Die Auswirkungen der generativen künstlichen Intelligenz auf die Berufe im Marketing und in der Kreation

📱 Kurz gesagt — Generative künstliche Intelligenz gestaltet die berufliche Landschaft im Marketing- und Kreativbereich tiefgreifend neu. Zwischen der beschleunigten Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und dem Auftreten neuer Kompetenzanforderungen stehen Fachkräfte vor einer Transformation, die weder nur eine Bedrohung noch ein Allheilmittel ist, sondern vielmehr einen entscheidenden Wendepunkt darstellt, an dem kollektive Entscheidungen bestimmen werden, ob diese Technologie befreiend oder entfremdend wirkt. Daten zeigen, dass 31 % der TPE-PME bis Ende 2024 generative KI eingeführt haben, während die Mehrheit der Unternehmen noch in einer Phase vorsichtiger Erprobung verharrt. Was noch auffällt: Beschäftigte nutzen die Werkzeuge oft lange vor den formellen Vorgaben ihres Arbeitgebers — ein Phänomen, das als „shadow GPT“ bezeichnet wird und eine Diskrepanz zwischen den Befürchtungen des Managements und der Realität der Praxis vor Ort offenbart.

📌 Wichtige Erkenntnisse — Die Technologie ersetzt einzelne Aufgaben, selten ganze Berufe: in 19 von 20 Berufen bleiben Tätigkeiten bestehen, die die KI nicht beherrscht. Verwaltungs- und Vertriebsberufe erleben die sichtbarsten Veränderungen, während Frauen und junge Absolventen stärker dem Risiko der Dequalifizierung ausgesetzt sind. Der soziale Dialog fehlt in Unternehmen weitgehend: weniger als eine Vereinbarung von tausend erwähnte 2017 die KI. Schließlich haben KI-Projekte eine Ausfallquote von über 50 %, oft wegen mangelnder Einbindung der Beschäftigten vor Ort bereits in der Konzeptionsphase.

🎯 Wenn generative KI die Konturen kreativer Arbeit neu zeichnet

Es ist etwas seltsam Paradoxes daran zu beobachten, wie die Technologie sich jener Handgriffe bemächtigt, die wir für am menschlichsten hielten. In einer Buchbindewerkstatt erfordern manche Finish-Arbeiten eine taktile Sensibilität, ein fast poetisches Lesen des Materials, das jeder Automatisierung entgeht. Genau diese Intuition fürchten oder hoffen Kreative durch generative KI verstärkt zu sehen.

Seit November 2022 und dem öffentlichen Auftritt von ChatGPT schwanken die Einschätzungen dramatisch: Goldman Sachs sprach im März 2023 von potenziell 300 Millionen gefährdeten Arbeitsplätzen weltweit, während McKinsey für Europa und die USA schätzte, dass mehr als 30 % der Arbeitsstunden bis 2030 automatisierbar sein könnten. Diese rohen Zahlen wirken erschreckend, solange man sie nicht kontextualisiert. Denn was aus realen Untersuchungen in französischen Unternehmen hervorgeht, zeichnet ein nuancierteres Bild: KI ersetzt Aufgaben, nicht Berufe. Die Kommission für künstliche Intelligenz erinnerte im März 2024 daran, dass nur etwa 5 % der Arbeitsplätze in Frankreich direkt ersetzbar wären.

Doch diese statistische Stabilität verbirgt reale Turbulenzen. Kreativ- und Marketingberufe werden zu Reibungszonen: Generierung textlicher Inhalte (68 % der Nutzer in TPE-PME), visuelle Kreation, Analyse sozialer Daten. Bereiche, die früher menschlicher Expertise vorbehalten waren, werden zu Feldern, auf denen das Werkzeug vorschlägt und der Profi entscheidet oder verfeinert.

💡 Befreit die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben wirklich kreative Zeit?

Stellen Sie sich einen Marketingtexter vor, der bisher 4 Stunden pro Woche damit verbrachte, standardisierte Produktbeschreibungen zu verfassen. Mit generativer KI schrumpft diese Arbeit auf 30 Minuten Überwachung und Anpassung. Theoretisch also 3:30 Stunden zurückgewonnene kreative Freiheit. In der Praxis stellen Organisationen, die diese Tools für Verwaltung und Marketing einsetzen, jedoch häufig eine Reduktion von Stellen in mittleren Berufen fest, was darauf hindeutet, dass der Produktivitätsgewinn nicht automatisch in verstärkte Kreativität umgewandelt wird.

Es spielt sich eine Spannung zwischen zwei Logiken ab: der des Managers (Prozesse optimieren, Fehler reduzieren, Produktivität steigern) und der des Kreativen in der konkreten Situation (Autonomie bewahren, dem eigenen Handeln Sinn geben, Verantwortung für das produzierte Werk behalten). Wird diese Spannung nicht explizit im sozialen Dialog bearbeitet, entsteht das Risiko der Entfremdung: Der Profi wird zum Kontrolleur eines Werkzeugs statt zum schöpferischen Akteur.

Die Daten des Forschungs- und Aktionslabors LaborIA zeigen genau dieses Hindernis: Ein KI-Projekt von zwei scheitert im Unternehmen, weil die betroffenen Teams nicht von Anfang an in die Konzeption einbezogen wurden. Nicht die KI scheitert technisch; es ist das Fehlen von Kompromissen zwischen verschiedenen Rationalitäten, das zu Desengagement und schließlich zum Abbruch führt.

📊 Marketingberufe angesichts einer stillen Revolution

Sowohl in Friseursalons als auch in Kreativagenturen vollzieht sich ein leises Phänomen: Mitarbeitende testen heimlich generative KI-Tools, basteln an Prompts, optimieren Prozesse, ohne auf die offizielle Freigabe zu warten. Das ist das „shadow GPT“, von dem Forschende sprechen — eine unsichtbare Aneignung, die zeigt, dass Beschäftigte die Chance spüren, noch bevor der Arbeitgeber eine Strategie formuliert.

Eine weltweite Umfrage 2023 unter mehr als 14.000 Beschäftigten zeigte, dass 28 % generative KI bei der Arbeit nutzten, davon mehr als die Hälfte ohne formelle Genehmigung. Für Berufe im digitalen Marketing liegt diese Zahl wahrscheinlich näher bei 40–50 %, da die Tools sich naturgemäß zur Inhaltserstellung, zur Analyse sozialer Mediendaten und zur Personalisierung von Botschaften eignen.

Dennoch bleiben Unternehmensleitungen zögerlich. Eine Studie der Adecco-Gruppe (2024) zeigte, dass 57 % der Unternehmensleiter zweifelten, ob ihr Führungsteam Risiken und Chancen der KI richtig erfassen könne. Nur 34 % planten, ihre Mitarbeitenden im Umgang mit diesen Tools zu schulen; 66 % zogen es vor, externe Expertinnen und Experten einzustellen, anstatt intern Kompetenzen aufzubauen.

🚀 Personalisierte Inhaltserstellung und zielgerichtete Werbung: der neue Standard

Generative KI ist in drei speziell im Marketing geschätzten Bereichen besonders stark: Produktion optimierter Textinhalte (E-Mails, Landingpages, Anzeigen), schnelle Extraktion und Synthese von Kundendaten sowie die Generierung von Bildern und Videos in unterschiedlichen Stilen. Was früher zwei Tage Kreativzyklen erforderte, dauert nun oft nur noch einige Stunden einschließlich Überarbeitungen und kontextueller Anpassungen.

Doch Vorsicht: diese Gewinne sollten kollektiv hinterfragt werden. Laut dem Terra-Nova-Bericht zur generativen KI hängen die Bedingungen, unter denen diese Technologie als Hebel zur Verbesserung statt zur Prekarisierung wirkt, eng vom etablierten sozialen Dialog ab. Fehlende Schulungen, unklare Nutzungsrichtlinien, Befürchtungen hinsichtlich des geistigen Eigentums an generierten Inhalten — all diese Faktoren können ein befreiendes Werkzeug in eine Quelle von Stress und Unsicherheit verwandeln.

Für Agenturen und Marketingteams besteht die Herausforderung darin, den geschaffenen Wert neu zu definieren. Wenn die KI die Basisproduktion automatisiert, was bleibt von Strategie? Von tiefgreifendem Kundenverständnis? Von der kreativen Risikobereitschaft? Diese Fragen müssen eine neue Definition zentraler Kompetenzen prägen: weniger „routinehafte“ Texterstellung, mehr strategische Leitung, Data Storytelling und ethische Entscheidungsfindung darüber, was automatisiert und was menschlich erhalten werden soll.

🎨 Visuelle Kreation, Bild und Video: Wo endet die KI, wo beginnt die Künstlerin/der Künstler

Wie oft haben Sie ein in Sekunden generiertes Bild von DALL·E oder Midjourney gesehen — technisch perfekt, ausgewogene Komposition, und dennoch… ohne diesen Funken, diese Absicht, diese Bruchstelle, die eine wirklich durchdachte Kreation auszeichnet? Die generative KI hat eine beeindruckende technologische Schwelle überschritten. Gleichzeitig macht sie aber auch deutlich, was wir an Kreativität wirklich bewundern: die Spur einer Sensibilität, die Markierung einer bewussten Wahl.

Für visuelle Kreativberufe — Grafikdesign, Illustration, kommerzielle Fotografie — vollzieht sich die Auswirkung in zwei Bewegungen. Zuerst die Kommodifizierung eines Teils der Arbeit: 20 Varianten von Bannern zu generieren, um sie beim Publikum zu testen, geht exponentiell schneller. Danach die Neuordnung der geschätzten Fähigkeiten: Wer nicht nur die Software beherrscht, sondern auch den Prompt und die kreative Steuerung der Maschine, wird unentbehrlich.

Die Auswirkungen der KI auf kreative Berufe sind also nicht auf eine binäre Substitution reduzierbar. Es geht um eine Veränderung des Verhältnisses zum Werkzeug, zur Absicht, zur Verantwortung. Der Kreative wird zum Regisseur, zum von einer mächtigen kognitiven Maschinerie unterstützten Kreativdirektor, dem es an Intentionalität der Maschine fehlt.

⚖️ Ethische und Zuverlässigkeitsherausforderungen algorithmischer Kreation

Jedes mächtige Werkzeug birgt proportionale Risiken. Auf die generative KI angewandt, zeichnen sich drei Hauptschatten ab: die Zuverlässigkeit der erzeugten Inhalte, die unbewusste Wiedergabe von Verzerrungen aus den Trainingsdaten und die mögliche Verletzung der Urheberrechte von Schöpferinnen und Schöpfern, deren Werke die Modelle gespeist haben.

Eine von KI generierte E-Mail kann subtile Ungenauigkeiten enthalten, die bei flüchtigem Korrekturlesen unbemerkt bleiben. Ein Bild, das ein inklusives Produkt illustrieren soll, kann durch den Algorithmus verstärkt Stereotype bezüglich Geschlecht oder Erscheinungsbild reproduzieren. Ein preisgekröntes Design kann unbeabsichtigt Elemente enthalten, die einer bestehenden Arbeit zu ähnlich sind. Diese Risiken disqualifizieren das Werkzeug nicht; sie erfordern jedoch methodische Wachsamkeit und geteilte Verantwortung.

Daraus ergibt sich die Dringlichkeit eines gemeinsam entwickelten ethischen Rahmens. Der CESE wies 2024 auf neun unverzichtbare Achsen des sozialen Dialogs hin: Klarheit bei Einführungsprozessen, Konsequenzen für die Stelleninhalte, Auswirkungen auf die Arbeitsorganisation, physische und psychische Gesundheit, Vorbeugung von Verzerrungen, Verteilung der Produktivitätsgewinne, Datenschutz, Umweltwirkung und Zugang von TPE-PME zur Technologie.

🔄 Umschulung und Kompetenzentwicklung: antizipieren statt erleiden

Verknüpfen wir diesen Moment mit einer weiter gefassten Frage: Wie können Fachkräfte nicht nur diese Transformation überleben, sondern daraus echte Aufwertung erzielen? Daten deuten auf zwei Pfade hin: den bedauerlichen, in dem KI automatisiert und Beschäftigung abnimmt; und den vielversprechenderen, in dem sie Zeit für Tätigkeiten mit höherem Mehrwert freisetzt.

Unternehmen, die KI anwenden, verzeichnen insgesamt netto Arbeitsplatzschaffung, so die vom Institut INSEE zitierte Erhebung der Kommission für künstliche Intelligenz. Diese neuen Stellen sind jedoch nicht für alle zugänglich. Manche Sektoren erleben Nettoabbau an Jobs, der durch die öffentlichen Gewalten begleitet werden muss. Andere sehen die Entstehung neuer Rollen: AI-Manager, Data-Labeler, prompt engineer, Verantwortliche für die ethische Qualität generierter Inhalte.

Dieser Wandel hängt entscheidend davon ab, ob Unternehmen in Weiterbildung investieren. Die Veränderungen der Berufe und die neuen Kompetenzbedarfe schreiten schneller voran als traditionelle Entwicklungsprogramme. Wie lässt sich diese Kluft schließen? Indem Beschäftigte von Anfang an in die Gestaltung der Veränderungen eingebunden werden.

🎓 Ausbilden oder rekrutieren: das Dilemma der Führungskräfte

Angesichts der disruptiven Ankunft generativer KI entscheiden sich Unternehmen überwiegend für die schnelle Lösung: externe Expertinnen und Experten einstellen. 66 % der französischen Führungskräfte erwägen, extern zu rekrutieren angesichts dieser Revolution, während nur 51 % die interne Umschulung betroffener Beschäftigter bevorzugen. Das ist nachvollziehbar, aber riskant.

Warum? Weil eine echte Aneignung der Technologie tiefes Verständnis der Berufe, der Daten und der kontextspezifischen Risiken verlangt. Ein externer Experte kann Orientierung geben, doch es sind die Mitarbeitenden vor Ort, die die Lösungen übersetzen, anpassen und im Kontakt mit der Realität improvisieren müssen. Ohne gleichzeitige interne Schulung bleibt die KI ein externes Objekt, das man erleidet statt beherrscht.

Die reiferen Organisationen verfolgen einen hybriden Ansatz: Ja zur Rekrutierung, aber auch kontinuierliche Ausbildung. Und vor allem Regelräume für Dialog einrichten, in denen die Auswirkungen der KI auf die reale Arbeit diskutiert, antizipiert und angepasst werden. Genau das bieten Werkzeuge wie Dial-IA, entwickelt von IRES und ANACT: Dossiers, Methoden und Hebel, um „kollektiv über KI im Unternehmen zu sprechen“.

🌐 Generative künstliche Intelligenz und die Transformation des digitalen Marketings

Das Feld des digitalen Marketings hat sich vor unseren Augen verwandelt. 2025 versinken soziale Plattformen in Inhalten, fragmentierte Zielgruppen verweigern standardisierte Werbung, der Wettbewerb wird täglich schärfer. In diesem kreativen Chaos trat generative KI als vielversprechende Stütze auf: schneller produzieren, mehr Varianten testen, personalisieren in Millionenmaßstab.

Dabei denkt das Werkzeug nicht: es rekombiniert. Die Kunst des digitalen Marketings liegt anderswo — im Verstehen verborgener Motivationen, in der Fähigkeit, Trends vorauszusehen, im Mut, etablierte Codes zu durchbrechen. KI ist stark im Reproduzieren von Mustern; sie tut sich schwer damit, Brüche zu erfinden. Das wirklich Neue im Marketing bleibt eine Frage von Intuition, Zuhören und kreativer Risikobereitschaft.

Die effektivsten Marketingteams 2026 haben diesen Unterschied erkannt: Sie nutzen KI, um die Umsetzung von Hypothesen zu beschleunigen, kognitive Kapazität für Strategie freizusetzen, schnell zu testen, zu lernen und zu iterieren. Nicht abzuwarten, dass die KI „das“ Marketing macht, sondern sie als Verstärker menschlicher Intuition einzusetzen.

📈 Datenanalyse und Kundeninsights durch KI verstärkt

Einer der greifbarsten und leistungsfähigsten Einsätze generativer KI im Marketing ist die Extraktion und Synthese von Insights aus großen Verhaltensdatenkorpora. Wo Menschen Tage gebraucht hätten, kondensiert die KI in Minuten signifikante Muster: welches Kundensegment reagiert auf emotionale gegenüber rationalen Appellen, welcher Tageszeitpunkt konvertiert besser, welche Inhalte erzeugen maximal organisches Engagement.

57 % der TPE-PME, die generative KI eingeführt haben, nutzen sie genau für Recherche, Sammlung und Analyse von Daten oder Informationen. Das ermöglicht kleinen Teams, die Performance deutlich stärker zu kalibrieren und mit Strukturen zu konkurrieren, die über dedizierte Data Scientists verfügen. Der technologische Gleichmacher-Effekt ist real und erwünscht.

Doch Vorsicht: Generative KI birgt auch das Risiko falscher Sicherheit. Sie kann mit Autorität irren, plausible, aber fehlerhafte Erzählungen aus unzureichenden oder verrauschten Daten spinnen. Die vollständige Auslagerung strategischer Analyse an das Tool bedeutet, sich einer Kompassnadel anzuvertrauen, deren Konstruktionsverzerrungen man nicht kennt. Gesund ist ein hybrider Ansatz: die KI beschleunigen, synthetisieren und Vorschläge machen lassen; das menschliche Urteil kritisch, skeptisch und verantwortlich für Entscheidungen behalten.

🛡️ Governance und sozialer Dialog: die KI gemeinsam gestalten statt erleiden

Das ist die Erkenntnis, die jede Führungskraft aufrütteln sollte: Zwischen 2018 und 2023 hat sich der Anteil der Betriebsvereinbarungen, die KI erwähnen, verfünffacht. Das heißt aber auch, dass 2023 noch immer weniger als eine Vereinbarung von tausend die KI behandelte. Der soziale Dialog über diese Technologie bleibt in der überwältigenden Mehrheit der Organisationen nahezu nicht existent.

Das ist aus einem einfachen Grund gravierend: Die heute getroffenen Entscheidungen — zur Einführung eines Werkzeugs, dessen Parametrierung, zu neu verteilten Rollen, zu den zu wertschätzenden Kompetenzen — werden maßgeblich bestimmen, ob KI zu einer Verbesserung der Arbeitsbedingungen oder zu Intensivierung und Dequalifizierung führt. Das sind keine rein technischen Fragen für Ingenieurinnen und Ingenieure allein. Es sind kollektive, politische, ethische Entscheidungen.

Der CESE fordert ausdrücklich, „einen neuen sozialen Dialog gemeinsam zu gestalten“ noch vor jedem Einsatz. Nicht lediglich eine Information des Betriebsrats bei Rollout, sondern eine echte Verhandlung über erwartete Auswirkungen, antizipierte Risiken, geteilte Vorteile und notwendige Schutzmaßnahmen.

🔑 Neun Säulen für einen relevanten technologischen Sozialdialog

Klarheit über die Vorgehensweise. Jede Einführung von KI in einem Beruf oder einer Abteilung muss transparent sein: Warum diese Veränderung? Welche Ergebnisse sind zu erwarten? Welche Auswirkungen auf Arbeitsplätze? Die Risiken von durch KI verstärkten Verzerrungen — Geschlecht, Behinderung, Erscheinungsbild, Kompetenzen — müssen ausdrücklich dokumentiert und diskutiert werden.

Veränderung des Stelleninhalts und Ausbildung. Welche Aufgaben werden der KI anvertraut? Welche Aufgaben werden komplexer oder verlagern sich? Welche neuen Kompetenzen sind unabdingbar? Diese Fragen verlangen eine strukturierte und kontinuierliche Ausbildung, nicht bloß eine interne Dienstmitteilung.

Organisation der Arbeit und der Zeit. KI verändert nicht nur das Was, sondern auch das Wie und Wie lange. Eine kollektive Reflexion über Organisation, Arbeitszeiten und Rhythmen ist notwendig. Ohne begleitende Umorganisation kann KI Quelle kognitiver Überlastung und Stress werden.

Physische und psychische Gesundheit. Risiko der Arbeitsintensivierung, Stress durch algorithmische Überwachung, Sinnverlust, wenn der Mensch zum passiven Kontrolleur von Maschinen wird. Diese Themen müssen gemeinsam überwacht und adressiert werden.

Verteilung des geschaffenen Werts. Wenn KI signifikante Produktivitätsgewinne erzeugt, wie werden diese verteilt? Mehr Gehalt, weniger Arbeitsstunden, mehr Zeit für Weiterbildung, neue Vorteile? Diese Frage wird selten gestellt; sie sollte systematisch Bestandteil von Verhandlungen sein.

Datenschutz und Externalisierung. Massendaten von Personen, geistiges Eigentum, Vertraulichkeit: Wer hat Zugriff auf was? Die KI extern programmieren lassen oder intern? Wesentliche Risiken, die zu benennen und zu steuern sind.

Umweltauswirkungen. Das Training von KI-Modellen verbraucht enorme Energiemengen. Diese Auswirkungen müssen Teil der Debatte sein.

Zugang für TPE-PME. Nur 31 % der kleinen Unternehmen nutzen generative KI bis Ende 2024, aufgrund von Kosten und Komplexität. Wie kann der Zugang zu diesen Technologien demokratisiert werden, ohne Ungleichheiten zu vertiefen?

Paritätische Beobachtungsstellen der Effekte. Gemeinsam und regelmäßig bestimmen, welche Berufe sich verändern, welche in Schrumpfung oder Spannung geraten, wie berufliche Laufbahnen und Weiterbildungen angepasst werden, um Beschäftigte zu begleiten.

📍 Wo stehen wir wirklich 2026?

Ein auffälliger Kontrast zeigt sich zwischen technologischer Rhetorik und der Realität vor Ort. Die Medien verkünden eine Revolution; Unternehmen experimentieren vorsichtig. Beschäftigte nehmen Werkzeuge heimlich an; Führungskräfte bleiben gegenüber den Netto-Vorteilen zögerlich. Laut der PwC-Analyse zu KI und Beschäftigung wird die tatsächliche Transformation in den kommenden Monaten weiter an Tempo gewinnen.

Für Marketing- und Kreativberufe ähnelt der gegenwärtige Moment dem, was der Buchmarkt des 15. Jahrhunderts mit der Druckerpresse erlebte. Das Werkzeug revolutioniert das Verhältnis zur Produktion, nicht den Sinn der Arbeit. Abschreiber mussten sich neu orientieren; Herausgeber entwickelten neue Berufe. Manuskript-Illuminatoren verloren Marktanteile; moderne Illustratoren fanden neue Felder. Keine Prognose traf exakt zu. Entscheidend war immer die Fähigkeit zu lernen, sich anzupassen und den eigenen Wert in einem veränderten Kontext neu zu definieren.

So stehen wir 2026. Nicht am Ende eines Übergangs, sondern am Beginn. Alles wird von der Qualität des sozialen Dialogs abhängen, den wir schaffen, von den Ausbildungen, in die wir investieren, von der Großzügigkeit, mit der wir Gewinne teilen, und von der ethischen Wachsamkeit, mit der wir bewerten, wo der Mensch unersetzlich bleibt — und wo er es auf keinen Fall sein sollte.