Der zunehmende Einfluss Künstlicher Intelligenz auf das Marketing: Teams bewegen sich vom Experimentieren zur vollständigen Integration NetApp®, bekannt für intelligente Dateninfrastruktur, kündigte seine Beteiligung an einer aktuellen Marketing-Forschungsstudie von Callan Consulting an, einer im Silicon Valley ansässigen Beratungsfirma für Führungsmarketing. Zusammen mit 18 B2B- und B2C-Technologiefirmen ist NetApp Teil eines Projekts, das untersucht, wie KI die heutigen Marketingorganisationen verändert und dabei einen deutlichen Fortschritt vom ersten Experimentieren bis hin zur unternehmensweiten, eingebetteten Nutzung zeigt. Der Bericht „Der Stand der KI im Technologiesektor Marketing 2026“, der auf umfassenden Interviews mit CMOs und leitenden Marketingmanagern der teilnehmenden Firmen basiert, zeigt, dass KI rasch zu einem grundlegenden Bestandteil von Marketingteams und Arbeitsabläufen wird – von der Content-Erstellung über Recherche, Kampagnenoptimierung bis hin zu Analytik. Mit zunehmender KI-Nutzung rücken Prioritäten wie Datenqualität, Zugänglichkeit und Governance in den Vordergrund. „KI verändert nicht, was großartiges Marketing erreichen will; sie nimmt einfach die Gründe weg, es nicht zu schaffen“, sagte Gabie Boko, Chief Marketing Officer bei NetApp. „Mit sauberen, zugänglichen und vertrauenswürdigen Daten verschieben sich die Teams vom Chaos-Management hin zu fundierten Entscheidungen. Genau dann bringen Marketingmaßnahmen das Unternehmen wirklich voran. “ Marketing Technology News: MarTech-Interview mit Fredrik Skantze, CEO und Mitbegründer von Funnel Der Bericht hebt mehrere bedeutende Entwicklungen seit der vorherigen Studie von Callan Consulting im November 2024 hervor, darunter den Aufstieg von „Born in AI“-Unternehmen, die ihre Marketingabteilungen von Anfang an um generative KI herum aufgebaut haben, das rasche Wachstum von KI-Anwendungen im gesamten Marketinglebenszyklus sowie die zunehmende Relevanz neuer Disziplinen wie Answer Engine Optimization (AEO), da Kunden immer häufiger mit KI-gesteuerten Kaufinterfaces interagieren. Trotz großer Begeisterung für die KI-Einführung betonen Marketingführer auch die bestehenden Herausforderungen. Viele gaben an, Schwierigkeiten bei der Messung des direkten Return on Investment (ROI) von KI zu haben, da die Vorteile eher subjektiv in Bezug auf Geschwindigkeit, Output und Kosteneinsparungen wahrgenommen werden als durch herkömmliche Leistungskennzahlen.

Die Studie hebt zudem das Risiko einer zu großen Abhängigkeit von KI-Tools hervor und unterstreicht die kritische Bedeutung menschlicher Aufsicht, Governance und Input, da KI-generierte Inhalte immer verbreiteter werden. „Der bedeutendste Wandel seit unserer letzten Studie ist, dass KI nicht mehr als Nebenschauplatz oder Nebenprojekt gesehen wird“, erklärte Ed Callan, CEO von Callan Consulting. „Marketingführer betrachten KI jetzt als eine Basiserwartung, ähnlich wie Analytik oder Marketingautomatisierung. Gleichzeitig beobachten wir Anzeichen für eine Überabhängigkeit von diesen Werkzeugen, was die Führung dazu veranlasst, erneut zu betonen, dass menschliches Urteilsvermögen, Kreativität und Disziplin unverzichtbar bleiben. “ Für die Zukunft erwarten Marketingmanager eine tiefere KI-Integration im kommenden Jahr, einschließlich eines verstärkten Einsatzes von agentischer KI, der Konsolidierung von Marketingtechnologieplattformen und einer kontinuierlichen Weiterentwicklung, wie Marken sowohl menschliche Käufer als auch AI-gesteuerte Entscheidungsfindungssysteme ansprechen. „In der heutigen, von KI getriebenen Content-Umgebung fällt es Marketern schwer, Sichtbarkeit und Differenzierung zu erreichen. Da Antwortmaschinen schnell zur neuen Suchmethode werden, besteht die Chance, die strategische Rolle von Content wiederherzustellen – intelligente Inhalte zu liefern, die strukturiert, präzise, vertrauenswürdig und für alle zugänglich sind“, sagte Jen Jones, CMO von Siteimprove und Mitwirkende des Berichts. „Erfolg in der traditionellen Suchmaschinenoptimierung bleibt essenziell, aber AEO ist eine erweiterte Disziplin, die über Rankings hinausgeht und darauf abzielt, die Leistung von Inhalten in Answer Engines zu optimieren. “