Zukunftssichere Marketing-Skills: Was jetzt zählt

Marketing erlebt wieder einmal einen grundlegenden Wandel der Kompetenzanforderungen. Dieser Wandel scheint sich aber von früheren Umbrüchen zu unterscheiden.

Die klassischen Fähigkeiten verschwinden nicht über Nacht. Aber der Schwerpunkt hat sich verschoben. Vieles von dem, worin Marketingverantwortliche über Jahre Expertise aufgebaut haben – manuelle Customer Journeys erstellen, Kampagnenlogiken definieren, unzählige Content-Varianten produzieren oder jede Ecke einer Plattform bis ins Detail kennen – bleibt relevant. Es ist jedoch nicht mehr der Bereich, in dem langfristig die grössten Wettbewerbsvorteile entstehen.

Seit generative Künstliche Intelligenz (Generative KI) in den Marketing Stack eingezogen ist, sind zahlreiche Produktionsaufgaben schneller, günstiger und leichter automatisierbar geworden. E-Mail-Texte erstellen, Testvarianten entwickeln, Next Best Actions empfehlen oder sogar Workflows zusammenstellen: All das kann heute von KI unterstützt, beschleunigt oder vollständig übernommen werden.

Sobald Produktionsaufgaben einfacher werden, entsteht der eigentliche Mehrwert an anderer Stelle. Genau darum geht es bei zukunftssicheren Marketing Skills.

Das Problem ist nicht das Modell

Ein grosser Teil der Diskussion über KI im Marketing dreht sich noch immer um die Modelle selbst. Sie gelten als der eigentliche Durchbruch, während alles andere zur Nebensache wird.

In der Praxis liegt der Engpass jedoch selten beim Modell. Salesforce bringt es im Tenth Edition State of Marketing Report auf den Punkt:

Diese Aussage trifft deshalb ins Schwarze, weil sie den Hype ausblendet und den Kern des Problems offenlegt. Den meisten Marketing Teams fehlen nicht die Tools. Woran es häufig mangelt, sind saubere Daten, klare Regeln, abgestimmte Prozesse und das Vertrauen in die Systeme, auf denen KI überhaupt aufbaut.

Viele KI-Initiativen überzeugen in der Demo, liefern in der Praxis jedoch nicht die erwarteten Ergebnisse. Der Grund sind häufig fragmentierte Daten, schwache Retrieval-Prozesse, unzureichend geregelte Zugriffsrechte oder ein fehlender ganzheitlicher Blick auf Kund*innen.

Auch die Zahlen aus dem Report machen deutlich, wo die eigentliche Herausforderung liegt. Rund drei Viertel der Unternehmen setzen heute KI ein. Nur ein kleiner Teil nutzt bereits agentische KI, also Systeme, die nicht nur Inhalte erzeugen, sondern eigenständig handeln.

Der entscheidende Engpass liegt deshalb meist nicht in der Intelligenz selbst, sondern in dem Fundament darunter. Wer Marketing zukunftssicher aufstellen will, sollte daher weniger auf einzelne Oberflächen oder Tools schauen und stärker verstehen, welche Daten, Prozesse und Systeme dahinterstehen.

Wenn KI zu handeln beginnt

An dieser Stelle wird auch deutlich, warum der Schritt von generativer KI zu agentischer KI weit mehr ist als ein neues Schlagwort.

Generative KI erstellt Entwürfe, macht Vorschläge und überlässt die Entscheidung dem Menschen. Die Kontrolle bleibt bei den Marketingverantwortlichen.

Agentische KI geht deutlich weiter. Solche Systeme sprechen Empfehlungen aus, stossen Prozesse an und können eigenständig entlang einer Customer Journey handeln. Je mehr Entscheidungen automatisiert getroffen werden, desto weniger hängt der Erfolg von gutem Content allein ab.

Entscheidend wird, ob die zugrunde liegenden Daten verlässlich sind. Als KI zu Beginn vor allem als schnelle Assistenz funktionierte, waren andere Fähigkeiten gefragt als heute. Je stärker KI eigenständig agiert, desto wichtiger wird das Verständnis für Daten, Governance und Prozesse. Genau hier unterschätzen viele Teams noch immer das Ausmaß des Wandels.

Nicht mehr Content entscheidet, sondern Kontext

Lange Zeit stand bei der Nutzung von KI im Marketing vor allem eines im Mittelpunkt: die Generierung von Inhalten. Mehr Content, mehr Varianten, mehr Ideen in kürzerer Zeit.

Das bleibt nach wie vor wichtig. Der spannendere Wandel findet jedoch an anderer Stelle statt: weg von der reinen Generierung von Inhalten hin zur Frage, wie KI mit den richtigen Daten, Regeln und Kontexten verankert wird. Heute entscheidet nicht mehr der perfekte Prompt über die Qualität eines Ergebnisses, sondern das System, das die KI mit Informationen versorgt, steuert und absichert.

Viele Anwender*innen denken bei einem Prompt an einen einzelnen Satz. Tatsächlich ist ein Prompt wesentlich mehr als das. Hinter jeder Anfrage stehen Datenquellen, Retrieval-Mechanismen, Governance-Regeln, Berechtigungskonzepte, Wissensdatenbanken und Markenrichtlinien. Der Text, den wir eingeben, ist lediglich der sichtbarste Teil dieses Systems.

Genau deshalb suchen viele Teams KI-Probleme am falschen Ort. Wenn Ergebnisse oberflächlich, unpräzise oder fehlerhaft sind, wird oft zuerst am Prompt gearbeitet. Die Hoffnung: Mit der richtigen Formulierung liefert die KI plötzlich bessere Antworten. Häufig liegt die Ursache jedoch viel tiefer.

Stell Dir vor, eine Marketingexpertin investiert Tage in die Optimierung eines Prompts, überzeugt davon, dass die richtige Kombination aus Adjektiven endlich dazu führen wird, das die neue Produktlinie Erfolg hat. Am Ende stellt sich heraus, dass das Problem nicht an der Formulierung lag: Die Produktinformationen waren für das System noch gar nicht verfügbar. Sie waren noch im Entwurfstatus und sind für den Teil des Systems, der Informationen abruft, unsichtbar. Kein noch so ausgefeilter Prompt kann Inhalte hervorbringen, auf die die KI nie Zugriff hatte.

So machst du deine Marketing Skills zukunftssicher

Ein schlechter Prompt-Output hat selten etwas mit dem Prompt zu tun – meistens steckt eine fehlerhafte Konfiguration dahinter. Sobald das klar wird, verändert sich auch die Sicht darauf, was Marketer*innen wirklich wertvoll macht. Zukunftssichere Kompetenzen bestehen nicht mehr darin, einer KI die richtigen Anweisungen zu geben. Entscheidend ist vielmehr, die Voraussetzungen dafür zu schaffen, dass überhaupt verlässliche Ergebnisse entstehen können.

Genau deshalb hat sich grounding, also das Binden von Antworten an konkrete Quellen und Daten, längst von einer technischen Randnotiz zu einem zentralen Thema für Marken Sicherheit entwickelt. Wenn ein KI-System im Namen deiner Marke kommuniziert, Empfehlungen ausspricht oder mit Kund*innen interagiert, sind Kontext, Governance und Vertrauen keine optionalen Ergänzungen, die später hinzugefügt werden. Sie gehören genauso zum Handwerk wie die Tonalität einer Marke.

Alle relevanten Plattformen entwickeln sich in diese Richtung – unabhängig davon, ob Anbieter von Trust Architecture, Data Usage Controls, Governance Policies oder einem neuen Akronym sprechen. Die Bezeichnungen unterscheiden sich, das zugrunde liegende Prinzip bleibt jedoch dasselbe: KI kann nur so vertrauenswürdig sein wie die Daten, Regeln und Kontrollmechanismen, auf denen sie basiert.

Ein Chatbot, der Kund*innen mit erfundenen oder falschen Informationen konfrontiert, stärkt kaum das Vertrauen in eine Marke. Daran ändert auch das Logo in der Ecke des Bildschirms nichts.

Daten sind längst nicht mehr nur Sache der IT

Wenn es eine Fähigkeit gibt, die Marketingverantwortliche nach wie vor regelmäßig unterschätzen, dann ist es Datenmodellierung und zwar in ihrer unspektakulärsten, aber folgenreichsten Form.

Marketer müssen heute zunehmend verstehen, wie Kund*innen über verschiedene Datenquellen hinweg eindeutig identifiziert werden, wie widersprüchliche Informationen zusammengeführt werden, wie Einwilligungen systemübergreifend berücksichtigt werden und wie daraus ein konsistentes, ganzheitliches Kundenprofil entsteht.

Genau hier richten vereinfachte Annahmen echten Schaden an. Die häufigste davon ist, Identitäten bspw. nur über die E-Mail-Adresse abzugleichen. Das klingt zunächst sauber und sinnvoll bis man sich daran erinnert, dass dieselbe Person in einem System ihre geschäftliche E-Mail-Adresse und in einem anderen ihre private verwendet. Eine reine Exact-Match-Logik erkennt diese beiden Datensätze dann als zwei unterschiedliche Personen, zerlegt Zielgruppen, fragmentiert Profile und führt dazu, dass Nachrichten zum falschen Zeitpunkt oder widersprüchlich ausgespielt werden.

Der Fehler kann aber auch in die entgegengesetzte Richtung gehen, ein Punkt, den Teams häufig übersehen: Gemeinsame Postfächer, Unternehmenskonten und die unverwüstliche info@-Adresse können genauso leicht mehrere unterschiedliche Personen zu einem überladenen Profil verschmelzen. Die Folge: Eine sorgfältig personalisierte Nachricht erreicht am Ende den falschen Menschen.

Was wie eine kleine, technisch nachvollziehbare Abkürzung wirkt, wird erstaunlich schnell zu einem größeren Problem. Das hat nichts mit einem bestimmten Anbieter oder einer bestimmten Plattform zu tun. Es ist schlicht die Folge davon, dass die Logik hinter der Identitätsauflösung schwächer ist als die Anwendungsfälle, die darauf aufbauen.

Warum jedes Marketing Team Datenkompetenz braucht

Eine der zukunftssichersten Fähigkeiten im Marketing hat überraschend wenig mit Content, Kanälen oder Kampagnen zu tun. Es geht vielmehr um die Fähigkeit, mit Datenspezialist*innen an einem Tisch zu sitzen, die richtigen Fragen zu stellen und die Antworten in Entscheidungen zu übersetzen, mit denen Kund*innen oder Vorstände tatsächlich arbeiten können.

Die Fragen, die es Wert sind, gestellt zu werden sind:

Marketingverantwortliche müssen keine Vollzeit-Datenarchitekt*innen werden: Wahrscheinlich wären die meisten darin auch nicht besonders gut. Was aber gebraucht wird, ist ein grundlegendes Verständnis dafür, dass eine fehlerhafte Identitätslogik zu schlechten Marketingergebnissen führt und zunehmend auch zu schlechten KI-Ergebnissen, die darauf aufbauen.

Genau an diesem Punkt wird die Diskussion auch unabhängig von bestimmten Plattformen oder Anbietern. Denn die Grundregel gilt überall: Wenn das Kundenmodell schwach ist, wird auch die darauf aufbauende Intelligenzschicht schwach sein. Selbst der technisch ausgefeilteste Prompt kann kein fehlerhaftes Profil reparieren.

Nicht Kampagnen, sondern Entscheidungen werden zur neuen Arbeitseinheit

Der nächste Wandel ist weniger technischer als vielmehr organisatorischer und vermutlich genau der, mit dem sich viele Teams am schwersten tun werden.

Über Jahre hinweg agierte Marketing eher als halbeigenständige Funktion, statt als vollständig integrierter Unternehmensbereich. Es war nie komplett isoliert: Die meisten Teams übergaben Leads an den Vertrieb und leiteten Beschwerden an den Kundenservice weiter. Dennoch arbeitete Marketing mit einem eigenen Technologie-Stack, verfolgte eigene KPIs und pflegte häufig eine eigene, leicht abweichende Version des Kundenbilds. Die Beziehung zu Vertrieb und Service war freundlich, aber oft nur lose gekoppelt. Diese Struktur war nie ideal, aber in der Branche so weit verbreitet, dass sie sich wie der normale Zustand von Marketing anfühlte.

Im Zeitalter von KI wirkt dieses Modell jedoch überholt. Sobald Marketingsysteme mit denselben Kundendaten arbeiten wie Vertrieb und Service, bleibt eine unkoordinierte Entscheidung nicht länger ein internes Ärgernis. Sie wird zu einem sichtbaren Problem über Abteilungsgrenzen hinweg. Genau deshalb entwickelt sich die orchestrierte Entscheidung zunehmend zur eigentlichen Arbeitseinheit, die Wert schafft.

Das klingt zunächst abstrakt, bis man es konkret macht. Ein Beispiel aus dem Alltag: Marketing verschickt eine Reaktivierungskampagne mit einem Rabattangebot von 20 %, während zwei Etagen tiefer der Vertrieb versucht, denselben Kundenvertrag zum vollen Preis zu verlängern. Derselbe Kunde, dasselbe Unternehmen, derselbe Zeitraum von sieben Tagen – zwei Teams arbeiten fröhlich gegeneinander und ein Rabattcode untergräbt aktiv eine laufende Verhandlung.

Wird derselbe Reaktivierungs-Trigger anschließend einem eigenständig arbeitenden KI-System überlassen, wartet der Konflikt nicht mehr darauf, dass ein unaufmerksamer Mensch ihn verursacht. Er entsteht in dem Moment, in dem die Daten signalisieren, dass ein Kunde inaktiv geworden ist, mit einer Geschwindigkeit und einem Volumen, das kein manueller Prozess erreichen könnte.

Genau dadurch wird aus einer gelegentlichen peinlichen Situation ein strukturelles Problem. Die Lösung ist dabei keine cleverere Personalisierung und auch keine KI-generierte Begrüßungsnachricht mit etwas mehr Glanz. Die Lösung heißt: Orchestrierung.

Das neue Jobprofil von Marketingverantwortlichen

Hier verändern sich Marketingrollen derzeit am deutlichsten. Die Aufgabe besteht immer weniger darin, Inhalte und Kampagnen über verschiedene Kanäle auszuspielen. Stattdessen geht es zunehmend darum, zu gestalten, wie Entscheidungen organisationsübergreifend getroffen werden: Wann sollte Marketing aktiv werden? Wann ist es sinnvoll, an den Vertrieb zu übergeben? Wann sollte eine offene Serviceanfrage die Kundenansprache vollständig stoppen? Wann benötigt ein Workflow eine menschliche Freigabe? Und wann kann eine KI eigenständig eine Handlungsempfehlung aussprechen oder sogar umsetzen?

Erfolgreiches Marketing erfordert daher immer stärker die Fähigkeit, Entscheidungsprozesse über Abteilungsgrenzen hinweg zu orchestrieren. Die Gestaltung solcher bereichsübergreifenden Entscheidungslogiken entwickelt sich von einem Buzzword zu einer langfristig entscheidenden Kernkompetenz.

Vom Operator zum Decision Architect

Wenn man den gesamten Wandel in einem Satz zusammenfassen möchte, könnte man sagen: Marketingverantwortliche entwickeln sich von Plattform-Bediener*innen zu Architekt*innen von Entscheidungen.

Der frühere Vorteil lag darin, die Maschine bedienen zu können: Wo klickt man? Welche Sequenz wird ausgelöst? Wie wird die Plattform so optimiert, dass sie die gewünschten Ergebnisse liefert?

Der neue Vorteil liegt darin, zu verstehen, wie sich die Maschine überhaupt verhalten sollte. Und das ist eine deutlich schwierigere Frage.

Umsetzungskompetenzen bleiben wertvoll und Plattformwissen wird weiterhin gebraucht. Aber der operative Teil des Berufs wird zunehmend automatisiert, konsequent und ohne Sentimentalität. Der strategische Teil, also die Richtung vorzugeben und Entscheidungen zu gestalten, wird dagegen immer stärker zum eigentlichen Kern der Arbeit.

Das ist eine gute Nachricht für alle Marketer*innen, die bereit sind, sich weiterzuentwickeln: Urteilsvermögen lässt sich deutlich schwerer standardisieren und ersetzen als reine Ausführung.

Die menschlichen Fähigkeiten, die den Unterschied machen

Es gibt die verlockende, aber falsche Annahme, dass mit besser werdender KI der menschliche Beitrag irgendwann kaum noch eine Rolle spielt. Tatsächlich passiert eher das Gegenteil: Je mehr mechanische Arbeit an Systeme übergeben wird, desto stärker konzentriert sich der verbleibende Wert auf die menschlichen Fähigkeiten rund um diese Systeme.

Wer seine Karriere auch in fünf Jahren relevant halten möchte, sollte in diese Fähigkeiten investieren:

Wer diesen Wandel aktiv gestaltet, statt ihn nur zu überstehen, wird künftig die Richtung bestimmen, statt ihr hinterherzulaufen.

Geschmack, Ethik, Vertrauen, Stakeholder-Urteilsvermögen und das Verständnis für organisatorische Zusammenhänge bleiben dabei bemerkenswert widerstandsfähig gegenüber Automatisierung. Diese Widerstandsfähigkeit ist jedoch kein Trostpreis für Menschen – sie ist die wertvollste Arbeit überhaupt und genau der Teil des Berufs, in dem es sich lohnt, bewusst herausragend zu werden.

Was auch 2026 noch zählt

Die gute Nachricht: Die wertvollsten, zukunftsfähigen Marketingfähigkeiten sind weder eng spezialisiert noch fragil. Sie funktionieren erstaunlich gut über verschiedene Anbieter, Plattformen und Rollen hinweg. Herausragen werden künftig jene Marketingverantwortlichen, die das gesamte System verbinden können, statt nur einen einzelnen Bereich zu optimieren.

Zukunftssichere Marketer*innen verstehen Kundenidentitäten und die Zusammenhänge hinter den Daten, schaffen mit Grounding und Governance die Voraussetzungen für vertrauenswürdige KI und denken über einzelne Kampagnen hinaus, um die dahinterliegenden Geschäftsentscheidungen aktiv mitzugestalten.

Die menschliche Ebene verschwindet dabei nicht, während die Modelle immer besser werden – im Gegenteil, sie rückt stärker ins Zentrum der Arbeit. Denn sobald alle Zugang zu denselben Modellen haben, entsteht der Wettbewerbsvorteil nicht mehr durch das Modell selbst.

Der Unterschied entsteht durch:

Das Ganze sollte nicht als persönliches Lernprogramm missverstanden werden. Erfolgreich werden die Organisationen sein, die sich gesamtheitlich und konsequent auf diese neuen Gegebenheiten einstellen, statt agentische KI einfach nur auf bestehende Strukturen aufzusetzen. Dazu gehört, Teams künftig entlang gemeinsamer Kundendaten statt entlang einzelner Kanäle zu organisieren, Governance als klar verankerte Verantwortung zu etablieren und Erfolg nicht mehr an isolierten Kampagnenkennzahlen zu messen, sondern an koordinierten Geschäftsentscheidungen über Abteilungsgrenzen hinweg.

Marketingorganisationen, die weiterhin primär in Kanälen und Kampagnenplänen denken, werden es schwer haben, das volle Potenzial autonomer Systeme auszuschöpfen – unabhängig davon, wie talentiert ihre Mitarbeitenden sind. Denn die eigentliche Herausforderung war selten der Mangel an Skills, sondern vielmehr die Strukturen und Prozesse, in denen diese Fähigkeiten zum Einsatz kommen.

Wenn du also überlegst, in welche Kompetenzen du als nächstes investieren solltest, ist die entscheidende Frage nicht, welches Tool du lernen möchtest. Sondern: Welchen Teil der Wertschöpfung willst du künftig verantworten?

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