6 Haupthindernisse, die die Fähigkeit von Marketingteams beeinträchtigen, den vollen Wert generativer KI auszuschöpfen

Über das Potenzial generativer KI in der Marketingbranche wurde in den letzten Monaten bis zum Überdruss geschrieben, und das aus gutem Grund – McKinsey & Company schätzt, dass generative KI das globale BIP um umgerechnet 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar steigern könnte Wirtschaft.

In demselben Bericht schlägt McKinsey & Company vor, dass die Hauptbereiche, in denen generative KI Einfluss haben wird, der Kundenbetrieb, die Softwareentwicklung, Forschung und Entwicklung sowie – mein Favorit – Marketing und Vertrieb sein werden.

Die Auswirkungen, die generative KI möglicherweise auf Marketing und Vertrieb haben könnte, haben es auf die Titelseite von Reddit, dem täglichen viralen Twitter-Thread und in eine Vielzahl von Beiträgen auf LinkedIn geschafft.

Während die Dynamik in Richtung Veränderung real zu sein scheint, ist die Wahrheit, dass die meisten Marketingteams die KI noch nicht wirklich so umfassend nutzen müssen, wie sie könnten.

Hier sind einige der wichtigsten Hindernisse, die Marketingteams davon abgehalten haben, die generative KI-Technologie zu nutzen und echte Ergebnisse zu erzielen.

Barriere 1: Teamkoordination

Viele Organisationen schreiben auf ihrer Karriere-Teamseite gerne schöne Texte darüber, wie sie gerne wie ein leistungsstarkes, hochprofessionelles Sportteam agieren.

Leider funktionieren die meisten Marketingteams, die es heute gibt und betreiben, tatsächlich wie Fußballteams im Vorschulalter.

Viele Leute rennen herum, jagen einem Ball (dem Tor) nach und reagieren aufeinander, anstatt mit einem konkreten Plan und einem klaren Weg nach vorne ins Spiel zu gehen.

Es ist dieser Mangel an Koordination, der dazu führt, dass es der generativen KI schwerfällt, Ergebnisse für Teams zu erzielen. Organisationen bestehen aus Menschen, und wenn diese Menschen nicht in der Lage sind, sich zu koordinieren und zusammenzuarbeiten, kann das ein ernstes Problem sein.

Eines der Hauptprobleme besteht darin, zu erkennen, dass nicht alle Vermarkter gleich sind. Während es bei manchen Leuten zwei bis drei Wochen dauern kann, sich mit KI vertraut zu machen, kann es bei anderen im Team zwei bis drei Monate oder länger dauern.

Barriere 2: Mangel an Glauben

Als ich eine Gruppe von Vermarktern bat, zwei Inhalte zu lesen und dann herauszufinden, welcher Teil ihrer Meinung nach von einer KI und welcher von einem Menschen geschrieben wurde, haben nur 50 % der Vermarkter richtig geraten.

Als ich eine Gruppe von Personen auf LinkedIn gebeten habe, sich zwei Bilder anzusehen und festzustellen, welches von einer KI generiert wurde und welches ein echtes Foto war, haben nur 50 % der Personen, die am Quiz teilgenommen haben, richtig geraten.

Dennoch gibt es in vielen Marketingteams immer noch Leute, die daran zweifeln, ob Kunden tatsächlich den Unterschied erkennen können.

Barriere 3: Regierungsregulierung

Einige Regionen nehmen den Aufstieg der künstlichen Intelligenz sehr ernst und verbieten den Zugang zu einigen der bekanntesten Tools.

In einigen Fällen sind die Tools gezwungen, bestimmte Vorschriften einzuhalten, was zu einer eingeschränkten Benutzererfahrung führt und das mögliche Innovationsniveau begrenzt.

Die Auswirkungen, die künstliche Intelligenz auf die Welt haben wird, sollten nicht trivialisiert werden, und in vielen Regionen wird die Regierung Vermarkter davon abhalten, diese Technologien in vollem Umfang zu nutzen.

Barriere 4: Verinnerlichte Technikangst

Im 19. Jahrhundert protestierten Arbeiter in ganz England gegen Unternehmen, die Maschinen einführten, die letztendlich menschliche Arbeitskräfte ersetzen würden. Infolgedessen kam es Anfang des 19. Jahrhunderts auf den Straßen von Nottingham zu Aufständen der sogenannten Ludditen.

Die Angst davor, dass Technologie unsere Arbeitsplätze wegnimmt, besteht schon seit geraumer Zeit, und auch Vermarkter auf der ganzen Welt haben diese Angst verinnerlicht.

Diese Angst hat einige der größten Köpfe im Marketing zurückgehalten und dazu geführt, dass sie die Idee, künstliche Intelligenz effektiver und effizienter einzusetzen, zurückweisen. Dies hat auch dazu geführt, dass einige Organisationen die Nutzung dieser Tools für ihre eigenen Partner einschränken.

Einige Organisationen befürchten auch, dass die Unsicherheit über die Rechtmäßigkeit von Tools wie Midjourney oder Stablefusion sie erneut heimsuchen könnte.

Die Angst hier bezieht sich nicht nur auf das Risiko rechtlicher Konsequenzen, sondern auch auf die Auswirkungen auf ihr Publikum. Einige Marken richten sich an Kreative und wissen, dass sich viele Designer und Kreative durch diese KI-Tools bedroht und beleidigt fühlen, die Kreativität auf der Grundlage einer eingehenden Analyse der von Künstlern erstellten Bilder reproduzieren.

Barriere 5: Datenkomplexität

Einige Organisationen haben es mit wichtigen Daten zu tun, die ohne entsprechende Sicherheitsrichtlinien nicht einfach an Dritte weitergegeben werden können. Daher können Daten ein erhebliches Erfolgshindernis für Vermarkter darstellen, die von generativer KI profitieren möchten.

Die Leistungsfähigkeit der generativen KI und von Big Data ist beträchtlich, da die Tools in der Lage sind, große Datensätze und Dokumente zu analysieren und innerhalb von Sekunden wichtige Informationen aus diesen Datensätzen abzurufen.

Wenn es sich jedoch um private oder vertrauliche Daten handelt, müssen Unternehmen den Einsatz generativer KI von der Stange vermeiden und die Entwicklung von Lösungen in Betracht ziehen, die sie intern mit ihren eigenen Data Lakes und Bereitstellungsumgebungen verwalten können.

Barriere 6: Falsche Narrative

Das Internet ist voll von Geschichten, die darauf hindeuten, dass einige der bekanntesten Marken, die KI zur Generierung einer Menge Inhalte eingesetzt haben, daran scheitern. Tatsächlich haben kürzlich von der Foundation durchgeführte Studien gezeigt, dass selbst einige der bekanntesten „Fehlgeschichten“ im Internet über generative KI und SEO in Wirklichkeit falsche Narrative sind.

Beispielsweise wurde CNET von vielen Vermarktern als eine der Marken beschrieben, die sich für künstliche Intelligenz einsetzen und scheitern.

Wenn man sich die Originalbeiträge ansieht, die CNET mithilfe von KI produziert hat, und wie gut sie abschneiden, stellt sich heraus, dass diese KI-generierten Beiträge (bei gleichbleibenden Rankings) in diesem Jahr voraussichtlich mehr als 5 Millionen Besuche generieren werden.

Viele der Marken, von denen geschrieben wurde, dass sie bei diesen Bemühungen einen schlechten ROI erzielten, generieren tatsächlich Millionen von Besuchen pro Monat und sparen durch KI-gestützte Inhalte Hunderttausende Dollar an PPC-Ausgaben ein.

In den letzten Monaten hat Foundation unsere Kunden dabei unterstützt, zu verstehen, wie sie künstliche Intelligenz in ihre Arbeitsabläufe integrieren und künstliche Intelligenz nutzen können, um ihren ROI bei der Inhaltserstellung und den Ergebnissen zu maximieren.

Der Erfolg, den wir bei der Verwendung künstlicher Intelligenz zur Erzielung besserer SEO- und Content-Ergebnisse sehen, ist beträchtlich, und die ersten Anzeichen zeigen, dass der Schlüssel zum Erfolg generativer KI im Marketing darin liegt, sie als Erweiterungstool für Menschen und nicht als bloßes Hilfsmittel zu nutzen Ersatz.

Mehr wollen? Hier ist eine Podcast-Folge von Create Like the Greats, in der ich ausführlicher über künstliche Intelligenz spreche und wie sie die Art und Weise, wie Marketing betrieben wird, beeinflussen wird.