Strategie
Klare KI-Vision mit eindeutiger Verantwortlichkeit und konkreten Investitionszusagen.
Content as a Service v3 - high-tech - Monday, September 30, 2024 at 18:20
5 Entscheidungen, die KI-Vorreiter von anderen in der Branche unterscheiden
High-Tech-Marketing-Teams setzen KI rasant in den Bereichen Content, Personalisierung, Customer Experience, Analyse und Automatisierung ein. Die Akzeptanz wächst – doch die organisatorischen Strukturen zur Steuerung, Skalierung und Messung von KI-Initiativen hinken oft hinterher.
Dieser Bericht untersucht, wie KI-Vorreiter Verantwortlichkeiten, Entscheidungsprozesse, Datenzugang und funktionsübergreifende Zusammenarbeit aufeinander abstimmen, um isolierte KI-Einsätze in nachhaltige, skalierbare Initiativen mit echtem Geschäftswert zu verwandeln. Auf Basis der Forschungsergebnisse werden die fünf Betriebsmodell-Entscheidungen herausgearbeitet, die KI-Vorreiter von anderen in der Branche abheben.
Vorwort.
Marketerinnen und Marketer in der High-Tech-Branche experimentieren mit künstlicher Intelligenz (KI) und setzen sie in einem wachsenden Spektrum an Marketing- und Customer-Experience-Workflows ein. Diese Studie untersucht, ob Verantwortlichkeiten, Governance, Messung und Arbeitsweisen, die diesen Einsatz unterstützen, in gleichem Maße weiterentwickelt werden. Zu den zentralen Use Cases gehören Content-Erstellung und -Betrieb, Personalisierung und Targeting, Kreativität und Design, Customer Experience, Daten und Analyse sowie Prozessautomatisierung. Die Forschungsergebnisse zeigen: Bei vielen Unternehmen halten die unterstützenden Maßnahmen für den KI-Einsatz nicht mit dem gleichen Tempo Schritt.
Je weiter die Akzeptanz zunimmt, desto eigenständiger agieren die einzelnen Marketing-Funktionen. Demand-Generation-Teams setzen KI in Kampagnen und der Marketing-Automatisierung ein. Produktmarketerinnen und -marketer nutzen KI in Launch-Prozessen und Content-Workflows, während Kunden-Marketing-Verantwortliche sie für die Lifecycle-Interaktion und Customer Experience einsetzen. Da diese Anwendungen auf unterschiedlichen Systemen, Daten und Prioritäten basieren, schränken sie die Transparenz und Koordination für die CMO, den VP of Demand Generation und die Leitung des Kunden-Marketings ein.
Viele Prozesse, die Marketing- mit Daten- und Technologieteams verbinden, wurden für längere Planungszyklen konzipiert. KI erfordert schnellere Iterationen, klarere Entscheidungsbefugnisse und gemeinsamen Datenzugang. Fehlen diese Grundlagen, bleiben einzelne Use Cases isoliert und lassen sich nur schwer skalieren.
Dieser Bericht untersucht fünf Betriebsmodell-Entscheidungen der erfolgreichsten KI-Vorreiter aus der Studie und bietet Marketing-Führungskräften einen praxisnahen Rahmen, um aus bereits laufenden Investitionen einen größeren Nutzen zu erzielen.
Hayley Nelson
Zur Studie
Dieser Bericht basiert auf einer weltweiten Studie, die Incisiv im Auftrag von Adobe durchgeführt hat.
ERFASSTE MÄRKTE
Australien und Neuseeland, Mitteleuropa, Indien, Japan, Lateinamerika, der Nahe Osten, Nordamerika, Südostasien, Südkorea, das Vereinigte Königreich (UK) und Irland sowie Westeuropa.
Wie Führungskräfte identifiziert und bewertet wurden
Die 342 in diesem Bericht genannten KI-Vorreiter stammen aus der gesamten Studienpopulation von 5.633 leitenden Führungskräften aus 12 Branchen. Es handelt sich um eine globale, branchenübergreifende Kohorte – keine Hightech-spezifische Gruppe. Diese Kohorte liefert den Benchmark für den Leistungsvergleich mit der Hightech-Branche.
Messung des Reifegrads
Jedes Unternehmen wurde anhand von sechs Betriebsmodell-Säulen bewertet, wobei jede Säule auf einer Skala von 1 bis 5 bewertet wurde. Die sechs Einzelwerte flossen in einen Gesamtwert für die Betriebsmodell-Reife (OMM) ein.
6 Betriebsmodell-Säulen für den OMM-Gesamtwert
Struktur
Klare KI-Verantwortlichkeit mit Budgetkompetenz.
Mitarbeitende
Rollen und Unternehmenskultur entwickeln sich für ein KI-gestütztes Umfeld weiter.
Governance
Risiko-Framework, das auf die Geschwindigkeit von KI-Entwicklungen abgestimmt ist.
Technologie
Infrastruktur für Skalierbarkeit – nicht nur für Pilotprojekte.
Workflows
KI ist tief in die tatsächlichen Arbeitsprozesse eingebettet.
Wie die Vorreiter identifiziert wurden
Um als Leader zu gelten, musste eine Organisation zwei Kriterien erfüllen: einen OMM-Gesamtwert über dem Schwellenwert des oberen Quartils von 3,27 erzielen und sich in der Expanding- oder Transforming-Phase des KI-Einsatzes befinden. Durch Anwendung beider Kriterien identifizierten wir 342 Leaders in 12 Branchen – das entspricht 6 % der 5.323 aktiven Teilnehmenden.
Diese Organisationen haben die erforderlichen Verantwortungsstrukturen, Governance-Rahmen, Messkonzepte, technologischen Grundlagen, Talente und Arbeitsweisen etabliert, die notwendig sind, um den KI-Einsatz wiederholbar und nachhaltig zu gestalten. Die Einstufung spiegelt die gemessene Reife des Betriebsmodells sowie die jeweilige Einführungsphase wider.
Zusammenfassung.
High-Tech-Unternehmen starten zunehmend KI-Pilotprojekte in Marketing- und Customer-Experience-Workflows. Doch das Betriebsmodell hält mit dieser Entwicklung oft nicht Schritt: Verantwortlichkeiten bleiben unklar, die Erfolgsmessung ist begrenzt und die Abstimmung zwischen Marketing-, Daten- und Technologieteams verläuft inkonsistent. Dieser Bericht analysiert diese Lücken und zeigt, welche Maßnahmen die Leader-Gruppe ergriffen hat, um ihnen zu begegnen.
Die Branche im Überblick
Was führende Unternehmen anders machen
Die 342 branchenübergreifenden KI-Leader haben die Verantwortungsstrukturen, Messrahmen, Arbeitsbeziehungen und Unternehmenskultur aufgebaut, die zur Skalierung KI-gesteuerter Initiativen erforderlich sind. Ihr Vorsprung beruht auf fünf Entscheidungen zum Betriebsmodell, die im Verlauf der Implementierung getroffen werden.
Bei Leadern ist die Wahrscheinlichkeit 2,3-mal höher, dass sie eine formale KI-verantwortliche Person mit dem entsprechenden Titel, Mandat und Budgetkompetenz haben, die bereichsübergreifend in den Bereichen Produktmarketing, Demand Generation und Customer-Marketing tätig ist.
Sie legen den ROI-Rahmen vor der Implementierung fest. Unter den Leadern messen 44 % den ROI umfassend – im Vergleich zu 20 % der High-Tech-Unternehmen.
Marketing und IT teilen gemeinsame OKRs und sind gemeinsam für Ergebnisse verantwortlich. Unter den Leadern agieren 81 % auf kollaborativer oder integrierter Ebene – im Vergleich zu 41 % der High-Tech-Unternehmen.
Leader nutzen Misserfolge, um die nächste Implementierung zu verbessern. Unter High-Tech-Unternehmen zeigen 16 % destruktive Fehlermuster. Bei Leadern liegt dieser Wert unter 1 %.
Leader identifizieren Fachkräfte, die KI bereits effektiv einsetzen, und geben ihnen die Befugnis und Unterstützung, ihre Arbeit auszuweiten. 42 % der Leader nennen das Finden und Fördern interner Champions als ihre wirksamste Maßnahme zur Kulturentwicklung – vor allen anderen gemessenen Hebeln.
Diese fünf Verhaltensweisen verstärken sich gegenseitig. Dieser Bericht zeigt, wie Leader sie jeweils in die Praxis umsetzen und wie sie Produktgeschwindigkeit, Pipeline-Stabilität, Verlängerungen, Expansion und nachhaltiges ARR-Wachstum unterstützen.
TEIL EINS
Das Branchenbild
Erkenntnis 01 – Viele High-Tech-Unternehmen stecken im Frozen Middle fest
In der High-Tech-Branche stecken 44 % der Unternehmen im Frozen Middle fest – das bedeutet: KI ist innerhalb einzelner Abteilungen aktiv, aber die für eine Skalierung notwendige Koordination bleibt begrenzt.
High-Tech-Marketingteams implementieren KI schrittweise – einen Use Case nach dem anderen. Tools zur Content-Erstellung sind möglicherweise im Produktmarketing angesiedelt, Zielgruppen-Targeting-Tools im Bereich Demand Generation und Tools zur Lifecycle-Automatisierung im Customer-Marketing. Jedes Tool entwickelt sich nach seinem eigenen Zeitplan weiter und schafft so isolierte Aktivitätsbereiche, die sich nur schwer miteinander verknüpfen lassen.
Das Frozen Middle beschreibt Unternehmen, die bereits in der Pilotierung oder Implementierung sind, aber die für eine Skalierung notwendige Koordination noch nicht aufgebaut haben. Daten, Erkenntnisse und Ergebnisse verbleiben häufig innerhalb einzelner Tools oder Teams, was die Fähigkeit des Unternehmens einschränkt, Ergebnisse zu vergleichen, den ROI nachzuweisen und erfolgreiche Workflows auszuweiten.
Um über diese Phase hinauszukommen, braucht es klare Verantwortlichkeiten, gemeinsamen Datenzugang und abgestimmte Entscheidungsrechte zwischen dem Marketing und seinen Technologiepartnern. Zudem sind Workflows erforderlich, die KI teamübergreifend integrieren – statt isolierte Tools in bestehende Prozesse einzufügen. Werden diese Entscheidungen auf zukünftige Planungszyklen verschoben, häufen sich fragmentierte Implementierungen an und lassen sich mit der Zeit immer schwerer auf gemeinsame Unternehmensziele ausrichten.
Ergebnis 02 — Nur 4 von 10 Hightech-Unternehmen haben offizielle KI-Verantwortliche benannt
Wo Zuständigkeit vorhanden ist, endet sie in der Regel an der Abteilungsgrenze.
Innerhalb der Marketingfunktion kann die KI-Verantwortung auf Produktmarketing, Demand Generation und Customer Marketing verteilt sein. Die Umsetzung hängt häufig auch von Vertrieb, Revenue Operations (RevOps), Produktanalyse und Technologieteams ab. Wenn die Zuständigkeit auf so viele Gruppen verteilt ist, fällt es schwer, konkurrierende Prioritäten aufzulösen oder Entscheidungen zur Ressourcenallokation zu treffen.
Ein KI-gesteuerter Lifecycle-Marketing-Workflow erfordert beispielsweise Intent-Daten aus der Produktanalyse, Zugang zum Customer Relationship Management (CRM) seitens des Vertriebs sowie Personalisierungsfunktionen einer Customer-Experience-Plattform. Ohne eine verantwortliche Person mit übergreifender Entscheidungsbefugnis für die Initiative hängt der Fortschritt davon ab, dass sich einzelne Teams abstimmen.
Nebenamtliche Zuständigkeiten und komiteebasierte Verantwortlichkeit können dazu führen, dass Entscheidungen offen bleiben, während einzelne Teams bereits voranschreiten. Eine CMO oder ein VP of Demand Generation kann diese Rolle übernehmen, wenn die Ernennung die Entscheidungsbefugnis über das Content-Budget, die Plattform für Account-basiertes Marketing und relevante Datenbeziehungen umfasst. Voraussetzung ist ein Mandat, das über eine einzelne Marketingfunktion oder Kampagne hinausreicht.
Ergebnis 03 — Von 100 vorgeschlagenen KI-Ideen im Hightech-Bereich gelangen 18 in die Produktion
Die Integrationsbewertung scheidet an der ersten Hürde den größten Anteil der Vorschläge aus.
Damit ein KI-Use-Case von der Idee in die Produktion gelangt, sind mehrere Entscheidungen im Zusammenspiel zwischen Marketing und seinen Technologiepartnern erforderlich. Die Studie verfolgt Vorschläge durch die erste IT-Bewertung, Sicherheitsprüfung, Integrationsbewertung, Budgetfreigabe und den Produktionsstart. Im Hightech-Bereich scheidet die Integrationsbewertung an der ersten gemessenen Hürde den größten Anteil der Vorschläge aus.
Die Prüfung berücksichtigt Integrationskomplexität, Datenzugang und Governance, Sicherheit und Datenschutz, Compliance, Kostenrechtfertigung, Anbieterfreigaben sowie Zeitplanerwartungen. Diese Kontrollen zeigen auf, ob ein Use Case praktisch umsetzbar ist. Gleichzeitig sollen sie sicherstellen, dass das angestrebte Marketing-Ergebnis, das mit der jeweiligen Maßnahme verbessert werden soll, nicht aus dem Blick gerät.
Ein Personalisierungs-Workflow für Account-basiertes Marketing, ein Routing-Prozess für produktqualifizierte Leads (PQL) oder ein Scoring-Modell für Account-Intelligence kann von Produktdaten, CRM-Zugang und Intent-Signalen abhängen. Unternehmen steigern ihre Chancen auf eine erfolgreiche Produktionseinführung, wenn Datenrechte, Systemverantwortung und Integrationsanforderungen bereits in der Konzeptionsphase – noch vor Beginn der formalen Prüfung – geklärt werden. So können Marketing- und Technologieteams Machbarkeit und Mehrwert gemeinsam einschätzen.
Ergebnis 04 — Die meisten High-Tech-Unternehmen koordinieren Marketing und IT noch immer über Übergaben
Bei High-Tech-Unternehmen verlassen sich 59 % auf Beziehungsmodelle, die durch jährliche Planungszyklen und sequenzielle Anfragen geprägt sind.
Marketing-Teams passen Zielgruppen, Inhalte und Kampagnen kontinuierlich an veränderte Performance-Daten an. KI verstärkt den Bedarf an dieser Anpassungsfähigkeit. Dennoch koordinieren viele High-Tech-Unternehmen Marketing und IT nach wie vor über sequenzielle Übergaben.
Ob die Zusammenarbeit isoliert, transaktional oder beratend ist – das Muster bleibt ähnlich: Marketing stellt eine Anfrage, IT reagiert. Dieser Ansatz spiegelt sich in jährlichen Planungszyklen und vierteljährlichen Kampagnen-Reviews wider. Er bietet keine Grundlage für das schnellere Testen, die Anpassung und die gemeinsame Entscheidungsfindung, die KI erfordert.
Kollaborative und integrierte Zusammenarbeit bringt Marketing und seine Technologiepartner bereits in der Konzeptionsphase zusammen. Gemeinsame OKRs übertragen beiden Teams die Verantwortung für Umsetzung und Geschäftsergebnisse. Wenn Teams aus Demand Generation, Marketing Operations, RevOps und Data Engineering dasselbe Ziel verfolgen, werden Briefing, Umsetzungsentscheidungen und Messung in dieselbe Richtung ausgerichtet. So lassen sich Daten-, Integrations- und Timing-Probleme direkt während der Arbeit lösen – anstatt sie durch eine Ticket-Warteschlange oder einen Genehmigungsprozess von Funktion zu Funktion weiterzugeben.
Ergebnis 05 — Umfassende KI-Messung bleibt in der High-Tech-Branche selten
Die meisten High-Tech-Unternehmen verfolgen bei der KI-Messung noch immer einen wenig ausgereiften Ansatz, der in der Umfrage als grundlegend eingestuft wird.
Je stärker KI zum festen Bestandteil des Marketing-Alltags wird, desto mehr müssen Teams auch den tatsächlichen Mehrwert messen – nicht nur den Output. In der Praxis werden häufig erstellte Content-Varianten, bewertete Zielgruppen, personalisierte Kampagnen oder eingesparte Stunden erfasst. Diese Kennzahlen belegen zwar Aktivität und Effizienz, zeigen jedoch nicht zuverlässig, ob KI die Interaktion, die Conversions im Trichter, die Geschwindigkeit des Verkaufszyklus oder die Kundenbindung tatsächlich verbessert hat.
Aussagekräftige Messungen beginnen bereits vor dem Launch. Teams legen das angestrebte Geschäftsergebnis fest, erfassen eine Baseline und einigen sich auf die Bewertungskriterien. Sobald eine Kampagne am Markt ist, können saisonale Nachfrage, Preisänderungen, Medienaktivitäten und Vertriebskapazitäten den Beitrag der KI schwer isolierbar machen. Gleiches gilt, wenn Teams beurteilen, ob ein personalisiertes Erlebnis die Kundschaft zum richtigen Zeitpunkt erreicht hat.
Eine klare Messung vor dem Einsatz liefert Marketing-Verantwortlichen belastbare Ergebnisse für Planungs- und Budgetgespräche. In High-Tech-Unternehmen, wo ARR und NRR die Investitionsentscheidungen prägen, kann diese Evidenz die Argumentation für eine kontinuierliche Finanzierung und eine breitere Einführung stärken.
TEIL ZWEI
Was führende Unternehmen anders machen
Leader-Verhalten 01 — KI skaliert, wenn eine benannte Führungsperson die Verantwortung trägt
Echte KI-Verantwortung — Leaders vs. Branche
Leaders haben 2,3-mal häufiger eine formale KI-verantwortliche Person mit offiziellem Titel und Budgetkompetenz. Im High-Tech-Bereich haben 40 % der Unternehmen bereits eine solche Person benannt. Außerdem ist bei Leaders eine enge Marketing-IT-Zusammenarbeit 2,0-mal wahrscheinlicher, und sie messen den ROI 2,2-mal häufiger umfassend.
KI kann viele Bereiche des Marketings und der Customer Experience beeinflussen. Dieser Bericht nutzt Beispiele aus Demand Generation, Product Marketing, Customer Marketing sowie aus den unterstützenden Daten- und Technologieteams. Wenn Aufgaben diese Grenzen überschreiten, fehlt Teilzeit-Verantwortlichen, Komitees und Ad-hoc-Leitenden oft die Befugnis, konkurrierende Prioritäten aufzulösen.
Leaders begegnen dieser Herausforderung, indem sie eine dezidierte KI-Führungsperson mit offiziellem Titel, klarem Mandat und Budgetkompetenz ernennen. Diese Person ist befugt, funktionsübergreifende Entscheidungen zu treffen, wenn Prioritäten in den Bereichen Kampagne, Content, Daten oder Customer Experience miteinander konkurrieren. Formale Verantwortlichkeit stärkt zudem andere Verhaltensweisen im Betriebsmodell. So ist bei Leaders eine kollaborative Marketing-IT-Beziehung doppelt so wahrscheinlich, und sie messen den ROI 2,2-mal häufiger umfassend.
Die oder der ernannte KI-Verantwortliche benötigt Zugang zu den Teams aus Marketing, Daten, Technologie und Customer Experience. Ein CMO oder eine VP of Marketing kann diese Rolle übernehmen, sofern die Ernennung Befugnisse umfasst, die über eine einzelne Funktion oder Kampagne hinausgehen. Unternehmen können dieses Mandat innerhalb bestehender Strukturen verankern, ohne die aktuellen Berichtslinien oder Governance-Frameworks zu ersetzen.
Führungsverhalten 02 — Führungskräfte legen Erfolgskriterien fest, bevor ein KI-Use-Case startet
Führungskräfte machen die Erfolgsmessung zur Voraussetzung für den Einsatz – und geben dem Marketing damit eine fundierte Grundlage für Investitionsentscheidungen.
Marketingverantwortliche benötigen frühzeitig belastbare Erkenntnisse, um Finanzierungs- und Skalierungsentscheidungen zu treffen. Führungskräfte integrieren die Erfolgsmessung bereits in die Konzeption jedes KI-Use-Cases. Unter den Leaders verfügen 44 % über ein umfassendes ROI-Framework – verglichen mit 20 % der Hightech-Unternehmen. Jede Führungskraft misst die KI-Performance, während ein erheblicher Teil der Branche darauf verzichtet.
Vor dem Start von Content-Erstellung, Personalisierung, Zielgruppen-Targeting oder Lifecycle-Automatisierung legen Führungskräfte das angestrebte geschäftliche oder kundenbezogene Ergebnis fest. Zu den relevanten Metriken können Interaktion, Conversion, Win Rate, Deal Velocity, NRR, Customer Acquisition Cost (CAC) Payback und Time-to-Value gehören. RevOps- und Customer-Success-Teams einigen sich vor dem Start auf die Attributionsmethode – und stellen Marketingverantwortlichen damit die Basis für die nächste ARR-Planungsrunde bereit.
Das Timing ist entscheidend bei Use Cases, die mit sich veränderndem Kundenverhalten zusammenhängen. Sobald eine Kampagne, ein Angebot oder ein Produkt-Launch dieses Verhalten verändert, lässt sich der ursprüngliche Ausgangswert kaum noch rekonstruieren. Führungskräfte erfassen die aktuelle Performance vor dem Start und werten dieselben Kennzahlen danach aus. So entsteht eine fundierte Grundlage für weitere Investitionen und sicherere Finanzierungsentscheidungen in der Zukunft.
Führungsverhalten 03 — Marketing und IT übernehmen gemeinsam Verantwortung für Umsetzung und Bewertung
KI-gestütztes Marketing ist auf CRM, Data Warehouse, Produktanalyse-Plattformen und weitere Technologiesysteme angewiesen. Sequenzielle Übergaben erzeugen Reibungsverluste, sobald Daten, technischer Support oder Messergebnisse zwischen Teams ausgetauscht werden müssen. Viele Hightech-Unternehmen arbeiten weiterhin in Silos oder rein transaktional – andere verfolgen einen beratenden Ansatz, bei dem die IT das Marketing berät, ohne gemeinsame Verantwortung für die Ergebnisse zu übernehmen.
Bei den 342 Leaders ist kollaborative, integrierte Zusammenarbeit die Norm. Marketing und seine Technologiepartner sind von Anfang an in den Briefing-Prozess eingebunden. Demand-Generation- und Product-Marketing-Teams erarbeiten den Projektumfang gemeinsam mit RevOps oder Data Engineering – anstatt fertige Anfragen einfach weiterzugeben.
Die gemeinsame Verantwortung setzt sich durch Umsetzung und Messung fort. Wenn VP Demand Generation und Head of Marketing Operations in ihren Leistungsbeurteilungen dasselbe kommerzielle Ziel verfolgen, richten sich Briefing, Umsetzungsentscheidungen und Messaktivitäten konsequent an einer gemeinsamen Richtung aus. Leaders verankern diese Partnerschaft über gemeinsame OKRs innerhalb bestehender Berichtsstrukturen – so können beide Teams eng zusammenarbeiten, ohne eine organisatorische Umstrukturierung zu erfordern.
Leader-Verhalten 04 — Leaders machen Underperformance zum gemeinsamen Lernprozess
Hightech-Marketing steht ständig unter Zeitdruck. Produkteinführungen folgen Quartalszeitplänen, Account-basiertes Marketing ist an kommerzielle Ziele geknüpft, und Trial-Conversion-Kampagnen hängen von Adoptions-Meilensteinen ab. Wenn ein Account-Scoring-Modell versagt oder KI-generierte Inhalte im benötigten Umfang an Qualität verlieren, schieben Teams die Verantwortung still weiter und halten den Zeitplan ein. Die Arbeit geht weiter – während die eigentliche Ursache ungeklärt bleibt.
Diese Entscheidung hat Folgen für andere Teams. Customer Marketing und Product Marketing könnten dieselben fehlerhaften Annahmen in die nächste Kampagne tragen. Ein gescheitertes ICP-Segmentierungsmodell enthält Erkenntnisse, die das gesamte Unternehmen braucht. Ohne einen gemeinsamen Lernprozess, der Demand Generation, Customer Success und Product Marketing einschließt, gehen diese Erkenntnisse möglicherweise verloren – und ein anderes Team wiederholt denselben Fehler.
Eine Lernkultur zeigt sich in regelmäßigen operativen Reviews. Die verantwortliche KI-Führungskraft schafft Raum für reflektierende Gespräche, in denen das Team analysiert, was nicht die gewünschten Ergebnisse gebracht hat, warum das so war und was sich ändern sollte. Wenn Senior-Marketingverantwortliche dies in Kampagnen- und Quartals-Performance-Reviews integrieren, lassen sich Erkenntnisse teamübergreifend teilen und auf künftige Projekte anwenden.
Führungsverhalten 05 — Bewährten KI-Fachkräften die Unterstützung geben, mit gutem Beispiel voranzugehen
Die Bereitschaft, KI einzusetzen, steigt, wenn Mitarbeitende sehen, wie Kolleginnen und Kollegen sie bei vertrauten Marketingaufgaben nutzen. Im High-Tech-Bereich könnte das eine Demand-Generation-Managerin oder ein Demand-Generation-Manager sein, die oder der Intent-Signale nutzt, um einen Brief für Account-basiertes Marketing zu schärfen, eine Content-Marketerin oder ein Content-Marketer, die oder der Assets für Produkteinführungen verbessert, oder eine Lifecycle-Analystin oder ein Lifecycle-Analyst, die oder der Trial-Conversion-Trigger aus Produktdaten entwickelt.
Führungskräfte identifizieren diese Fachleute und statten sie mit einem kleinen Budget, Anerkennung und dem Mandat aus, ihren Ansatz auf benachbarte Teams auszuweiten. Praxisbelege aus einer bekannten Produktlinie oder einem ICP-Segment wirken überzeugender als zentralisierte Schulungen. Champions bauen ihren Einfluss aus, indem sie Ergebnisse in den Bereichen Account Intelligence, Content Velocity oder Kundenzyklus-Automatisierung vorweisen.
Unter den High-Tech-Unternehmen in der Expansions- oder Transformationsphase haben die meisten KI-Verantwortliche direkt in ihren Geschäftsbereichen und Fachabteilungen verankert. Ein erheblicher Anteil setzt auf Kompetenzzentren, die wiederverwendbare Unterstützung durch Prompt-Bibliotheken, Bewertungsmethoden und Governance-Frameworks bieten. Stärkere Beziehungen zwischen dem Marketing und seinen Datenpartnern verringern Reibungsverluste und erleichtern die konsistente Umsetzung bewährter KI-Praktiken im gesamten Team.
5 Schritte zum Aufbau des Operating Models im High-Tech-Bereich
Diese Maßnahmen übersetzen die Führungsverhalten in konkrete Schritte für Marketingverantwortliche. Sie bauen auf bestehenden Marketing-, Daten- und Technologiekapazitäten auf und erfordern keine vollständige organisatorische Neugestaltung.
- Eine KI-verantwortliche Person mit Autorität über Marketing und Customer Experience benennen.
Ernennt eine Führungskraft mit klarem Mandat und Budgetverantwortung für Marketing und Customer Experience. Diese Position kann durch die CMO, die VP of Marketing oder eine andere Senior-Führungskraft besetzt werden, die funktionsübergreifend agiert. Der Verantwortungsbereich kann Content-Erstellung, Personalisierung, Account Intelligence, Account-basiertes Marketing, Analyse und Lifecycle-Marketing umfassen. Bestehende Berichtsstrukturen können unverändert bleiben, doch die benannte KI-Führungskraft muss Prioritäten klären und Entscheidungen treffen können, wenn Aufgaben mehrere Teams betreffen. - Das angestrebte Ergebnis festlegen, bevor die nächste KI-Initiative startet.
Definiert das geschäftliche oder kundenbezogene Ergebnis, bevor ein KI-Use-Case voranschreitet. Legt eine Baseline gegenüber dem aktuellen Ansatz fest und einigt euch darauf, wie die Ergebnisse gemessen werden. Marketing, RevOps und Customer Success sollten die Attributionsmethode vor dem Launch abstimmen. Je nach Use Case kann das Ziel Interaktion, Conversion, Deal Velocity, Kundenbindung, Kosteneffizienz oder Time-to-Value umfassen. - Marketing und seine Datenpartner gemeinsam für Käufersignale verantwortlich machen.
Gebt Marketing und seinen Daten- und Technologiepartnern gemeinsame OKRs für Aufgaben, die CRM, Produktanalysen und Kundeninteraktionssysteme umfassen. Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Compliance – einschließlich der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), des California Consumer Privacy Act (CCPA) und SOC 2 – erfordern funktionsübergreifende Entscheidungen. Gemeinsame Ziele helfen CMO, Chief Information Officer (CIO) sowie den RevOps- und Datenteams, Probleme im regulären Arbeitszyklus zu lösen – statt sie durch eine Reihe von Übergaben weiterzureichen. - KI-Fehler in Lernchancen für das Unternehmen verwandeln.
CMO, ABM-Verantwortliche und VP of Product Marketing geben in operativen Reviews den Ton an – sie zeigen auf, wo das Account-Scoring-Modell Fehler gemacht hat, was die Content-Generierungs-Pipeline übersehen hat und was der Lifecycle-Trigger nicht berücksichtigt hat. Wenn erfahrene Marketing-Führungskräfte Fehler offen in Forecast-Reviews und Pipeline-Calls besprechen, lernt das gesamte Team, ein gescheitertes Propensity-Modell oder eine fehlgeschlagene ABM-Sequenz als wertvolle Diagnosedaten zu behandeln. Diese Haltung ist die Grundlage für nachhaltige Iteration im benötigten Umfang. - Anwendende finden, die KI bereits erfolgreich einsetzen.
Marketing-Verantwortliche, die eine breitere Nutzung fördern möchten, sollten Personen identifizieren, die KI bereits mit überzeugenden Ergebnissen in ihre Arbeit einbringen. Dazu können Demand-Generation-Analysierende, Content-Marketing-Fachleute, Lifecycle-Verantwortliche oder andere Praktizierende gehören. Gebt ihnen Anerkennung, ein kleines Budget und die Befugnis, ihren Ansatz auf ein angrenzendes Team auszuweiten. Haltet das Bewährte als praktisches Playbook fest, das andere bewerten und für sich adaptieren können.
FAZIT.
KI-Ambitionen in Ergebnisse verwandeln
KI verändert grundlegend, wie Unternehmen Kundschaft erschließen, Content erstellen und Erlebnisse über alle Kanäle hinweg orchestrieren. Um dieses Potenzial zu nutzen, reicht der Zugang zu Modellen allein nicht aus. Es braucht eine einheitliche Datengrundlage, eine vernetzte Content Supply Chain und die nötige Governance, um KI mit Zuversicht einzusetzen.
Genau dafür steht Adobe. Adobe Experience Platform bündelt Kundendaten als intelligente Grundlage für KI und ermöglicht so mehr als eine Billion Erlebnisse pro Jahr. Adobe CX Enterprise erweitert dieses Fundament zu einem End-to-End-Agent-basierten System, das den gesamten Kundenzyklus orchestriert – von der ersten Interaktion bis zur dauerhaften Treue. Eine integrierte Content Supply Chain bettet KI direkt in Kreativ- und Produktions-Workflows ein, verankert in Markenstandards und gemeinsamer Governance.
Das Ergebnis ist ein klarer Weg, der über KI-Experimente hinausführt und echten Mehrwert schafft – auf einem offenen Ökosystem, das mit den Tools kompatibel ist, die Teams bereits nutzen. Sobald Unternehmen bereit sind zu skalieren, stellt Adobe die Technologie und das Know-how bereit, um KI in einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.
Über Adobe.
Adobe unterstützt Unternehmen dabei, wirkungsvolle digitale Erlebnisse zu schaffen. Unser Portfolio aus Customer-Experience-Produkten und Services hilft Unternehmen, jede Interaktion im richtigen Kontext einzuordnen, die aktuellen Bedürfnisse ihrer Kundschaft zu verstehen sowie digitale Erlebnisse zu gestalten und bereitzustellen, die Treue stärken und Wachstum fördern. Besucht adobe.com, um mehr zu erfahren.
Über Incisiv
Incisiv ist ein auf Branchen-Erkenntnisse und Strategie spezialisiertes Unternehmen, das fast ein Jahrzehnt an Branchentrend-Daten mit Primärforschung, Kommunikationsarchitektur und Content-Entwicklung verbindet, um Unternehmen bei der Navigation durch Transformationsprozesse, der Bewertung von Lösungen und der Erschließung von Wachstum zu unterstützen. Weitere Informationen findet ihr unter incisiv.com.
Title
KI-Bereitschaft im High-Tech-Bereich.
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2026-10-01
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Entdeckt, wie High-Tech-Marketer KI einsetzen, und welche Entscheidungen Führungskräfte in der KI-Transformation treffen, um Erfolge teamübergreifend zu skalieren.
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