Die Rolle des AI-Marketing-Managers: Aufgaben, Skills, Prozesse & der Wandel seit „Pre-AI“

Einleitung: Warum diese Rolle jetzt entsteht

Generative KI ist in Marketingorganisationen vom Experiment zur festen Größe geworden. Viele Unternehmen berichten über klare Effizienz- und Wachstumsgewinne – gleichzeitig gibt es große Unterschiede darin, ob und wie schnell sich echter Business-Wert realisiert. Für diesen Gap braucht es eine neue, klar definierte Rolle: den AI-Marketing-Manager. Er verbindet Marketingstrategie, Daten, Content-Operations, MarTech und Governance so, dass KI nicht nur „Zeit spart“, sondern wirklich Performance liefert – messbar, sicher und compliant. TechRadar+3McKinsey & Company+3McKinsey & Company+3

Definition: Was ist ein AI-Marketing-Manager?

Der AI-Marketing-Manager ist die Person, die…

1. Nutzungsszenarien priorisiert (z. B. Content-Produktion, Personalisierung, Media-Optimierung, Lifecycle-Journeys) und diese mit klaren Business-Zielen verknüpft.

2. Daten- & Tool-Stack orchestriert (CDP/CRM, Analytics, Content-Systeme, Gen-KI-Modelle, Agenten, Automationen).

3. Qualität, Sicherheit & Compliance verantwortet (Guardrails, Prompt-Standards, Review-Prozesse, Kennzeichnungspflichten, IP-Checks).

4. Upskilling & Change im Team treibt (Prompting-Standards, Playbooks, Trainings, KPI-Denke).

5. Wertbeitrag belegt (Attribution, Test-Designs, Delta-KPIs).

Warum das nötig ist: Studien zeigen einerseits hohes Potenzial (Produktivitätshebel, Personalisierung, Conversion-Lifts), andererseits gelingt nur wenigen Unternehmen die breite Wertrealisierung – es fehlt häufig an Rollen, Prozessen und Governance. McKinsey & Company+2McKinsey & Company+2

Kerntasks im Alltag

1) Use-Case-Portfolio managen

• Mapping: Quick Wins vs. strategische Hebel (z. B. „Ad-Varianten & Betreffzeilen“, „SEO-Briefings & Outline-Entwürfe“, „Produkt-Feed-Texte“, „Journey-Personalisation“, „Media-Budget-Shifts mit Agentic AI“).

• Priorisierung nach Impact x Machbarkeit x Risiko.

2) Daten & Modelle verbinden

• Datenzugriffe (first-party, Produktkataloge, Performance-Daten), Feature-Pipelines, Retrieval (RAG), Auswahl von Foundation-/Domain-Modellen.

• Agentic-Workflows (z. B. Briefing-→ Entwurf-→ Review-→ A/B-Test) mit Rollenrechten und Protokollierung. McKinsey & Company

3) Prompt- & Playbook-Standards

• Styleguides, Tonalität, Marken- & Rechts-Guidelines in Systemprompts.

• Checklisten für „Halluzinationen“, Faktenprüfung, Quellenpflicht.

4) Qualitäts- & Risiko-Kontrollen

• Human-in-the-loop, Brand-Safety, Urheberrecht, Kennzeichnung synthetischer Inhalte, Transparenzpflichten (EU-AI-Act: Nutzer darauf hinweisen, wenn sie mit KI interagieren; Deepfakes kennzeichnen). artificialintelligenceact.eu+2artificialintelligenceact.eu+2

5) Messen & Skalieren

• KPI-Frameworks je Use Case (z. B. Content-Durchlaufzeit, Cost per Asset, CTR, CVR, AOV, LTV, Margen), Experimentdesign, Baselines & Kontrollgruppen.

• Rollout auf weitere Kanäle/Sprachen/Segmente.

Skill-Profil: Was unterscheidet Top-Performer?

Hard Skills

• MarTech-Verständnis (CDP, CRM, Analytics, CMS, Adtech), Daten-Grundlagen, Prompt Engineering, Agent-Design, API-/Automations-Logik, Mess-/Attributionskenntnisse.

• Recht/Compliance-Awareness (Transparenz, Urheberrecht, Datennutzung, Kennzeichnung). artificialintelligenceact.eu+1

Soft Skills

• Produkt-/Business-Denken (Impact-Orientierung), Change-Leadership, Kommunikationsstärke über Fachbereiche hinweg, Qualitätsanspruch & Markengefühl.

Mindset-Shift

• Von „Texte schnell raus“ zu „Systeme bauen, die wiederholt Qualität liefern“.

• Von Kampagnen-Einzelstücken zu kontinuierlich lernenden Pipelines (Tests → Erkenntnisse → Modelle/Prompts/Workflows verbessern). Gartner

Tool- & Team-Setup (Beispiel)

• Daten/Insights: Analytics, CDP, Produkt- & Performance-Daten.

• Content-Ops: PIM/DAM, CMS, Übersetzung, Terminplanung.

• Gen-KI-Ebene: Foundation-Modelle, spezialisierte Modelle (Vision, Speech), RAG, Vector-DB.

• Agenten & Automationen: Briefing-Agent, Variations-Agent, QA-Agent, Compliance-Agent, Experiment-Agent – jeweils mit minimalen Rechten („Agent = Praktikant mit Supervisor“). IT Pro

• Governance: Prompt-Registry, Review-Protokolle, Kennzeichnung & Offenlegung, Rechte-/Rollenkonzepte (RBAC), Audit-Trails. DLA Piper

KPIs & Erfolgsnachweise

• Effizienz: Time-to-First-Draft ↓, Cost per Asset ↓, Content-Durchsatz ↑.

• Wachstum: CTR/CVR ↑, ROAS ↑, LTV ↑, Sales-Contribution ↑.

• Qualität: Markenfit-Scores, Leser-/Nutzerfeedback, redaktionelle Korrekturrate ↓.

• Reifegrad: Anteil KI-gestützter Journeys, Testabdeckung, Modell-/Prompt-Iterationen pro Quartal.
  Studien zeigen, dass dort, wo KI systemisch in Workflows integriert wird (statt als Ad-hoc-Tool), messbarer Business-Wert entsteht. Business Insider

Governance & Risiko-Management

• Transparenz & Kennzeichnung: Hinweis bei Chatbots/Assistenten; Kennzeichnung synthetischer Medien.

• Daten & Rechte: Trainings-/Nutzungsrechte, Marken- und IP-Schutz, personenbezogene Daten nur nach Rechtsgrundlage.

• Sicherheitsrisiken: Prompt-Injection, Tool-/Memory-Misuse, „Shadow AI“ – deshalb Prinzip „Least Privilege“, Monitoring, Policies & Schulungen. IT Pro

• Regulatorik (EU-AI-Act): je nach Risiko-Kategorie Pflichten zu Transparenz, Dokumentation, Risikomanagement – Marketing-Use-Cases meist „begrenztes Risiko“, aber Transparenz ist Pflicht. artificialintelligenceact.eu+1

Zusammenarbeit mit Textern & Kreativen: Co-Pilot statt Ersatz

Vor KI lag der Schwerpunkt klassischer Texter*innen auf Recherche, Ideation, Erstentwürfen und manuellem Variieren. Heute übernehmen Modelle/Agenten Teile davon (z. B. Entwürfe, Varianten, Transkreation, schnelle Dateneinbindung). Menschen verschieben sich zu Strategie, Story-Architektur, Markenstimme, Fact-Checking, Stil-Feinschliff, Ethik & Nuance. Teams, die diese Arbeitsteilung bewusst gestalten, erzielen höhere Qualität und Output – belegt durch Marktforschung und Branchenreports. Gartner+1

Wie sich die Rolle gegenüber „Pre-AI“ verändert hat

Diese Verschiebung spiegelt sich in CMO-Befragungen: KI ist Top-Priorität, doch nicht alle sehen sofort ROI – der Unterschied liegt in Reifegrad, Prozessen, Upskilling und Führung. The CMO Survey+2marketingdive.com+2

90-Tage-Plan (Blueprint)

Phase 1 – Diagnose & Ziele (Wochen 1–3)

• Audit: Daten/Tools/Content-Ops, rechtliche Rahmen, Risiken.

• Value Map: 6–10 Use Cases bewerten (Impact/Machbarkeit/Risiko).

• KPI-Baseline & Messkonzept.

Phase 2 – Pilotierung (Wochen 4–8)

• 2–3 Quick Wins live (z. B. Ads-Varianten, E-Mail-Betreffzeilen, SEO-Outlines).

• Agentic Workflow: Briefing-→ Draft-→ Review-→ A/B.

• Guardrails & Review-Checklisten, Kennzeichnung.

Phase 3 – Skalierung (Wochen 9–12)

• Automationen, Sprachen/Segmente, Trainingsprogramm fürs Team.

• Steering: wöchentliches KPI-Review, monatliche Prompt/Agent-Retros.

• Governance: Rollenrechte, Audit-Trail, laufende Compliance-Checks. Gartner+1

Beispiel-Jobprofil (Kurzfassung)

Titel: AI-Marketing-Manager (m/w/d)
Ziel: Business-Impact durch KI-gestützte Marketing-Workflows, sicher & compliant.
Must-haves:

• 3–5 Jahre Marketing/MarTech, nachweisbare KPI-Verbesserungen.

• Erfahrung mit Gen-KI-Tools, Prompting, Agent-Design, Analytics.

• Governance-Know-how (Kennzeichnung, Daten, IP).
  KPIs: Time-to-Draft, Cost/Asset, CTR/CVR/ROAS, LTV, QA-Fehlerrate, Anteil KI-gestützter Journeys.
  Nice-to-haves: RAG/Vector-DB-Verständnis, API-Automationen, Experiment-Design. (Anpassbar für B2C/B2B-Kontexte.)

Häufige Stolpersteine – und Gegenmaßnahmen

• „Tool-First“ statt „Problem-First“ → Value Map & Hypothesen priorisieren.

• Kein Messkonzept → Baselines, Kontrollgruppen, experimentelles Setup.

• Shadow AI → Zugriffs-/Rollenmodelle, Richtlinien, Schulungen, Logging. IT Pro

• Compliance übersehen → Transparenzhinweise, Deepfake-Kennzeichnung, Rechteklärung. artificialintelligenceact.eu

• Change unterschätzt → Trainings, Playbooks, „AI Office Hours“, klare Verantwortlichkeiten. Deloitte

Ausblick: Agentic Marketing & autonome Journeys

Der nächste Schritt ist Agentic AI – Systeme, die Ziele verstehen und eigenständig Teilaufgaben erledigen (innerhalb klarer Leitplanken). Erwartbar sind mehr Automatisierung in Media-Optimierung, Lifecycle-Nurturing und kreativen Iterationen, begleitet von strenger Governance („Agent = Praktikant mit Aufsicht“). McKinsey & Company+1