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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KI-Risiko, KI Risiko, Risiko, Summt, Wasner,
(v.l.) Carina Zehetmaier, Raoul Maier, Alexander Brix, Clemens Wasner | © AustrianStartups

Eine Künstliche Intelligenz würde vielleicht schreiben: „Als Carina das Wort ergriff, wurde der Saal plötzlich still. Ein Windhauch durchbrach das betretene Schweigen und das, was Carina sagen sollte, würde den gesamten Abend prägen und alles verändern. Damit hatte niemand gerechnet und Schockwellen gingen durchs ganze Land.“

KI: Wie stehts denn mit dem Vertrauen?

Derart extrem war es nicht, als Carina Zehetmaier, Co-Founderin und CEO von paiper.one, Raoul Maier, Founding Partner bei Eudemian Ventures und Alexander Brix, CCO bei fonio im Rahmen des AustrianStartups Summit zusammentrafen, um mit Moderator Clemens Wasner (Founder und CEO EnliteAI) die Risiken von KI zu diskutieren. Doch die Aussage der Vorsitzenden der Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz bei Austrian Standards hinterließ Eindruck. Und zeigte am Ende vielleicht genau das, worum es beim KI-Risiko wirklich geht: um den Vertrauens- und Skalierungsgedanken. Doch dazu später.

KI kann halluzinieren, KI kann sich, vor dem menschlichen Gehör versteckt, mit anderer KI austauschen. KI kann Server hacken, Daten lesen und Datenschutz ignorieren. Sie umgeht Grenzen, um Aufgaben zu erledigen und bleibt dabei intransparent. Vor allem aber kann sie automatisieren, Effizienz steigern und dort beschleunigen, wo es gewünscht wird. All das mit Gefahren verbunden, wenn man sich dieser nicht bewusst ist.

Risiko für Investor:innen verändert

Die Risiken Künstlicher Intelligenz werden hierzulande und weltweit auf mehreren Ebenen diskutiert. Etwa aus Fondsperspektive, wie Maier erklärte: Laut dem Experten habe KI das Risikoprofil für Investor:innen grundlegend verändert. Für das einzelne Unternehmen sei das Risiko gestiegen, für das gesamte Portfolio dagegen gleich hoch geblieben oder sogar niedriger geworden. Der Grund liege im sogenannten Power Law: In der Startup-Finanzierung entscheiden meist wenige Volltreffer über den Erfolg eines Portfolios, und weil KI die Entwicklung günstiger und schneller macht, könnte es künftig mehr solcher Treffer geben, so seine Prognose.

Zudem sinke Maier zufolge das Produkt- und Technologierisiko, das Teamrisiko bleibe in etwa gleich. Höher seien dagegen das Wettbewerbsrisiko, da Konkurrenten sehr schnell auftauchen könnten, das Umsetzungsrisiko, weil Startups bei schwacher Exekution rasch überholt würden, und auch das regulatorische Risiko.

Hinzu komme das Bewertungsrisiko, besonders in den USA. Bei den hohen Bewertungen werde es zum Problem, wenn der erwartete Exit-Wert ausbleibt: „Wir als Investoren müssen darauf vorbereitet sein, diese Risiken zu verstehen und sie auf sinnvolle Weise zu mindern“, sagte Maier. „Ich denke, es wird große Unterschiede geben, weil, wenn man sieht, dass ein Konkurrent sehr schnell auftaucht und sehr schnell an Fahrt gewinnt, wird es weniger darum gehen, zu versuchen ‚Zombies‘ zu pflegen, sondern sich wirklich auf seine Gewinner zu konzentrieren und auch die Diversifizierung des Portfolios tief bei den Gewinnern auszuspielen.“

Er sieht beim VC-Portfolio einen künftigen Trend hin zu einer „Gewinner-nimmt-das-Meiste“-Mentalität: „Was wir gesehen haben, ist, dass derzeit die Top 1 Prozent der Startups in den USA etwa 50 Prozent des Exit-Wertes einfangen. Das kann man mit der Ära von 2010 bis 2020 vergleichen, wo sie etwa 30 bis 35 Prozent des Exit-Wertes einfingen, davor — in der Ära von 2000 bis 2010 — waren es weniger als 20 Prozent. Wir haben also eine viel höhere Konzentration der Gewinner. Es geht nun viel mehr darum, diese Gewinner zu finden“, sagte Maier.

„Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an“

Zehetmaier rückte danach die Risiken beim Bauen von KI-Produkten selbst in den Fokus. Wer ein Produkt in einer Hochrisiko-Sphäre entwickle, solle sich früh fragen, ob und wie man es in der Gesellschaft haben wolle, und es resilient, cybersicher und sicher aufsetzen. Austrian Standards arbeite derzeit an den risikobezogenen Standards zum EU AI Act, die klären sollen, womit Unternehmen konform sein müssen und welche Schritte nötig sind. Langfristig könne das für Gründerinnen und Gründer ein Vorteil sein, auch wenn die frühe Auseinandersetzung Zeit koste. „Wenn wir nicht Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an einbauen, ist es hinterher viel schwerer“, sagte sie.

Zentral sei die Frage nach „Human in the Loop“, „Human in Command“ und „Human in Control“. Lösungen, wie Menschen tatsächlich im Entscheidungsprozess eingebunden bleiben, sind für Zehetmaier noch weitgehend offen: „Es kann nicht sein, dass man einfach einen Menschen hinsetzt und sagt: ‚Hak die Kästchen 1.000-mal am Tag ab‘. So bindet man keine menschliche Aufsicht ein.“

Die Frage nach dem: „Worum geht es eigentlich?“

Aus europäischer Perspektive frage sie sich manchmal, wofür das alles geschehe, so Zehetmaier. Gehe es am Ende darum, Beschäftigte loszuwerden, das Unternehmen hochzuskalieren und an ein weiteres US-Unternehmen zu verkaufen?

„Wir sollten die Idee des nachhaltigen Skalierens wirklich überdenken“, riet sie. Die erste Frage, die sich ein Startup stellen müsse, sei: „Was will ich bauen und wo will ich in der Zukunft sein? Was ist die Zukunft, in der meine Kinder leben werden, und wie sieht sie aus?” Das Ziel sei letztlich „nicht, es einfach hochzuskalieren und einfach an irgendwen zu verkaufen“, sondern eine bewusstere Reise zu gestalten. „Ich denke wirklich, dass es Chancen gibt, die Zukunft aktiv zu verändern und dazu beizutragen, das anzugleichen, was wir wollen“, sagte sie. „Um sicherzustellen, dass die Technologie für uns so frei von Voreingenommenheit und für so viele Menschen wie möglich funktioniert.“

Daran knüpfte Maier zustimmend an und griff Zehetmaiers Überlegungen zur Frage auf, welche Zukunft Technologieunternehmen eigentlich gestalten wollen. Die Frage unserer Zeit sei jedoch nicht nur, wie diese Zukunft aussehen solle, sondern auch, wer sie definiere und wer tatsächlich in der Lage sei, sie umzusetzen.

Denn selbst wenn es eine gesellschaftliche Einigung darüber gäbe, welche Richtung eingeschlagen werden sollte, sei keineswegs klar, wer die Macht habe, diese Vorstellungen durchzusetzen. Theoretisch seien es vor allem große Regierungen, die die Entwicklung der Technologie regulieren könnten. Doch gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz zeige sich, wie begrenzt dieser Handlungsspielraum sei.

„Europa nicht mehr auf Agenda“

Maier berichtete von einem Gespräch mit David Sacks (Mitglied des Podcasts All-In), der unter Donald Trump als KI-Beauftragter tätig war. Sacks habe ihm erklärt, dass die USA Künstliche Intelligenz nicht regulieren könnten, weil sie andernfalls Gefahr liefen, das Rennen gegen China zu verlieren.

„Das ist die Aussage des obersten US-Beraters für KI. Was uns das zeigt, ist, dass wir uns derzeit in einem chaotischen Zustand befinden, in dem wir im Wesentlichen ein Rennen zwischen zwei Supermächten haben“, sagte Maier. „Europa steht gar nicht mehr auf der Agenda. Es tut mir leid, euch das so beibringen zu müssen. Aber das ist der beängstigende Teil. Ich habe nicht die perfekte Antwort, aber ich stimme Zehetmaiers grundlegenden Fragen völlig zu.“

Aufsetzen ist nicht genug

Auch ohne Schockwellen führte die Diskussion der drei Expert:innen weiters zur Frage, wie sich KI-Startups in einem Markt behaupten können, in dem neue Wettbewerber schnell entstehen. Für Maier liegt die Antwort in der Verteidigungsfähigkeit des Geschäftsmodells. Ein bloßer „Wrapper“, also eine Anwendung, die lediglich auf ein bestehendes Sprachmodell aufsetzt, reiche kaum aus. Attraktiv seien Unternehmen, die sich durch proprietäre Daten, Branchen-Wissen, Kundenzugang oder komplexe Workflows abheben. Alexander Brix von fonio ergänzte, dass Startups ihren Wettbewerbsvorteil auch erst mit der Zeit entwickeln könnten – etwa durch eine starke Marke, Vertrauen und effiziente Vertriebsstrukturen. Gerade im B2B-Bereich sei Vertrauen entscheidend.

Carina Zehetmaier bestätigte diese Einschätzung aus der Perspektive eines Unternehmens, das sich auf KI-Compliance spezialisiert hat. Für paiper.one sei die Komplexität der Regulierung einerseits ein Hindernis, andererseits aber auch eine Chance, sich durch Fachwissen und Vertrauen zu differenzieren. Da sich gesetzliche Anforderungen von Land zu Land unterscheiden und laufend verändern können, lasse sich das Produkt nicht ohne Weiteres über verschiedene Märkte hinweg skalieren.

Wettbewerbsvorteil

„Was wir bisher beobachtet haben, ist, dass unser Wettbewerbsvorteil Vertrauen ist“, präzisierte Zehetmaier. Große Konzerne vertrauten dem Team aufgrund seiner Expertise und sähen paiper.one als Ansprechpartner, der sie bei der Einführung und Umsetzung neuer Anforderungen begleiten könne. Zugleich warnte sie davor, dass Europa seine Innovationskraft nicht allein aus der Regulierung schöpfen dürfe. Die Komplexität könne zwar einen Wettbewerbsvorteil schaffen, erschwere aber auch schnelles Wachstum.

Für sie liege eine zentrale Herausforderung jedoch nicht allein in der Technologie oder der Einhaltung von Vorschriften, sondern darin, KI tatsächlich in Unternehmen zu verankern.

Viele Unternehmen würden ihren Beschäftigten zwar entsprechende Lizenzen zur Verfügung stellen, doch diese würden nicht immer genutzt. Deshalb wolle sich paiper.one verstärkt darauf konzentrieren, Organisationen und ihre Mitarbeiter bei der Einführung von KI mitzunehmen und den Wandel aktiv zu begleiten. Denn, so Zehetmaier: „Wenn wir die beste Technologie haben, aber niemand sie nutzt, werden wir am Ende nicht glücklich sein.“

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