KI im Marketing: Warum die Texterstellung nicht mehr das Problem ist
Die Bitkom-Studie aus dem März 2026 hat eine Zahl, die ich oft zitiere. 41 Prozent der deutschen Unternehmen ab 20 Mitarbeitern nutzen KI. Vor einem Jahr waren es 17 Prozent. Das ist eine Verdopplung in zwölf Monaten.
Eine zweite Zahl aus der gleichen Studie ist mir wichtiger. 68 Prozent der KI-nutzenden Unternehmen setzen die Werkzeuge für Texterstellung ein. E-Mails, Dokumente, Marketingtexte. Das ist der mit Abstand größte Anwendungsfall.
Und genau hier sehe ich in meiner Arbeit einen Denkfehler. Viele Geschäftsführer, mit denen ich spreche, glauben noch, dass KI-gestützte Texterstellung ihr Wettbewerbsvorteil ist. Das stimmt seit etwa einem Jahr nicht mehr. Ich erkläre in diesem Beitrag, warum, und was aus meiner Sicht der nächste Schritt ist.
Die Texterstellung ist Commodity geworden
Im Frühjahr 2024 war ChatGPT noch ein Experiment. Wer damals angefangen hat, Produktbeschreibungen oder Blogartikel mit KI zu erstellen, hatte einen echten Vorsprung. Der Markt kannte die Werkzeuge noch nicht.
2026 sieht das anders aus. Die McKinsey-Studie vom März 2026 zeigt: 38 Prozent der Beschäftigten in Deutschland nutzen KI-Tools regelmäßig. Vor einem Jahr waren es 19 Prozent (Wirtschaftswoche). Jeder sechste Deutsche nutzt KI täglich im Job.
Das heißt: Wenn du heute einen Produkttext mit ChatGPT schreiben lässt, tut dein Wettbewerber das auch. Beide bekommen ähnliche Ergebnisse, weil beide ähnliche Prompts verwenden. Texterstellung als reine Fleißarbeit ist keine Differenzierung mehr.
Ich beobachte das bei meinen Kunden. Die, die 2024 stolz berichteten „wir lassen jetzt Produkttexte mit KI schreiben“, stellen 2026 fest, dass ihre Konkurrenz das gleiche macht. Die Sichtbarkeit in Suchmaschinen verbessert sich nicht automatisch. Der Tonfall wirkt austauschbar.
Was die Zahlen unter der Oberfläche zeigen
Die Bitkom-Daten haben eine Kehrseite, die selten zitiert wird. 53 Prozent der Unternehmen nennen fehlendes Know-how als Hindernis bei der KI-Einführung. 53 Prozent kämpfen mit Rechtsunsicherheit. 39 Prozent scheitern an der Integration in bestehende Prozesse (Onelake).
Die letzte Zahl ist die spannendste. „Integration in bestehende Prozesse“ heißt auf Deutsch: Die Mitarbeiter nutzen ChatGPT einzeln am Arbeitsplatz, aber es verändert den Arbeitsablauf nicht. Das Werkzeug läuft parallel, nicht drin.
Ein Beispiel aus meiner Praxis. Ein Industrieunternehmen aus der Region bat mich vor ein paar Monaten um Hilfe. Sie hatten ChatGPT Pro eingeführt, drei Mitarbeiter im Marketing waren begeistert, es wurden Produkttexte, Social-Media-Posts und Messeflyer generiert. Nach einem halben Jahr kam die Ernüchterung. Die Mitarbeiter berichteten von einer Zeitersparnis von etwa zwei Stunden pro Woche. Deckt sich mit der Chip-Studie, die 1,7 Stunden pro Woche nennt (Chip.de). Das ist nett, aber nicht transformativ.
Die Zeitersparnis war nicht das Problem. Das Problem war, dass niemand wusste, wofür die gewonnene Zeit da war. Es gab keine Pipeline an neuen Ideen, keine strukturierte Content-Planung, keinen klaren Zielprozess. Die KI hat die alte Arbeit beschleunigt. Sie hat keine neue Arbeit möglich gemacht.
Was der nächste Schritt aus meiner Sicht ist
Ich glaube nicht, dass KI-Tools das Ende der Entwicklung sind. Sie sind der Anfang. Die nächsten zwei bis drei Jahre entscheiden sich nicht an der Frage „nutzen wir KI“ sondern an der Frage „wie bauen wir unsere Prozesse um, damit KI wirklich etwas verändert“.
Drei Punkte, die ich in Kundenprojekten immer wieder sehe:
1. Das Content-Inventar fehlt
Bevor KI sinnvoll Texte erstellen kann, muss klar sein, welche Inhalte existieren. Die meisten Mittelständler, mit denen ich arbeite, haben ihre Texte verstreut. Produktbeschreibungen im ERP, Marketingtexte auf dem Netzwerklaufwerk, Messebroschüren in PDF-Form beim Grafiker, Website-Texte im CMS, Kundenmails in Outlook.
Wenn eine KI für dieses Unternehmen einen konsistenten Tonfall treffen soll, muss sie diese Quellen kennen. Ohne Inventar bekommst du generische Ergebnisse. Der erste Schritt zur wirklichen KI-Nutzung ist banal: Wo stehen unsere Texte und wer verantwortet sie?
2. Die Freigabeprozesse sind noch manuell
In vielen Firmen läuft die Textfreigabe so: Mitarbeiter schreibt, KI hilft vielleicht, Text wandert per E-Mail an die Marketingleitung, die korrigiert, schickt zurück, Mitarbeiter pflegt ein, lädt hoch. Dieser Prozess frisst mehr Zeit als die eigentliche Texterstellung.
Wenn die Texterstellung jetzt in Minuten statt in Stunden passiert, wird der Freigabeprozess zum Engpass. Ich sehe in Projekten, dass Firmen zwei Stunden pro Woche beim Schreiben sparen und dafür drei Stunden beim Abstimmen verlieren. Das Netto-Ergebnis ist eine Stunde mehr Arbeit.
3. Die Messbarkeit wird oft vergessen
Was bringt der Text? Diese Frage stellt sich fast niemand. Ich bitte Geschäftsführer in Erstgesprächen oft: Zeig mir, welche Texte auf eurer Website zu Anfragen geführt haben. In neun von zehn Fällen ist das nicht auswertbar. Es gibt keine Tracking-Struktur, keine Verbindung zwischen Content und Kontaktformular, keine A/B-Tests.
Wenn du nicht weißt, welche Texte wirken, ist KI-gestütztes Schreiben ein Würfelspiel mit etwas weniger Aufwand. Das ist kein Wettbewerbsvorteil.
Was ich als ersten konkreten Schritt empfehle
Ich erzähle Kunden meist die gleiche Abfolge. Sie ist unspektakulär, aber sie funktioniert.
Erstens: Content-Inventar erstellen. Eine einfache Tabelle. Eine Zeile pro Textfragment, das euer Unternehmen nach außen kommuniziert. Produkttexte, Blogartikel, Social-Media-Posts, E-Mail-Vorlagen, Messeflyer. Spalten: Titel, Speicherort, letzter Stand, Verantwortlicher. Das ist in einer Woche erledigt und zeigt sofort, wo die Lücken sind.
Zweitens: Drei Kern-Textsorten auswählen. Nicht zehn. Drei. Für einen Maschinenbauer wären das zum Beispiel Produktbeschreibungen, Blogartikel zu Anwendungsfällen, Angebots-E-Mails. Für diese drei Kern-Textsorten baut ihr einen klaren Prozess: Wer schreibt, wer gibt frei, wer misst.
Drittens: KI erst in diesen drei Prozessen einsetzen. Nicht vorher. Wenn der Prozess steht, wird die KI zum Beschleuniger. Wenn der Prozess fehlt, wird die KI zum Chaos-Verstärker.
Das klingt nach wenig. Aber die meisten meiner Kunden sparen damit nach drei Monaten mehr Zeit als mit fünf ChatGPT-Lizenzen. Weil die Reibung im Prozess verschwindet, nicht nur in der Texterstellung.
Was das für dein Unternehmen bedeutet
Wenn du 2026 darüber nachdenkst, KI im Marketing einzusetzen, bist du nicht spät dran. Du bist im Mittelfeld. 41 Prozent sind vor dir, 48 Prozent sind genau wie du in der Planungsphase. Die Frage ist nicht, ob du startest, sondern wie.
Mein Rat: Fang nicht mit dem Werkzeug an. Fang mit dem Prozess an. Das Werkzeug ist nicht das Problem. Das Werkzeug ist gelöst. Das Problem ist, dass alte Strukturen keine schnellere Texterstellung verkraften, ohne andere Engpässe zu erzeugen.
Wenn du darüber sprechen möchtest, wie dein Content-Prozess heute aussieht und wo KI bei dir einen echten Unterschied macht, melde dich über /kontakt/. Ich analysiere mit dir in einem Gespräch, wo eure Engpässe liegen und was ein pragmatischer erster Schritt sein kann.
Häufige Fragen
Muss ich als Mittelständler jetzt sofort KI im Marketing einsetzen?
Nein. Du musst dich aber entscheiden. Entweder du legst eine Strategie fest, wie du KI einsetzt, oder du lässt deine Mitarbeiter es privat tun, ohne Leitplanken. Der zweite Weg passiert in vielen Firmen ohnehin. Die Chip-Studie zeigt, dass 59 Prozent der deutschen Arbeitnehmer KI privat nutzen, aber nur 46 Prozent im Job. Die Lücke ist das Risiko.
Welche KI-Tools eignen sich für B2B-Mittelständler?
Für den Einstieg reichen ChatGPT Plus, Claude Pro oder Microsoft Copilot. Alle drei kosten etwa 20 Euro pro Monat pro Nutzer. Mehr brauchst du in den ersten sechs Monaten nicht. Die teureren Enterprise-Lösungen lohnen sich erst, wenn dein Prozess steht und du Dutzende Nutzer rollst. Vorher zahlst du für Funktionen, die niemand nutzt.
Wie viel Zeit spart KI im Marketing wirklich?
Die aktuellen Studien nennen 1,5 bis 2 Stunden pro Woche pro Nutzer. Das sind etwa 90 Stunden im Jahr. In meiner Praxis sehe ich oft weniger, weil die gewonnene Zeit in der Freigabe wieder verloren geht. Nach einem sauberen Prozess-Umbau sehe ich tatsächliche Zeitgewinne von drei bis fünf Stunden pro Woche. Die Differenz entsteht durch den Prozess, nicht durch das Werkzeug.
Sollte ich Texte kennzeichnen, wenn sie mit KI erstellt wurden?
Aktuell gibt es keine gesetzliche Pflicht dafür in Deutschland. Der EU AI Act fordert Transparenz bei generierten Medien, hauptsächlich bei Bildern und Videos. Für normale Marketingtexte ist eine Kennzeichnung nicht erforderlich. Ich empfehle trotzdem, intern zu dokumentieren, welche Texte KI-gestützt entstanden sind. Das hilft bei späteren Audits und bei der Qualitätskontrolle.
Quellen
- Bitkom: Digitalisierung der Wirtschaft, Künstliche Intelligenz 2026 (11. März 2026)
- Onelake: Bitkom-Studie 2026, KI-Nutzung verdoppelt sich (14. April 2026)
- McKinsey-Studie in der Wirtschaftswoche: KI am Arbeitsplatz (18. März 2026)
- Chip.de: Deutsche Arbeitnehmer nutzen KI eher privat als im Job (26. März 2026)
