Künstliche Intelligenz ist längst im Marketing angekommen. Große Unternehmen wie Amazon, Netflix oder Spotify analysieren gewaltige Datenmengen, personalisieren Inhalte und versuchen vorherzusagen, was ihre Kundinnen und Kunden als Nächstes interessieren könnte. Das klingt beeindruckend – aber vielleicht fragen Sie sich gerade: Was hat das mit meinem Unternehmen zu tun?
Schließlich verfügen die meisten Unternehmen bei uns im Ruhrgebiet weder über die Datenmengen von Amazon noch über eine eigene Abteilung für Data Science. Ein mittelständischer Maschinenbauer, ein Handwerksbetrieb oder eine regionale Bildungseinrichtung braucht auch nicht zwingend eine eigene KI-Plattform. Die gute Nachricht: Das müssen Sie auch nicht.
KI in der Kommunikation beginnt nicht mit einem riesigen Technologieprojekt. Sie beginnt mit einer viel einfacheren Frage: Welches Kommunikationsproblem möchten Sie eigentlich lösen?
KI muss nicht groß anfangen
Die Diskussion über Künstliche Intelligenz wird häufig von spektakulären Anwendungen geprägt. Personalisierte Streamingangebote, intelligente Chatbots oder automatisch optimierte Werbekampagnen vermitteln den Eindruck, KI müsse immer möglichst komplex sein. Für kleine und mittlere Unternehmen ist aber häufig das Gegenteil sinnvoll. Ein überschaubarer Anwendungsfall kann der bessere Einstieg sein.
Die aktuelle Forschung zeigt, dass Unternehmen KI längst nicht nur für hochkomplexe Anwendungen einsetzen. Generative KI wird beispielsweise für die Erstellung und Überarbeitung von Texten, die Analyse von Informationen, Marketing und Vertrieb eingesetzt. Gerade Marketing und Sales gehören bei KMU zu den häufigsten Einsatzbereichen. (OECD)
Das ist interessant, weil viele Unternehmen bereits über die notwendigen Ausgangsdaten verfügen. Eine Website, ein Newsletter, Social-Media-Kanäle, ein CRM-System, Kundenanfragen oder Produktinformationen sind schließlich nichts Neues. KI kann dabei helfen, diese vorhandenen Informationen besser zu strukturieren und für unterschiedliche Kommunikationsaufgaben nutzbar zu machen.
Nehmen wir einen ganz normalen mittelständischen Betrieb aus der Region.
Beispiel: Ein Handwerksbetrieb mit 25 Beschäftigten
Stellen Sie sich einen Sanitär- und Heizungsbetrieb vor. Das Unternehmen arbeitet sowohl für Privatkunden als auch für Hausverwaltungen und Gewerbekunden. Die Website informiert über Heizungsmodernisierung, Wärmepumpen, Badsanierung und Wartungsleistungen. Bisher sehen alle Besucherinnen und Besucher weitgehend dieselben Inhalte.
Das ist zunächst überhaupt kein Problem. Aber die Bedürfnisse der verschiedenen Kundengruppen unterscheiden sich erheblich. Ein Hauseigentümer interessiert sich vielleicht für die Frage, ob sich eine Wärmepumpe für das eigene Gebäude lohnt. Eine Hausverwaltung möchte wissen, wie Wartungsverträge organisiert werden können. Ein Gewerbebetrieb interessiert sich möglicherweise eher für Betriebssicherheit und planbare Wartungsintervalle.
KI könnte hier unterstützen, indem bestehende Inhalte für unterschiedliche Zielgruppen aufbereitet werden. Auch Newsletter lassen sich stärker segmentieren. Häufig gestellte Kundenfragen können analysiert und daraus neue Inhalte für die Website entwickelt werden. Dabei muss der Betrieb nicht einmal eine hochkomplexe Personalisierungsplattform anschaffen.
Der erste Schritt könnte schlicht darin bestehen, die eigene Kommunikation zu analysieren: Welche Zielgruppen gibt es? Welche Fragen stellen diese Kunden? Welche Inhalte werden bereits angeboten? Wo entstehen immer wieder manuelle Arbeitsschritte?
KI wäre dann nicht das Ziel, sondern ein Werkzeug zur Lösung eines konkreten Kommunikationsproblems. Genau diese Unterscheidung halte ich für entscheidend.
Vom Gießkannenprinzip zur relevanteren Kommunikation
Ein ähnliches Beispiel lässt sich auf den B2B-Bereich übertragen.
Stellen Sie sich ein mittelständisches Unternehmen aus dem Maschinenbau vor. Es verschickt regelmäßig einen Newsletter an mehrere hundert Kunden und Interessenten. Darin stehen neue Produkte, technische Entwicklungen, Messeauftritte und Unternehmensnachrichten.
Das Problem: Ein potenzieller Neukunde braucht andere Informationen als ein langjähriger Bestandskunde. Ein Kunde, der sich für eine bestimmte Produktgruppe interessiert, benötigt wiederum andere Inhalte als jemand, der bereits eine Maschine des Unternehmens gekauft hat.
KI kann helfen, solche Kommunikationsprozesse stärker zu differenzieren. Kundengruppen können anhand vorhandener Daten analysiert und Inhalte entsprechend angepasst werden. Systeme können beispielsweise dabei unterstützen, aus einem umfangreichen Fachbeitrag unterschiedliche Versionen für verschiedene Zielgruppen zu entwickeln. Die grundlegende Kommunikation bleibt dabei dieselbe. Aber ihre Aufbereitung wird relevanter.
Das ist ein wichtiger Unterschied. Personalisierung bedeutet nicht, für jeden Menschen einen komplett neuen Marketingtext zu schreiben. Oft geht es darum, vorhandene Inhalte intelligenter zu strukturieren und zum richtigen Zeitpunkt an die richtige Zielgruppe zu bringen.
Forschung zu KI im Marketing beschreibt genau diese Entwicklung: weg von statischen Zielgruppen hin zu dynamischeren, datenbasierten Segmenten und einer Kommunikation, die stärker auf tatsächliches Verhalten reagieren kann.
Auch Institutionen können profitieren
Das Prinzip lässt sich übrigens nicht auf klassische Unternehmen beschränken.
Nehmen wir eine regionale Bildungseinrichtung, einen Verband oder eine kulturelle Institution. Dort gibt es häufig besonders viele unterschiedliche Zielgruppen: Interessierte, Teilnehmerinnen und Teilnehmer, Beschäftigte, Partnerorganisationen, Förderer, Medien und die allgemeine Öffentlichkeit.
Alle erhalten häufig dieselben Informationen – obwohl sie ganz unterschiedliche Fragen haben. Auch hier kann KI unterstützen. Aus einem umfangreichen Fachbeitrag könnten beispielsweise eine verständliche Kurzfassung für die Website, ein LinkedIn-Beitrag für ein Fachpublikum und eine kompakte Newsletter-Version entstehen.
Noch interessanter wird es bei internen Kommunikationsprozessen. Ein KI-gestützter Assistent könnte beispielsweise auf freigegebenen internen Dokumenten basieren und Beschäftigten helfen, Informationen zu Richtlinien, Projekten oder häufigen Fragen schneller zu finden.
Das bedeutet nicht, dass plötzlich jeder Mitarbeiter mit einem Chatbot sprechen muss. Es bedeutet vielmehr, dass Informationen, die heute irgendwo in PDF-Dateien, Intranets oder Dokumentenordnern liegen, leichter zugänglich werden können.
Und was ist mit Social Media?
Hier dürfte KI für viele kleinere Unternehmen besonders interessant sein. Nicht, weil KI automatisch bessere Social-Media-Beiträge schreibt. Das tut sie keineswegs immer. Interessant ist vielmehr die Geschwindigkeit. Aus einem ausführlichen Fachartikel können mehrere Social-Media-Varianten entstehen. Aus einem Interview lassen sich verschiedene Kurzbeiträge entwickeln. Ein bestehender Beitrag kann für unterschiedliche Plattformen angepasst werden. Kundenfragen können analysiert werden, um Themen für zukünftige Inhalte zu identifizieren. Damit verändert sich die Rolle der Kommunikationsabteilung.
Sie verbringt weniger Zeit mit wiederkehrenden Produktionsaufgaben und kann mehr Zeit in Themenplanung, Qualitätssicherung und strategische Kommunikation investieren. Auch die Forschung zu KI im Marketing hebt gerade diese Kombination aus Automatisierung, Personalisierung und datenbasierter Optimierung hervor. Das bedeutet allerdings nicht: „Lassen Sie ChatGPT einfach Ihre Social-Media-Kanäle betreiben.“ Im Gegenteil.
Gute KI-Kommunikation braucht weiterhin Menschen
Je mehr Kommunikationsprozesse automatisiert werden, desto wichtiger wird die menschliche Kontrolle. Eine KI kann einen Newsletter formulieren. Sie weiß deshalb aber nicht automatisch, ob die Aussage zur Unternehmenskultur passt. Sie kann einen Kundenservice-Chatbot betreiben. Sie versteht deshalb noch lange nicht jede emotionale Situation. Sie kann Zielgruppen analysieren. Das bedeutet nicht, dass ihre Empfehlungen automatisch fair oder sinnvoll sind.
Die Literatur weist deshalb auf mehrere Risiken hin: Datenschutz, algorithmische Verzerrungen, mangelnde Transparenz und eine Überpersonalisierung, die Kommunikation eher unangenehm als hilfreich machen kann. Für Unternehmen bedeutet das: KI braucht Regeln.
Wer darf welche Systeme verwenden? Welche Informationen dürfen in ein KI-System eingegeben werden? Welche Texte müssen vor der Veröffentlichung geprüft werden? Wann muss ein Mensch eine Entscheidung treffen? Und wie wird mit personenbezogenen Daten umgegangen? Diese Fragen sind inzwischen nicht mehr nur eine Sache der IT-Abteilung.
KI-Kompetenz wird zur Kommunikationsaufgabe
Hinzu kommt eine Entwicklung, die für Unternehmen zunehmend relevant wird: KI-Kompetenz wird auch regulatorisch wichtiger. Artikel 4 des europäischen KI-Gesetzes gilt seit Februar 2025 und verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, Maßnahmen zur Entwicklung der KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten und anderer Personen zu ergreifen, die in ihrem Auftrag mit KI-Systemen arbeiten. Die Anforderungen sollen dabei an Wissen, Erfahrung, Ausbildung und den konkreten Nutzungskontext angepasst werden. (Digitale Strategie Europa)
Für Unternehmen bedeutet das nicht, dass jede Mitarbeiterin und jeder Mitarbeiter plötzlich zum KI-Spezialisten werden muss. Es geht vielmehr darum, dass Menschen verstehen, welche Systeme sie einsetzen, welche Risiken damit verbunden sind und wie sie diese verantwortungsvoll nutzen können. Gerade hier liegt eine große Chance für kleinere Unternehmen. Sie müssen nicht alles selbst entwickeln. Sie können zunächst ihre vorhandenen Kommunikationsprozesse betrachten und überlegen, wo KI tatsächlich einen Mehrwert bietet.
Der sinnvollste Einstieg: Erst das Problem, dann die Technologie
Wenn ein Unternehmen KI in seine Kommunikation integrieren möchte, würde ich deshalb nicht mit der Frage beginnen: „Welche KI-Software sollten wir kaufen?“ Die bessere Frage lautet: Wo verlieren wir heute Zeit, erreichen unsere Zielgruppen nicht gut genug oder produzieren Inhalte unnötig aufwendig?
Vielleicht werden jeden Monat dieselben Kundenfragen manuell beantwortet. Vielleicht produziert ein kleines Marketingteam Inhalte für fünf Kanäle, obwohl dafür eigentlich kaum Zeit vorhanden ist. Vielleicht ist die Website voller guter Informationen, aber niemand weiß, welche Inhalte für welche Zielgruppen besonders relevant sind.
Erst wenn das Problem definiert ist, lässt sich entscheiden, ob KI überhaupt die richtige Lösung ist. Und manchmal lautet die Antwort auch: Nein. Das gehört zu einer seriösen KI-Beratung genauso dazu wie die Empfehlung eines passenden Tools.
Aus der KI-Idee wird eine Kommunikationsstrategie
Für Unternehmen kann ein solcher Prozess beispielsweise mit einem KI-Kommunikationscheck beginnen. Dabei werden Website, Newsletter, Social Media und interne Kommunikationsprozesse betrachtet. Anschließend wird gemeinsam identifiziert, wo Automatisierung, Personalisierung oder generative KI sinnvoll eingesetzt werden könnten.
Im nächsten Schritt kann daraus eine KI-Kommunikationsstrategie entstehen. Dabei werden Ziele, Zielgruppen, Prozesse und geeignete Werkzeuge miteinander verbunden. Wichtig ist auch die Frage, an welchen Stellen weiterhin eine menschliche Kontrolle erforderlich ist.
Und schließlich geht es um die Umsetzung: Mitarbeiter können geschult, Prompts und Workflows entwickelt und erste Anwendungsfälle gemeinsam getestet werden.
Das muss kein mehrjähriges Digitalisierungsprojekt sein. Im Gegenteil: Ein kleiner, gut gewählter Anwendungsfall ist häufig der bessere Anfang. Vielleicht beginnt die KI-Reise eines Unternehmens also nicht mit einem revolutionären neuen Geschäftsmodell, sondern mit einem besseren Newsletter. Oder mit einem Kundenservice, der wiederkehrende Fragen schneller beantwortet. Oder mit einer Kommunikationsabteilung, die nicht mehr jeden Montag drei Stunden damit verbringt, denselben Inhalt für verschiedene Kanäle umzuschreiben. Das klingt weniger spektakulär als Netflix oder Amazon. Für ein Unternehmen mit 20, 50 oder 200 Beschäftigten kann es aber einen ziemlich konkreten Unterschied machen.
KI soll Kommunikation besser machen – nicht einfach mehr davon produzieren
Die Versuchung ist groß, KI vor allem als Produktionsmaschine zu betrachten. Noch mehr Texte, noch mehr Social-Media-Beiträge, noch mehr Newsletter. Dabei liegt ihr eigentlicher Wert möglicherweise an einer anderen Stelle.
Gute Kommunikation entsteht nicht dadurch, dass Unternehmen möglichst viele Inhalte produzieren. Sie entsteht dadurch, dass die richtigen Inhalte die richtigen Menschen erreichen.
KI kann dabei helfen, Zielgruppen besser zu verstehen, Kommunikationsprozesse effizienter zu gestalten und Inhalte stärker zu personalisieren. Sie kann repetitive Aufgaben übernehmen und Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter entlasten. Gleichzeitig braucht es strategische Entscheidungen, menschliches Urteilsvermögen und klare Regeln für den Umgang mit Daten und automatisierten Systemen.
Die Zukunft der Unternehmenskommunikation wird deshalb wahrscheinlich nicht einfach „automatisiert“ sein. Sie wird intelligenter organisiert sein. Und für Unternehmen im Ruhrgebiet muss der Einstieg dafür weder teuer noch kompliziert sein. Die entscheidende Frage lautet nicht: „Welche KI brauchen wir?“ Sondern:
„Wie können wir unsere Kommunikation für unsere Kunden, Beschäftigten und Partner besser machen – und wo kann KI uns dabei sinnvoll unterstützen?“
Genau dort beginnt eine gute KI-Kommunikationsstrategie.
Literatur und weiterführende Empfehlungen
Haleem, A.; Javaid, M.; Qadri, M. A.; Singh, R. P.; Suman, R. (2022): Artificial intelligence (AI) applications for marketing: A literature-based study. International Journal of Intelligent Networks, 3, 119–132. Die Studie gibt einen guten Überblick über die verschiedenen Einsatzfelder von KI im Marketing und eignet sich deshalb hervorragend als wissenschaftliche Grundlage für deinen Artikel. (ScienceDirect)
Ngai, E. W. T.; Wu, Y. (2022): Machine learning in marketing: A literature review, conceptual framework, and research agenda. Journal of Business Research, 145, 35–48. Besonders interessant, wenn du die Entwicklung von datenbasiertem Marketing und Machine Learning etwas wissenschaftlicher vertiefen möchtest. (ScienceDirect)
OECD (2025): AI adoption by small and medium-sized enterprises. Das würde ich für deinen Artikel sogar besonders prominent empfehlen. Der Bericht beschäftigt sich explizit mit der Frage, wie KMU KI einsetzen, welche Voraussetzungen bestehen und welche Unterschiede zwischen Unternehmen bestehen. (OECD)
OECD (2025): Generative AI and the SME Workforce: New Survey Evidence. Hier findest du aktuelle empirische Daten zur Nutzung generativer KI in KMU. Besonders interessant für deinen Artikel ist die Erkenntnis, dass Marketing und Vertrieb zu den häufigsten Einsatzbereichen gehören. (OECD)
OECD/BCG/INSEAD (2025): The Adoption of Artificial Intelligence in Firms: New Evidence for Policymaking. Eine gute weiterführende Quelle, wenn du die organisatorische und strategische Dimension der KI-Einführung betrachten möchtest. (OECD)
Europäische Kommission: KI-Kompetenz – Fragen & Antworten. Für den Abschnitt zu Mitarbeiterkompetenzen und dem europäischen KI-Gesetz ist das die wichtigste Primärquelle. Artikel 4 des AI Act ist seit dem 2. Februar 2025 anwendbar. (Digitale Strategie Europa)
Bitkom (2026): Künstliche Intelligenz in Deutschland – Studienbericht 2026. Für deine regionale bzw. deutsche Perspektive ist diese aktuelle Unternehmensstudie ebenfalls sehr interessant. Sie zeigt unter anderem, dass der Zugang zu generativer KI bei kleineren Unternehmen deutlich weniger verbreitet ist als bei größeren Unternehmen. (Bitkom e. V.)
Mein Name ist Patrick Lehmhaus. Ich unterstütze Unternehmen, Organisationen und Einzelpersonen dabei, ihre Kommunikation gezielt zu gestalten – strategisch fundiert, wertebewusst und wirksam. Ob interne Prozesse, öffentliche Auftritte oder persönliche Positionierung: Gemeinsam bringen wir Klarheit in Ihre Kommunikation.
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