Was Future Marketing Leaders über KI wirklich anders machen

Wie eine Future Marketing Leaderin KI im Marketing denkt – und was Sie daraus machen können

Die meisten Unternehmen setzen 2025 zwar irgendwo KI im Marketing ein – aber oft bleibt es bei Tools, Automatisierung und ein bisschen Textgenerierung. Der strategische Unterschied entsteht woanders: bei den Menschen, die KI, Inhalte und Wirkung konsequent zusammendenken.

Eine von ihnen ist Katrin Kolossa, Gründerin und Geschäftsführerin der Berliner Kommunikationsagentur Sapera Studios und frisch ausgezeichnete Future Marketing Leader 2025. Ihr Werdegang – von der Journalistin über Strategierollen bis zur Agenturchefin mit Fokus auf Nachhaltigkeit, Energie und gesellschaftlichen Wandel – zeigt ziemlich klar, wie moderne Kommunikation funktionieren kann: faktenbasiert, kreativ und mit klarer Haltung. Genau diese Kombination ist der perfekte Nährboden für sinnvollen KI-Einsatz.

In diesem Beitrag aus der Reihe „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ schauen wir uns an, was Sie von Kolossas Ansatz lernen können – und wie Sie daraus ganz konkrete KI-Strategien für Marketing und Vertrieb in Deutschland ableiten.

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1. Haltung statt Hype: Warum KI eine Kommunikationsstrategie braucht

Wer KI nur als Tool sieht, optimiert Prozesse. Wer KI als Teil einer Kommunikationsstrategie denkt, verbessert Geschäftsergebnisse.

Katrin Kolossa beschreibt Kommunikation als „Gestaltungsinstrument: faktenbasiert, verantwortungsvoll und kreativ“. Genau diese drei Begriffe sind ein guter Prüfstein für jede KI-Initiative im Marketing:

• Faktenbasiert: Daten, Research, saubere Modelle
• Verantwortungsvoll: Transparenz, Ethik, Nachhaltigkeit, gesellschaftliche Wirkung
• Kreativ: Relevante, überraschende Lösungen für echte Probleme

Übertragen auf KI im Marketing heißt das:

• Ein Chatbot ohne klares Wording-Framework ist kein Fortschritt.
• Eine Personalisierungs-Engine ohne klare Werte kann Ihre Marke beschädigen.
• Content-Automatisierung ohne Strategie produziert nur noch mehr Rauschen.

So nutzen Sie diesen Ansatz praktisch:

1. Definieren Sie einen KI-Kompass für Ihre Marke
   Beantworten Sie schriftlich drei Fragen:

   • Auf welcher Datenbasis dürfen wir KI im Marketing trainieren? (Datenqualität & Datenschutz)
   • Wo ziehen wir ethische Grenzen? (z.B. Deepfakes, Dark Patterns, Greenwashing)
   • Wie muss kommunizierter Output sich anfühlen, damit er klar „unsere Marke“ ist?

2. Verknüpfen Sie KI-Projekte mit klaren Wirkungszielen
   Statt „Wir testen mal KI für Social Media“ eher:

   • „Wir reduzieren manuelle Reportingerstellung um 60 %“ oder
   • „Wir steigern qualifizierte B2B-Leads um 30 % durch KI-gestützte Lead-Scoring-Modelle“.

3. Verankern Sie Haltung als KPI
   Ergänzen Sie klassische KPIs (CTR, MQLs, Umsatz) um qualitative Indikatoren:

   • Stimmt der KI-getriebene Content mit unserem Purpose überein?
   • Verstärkt er Vertrauen bei kritischen Themen (z.B. Energie, Nachhaltigkeit, Gesundheit)?

Das ist genau der Punkt, an dem sich „Spielerei mit KI“ und strategisches Marketing mit KI trennen.

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2. Von Journalistik zu KI-Content: Warum starke Inhalte wichtiger sind denn je

Kolossa kommt aus dem Journalismus – Spiegel, Deutsche Welle, CNN. Sie weiß, wie man Themen setzt, statt nur Trends hinterherzulaufen. Diese Fähigkeit wird im KI-Zeitalter zum unfairen Vorteil.

Denn KI kann Texte schreiben – aber keine Relevanz erfinden.

Was menschliche Profi-Redaktionen ausmacht, ist:

• Themenradar: Welche Themen werden groß – bevor sie im Mainstream landen?
• Einordnung: Was bedeutet ein komplexes Thema für bestimmte Zielgruppen in Deutschland konkret?
• Glaubwürdigkeit: Quellen, Fakten, Balance, klare Meinung.

So übertragen Sie diesen Content-Ansatz auf KI:

1. Themenarchitektur zuerst, Tools danach
   Entwickeln Sie eine klare Content-Strategie:

   • Welche Themencluster zahlen direkt auf Umsatz oder Leadgenerierung ein?
   • Welche Suchintentionen dominieren im deutschsprachigen Raum? (How-to, Vergleich, Einschätzung, Risiko?)
   • Wo braucht es besonders viel Kontext – z.B. bei Regulierung, Energiewende, ESG, KI im Unternehmen?

   Erst danach entscheiden Sie:

   • Wo hilft KI bei Research und Clustern?
   • Wo unterstützt KI beim Erstellen erster Entwürfe?
   • Wo ist menschliche redaktionelle Führung Pflicht?

2. KI als Research- und Strukturassistent einsetzen
   Nutzen Sie KI, um:

   • Themenkarten, Keyword-Cluster und Fragen Ihrer Zielgruppe zu generieren
   • Rohstrukturen für Whitepaper, Landingpages oder Dossiers anzulegen
   • aus langen Studien Kurzfassungen für Sales, PR und Social Media zu machen

3. Redaktion bleibt in der Verantwortung
   Ein „Kolossa-kompatibler“ Ansatz bedeutet:

   • Alle KI-Texte gehen durch menschliches Editing.
   • Fakten, Zitate und Zahlen werden gegengeprüft.
   • Tonalität, Haltung und Storytelling werden bewusst geschärft.

Gerade im deutschen Markt, der stark reguliert ist und in dem Vertrauen ein zentraler Wert ist, ist dieser Dreiklang entscheidend: KI + Redaktion + Strategie.

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3. Wärmewende, Klimakommunikation und KI: Komplexe Themen verständlich machen

Sapera Studios wächst stark in einem Bereich, den viele Unternehmen als „schwierig“ empfinden: Wärmewende- und Klimakommunikation. Also Themen, bei denen es um politische Rahmenbedingungen, komplexe Technologien, hohe Investitionsentscheidungen und starke Emotionen geht.

Genau hier zeigt sich, wie KI im Marketing für Orientierung sorgen kann – wenn sie klug eingesetzt wird.

Drei konkrete Einsatzfelder für KI bei komplexen Themen

1. KI-gestützte Zielgruppen- und Stimmungsanalyse
   Durch die Auswertung von:

   • Social-Media-Diskussionen
   • Presseberichten
   • Kommentaren in Fachforen
   • Suchtrends

   können moderne Sprachmodelle erkennen:

   • Welche Begriffe verunsichern? (z.B. „Heizungsverbot“)
   • Welche Fragen werden wieder und wieder gestellt?
   • Welche Narrative setzen sich durch – faktenbasiert oder populistisch?

   Marketing- und Kommunikationsteams können darauf präzise Content-Formate entwickeln, die erklären statt vernebeln.

1. Personalisierte Erklärformate für verschiedene Segmente
   Ein Stadtwerke-Kunde mit Einfamilienhaus in Brandenburg braucht andere Informationen als die Hausverwaltung einer Berliner Altbau-Genossenschaft.

   KI kann helfen:

   • Inhalte automatisch an unterschiedliche Wissensstände anzupassen
   • regionale Besonderheiten (Förderungen, politische Debatten) zu berücksichtigen
   • Visualisierungen anzupassen (z.B. Infografik vs. Deep-Dive-Whitepaper)

2. Predictive Analytics für Kampagnenplanung
   Bei Themen wie Wärmepumpen, Fernwärmeanschluss oder Sanierungspflicht ist Timing entscheidend.

   Durch die Verbindung von:

   • Markt- und Wetterdaten
   • Förderkulissen und Gesetzesänderungen
   • historischem Kampagnen-Response

   können KI-Modelle Prognosen liefern:

   • Wann steigen Suchanfragen und Beratungsanfragen typischerweise an?
   • Welche Botschaften wirken vor, während und nach politischen Entscheidungen?
   • Wo sollte Vertrieb zuerst aktiv werden, um Kapazitäten effizient zu nutzen?

Dieser Ansatz passt perfekt zu Kolossas Satz, „dass Kommunikation Orientierung in komplexen Zeiten schaffen kann, wenn sie inhaltlich stark gedacht ist“. KI ist dabei kein Selbstzweck – sie ist das Werkzeug, das aus unübersichtlichen Datenlagen klare Prioritäten macht.

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4. Agenturführung im KI-Zeitalter: Was moderne Marketing Leader anders machen

Kolossa hat Sapera Studios mitten in der Corona-Zeit 2021 strategisch neu ausgerichtet – organisch wachsend, unabhängig, mit klarer Haltung. Genau diese Art von Führung braucht es, wenn KI Marketing und Agenturen gerade kräftig durchschüttelt.

Was können Marketing- und Vertriebsverantwortliche in Unternehmen und Agenturen daraus ableiten?

a) „Langsam, gesund, unabhängig“ – auch für KI-Rollouts

Viele Firmen versuchen, KI im Hauruck-Verfahren einzuführen. Besser funktioniert der Ansatz:

• Pilotieren statt „Big Bang“
• Use Cases priorisieren, die klaren Mehrwert haben (z.B. Leadqualifizierung, Angebotskonfiguratoren, Reporting)
• Wissen im Team aufbauen, statt alles an externe Anbieter auszulagern

b) Haltung als Geschäftsmodell – auch bei KI

Kolossa sagt: „Haltung kann ein Geschäftsmodell sein.“ Übertragen auf KI im Marketing bedeutet das:

• Klar dokumentierte KI-Guidelines schaffen Vertrauen bei Kund:innen.
• Transparenter Umgang mit KI-Einsatz wird zu einem Verkaufsargument, nicht zu einem Risiko.
• Marken, die verantwortungsvoll mit Daten und Automatisierung umgehen, werden eher langjährige Partnerschaften gewinnen.

c) People first: Teams für KI fit machen

Future Marketing Leaders wissen: Technologie ist wichtig, aber ohne Team kein ROI.

Praktische Schritte:

• KI-Weiterbildungen für bestehende Mitarbeitende statt primär externe „KI-Expert:innen“ einkaufen
• Rollen klar definieren: Wer kuratiert Daten? Wer verantwortet Modelle? Wer trägt die Kommunikationshoheit?
• Arbeitsmodelle anpassen: KI übernimt Routine, Menschen konzentrieren sich auf Strategie, Kreation, Kundendialog.

So entsteht das, was viele Unternehmen zwar in Folien schreiben, aber selten leben: eine KI-gestützte, aber menschlich geführte Marketingorganisation.

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5. Praxisfahrplan: Wie Sie KI, Content und Purpose in 90 Tagen zusammendenken

Damit aus Inspiration Umsetzung wird, hier ein kompakter Fahrplan, angelehnt an das, was Kolossas Ansatz stark macht.

Phase 1 (0–30 Tage): Inventur & Haltung

• Bestandsaufnahme: Wo setzen Sie heute schon KI ein? (CRM, Marketing Automation, Analytics, Content?)
• Risiko-Check: Wo fehlt Governance? (z.B. Datenschutz, Markensprache, Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen)
• Purpose-Check: Welche Themen will Ihre Organisation inhaltlich prägen? (z.B. Nachhaltigkeit, Innovation, Mittelstand, Fachkräftesicherung)

Ergebnis: Ein einseitiger KI-Kommunikationskompass, der Haltung, „No-Gos“ und Chancen definiert.

Phase 2 (30–60 Tage): Zwei bis drei scharfe Use Cases

Wählen Sie 2–3 Bereiche, in denen KI Ihren Marketing-ROI messbar erhöht:

• KI-gestützte Keyword- und Themenrecherche für ein neues Content-Cluster
• KI-basierte Lead-Scoring-Modelle im B2B-Vertrieb
• Automatisiertes Reporting für Kampagnenperformance

Definieren Sie für jeden Use Case:

• Ziel-KPI (z.B. -40 % Zeitaufwand, +25 % MQLs, -20 % Cost per Lead)
• Verantwortliche Person
• Datenbasis
• Risikoabsicherung (Datenschutz, Compliance, Tonalität)

Phase 3 (60–90 Tage): Skalieren und Geschichten erzählen

• Erfolge messen und mit realen Zahlen kommunizieren
• Learnings in Guidelines, Playbooks und interne Trainings gießen
• Aus erfolgreichen Projekten Case Stories entwickeln – wie Sapera Studios es mit Kund:innen aus Energie, Nachhaltigkeit und Tech macht

So entsteht Schritt für Schritt eine Organisation, die KI nicht „auch irgendwie nutzt“, sondern strategisch verankert – genau das, was Future Marketing Leaders wie Katrin Kolossa auszeichnet.

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Fazit: KI im Marketing braucht Menschen mit Haltung

Der spannendste Punkt an Katrin Kolossas Weg ist nicht, welche Tools sie nutzt, sondern wie konsequent sie Inhalte, Wirkung und Verantwortung zusammen denkt. Genau dort gehört KI 2025 hin: nicht in die IT-Ecke, sondern ins Herz von Marketing- und Vertriebsstrategien.

Wer in Deutschland seinen Marketing-ROI mit KI steigern will, sollte sich an diesem Prinzip orientieren:

Erst Strategie, Haltung und Inhalte klären – dann KI einsetzen, um diese besser, schneller und genauer in die Welt zu bringen.

Wenn Sie den nächsten Schritt gehen wollen, nutzen Sie diesen Beitrag als Startpunkt für Ihren eigenen Leitfaden: Wo können Sie KI-gestützte Kundenanalyse, Content-Automatisierung und Predictive Analytics so einsetzen, dass Ihre Marke sichtbarer wird – und gleichzeitig glaubwürdig bleibt?

Die Unternehmen, die das in den nächsten 12 Monaten sauber hinbekommen, werden die Future Marketing Leaders 2026 stellen.