Eine Grafik von Visual Capitalist zeigt rund 250 Jahre Technologiegeschichte als Abfolge von Innovationswellen. Wasserkraft, Dampfmaschine, Elektrizität, digitale Netze. Ganz rechts geht die nächste Kurve steil nach oben: KI, Robotik und Clean Tech.
250 Jahre wirtschaftlicher Wandel auf einem Bild. Das ist anschaulich. Und natürlich deutlich aufgeräumter, als Geschichte tatsächlich verläuft.
Interessant finde ich daran vor allem eine Frage: Wenn Technologien ganze Arbeitsweisen verändern, warum behandeln wir Weiterbildung dann so oft noch wie einen gelegentlichen Zusatz?
Eine hilfreiche Grafik, keine Uhr für die Zukunft
Der Ökonom Joseph Schumpeter beschrieb mit der „schöpferischen Zerstörung“, wie Innovation neue Möglichkeiten schafft und zugleich bestehende Geschäftsmodelle verdrängt. Was gestern gut funktioniert hat, kann morgen an Bedeutung verlieren.
Die Grafik greift diese Perspektive auf und ordnet Technologien in sechs lange Wellen ein. In der jüngsten Phase bündelt sie künstliche Intelligenz, das Internet der Dinge, Roboter, Drohnen und saubere Technologien. Quelle: Visual Capitalist auf Voronoi
Die eingezeichneten Zeiträume würde ich allerdings nicht als Fahrplan lesen. Solche Wellenmodelle ordnen Entwicklungen im Rückblick. Daraus lässt sich nicht zuverlässig ableiten, wann eine Technologie ihren Höhepunkt erreicht oder die nächste sie ablöst.
Im Alltag überlagern sich diese Entwicklungen ohnehin. Ein Unternehmen verbindet bereits KI mit seinen internen Daten und Prozessen. Ein anderes kämpft noch damit, Informationen aus verschiedenen Tabellen zusammenzuführen.
Beide arbeiten zur selben Zeit. Aber unter sehr unterschiedlichen Voraussetzungen.
Der Umbruch steckt in den Abläufen
Für mich liegt die Bedeutung von KI deshalb weniger in der Frage, ob wir gerade am Anfang einer sechsten Innovationswelle stehen.
Entscheidend ist, wie viele Bereiche sie gleichzeitig berührt: Recherche, Content, Kundenservice, Analyse, Softwareentwicklung und Planung.
Im Marketing beginnt das häufig mit einer überschaubaren Aufgabe. Ein Textentwurf. Eine Zusammenfassung. Ein Vorschlag für die nächste Kampagne.
Spannender wird es, wenn diese Aufgaben miteinander verbunden werden. Kundenfeedback fließt in ein Briefing ein. Daraus entstehen Content-Varianten. Ergebnisse werden ausgewertet und für die nächste Überarbeitung genutzt.
Dann geht es um mehr als die Geschwindigkeit eines einzelnen Arbeitsschritts. Es geht darum, wie Arbeit organisiert wird, welche Informationen verfügbar sind und wer an welcher Stelle prüft und entscheidet.
Was das für Marketingkompetenz bedeutet
Wer mit KI arbeitet, braucht weiterhin fachliches Wissen. Schon um beurteilen zu können, ob ein plausibel klingendes Ergebnis tatsächlich brauchbar ist.
Ein flüssiger SEO-Text kann die Suchintention verfehlen. Eine überzeugend formulierte Analyse kann auf unvollständigen Daten beruhen. Eine Kampagnenidee kann kreativ wirken und trotzdem an der Zielgruppe vorbeigehen.
Deshalb werden Fähigkeiten wichtiger, die sich nicht mit einem guten Prompt allein erledigen lassen:
- Ein Problem so beschreiben, dass Ziel, Kontext und Grenzen klar sind.
- Fakten, Quellen und Schlussfolgerungen prüfen.
- Daten und Werkzeuge sinnvoll miteinander verbinden.
- Ergebnisse an fachlichen Maßstäben und Markenanforderungen messen.
- Erkennen, wann eine Überarbeitung nötig ist oder ein Ansatz verworfen werden sollte.
Auch diese Aufgaben werden durch KI verändert werden. Ich würde mich deshalb nicht darauf verlassen, dass Prüfung und Strategie dauerhaft fest beim Menschen bleiben.
Umso wichtiger ist es, die eigenen Maßstäbe zu kennen: Was soll erreicht werden? Welche Fehler sind akzeptabel? Wer trägt Verantwortung für das Ergebnis?
Warum Weiterbildung zur Infrastruktur wird
Ein Workshop kann einen guten Einstieg schaffen. Zehn gespeicherte Prompts können im Alltag helfen.
Aber was passiert danach?
Wenn das Gelernte im Arbeitsalltag keinen Platz bekommt, bleibt es bei einer interessanten Veranstaltung. Die eigentliche Kompetenz entsteht erst durch Anwendung, Rückmeldung und erneutes Ausprobieren.
Genau deshalb verstehe ich Weiterbildung zunehmend als Infrastruktur. Sie braucht einen festen Platz im Betrieb: Zeit zum Lernen, Zugang zu geeigneten Werkzeugen, fachlichen Austausch und nachvollziehbare Qualitätsmaßstäbe.
So wie ein Unternehmen seine Software pflegt, muss es auch die Fähigkeiten weiterentwickeln, mit denen diese Software sinnvoll eingesetzt wird.
Dazu gehört, Ergebnisse gemeinsam zu besprechen. Fehler zu dokumentieren. Erfolgreiche Vorgehensweisen weiterzugeben. Und bestehende Abläufe zu ändern, wenn sich eine bessere Lösung bewährt.
Das ist weniger öffentlichkeitswirksam als die Einführung eines neuen KI-Tools. Für dessen tatsächlichen Nutzen dürfte es aber entscheidend sein.
Was das für meinen Unterricht heißt
In meinem KI-Kurs bei Masters of Marketing arbeiten wir deshalb an konkreten Marketingaufgaben. Wir vergleichen Ergebnisse, überarbeiten Prompts und halten fest, warum eine Variante besser funktioniert als eine andere.
Bei automatisierten Abläufen schauen wir auch darauf, an welchen Stellen ein Mensch prüfen oder eingreifen muss. Denn ein Prozess ist nicht schon deshalb gut, weil er ohne Unterbrechung durchläuft.
Mir ist wichtig, dass Teilnehmende ihre Entscheidungen begründen können. Warum dieses Werkzeug? Warum diese Daten? Warum ist das Ergebnis gut genug, um damit weiterzuarbeiten?
Einzelne Tools werden sich verändern. Die Fähigkeit, sich systematisch in neue Möglichkeiten einzuarbeiten und deren Nutzen zu beurteilen, bleibt eine Grundlage dafür, mit diesem Wandel umzugehen.
Die steilen Kurven in der Grafik können leicht den Eindruck erwecken, man müsse vor allem schneller werden.
Ich nehme daraus etwas anderes mit: Lernen braucht einen festen Platz in unserer Arbeit. Sonst versuchen wir bei jeder Veränderung wieder, es irgendwie dazwischenzuschieben.
Was das für die eigene Weiterbildung bedeutet, steht auf Meine Kurse.