05.01.2024

KI im Startup-Marketing: Hype und echte Einsatzfälle

Gastbeitrag. Wie hat sich die AI-Revolution des letzten Jahres auf die Marketingarbeit in Startups ausgewirkt? Marketing Consultant Leander Seidl fasst seine Eindrücke aus verschiedenen europäischen Startups zusammen.
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Das vergangene Jahr war zweifelsfrei geprägt vom Thema Künstliche Intelligenz: angefangen vom Hype um ChatGPT, über Bildgenerierungs-Tools wie Midjourney und DALL-E, bis hin zu KI-Audio und Video. Viele dieser Lösungen scheinen auf den ersten Blick revolutionär und vor allem für das Marketing von Unternehmen ein echter Game Changer zu sein. Doch wie sieht es in der Praxis aus? Welche Tools konnten in Marketing Teams wirklich brillieren – und welche stellten sich als Eintagsfliegen heraus?

ChatGPT im Marketing-Einsatz

ChatGPT stand zweifelsfrei an der Spitze des Trends zur künstlichen Intelligenz. Die Einsatzformen sind vielseitig, aus Marketing-Sicht sollte man die Einsatzformen in zwei Kategorien betrachten: Intern und Customer-Facing.

Gerade im internen Einsatz hat sich ChatGPT in vielen Teams bereits bewährt. Hier dient der Chatbot als eine Art Brainstorming Partner, um beispielsweise einen ersten Entwurf für Texte zu liefern, um Marketingpläne mit zusätzlichen Ideen anzureichern, oder um große Datenmengen strukturiert wiederzugeben. Konkrete Beispiele im Einsatz bei Startups sind Produkttexte im E-Commerce. Hier werden strukturierte Daten an die AI übermittelt, und ChatGPT liefert einen ersten Textvorschlag für einen Beschreibungstext.

Wichtig dabei: der Text wird danach nochmals menschlich finalisiert und feingeschliffen. Vor allem der seit November 2023 mögliche Einsatz von custom GPTs ist hier sehr hilfreich: so können interne ChatGPT Instanzen vorbereitet und konfiguriert werden, die für den Rest des Teams verfügbar sind, und z.B. die Firmeninternen best Practices und Style Guides bereits beinhalten.

Bei Customer-Facing Einsätzen ist hingegen mehr Vorsicht geboten: wenn Texte aus ChatGPT 1:1 genutzt werden – egal ob auf der Website, auf Social Media, oder in Emails, fällt dies mittlerweile geschulten Augen sehr schnell auf. Der Satz “Hast du das wirklich selber geschrieben, oder ist das von ChatGPT?” ist in letzter Zeit immer häufiger zu hören – das liegt daran, dass die KI oft übertrieben dramatisch und hochgestochen formuliert, und immer wieder auf ähnliche Schreibmuster zurückfällt. Wenn man außerdem das latente Risiko von Halluzinationen bedenkt, folgt das wichtige Learning: AI generierte Texte immer selbst Korrekturlesen und optimieren.

Auch das Implementieren von Chatbots, die Endkunden z.B. bei der Produktwahl beraten, ist dank Open AIs GPT-API prinzipiell deutlich leichter möglich, und kann – bei idealer Umsetzung – positive Auswirkungen auf die Conversion Rate haben. Allerdings sind auch hier die Risiken von Halluzinationen, potenzielle Exploits und DSGVO-Bedenken zu berücksichtigen. Ein Case, der zur besonderen Vorsicht mahnt, ist der Fall eines Autohändlers aus den USA, bei dem ein GPT-basierter Chatbot plötzlich Autos um 1 US-Dollar anbot.

KI-generierte Visuals für Werbungen

Midjourney und DALL-E, letzteres sogar mit direkter Integration in der bezahlten Version von ChatGPT, haben dieses Jahr massive Fortschritte gemacht. Waren Anfang des Jahres noch verstörende Resultate – zu viele Finger bei menschlichen Portraits, unnatürliche Proportionen – die Norm, so sind die Ergebnisse heute deutlich ansprechender und natürlicher. Dadurch stellen die AI-Bildgeneratoren heutzutage eine echte Alternative zu Stock-Photos dar.

In einem A/B Test hat ein österreichisches Startup eine identische fünfsekündige Video Ad einmal mit Stock Fotos und einmal mit KI-Bildern ausgeliefert. Die CPCs, Click Through- und Conversion Raten waren jeweils fast ident. Das bedeutet: Bei kurzen Einsätzen können mit AI generierten Visuals echte Kosteneinsparungen im Vergleich zu Stock-Bildern erzielt werden.

Auch im Bereich KI-Animationen haben sich viele neue Möglichkeiten aufgetan: RunwayML startete im Sommer 2023 mit einer “Text Prompt to Video” Anwendung, wodurch es möglich ist, ca. 5 Sekunden lange, komplett KI generierte Videos zu generieren. Hier ist allerdings noch mit einigen Restriktionen zu arbeiten: die Videos sind vor allem Kameraschwenks und Panoramaaufnahmen – gutes Füllmaterial für größere Videos, aber vor allem für das sinnvolle Einblenden von Text und Call To Actions, sowie den Schnitt von Clips mit klaren CTAs, ist die KI noch nicht geeignet.

Ein Midjourney-Bild mit dem Prompt “A large poster, with the text "Can AI write proper text?" on it”, erstellt mit der aktuellen V 6.0 des Tools
Ein Midjourney-Bild mit dem Prompt “A large poster, with the text „Can AI write proper text?“ on it”, erstellt mit der aktuellen V 6.0 des Tools (© Leander Seidl)

Auch Werbebanner, die neben einem Bild auch Grafikelemente und Texte benötigen, können noch nicht zuverlässig von KI generiert werden. Die neuesten Versionen von DALL-E und Midjourney zeigen zwar Verbesserungen – aber zu oft werden Texte weiterhin unleserlich oder sinnfrei in die Bilder eingefügt.

Audio mit KI

Ein Thema, bei dem künstliche Intelligenz tatsächlich beeindrucken kann, ist die Audio-Ausgabe. Es ist heute möglich, mit ca. 30 Minuten an aufgenommener Sprache, eine täuschend echt klingende Text-to-Speech Stimme zu erstellen. Die drei stärksten Tools in diesem Bereich sind Descript, PlayHT und Elevenlabs. Dies ist nicht nur ein beeindruckendes Gimmick, sondern kann auch echten Mehrwert bieten: zum Beispiel können Tutorial Videos für das eigene Produkt nun mit der Stimme des CEOs begleitet werden, und für Neuerungen am Produkt muss nicht jedes mal zurück ins Aufnahmestudio gegangen werden – mit der eigenen Text-to-Speech Stimme kann der Text binnen Minuten neu generiert werden.

Eher in die Richtung eines Tech Gimmicks geht hingegen die KI-generierte Erstellung von Songs: mit tools wie Suno, können innerhalb von Sekunden kurze Songs erstellt werden. Lyrics, Melodie, Gesang – aus einem einzigen Prompt erstellt die AI das gesamte Werk. Für den Marketing-Einsatz wären die Resultate wohl oft zu eigenartig und nicht konsistent genug. Beeindruckend ist das Potenzial allerdings jedenfalls: hier als Beispiel ein kurzer Song, der aus dem Prompt “Leander Seidl wünscht der Brutkasten-Community viel Erfolg für 2024, mit vielen Startups, Exits und Investments“ generiert wurde. 

Ein Ausblick

Unternehmen, die mutig genug sind, KI-Tools auszuprobieren und ihre Marketing-Teams damit aufzuwerten, können einen echten Wettbewerbsvorteil schaffen. Allerdings dürfen sich die Entscheidungsträger nicht von übertriebenen Versprechungen blenden lassen: bisher hat künstliche Intelligenz noch kein größeres Marketing Team vollständig ersetzt – und auch in absehbarer Zukunft wird dies nicht der Fall sein. Den Markt zu beobachten, neue Tools auszuprobieren, und nicht in voreilige Euphorie zu verfallen – das sind meine Vorsätze für KI im Marketing im neuen Jahr 2024.


Über den Autor

Leander C. Seidl ist selbstständiger Digital Marketing Stratege für Startups, KMUs und Corporates. Er arbeitete unter anderem am Aufbau des Travel-Startups Midnightdeal, sowie an Product Launches von verschiedenen Tech-Companies. An der FH Technikum Academy und der FH WKW ist er als Gastlektor für Marketing Automation tätig.

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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Der globale KI-Wettlauf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch geopolitische Dimensionen erreicht. Sowohl die USA als auch Europa erkennen die Bedeutung strategischer Initiativen, um KI-Entwicklung aktiv zu fördern und zu gestalten. Trotz unterschiedlicher politischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen verfolgen beide Regionen ähnliche Ziele, die auf strukturellen Innovationen beruhen. Insbesondere in den Bereichen Regulatory Sandboxes, Datenzugang und Behördenstrukturen existieren bemerkenswerte Parallelen.

Sandboxes: Flexibilität als Innovationstreiber

Sowohl die USA als auch Europa setzen auf Regulatory Sandboxes – flexible Räume, in denen Unternehmen Innovationen im Dialog mit Regulierungsbehörden entwickeln können, ohne sofort den vollen regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, während die Behörden wertvolle Erkenntnisse über Technologie sammeln.

In den USA sind Sandboxes bereits in zahlreichen Bundesstaaten etabliert (z.B. im Bereich FinTech, LegalTech). Das AI Legislative Framework aus März 2026 sieht nunmehr auch die Einrichtung von spezifischen KI-Sandboxes vor. Europa hingegen hat mit dem EU AI Act bereits in 2024 die Notwendigkeit von Sandboxes für den KI-Bereich formalisiert. Jeder EU-Mitgliedsstaat hat bis August 2026 mindestens eine horizontale KI-Sandbox zu etablieren, wobei ergänzend auch lokale, sektorspezifische und grenzüberschreitende Sandboxes möglich sind, um Innovationspotenziale zu bündeln. Ergänzend ermöglicht der EU AI Act auch das Testen von Hochrisiko-KI-Systemen unter Realbedingungen außerhalb von Sandboxes als innovationsfördernde Maßnahme.

Während die USA sehr markt- und wettbewerbsorientiert agieren, werden in der EU aktuell Ressourcen für die Umsetzung von Regulatory Sandboxes in Diskussionen zum Digitalen Omnibus gebunden. Durchführungsrechtsakte bleiben auf der Strecke, der Aufbau der Organisationsstruktur ist deutlich im Verzug. Debattiert wird sogar eine Verschiebung der Deadline für Sandboxes auf Dezember 2027.

Während die USA schneller agieren, könnte Europa trotz der Herausforderungen von der langfristigen Strukturierung profitieren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass es unerlässlich ist, die regulatorischen Landschaften zu verstehen und in strategische Innovationspläne zu integrieren.

Daten: Zugang als Wettbewerbsvorteil

Zugang zu großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im KI-Bereich. Die USA setzen im National AI Legislative Framework auf die Öffnung von staatlichen Datensätzen, um Unternehmen eine breitere Datenbasis für präzisere KI-Modelle zu bieten. Europa verfolgt einen ähnlichen Weg, allerdings mit stärkerer Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit. Die Europäische Datenstrategie, unterstützt durch den Data Act und den Data Governance Act, fördert den freien Datenfluss innerhalb definierter regulatorischer Grenzen.

Der Data Act ermöglicht einen effizienteren Zugang zu und Austausch von Daten zwischen Unternehmen und öffentlichen Institutionen, indem er den rechtlichen Rahmen für die Nutzung öffentlicher und privater Datensätze schafft. Der Data Governance Act sorgt für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Daten, indem er die Einrichtung von sicheren Datenräumen fördert. Zusammen zielen diese Gesetze darauf ab, dass der freie Datenfluss vorangetrieben wird, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu gefährden, was Unternehmen einen stabilen und sicheren Rahmen für die Nutzung von Daten zur Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bietet.

Behördenstrukturen: Optimierung statt Expansion

Eine weitere bemerkenswerte Parallele ist die Nutzung bestehender Behördenstrukturen zur Überwachung von KI-Entwicklungen. In den USA soll die Aufsicht durch bereits etablierte Institutionen wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Food and Drug Administration (FDA) erfolgen, die mit den jeweiligen Sektoren vertraut sind und schnell auf neue Entwicklungen reagieren können.

In Europa verfolgt der EU AI Act ebenfalls den Ansatz der Einbindung bestehender Aufsichtsbehörden und delegiert grundsätzlich die Marktüberwachungskompetenzen im KI-Bereich an bereits zuständige Sektorbehörden (z.B. Maschinen, Medizinprodukte, Spielzeug) und Datenschutzbehörden, um bürokratischen Overhead zu minimieren. Für jene Bereiche, für die es noch keine dezidierte Aufsichtsbehörde gibt (z.B. Personal, Bildung), muss eine Zuordnung der Aufsichtskompetenz erfolgen. Für KI-Modelle ist das neue EU AI Office in Brüssel zuständig, das zentralisiert die Aufsicht über KI-Modelle übernimmt. Auch hier liegt der Fokus auf der Optimierung bestehender Strukturen und der Vermeidung unnötiger bürokratischer Hürden.

Europa und die USA setzen in ihrer Struktur auf bewährte regulatorische Institutionen, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovation zu fördern. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie aktiv mit den bestehenden Institutionen zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass ihre Innovationen in beiden Regionen reibungslos integriert werden. Das Verständnis der regulatorischen Struktur wird zum Vorteil in einem zunehmend komplexen Marktumfeld.

An dieser Stelle ist die frühzeitige Einrichtung der KI-Servicestelle in Österreich bei der RTR GmbH hervorzuheben, die Unternehmen als Ansprechpartnerin bei allgemeinen Fragen und Anlaufstelle dient. Die KI-Servicestelle hat in diesem komplexen Marktumfeld, in dem noch einige (Zuständigkeits-)Fragen ungeklärt sind, einen sehr positiven Mehrwert für den KI-Standort Österreich erreicht und wurde als Best Practice auch auf europäischer Ebene als Blueprint identifiziert und als Instrument übernommen. Eine vergleichbare Informations- und Anlaufstelle ist in den USA nicht eingerichtet.

Fazit: Der strategische Blick

In der Wahrnehmung vieler gilt der US-Markt als der Goldstandard – mehr Möglichkeiten, weniger Regulierung, schnellere Innovation. Doch die Realität ist differenzierter: Auch in Europa gibt es gleiche Mittel und potenzielle Chancen.

Der zentrale Unterschied liegt in der Innovationskultur und der Bereitschaft, Risiken einzugehen und zu experimentieren. In den USA ist Fehlerkultur (Fail-forward Culture) tief verankert, Unternehmen sind häufig bereit, Fehler als Lernprozesse zu betrachten und unternehmerisches Scheitern nicht zu stigmatisieren. Diese Einstellung, gepaart mit einer dynamischen Finanzierungslandschaft insbesondere durch Venture Capital, ermöglicht es Startups und etablierten Unternehmen, schneller zu skalieren und zu innovieren.

In Europa hingegen bieten stabile Rahmenbedingungen ein Umfeld, das Sicherheit und langfristige Planung fördert. Mit einem Netzwerk von AI Factories findet in Europa ein bedeutender Infrastrukturausbau statt. Gleichzeitig bleibt jedoch die Fehlerkultur oft zurückhaltend, was zu einer vorsichtigeren Herangehensweise an Innovationen führt. Risikobereitschaft ist hier häufig geringer. Der Kapitalmarkt in Europa ist zwar gut etabliert, aber im Vergleich zu den USA oft weniger agil und fokussiert sich stärker auf etablierte Unternehmen, wodurch Startups und risikobehaftete Innovationen nicht immer die nötige finanzielle Unterstützung erhalten, um schnell zu skalieren und zu experimentieren.

Die Frage ist daher nicht, ob die Möglichkeiten vorhanden sind, sondern wer in beiden Märkten die nötige Geschwindigkeit und Innovationskultur aufbaut, um im globalen Wettbewerb nachhaltig zu wachsen. Ebenso entscheidend ist die richtige Balance zwischen langfristigem Investitionsansatz und agiler Kapitalbeschaffung, um eine erfolgreiche und nachhaltige Expansion zu ermöglichen.

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