Warum es immer schwieriger wird, Ihr KI-Marketing-Budget zu rechtfertigen

Die Ausgaben für KI im Marketing steigen rasant an, doch nur wenige Unternehmen wissen genau, wofür sie eigentlich bezahlen. Vier Grundsätze können Unternehmen dabei helfen, versteckte Kosten aufzudecken, Doppelausgaben zu reduzieren und ihre Budgets unter Kontrolle zu halten. Vor einigen Jahren war die Berechnung noch einfach. Eine Marketingabteilung erwarb eine Softwarelizenz, vereinbarte einen Jahrespreis und ordnete die Ausgabe einem Budget zu. Generative KI hat dieses Bild unübersichtlicher gemacht. Unternehmen zahlen nun für Benutzerkonten, Premium-Modelle, Tokens, API-Aufrufe, Bildlizenzen, Transkription, Übersetzung, Speicherplatz und KI-Funktionen, die in bereits genutzter Software integriert sind. Die Kosten tauchen selten an einer einzigen Stelle auf. Microsoft Copilot wird vielleicht im IT-Budget verbucht, die generativen Funktionen von Adobe unter „Design“, eine Übersetzungsplattform unter „Kommunikation“ und ein KI-gestützter Chatbot unter „Digitale Dienste“. Eine Agentur nutzt möglicherweise ihre eigenen KI-Tools im Rahmen eines genehmigten Rahmenvertrags, während einzelne Mitarbeiter mit zusätzlichen Anwendungen arbeiten, die über Abteilungsbudgets erworben wurden. Jeder Vertrag mag ordnungsgemäß genehmigt worden sein. Das Problem beginnt, wenn die Geschäftsleitung fragt, wie viel das Unternehmen im Marketing für KI ausgibt und was dieses Geld einbringt. Der Druck wächst, da KI mittlerweile über gelegentliche Experimente hinausgeht. Marketingteams nutzen sie für Recherche, Entwurfserstellung, Lokalisierung, Bildproduktion, Kampagnenvarianten, Berichterstellung und Kundenservice. Sobald Unternehmen diese Systeme mit automatisierten Arbeitsabläufen verknüpfen, kann die Nutzung schnell ansteigen. Token, die Einheiten zur Verarbeitung von Eingabeaufforderungen und Antworten, sind zu Produktionskosten geworden, die Unternehmen neben Lizenzen und Personalkosten verwalten müssen. Einer unserer Kunden, ein großes Schweizer Softwareunternehmen, teilte uns mit, dass sich seine KI-Ausgaben seit Anfang 2026 mindestens verdoppelt hätten.

1. Berechnen Sie die Kosten für die fertiggestellte Arbeit

Der Preis eines KI-Abonnements sagt wenig über die Kosten der damit unterstützten Arbeit aus. Ein Tool mag zwar innerhalb von Sekunden einen ersten Entwurf erstellen, doch das Unternehmen muss dennoch die Fakten überprüfen, schwache Aussagen entfernen, den Ton anpassen, die rechtlichen Auswirkungen prüfen und die endgültige Fassung freigeben. Nehmen wir als Beispiel ein Schweizer Dienstleistungsunternehmen, das einen Marktbericht für Kunden auf Deutsch, Französisch und Englisch erstellt. Das Kommunikationsteam nutzt einen KI-Assistenten für die Vorrecherche und einen ersten Entwurf. Eine Übersetzungsplattform erstellt die Sprachversionen, Design-Software generiert visuelle Alternativen und eine Agentur überarbeitet den Text und bereitet die Veröffentlichung im Rahmen eines vereinbarten monatlichen Pauschalhonorars vor. Die direkten Softwarekosten mögen gering bleiben. Der größere Kostenfaktor liegt in der damit verbundenen Arbeit. Ein leitender Mitarbeiter überprüft den Inhalt, ein Fachexperte korrigiert technische Passagen, die Compliance-Abteilung prüft sensible Aussagen und die Agentur überarbeitet Abschnitte, die zu allgemein oder ungenau klingen. Der Bericht gelangt zwar möglicherweise immer noch schneller auf den Markt als zuvor, doch das Unternehmen muss den gesamten Prozess von der ersten Eingabe bis zur Veröffentlichung berücksichtigen. Diese Berechnung kann zu einem unbefriedigenden Ergebnis führen. KI kann zwar den Zeitaufwand für den Entwurf reduzieren, gleichzeitig aber den Zeitaufwand für die Überprüfung erhöhen. Ein kostengünstigeres Modell erfordert möglicherweise mehr redaktionelle Bearbeitung als ein Premium-Modell. Eine automatisierte Übersetzung mag zwar externe Kosten einsparen, erfordert aber dennoch eine Überprüfung durch einen Muttersprachler, wenn die Formulierung den Ruf oder die rechtliche Korrektheit betrifft. Unternehmen sollten daher die gesamten Arbeitsabläufe vergleichen. Wie lange dauerte die Aufgabe vor dem Einsatz von KI? Welche externen Kosten sind weggefallen? Wie viele Arbeitsstunden erfahrener Mitarbeiter erforderte der neue Prozess? Hat sich die Qualität der Endergebnisse verbessert, oder hat das Team lediglich mehr Material produziert?

2. Suchen Sie die Funktionen, die Sie bereits besitzen

Den meisten Marketingabteilungen mangelt es nicht an KI-Tools. Sie verfügen über mehrere Systeme, die dieselbe Aufgabe erfüllen. Softwareanbieter haben Office-Suiten, Designplattformen, CRM-Systeme, Analysetools und Social-Media-Anwendungen um generative Funktionen erweitert. Ein Unternehmen zahlt daher möglicherweise für Dokumentenzusammenfassungen in Microsoft 365, Schreibunterstützung in seinem CRM, Bildgenerierung in Adobe, Übersetzungen auf einer anderen Plattform und Kampagnenvarianten in seiner Marketing-Automatisierungssoftware. Mitarbeiter kaufen möglicherweise weiterhin Spezialtools, weil sie nicht wissen, was die zugelassenen Systeme leisten können, diese als schwer bedienbar empfinden oder die Ergebnisse eines anderen Anbieters bevorzugen. Das Ergebnis ist ein Technologie-Stack, der durch eine Reihe vernünftiger Entscheidungen entstanden ist, der als Ganzes jedoch keinen Sinn mehr ergibt. Eine sinnvolle Bestandsaufnahme beginnt bei den Funktionen, nicht bei den Markennamen. Welche Tools können Texte entwerfen? Welche können sie übersetzen? Welche können Dokumente zusammenfassen, Interviews transkribieren, Bilder generieren oder Kampagnenvarianten erstellen? Welche Systeme dürfen vertrauliche Informationen verarbeiten, und welche müssen auf öffentliches Material beschränkt bleiben? Die Antworten zeigen oft, dass mehrere Abteilungen für dieselbe Funktion bezahlen. Ein Designteam nutzt vielleicht einen Bildgenerator, während Social-Media-Manager einen anderen verwenden und die Agentur mit einem dritten arbeitet. Das Unternehmen verfügt möglicherweise über drei Textassistenten, obwohl das Office-Paket bereits einen enthält. Die Kündigung doppelter Abonnements kann Kosten senken, doch der größere Gewinn ergibt sich aus klareren Regeln. Die Mitarbeiter wissen, welche Plattform sie nutzen sollen, die Beschaffung kann weniger Verträge aushandeln und die IT kann sensible Informationen effektiver schützen. Das Unternehmen erhält zudem eine bessere Grundlage für die Entscheidung, ob ein Spezialtool seinen Platz verdient.

3. Nutzung und Wert getrennt messen

KI-Anbieter können Anmeldungen, den Token-Verbrauch, generierte Bilder und API-Aufrufe melden. Diese Zahlen spiegeln die Aktivität wider, nicht den Wert. Ein Marketingteam erstellt möglicherweise Hunderte von Social-Media-Beiträgen, die nie freigegeben werden. Eine andere Abteilung nutzt ein teures Forschungsmodell vielleicht nur ein paar Mal im Monat und spart dadurch mehrere Tage an Facharbeit ein. Das erste Tool wirkt stark ausgelastet, während das zweite den größeren finanziellen Nutzen schafft. Das Management benötigt daher zwei Arten von Zahlen. Die ersten zeigen, was das Unternehmen verbraucht: Lizenzen, Tokens, API-Aufrufe und Speicherplatz. Die zweiten zeigen, was sich bei der Arbeit verändert hat: Produktionszeit, Ausgaben für Agenturen, Übersetzungskosten, Kampagnenvolumen oder die Anzahl der sich wiederholenden Aufgaben, die aus den Arbeitsplänen der Mitarbeiter gestrichen wurden. Niemand muss für jede Eingabe den Return on Investment berechnen. Das Unternehmen muss jedoch wissen, warum es für eine Plattform bezahlt. Ein Übersetzungssystem sollte die Lokalisierung verkürzen oder externe Kosten senken. Ein Schreibassistent sollte die Vorbereitung beschleunigen, ohne dass im gleichen Umfang Korrekturen anfallen. Ein Bildbearbeitungswerkzeug sollte die Anzahl der verwertbaren Konzepte erhöhen, anstatt lediglich mehr Optionen zu generieren. Das Gleiche gilt für die Arbeit der Agentur. Eine Agentur muss nicht jedes KI-Tool auf ihrer Rechnung aufführen, wenn der Kunde den Umfang und das Honorar genehmigt hat. Der Kunde sollte dennoch verstehen, wie sich das Produktionsmodell verändert hat. Liefert die Agentur mehr Varianten im Rahmen desselben Pauschalhonorars? Ist die Bearbeitungszeit kürzer geworden? Liegt der Schwerpunkt des Honorars nun stärker auf Strategie, Redaktion und Qualitätskontrolle, da die Routineproduktion weniger Zeit in Anspruch nimmt? KI mindert nicht automatisch den Wert professioneller Arbeit. Recherche, Urteilsvermögen, kreative Leitung, Compliance und Verantwortlichkeit erfordern nach wie vor erfahrene Fachkräfte. Im geschäftlichen Gespräch sollte der Fokus darauf liegen, was der Kunde erhält, und nicht darauf, wie viele Minuten die Software für die Erstellung eines Entwurfs benötigt hat.

4. Beauftragen Sie eine Person mit der Gesamtkoordination

AI-Ausgaben betreffen in der Regel mehrere Abteilungen. Die IT-Abteilung erwirbt Unternehmenslizenzen, die Beschaffungsabteilung verhandelt Verträge, das Marketing wählt Anwendungen aus, die Finanzabteilung überwacht Rechnungen und Agenturen nutzen ihre eigenen Systeme. Jedes Team sieht nur einen Teil der Kosten. Eine Person muss den Gesamtüberblick haben. Dabei muss es sich nicht um eine neue Führungsposition oder einen zentralen Ausschuss handeln, der jedes Experiment genehmigt. Ein Marketing-Operations-Leiter, ein Beschaffungsmanager oder ein Spezialist für digitale Transformation kann die Liste der Tools, Verträge, Verantwortlichen und genehmigten Verwendungszwecke pflegen. Diese Liste sollte praktische Fragen beantworten: Was leistet das jeweilige Tool? Welche Abteilung bezahlt dafür? Wie viele Mitarbeiter nutzen es? Bleibt der Preis fest oder steigt er mit der Nutzung? Welche Daten dürfen Mitarbeiter eingeben? Wer überprüft die Ergebnisse? Wann verlängert sich der Vertrag? Nutzungsberichte können dann ungewöhnliche Entwicklungen frühzeitig aufdecken. Ein starker Anstieg des Token-Verbrauchs kann auf einen erfolgreichen neuen Arbeitsablauf hindeuten oder darauf, dass ein automatisiertes System unnötig umfangreiche Ergebnisse liefert. Ein Tool mit wenigen Nutzern ist möglicherweise überflüssig oder dient einem kleinen Team, das an hochwertigen Aufgaben arbeitet. Die Zahlen benötigen einen Kontext, bevor die Geschäftsleitung entscheidet, ob der Dienst ausgeweitet oder eingestellt wird. Klare Zuständigkeiten helfen Unternehmen zudem im Umgang mit „Schatten-KI“. Mitarbeiter greifen oft auf inoffizielle Tools zurück, weil die genehmigten Alternativen langsam, schlecht eingeführt oder für die Aufgabe ungeeignet sind. Ein pauschales Verbot könnte die Aktivität noch weiter aus dem Blickfeld drängen. Eine kleine Auswahl nützlicher, klar erklärter Plattformen funktioniert in der Regel besser.

KI-Kosten erfordern eine operative Logik

Der Zweck der Kostenkontrolle besteht nicht darin, jede Eingabeaufforderung so kurz wie möglich zu gestalten oder Mitarbeiter dazu zu zwingen, das kostengünstigste Modell zu verwenden. Ein leistungsfähigeres System kann einen höheren Preis rechtfertigen, wenn es bessere Ergebnisse liefert und die Überprüfungszeit verkürzt. Ein teures Spezialtool kann seinen Platz verdienen, wenn es größere externe Kosten ersetzt. Das Budget lässt sich dann gut verteidigen, wenn die Geschäftsleitung es erklären kann, ohne eine Liste von Softwarenamen vorlesen zu müssen. In welchen Arbeitsabläufen kommt KI zum Einsatz? Was ersetzt oder verbessert das jeweilige Tool? Wo steigen die Kosten mit zunehmender Nutzung? Welche Aufgaben erfordern nach wie vor eine umfassende Überprüfung durch Menschen? Wer entscheidet, ob das Ergebnis gut genug ist, um veröffentlicht zu werden? Unternehmen, die diese Fragen beantworten können, geben nicht unbedingt weniger aus. Sie geben ihre Mittel jedoch kontrollierter aus. Diejenigen, die dies nicht können, genehmigen vielleicht weiterhin jede einzelne Rechnung korrekt, verlieren dabei aber den Überblick darüber, wie sich ihr KI-Marketingbudget entwickelt hat.