Das Jahr des Aussortierens: Was nach dem KI-Ausprobieren kommt

Viele Marketingteams haben 2026 KI-Projekte gestoppt oder Piloten nicht weitergeführt. Das klingt zunächst nach einem Rückschlag. Wir halten es für den Moment, in dem es mit KI im Marketing erst richtig losgeht.

In diesem Artikel erfahren Sie, woran die meisten Projekte scheitern, was erfolgreiche Teams anders machen und mit welchen drei Fragen jedes Team seinen eigenen Stand in Sachen KI-Rollout prüfen kann.

Warum das Aufräumen eine gute Nachricht ist

Die Zahlen wirken zunächst ernüchternd. 42 % der Unternehmen haben 2025 die meisten ihrer KI-Initiativen wieder eingestellt; ein Jahr zuvor waren es nur 17 % (S&P Global). In Industrie und Fertigung sagen nur 24 % der Führungskräfte, dass sich KI für sie auszahlt (Wharton).

Bei unseren Kunden sehen wir dasselbe: Ein großes B2B-Unternehmen, mit dem wir zusammenarbeiten, hatte im Frühjahr so viele KI-Initiativen im Marketing, dass das Team ein eigenes KI-Konsolidierungs-Meeting brauchte. Nur um sich auf eine Richtung zu einigen. Lizenzen und Testprojekte gab es genug. Es fehlte die Antwort auf eine einfache Frage: „Wofür machen wir das eigentlich?“

Das bvik-Trendpaper 2026 nennt das die „Phase der unkontrollierten KI-Experimente in alle Richtungen“. Für viele geht sie jetzt zu Ende. Es beginnt die „Phase der bewussten Strukturbildung“. Projekte einzustampfen tut weh. Doch erst der Fokus auf das Wesentliche macht die entscheidenden Details sichtbar: die Arbeitsweisen, Eigenheiten und kleinen Besonderheiten, die ein Marketingteam über Jahre entwickelt hat.

Woran KI-Projekte im Marketing scheitern

Bei Gartner sagen 70 % der CMOs, ihre Prozesse seien noch nicht reif genug, um KI breit auszurollen. An den Tools liegt es also fast nie. Bei den gestoppten Projekten, die wir sehen, fehlt meist eines von drei Dingen.

Jeder bastelt für sich. Die Texterin zahlt privat für ChatGPT, weil Astra so schön formuliert. Der Researcher schwört wegen Deep Research auf Gemini. Im Digitalmarketing läuft Claude, weil sich damit Website-Prototypen so leicht erstellen lassen. Jede und jeder hat einen guten Grund für die eigene Ausnahme. Am Ende schiebt das Team Texte zwischen Browser-Tabs hin und her und spielt selbst die Schnittstelle. Die besten Workflows liegen auf privaten Laptops oder werden mit viel Copy-and-paste zusammengehalten.

Keiner fühlt sich zuständig. Das Projekt „KI-Rollout“ gehört der IT, die Ergebnisse der „KI-Piloten“ dem Marketing und die Qualität irgendwie allen. Also niemandem. Das bvik Trendbarometer Industriekommunikation 2026 zeigt das eindrücklich: 69 % der Befragten erwarten, dass „künstliche Mitarbeiter“ das B2B-Marketing in zwei Jahren standardmäßig unterstützen. Es fehle aber „weniger an Technologie als an klaren Rollen, Verantwortlichkeiten, Qualitätsleitplanken und einer übergeordneten KI-Strategie“.

Keiner misst, ob es etwas bringt. Laut Trendbarometer steuern nur 38 % ihr Marketing über klar definierte Erfolgskennzahlen. Und wo gemessen wird, geht es meist um gesparte Stunden. Das greift zu kurz. Von den Teams, die mindestens eine Wachstumskennzahl messen, sagen 35 %, dass sich KI für sie lohnt. Bei reinem Effizienzfokus sind es 13 % (Wharton).

Was erfolgreiche Teams anders machen

In der bvik-Kompetenz-Werkstatt bauen Marketingteams aus der Industrie ihre eigenen KI-Anwendungsfälle. Sie teilen Erfolge, Erkenntnisse, Stolpersteine und ihre besten Tricks. Die besonders erfolgreichen Teams hatten selten das bessere Tool. Sie setzten an einer anderen Stelle an: bei den Korrekturen, die ihre erfahrensten Kolleg*innen immer wieder vornehmen und bei den typischen Fehlern, die Fachleute sofort erkennen.

Beispiel 1: Content-Briefing. Ein Team hat einen Agenten mit speziellen KI-Skills für Content-Briefings gebaut. Er fragt genau das ab, was sonst gern hintenüberfällt: Details zur Zielgruppe, Kernaussagen und Belege. Schneller war das Content-Marketing mit dem Agenten anfangs nicht. Aber die Briefings kamen vollständiger bei den Content-Profis an, die dadurch deutlich weniger nachfragen mussten.

Beispiel 2: Markenkonformität. Ein anderes Team hat einen Brand-Visual-Checker aufgesetzt, der Motive und fast fertige Marketing-Assets anhand der eigenen Richtlinien prüft. Die meiste Arbeit steckte in der Vorbereitung. Vieles stand zwar im Styleguide, wie die Regeln zusammenspielen und „was geht“, wusste bisher aber vor allem die Designerin im Team. Erst als sie ihre Einschätzungen aufgeschrieben hatte, konnte die KI damit arbeiten und für alle deutlich bessere Beurteilungen erstellen.

Beispiel 3: Governance. Ein drittes Team hat zunächst gar nichts gebaut. Es hat geklärt, wer welchen Anwendungsfall verantwortet, wie Agenten und KI-Skills aufgesetzt werden, welche Daten in die Systeme dürfen und wer die KI-Ergebnisse freigibt. Für die rechtliche Orientierung war die KI-Guideline des bvik ein guter Startpunkt. Das klingt nach Bürokratie. In der Praxis liefen die nächsten Projekte aber genau deshalb viel schneller an.

 

Unsere Erfahrung: Wo es funktioniert, kommen immer dieselben drei Dinge zusammen:

Eine Aufgabe, die regelmäßig wiederkehrt.

Eine Person mit Namen, die für das Ergebnis geradesteht.

Ein klares Kriterium, an dem sich Fortschritt erkennen lässt.

Der neue Engpass ist der Senior-Review

Mit KI-Agenten, die viele Spezialfähigkeiten als Skills mitbringen, verschwimmen die Rollen im Marketing. Eine Generalistin erstellt heute an einem Nachmittag den Entwurf für die Messe-Journey, den Prototyp einer Landingpage und eine Serie von Social Posts. Vor zwei Jahren wären dafür noch mehrere Agenturprojekte nötig gewesen.

Viele Unternehmen sehen den KI-Rollout als Sparprogramm. Wir halten das für einen Fehler. Wer so rechnet, produziert schneller Mittelmaß – im bvik Trendpaper heißt das „Age of Average“. Und in einem Jahr klingt die eigene Marke wie die des Wettbewerbs oder jedes anderen Hidden Champions.

Wir schauen lieber anders drauf: Die Generalistin baut, ein erfahrener Mensch prüft. Dieser Review wird zur knappsten Ressource im Team. Damit die Erfahrenen dafür Zeit haben, muss ihr Urteilsvermögen aus den Köpfen in die Werkzeuge und KI-Systeme gelangen. Das restliche Team arbeitet ohnehin mit diesen Werkzeugen. Dann bleibt Zeit für die Entscheidungen, Konzepte, Abstimmungen und Ideen, die wirklich Menschen brauchen.

Drei Fragen für den eigenen Realitätscheck

Für eine KI-Roadmap braucht es aus unserer Sicht keinen großen Transformationsplan. Für den Anfang reichen ehrliche Antworten auf drei Fragen.

1. Welche Korrektur oder Routine wiederholt sich im Team immer wieder? Dort liegt der erste Anwendungsfall – lange bevor es um Tools geht.
2. Wer verantwortet den Anwendungsfall? Wer hat das richtige Gespür, wenn es darauf ankommt? Gemeint ist eine Person mit Namen. „Das Team“ oder „die IT“ reicht nicht.
3. Woran zeigt sich der Erfolg? Gesparte Stunden sind ein Anfang. Überzeugender ist eine Kennzahl, die mit Kunden oder Umsatz zusammenhängt.

Wer hier einen Aufgabenbereich erkennt, hat einen Startpunkt gefunden. Jetzt lässt sich das Wissen und die Vorgehensweisen aus dem Senior-Review festhalten, als KI-Skill über die Agenten des Unternehmens verfügbar machen und seine Anwendung messen.

Weiterdenken im Webinar und im Kurs

Wo Ihr Team gerade steht, können Sie am 10. November 2026 von 16 bis 17 Uhr prüfen. Im bvik Spotlight digital „Der KI-Realitätscheck fürs B2B-Marketing“ zeigen wir, wo generische KI heute Qualität kostet. Sie nehmen fünf Strategie-Frameworks mit und sehen live, was Computer Agents mit den richtigen Skills im B2B-Marketing schon können. Hier geht’s zur Anmeldung.

Wer tiefer einsteigen will: Vom 21. Januar bis 18. März 2027 läuft die nächste Runde der Kompetenz-Werkstatt „KI-Strategie im Marketing“. Nach dem Kick-off folgen vier Workshops, einer davon vor Ort in Mannheim. Dort entwickeln die Teilnehmenden ihre eigenen Anwendungsfälle – von den Tools über die Prozesse bis zur Governance.