Das sind die Themen:

Die meisten Marketing-Tools basieren auf Sprachmodellen, die nur wahrscheinlich das nächste Wort erraten – sie verstehen nicht wirklich. Das führt zu halluzinationen, falschen Datenauswertungen und fehlerhaften Handlungsempfehlungen. Beim Shopify-Beispiel konnte ein KI-Agent nicht einmal Kaufmengen korrekt addieren, weil Sprachmodelle mathematisch nicht funktionieren. Das Problem ist nicht die Technologie an sich, sondern ihre falsche Anwendung im Business-Kontext, wo Präzision entscheidend ist.

Unternehmen investieren in immer mehr Daten, obwohl die Lösung im Gegenteil liegt: Weniger, aber saubere und strukturierte Daten sind effektiver. Large Understanding Models können Datenlücken intelligent füllen und verstehen semantische Zusammenhänge. Das bedeutet konkret: Sie brauchen keine riesigen Cloud-Server für Datensammlung, sondern ein System, das mit Ihren unternehmenseigenen Daten intelligent arbeitet.

Klassische Personas sind statisch und generisch – sie ignorieren, dass Kundenverhalten dynamisch ist. Moderne Systeme können kontinuierlich neue, präzisere Zielgruppen identifizieren und anpassen. Das ermöglicht echte Personalisierung statt der Hyperpersonalisierungs-Illusion. Die Deutsche Bahn entdeckte neue Kundengruppen, die klassische Marktforschung übersehen hätte.

Sentiment-Analyse über alle relevanten Touchpoints (LinkedIn, TikTok, Unternehmens-Website) erlaubt kontinuierliche Messung von Markenwahrnehmung in Echtzeit. Das erspart regelmäßige kostspielige externe Studien. Stattdessen können Unternehmen täglich Veränderungen in der Markenwahrnehmung tracken und ihre Kampagnen darauf anpassen.

Unternehmen kaufen oft Tools, weil Berater das empfehlen – ohne die dahinterliegenden Prozesse zu hinterfragen. Tatsächlich funktionieren intelligente Systeme nur, wenn die Business-Logik und Methodik stimmen. Das EU-Forschungsprojekt zeigt: Wer von der Methodik kommt (nicht von der Technologie), baut zukunftssichere Lösungen auf.