisen, KI-generierte Empfehlungen, Markenführung und die Freigabe durch Menschen miteinander verknüpfen.

In der Praxis bedeutet das, dass sich die Aufgabe von “diesen Inhalt erstellen” hin zu “den Prozess verwalten, der viele Inhalte erstellt, testet und verbessert” verlagert.

McKinsey beschreibt „agentebasierte KI“ im Marketing als Systeme, die mit begrenztem menschlichem Eingriff Aufgaben über Arbeitsabläufe hinweg planen, entscheiden und ausführen können, beispielsweise die Anpassung von Medienausgaben in Echtzeit oder die Gestaltung personalisierter Customer Journeys. Das Unternehmen argumentiert, dass zukünftige Wettbewerbsvorteile im Marketing weniger vom Einsatz isolierter KI-Tools abhängen werden, sondern vielmehr davon, Erkenntnisse, Kreativität, Personalisierung, agentischen Handel und Umsetzung in einem System zu vereinen.

Hier verändert sich die Arbeitswelt. Aus dem Kampagnenassistenten wird ein Marketing-Operations-Analyst. Aus dem Content-Manager wird ein Brand-Output-Redakteur. Aus dem Performance-Marketer wird ein KI-gestützter Growth-Operator. Aus dem CRM-Spezialisten wird ein Journey-Architekt. Aus dem Marktforscher wird ein Insight-Interpreter, der es versteht, sowohl Daten als auch maschinengenerierte Analysen zu hinterfragen.

Die Titel ändern sich vielleicht nicht sofort. Die Arbeit schon.

Kreativität gewinnt an Wert, statt an Wert zu verlieren

Die oberflächliche Befürchtung ist, dass KI die Kreativität zerstören wird. Die präzisere Befürchtung ist, dass KI den Markt mit kompetent wirkenden kreativen Werken überschwemmen wird.

Das ist etwas anderes.

Wenn jeder schnell Kampagnenideen, Bilder, Überschriften und Markenslogans entwickeln kann, verlagert sich der kreative Mehrwert in eine frühere Phase des Prozesses. Es reicht nicht mehr aus, lediglich Optionen zu erarbeiten. Die knappe Ressource ist das Wissen darum, welche Option die richtige ist, was fehlt, was sich falsch anfühlt, was mit der Zeit an Wirkung verlieren wird, was die Zielgruppe tatsächlich glaubt und was die Marke glaubwürdig vermitteln kann.

Hier wird Geschmack zu einem Vorteil auf dem Arbeitsmarkt.

Geschmack ist keine Dekoration. Im Marketing ist er ein kommerzielles Urteilsvermögen, das sich in Sprache, Bildsprache, Timing und Zurückhaltung ausdrückt. Es ist die Fähigkeit zu erkennen, dass eine Kampagne zwar ausgefeilt, aber inhaltslos ist, emotional ansprechend, aber strategisch falsch, im Trend liegend, aber nicht markengerecht, gewagt, aber rechtlich riskant oder effizient, aber schnell vergessen.

KI kann Varianten generieren. Sie kann jedoch keine Verantwortung für den Geschmack übernehmen.

Deshalb könnte das kreative Urteilsvermögen erfahrener Fachkräfte an Wert gewinnen, während sich die kreative Arbeit von Nachwuchskräften immer leichter automatisieren lässt. Die Person, die Inhalte redigieren, leiten und die Marke schützen kann, wird wichtiger sein als diejenige, die lediglich einen Entwurf erstellen kann.

Auch die Rolle des Analysten wird sich verändern

Auch die Marketinganalyse bleibt davon nicht verschont. KI ist bereits heute in der Lage, Dashboards zusammenzufassen, Anomalien zu erkennen, Zielgruppen zu gruppieren, Leistungsschwankungen zu erklären und Empfehlungen zu generieren.

Das bedeutet jedoch nicht, dass Marketinganalysten überflüssig werden. Es verändert vielmehr die Anforderungen an eine gute Analyse.

Ein schwacher Analyst berichtet, was passiert ist. Ein besserer Analyst erklärt, warum es wahrscheinlich passiert ist, was das Unternehmen als Nächstes testen sollte und wo die Daten möglicherweise irreführend sind. KI kann bei der ersten Ebene helfen. Sie kann die zweite Ebene unterstützen. Für die dritte Ebene ist nach wie vor menschliches Urteilsvermögen erforderlich.

Das ist von Bedeutung, weil Marketingdaten selten sauber sind. Die Attribution ist unvollkommen. Plattformkennzahlen sind eigennützig. Die Customer Journeys sind fragmentiert. Markeneffekte setzen erst langsam ein. Kurzfristige Erfolge können das langfristige Vertrauen untergraben. Eine Kampagne mag erfolgreich erscheinen, weil sie lediglich bestehende Nachfrage abgeschöpft hat, anstatt neue Nachfrage zu schaffen.

KI kann die Analyse beschleunigen, aber sie kann auch dazu führen, dass eine schlechte Analyse überzeugend wirkt.

Der gefragte Analyst wird derjenige sein, der die Maschine herausfordern kann und sie nicht nur nutzt.

Der Aufstieg von Marketingfunktionen, die es zuvor noch nicht gab

KI wird Arbeitsplätze im Marketing schaffen, allerdings nicht immer dort, wo man es erwarten würde.

Die neuen Positionen werden voraussichtlich an der Schnittstelle zwischen den Bereichen Marketing, Daten, Produktentwicklung, Recht und Technologie angesiedelt sein. Dazu könnten unter anderem folgende Funktionen gehören: Leiter für KI-Marketing-Operations, Prompt- und Workflow-Designer, Redakteur für Marken-Governance, Leiter für KI-Content-Qualität, Personalisierungsarchitekt, Stratege für agentischen Handel, Marketing-Daten-Steward, Manager für die Automatisierung der Customer Journey und Gutachter für synthetische Forschung.

Einige dieser Berufsbezeichnungen gibt es bereits in einer frühen Form. Die Marketingstudie von McKinsey für das Jahr 2026 identifiziert Rollen wie beispielsweise den „Hyperpersonalisierungsarchitekten“, der für die Verwaltung von Datenmodellen, KI-Fähigkeiten und Geschäftsregeln für One-to-One-Erlebnisse zuständig ist und dabei die regulatorischen und vertrauensrelevanten Parameter im Blick behält.

Entscheidend ist, dass es sich hierbei weder um traditionelle kreative Berufe noch um rein technische Tätigkeiten handelt. Es handelt sich um hybride Rollen. Sie erfordern ausreichende Marketingkenntnisse, um Kunden und Marken zu verstehen, ausreichende technische Kenntnisse, um mit KI-Systemen zu arbeiten, ausreichende Datenkompetenz, um die Leistung zu bewerten, und ausreichend Urteilsvermögen, um zu erkennen, wann die Automatisierung an ihre Grenzen stößt.

Das sind gute Nachrichten für ambitionierte Marketingfachleute. KI stellt nicht nur eine Bedrohung für den Beruf dar. Sie ebnet den Marketingfachleuten vielmehr den Weg, eine strategisch zentralere Rolle einzunehmen.

Allerdings wird es den passiven Einsatz von Tools nicht belohnen. Es wird vielmehr diejenigen belohnen, die Arbeitsabläufe neu gestalten können.

Der Nachwuchs-Marketingfachmann hat am meisten zu verlieren

Das größte Risiko für den Arbeitsplatz besteht ganz unten auf der Karriereleiter.

Nachwuchskräfte im Marketing lernen oft durch praktische Arbeit – genau die Aufgaben, die heute von KI übernommen werden: Entwürfe erstellen, zusammenfassen, recherchieren, Beiträge veröffentlichen, Tags vergeben, Berichte erstellen und Inhalte anpassen. Wenn Unternehmen diese Aufgaben automatisieren, ohne die Schulungen entsprechend anzupassen, könnten sie ihrer eigenen Nachwuchspipeline schaden.

Dies ist bereits ein weit verbreitetes Problem in allen Bereichen der Wissensarbeit, die mit KI in Berührung kommen. Eine Studie zu Stellenanzeigen aus dem Jahr 2026 ergab, dass generative KI die Nachfrage nach Arbeitskräften sowohl durch eine Umverteilung zwischen verschiedenen Tätigkeiten als auch durch eine Neugestaltung innerhalb einzelner Tätigkeiten verändert, wobei sich die Anforderungen an Nachwuchskräfte durch eine breitere Mischung aus Umverteilung und Neugestaltung von Aufgaben anpassen.

Für das Marketing liegt das Risiko auf der Hand. Wenn die junge Marketingfachkraft nie einen ersten Entwurf verfasst, wie soll sie dann ihren eigenen Stil entwickeln? Wenn sie nie einen Bericht manuell erstellt, wie soll sie dann verstehen, was die Kennzahlen bedeuten? Wenn sie nie selbst Nachforschungen über Wettbewerber anstellt, wie soll sie dann ein Gespür für Muster entwickeln? Wenn sie lediglich die Ergebnisse der KI überarbeitet, wird sie dadurch scharfsinniger oder abhängig?

Unternehmen müssen dies als ein Managementproblem betrachten. KI darf nicht zum Vorwand werden, um die Ausbildung von Nachwuchskräften einzustellen. Vielmehr sollte sie dazu führen, dass Nachwuchskräfte in folgenden Bereichen geschult werden: gute Briefings erstellen, Quellen überprüfen, Ergebnisse vergleichen, schwache Argumentationen erkennen, Markenvorgaben verstehen, Leistungen interpretieren und Empfehlungen begründen.

Die Position auf der Junior-Ebene sollte analytischer werden und nicht einfach nur weniger bedeutend.

Die Mitte wird unter Druck geraten

Einsteiger im Marketing stehen vor dem Problem der Weiterbildung. Erfahrene Marketingfachleute stehen vor einer Führungsherausforderung. Am stärksten betroffen ist jedoch möglicherweise die mittlere Ebene: Spezialisten mit fünf bis zehn Jahren Berufserfahrung, deren Wert sich auf eine kompetente Umsetzung stützt.

Diese Gruppe kennt sich oft mit den Tools aus, versteht die Marke und kann Kampagnen umsetzen. Wenn KI jedoch die Kosten für die Umsetzung senkt, verliert Kompetenz allein an Bedeutung.

Marketingfachleute auf mittlerer Ebene müssen sich in eine von drei Richtungen orientieren.

Der erste Bereich ist die strategische Tiefe: Positionierung, Kundenverständnis, Verständnis der Produktkategorie, Preisgestaltung, Wertversprechen, Markenarchitektur, Markteinführungsstrategie. Der zweite Bereich ist die technisch-operative Stärke: Automatisierung, CRM, Daten, Personalisierung, KI-Workflows, Marketingtechnologie. Der dritte Bereich ist die kreative Kompetenz: Konzept, Geschmack, redaktionelle Ausrichtung, Storytelling, Markenstimme und kulturelles Gespür.

Als Haupttestamentsvollstrecker in der Mitte zu bleiben, wird riskant werden.

Das bedeutet nicht, dass jeder Datenwissenschaftler oder Kreativdirektor werden muss. Aber jeder Marketingfachmann wird ein präziseres Wertversprechen benötigen.

KI-Kenntnisse werden zur Grundvoraussetzung und sind nichts Besonderes mehr

Vor einigen Jahren konnte ein Marketingfachmann noch als besonders versiert gelten, wenn er sich mit generativer KI auskannte. Dieser Vorteil schwindet jedoch zunehmend. KI-Kompetenz entwickelt sich zu einer grundlegenden beruflichen Qualifikation.

Die McKinsey-Umfrage „State of AI 2025“ ergab, dass 88 Prozent der Befragten angaben, ihre Unternehmen setzten KI in mindestens einem Geschäftsbereich ein – ein Anstieg gegenüber 78 Prozent im Vorjahr. Außerdem wurde festgestellt, dass Marketing und Vertrieb durchweg zu den Bereichen gehören, in denen der Einsatz von KI am häufigsten genannt wird, und dass Umsatzsteigerungen durch KI am häufigsten in den Bereichen Marketing und Vertrieb, Strategie und Unternehmensfinanzierung sowie Produkt- und Dienstleistungsentwicklung vermeldet werden.

Mit anderen Worten: Das Marketing steht nicht am Rande der KI-Einführung. Es ist bereits mittendrin.

Das Chartered Institute of Marketing warnte im Jahr 2026, dass vielen Marketingfachleuten die funktionsübergreifenden KI- und Digitalkompetenzen fehlen, die für einen effektiven Einsatz von Ressourcen erforderlich sind – und das, obwohl die meisten CMOs davon ausgehen, dass die Marketingbudgets stabil bleiben oder wachsen werden. Das ist die Warnung für den Arbeitsmarkt. Das Geld mag zwar noch da sein, die Kompetenzen jedoch möglicherweise nicht.

Kenntnisse im Bereich KI werden daher ähnlich wie Erfahrungen mit Excel, Analytik oder CMS sein: Sie reichen zwar nicht aus, um jemanden zu etwas Besonderem zu machen, aber es wird immer riskanter, sie nicht zu besitzen.

Was Marketingfachleute jetzt lernen sollten

Die praktische Lösung besteht nicht darin, in Panik zu geraten oder sich voll und ganz auf die Technik zu konzentrieren. Vielmehr geht es darum, sich schwerer automatisieren zu lassen.

Das beginnt mit der Kenntnis von Arbeitsabläufen. Marketingfachleute müssen verstehen, wo KI in den Bereichen Marktforschung, Content, CRM, bezahlte Medien, Kundenservice, Berichterstattung und Kampagnenoptimierung zum Einsatz kommt. Sie sollten in der Lage sein, einen Prozess in einzelne Aufgaben zu unterteilen und zu entscheiden, welche davon automatisiert, unterstützt oder weiterhin von Menschen ausgeführt werden sollten.

Die zweite Fähigkeit ist das Briefing der KI. Eine gute Vorgabe ist kein Schlagwort. Es handelt sich um eine klare Aufgabenstellung: Zielgruppe, Zielsetzung, Kontext, Rahmenbedingungen, Tonfall, Argumente, Ausschlüsse, Format und Erfolgskriterien. Marketingfachleute, die der KI gute Vorgaben machen können, sind oft dieselben, die auch Agenturen, Designer und interne Teams gut anweisen können.

Der dritte Punkt ist die Bewertung. Können Sie erkennen, wann eine von einer KI generierte Erkenntnis oberflächlich ist? Können Sie erfundene Belege entlarven? Können Sie eine Sprache erkennen, die nicht zum Markenimage passt? Können Sie einschätzen, ob Inhalte rechtliche oder rufschädigende Risiken bergen? Können Sie mehrere Ergebnisse vergleichen und erklären, welches davon am überzeugendsten ist?

Der vierte Punkt ist die Datenauswertung. Marketingfachleute müssen keine Statistiker werden, aber sie müssen sich mit Attribution, Segmentierung, Tests, dem Customer Lifetime Value, Funnel-Verlusten und den Grenzen von Plattformdaten auskennen.

Der fünfte Punkt ist das unternehmerische Denken. KI kann dabei helfen, Marketingmaßnahmen zu entwickeln. Sie kann jedoch nicht entscheiden, ob diese Maßnahmen das Geschäftsmodell unterstützen. Marketingfachleute, die sich mit Umsatz, Margen, Kundenbindung, Preisgestaltung und Kundenverhalten auskennen, sind auf der sichereren Seite als diejenigen, die sich nur mit Inhalten auskennen.

Was Arbeitgeber unterlassen sollten

Auch die Arbeitgeber müssen sich ändern. Viele Unternehmen gehen mit KI so um, als handele es sich um die Einführung einer neuen Software: Sie gewähren den Mitarbeitern Zugriff, führen eine Schulung durch, ermutigen zum Experimentieren und warten darauf, dass sich die Produktivität von selbst einstellt.

Das reicht nicht aus.

Die McKinsey-Studie zum Thema KI im Jahr 2025 ergab, dass Unternehmen, die stärkere Auswirkungen der KI feststellen, eher dazu neigen, Arbeitsabläufe neu zu gestalten, festzulegen, wann Modellausgaben einer menschlichen Validierung bedürfen, KI in Geschäftsprozesse zu integrieren und KPIs für KI-Lösungen zu überwachen. Diese Erkenntnis lässt sich direkt auf das Marketing übertragen.

Unternehmen sollten aufhören, von Marketingfachleuten zu verlangen, “KI stärker einzusetzen”, und stattdessen damit beginnen, zu definieren, welchen Platz KI im Marketing-Betriebsmodell einnehmen soll. Wer genehmigt KI-generierte Inhalte? Welche Quellen darf die KI nutzen? Wie wird die Markenstimme geschützt? Was muss von einem Menschen überprüft werden? Welche Daten dürfen in die Tools eingespeist werden? Welche Arbeitsabläufe werden neu gestaltet? Wie werden die Einsparungen reinvestiert: weniger Personal, mehr Output, bessere Qualität oder strategischere Arbeit?

Ohne diese Antworten wird KI zu bloßem Rauschen. Die Menschen experimentieren, die Ergebnisse häufen sich, die Qualität wird uneinheitlich und die Verantwortlichkeiten verschwimmen.

Die Gewinner werden nicht die Marketingteams sein, die über die meisten Tools verfügen. Es werden die Teams sein, die über die klarsten Regeln verfügen.

Die Marketingabteilung der Zukunft wird an manchen Stellen kleiner und an anderen stärker sein

KI wird nicht alle Marketingfunktionen gleichermaßen beeinflussen.

Die Teams für die Content-Produktion könnten kleiner oder erfahrener werden. Das Performance-Marketing könnte stärker automatisiert werden, erfordert jedoch eine intensivere strategische Steuerung. CRM und Lifecycle-Marketing könnten an Bedeutung gewinnen, da die Personalisierung einfacher wird. Forschungsteams könnten sich von der reinen Informationssammlung hin zur Interpretation maschinengestützter Erkenntnisse verlagern. Markenteams könnten an Bedeutung gewinnen, da KI das Volumen generischer Inhalte erhöht. Der Bereich Marketing Operations könnte an Bedeutung gewinnen, da Systeme, Daten und Arbeitsabläufe eine zentrale Rolle einnehmen.

Dadurch entsteht eine ganz andere Art von Abteilung. Für die manuelle Ausführung werden möglicherweise weniger Mitarbeiter benötigt. Der Mehrwert liegt künftig eher in der Koordination, der Entscheidungsfindung, der Steuerung und der Strategie.

Für Marketingfachleute ist das die Realität auf dem Arbeitsmarkt. Der Beruf verschwindet nicht. Er polarisiert sich.

Wer KI einsetzt, um dieselbe Arbeit etwas schneller zu erledigen, wird sich dem Wettbewerb stellen müssen. Wer KI nutzt, um besser zu denken, schneller zu testen, Kunden besser zu verstehen und das Marketing mit den Geschäftsergebnissen zu verknüpfen, wird an Wert gewinnen.

Die wahre Antwort

KI bedeutet nicht, dass Marketingfachleute ausgedient haben. Es bedeutet, dass die alten Spielregeln ausgedient haben.

Früher galt: Ein Marketingfachmann konnte sich eine Karriere aufbauen, indem er sich mit Plattformen auskannte, Inhalte erstellte, Kampagnen leitete und Ergebnisse auswertete. Das wird zwar weiterhin wichtig sein, reicht aber nicht mehr aus. KI kann mittlerweile viele dieser Aufgaben übernehmen oder dabei unterstützen.

Das neue Geschäftsmodell ist anders. Marketingexperten werden für die Qualität ihres Urteilsvermögens, die Klarheit ihrer Strategie, die Originalität ihres Denkens, die Disziplin ihrer Bewertung und ihre Fähigkeit bezahlt, KI-gestützte Systeme zu steuern, ohne dabei das menschliche Verständnis aus den Augen zu verlieren, das Marketing erst funktionieren lässt.

Der sicherste Marketingexperte ist nicht derjenige, der sich gegen KI sträubt. Der sicherste Marketingexperte ist aber auch nicht derjenige, der jedes neue Tool einsetzt.

Der sicherste Marketingexperte ist derjenige, der drei Fragen besser beantworten kann als die Maschine: Was wollen wir eigentlich wirklich ändern, warum sollte uns das Publikum glauben, und wie sollen wir nun weiter vorgehen?