Das sind die Themen:

Das Marketing durchläuft gerade den klassischen Gartner Hype-Cycle – vom überzogenen Erwartungsgipfel ins "Tal der Tränen". KI wird in absehbarer Zeit nur bestimmte Jobs ersetzen, die meisten aber lediglich erleichtern. Der Mensch bleibt "in the loop": Vertriebsmitarbeiter müssen von Anfang an prüfen, welche Leads relevant sind und wie Nachrichten formuliert werden. Die KI ist wie ein Junior-Mitarbeiter, der ständige Anleitung und Kontext braucht. Wer das versteht, nutzt KI produktiv statt frustriert aufzugeben.

Tools wie Clay, HubSpot Breeze oder Persado reichern Lead-Daten automatisch an: Letzte LinkedIn-Posts, Jobwechsel, Firmeninformationen – alles wird erfasst. Das ermöglicht hochpersonalisiertes Targeting und automatisierte Erstnachrichten. Die Herausforderung: Vertriebsteams müssen definieren, welche Daten wirklich relevant sind und welche zu sensibel. Unternehmen sollten klare Guidelines entwickeln, wann die KI automatisch agiert und wann menschliche Freigaben nötig sind. Der Nutzen liegt in der Zeitersparnis bei gleichzeitig besserer Lead-Qualifizierung.

KI-Suchmaschinen verändern die Spielregeln: Marken werden oft nicht auf der eigenen Website, sondern durch Erwähnungen auf fremden Autoritäts-Seiten gefunden. Das bedeutet: Investitionen in Markenbekanntheit und Thought Leadership werden wieder wichtiger als reine Performance-Kampagnen. Content sollte in kleinen, wertvollen Blöcken aufbereitet sein – mit klaren Antworten auf spezifische Fragen. Unternehmen müssen sich als Autorität für bestimmte Themen positionieren. Das Pendel schwingt nach 20 Jahren Performance-Fokus wieder zu Branding zurück.

Chatbots funktionieren hervorragend für standardisierte Customer-Service-Fälle mit klaren Frage-Antwort-Strukturen. Bei komplexem, hochverknüpftem Wissen stoßen sie an Grenzen – episodisches Wissen und Kontext-Verständnis über mehrere Interaktionen hinweg sind noch schwierig. Das Business-Management der Knowledge Base ist die größere Herausforderung als die Technologie selbst. Unternehmen sollten mit einfachen Use Cases starten und die Wissensstruktur systematisch aufbauen. Für komplexe Beratungsgespräche bleibt der Mensch vorerst unverzichtbar.

Statt aufwendiger Focus Groups und teurer Studien ermöglichen synthetische User schnelle Tests von Produkten und Botschaften. Zielgruppen werden nach Alter, Geschlecht, Einkommen und Lifestyle simuliert. Das spart Zeit und Kosten in frühen Entwicklungsphasen. Deep Research Tools wie Perplexity oder OpenAI-Browser durchsuchen das Web systematisch, lernen von Nutzerverhalten und erstellen umfassende Marktanalysen. Der Schlüssel liegt im richtigen Prompt – das System muss verstehen, was wirklich relevant ist. Erste Produkttests lassen sich so intern vorvalidieren, bevor echte Kunden befragt werden.