Unternehmen investieren in KI-Tools und Prompt-Schulungen, doch ihre Inhalte bleiben häufig austauschbar.
Das eigentliche Problem liegt nicht in der Technologie, sondern in fehlender Positionierung, unklaren Zielgruppen und mangelndem Verständnis der eigenen Stärken.
Wenn die KI funktioniert, aber das Ergebnis enttäuscht
Ein Unternehmen führt neue KI-Tools ein, schult seine Mitarbeiter und automatisiert erste Marketingprozesse. Die Erwartungen sind hoch: weniger Zeitaufwand, bessere Inhalte, effizientere Kommunikation. Tatsächlich entstehen innerhalb weniger Minuten Blogartikel, LinkedIn-Beiträge, Newsletter und Vertriebsmaterialien. Technisch funktioniert alles wie geplant.
Doch nach der anfänglichen Begeisterung folgt häufig die Ernüchterung. Die Inhalte lesen sich professionell, vermitteln aber kaum etwas, das den Anbieter vom Wettbewerb unterscheidet. Überall ist von Innovation, Qualität, Kundennähe und maßgeschneiderten Lösungen die Rede.
Die naheliegende Reaktion: Die Prompts müssen besser werden. Also werden weitere Schulungen gebucht, neue Vorlagen entwickelt und zusätzliche KI-Werkzeuge getestet. Dabei liegt das Problem häufig ganz woanders. Nicht die Maschine weiß zu wenig über gute Formulierungen. Das Unternehmen weiß zu wenig darüber, was es eigentlich kommunizieren möchte.
Die größte Wissenslücke liegt im eigenen Unternehmen
Viele Unternehmer und Fachverantwortliche kennen ihre Leistungen bis ins kleinste Detail. Gerade im Mittelstand ist über Jahrzehnte eine enorme Expertise entstanden. Doch wer täglich mit seinen eigenen Produkten, Dienstleistungen und Kunden arbeitet, nimmt die eigenen Besonderheiten irgendwann als selbstverständlich wahr. Was für einen erfahrenen IT-Dienstleister zum Tagesgeschäft gehört, kann für einen Kunden ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein. Vielleicht ist es die Fähigkeit, komplexe Altsysteme ohne längere Betriebsunterbrechungen zu modernisieren. Vielleicht liegt die Stärke in der Betreuung einer bestimmten Branche oder im Umgang mit besonders anspruchsvollen Sicherheitsanforderungen.
Solange diese Besonderheiten nicht bewusst herausgearbeitet werden, bleiben sie auch für künstliche Intelligenz unsichtbar. Ich verwende dafür gerne ein Bild: Wer selbst in der Flasche sitzt, kann das Etikett nicht lesen. Viele Unternehmen sind fachlich hervorragend, können aber kaum verständlich erklären, warum Kunden ausgerechnet sie wählen sollten.
Positionierung beginnt mit einer Entscheidung
Bevor Unternehmen ihre Kommunikation automatisieren, müssen sie grundlegende Fragen beantworten: Wofür stehen wir? Wofür stehen wir bewusst nicht? Welche Kunden wollen wir erreichen? Welche Probleme lösen wir besonders gut? Und worin unterscheiden wir uns tatsächlich vom Wettbewerb? Gerade die Frage nach der Abgrenzung wird häufig unterschätzt. Viele Unternehmen möchten möglichst viele Zielgruppen ansprechen und keine potenziellen Kunden ausschließen. Das Ergebnis ist eine breite, aber wenig aussagekräftige Positionierung.
Ein Softwareanbieter, der Unternehmen jeder Größe bei sämtlichen Digitalisierungsfragen unterstützen möchte, bleibt schwer greifbar. Ein Anbieter, der sich auf die Integration bestehender ERP-Systeme in mittelständischen Produktionsunternehmen spezialisiert, macht dagegen sofort deutlich, für wen seine Expertise relevant ist. Spezialisierung bedeutet dabei nicht zwangsläufig, andere Aufträge abzulehnen. Sie hilft zunächst, die eigene Kompetenz für eine bestimmte Zielgruppe verständlich zu machen. Erst wenn diese Klarheit besteht, lässt sich eine KI gezielt anleiten. Dann erhält sie nicht nur allgemeine Angaben über Produkte und Leistungen, sondern Informationen über konkrete Kundenprobleme, Entscheidungsprozesse und die Besonderheiten des Unternehmens.
Warum bessere Prompts allein nicht reichen
Generative KI arbeitet mit statistisch erlernten Zusammenhängen. Sie kann Sprache überzeugend strukturieren, Informationen zusammenfassen und Inhalte für unterschiedliche Zielgruppen aufbereiten. Was sie jedoch nicht zuverlässig aus allgemeinen Unternehmensbeschreibungen ableiten kann, ist eine tatsächlich gelebte Einzigartigkeit.
Wer lediglich einen professionellen Fachartikel über die Vorteile der Digitalisierung anfordert, erhält wahrscheinlich einen Text über Effizienz, Automatisierung und Wettbewerbsfähigkeit. Diese Aspekte sind nicht falsch. Sie sagen jedoch wenig darüber aus, warum ein bestimmtes Unternehmen für einen konkreten Kunden relevant ist. Ein guter Prompt kann Tonalität, Aufbau und sprachliche Qualität beeinflussen. Er ersetzt aber keine fehlende Unternehmensstrategie. Deshalb sollte die Arbeit mit KI auf einer strukturierten Wissensgrundlage aufbauen. Dazu gehören die Positionierung, definierte Kundengruppen, typische Herausforderungen, häufige Einwände aus dem Vertrieb, konkrete Projekterfahrungen und sprachliche Leitlinien. Diese Informationen müssen nicht bei jeder Anfrage neu formuliert werden. Sie lassen sich in geeigneten Wissenssammlungen, Vorlagen oder internen KI-Anwendungen hinterlegen. Entscheidend ist, dass sie überprüft, aktuell gehalten und für die jeweilige Aufgabe passend bereitgestellt werden.
Kundengeschichten statt austauschbarer Leistungsversprechen
Besonders wertvoll sind Erfahrungen aus realen Kundenprojekten. Sie machen deutlich, wie ein Unternehmen arbeitet und welche Probleme es tatsächlich lösen kann.
Ein IT-Systemhaus könnte beispielsweise schreiben, dass es Unternehmen bei der digitalen Transformation begleitet. Das klingt zunächst wie die Beschreibung vieler Wettbewerber. Aussagekräftiger wäre die Schilderung eines konkreten Projekts: Ein mittelständischer Produktionsbetrieb arbeitet mit mehreren historisch gewachsenen Anwendungen. Daten werden manuell übertragen, Abteilungen nutzen unterschiedliche Informationsstände und neue Systeme lassen sich nur schwer integrieren. Welche Herausforderungen entstehen daraus? Welche Entscheidungen müssen getroffen werden? Und warum ist die technische Lösung allein möglicherweise nicht ausreichend? Eine solche Geschichte übersetzt Fachwissen in eine Situation, die potenzielle Kunden aus ihrem eigenen Alltag kennen.
Genau darin liegt der Nutzen von Storytelling. Es geht nicht darum, technische Inhalte künstlich emotional aufzuladen. Es geht darum, Kompetenz nachvollziehbar zu machen und Kunden eine fundierte Einschätzung zu ermöglichen. KI kann helfen, solche Erfahrungen zu strukturieren und für Fachartikel, Vertriebsunterlagen oder Präsentationen aufzubereiten. Die zugrunde liegenden Projektdaten und Aussagen müssen jedoch fachlich geprüft und gegebenenfalls anonymisiert werden.
Der wirtschaftliche Nutzen liegt in der Relevanz
Unternehmen sollten den Erfolg ihrer KI-gestützten Kommunikation nicht allein daran messen, wie viele Texte sie in welcher Zeit produzieren. Entscheidend ist, ob Inhalte ihre Aufgabe erfüllen. Werden die richtigen Zielgruppen angesprochen? Verstehen Interessenten das Angebot schneller? Kommen qualifiziertere Anfragen zustande? Muss der Vertrieb grundlegende Zusammenhänge seltener erklären?
Für die Bewertung bieten sich deshalb Kennzahlen an, die über die reine Content-Produktion hinausgehen: die Qualität eingehender Anfragen, die Nutzung von Fachinhalten im Vertrieb oder die Entwicklung relevanter Kundenkontakte. Auch wirtschaftliche Risiken gehören zur Betrachtung. Werden unzureichend geprüfte Inhalte veröffentlicht, können falsche Leistungsversprechen entstehen. Werden vertrauliche Kundendaten ungeprüft in externe KI-Systeme eingegeben, stellen sich zusätzliche Datenschutz- und Sicherheitsfragen. Eine durchdachte KI-Strategie braucht daher neben der inhaltlichen Grundlage klare Verantwortlichkeiten und Qualitätskontrollen.
Erst Klarheit schaffen, dann automatisieren
Künstliche Intelligenz eröffnet gerade mittelständischen Unternehmen erhebliche Möglichkeiten. Kleine Teams können Wissen effizienter aufbereiten, Fachabteilungen bei der Kommunikation unterstützen und vorhandene Erfahrungen für unterschiedliche Kanäle nutzbar machen.
Der entscheidende Fortschritt besteht jedoch nicht darin, immer schneller immer mehr Inhalte zu produzieren. Unternehmen müssen zuerst verstehen, welche Expertise sie unverwechselbar macht, für welche Kunden sie besonders relevant sind und welche Geschichten diese Kompetenz belegen. Erst danach stellt sich die Frage, mit welchen Werkzeugen und Prompts sich diese Informationen effizient vermitteln lassen. Wer diesen Schritt überspringt, automatisiert im schlimmsten Fall seine eigene Austauschbarkeit.
Der beste Prompt kann keine Klarheit ersetzen, die im Unternehmen selbst noch nicht vorhanden ist.
