Content as a Service v3 - Generative-KI - Dienstag, 15. Juli 2025 um 11:21
KI-Dynamik in wiederholbare Prozesse überführen
Für die Studie KI-Bereitschaft in der Medien- und Entertainmentbranche: Aktueller Stand haben wir Führungskräfte aus verschiedenen Branchen befragt, um zu verstehen, wie Unternehmen den Schritt von der KI-Experimentierung zur breiten Einführung vollziehen, welche Lücken im Betriebsmodell sie dabei aufhalten können und welche Verhaltensweisen dazu beitragen, KI-Aktivitäten in wiederholbare und verantwortungsvolle Prozesse zu überführen.
Vorwort.
Künstliche Intelligenz (KI) verändert, wie Führungskräfte in der Medien- und Entertainmentbranche über Zielgruppenbeziehungen, Content und Erlebnisse denken. Die Chance geht weit über die bloße Einführung neuer Tools hinaus. Entscheidend ist, ob Unternehmen KI-Aktivitäten mit Zielgruppenprioritäten verknüpfen können – und dabei Urteilsvermögen, Verantwortlichkeit und die verantwortungsvollen Praktiken wahren, die Medienumgebungen erfordern.
Diese Aufgabe kennt keine Abteilungsgrenzen. Zielgruppen- und Marketingteams definieren das Erlebnis, Content-Teams gestalten es, und Produkt-, Daten- sowie Technologieteams stellen die Systeme und Informationen für die Bereitstellung zur Verfügung. Verantwortliche für Rechte, Recht, Datenschutz, Sicherheit und Governance legen fest, wie KI verantwortungsvoll eingesetzt wird. Wenn diese Gruppen unterschiedlichen Prioritäten folgen, bleibt eine koordinierte Umsetzung eine dauerhafte Herausforderung.
Das Betriebsmodell ist genauso wichtig wie die Technologie selbst. Klare Verantwortlichkeiten helfen Teams dabei, Prioritäten zu setzen. Gemeinsame Entscheidungsrechte binden Funktionsbereiche frühzeitig in die Arbeit ein. Messungen vor dem Einsatz helfen Führungskräften zu entscheiden, was verbessert, ausgebaut oder eingestellt werden soll. Eine Lernkultur ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse aus einer Initiative auf die nächste zu übertragen – ohne verantwortungsvolle Überprüfungen als Hürde auf dem Weg zum Fortschritt zu betrachten.
Dieser Bericht untersucht die KI-Einführung bei Befragten aus der Medien- und Entertainmentbranche sowie die Lücken im Betriebsmodell, die die Umsetzung behindern können. Er beleuchtet fünf Verhaltensweisen, die bei der globalen branchenübergreifenden Vorreiter-Gruppe häufiger auftreten. Die Ergebnisse helfen Führungskräften, KI-Investitionen mit Zielgruppenwert, Content-Effektivität, verantwortungsvoller Innovation und nachhaltiger Umsetzung zu verknüpfen.
Gaurav Mallick
Wie Führungskräfte identifiziert und bewertet wurden
Die 342 Leaders in diesem Bericht stammen aus einer branchenübergreifenden Stichprobe von 5.633 Führungskräften aus 12 Branchen. Sie bilden eine globale, branchenübergreifende Kohorte und sind nicht auf die Medien- und Unterhaltungsbranche beschränkt. Sie dienen als Benchmark zur Einordnung der Ergebnisse für die Medien- und Unterhaltungsbranche.
Wie Reife gemessen wurde: Die Reife des Betriebsmodells wurde anhand von sechs Säulen bewertet. Jede Säule erhielt eine Bewertung auf einer Skala von 1 bis 5. Die sechs Einzelbewertungen wurden zu einem Gesamtindex für die Reife des Betriebsmodells für die Gesamtbewertung der Reife zusammengefasst.
Strategie
Klare KI-Vision mit definierten Verantwortlichkeiten und konkreten Investitionszusagen.
Mitarbeitende
Rollen und Unternehmenskultur entwickeln sich für ein KI-gestütztes Umfeld weiter.
Technologie
Infrastruktur für Skalierbarkeit – nicht nur für Pilotprojekte.
Struktur
Klare KI-Verantwortlichkeit mit Budgetkompetenz.
Governance
Risikorahmen, der auf das Tempo von KI abgestimmt ist.
Workflows
KI ist tief in die tatsächlichen Arbeitsprozesse eingebettet.
Identifikation der Leaders: Um als Leader zu gelten, musste die Organisation der befragten Person beide Kriterien erfüllen: einen Gesamtwert für die Reife des Betriebsmodells von über 3,27 erzielen und sich in der Expansions- oder Transformationsphase des KI-Einsatzes befinden. Durch Anwendung beider Kriterien wurden 342 Leaders in den 12 Branchen identifiziert, was 6 % der insgesamt 5.323 aktiven Befragten entspricht.
Die Bezeichnung spiegelt die gemessene Reife des Betriebsmodells und die Einsatzphase wider. Sofern nicht anders angegeben, bezeichnet „Leaders“ eine globale, branchenübergreifende Kohorte und keine spezifische Gruppe aus der Medien- und Unterhaltungsbranche. Vergleiche mit Leaders zeigen Zusammenhänge auf, keine Kausalitäten.
Zusammenfassung.
Befragte aus der Medien- und Unterhaltungsbranche berichten von KI-Aktivitäten in verschiedenen Adoptionsphasen – doch der bloße Einsatz allein begründet noch keine Bereitschaft zur wiederholbaren Umsetzung. Die Ergebnisse zeigen Lücken bei Verantwortlichkeiten, Messung und Zusammenarbeit in den Bereichen Zielgruppen, Content, Erlebnisse, Daten und Technologie. Dieser Bericht beleuchtet diese Lücken und die Verhaltensweisen, die in der globalen branchenübergreifenden Leader-Kohorte häufiger auftreten.
Das Branchenbild
der aktiven Befragten aus der Medien- und Unterhaltungsbranche konzentrieren sich auf die Pilot- und Einführungsphasen.
Diese Befragten haben die erste Erkundungsphase bereits hinter sich. Die Verteilung nach Reifegraden zeigt jedoch nicht, ob sich einzelne Initiativen im Zeitverlauf weiterentwickelt haben oder ob die Umsetzung funktionsübergreifend koordiniert wird. Der Übergang von isolierten Aktivitäten hin zu einer skalierbaren, wiederholbaren Umsetzung erfordert möglicherweise klarere Verantwortlichkeiten, gemeinsame Entscheidungsrechte, eine konsistente Governance sowie vereinbarte Kennzahlen für den Zielgruppen-, Content-, kommerziellen oder operativen Wert. Das Ergebnis zeigt eine Konzentration in den mittleren Phasen – nicht den eindeutigen Beweis, dass Befragte dauerhaft ins Stocken geraten sind.
der Befragten aus Medien und Entertainment geben an, über offizielle KI-Verantwortliche mit Titel und Budgetkompetenz zu verfügen.
Verantwortung kann verteilt, in Teilzeit, komiteegeführt oder projektspezifisch sein. Verantwortung zuzuweisen ist jedoch nicht dasselbe wie Befugnisse zu erteilen. Wenn die Arbeit Zielgruppen, Marketing, Content, Produkte, Daten, Technologie, Betrieb, Rechte und Governance umfasst, kann eingeschränkte Autorität die Fähigkeit beeinträchtigen, klare Prioritäten zu setzen, Ressourcen einzusetzen und Anforderungen zu klären.
der Befragten aus der Medien- und Unterhaltungsbranche beschreiben die Beziehung zwischen Business und Technologie als abgeschottet, transaktional oder beratend.
Diese Modelle basieren auf Anfragen, Empfehlungen oder Übergaben statt auf gemeinsamer Verantwortung. KI-Arbeit kann eine Koordination in den Bereichen Datenzugang, Workflow-Design, Erfolgsmessung, Datenschutz, Sicherheit, Rechte und Governance erfordern. Kollaborative oder integrierte Beziehungen können Teams dabei helfen, diese Anforderungen zu erfüllen, während Initiativen definiert und umgesetzt werden.
Was Leaders anders machen
Die 342 branchenübergreifend identifizierten Leaders verbinden fortschrittlichen KI-Einsatz mit einem reifen Betriebsmodell. Leaders sind strukturell anders aufgestellt: Im Vergleich zur Branche erzielen sie 60 % höhere Werte bei der Organisationsstruktur und 46 % höhere bei der Workflow-Transformation. Der Unterschied liegt nicht in der Technologie – sondern in der Organisation.
Diese fünf Verhaltensweisen finden sich bei Leaders deutlich häufiger und bieten einen Fahrplan für eine wiederholbare Umsetzung.
Leaders verfügen 3,3-mal häufiger als Befragte aus der Medien- und Unterhaltungsbranche über offizielle Verantwortliche mit Titel und Budgetkompetenz. Damit ist nicht belegt, dass diese Verantwortungsstruktur die Reife herbeigeführt hat.
Messung von Tag eins an
44 % der Leaders messen den ROI umfassend – verglichen mit 14 % der Befragten aus der Medien- und Unterhaltungsbranche. Basiswerte vor dem Rollout unterstützen die Evaluierung und fundierte Investitionsentscheidungen.
Echte Partnerschaft
80 % der Leaders berichten von kollaborativen oder integrierten Beziehungen zwischen Business und Technologie – verglichen mit 31 % der Befragten aus der Medien- und Unterhaltungsbranche. Gemeinsame Ziele können Übergaben zwischen Teams reduzieren, ohne dass eine Neuorganisation erforderlich ist.
Lernkultur
21 % der Befragten aus der Medien- und Unterhaltungsbranche berichten von destruktiven Reaktionsmustern auf Misserfolge – verglichen mit weniger als 1 % der Leaders. Der Leader-Status schließt Misserfolge nicht aus.
Befähigte Fürsprecher und Fürsprecherinnen
42 % der Leaders nennen das Identifizieren und Stärken interner Fürsprecher und Fürsprecherinnen als ihre wirksamste kulturelle Maßnahme – vor Executive Sponsorship mit 16 % und formaler Schulung mit 11 %. Die richtigen Befugnisse, Unterstützung und Governance helfen Fürsprechenden dabei, relevante Praktiken weiterzuverbreiten.
Diese Verhaltensweisen zeigen, wie Ownership, Messung, Partnerschaft, Lernen und Leadership miteinander verbunden sind. Teil eins untersucht die Erkenntnisse aus dem Bereich Medien und Unterhaltung. Teil zwei beleuchtet, was der globale branchenübergreifende Benchmark für eine koordiniertere, verantwortungsvollere und wiederholbare Umsetzung bedeuten könnte.
Teil eins
Das Branchenbild
Erkenntnis 01: Die stagnierende Mitte
55 % der aktiven Befragten aus der Medien- und Unterhaltungsbranche befinden sich in der Pilot- oder Implementierungsphase.
KI-Aktivitäten sind über die Erkundungsphase hinausgegangen, doch die Verteilung zeigt nicht, wie lange Befragte in der jeweiligen Phase verbleiben oder ob die Implementierung wiederholbar ist.
Die Verteilung nach Einführungsphasen zeigt, dass KI-Aktivitäten für einen Großteil der aktiven Befragten aus der Medien- und Unterhaltungsbranche über die erste Erkundungsphase hinausgegangen sind. Das Erreichen der Pilot- oder Implementierungsphase bedeutet jedoch nicht, dass Initiativen über Zielgruppen-, Marketing-, Content-, Produkt-, Daten-, Technologie-, Betriebs-, Rechte- und Governance-Funktionen hinweg koordiniert werden.
Die Pilot- und Implementierungsphase umfasst 55 % der aktiven Befragten aus der Medien- und Unterhaltungsbranche. Diese Konzentration beschreibt den Stand der Befragten zum Zeitpunkt der Umfrage. Sie zeigt nicht, wie lange sie in dieser Phase verbleiben, wie sich Initiativen entwickeln oder ob die Implementierung teamübergreifend wiederholbar ist.
Auf dem Weg zu einer wiederholbaren Umsetzung reicht es oft nicht aus, bestehende Deployments einfach auszuweiten. Teams brauchen gemeinsame Prioritäten, geeigneten Datenzugang, klare Governance-Strukturen, vereinbarte Wertmaßstäbe und bereichsübergreifende Entscheidungsrechte. Fehlen diese Grundlagen, verbleiben Erkenntnisse und Ergebnisse häufig in einzelnen Bereichen – was den Vergleich von Ergebnissen und die Übertragung von Praktiken auf andere Bereiche erschwert. Die zentrale Frage lautet dann: Wer hat die Befugnis, diese Entscheidungen aufeinander abzustimmen?
Erkenntnis 02: Das Ownership-Vakuum
Nur 28 % der Befragten aus der Medien- und Unterhaltungsbranche geben an, eine formale KI-Ownership zu haben.
Formale Ownership setzt eine offizielle Rolle mit Budgetbefugnis voraus – und hebt sich damit von geteilter Verantwortung oder projektbezogener Rechenschaftspflicht ab.
KI-Vorhaben können Bereiche wie Zielgruppen, Marketing, Content, Produkt, Daten, Technologie, Betrieb, Rechte und Governance umfassen. Die Verantwortung mag auf mehrere dieser Bereiche verteilt sein – doch geteilte Verantwortung verleiht niemandem automatisch die Befugnis, Prioritäten zu setzen, Ressourcen zuzuweisen oder konkurrierende Anforderungen zu klären. Diese Unterscheidung gewinnt an Bedeutung, sobald eine Initiative über ein einzelnes Team hinauswächst.
Nur 28 % der Befragten aus der Medien- und Unterhaltungsbranche geben an, eine formale KI-Ownership mit klar definierter Rolle und Budgetverantwortung zu haben. Die Mehrheit folgt diesem Modell nicht. Die Ergebnisse zeigen allerdings nicht, welche Alternativen genutzt werden oder ob die Verantwortung bei einer Einzelperson, einem Gremium, einem Fachbereich oder einem Projektteam liegt.
Formale Ownership schafft klare Verantwortlichkeit, ohne die beteiligten Fachbereiche zu verdrängen. Eine namentlich benannte Führungskraft auf Senior-Ebene benötigt ein klares Mandat, Budgetverantwortung und Zugang zu den Teams, die die Umsetzung gestalten. Fachwissen in den Bereichen Rechte, Datenschutz, Sicherheit, Recht und Governance bleibt dabei unverzichtbar. Eine frühzeitige Klärung der Zuständigkeiten kann Befragten helfen, offene Anforderungen zu lösen, bevor Vorhaben in die Evaluierungsphase eintreten – denn dort lassen sich ungeklärte Ownership- und Koordinationsfragen noch schwerer klären.
Erkenntnis 03: Die Genehmigungshürde
Befragte aus der Medien- und Unterhaltungsbranche berichten, dass von 100 vorgeschlagenen KI-Ideen nur 18 die Produktionsreife erreichen.
Die IT-Evaluierung ist der bedeutendste Abbruchpunkt: Bereits beim ersten gemessenen Gate reduziert sie den Trichter um 44 Ideen.
Der Trichter verengt sich am stärksten an seiner ersten formalen Hürde. Von 100 vorgeschlagenen KI-Ideen bestehen 56 die IT-Bewertung – und nur 18 gelangen letztlich in die Produktion. Dieses Muster zeigt: Die zentrale Herausforderung liegt früher als bei der Integration oder der Budgetgenehmigung. Viele Ideen werden bereits auf ihre technische Machbarkeit geprüft, bevor sie tiefer in den Prüfprozess gelangen.
Die Daten erklären nicht, warum 44 Ideen an diesem Punkt ausscheiden. Sie werfen jedoch eine wichtige betriebliche Frage auf: Werden Anforderungen aus den Bereichen Zielgruppe, Content, Kommerz, Daten, Systeme, Rechte, Datenschutz, Sicherheit und Governance früh genug zusammengeführt, um Vorschläge vor der formellen Bewertung zu gestalten?
Führungskräfte aus Medien und Entertainment können darauf reagieren, indem sie frühzeitig eine bereichsübergreifende Prüfung einführen, die beabsichtigten Mehrwert und Bereitstellungsreife gemeinsam bewertet. Den angestrebten Outcome, die erforderlichen Daten, die System-Ownership, den Messansatz und die Bedingungen für den verantwortungsvollen Einsatz bereits in der Ideenphase zu definieren, garantiert keine Genehmigung – schafft aber eine fundierte Grundlage dafür, welche Ideen weiterverfolgt werden sollten.
Erkenntnis 04: Business-IT-Übergabe
69 % der Befragten aus Medien und Entertainment berichten von isolierten, transaktionalen oder beratenden Beziehungen.
Diese Arbeitsweisen bleiben hinter der geteilten Verantwortung zurück, die mit kollaborativen oder integrierten Beziehungen einhergeht.
KI-Initiativen erfordern Koordination: Teams definieren Ziele, klären Systemabhängigkeiten, erfüllen Anforderungen für den verantwortungsvollen Einsatz und passen die Umsetzung an. Übergaben können diesen Prozess verlangsamen, wenn Funktionsbereiche keine gemeinsame Verantwortung für Ergebnisse tragen.
69 % der Befragten aus Medien und Entertainment beschreiben die Beziehung zwischen Business und Technologie als isoliert, transaktional oder beratend. Diese Ausprägungen unterscheiden sich, doch keine davon erreicht die geteilte Verantwortung, die kollaborative oder integrierte Beziehungen auszeichnet. Das Ergebnis beschreibt Arbeitsweisen – nicht die Organisationsstruktur.
Kollaborative und integrierte Zusammenarbeit bindet Business- und Technologieteams von Anfang an in die Planung ein – noch bevor Anfragen umgesetzt werden. Gemeinsame Ziele und Schlüsselergebnisse können beiden Seiten die Verantwortung für die Umsetzung sowie für die angestrebten Ergebnisse in Bezug auf Zielgruppe, Content, kommerzielle oder operative Aspekte übertragen. Dieser Ansatz hebt die Verantwortlichkeiten der Teams für Produkt, Daten, Technologie, Rechte, Datenschutz, Sicherheit, Recht oder Governance nicht auf. Er schafft eine gemeinsame Grundlage, auf der Anforderungen im Projektverlauf geklärt werden können. Diese gemeinsame Basis unterstützt zudem die Erfolgsmessung, indem Teams bereits vor dem Rollout auf ein gemeinsames Ergebnis ausgerichtet werden.
Ergebnis 05: Die Messlücke
Nur 14 % der Befragten aus Medien und Entertainment messen den ROI umfassend.
Aktivitäts- und Effizienzmetriken belegen nicht, ob KI die Ergebnisse für Zielgruppen, Content, kommerzielle oder operative Bereiche tatsächlich verbessert hat.
Wenn KI zunehmend Teil von Workflows für Zielgruppen, Content und Erlebnisse wird, müssen Teams zwischen Aktivitäten und tatsächlichen Ergebnissen unterscheiden. Mögliche Aktivitätsmetriken sind etwa erstellte Outputs, analysierte Zielgruppen, abgeschlossene Prozesse oder eingesparte Zeit. Diese Indikatoren können Nutzung oder Effizienz belegen – zeigen aber nicht, ob KI den Wert für Zielgruppen, die Content-Effektivität, die kommerzielle Performance oder operative Ergebnisse verbessert hat.
Nur 14 % der Befragten aus Medien und Entertainment geben an, den ROI umfassend zu messen. Eine fundierte Erfolgsmessung beginnt vor dem Rollout: Teams definieren das angestrebte Ergebnis, erfassen eine Baseline und legen gemeinsam fest, wie die Resultate bewertet werden. Mögliche Messgrößen sind etwa Interaktion, Conversion, Retention, Content-Performance, Werbeleistung, Kosten, Qualität oder Durchlaufzeit. Dies sind mögliche Produktmetriken – keine durch die Studie belegten Ergebnisse.
Veränderungen bei Content, dem Verhalten der Zielgruppe, Preisgestaltung, Kampagnen, Plattformen oder Marktbedingungen können es nach dem Launch schwierig machen, den konkreten Beitrag der KI zu isolieren. Vorab festgelegte Ausgangswerte helfen Führungskräften dabei, die Performance zu bewerten, die Umsetzung zu optimieren und fundiertere Entscheidungen zu treffen, ob weitere Investitionen sinnvoll sind.
TEIL 2
Was führende Unternehmen anders machen
Führende Unternehmen unterscheiden sich strukturell deutlich von der Masse. Bei der Organisationsstruktur erzielen sie 60 % höhere Werte als die Branche, bei der Workflow-Transformation sogar 46 % mehr. Dieser Unterschied ist kein technologischer – er ist organisatorischer Natur.
Diese fünf Verhaltensweisen sind bei führenden Unternehmen deutlich häufiger zu beobachten und bieten einen Blueprint für einen wiederholbaren Rollout.
Verhaltensweise führender Unternehmen 01: Echte Ownership
Führende Unternehmen geben 3,3-mal häufiger an, über eine formelle KI-Verantwortung zu verfügen.
Formale Verantwortung vereint einen klar definierten Titel und Budgetkompetenz mit dem Mandat, bereichsübergreifende Entscheidungen zu treffen.
KI-Arbeit kann Zielgruppe, Marketing, Content, Produkt, Daten, Technologie, Betrieb, Rechte und Governance berühren. Wenn sich Entscheidungen über diese Bereiche erstrecken, koordinieren Teilzeitverantwortliche, Komitees und Projektleitungen die Aktivitäten möglicherweise, ohne die Befugnis zu haben, Prioritäten zu klären, Ressourcen bereitzustellen oder zu bestimmen, wann Anforderungen als erfüllt gelten.
Leaders berichten 3,3-mal häufiger als Befragte aus Medien und Unterhaltung von einer formalen KI-Verantwortung mit Titel und Budgetkompetenz. Das Ergebnis zeigt, dass formale Verantwortung unter der globalen branchenübergreifenden Leader-Kohorte weiter verbreitet ist. Es belegt jedoch nicht, dass die Ernennung einer verantwortlichen Person zu einer höheren Reife des Betriebsmodells oder einem fortgeschrittenen Einsatz geführt hat, oder dass Verantwortung Governance und bereichsübergreifende Expertise ersetzen kann.
Für Befragte aus Medien und Unterhaltung bedeutet dies, Koordination von Entscheidungskompetenz zu unterscheiden. Eine namentlich benannte Führungsperson auf Senior-Ebene benötigt ein Mandat, Budgetkompetenz und Zugang zu den relevanten Bereichen. Diese Person sollte Prioritäten abstimmen, während Führungskräfte in den Bereichen Zielgruppe, Content, Produkt, Daten, Technologie, Betrieb, Rechte, Datenschutz, Sicherheit, Recht und Governance die Verantwortung für ihre jeweiligen Fachgebiete behalten. Das Mandat lässt sich in bestehende Strukturen integrieren.
Leader Behavior 02: Messung ab Tag eins
Messgrößen sind am nützlichsten, wenn sie festgelegt werden, bevor Teams sich für die Implementierung entscheiden. In der globalen branchenübergreifenden Leader-Kohorte berichten 44 % von einer umfassenden ROI-Messung, verglichen mit 14 % der Befragten aus Medien und Unterhaltung. Dieser Zusammenhang zeigt nicht, dass Messung allein zu einer höheren Reife oder einem stärkeren Einsatz geführt hat.
Leaders definieren das angestrebte Ergebnis, die Ausgangslage, den Bewertungszeitraum und den Attributionsansatz bereits während der Konzeption eines Use Cases. Für Befragte aus Medien und Unterhaltung können Messgrößen den Zielgruppenwert, die Content-Wirksamkeit, die kommerzielle Performance, Qualität, Kosten oder die Durchlaufzeit betreffen. Die geeignete Messgröße hängt vom jeweiligen Use Case ab und darf nicht als bereits erreichtes Ergebnis betrachtet werden.
Der Zeitpunkt ist entscheidend: Content-Veröffentlichungen, Zielgruppenverhalten, Preisgestaltung, Kampagnen, Plattformänderungen und Marktbedingungen können das Ergebnis beeinflussen. Ändern sich diese Faktoren, lässt sich der Ausgangswert oft nur schwer rekonstruieren. Wer sich vor dem Launch auf eine Messmethode einigt, gibt Teams eine einheitliche Grundlage – um die Performance zu bewerten, die Umsetzung zu verbessern und zu entscheiden, ob Investitionen oder eine Erweiterung gerechtfertigt sind.
Leader-Verhalten 03: Echte Partnerschaft
KI-Arbeit basiert häufig auf Entscheidungen, die Zielgruppe, Marketing, Content, Produkt, Daten, Technologie, Betrieb, Rechte und Governance übergreifen. Sequenzielle Übergaben können dazu führen, dass das Team, das das angestrebte Ergebnis definiert, von den Teams getrennt wird, die für Daten, Systeme, Messung und Anforderungen an den verantwortungsvollen Einsatz zuständig sind. Beratung allein schafft keine gemeinsame Verantwortung.
Unter den globalen, branchenübergreifenden Führenden berichten 80 % von kollaborativen oder integrierten Beziehungen zwischen Fachbereich und Technologie – im Vergleich zu 31 % der Befragten aus der Medien- und Unterhaltungsbranche. Dieses Ergebnis zeigt, dass gemeinsame Arbeitsweisen bei Führenden verbreiteter sind. Es belegt jedoch nicht, dass Partnerschaft allein für höhere Reife oder stärkeres Deployment verantwortlich ist.
Echte Partnerschaft beginnt, wenn Aufgaben klar definiert werden. Gemeinsame Ziele und Schlüsselergebnisse übertragen Fachbereichs- und Technologieteams die Verantwortung für Umsetzung und Ergebnisse, während Spezialistenfunktionen die Entscheidungshoheit in ihrem Fachgebiet behalten. Für Befragte aus der Medien- und Unterhaltungsbranche bringt dies Zielgruppenwert, Content-Anforderungen, Machbarkeit, Messung, Rechte, Datenschutz, Sicherheit und Governance in einen einzigen Entscheidungsprozess ein. Gemeinsame Verantwortung kann innerhalb bestehender Berichtsstrukturen funktionieren.
Leader-Verhalten 04: Lernkultur
KI-Initiativen erfüllen nicht immer die Erwartungen. Entscheidend ist, ob Teams Schwachstellen analysieren, ihre Erkenntnisse teilen und die nächste Entscheidung entsprechend anpassen. Schuldzuweisungen können Offenheit hemmen, während wiederholte Fehler darauf hindeuten können, dass Erkenntnisse nicht teamübergreifend weitergegeben werden – zwischen den Teams für Zielgruppe, Marketing, Content, Produkt, Daten, Technologie, Betrieb, Rechte und Governance.
21 % der Befragten aus Medien und Entertainment berichten von destruktiven Reaktionsmustern auf Fehler – etwa Schuldzuweisungen oder das Wiederholen derselben Fehler –, während dies bei unter 1 % des globalen branchenübergreifenden Leader-Cohorts der Fall ist. Dieser Unterschied verdeutlicht, dass konstruktive Lernpraktiken unter Leaders verbreiteter sind. Das bedeutet nicht, dass Leaders Fehler vermeiden oder dass der Umgang mit Fehlern allein für höhere Reife verantwortlich ist.
Eine Lernkultur erfordert operative Überprüfungen. Leaders analysieren, was hinter den Erwartungen zurückblieb, warum es dazu kam, welche Annahmen sich als falsch erwiesen und was sich ändern sollte. Das schwächt weder Qualitäts-, Rechte-, Datenschutz-, Sicherheits-, Rechts- noch Governance-Überprüfungen. Stattdessen wandelt es verantwortungsvolle Aufsicht in gemeinsames Lernen um, das Use Cases, Messungen und Deployment-Entscheidungen gezielt beeinflussen kann.
Leader-Verhalten 05: Befähigte Champions
Die Bereitschaft zur KI-Evaluierung steigt, wenn Mitarbeitende von Kolleginnen und Kollegen lernen können, die in vertrauten Bereichen arbeiten – etwa in Zielgruppen, Content, Produkten, Daten oder operativen Abläufen. Interne Champions können übergeordnete Vorgaben in konkrete Methoden überführen, Einschränkungen benennen und aufzeigen, wie Anforderungen für einen verantwortungsvollen Einsatz im Arbeitsalltag angewendet werden.
Im globalen branchenübergreifenden Leader-Cohort geben 42 % an, dass das Identifizieren und Fördern interner Champions ihre wirkungsvollste kulturelle Maßnahme ist – vor Executive Sponsorship mit 16 % und formalem Training mit 11 %. Das zeigt, dass Leaders dieser Maßnahme häufiger Priorität einräumen. Es lässt sich daraus jedoch nicht ableiten, dass Champions allein für Adoption, Reife oder Geschäftsergebnisse verantwortlich sind.
Empowerment bedeutet mehr als bloße Anerkennung. Champions brauchen Handlungsspielraum, Zeit, Unterstützung und Governance – sowie die Erlaubnis, Erkenntnisse teamübergreifend weiterzugeben. Führungskräfte können Champions mit Verantwortlichen aus den Bereichen Zielgruppen, Marketing, Content, Produkt, Daten, Technologie, Operations, Rechte und Governance vernetzen. Champions sollten andere dabei unterstützen, Praktiken zu bewerten – nicht Fachprüfungen zu umgehen oder Aktivitäten als belegten Mehrwert darzustellen.
Fünf Maßnahmen zum Aufbau des Operating Models
Diese Maßnahmen überführen die fünf Leader-Verhaltensweisen in konkrete Schritte für Führungskräfte in Medien und Entertainment. Sie stärken bestehende Kompetenzen und Entscheidungsrechte – ohne eine vollständige organisatorische Neustrukturierung vorauszusetzen.
- Legt eine zentrale KI-Verantwortlichkeit für Zielgruppe, Content und Experience fest.
Ernennt eine hochrangige Führungskraft mit formalem Mandat und Budgetkompetenz für die Bereiche Zielgruppe, Marketing, Content, Produkt, Daten, Technologie, Betrieb, Rechte und Governance. Diese Person legt Prioritäten fest, trifft bereichsübergreifende Entscheidungen, verteilt Ressourcen und trägt die Verantwortung für die Umsetzung. Spezialisierte Führungskräfte behalten dabei die Entscheidungshoheit in ihrem jeweiligen Fachbereich – klare Zuständigkeiten stärken die verantwortungsvolle Ausführung, ohne alle Entscheidungen in einer einzigen Rolle zu bündeln. Die Rolle koordiniert Fachwissen, ersetzt jedoch nicht die Teams, die für spezialisierte Entscheidungen zuständig sind. - Legt Ergebnis und Nachweise fest, bevor die Umsetzung beginnt.
Bevor eine Bereitstellung genehmigt wird, sollten die verantwortliche Person und die beteiligten Teams die Zielgruppe, den Content sowie das kommerzielle oder operative Ergebnis klar definieren. Haltet eine Ausgangsbasis fest, legt einen Bewertungszeitraum fest und einigt euch auf den Attributionsansatz. So stehen Führungskräften vergleichbare Belege zur Verfügung, um die Leistung zu bewerten und fundiert zu entscheiden, ob eine Initiative verbessert, fortgeführt, ausgebaut oder eingestellt werden soll – statt sich ausschließlich auf Aktivitäts- oder Output-Kennzahlen zu stützen. - Schafft gemeinsame Verantwortlichkeit zwischen Business und Technologie.
Gebt Führungskräften aus Business und Technologie gemeinsame Ziele, Entscheidungsrechte und Verantwortung für Umsetzung und Ergebnisse. Bezieht Fachwissen aus den Bereichen Zielgruppe, Marketing, Content, Produkt, Daten, Betrieb, Rechte, Datenschutz, Sicherheit, Recht und Governance bereits während der Anforderungsphase ein. Frühe Zusammenarbeit hilft Teams dabei, Abhängigkeiten und Abwägungen gemeinsam zu klären – statt einen fertigen Antrag erst nach getroffenen Entscheidungen durch aufeinanderfolgende Prüfungen durchzureichen. Gemeinsame Verantwortlichkeit sorgt außerdem dafür, dass sich alle Teams von Anfang an auf ein gemeinsames Ergebnis verständigen, das sie messen können. - Macht mangelnde Leistung zur Quelle wiederholbaren Lernens.
Verankert strukturiertes Lernen in den operativen Reviews. Führungskräfte sollten analysieren, was nicht funktioniert hat, unvollständige Annahmen identifizieren, Erkenntnisse dokumentieren und Anpassungen für den nächsten Use Case veranlassen. Teilt relevante Erkenntnisse mit Teams aus den Bereichen Zielgruppe, Marketing, Content, Produkt, Daten, Technologie, Betrieb, Rechte und Governance. Diese Disziplin verbessert spätere Entscheidungen, ohne Qualitätsstandards zu senken oder Prüfungen zu Datenschutz, Sicherheit, Recht, Rechten und Governance als Hindernisse zu behandeln. Ziel ist es, Reflexion bei jeder weiteren Bereitstellung zu einer festen, sichtbaren und nützlichen Routine zu machen. - Befähigt bewährte Praktizierende dazu, eine verantwortungsvolle KI-Einführung auszuweiten.
Identifiziert Praktizierende, die KI bereits bedacht in relevanter Arbeit einsetzen. Gebt ihnen Zeit, Anerkennung, Unterstützung und die Erlaubnis, dokumentierte Methoden mit benachbarten Teams zu teilen. Vernetzt Botschafterinnen und Botschafter mit Führungskräften aus den Bereichen Zielgruppe, Marketing, Content, Produkt, Daten, Technologie, Operations, Rechte und Governance – damit eine breitere Einführung auf Erkenntnissen, Anforderungen für einen verantwortungsvollen Einsatz und einer angemessenen Fachaufsicht basiert. Ihr Einfluss sollte aus Erkenntnissen und übertragbarem Wissen entstehen.
Fazit
Überführt KI-Aktivitäten in wiederholbare, verantwortungsvolle Umsetzung
Befragte aus der Medien- und Unterhaltungsbranche haben KI über die reine Erkundungsphase hinausgeführt – doch die Forschung zeigt: Der bloße Einsatz schafft noch keine wiederholbare Umsetzung. Der Fokus liegt auf Pilotprojekten und dem Deployment, während formale Verantwortlichkeiten, auf Übergaben basierende Beziehungen zwischen Business und Technologie sowie eine umfassende Erfolgsmessung weiterhin zu kurz kommen.
Der globale branchenübergreifende Leader-Benchmark zeigt eine kohärente Antwort auf diese Herausforderungen. Formale Entscheidungsbefugnis, Messung vor dem Deployment, geteilte Verantwortung, strukturiertes Lernen und befähigte Praktizierende sind bei Leadern deutlich häufiger anzutreffen. Diese Verhaltensweisen garantieren keine Ergebnisse, bieten aber gemeinsam ein robusteres Betriebsmodell für die verantwortungsvolle Bewertung, Verbesserung und Ausweitung von KI.
Der nächste praktische Schritt besteht darin, einen vorrangigen Use Case auszuwählen und vor dem Deployment Verantwortlichkeiten, angestrebten Mehrwert, Belege, Entscheidungsrechte und Bedingungen für einen verantwortungsvollen Einsatz festzulegen. Diese Disziplin kann Führungskräften helfen, KI-Investitionen mit dem Wert für die Zielgruppe und der Content-Wirksamkeit zu verbinden – und dabei die für eine verantwortungsvolle Innovation erforderlichen Standards in den Bereichen Rechte, Datenschutz, Sicherheit, Recht und Governance einzuhalten.
Über Adobe.
Adobe befähigt Organisationen, wirkungsvolle digitale Erlebnisse zu schaffen. Unser Portfolio an Customer-Experience-Produkten und -Services hilft Unternehmen dabei, jeden Kontaktpunkt in den richtigen Kontext zu setzen, die aktuellen Bedürfnisse der Kundschaft zu verstehen sowie digitale Erlebnisse zu gestalten und bereitzustellen, die Treue fördern und Wachstum antreiben. Weitere Informationen findet ihr unter adobe.com.
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 in Medien und Unterhaltung wirkungsvoll skalieren.
cardDate
2026-09-24
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CardDescription
Entdeckt, wie fünf Verhaltensweisen Teams aus Medien und Unterhaltung dabei helfen können, den Schritt von der KI-Experimentierphase zu einer wiederholbaren und verantwortungsvollen Umsetzung zu machen.
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caas:content-type/report
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caas:content-type/report, caas:industry/media-and-entertainment
