KI-Partycrasher

Viele Unternehmen präsentieren daher stolz ihre ersten Use Cases für KI: Chatbots, Textgeneratoren, Bildkampagnen. Pilotprojekte, Innovationspreise, interne Erfolgsmeldungen – alles wirkt nach Fortschritt mit klug eingesetzter KI.

Doch wer genauer hinsieht, merkt schnell:

Was nach Innovation aussieht, rechnet sich oft nicht.

Die internen Aufwände steigen.

Die Ziele bleiben unklar. Die Ergebnisse sind oft schwer messbar.

Und der ROI? Pendelt zwischen Hoffnung und Bauchgefühl.

Ich habe recherchiert, analysiert – und meine Projekterfahrungen reflektiert. Was dabei klar wird: Es scheitert selten an der Technik. Es scheitert an falscher Erwartungshaltung, Strategie, Fokus und Umsetzung.

Wenn Marketing und Sales generative KI einsetzen, ohne die Grundlagen im Griff zu haben, wird aus einem starken KI-Tool schnell ein teures Experiment.

Hier sind meine fünf häufigsten Gründe, warum KI-Projekte wirtschaftlich scheitern – und was du konkret dagegen tun kannst.

Top-Risiko für alle schreibenden Marketingprofis. KI macht’s einfach, noch eine Variante zu schreiben. Und noch eine. Und noch eine.
Das Ergebnis? Texte 100 % fein geschliffen, aber die Kampagne verpasst den Start.

Mach’s besser: Setz eine Deadline. Halte sie. Und arbeite mit der 80/20-Regel: Wenn’s gut ist – also 80 % – geh raus. Feinschliff kannst du später machen. Bei deinen Kampagnen kommt es auch auf das Timing an – und den richtigen Zeitpunkt darfst du wegen falsch verstandenem Perfektionismus nicht verpassen.

Veraltete Leads im Sales?
Ungeprüfte Personas im Marketing? Dann produziert deine KI zwar Texte – aber für die Tonne.

Ein Beispiel: Dein Sales-Team nutzt Daten aus dem Vorjahr. Die nächste E-Mail-Kampagne läuft ins Leere. Dein Marketing-Team übernimmt ungeprüfte Personas? Dann landen die Anzeigen exakt da, wo keiner hinschaut.

Mach’s besser: Füttere die KI nur mit aktuellen, sauberen und konsistenten Daten. Und wenn du dir nicht sicher bist, wie gut dein Datenmaterial ist: Teste es. Zum Beispiel mit einem A/B-Test – eine Kampagne mit kuratierten, validierten Daten, eine mit deinem bisherigen Datenbestand. Der Unterschied ist messbar.

Ein Team nutzt ChatGPT.
Es gibt ein Info-PDF zur Daten-Anonymisierung. Das war’s. Ernsthaft?

Ergebnis: Frust bei den Mitarbeitenden. Enttäuschung bei der Führung über die schwachen Ergebnisse mit der KI. Freude beim Abmahnanwalt, weil doch was übersehen worden ist.

Was viele unterschätzen: Auch für generative KI gelten Regeln – besonders im Kundenkontakt, bei sensiblen Daten oder automatisierten Entscheidungen. Die EU-KI-Verordnung ist kein Zukunftsthema. Sie ist schon da.

Mach’s besser: Lies dich ein. Oder noch besser: 👉 Mein Blogartikel zur EU-KI-Verordnung – was jetzt zu beachten ist. Hier geht es  zum Artikel:
https://lmy.de/RcHXu

Und schule dein Team – bevor es loslegt. Du hast Fragen zur EU-konformen Schulung ?
Ich bin gerne für dich da.

Sie klingt oft smart. Aber KI denkt nicht. Und sie versteht nicht, was sie sagt!
Rechtliche Fußnoten? DSGVO? Produkthaftung? Ein Fehler reicht – und du hast ein Problem.

Mach’s besser: Lass KI vorlegen – aber prüfe kritisch nach. Mensch plus KI-Maschine, das ist die perfekte Kombination, Stand 2025. Und wenn’s heikel wird: juristisches oder technisches Fachwissen einbinden, bevor’s rausgeht

„Lass uns jetzt auch KI machen“ – ist kein Plan!  
Wenn du nicht weißt, was du willst, weiß die KI es auch nicht.

Ich kenne mehrere Fälle, in denen Unternehmen ChatGPT oder Midjourney eingeführt haben – und nach drei Monaten ratlos waren: Hat das überhaupt etwas gebracht?

Mach’s besser: Setz konkrete, messbare Ziele.
Zum Beispiel:

• Conversion Rate um +15 % steigern
• Lead-Zeit von Anfrage bis Erstgespräch auf unter 48 Stunden verkürzen
• E-Mail-Öffnungsrate mit KI-optimierten Betreffzeilen auf über 35 % bringen
• Kosten pro Lead um € 20.00 senken
• Mehr Social-Media-Content mit KI produzieren – und die Reichweite verdoppeln

Was du misst, kannst du steuern. Was du nicht misst, wird teuer.