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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ParityQC, Quantum, Harvest Now
© zVg - Valentin Stauber, ParityQC.

Die Zeichen der Zeit deuten auf Künstliche Intelligenz – und das schon länger. Unternehmer wissen oder bekommen es vermittelt, dass der Einsatz von KI nicht mehr ein „Nice to have“ ist, sondern zunehmend essenziell für die Zukunft der eigenen Firma, wenn nicht gar ganzer Branchen. Es zeichnet sich ein breiter Konsens ab, der bereits in vielen Entscheidungsstrukturen angekommen ist. Eine andere Technologie hingegen bleibt im Schatten und ist gleichzeitig ebenso schwer greifbar wie die eigene Silhouette im Sonnenlicht: die Quantentechnologie.

Quantum-Thema auf Roadmap

Valentin Stauber ist Quantum Algorithm Developer bei ParityQC, einem Spinoff der Universität Innsbruck. Er beobachtet verschiedene Bestrebungen, die bestehende Informationslücke rund um Quantentechnologie zu schließen.

„Programme für die Business-Schiene, die nicht so tief in den technischen Details drinsteckt, finde ich extrem wichtig“, sagt er. „Manche haben das Quantum-Thema aktuell auf der Roadmap stehen, weil ‚wir müssen ja‘. Es gibt auch inzwischen relativ gutes Material auf YouTube, wobei es da natürlich immer ein bisschen schwierig ist zu unterscheiden, was der ‚real deal‘ ist und was Hype ist.“

Angesprochen auf mögliche Anknüpfungspunkte für Innovationsentscheider – etwa Security, Geschwindigkeit oder Prozessoptimierung – verweist Stauber auf zwei zentrale Dimensionen, die Unternehmen im Blick behalten sollten. „Das eine ist, sicherheitstechnisch auf die Entwicklungen im Kontext von Quantencomputing zu reagieren“, so der Developer. „Wenn Quantencomputer künftig in der Lage sind, heute verbreitete kryptografische Verfahren zu brechen, muss man sich entsprechend absichern.“

Vorsicht vor: „Harvest Now, Decrypt Later“

Eine exakte zeitliche Prognose ist derzeit nicht möglich. Dennoch wird in der Fachwelt davon ausgegangen, dass relevante Quantencomputer, die klassische Public-Key-Verfahren angreifen könnten, langfristig einen sicherheitsrelevanten Einfluss haben werden. Stauber verweist in diesem Zusammenhang auf ein bereits heute relevantes Risiko: den sogenannten „Harvest Now, Decrypt Later“-Ansatz.

Dabei werden verschlüsselte Daten bereits heute abgefangen und gespeichert, mit dem Ziel, sie zu einem späteren Zeitpunkt zu entschlüsseln, sobald entsprechende Rechenkapazitäten verfügbar sind. Besonders kritisch ist das bei Informationen, die über lange Zeiträume hinweg sensibel bleiben.

Dazu zählen etwa permanente Staatsgeheimnisse wie sicherheitsrelevante Regierungs- oder Verteidigungsinformationen, biometrische Daten und Gesundheitsakten im Kontext von Behörden oder Gesundheitseinrichtungen sowie langlebige Unternehmensgeheimnisse und geistiges Eigentum.

Auch die kryptografische Vertrauensinfrastruktur des Internets ist betroffen: Sollten private Schlüssel von Certification Authorities kompromittiert werden, könnte dies die darauf aufbauenden Vertrauensketten gefährden und die Absicherung gegen Angriffe wie Man-in-the-Middle-Attacken erheblich beeinträchtigen.

„Biometrische Merkmale bleiben in der Regel ein Leben lang konstant“, sagt Stauber. „Bei kryptographischen Basiszertifikaten – also Zertifikaten von Certification Authorities – ist das anders: Werden etwa die privaten Schlüssel einer CA kompromittiert, ist die gesamte darauf aufbauende Vertrauenskette zerstört. Damit gibt es keine verlässliche Absicherung mehr gegen Man-in-the-Middle-Angriffe.“

Technisch betrifft das vor allem asymmetrische Kryptografie wie RSA (Anm.: asymmetrisches kryptographisches Verfahren, das sowohl zum Verschlüsseln als auch zum digitalen Signieren verwendet wird) oder Verfahren auf Basis elliptischer Kurven bzw. des diskreten Logarithmus. Jene werden heute unter anderem genutzt, um sicher symmetrische Sitzungsschlüssel auszutauschen, die anschließend für die eigentliche Kommunikation verwendet werden – etwa im Rahmen von Diffie-Hellman-Key-Exchange, wo zwei Parteien über einen unsicheren öffentlichen Kommunikationskanal (wie das Internet) sicher einen gemeinsamen geheimen Schlüssel erzeugen, ohne dass Abhörende diesen Schlüssel entdecken können.

Symmetrische Verfahren wie AES (fortschrittlicher Verschlüsselungsstandard) gelten hingegen als vergleichsweise robust gegenüber bekannten Quantenangriffsmodellen. Zwar reduziert sich ihre effektive Sicherheit im Quantenmodell durch bekannte Algorithmen wie Grover, ein vollständiges Brechen gilt jedoch nicht als gegeben.

Quantum-Technologie als Absicherung: QKD und Post-Quantum-Kryptografie

Zur Vorbereitung auf diese Entwicklungen haben sich zwei zentrale technische Ansätze herausgebildet, wie Stauber erklärt.

1. Quantum Key Distribution (QKD):
Bei der Quantum Key Distribution wird der klassische asymmetrische Schlüsselaustausch durch ein quantenphysikalisch basiertes Verfahren ergänzt bzw. in bestimmten Kommunikationsstrecken ersetzt. QKD dient dazu, symmetrische Schlüssel mithilfe quantenphysikalischer Eigenschaften sicher zu übertragen. Die praktische Anwendung ist dabei infrastrukturell anspruchsvoll und typischerweise auf spezielle Netzwerke und Pilotprojekte beschränkt.

2. Post-Quantum-Kryptografie (PQC):
Der zweite Ansatz besteht darin, klassische asymmetrische Verfahren durch neue kryptografische Algorithmen zu ersetzen, für die derzeit keine bekannten effizienten Quantenangriffe existieren. Während RSA und vergleichbare Verfahren künftig durch Quantenalgorithmen wie Shor (ein Algorithmus aus dem mathematischen Teilgebiet der Restklassenringe) theoretisch angreifbar wären, basiert PQC auf mathematischen Problemen, für die bislang keine entsprechenden effizienten Lösungsverfahren bekannt sind. Für diese Verfahren existieren bereits erste internationale Standards, unter anderem im Rahmen der Arbeiten des NIST, die schrittweise in bestehende Systeme integriert werden.

Die Einführung von Post-Quantum-Kryptografie erfordert jedoch Anpassungen in der IT-Infrastruktur. Netzwerkkomponenten wie Router, Firewalls oder VPN-Gateways müssen entsprechende Verfahren unterstützen, sagt Stauber. „Aber von denen gibt es noch nicht viele. Und die sind auch teuer.“

„Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho“

Neben der Sicherheitsdimension sieht der Experte auch eine zweite große Perspektive der Quantentechnologie: ihren möglichen Einsatz zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

„Bei ParityQC beschäftigen wir uns vor allem mit Optimierungsaufgaben. Hier ist es derzeit noch schwierig, verlässliche Aussagen darüber zu treffen, wie groß die Vorteile von Quantencomputern in der Praxis tatsächlich sein werden“, erklärt er. „Für bestimmte Anwendungen gibt es jedoch wissenschaftliche Hinweise auf potenzielle Vorteile – etwa bei der Primfaktorzerlegung, wo Quantenalgorithmen theoretisch deutlich effizienter sind als klassische Verfahren.“

Im Bereich der Optimierung ist die Lage weniger eindeutig. Viele Ergebnisse basieren derzeit auf Simulationen und frühen experimentellen Ansätzen, weshalb sich mögliche Vorteile noch nicht zuverlässig quantifizieren lassen. Dennoch gelte dieser Bereich als eines der potenziell vielversprechenden Anwendungsfelder der Technologie.

„Das ist so eine typische ‚Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho‘-Attitüde“, sagt Stauber. „Interessanterweise geht es dabei nicht nur um Time-to-Solution. In manchen Fällen können Quantenverfahren auch wirtschaftliche Vorteile bringen, etwa durch geringere Kosten in spezifischen Szenarien.“ Erste Unternehmen beginnen daher, sich mit Quantum-Optimierungsansätzen auseinanderzusetzen, insbesondere dort, wo klassische Methoden an Effizienzgrenzen stoßen.

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