BUSINESSRatgeber für Startups & Scale-ups
KI im Marketing: 10 Use Cases mit Aufwand und Nutzen.
Kurz beantwortet
Am meisten bringt KI im Marketing bei wiederkehrenden Aufgaben mit klarer Vorlage: Recherche, erste Textentwürfe, Varianten für Anzeigen, Auswertungen und Lead-Qualifizierung. Starten Sie mit zwei bis drei solcher Abläufe, messen Sie die Zeitersparnis und weiten Sie dann aus. Strategische Entscheidungen und die finale Freigabe bleiben beim Menschen.
Von Manfred „Luigi“ Lugmayr – über 30 Jahre Marketing, sieben Jahre CMO bei burgerme. · Stand: 27.10.2026
- 01BriefingVorlage mit Ziel, Zielgruppe, Ton
- 02KI-EntwurfVarianten, Recherche, Auswertung
- 03PrüfungFakten, Marke, Recht – durch Menschen
- 04Freigabeeine verantwortliche Person
- 05MessenZeit und Ergebnis vorher/nachher
Die 10 Use Cases im Überblick
| Use Case | Aufwand | Nutzen |
|---|---|---|
| 1. Markt- und Wettbewerbsrecherche | gering | hoch |
| 2. Zusammenfassungen von Kundeninterviews | gering | hoch |
| 3. Erste Textentwürfe (Blog, Website, E-Mail) | gering | mittel–hoch |
| 4. Varianten für Anzeigen und Betreffzeilen | gering | hoch |
| 5. Übersetzung und Lokalisierung (DE/AT/CH/EN) | gering | mittel |
| 6. Kampagnen-Auswertung und Reports | mittel | hoch |
| 7. Lead-Qualifizierung und -Bewertung | mittel | hoch |
| 8. Personalisierte Nachfass-E-Mails | mittel | mittel–hoch |
| 9. Content-Wiederverwertung (Webinar → Beiträge) | gering | mittel |
| 10. Agenten für mehrstufige Abläufe | hoch | offen – meist noch Pilot |
Einordnung nach praktischer Erfahrung; der tatsächliche Nutzen hängt von Ihren Daten und Abläufen ab.
Wie Sie anfangen
- Aufgaben sammeln, die sich jede Woche wiederholen und Zeit kosten.
- Zwei bis drei auswählen, die gut messbar sind.
- Für jede einen Ablauf bauen: Vorlage, Prompt, Prüfschritt, Freigabe.
- Vorher/Nachher messen: Zeit pro Aufgabe, Qualität, Durchlaufzeit.
- Erst danach ausweiten und Spielregeln für das ganze Team festlegen.
Realistisch bleiben
Agenten, die ganze Kampagnen selbstständig planen und steuern, sind in den meisten Unternehmen noch im Pilotstadium. Gartner erwartet, dass über 40 % der Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 abgebrochen werden – meist wegen unklarer Kosten oder fehlendem Nutzen. Der größere Hebel liegt heute darin, bestehende Abläufe sauber umzubauen, statt Werkzeuge nur hinzuzufügen.