Beobachtetes Signal · 3. Dez. 2025 · Survey · Quelle: AdExchanger · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Neutral
US-Marketer kämpfen trotz hoher Adoptionspläne mit KI-Verständnislücken
Laut AdExchanger klafft eine wachsende Lücke zwischen den KI-Adoptionsplänen von Marketern und ihrem tatsächlichen Technologieverständnis. Eine Umfrage unter 512 US-Marketingexperten aus Agenturen und Unternehmen zeigt, dass 87 % ihren KI-Einsatz im nächsten Jahr ausbauen wollen, aber nur 45 % die Funktionsweise KI-basierter Technologien verstehen. Diese Differenz von 42 Prozentpunkten verdeutlicht erhebliche Hürden bei der Frühadoption. Am stärksten ist der Einsatz in pragmatischen Anwendungsfeldern wie E-Mail-Automatisierung, Social Media Management und Chatbots (72 %), oft über native Features bestehender MarTech-Stacks (HubSpot, Mailchimp) oder Tools wie ChatGPT. Wissensdefizite bleiben gravierend: 47 % verstehen die Funktionsweise von KI nicht, und nur 39 % trauen ihren Teams zu, verwertbare Insights zu generieren. Zudem können 54 % den Erfolg nicht verlässlich an geschäftlichen Zielen messen. Als Lösungsansätze gelten gezielte KI-Weiterbildung, Tool-Integration und eine strikte Kopplung an Performance-KPIs.
Branchenweite Defizite bei der KI-Literacy bremsen die effektive Nutzung aus und erfordern Anpassungen in AdTech-Workflows sowie bei der Erfolgsmessung.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- 87 % der US-Werbetreibenden planen, ihren KI-Einsatz in den nächsten 12 Monaten zu steigern.
- Lediglich 45 % verstehen nach eigenen Angaben, wie KI-gestützte Technologien funktionieren.
- Befragt wurden 512 US-Marketingexperten aus Agenturen und Markenunternehmen.
- 72 % nutzen KI bereits für E-Mail-Automatisierung, Social Media Management und Chatbot-Interaktionen.
- 54 % können den KI-Erfolg nicht sicher anhand der relevanten Geschäftsziele messen.
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KI spart Zeit: Marketer investieren sie in Output-Korrekturen
Eine Optimizely-Umfrage unter mehr als 2.000 B2B-Marketern belegt eine breite KI-Adoption, offenbart jedoch erhebliche operative Reibungsverluste: Knapp die Hälfte nutzt KI täglich, doch drei Viertel wenden wöchentlich mindestens drei Stunden für das Editieren, Fact-Checking oder Korrigieren KI-generierter Inhalte auf. Nur 19 % setzen auf eine integrierte KI-Plattform, während über 80 % zwischen isolierten Tools wechseln. Diese fragmentierten Workflows erhöhen den Aufwand für Governance, Compliance und Qualitätskontrolle massiv. US-Marketer zeigen sich zwar zuversichtlicher als globale Peers, viele Befragte fürchten jedoch eine Verwässerung der Brand Voice. Der Report resümiert: Der künftige Wettbewerbsvorteil liegt nicht in der reinen Tool-Nutzung, sondern in der effizienten Operationalisierung von KI durch standardisierte Workflows und Plattformintegration.
Steigende KI-Adoption im Marketing: Technische Qualifikationslücke bremst Skalierung
Laut einer Untersuchung von Digiday+ Research unter 142 Marken- und Agentur-Entscheidern ist die KI-Adoption im Marketing rasant gestiegen: von 44 % im Jahr 2022 auf 86 % im Jahr 2025. Allerdings halten interne Tech-Kompetenzen, Upskilling und strategische Implementierungen nicht mit der Tool-Nutzung Schritt. 85 % der Befragten greifen primär auf Out-of-the-Box-Lösungen zurück, während lediglich 40 % eigene Tools auf bestehenden LLMs aufsetzen und nur 19 % proprietäre Modelle trainieren. Parallel etablieren Brands wie General Motors und Mastercard sowie Agenturen wie Horizon Media zunehmend die Rolle des Chief AI Officer. Branchenexperten verweisen auf erhebliche wirtschaftliche Hürden durch GPU-/TPU-Infrastrukturkosten und betonen die wachsende Bedeutung von Plattform-Interoperabilität, etwa durch die Integration von Google-Modellen (Gemini, Imagen) in das Adobe-Ökosystem via Google Vertex AI.
Marketer nutzen KI-Vorteile; Vertrauensmangel bremst Agentic AI
Eine Untersuchung von Digiday+ Research unter 142 Marken- und Agentur-Experten aus Q4 2025 belegt die zunehmende Integration von KI in Marketing-Workflows, identifiziert jedoch anhaltende Hürden für eine breitere Skalierung. Generative AI verzeichnet dabei eine höhere Adoptionsrate als Predictive AI. Generative Tools dominieren vor allem in der Creative Production (82 %), im Marketing (81 %) sowie in der externen (75 %) und internen Kommunikation (56 %). Predictive AI wird primär für Measurement und KPI-Analysen eingesetzt (48 %). Über die Hälfte der Befragten (54 %) gibt an, bisher keine Agentic AI zu nutzen. Case Studies und Interviews (u. a. von Unilever, Kroger und Monks) veranschaulichen zwar klare Effizienzgewinne, betonen jedoch mangelndes Vertrauen, Governance-Defizite, fragmentierten Datenzugriff und technische Komplexität als zentrale Barrieren für die Implementierung autonomer KI-Agenten.
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