KI-Skills im Marketing systematisch entwickeln Wie der effektive Einsatz von KI-Technologien gelingt
Können Sie und Ihr Team KI? Um künstliche Intelligenz effektiv und effizient einzusetzen, müssen Marketingteams ihre Skills gezielt erweitern. Die Mitarbeitenden zum selbstständigen Ausprobieren von KI-Tools zu motivieren, reicht nicht aus. So bleibt Potenzial ungenutzt. Erfolgreiches Upskilling erfordert einen Entwicklungsprozess mit kontinuierlichen Massnahmen.
Dieses Studienresultat aus den USA lässt aufhorchen: Marketing-Führungskräfte ziehen weniger erfahrene Bewerberinnen und Bewerber mit KI-Skills den erfahreneren ohne KI-Skills vor. Beachtliche 71 Prozent der befragten Führungspersonen antworteten so in der Studie «The Skills Marketers Need in 2025 and Beyond» der American Marketing Association. Weiter fragte die Studie, welche Marketingfähigkeiten in fünf Jahren wichtiger sind als heute. Auch hier schwingt KI obenaus: 43 Prozent der Befragten nennen die Fähigkeit, generative KI richtig einzusetzen. Mit deutlichem Abstand folgen auf dem zweiten Platz Kenntnisse zu Data und Analytics (38 Prozent). Zum Vergleich: Nur 26 Prozent der Befragten glauben, dass Kompetenzen im Bereich Social Media Marketing in fünf Jahren wichtiger sind als heute.
Gefragt sind also Marketers mit viel KI-Können. Das macht es für Unternehmen zwingend, in ein Upskilling – eine systematische Kompetenzerweiterung – zu investieren. Und für Marketingprofis wird es unerlässlich, ihren Marktwert durch das Upskilling zu erhalten. Oder wie es ein derzeit oft gehörtes Bonmot sagt: «Der eigene Job wird nicht von KI übernommen. Er wird von einer anderen Person übernommen, die besser weiss, wie man KI nutzt.»
KI-Skills für Marketingberufe
Doch welches sind die relevanten KI-Skills? Beim Einsatz von KI im Marketing geht es längst nicht nur um kreative Aufgaben wie das Erstellen, Adaptieren und Gestalten von Inhalten. Ebenso wichtig sind etwa die folgenden Kompetenzen:
- Inhalte für KI-Systeme optimieren (Generative Engine Optimization, GEO)
- Daten strukturieren, verarbeiten und analysieren
- Wahrscheinlichkeiten und Szenarien berechnen
- die Qualität von Resultaten kontrollieren und bewerten
- datengetrieben entscheiden
- Prozesse automatisieren
- Leitplanken für das Delegieren von Arbeiten an die KI entwickeln
- Risiken bei der Arbeit mit KI erkennen und vermeiden
«Der entscheidende Skill ist heute nicht das Bedienen einzelner Tools, sondern die systemische Steuerung von KI», sagt David Guntern, Geschäftsführer der Walliser Agentur Digital Marketing GmbH «dreizweieins». «Es geht darum, KI als produktives System in Marketingprozesse zu integrieren. Je autonomer KI-Agenten agieren, desto stärker verschiebt sich die Rolle von Marketingprofis in Richtung Creative Director und Orchestrator.»
Die Nutzung von KI verändert das Anforderungsprofil für Mitarbeitende im Marketing grundlegend. Bisher war erwünscht, dass sie sich primär auf ein Aufgabengebiet spezialisierten, ihr Fachwissen in diesem Bereich vertieften und in angrenzenden Disziplinen nur ein Grundwissen erlangten. Daher war auch die Rede von «T-shaped» Fähigkeiten. Mit KI sind nun mehrere Kompetenzen gefragt, etwa fachliche, technische und strategische. Mitarbeitende brauchen also «M-shaped» Skills.
Die Begriffe AI Literacy und AI Fluency bezeichnen beide das Wissen und die Fähigkeiten zu künstlicher Intelligenz. Oft werden sie als Synonyme verwendet. Andere Definitionen verstehen unter AI Literacy vor allem die theoretischen Kenntnisse zu KI – zu Funktionsweisen, Verhaltensmustern, Anwendungsbereichen, Grenzen sowie ethischen und rechtlichen Problemen. AI Fluency geht demnach weiter. Dieser Begriff meint vor allem die Fähigkeit, KI-Tools effektiv, effizient und sicher einzusetzen, mit KI richtig zu interagieren, sie in Prozesse zu integrieren und ihren Output kritisch zu bewerten.
Der Aufbau von KI-Kompetenzen im Marketing sollte auf einer übergeordneten KI-Strategie des gesamten Unternehmens basieren. Doch ist KI überhaupt schon ein zentraler Bestandteil der Unternehmensstrategien? In der Studie «Digital Excellence Outlook 2026: AI at Scale» von Valantic und Handelsblatt Research Institute bejahen dies 53 Prozent der 1000 teilnehmenden Entscheiderinnen und Entscheider aus dem DACH-Raum für ihre Firma. 41 Prozent geben an, dass KI erst eine unterstützende Funktion hat und punktuell für spezifische Aufgaben eingesetzt wird.
Noch grosse Lücken bei KI-Kompetenzen
Von diesen Kompetenzen sind viele Marketingprofis allerdings noch ein ganzes Stück entfernt. Das zeigt die Langzeitstudie «KI – die Zukunft des Marketings» von KI Revolution und der SRH Berlin University of Applied Sciences. Für die sechste Studienwelle von 2026 wurden mehr als 200 Marketingprofis befragt. Fünf wichtige Erkenntnisse der Studie:
- 82 Prozent der Antwortenden halten ihre Teams in Bezug auf KI-Technologien für noch nicht ausreichend geschult.
- 61 Prozent der Befragten sehen KI-Weiterbildung als Herausforderung.
- 62 Prozent der Befragten fällt es schwer, mit KI-Tools die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
- 71 Prozent finden es schwierig, sich die Nutzung von KI-Tools selbst beizubringen.
- 86 Prozent der Befragten erachten es für sich persönlich als wichtig, ihre Kompetenzen im Bereich KI zu erweitern, um am Arbeitsmarkt konkurrenzfähig zu bleiben.
Auch in Schweizer Marketingteams besteht noch grosser Bedarf nach einem KI-Upskilling. Das legt zumindest die AI Barometer Studie 2025 der ZHAW nahe. Dafür wurden rund 140 Unternehmensvertreterinnen und -vertreter befragt, überwiegend aus den Bereichen Marketing, IT und Forschung. Nur 46 Prozent geben an, ihr Tätigkeitsbereich verfüge über genügend Wissen, um KI effektiv zu implementieren und einzusetzen. Die Teilnehmenden wurden auch gefragt, ob sie sich bei der KI-Weiterbildung von ihrem Arbeitgeber ausreichend unterstützt fühlen. Dies bejahten 56 Prozent der befragten Führungskräfte und lediglich 48 Prozent der Fachkräfte.
Mit Upskilling Prozessdenken fördern
Diese Resultate decken sich mit den Beobachtungen von Antonia Zahner. Sie ist Co-Gründerin des Unternehmens KI Power Swiss, das sich auf KI-Kurse und -Trainings spezialisiert hat: «Auch in Marketingteams fehlt es noch oft an Grundkenntnissen, wie generative KI funktioniert und welche Möglichkeiten sie bietet. Die Mitarbeitenden setzen die Tools zwar situativ ein. Aber bei der Integration in Prozesse und erst recht bei der Automatisierung hapert es noch vielerorts.»
David Guntern, der ebenfalls regelmässig KI-Schulungen durchführt, sieht es ähnlich: «Den grössten Handlungsbedarf für die Marketingteams orte ich bei der Skalierung. KI wird oft noch als isolierte Text- oder Bildmaschine verstanden. Ich empfehle hingegen, KI als Prozess- und Systemfrage zu behandeln und die damit verbundenen Skills zu stärken. Sonst scheitert echte Wertschöpfung an Datensilos, fehlender Governance und mangelnder Integration in Prozesse.»
Während sich die Unternehmen auf Kundenseite beim Aufbauen der KI-Skills noch mehr Zeit lassen können, stehen die Agenturen laut David Guntern bereits unter existenziellem Druck: «Die Werbetreibenden erwarten, dass KI die Agenturarbeit schneller, besser und günstiger macht. Damit erodiert das klassische Zeit-gegen-Geld-Modell.» Stattdessen erwarten die Kundinnen und Kunden, dass die Agenturen neue Aufgaben für sie übernehmen:
- ihnen dabei helfen, KI strategisch ins Marketing zu integrieren
- aktuelles KI-Wissen für sie kuratieren
- ihnen die hilfreichsten KI-Tools empfehlen
- die Mitarbeitenden befähigen, mehr Aufgaben inhouse zu erledigen
Für Agenturen heisst das, so David Guntern, «dass sie ihre eigenen Mitarbeitenden in kürzester Zeit noch viel stärker zu Beratern entwickeln müssen.» Dem stimmt Antonia Zahner zu: «Agenturen müssen in Sachen KI auf jeden Fall fitter sein als ihre Kundschaft – angesichts sinkender Umsätze allerdings kein leichtes Unterfangen.»
Kontinuierliches Lernen als Teil der Arbeit
Das Upskilling für KI unterscheidet sich von vergangenen Weiterbildungsoffensiven im Marketing – etwa für die digitale Kommunikation – in wesentlichen Punkten. Der wichtigste Unterschied: Die Halbwertszeit von KI-Wissen ist enorm kurz. Hinzu kommt, dass viele Führungskräfte selbst eine geringe AI Fluency haben. Gemäss der Studie «AI Marketing Executive Pulse 2025» der Universität St. Gallen nutzen nur 12 Prozent der befragten Schweizer Marketingmanager KI-Tools täglich, 33 Prozent seltener als einmal pro Woche. Die mangelnde Erfahrung macht es für sie schwieriger, das Upskilling gezielt zu konzipieren und zu führen.
Wie gelingt es den Vorgesetzten im Marketing also am besten, die KI-Skills ihrer Mitarbeitenden aufzubauen? Zwei Punkte sind laut Antonia Zahner zentral: Erstens sollte das Upskilling im Marketing auf der übergeordneten KI-Strategie des Unternehmens basieren. Zweitens genügen einmalige Schulungen keinesfalls, zumal die Mitarbeitenden eines Marketingteams oft über einen sehr unterschiedlichen Wissensstand verfügen. «Die nachhaltigere Lösung ist ein modulares Paket an Schulungen und Trainings, die die verschiedenen Aufgabengebiete, die dafür erforderlichen Skills und die rasche Entwicklung bei den KI-Tools berücksichtigen.»
Jonas Hubmann, Studiengangsleiter des CAS AI in Marketing an der HWZ, plädiert dafür, das kontinuierliche Lernen rund um KI als Teil der Arbeit einzuplanen: «Upskilling passiert nicht nebenbei. Marketingteams brauchen fixe Termine für regelmässige kurze Updates, die sich zu Ritualen entwickeln. Sonst kommt im Tagesgeschäft immer etwas dazwischen.»
3 x 3 Tipps für das Upskilling von Marketingteams
Tipps von David Guntern
- Zielrahmen definieren: «Beim Upskilling beginnt alles mit Klarheit: Warum setzen wir KI ein und welche Prozesse sollen schneller, günstiger oder besser werden? Ohne diesen Zielrahmen ist jede Schulung nur Aktionismus.»
- 20-20-60-Regel befolgen: «Unternehmen sollten 20 Prozent der KI-Trainingszeit für Theorie wie Grundlagen, Recht und Governance verwenden, weitere 20 Prozent für das Tool-Training mit Fokus auf wenige Kernsysteme und 60 Prozent für reale Projekte mit eigenen Daten. Denn der Umgang mit KI wird durch das Lösen realer Marketingprobleme erlernt.»
- KI-Rollen im Team definieren: «Jedes Marketingteam braucht Strategen, die KI in Geschäftsmodelle und Kampagnen übersetzen, Anwender für operative Marketingaufgaben sowie Qualitätsinstanzen für Daten, Markenlogik und Rechtssicherheit.»
Tipps von Jonas Hubmann
- Leitplanken setzen: «Das Upskilling für KI erfordert klare Regeln zu Datenschutz, Brand Voice (Werte und Tonalität der Marke), Qualität und Governance (Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsprozesse). Diese Leitplanken schaffen Sicherheit und beschleunigen die Lerneffekte, weil die Mitarbeitenden wissen, was erlaubt und erwünscht ist.»
- Upskilling an konkrete Marketing-Jobs koppeln: «Content Creation, Kampagnenmanagement, Data Analytics, Automation und andere Marketingaufgaben erfordern ganz unterschiedliche KI-Fähigkeiten. Diese geben den Schulungs- und Trainingsbedarf vor, damit das erlangte Wissen im Tagesgeschäft direkt wirksam ist.»
- Use-Case-getrieben statt Tool-getrieben schulen: «Der Ausgangspunkt des Upskillings sollten konkrete Use Cases sein. Das hilft bei der Priorisierung und macht auch für skeptische Mitarbeitende den Nutzen sichtbar. Tools sind dann Mittel zum Zweck, nicht Selbstzweck.»
Tipps von Antonia Zahner
- Upskilling als Entwicklungsprozess behandeln: «Mitarbeitende für den KI-Einsatz fit zu machen, ist weder ein IT-Projekt noch eine HR-Aufgabe, sondern Chefsache. Denn es geht darum, das ganze Team weiterzuentwickeln – Kultur, Prozesse und Fähigkeiten zu transformieren. Das erfordert mehr als reine Weiterbildung.»
- Mitarbeitende einbinden: «Damit der Entwicklungsprozess gelingt, sollten Führungskräfte von Anfang ihr Team involvieren. Ich empfehle zum Beispiel eine Umfrage als Startpunkt: Was möchten die Mitarbeitenden mit KI erreichen? Darauf werden die Schulungen und Trainings dann ausgerichtet.»
- Bei nervigen Aufgaben beginnen: «Auch im Marketing gibt es Aufgaben, die keinen Spass machen und viel Zeit kosten. Wer solche Prozesse als Erstes anpackt und durch KI beschleunigt oder sogar automatisiert, motiviert das Team dranzubleiben.»
Durch KI rücken im Marketing Schulungen und Trainings für mehrere Personen oder sogar für das ganze Team in den Fokus. Ist es überhaupt noch sinnvoll, als Arbeitgeber in grössere individuelle Weiterbildungen für einzelne Mitarbeitende wie zum Beispiel CAS zu investieren? Die Antworten der drei Fachpersonen:
Antonia Zahner
«Hier hat vor allem die Fragestellung geändert: Bisher fragten sich Vorgesetzte im Marketing, wie sich das Wissen der einzelnen Mitarbeitenden in ihrem jeweiligen Fachgebiet vertiefen lässt. Nun geht es darum, wie sich das Team als Ganzes weiterentwickelt, sodass das Unternehmen am meisten profitiert. Das Thema Upskilling hat also von der individuellen und operativen auf die strategische Ebene gewechselt. Dabei stehen aus meiner Sicht interne, praxisnahe Schulungen und Trainings aller Art im Vordergrund, weil sie auf die individuellen Prozesse der Marketingteams eingehen können.»
Jonas Hubmann
«Als Basis für das ganze Team braucht es ein gemeinsam getragenes Zielbild, eine gemeinsame Sprache und Standards zur Nutzung von KI. Diese Grundlagen müssen top-down vermittelt und vorgelebt werden. Anschliessend geht es darum, das Wissen gemäss den verschiedenen Aufgaben im Team zu vertiefen. Hier spielen KI-Ambassadoren eine wichtige Rolle, die motiviert sind, ihr Fachwissen selbstständig aktuell zu halten. Gerade bei solchen intrinsisch motivierten Mitarbeitenden lohnt es sich, individuelle Weiterbildungen als Unternehmen zu fördern und zu unterstützen.»
David Guntern
«In der zertifikatsverliebten Schweiz können klassische Weiterbildungen wie CAS auch im KI-Zeitalter den Lebenslauf aufwerten. Dann sollte es aber eine Weiterbildung sein, die vorwiegend strategische Grundlagen vermittelt und als Zusatznutzen dem Networking dient. Weniger sinnvoll sind CAS, die versprechen, aktuelles KI-Wissen und operative Fähigkeiten zu vermitteln. Denn sie hinken der technischen Realität meist hoffnungslos hinterher. Um die neusten ‹Hands-on Skills› zu erlangen, sind zum Beispiel Seminare von Onlineakademien, Konferenzen und der Austausch in Netzwerken besser und günstiger.»
