Generative KI und Agentic Marketing dominieren seit ChatGPT viele Diskussionen. Studien zeigen jedoch: Branding, Vertrauen und digitale Grundlagen bleiben wichtiger als neue Tools. Dieser Beitrag ordnet den KI-Hype ein und zeigt praxisnah, welche Schritte KMU, Marketing- und IT-Verantwortliche zuerst erledigen sollten, bevor Bots und Agents echten Mehrwert bringen.
Fünf Massnahmen bis zur AI-Readiness (Grafik Marcel Hüttermann/topsoft)
Aiaiai – 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.
KI ist ein Werkzeug – kein Ersatz für Klarheit
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.
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 Martech 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.
Der Weg für KMU: 5 Sofortmassnahmen bis zur AI-Readiness und wie man über Pilotprojekt hinauskommt
Was sollten KMU also konkret tun?
- Markenfundament klären
Wofür stehen wir? Welche Botschaft ist konsistent? Branding ist der Anker für Vertrauen. - Datenqualität sicherstellen
CRM, Kundensegmente, Datenschutz und Datenpflege sind Pflichtprogramm – nicht Kür. - Prozesse dokumentieren
KI kann nur automatisieren, was verstanden ist: Lead-Prozess, Touchpoints, Verantwortlichkeiten. - MarTech sinnvoll integrieren
Nicht Tool-Masse, sondern ein funktionierender Kern. McKinsey nennt MarTech explizit als Enabler. - 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.
Der Autor
Marcel Hüttermann ist Head des MarTech Lab an der ZHAW School of Management and Law. Das Lab forscht zu Marketing-Technology, digitale Kundeninteraktion sowie den strategischen Einsatz von Daten, Automatisierung und KI im Marketing. Ein Schwerpunkt liegt auf praxisnahen Lösungen und Orientierungshilfen für KMU. Zudem richtet das Lab jährlich den MarTech Summit aus, der bewusst auf Substanz statt Buzzword-Bingo setzt und es bietet den CAS Marketing Technology an. LinkedIn
Swiss MarTech Summit 2026 – 28. Mai 2026, ZHAW Winterthur
Der Summit verbindet Forschung und Praxis rund um KI, Daten und Automatisierung im Marketing. Ideal für alle, die MarTech strategisch einsetzen wollen. Weitere Informationen und Anmeldung
Weitere Informationen zum CAS Marketing Technology
Weitere Beiträge von Marcel Hüttermann
Der Beitrag erschien im topsoft Fachmagazin 26-1
Das Schweizer Fachmagazin für Digitales Business kostenlos abonnieren
Abonnieren Sie das topsoft Fachmagazin kostenlos. 4 x im Jahr in Ihrem Briefkasten.