KI-Content ist oft generisch. Julia Rosadas Ansatz zeigt, wie Marken mit markenspezifischer KI Content schneller produzieren – und messbar besser performen.
Warum die Zukunft des Marketings von KI‑Content abhängt
Deutsche Marketingabteilungen investieren 2025 so viel Geld in Künstliche Intelligenz wie nie zuvor – aber ein Thema bleibt erstaunlich schwach umgesetzt: markenspezifischer KI‑Content, der nachweisbar performt.
Die meisten Teams probieren Text- oder Bildgeneratoren aus, freuen sich über Tempo‑Gewinne – und merken dann: Der Output wirkt austauschbar, generisch, „wie leere Hüllen“. Genau an diesem Punkt setzt Julia Rosada an, Gründerin des Start-ups Kalydo und frisch promoviert an der Uni Hamburg zur transformativen Kraft von KI im Marketing.
In dieser Folge unserer Reihe „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ schauen wir uns an, was Rosadas Ansatz so spannend macht – und wie Sie ähnliche Prinzipien heute schon in Ihrem Unternehmen nutzen können, um Content-Automatisierung, Markenidentität und Performance unter einen Hut zu bringen.
Von der BI-Praktikantin zur KI-GrĂĽnderin: Was Marketer daraus lernen sollten
Der Kern von Julia Rosadas Geschichte ist schnell erzählt: Ein eigentlich „ungewolltes“ Praktikum im Bereich Business Intelligence bei der Otto Group macht sie zur Daten-Enthusiastin. Aus dem Plan „klassisches Marketing“ wird ein Karriereweg, der über eine Promotion zur Start‑up‑Gründung im KI‑Marketing führt.
Die Lektion fĂĽr Marketing- und Vertriebsverantwortliche ist klar: Wer Datenthemen ausweicht, verliert kĂĽnftig den Anschluss.
Drei Prinzipien aus Rosadas Weg, die Führungskräfte übernehmen sollten
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Neugier vor Komfortzone
Rosada wollte ins Marketingpraktikum, landete aber im BI‑Team. Statt abzusagen, nahm sie die Herausforderung an – und entdeckte Data‑Driven Business Models als ihre eigentliche Leidenschaft.„Big Data zu analysieren, hat meinen gesamten Karriereweg bis hierhin geprägt.“
Für Führungskräfte heißt das:
- Data-Projekte nicht mehr „an die IT“ abschieben
- Talente bewusst in datenlastige Bereiche rotieren lassen
- Karrierepfade schaffen, die Marketing, Daten und KI verknĂĽpfen
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Digital positionieren – bewusst und sichtbar
Rosada hat sich früh entschieden, sich klar als digitale Expertin zu positionieren. Doktorarbeit über KI im Marketing, Gründung eines KI‑Start-ups – das ist kein Zufall, das ist Strategie.Übertragen auf Ihr Team:
- Wer im Marketing Karriere machen will, braucht sichtbare KI‑Kompetenz
- Konferenzen, interne Projekte, LinkedIn-Beiträge: jede Bühne nutzen, um das Thema mitzugestalten
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Wissenschaft und Praxis verzahnen
Kalydo basiert auf forschungsvalidierten Ansätzen. Rosada hat während ihrer Promotion nicht nur theoretisch untersucht, wie KI Marketing auf Unternehmens- und Konsumentenseite verändert – sie baut darauf ein Geschäftsmodell auf.Für deutsche Unternehmen ist das eine Chance:
- Kooperationen mit Hochschulen
- gemeinsame Forschungsprojekte zu KI‑gestützter Kundenanalyse und Content-Performance
- Transferprogramme, in denen Doktorand:innen Lösungen im Unternehmen testen
Das Kernproblem: KI‑Content ist schnell – aber oft seelenlos
Rosada formuliert einen wunden Punkt, den viele Teams kennen: KI ist ein Effizienzbooster, aber der Content wirkt häufig generisch.
Die Symptome sehen in der Praxis ähnlich aus:
- Produkttexte, die „wie ChatGPT“ klingen – überall gleich
- Social-Posts, die glatt, aber völlig austauschbar sind
- Visuals, die „AI‑Stockfoto“ schreien und nichts mit der Marke zu tun haben
Das Problem ist nicht die Technologie, sondern der Ansatz. Wer KI nur als „schnelleren Texter“ versteht, bekommt eben auch nur schnellen Durchschnitt.
Warum generischer KI‑Content Ihre Marke direkt schädigt
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Verwaschene Markenidentität
Jede Marke lebt von Mustererkennung im Kopf des Kunden: Tonalität, Bildsprache, Themen, Haltung. Wenn KI‑Outputs diese Muster ignorieren, lösen sie keine Wiedererkennung aus. -
Schwächere Performance trotz höherem Volumen
Mehr Content bedeutet nicht mehr Wirkung. Wenn alles gleich klingt, sinken:- Klickrate
- Verweildauer
- Conversion Rate
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Steigende KI‑Müdigkeit beim Publikum
Nutzer sind 2025 deutlich sensibler für generischen KI‑Schrott. Medien berichten regelmäßig über KI‑Spam und betrügerischen Traffic. Wer hier in einen Topf geworfen wird, verliert Vertrauen.
Die gute Nachricht: Genau an dieser Stelle setzt ein datengestützter, markenspezifischer KI‑Ansatz an – so wie ihn Kalydo verfolgt.
Der spannende Ansatz: Markenspezifische Muster automatisch erkennen
Rosadas USP klingt simpel, ist aber in der Umsetzung anspruchsvoll: KI so trainieren, dass der Content die individuellen Charakteristika einer Marke authentisch widerspiegelt – und gleichzeitig messbar besser performt.
„Wir entwickeln einen skalierbaren Prozess, der markenspezifische Muster automatisch erkennt und zuverlässig reproduziert.“
Was bedeutet „markenspezifische Muster“ konkret?
In der Praxis sprechen wir ĂĽber vier Ebenen:
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Tonalität und Sprache
- „Du“ oder „Sie“?
- Fachlich-nĂĽchtern oder emotional?
- Kurze Sätze oder komplexere Argumentationen?
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Inhaltliche Schwerpunkte
- Welche Werte werden betont (z.B. Nachhaltigkeit, Innovation, Sicherheit)?
- Welche Kundennutzen stehen im Mittelpunkt?
- Welche Pain Points werden immer wieder adressiert?
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Visuelle Codes (fĂĽr Bild- und Video-KI)
- Farbwelten, Kompositionen, Bildstil
- Typische Motive und Perspektiven
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Performance-Muster
- Welche Kombinationen aus Tonalität, Hook, Format und Kanal sorgen in welcher Zielgruppe für bessere KPIs?
Ein professioneller KI‑Content‑Prozess erkennt diese Muster auf Basis historischer Daten, lernt sie – und wendet sie auf neue Inhalte an.
Wie ein solcher Prozess in 5 Schritten aussehen kann
Auch wenn Kalydo seine Details selbst ausarbeitet, lässt sich aus Rosadas Beschreibung ein allgemeines Vorgehen für Unternehmen ableiten:
- Marken- und Daten-Audit
- Bestehende Content‑Assets (Website, Newsletter, Social, Kampagnen) sammeln
- Performance-Daten je Kanal und Zielgruppe konsolidieren
- Markenleitbild und Tonalitätsguidelines klarziehen
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Mustererkennung mit KI‑gestützter Analyse
- Sprachmodelle und Clustering-Verfahren einsetzen, um wiederkehrende Muster zu identifizieren
- Erfolgreiche vs. schwache Inhalte systematisch vergleichen
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Brand‑Layer über generative KI legen
- Statt „blankem“ KI‑Modell: ein Brand‑Modell, das Tonalität, Wortwahl und Struktur vorgibt
- Prompts standardisieren, die Markenidentität erzwingen, statt dem Modell freie Hand zu lassen
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Testen, messen, optimieren
- KI‑Content als A/B‑Variante gegen bestehenden Content laufen lassen
- Performance nach klaren Zielen messen (CTR, Leads, Pipeline, Umsatzbeitrag)
- Muster nachschärfen: Was performt in welcher Zielgruppe am besten?
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Skalieren in Marketing & Vertrieb
- Rollout in Kampagnen, E‑Mail‑Strecken, Landingpages, Social Media, Sales‑Unterlagen
- Schulungen für Teams: Wie arbeite ich mit dem Brand‑KI‑Layer im Alltag?
Damit wird aus „Wir testen mal ChatGPT“ ein skalierbarer, ROI‑orientierter KI‑Prozess.
Praktische Anwendung: So nutzen Sie KI‑Content im deutschen B2B‑Alltag
Viele Marketing- und Vertriebsleiter fragen sich: Wie sieht das ganz konkret in meinem Alltag aus? Hier ein praxisnahes Szenario, angelehnt an Rosadas Ansatz – zugeschnitten auf ein deutsches B2B‑Unternehmen.
Beispiel: Mittelständischer Maschinenbauer
Ausgangslage
- Starkes Produkt, aber schwache Sichtbarkeit im digitalen Vertrieb
- Sales lebt von Messen und Bestandskunden
- Marketingteam klein, Content-Produktion ein Engpass
KI‑gestützte Lösung mit markenspezifischem Ansatz
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Kundenanalyse & Persona‑Update mit KI
- CRM‑Daten, Angebots‑Historie und Website‑Daten werden analysiert
- KI identifiziert Muster: Welche Branchen, welche Anfragen, welche Inhalte fĂĽhren zu AbschlĂĽssen?
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Brand‑Tonalität definieren
- Bodenständig, präzise, „Ingenieurs‑deutsch“ statt Marketing‑Buzzword
- „Sie“‑Ansprache, klare Zahlen, keine übertriebenen Versprechen
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KI‑Content‑Engine aufsetzen
- Templates für: Produktseiten, Use‑Case‑Stories, LinkedIn‑Posts, E‑Mail‑Sequenzen
- KI‑Modell lernt aus bisherigen Best‑Practice‑Texten des Unternehmens
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Predictive Analytics im Vertrieb nutzen
- Auf Basis vergangener Deals berechnet KI:
- Welche Leads besonders wahrscheinlich kaufen
- Welche Inhalte zu welcher Phase der Customer Journey passen
- Auf Basis vergangener Deals berechnet KI:
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Ergebnis nach 6–12 Monaten (realistische Größenordnung aus Projekterfahrung):
- 30–50 % weniger Zeitaufwand für Content-Erstellung
- 20–40 % höhere Lead‑Conversion auf Landingpages
- SpĂĽrbar einheitlicher Markenauftritt ĂĽber Marketing & Vertrieb hinweg
Genau so verknĂĽpfen Sie Content-Automatisierung, Predictive Analytics und personalisierte Kampagnen zu einem konsistenten, messbaren System.
FĂĽhrung mit KI: Welche Eigenschaften Future Marketing Leaders brauchen
Julias Geschichte erzählt noch etwas anderes: Die Marketingführung der nächsten Jahre sieht anders aus als die von gestern.
Drei Eigenschaften stechen heraus:
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Datenmut statt Datenscheu
Future Marketing Leaders gehen bewusst dorthin, wo es weh tut: in BI‑Teams, in Data‑Labs, in Diskussionen mit IT und Data Science. Sie verstehen nicht jeden Algorithmus im Detail, aber sie können Anforderungen definieren und Ergebnisse bewerten. -
Begeisterung als Disziplinersatz
Rosadas „bester Rat“ lautet:„Begeisterung ist die nachhaltigste Form von Disziplin.“
Wer KI in Marketing & Vertrieb nachhaltig verankern will, braucht genau das: Menschen, die Lust haben, Zukunft aktiv mitzugestalten – nicht nur, weil es auf der Roadmap steht, sondern weil sie persönlich dafür brennen. -
Verantwortungsbewusstsein im Umgang mit KI
Neben allen Effizienzgewinnen dürfen ethische Fragen nicht unter den Tisch fallen:- Wie gehen wir mit Halluzinationen im KI‑Content um?
- Wie sichern wir Transparenz gegenĂĽber Kund:innen?
- Wie vermeiden wir, dass „KI‑Schrott“ unsere Marke beschädigt?
Future Leaders kombinieren Mut zur Innovation mit klaren Leitplanken – für Datenschutz, Qualität und Fairness.
Nächste Schritte: So starten Sie jetzt mit markenspezifischem KI‑Content
Wer KI im Marketing ernst meint, sollte 2026 nicht mehr über Einzeltests sprechen, sondern über integrierte, markenspezifische KI‑Prozesse. Der Weg dahin ist überschaubar – wenn man ihn strukturiert angeht.
Schritt 1: Content- und Dateninventur erstellen
Welche Kanäle, welche Formate, welche Performance‑Daten haben Sie heute? Ohne saubere Basis keine sinnvolle KI‑Optimierung.
Schritt 2: Marken‑DNA für KI übersetzen
Definieren Sie klar: Wie klingt unsere Marke? Welche Worte nutzen wir nie? Welche Werte müssen immer anklingen? Das wird zum Briefing für Ihr KI‑System.
Schritt 3: Pilotprojekt mit klarer Messgröße
Starten Sie klein, aber messbar: z.B.
- Newsletter‑Betreffzeilen
- LinkedIn‑Posts im Corporate Account
- Produktbeschreibungen für einen ausgewählten Bereich
Schritt 4: Marketing & Vertrieb gemeinsam einbinden
Vertriebsteams sind ideale Sparringspartner: Sie spüren direkt, ob Content im Kundengespräch trägt. Holen Sie Sales früh in die KI‑Initiative.
Schritt 5: Kompetenzen im Team aufbauen
Setzen Sie interne „KI‑Paten“ ein, investieren Sie in Schulungen und fördern Sie jene, die wie Julia Rosada Neugier, Freude und Gestaltungswillen mitbringen.
Die Realität ist klar: KI wird Marketing & Vertrieb in Deutschland noch stärker prägen, als wir es heute sehen. Die spannende Frage lautet nicht mehr „ob“, sondern wie bewusst und markenspezifisch Sie diese Technologie einsetzen.
Wer heute anfängt, markenspezifische Muster zu verstehen und KI darauf zu trainieren, baut sich einen Vorsprung auf, den andere so schnell nicht einholen.
Dieser Beitrag ist Teil der Reihe „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ und zeigt am Beispiel von Julia Rosada, wie datengetriebene, KI‑gestützte Content‑Strategien in Deutschland aussehen können – praxisnah, forschungsbasiert und auf Performance ausgelegt.