Mit KI entsteht in Tagen, was früher Monate brauchte. Das ist die gute Nachricht. Die unbequeme: Wenn alle dieselben Werkzeuge nutzen, werden die Ergebnisse einander ähnlicher. Was dann noch unterscheidet, lässt sich nicht generieren.
1. Die Hürde ist weg
Vor drei Jahren brauchte ein mittelständisches Unternehmen für eine neue Website eine Agentur, für eine Kampagne ein Team und für einen Prototyp eine Entwicklungsabteilung. Heute reicht ein Nachmittag und ein Abo. Texte, Bilder, Varianten, Code, ganze Landingpages: Die Produktionskosten für digitale Umsetzung sind in kurzer Zeit eingebrochen.
Die Zahlen aus Deutschland zeigen, wie schnell das geht. Laut Bitkom nutzt inzwischen jedes dritte Unternehmen ab 20 Beschäftigten Künstliche Intelligenz, ein Jahr zuvor war es jedes fünfte. Eingesetzt wird sie dort, wo es nach außen geht: bei den KI-Nutzern vor allem im Kundenkontakt und in Marketing und Kommunikation. In einer Bitkom-Befragung unter Marketingverantwortlichen sagt jedes zweite Unternehmen, generative KI übernehme bereits einen wesentlichen Teil der kreativen Marketingarbeit. Mehr als acht von zehn erwarten, dass KI bis 2027 der größte Einflussfaktor im Marketing ist.
Das ist keine Prognose mehr. Das ist der Zustand.
2. Mehr Output, ähnlicher Output
Was passiert, wenn alle plötzlich produzieren können? Zuerst: mehr. Ahrefs hat im April 2025 900.000 neu erstellte Webseiten untersucht, eine pro Domain. Ergebnis: Knapp drei Viertel enthielten KI-generierte Inhalte. Rein menschlich geschrieben war noch ein Viertel. Rein maschinell nur ein kleiner Rest, der große Block dazwischen ist Mischarbeit: Mensch gibt vor, Maschine füllt aus.
Und dann: ähnlicher. Das ist der Teil, den die meisten Diskussionen über KI im Marketing überspringen. Zwei Studien aus 2024 haben ihn gemessen.
Anil Doshi (UCL) und Oliver Hauser (University of Exeter) ließen 300 Menschen kurze Geschichten schreiben. Ein Teil bekam eine Ideenvorlage von einem Sprachmodell, ein Teil bekam fünf, der Rest keine. 600 unabhängige Leser bewerteten die Texte. Wer eine KI-Idee bekam, schrieb Geschichten, die als rund acht Prozent neuartiger und neun Prozent nützlicher bewertet wurden. Am stärksten profitierten die weniger kreativen Autoren, deren Texte in einzelnen Dimensionen um bis zu 27 Prozent besser abschnitten. So weit die gute Nachricht.
Die zweite Messung drehte den Blick vom Einzelnen auf die Gruppe. Die Geschichten der KI-unterstützten Autoren waren einander um gut zehn Prozent ähnlicher als die Geschichten der Gruppe ohne KI. Die Autoren nennen das ein soziales Dilemma: Jeder Einzelne hat einen Anreiz, KI zu nutzen, weil sein Ergebnis besser wird. Alle zusammen produzieren dadurch ein schmaleres Spektrum.
Ein zweites Team, Barrett Anderson, Jash Shah und Max Kreminski von der Santa Clara University, kam im selben Jahr mit einer anderen Methode zum selben Befund. In ihrer Vergleichsstudie produzierten Teilnehmende mit ChatGPT mehr und detailliertere Ideen als mit einem alternativen Kreativwerkzeug. Aber die Ideen unterschiedlicher Nutzer waren einander semantisch weniger unterscheidbar. Und die Teilnehmenden fühlten sich für ihre Ideen weniger verantwortlich.
Zusammengefasst: KI hebt den Durchschnitt und senkt die Streuung. Für den einzelnen Text ist das ein Gewinn. Für einen Markt, in dem Sie aus zwanzig Anbietern herausstechen müssen, ist es ein Problem.
3. Was sich nicht generieren lässt
Hier lohnt ein nüchterner Blick auf das, was Sprachmodelle tun. Sie erzeugen das Wahrscheinlichste. Das ist ihre Stärke, wenn man eine solide Produktbeschreibung braucht. Es ist ihre Grenze, wenn man eine Marke braucht. Das Wahrscheinlichste ist per Definition das, was alle anderen auch bekommen.
Was unterscheidet, sitzt woanders:
- Der eine Produktzug, den nur Sie haben. Die Toleranz, die Ihr Wettbewerber nicht hält. Die Lieferzeit, die er nicht schafft. Das Detail, über das Ihre Kunden seit Jahren reden, das aber in keinem Ihrer Prospekte steht.
- Die Haltung, mit der Sie Kunden begegnen. Wen Sie ablehnen. Was Sie nicht versprechen. Wie Sie mit einem Fehler umgehen. Das lässt sich nicht prompten, das muss man entscheiden.
- Die Wiedererkennung. Eine Marke, die man erkennt, bevor man das Logo sieht: an der Sprache, am Rhythmus, an der Art, wie sie Dinge weglässt.
Nichts davon ist Technologie. Alles davon ist Charakter. Und Charakter lässt sich mit KI schneller ausspielen, aber nicht erzeugen.
4. Was das für den Mittelstand heißt
Der B2B-Mittelstand trifft diese Entwicklung an einer empfindlichen Stelle. Viele Anbieter haben ähnliche Portfolios, ähnliche Zertifikate, ähnliche Referenzen. Die Website war bisher oft der Ort, an dem man sich wenigstens optisch unterschied. Wenn jetzt alle in KI-Geschwindigkeit bauen, fällt dieser Unterschied weg.
Wie groß das Problem schon ist, zeigt eine Befragung von Wynter unter 100 Marketingverantwortlichen aus B2B-Softwareunternehmen mit mehr als 50 Millionen Dollar Umsatz. Nur sechs Prozent halten ihre eigene Marke für klar unterscheidbar. 86 Prozent sagen „einigermaßen” oder „ein wenig”. Ein Marketingleiter bringt den Grund auf den Punkt: Alle nutzen inzwischen dieselben KI-Werkzeuge für ihre Texte, also klingen alle, als täten sie dasselbe.
Das ist eine Software-Branche und eine kleine Stichprobe, keine Mittelstandsstudie. Aber der Mechanismus ist derselbe, und im Maschinenbau, in der Zulieferindustrie oder bei erklärungsbedürftigen Dienstleistungen gilt er umso mehr: Je ähnlicher die Leistung, desto größer das Gewicht dessen, was drumherum steht.
Zwei Schlüsse folgen daraus.
Erstens: KI-Umsetzung ist Pflicht, nicht Differenzierung. Wer heute nicht in KI-Geschwindigkeit produziert, wird zu teuer und zu langsam. Aber niemand gewinnt einen Auftrag, weil er KI benutzt. Alle benutzen sie.
Zweitens: Branding ist jetzt die Kür, die entscheidet. Nicht als Logo und Farbwelt, sondern als Antwort auf die Frage, warum ein Kunde Sie wählt, wenn fünf andere dasselbe können. Diese Antwort muss vor der Produktion stehen. Sonst produziert die KI schnell und sauber das, was alle produzieren.
5. Beide Landschaften kennen
Wir sehen in Projekten regelmäßig zwei Lager. Das eine baut Agenten, Automatisierungen und KI-gestützte Content-Systeme, und wundert sich, warum die Anfragen nicht steigen. Das andere pflegt eine Marke mit Haltung, und produziert sie mit einem Tempo von vorgestern.
Beides allein reicht nicht mehr. Die Umsetzung muss KI-schnell sein, sonst ist sie zu teuer. Und sie muss Charakter tragen, sonst ist sie unsichtbar. Das ist keine Entweder-oder-Frage zwischen Technologie und Marke. Es ist die Frage, ob jemand beides zusammen denkt.
Die Forschung liefert dafür eine klare Anleitung: Nutzen Sie KI für das, was sie gut kann, nämlich Durchschnitt heben und Varianten liefern. Und investieren Sie die gewonnene Zeit in das, was sie nicht kann: entscheiden, wofür Sie stehen.
Bauen kann heute jeder. Charakter nicht.
Quellen
- Bitkom (Presseinformation, 15.09.2025): „Durchbruch bei Künstlicher Intelligenz”. Repräsentative Befragung von 604 Unternehmen ab 20 Beschäftigten. https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Durchbruch-Kuenstliche-Intelligenz
- Bitkom (Presseinformation, 12.02.2026): „Marketingtrends: Unternehmen sehen KI an der Spitze”. Online-Befragung von 180 Unternehmen aus dem Bitkom-Netzwerk, nicht repräsentativ. https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Marketingtrends-Unternehmen-sehen-KI-an-Spitze
- Ahrefs (Ryan Law, 19.05.2025): „What Percentage of New Content Is AI-Generated?”. Analyse von 900.000 neuen Webseiten, April 2025. https://ahrefs.com/blog/what-percentage-of-new-content-is-ai-generated
- Doshi, A. R. & Hauser, O. P. (2024): „Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content”. Science Advances, Vol. 10, Nr. 28. https://doi.org/10.1126/sciadv.adn5290 — Zahlen zitiert nach der Pressemeldung der University of Exeter: https://news.exeter.ac.uk/?p=13749
- Anderson, B. R., Shah, J. H. & Kreminski, M. (2024): „Homogenization Effects of Large Language Models on Human Creative Ideation”. Proceedings of the 16th Conference on Creativity & Cognition, S. 413–425. https://scholarcommons.scu.edu/cseng/87/
- Wynter (2025): „B2B SaaS Brand Marketing Survey”. Befragung von 100 Marketingverantwortlichen aus B2B-SaaS-Unternehmen mit über 50 Mio. USD Umsatz. https://wynter.com/post/b2b-saas-branding-2025-survey