Ich stehe auf dem Rollband der Ponte dei Mari, der futuristischen Glaspassage der Fiera Milano Rho. Über mir wölbt sich das wellenförmige Glasdach, dazwischen spannen sich Banner: „A place to write your AI story." Ich bin auf dem Weg zur größten AI-Messe Europas. Kann die Messe dem Versprechen gerecht werden?
Kaum in der Halle, muss ich schmunzeln. Messeteilnehmer wandern mit VR-Brillen umher, scheinbar verloren in einer anderen Realität. Zu meiner Rechten geht ein Mann im weißen Kittel mit Roboterhunden Gassi. Irgendwie erinnert mich das Bild an etwas anderes… ist das die vielversprechende Zukunft?
88 Prozent setzen KI laut aktuellem McKinsey State-of-AI-Report inzwischen in mindestens einem Geschäftsbereich ein. Nur 39 Prozent sehen davon etwas in ihrem Ergebnis. Ausgerechnet im Marketing, wo Unternehmen laut McKinsey neben Vertrieb, Strategie und Produktentwicklung am häufigsten von Umsatzgewinnen durch KI berichten, zählen trotzdem nur rund 6 Prozent zu den sogenannten AI High Performern, die mindestens 5 Prozent ihres EBIT auf KI zurückführen können. Wie schaffen es Unternehmen, diese Lücke zu schließen? Und was heißt das fürs Marketing?
Zwischen AI-Influencer und KI-Assistent
Viele neue Tools und Geschäftsmodelle buhlen gerade um genau diese Aufmerksamkeit, von KI-Avataren bis zu Vibe-Coding-Plattformen. Spannende Anwendungsfälle gibt es reichlich, der langfristige Geschäftsnutzen ist bei den meisten aber noch offen. Hängen geblieben sind bei mir vor allem fünf Beiträge: Zalando, Prada, EY-Studio+, Gartner und BWO.
Zalando testet, wie KI-Funktionen das Einkaufserlebnis im eigenen Onlineshop verbessern, zwei Ansätze fallen besonders auf: ein virtueller Influencer namens Zack, und ein KI-Assistent, der als persönlicher Shopper durch den Katalog führt. Der virtuelle Influencer ist vor allem ein neues Geschäftsmodell: Marken können Zack gegen Budget mit ihren Produkten ausstatten. Damit verdient Zalando direkt an der Platzierung, statt nur Vermittler zwischen Marke und unabhängigem Creator zu sein. Zalando selbst nennt dazu keine eigenen Zahlen, die Studienlage spricht aber eine deutliche Sprache: Virtuelle Influencer erzielen laut Hypeauditor im Schnitt ein dreifach höheres Engagement als menschliche Vorbilder, ihre Conversion Rate liegt laut Starngage trotzdem branchenweit rund 60 Prozent darunter. Sichtbarkeit ist eben nicht gleich Kaufkraft, auch wenn der Markt für virtuelle Influencer längst kein Nischending mehr ist, Grand View Research beziffert ihn für 2024 auf 6,06 Milliarden Dollar. Bleibt die Frage: Rechtfertigen höhere Sichtbarkeit und die zusätzliche Einnahme aus der Platzierung die schwächere Kaufkraft im Vergleich zu menschlichen Creators?
Beim KI-Assistenten kippt das Bild, zumindest branchenweit: Kunden, die sich beraten lassen statt selbst zu suchen, kaufen laut Bloomreach im Schnitt 33 Prozent mehr und schicken deutlich seltener etwas zurück, CNBC beziffert die Retourenquote um 15 bis 30 Prozent niedriger. Auch das sind Studienwerte, keine Zalando-Zahlen, sie erklären aber, warum der Konzern hier testet. Nur: Wer zu viel automatisiert, erreicht das Gegenteil. Mehrere Studien aus 2025 zeigen, wie Kunden genervt abbrechen, sobald sich Shopping zu sehr nach Roboter-Gespräch anfühlt.
AI-Week Fazit: Wir überschätzen das Kurzfristige, unterschätzen das Langfristige
Was ich als wichtigsten Punkt mitnehme, kennt der ein oder andere vielleicht schon aus der Finanzwelt: Amaras Gesetz. Der Zukunftsforscher Roy Amara brachte es schon in den Siebzigern auf den Punkt, wir überschätzen, was eine Technologie kurzfristig bewirkt, und unterschätzen ihre langfristigen Folgen. Ich erlebe das auch im Alltag: erst der große Hype, dann die Erwartung, ein paar Anweisungen ins Chatfenster genügen, und morgen ist ein ganzer Prozess automatisiert. Kurzfristige Versprechen, die selten halten. Denn abgesehen vom gerade leistungsstärksten Tool entscheidet vor allem, was wir in das System eingeben. Stimmen Daten und Anweisungen nicht, kommt dabei, ähnlich wie beim schlechten Briefing eines Mitarbeiters, auch nur Mittelmaß heraus. Starten können Unternehmen trotzdem heute schon, und zwar bei den Grundlagen: bei den eigenen Automatisierungsmechanismen und der Datenverwaltung. Wer dort ansetzt, denkt automatisch in zusammenhängenden Systemen statt in einzelnen Tools, das gilt für Prozesse genauso wie für Marken. Die entscheidenden Fragen bleiben dieselben: Was würde es bringen, Prozess X zu automatisieren, welche Daten liegen dafür vor, wie lässt sich das umsetzen? Wer stattdessen mit dem Big Bang startet, alles auf einmal und ohne diese Vorarbeit, landet meist im Chaos. Wer klein und datenbasiert anfängt, verschafft sich auf lange Sicht den Vorsprung. Und doch ertappe ich mich, wie viele andere auch, dabei, wie faul man beim penibel Ablegen und Vorbereiten wird. Eigentlich möchte man schnippen, und das Ergebnis ist da. So funktioniert KI aber nicht.
Für Markenführung heißt das: mehr Verantwortung, in Systemen und Technik zu denken, wenn Marken in einer KI-nativen Welt bestehen sollen. Ob KI-Assistent, Personal Shopper oder Berater, KI schiebt sich zunehmend zwischen Marke und Kundschaft, und was dort ankommt, muss übersetzbar sein. Meine Antwort auf die Frage vom Rollband: Die Messe hält ihr Versprechen nicht mit großen Ankündigungen, sondern mit der Vorarbeit dahinter. Von einer glorreichen Zukunft war auf keiner der Bühnen die Rede. Von der Vorarbeit dafür umso mehr.
