Möglichkeitsrendite: Was KI im Marketing wirklich bringt

Die meisten Business Cases für KI rechnen aus, was billiger wird. Das ist die kleinere Hälfte. Mehr als deine heutigen Kosten kannst du nicht einsparen, irgendwann ist Schluss. Die größere Hälfte steckt in Arbeit, die du bisher gar nicht gemacht hast. Für diese Hälfte fehlte bisher ein Wort. Ich nenne sie Möglichkeitsrendite.

Möglichkeitsrendite ist der Ertrag aus Arbeit, die ohne KI unterblieben wäre

Möglichkeitsrendite ist der Ertrag aus Arbeit, die ohne KI nicht stattgefunden hätte, weil sie an einer Grenze gescheitert wäre. Es zählt nur, was ankommt: Umsatz, Anfragen, Reichweite, bessere Entscheidungen. Die Bezugsgröße ist nicht das, was bisher teuer war. Die Bezugsgröße ist das, was bisher unterblieben ist.

Ob eine KI-Anwendung Möglichkeitsrendite bringt, klärt eine einzige Frage: Hättest du das ohne KI gemacht?

Hättest du es ohne KI gemacht?	Bringt es etwas?	Einordnung
Ja, nur langsamer oder teurer	Ja	Effizienzrendite
Nein	Ja	Möglichkeitsrendite
Nein	Nein	Beschäftigung

Effizienzrendite ist nichts Schlechtes. Die Architekturabteilung von Heinemann spart nach unserem Bild-KI-Workshop pro Rendering rund 2.000 Euro und pro Projekt etwa zwei Wochen Arbeit. Diese Zahl sieht jedes Controlling gern. Sie hat aber eine Obergrenze: Mehr als das, was Renderings heute kosten, kann kein Team sparen.

Möglichkeitsrendite hat diese Decke nicht. Sie stellt eine andere Frage, und die stellt sich in jedem Team, das eine solche Zahl hat: Welche Entwürfe hat nie jemand rendern lassen, weil jeder einzelne 2.000 Euro gekostet hätte?

Zu teuer ist die häufigste Grenze, aber nicht die einzige

Jede unterbliebene Arbeit ist an etwas gescheitert. Ich nenne diese Grenzen die Zu. Das erste nennen alle zuerst: zu teuer.

Wichtig ist das kleine Wort davor. Was teuer war und trotzdem gemacht wurde, war eben nicht zu teuer. Wird es mit KI billiger, ist das Effizienz. Zu teuer heißt: Es ist unterblieben.

Bad Reichenhaller ist so ein Fall. Das Testimonial der Marke, Salty Sam, spielt ein Schauspieler. Jedes neue Motiv hieß bisher Shooting, Termin, Budget. Heute entstehen neue Motive in einem Generator, der auf Sam trainiert ist und nur innerhalb fester Markenregeln arbeitet. Jedes Motiv, für das sich ein eigenes Shooting nie gelohnt hätte, ist damit möglich geworden. Genau dort entsteht Möglichkeitsrendite.

Die anderen neun Zu sind leiser. Man nennt sie seltener, weil manche davon unangenehm sind.

Zu	Was bisher unterblieb	Beispiel aus Marketing und PR
zu teuer	Arbeit, bei der eine einzelne Einheit mehr kostet, als sie bringt	das zehnte Produktmotiv, das Shooting für die Nebenkampagne
zu viel	Arbeit, bei der jede Einheit machbar wäre, die Summe aber nicht	Produkttexte für das ganze Sortiment statt nur für die Topseller
zu viele Möglichkeiten	Kombinationen, die niemand durchspielt	40 Claim-Varianten testen statt drei, Botschaft je Medium zuschneiden
zu spät	Reaktion, die erst kommt, wenn der Anlass vorbei ist	Stellungnahme in Stunden statt in Tagen
zu versteckt	Wissen, das da ist und das niemand findet	Muster in Servicetickets, Bewertungen und Vertriebsnotizen
zu peinlich	Entwürfe und Fragen, die niemand zeigen will	den Rohentwurf gegen die Zielgruppe testen, das harte Interview vorher proben
zu schwer	Aufgaben, für die das Können im Haus fehlte	Video ohne Motion Design, Datenanalyse ohne Analyseteam
zu fremd	Arbeit in fremder Sprache, Kultur oder Fachwelt	Kampagne für einen neuen Ländermarkt, Fachmedien einer anderen Branche
zu langweilig	Arbeit, die etwas bringt und die keiner machen will	Alttexte, Metadaten, Presseverteiler pflegen
zu einsam	Denken ohne Gegenüber	Positionierung durchspielen, bevor sie jemand sieht

Zwei unserer Studio-Projekte zeigen, wie verschieden die Zu sind. tree distribution brauchte 10.000 Produkttexte, jeden eigenständig. Ein einzelner Text war nie das Problem, die Summe war es: zu viel. Bei Flightright war es zu schwer. Das Maskottchen Tiny Passenger war in Midjourney entstanden, und jeder Versuch, es in einer neuen Pose zu zeigen, lieferte eine andere Figur. Erst ein eigens trainiertes Modell machte es steuerbar.

Die Liste ist offen. Mit jeder Modellgeneration fällt eine weitere Grenze. Damit sie trotzdem scharf bleibt, muss ein neues Zu erklären, warum Arbeit unterblieben ist. Und KI muss diese Grenze nachweisbar verschieben.

Zwei Fragen sortieren jede KI-Aufgabe

Nimm eine konkrete Aufgabe, die du gerade mit KI angehst oder angehen willst, und prüf sie. Wenn sie als Möglichkeitsrendite durchgeht, schlägt dir der Check vor, woran du den Ertrag misst.

Möglichkeitsrendite verfällt

Wenn eine Grenze fällt, fällt sie für alle. Deine Konkurrenz hat dieselben Werkzeuge. Wer zuerst nutzt, kassiert. Danach wird das Neue zum Standard, und die Rendite geht gegen null. Zehn Produktmotive sind in zwei Jahren kein Vorsprung mehr, sondern Erwartung.

Dauerhaft wird Möglichkeitsrendite nur dort, wo etwas Eigenes dazukommt: eigene Daten, eigenes Wissen, eine erkennbare Haltung. Ein Bildmodell, das auf das eigene Testimonial trainiert ist, kann die Konkurrenz nicht nachkaufen. Ein Standard-Prompt für Produktbilder schon. Das ist auch die These meiner Keynote Brillant im Durchschnitt: KI macht guten Output zur Grundausstattung. Unterscheiden wird dich, was du damit entscheidest.

Möglichkeitsrendite kann negativ sein

Die Grenzen fallen auch auf der anderen Seite. Wenn jedes Unternehmen 40 Varianten und 400 Texte produziert, wird Aufmerksamkeit knapper. Das habe ich in Die neue Knappheit beschrieben.

200 Posts statt 20 sind keine Rendite. Sie sind Menge. Rendite entsteht erst, wenn die Menge etwas bewirkt, was 20 Posts nicht konnten. Sonst landest du bei AI Slop: Output, der die Arbeit auf die Empfangenden verlagert. Die Marke verwässert, die Zielgruppe wird müde, die Redaktion löscht deine Mails ungelesen.

Eine Möglichkeit zu ergreifen ist keine Pflicht. Eine gute KI-Strategie sagt auch, welche Möglichkeiten du liegen lässt.

Fang mit dem an, was ihr euch verkniffen habt

Stell deinem Team im nächsten Meeting eine Frage: Was haben wir uns zuletzt verkniffen? Nicht abstrakt, sondern am Fall. Der letzte Produktlaunch, die Messe, der Newsletter. „Wie stark bremst uns zu spät?“ kann niemand ehrlich beantworten. Am konkreten Fall werden die Zu sichtbar.

1. Sammle drei Fälle. Was unterbleibt heute, obwohl es etwas bringen würde?
2. Ordne jedem Fall ein Zu zu. Oft sind es zwei.
3. Leg für einen Fall eine Messgröße fest. Nicht Output, sondern Ertrag: Anfragen, Umsatz, Platzierungen aus Arbeit, die es vorher nicht gab.
4. Gib dir sechs Wochen. Dann entscheidest du: weitermachen, ausbauen oder beenden.

Wenn ihr das für mehrere Teams oder eine ganze Abteilung machen wollt, ist das der Kern unserer KI-Strategie-Arbeit.

Wenn du Kommunikation verantwortest und für dich selbst klären willst, welche Möglichkeiten du ergreifst und welche du liegen lässt, dann ist das keine Frage für zwischen zwei Terminen. Genau dafür gibt es die KI-Klausur: drei Tage, zwölf Leute, deine Fälle statt eines Lehrplans. Hier geht es zur Anmeldung für die KI-Klausur.

Die Frage für den nächsten Business Case lautet also nicht mehr: Was spart uns das? Sondern: Was gibt es danach, was es vorher nicht gab?