KI im Marketing
Der Marketing Tech Monitor 2026 vom Hamburger Marketing Tech Lab hat gerade 1.562 Marketingentscheider in der DACH-Region befragt. 414 vollständige Antworten wurden ausgewertet, ergänzt durch qualitative Interviews. Das Ergebnis bestätigt, was ich seit Jahren predige.
1. Tools stehen rum, statt zu arbeiten.
Große Marketing- und Vertriebsorganisationen haben im Schnitt nur rund 33 Prozent der Kapazitäten ihrer vorhandenen MarTech- und SalesTech-Anwendungen operativ im Einsatz. Bis zu 70 Prozent der eingeführten Anwendungen werden nur unzureichend genutzt. Bei CRM-Systemen ist das Bild noch drastischer: 68 Prozent der Unternehmen nutzen ein CRM-System, aber nur acht Prozent schöpfen dessen Möglichkeiten vollständig aus. Bei Marketing-Automation-Lösungen liegt dieser Anteil bei vier Prozent. Lizenz gekauft, Regal gefüllt, Wirkung: null.
2. Die Datenbasis ist Sand, kein Fundament.
Jede KI ist so gut wie ihre Datenbasis. Genau die fehlt. Datenqualität, Prozesse und Kompetenzen bremsen die Wertschöpfung stärker als fehlende Software. iBusiness Wer KI auf verstreute, ungepflegte Kundendaten loslässt, bekommt teure Zufallsergebnisse.
3. Zu viele Projekte, keine Priorität.
47 Prozent der Befragten geben an, dass 70 bis unter 80 Prozent der Projekte in ihren Organisationen scheitern oder nicht den angestrebten Erfolg bringen. Als Hauptursache nennen 56 Prozent unzureichendes fachliches Know-how, 44 Prozent zu viele parallele Projekte und 42 Prozent unklare Zielsetzungen. Aktionismus statt Fokus.
4. Skills fehlen
Auf beiden Seiten des Schreibtischs. 53 Prozent der Führungskräfte halten ihre Teams für schlecht befähigt, Daten und Tools wirksam zu nutzen. Gleichzeitig schätzen 49 Prozent der Mitarbeitenden ihre eigene Veränderungsbereitschaft als hoch ein. Ein Wahrnehmungsgraben mitten durchs Unternehmen. Niemand redet mit niemandem.
5. Führung fehlt als Auftraggeber
Der Studienleiter Ralf Strauß bringt es auf den Punkt: “Wir sehen aktuell ein echtes Investitionsparadox: Es wird kräftig in KI und Marketingtechnologien investiert, die Wertschöpfung bleibt aber zu oft hinter den Möglichkeiten zurück. Organisationen werden zum Engpass, weil Skills und Grundlagen fehlen.” KI-Kauf ist Chefsache. Bleibt sie IT-Projekt, verbrennt sie Budget.
Was das für die Praxis heißt
Am Steinbeis-Transferzentrum für Digitale Medien und Kommunikation setzen wir genau an diesen Hebeln an. Seit Jahren. Wir verkaufen kein KI-Feuerwerk. Wir verstehen zuerst das Business, schauen dann auf den Prozess, den wir mit wenig Aufwand am stärksten produktiver machen können. Erst danach bauen wir individuell mithilfe von KI das Werkzeug dafür. Punktgenau. Nicht als Ersatz für Strategie, sondern als Verstärker für das, was bereits funktioniert.
Ein Beispiel aus der Praxis: Ein bestehender Vertriebsprozess, der zehn Stunden Handarbeit pro Woche kostet. Als wir vertieft verstanden haben, wie hier Produkte verkauft werden, haben wir ein individuelles System für ein signifikant schnelleres Datenmanagement zwischen Innen- und Außendienst gebaut. Wir docken eine KI-Automatisierung an genau diesen einen Prozess an. Kein neues System. Keine neue Lizenzflut. Das Ergebnis: die gleiche Arbeit in einem Bruchteil der Zeit, mit besserer Datenqualität als vorher. Und: Wir nutzen die vorhandenen Software-Systeme ohne sie verändern zu müssen.
Faktor 10 ist da kein Marketingversprechen mehr, sondern wirklich ein Resultat. Wenn KI nicht das Ziel ist, sondern das Werkzeug für ein bestehendes, funktionierendes Fundament, können mehr Produkte abgesetzt werden.
