Wieviel KI verträgt eure Marke?
Eine der häufigsten Fragen, die uns Marketingteams stellen, ist die Frage, wieviel KI sie einsetzen sollen. Das ist verständlich und die Antwort differenziert. Worauf es ankommen, welche Fehler wir immer wieder sehen – und wie du sie vermeidest.
KI generiert
KI bringt ein großes Versprechen mit sich: Günstiger, schneller, weiter. Und das lieben CEOs, verständlicherweise. Sie sehen die Möglichkeit, Geld zu sparen und effizienter zu werden. Ob das ihrer Marke zuträglich ist, steht auf einem anderen Blatt. Das zeigen zahlreiche Fälle, wie die von Duolingo im letzten Jahr:
Der größte virale Moment von Duolingo im Februar 2025: Die „Duo Death"-Kampagne – rund um den vorgetäuschten Tod des grünen Eulen-Maskottchens – generierte über eine Milliarde organische Views und eine Activation, wie sie sich Marketeers nur erträumen können. Die Marke ist in Bestform: witzig, menschlich, unverwechselbar.
Drei Monaten später hat Duolingo über 400.000 TikTok-Follower verloren. Nutzer:innen löschen öffentlich die App – und opfern dabei jahrelange Streak-Erfolge. Kommentare wie „may I have real people running the company 💔“ ernten fast 70.000 Likes.
Was war passiert? Das Unternehmen, das für seinen einzigartigen, „handgemachten“ Social-Media-Content bekannt ist, kündigt an, Duolingo „AI-first" zu machen und dabei „kleine Qualitätsverluste" in Kauf zu nehmen. Ein Memo des CEOs reicht, um das Vertrauen, das die Marke über Jahre aufgebaut hatte, zum Einsturz zu bringen.
Fehlender Markenfit bei McDonald's
Ein etwas anders gelagerter, aber ähnlich potenziell reputationsschädigender Fall passierte wenig später: der KI-generierte Weihnachtsspot von McDonald's Niederlande. Satirisch gemeint, schafft er es, emotional direkt an der Zielgruppe vorbeizuzielen. Eine Marke, die für authentisches Erleben stehen möchte, macht einen 100% KI-generierten Spot. Die Reaktion der Fans war eindeutig – nach drei Tagen verschwand der Spot still und leise. Der schlechte Nachgeschmack bleibt. Was beide Fälle verbindet, ist eine strategische Leerstelle. Die Frage, ob ein massiver und sichtbarer KI-Einsatz der Marke zuträglich ist, wurde schlicht nicht gestellt.
Die Grenze, die niemand markiert
Im Alltag von Marken finden oft nicht solche offensichtlichen Fehltritte statt. Viel mehr passiert eine stille Erosion der Marke statt – durch ungezielten und strategisch nicht fundierten Einsatz von KI.
Es gibt keine klare Linie und kein Regelwerk, das festlegt, ab wann KI in der Kreation aufhört, hilfreiches Werkzeug zu sein und ab wann sie beginnt, Markenwerte erodieren zu lassen.
Die Erosion geschieht oft nicht durch einen einzelnen schlechten Post. Sie geschieht durch viele mittelmäßige – die alle nichts Falsches zeigen, aber auch nichts Richtiges sagen, generisch und austauschbar sind. Die sich dem KI-Durchschnitt annähern, weil KI nun mal aus dem Durchschnitt aller trainierten Daten schöpft. Und so verblassen Marken durch Beliebigkeit.
Was KI kann – und was nicht
KI ist eine Wahrscheinlichkeitsmaschine, die Muster erkennen, Stile imitieren, Varianten erzeugen kann – in einer Geschwindigkeit und Menge, die jeden manuellen Prozess in den Schatten stellt. Aber sie kennt die Bedeutung deiner Marke nicht. Im Grunde „weiß“ sie nur so viel, wie der User ihr als Basiswissen mitgibt. Etwa, dass eure Bildsprache bewusst unaufgeräumt ist, weil ihr Authentizität über Perfektion stellt. Oder dass euer Ton immer eine Spur direkter ist als der des Wettbewerbs.
KI kennt eure Marke so gut, wie ihr sie ihr erklärt habt
Was wir in unserer Zusammenarbeit mit Marketingabteilungen sehen: Die meisten Briefings für KI-Tools sind schwächer als die Briefings, die dieselben Teams für einen Fotografen oder eine Agentur schreiben würden. Weil KI immer etwas liefert und das oft gut genug aussieht, um nicht aufzufallen.
Drei Fehler – drei Tipps
1. Das KI-Briefing ist schwächer als jedes andere Briefing. „Erstelle ein Bild für unsere Herbstkampagne, modern, hochwertig, mit Frau um die 30" – das ist kein Briefing, sondern eine Suchanfrage für Bilddatenbanken. Ein gutes KI-Briefing enthält Markenwerte, Bildsprache-Referenzen, Ausschlusskriterien und den strategischen Kontext.
2. KI-Output ohne Creative Direction direkt freigeben. Das Bild gefällt. Der Text klingt flüssig. Doch die entscheidende Frage ist: Passt das mit dem überein, was wir kommunizieren wollen – langfristig, als Marke?
3. Geschwindigkeit wird mit Qualität verwechselt. Output ist nicht Wirkung und Quantität sorgt nicht automatisch für Relevanz. Eine Marke, die täglich zehn KI-Posts veröffentlicht, die niemanden berühren, ist schwächer als eine, die weniger, dafür im Alignment mit der Marke kommuniziert.
Die eigentliche Frage ist nicht: Wie viel KI ist erlaubt?
Die Frage ist vielschichtiger und trifft verschiedene Ebenen. Die zugrunde liegende Frage lautet: Passt der (sichtbare) Einsatz von KI zur Marke, zum Asset und zur Zielgruppe? Dabei hilft euch die folgende Checkliste:
1. Was soll dieses Asset für die Marke leisten? Welche Haltung zeigt es, welches Gefühl soll es erzeugen, was soll hängenbleiben? Erst muss diese Frage geklärt werden, bevor über die Umsetzung nachgedacht wird.
1. Ist die Idee stark genug, um ohne KI zu funktionieren? Nur wenn die Antwort ja ist, dann ist zu überlegen, ob KI die Umsetzung beschleunigt oder verbessert.
2. Sieht man es, und wenn ja: macht es den Output besser oder schlechter? KI-Ästhetik polarisiert. Bei manchen Zielgruppen und Kontexten (Gaming, Tech, Gen Z) kann sie funktionieren. Bei emotionalen, menschennahen Markengeschichten ist sie riskant.
3. Betrifft es Arbeitsplätze, die für das Publikum sichtbar sind? Werbung, die offensichtlich Schauspieler:innen, Fotograf:innen oder Kreative ersetzt, bekommt gerade Gegenwind.
4. Können wir niedrigschwellig die Nutzerreaktionen testen? Tests in kontrollierten Kanälen (CRM, Performance-Kampagnen, Social Ads) sind niedrigschwellig. Ein Weihnachts-Hero-Spot für den YouTube-Kanal einer globalen Marke ist es nicht.
5. Entspricht die Qualität dem Markenversprechen? Qualitätsanspruch und Werkzeugauswahl müssen zusammenpassen.
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