KI-Hype im Marketing, aber die Basics fehlen – was KMU jetzt tun müssen, um AI-ready zu werden

Generative KI und Agentic Marketing dominieren seit Chat-GPT viele Diskussionen. Dieser Beitrag ordnet den KI-Hype ein und zeigt, welche Schritte KMU erledigen sollten, bevor Bots und Agents echten Mehrwert bringen.

Alle reden über Innovation, kaum jemand macht Hausaufgaben

Seit ChatGPT Ende 2022 veröffentlicht wurde, hat sich die Diskussion im Marketing spürbar verschoben. Plötzlich scheint sich alles um Generative AI, Agentic Marketing und neue Bots zu drehen. Wer heute durch LinkedIn scrollt oder eine AI-Konferenz besucht, könnte meinen, Marketing bestehe nur noch aus Agents, Prompting und «10X Automation». Digitale Reife wirkt manchmal wie ein Produkt, das man im Ticketshop bestellen kann – inklusive Buzzwords, aber ohne Fundament.

Viele Unternehmen – gerade auch KMU – fragen sich: Müssen wir jetzt sofort aufspringen, um nicht den Anschluss zu verlieren? Die kurze Antwort lautet: Ja, KI wird wichtig. Die längere Antwort: KI ist kein Startpunkt, sondern ein Verstärker. Und genau hier liegt das Problem: Hype im Kopf, Basics auf Pause. Denn wer heute über Agents spricht, sollte zuerst sicherstellen, dass Marke, Daten und Prozesse überhaupt tragfähig sind.

Branding bleibt wichtiger als KI

Eine aktuelle Studie von McKinsey (State of Marketing Europe 2026) zeigt eine Prioritätensetzung, die viele überrascht: Branding steht auf Platz 1 der wichtigsten Marketingthemen. GenAI und Agents liegen dagegen erst auf Platz 17 von 20. McKinsey betont dabei ausdrücklich: Marke ist kein Relikt, sondern das Fundament für Resilienz und langfristiges Wachstum. Gerade in Zeiten von Digitalisierung und KI gewinnen Vertrauen und emotionale Bindung an Bedeutung.

Für Entscheiderinnen und Entscheider in KMU bedeutet das: KI kann Inhalte skalieren, aber sie kann nicht ersetzen, wofür ein Unternehmen steht.

Viele KMU nutzen KI heute bereits pragmatisch: für Social-Media-Posts, Newsletter-Entwürfe oder erste Chatbot-Anwendungen im Kundenservice. Das spart Zeit und kann helfen, Ressourcen effizienter einzusetzen.

KI ist ein Werkzeug – kein Ersatz für Klarheit

Doch wenn die Markenbotschaft unklar ist, produziert KI vor allem eines: mehr generischen Content.

McKinsey weist darauf hin, dass kreative Teams nicht ersetzbar sind, wenn es um wirklich differenzierende Ideen geht. Ein einfaches Praxisbeispiel: Ein Unternehmen kann in Minuten zehn Varianten eines Werbetextes generieren. Aber wenn nicht klar ist, welche Zielgruppe angesprochen werden soll oder wofür die Marke steht, bleiben alle Varianten austauschbar. Wer drei Tage Prompt Engineering lernt, ohne seine Kundensegmente zu kennen, wird danach vor allem eines können: schneller am Problem vorbeischreiben.

Agentic Marketing: Autopilot ohne Flugplan?

Der nächste grosse Trend heisst «Agentic AI». Gemeint sind Systeme, die nicht nur Texte schreiben, sondern Aufgaben selbstständig übernehmen: Kampagnen optimieren, Customer Journeys steuern oder Entscheidungen vorbereiten. Das klingt nach digitaler Zukunft – und ist besonders für IT- und Marketingverantwortliche spannend. Doch auch hier gilt: Ohne Grundlagen funktioniert es nicht. Der Report «Marech for 2026» hält fest, dass Agentic AI saubere Daten, integrierte Systeme, Governance und organisationales Vertrauen braucht. Agentic Marketing ohne Fundament ist wie ein Autopilot ohne Navigation. Oder anders gesagt: viel Automation-Rhetorik, aber wenig belastbare Umsetzung. Die Realität: Viele Unternehmen sind noch in der Experimentierphase. Der öffentliche Diskurs wirkt oft, als wären alle bereits weit fortgeschritten. Studien zeigen jedoch ein anderes Bild. McKinsey berichtet, dass nur sechs Prozent der europäischen Marketingverantwortlichen ihre GenAI-Reife als hoch einschätzen. Auch Brinker und Riemersma zeigen: Rund 72 Prozent befinden sich noch in Pilot- oder Experimentierphasen.

Das bedeutet: Viele sprechen über Agents, aber nur wenige nutzen sie bereits strategisch und skalierbar.

KI scheitert selten an Technologie, sondern an fehlender Reife

Ein verbreitetes Missverständnis ist, dass KI-Projekte vor allem eine Tool-Frage seien. In der Praxis scheitern sie meist an fehlenden Grundlagen: Datenqualität, Prozesse, Skills und strategische Klarheit. Brinker bringt es auf den Punkt: AI ist Commodity – Kontext ist Differenzierung. Genau hier setzt auch die wissenschaftliche Forschung an: MarTech-Reife besteht nicht nur aus Technologie, sondern aus fünf Dimensionen – Technologie & Daten, Strategie, Organisation, People/Skills und Kunden-Fokus. Besonders relevant für KMU: Reife bedeutet nicht möglichst viele Tools, sondern die richtige Auswahl und Integration.

Eine Kurzanleitung, die KMU Orientierung im Bereich AI bieten kann. (PD)

Was sollten KMU also konkret tun?

1. Markenfundament klären

Wofür stehen wir? Welche Botschaft ist konsistent? Branding ist der Anker für Vertrauen.

2. Datenqualität sicherstellen

CRM, Kundensegmente, Datenschutz und Datenpflege sind Pflichtprogramm – nicht Kür.

3. Prozesse dokumentieren

KI kann nur automatisieren, was verstanden ist: Lead-Prozess, Touchpoints, Verantwortlichkeiten.

4. MarTech sinnvoll integrieren

Nicht Tool-Masse, sondern ein funktionierender Kern. McKinsey nennt MarTech explizit als Enabler.

5. Kompetenzen im Team aufbauen

People und Skills sind eine eigene Reife-Dimension.

Fazit: Erst laufen, dann fliegen

Generative KI wird Marketing verändern. Agentic Marketing wird kommen. Doch gerade für KMU gilt: Bevor wir fliegen, sollten wir erst laufen lernen. Nicht jede AI-Konferenz bringt Fortschritt. Manchmal wäre ein Nachmittag Datenbereinigung und Markenarbeit der grössere Innovationssprung. Die Unternehmen, die Marke, Daten und Prozesse im Griff haben, werden KI als echten Wettbewerbsvorteil nutzen. Alle anderen riskieren, nur dem nächsten Hype hinterherzulaufen.