„Die Unterschiede zwischen den Führungsebenen sind bemerkenswert“, sagt Dr. Yusuf Erdogan, Country Lead Digital & Technology bei Expleo Deutschland. „Sie legen nahe, dass die KI-Governance in vielen Unternehmen nicht über alle Ebenen hinweg harmonisiert ist – je nachdem, wie nah die jeweiligen Führungskräfte am operativen Einsatz der Technologie sind.“

Erdogan sieht darin ein Warnsignal: „Governance ist nur dann wirksam, wenn sie in der gesamten Organisation verankert ist. Richtlinien und Kontrollmechanismen allein schaffen noch kein Vertrauen. Mitarbeitende und Führungskräfte müssen verstehen, wie KI eingesetzt wird, welche Regeln gelten und wie im Ernstfall gehandelt wird.“

Cyberrisiken werden auf unteren Führungsebenen kritischer bewertet

Die unterschiedliche Wahrnehmung von Risiken zeigt sich auch bei einem weiteren Aspekt der Befragung. So machen sich lediglich 47 Prozent der Eigentümer und Unternehmensinhaber Gedanken über die Cybersecurity-Risiken von KI, während dieser Wert im Junior-Management bei 65 Prozent liegt.

„Interessant ist, dass ausgerechnet die Führungskräfte, die näher am operativen Geschäft arbeiten, häufig kritischer auf potenzielle Risiken blicken“, erklärt Erdogan. „Dies kann darauf hindeuten, dass Gefahren dort besonders sichtbar werden, wo KI im Arbeitsalltag konkret eingesetzt wird. Für Unternehmen entsteht daraus die Aufgabe, Governance, Sicherheitsmaßnahmen und Verantwortlichkeiten transparent über alle Hierarchieebenen hinweg zu kommunizieren.“

Sentiment-Index steigt leicht an

Trotz bestehender Zweifel an der Governance und dem Risikomanagement bleibt die allgemeine Stimmung bezüglich KI positiv. So stieg der europäische AI-Pulse-Sentiment-Score im Mai leicht auf 67 Punkte, nachdem er im April bei 66 Punkten gelegen hatte. Die Werte der drei untersuchten Länder bewegen sich dabei auf einem ähnlich hohen Niveau.

„Die stabile Stimmung zeigt, dass Unternehmen weiterhin großes Vertrauen in die Möglichkeiten und Potenziale von KI haben“, sagt Erdogan. „Der Optimismus bleibt bestehen. Gleichzeitig wächst das Bewusstsein dafür, dass Vertrauen langfristig nur durch Sicherheit, Transparenz und gute Governance abgesichert werden kann.“

Kernaussagen

• 85 Prozent der Eigentümer und Unternehmensinhaber sind überzeugt, dass ihre Organisation im Fall eines KI-Vorfalls eine verantwortungsvolle Governance nachweisen könnte; im Junior Management sind es nur 53 Prozent
• Die Sorge über Cybersecurity-Risiken von KI ist im Junior Management deutlich stärker ausgeprägt als bei Eigentümern und Unternehmensinhabern (65 Prozent vs. 47 Prozent)
• Die Ergebnisse deuten auf unterschiedliche Wahrnehmungen von KI-Governance innerhalb von Organisationen hin
• Der europäische AI-Pulse-Sentiment-Score steigt leicht auf 67 Punkte

Zur AI-Pulse-Studie

Die „Expleo AI Pulse“-Umfrage wird seit August 2025 jeden Monat in Deutschland, Großbritannien und Frankreich durchgeführt und liefert repräsentative Stimmungsbilder zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Die aktuelle Ausgabe basiert auf der zehnten Erhebungswelle (Feldphase: Mai 2026). Pro Land werden 200 Führungskräfte befragt, insgesamt sind es 600 Personen pro Monat. Die Teilnehmenden stammen aus den Branchen IT, Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Handel, Ingenieurwesen sowie Transport und Logistik. Die Studie wird von der Insights-Agentur Opinium im Auftrag von Expleo durchgeführt. Umfangreiche Datensätze und zusätzliche Informationen sind auf Anfrage erhältlich.

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„Wer Verkaufspsychologie und Zielgruppenverständnis beherrscht, kann mit wenigen Zeilen den Unterschied zwischen Interesse und Kauf ausmachen.“

Viele wissen, dass Potenzial da ist, aber nicht, wo sie beginnen sollen. Genau hier setzt Lukas Altmann an: „Mit der richtigen Methode kann jeder das Handwerkszeug des Werbetextens erlernen und sich Schritt für Schritt in der Branche etablieren.“ Die Writers Academy vermittelt dieses Wissen in einem klar aufgebauten Online-Lehrprogramm, das praxisnah zeigt, wie man Texte schreibt, Kunden gewinnt und erste Projekte erfolgreich umsetzt. Die Inhalte sind so gestaltet, dass Lernende in ihrem eigenen Tempo arbeiten und schon nach kurzer Zeit sichtbare Fortschritte erleben. Lukas Altmann, der mit seiner eigenen Textagentur schon sechsstellige Monatsumsätze erzielt hat, gibt sein Know-How in der Writers Academy nun erstmals an andere weiter.

Der Wandel im Werbetexten und wie Lukas Altmann mit der Writers Academy darauf reagiert

Das Berufsbild des Werbetexters wandelt sich grundlegend. Künstliche Intelligenz, neue Marketingkanäle und verändertes Konsumverhalten haben die Anforderungen an Texte völlig neu definiert. Heute reicht es nicht mehr, nur gut zu formulieren – entscheidend ist, wie Inhalte aufgebaut sind, welche Emotionen sie ansprechen und wie sie in wenigen Sekunden Wirkung erzielen. Moderne Copywriting-Ansätze verdrängen dabei klassische, oft zu konservative Werbestile und prägen eine neue, dynamische Textkultur. Genau hier setzt die Writers Academy an. Sie vermittelt nicht nur Schreibtechniken, sondern ein Verständnis dafür, wie Texte messbare Ergebnisse erzeugen. Die Teilnehmer lernen, wie sie KI-gestützte Tools gezielt einsetzen, um ihre Arbeit zu beschleunigen, ohne die kreative Kontrolle zu verlieren. Gleichzeitig steht der Mensch im Mittelpunkt: das Gespür für Timing, Sprache und Relevanz.

Das Programm kombiniert fundierte Grundlagen mit modernen Lehrmethoden, die auf die Bedürfnisse angehender Texter zugeschnitten sind. Ob Social-Media-Beiträge, Produkttexte oder verkaufsstarke Landingpages – die Lernenden erfahren, wie professionelle Copy entsteht und warum kleine inhaltliche Veränderungen oft große Effekte haben.

Der Prozess der Transformation

In der Writers Academy steht nicht die Theorie im Vordergrund, sondern die Umsetzung. Schritt für Schritt lernen die Teilnehmer, wie sie Texte entwickeln, die verkaufen – von der ersten Idee bis zur fertigen Kampagne. Praxisnahe Übungen und konkrete Vorlagen machen den Lernprozess greifbar und zeigen, wie man das Erlernte direkt auf eigene Projekte überträgt.

Ein besonderer Fokus liegt auf modernen Werkzeugen wie Künstlicher Intelligenz und bewährten Copywriting-Strukturen. Sie unterstützen dabei, effizienter zu schreiben, ohne die kreative Kontrolle aus der Hand zu geben. „Man muss kein Sprachgenie sein, um gute Texte zu schreiben“, sagt Lukas Altmann. „Wichtiger ist das Verständnis für Aufbau, Psychologie und Timing, und genau das vermitteln wir in jeder Lektion.“ So entsteht mit jeder Übung mehr Sicherheit im Schreiben und ein wachsendes Verständnis dafür, was Worte im Marketing tatsächlich bewirken können. Aus Lerninhalten werden Fähigkeiten, aus Fähigkeiten greifbare Ergebnisse.

Lukas Altmann über die neue Realität: Erfolg und Nachhaltigkeit

Viele Absolventen der Writers Academy berichten von spürbaren Veränderungen in kurzer Zeit. Sie schreiben zielführender, verstehen die Mechanismen hinter erfolgreicher Werbung und setzen ihr Wissen gezielt ein, um schon nach kurzer Zeit erste Aufträge durch Unternehmen zu gewinnen. 

Neben der finanziellen Chancen erleben viele auch eine neue Form beruflicher Zufriedenheit. Werbetexten verbindet Kreativität mit Strategie und ermöglicht ein selbstbestimmtes Arbeiten, das sich individuell gestalten lässt. „Das Erfolgserlebnis entsteht meist schon dann, wenn Teilnehmer selbst ihre ersten richtig guten Werbetexte erstellen“, sagt Lukas Altmann. „Wenn man dieses Wissen dann noch mit ersten Kundenaufträgen monetarisiert, hat man erfolgreich den Weg in eine profitable Selbstständigkeit geschafft, in der man örtlich und zeitlich unabhängig ist.“

Writers Academy: Ein Blick in die Zukunft

Werbetexten ist längst mehr als ein Trend. Es ist eine Fähigkeit, die in nahezu jedem Bereich des Marketings gefragt ist und die in den kommenden Jahren weiter an Bedeutung gewinnen wird. Wer sich jetzt das nötige Wissen aneignet, schafft sich damit ein Fundament, das unabhängig von Plattformen, Algorithmen oder kurzfristigen Hypes Bestand hat. „Gutes Schreiben wird immer gebraucht, weil es der Kern jeder erfolgreichen Kommunikation und effektiven Marketings bleibt“, sagt Lukas Altmann. „Wer versteht, wie Worte wirken, kann in jeder Branche bestehen. Genau das wollen wir vermitteln.“ So endet der Kurs nicht mit dem letzten Kapitel, sondern markiert den Beginn einer neuen beruflichen Perspektive: Schreiben als echte, nachhaltige Fähigkeit, die Einkommen, Eigenverantwortlichkeit und Freiheit vereint.

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„Effizienzgewinne durch KI kippen ab einem bestimmten Punkt in Bedeutungsverlust und sinkende Wirksamkeit“, sagt Prof. Dr. Nils Andres, Gründer und Geschäftsführer des Brand Science Institute (BSI) und Leiter der Studie. „Der Zeitvorteil von KI verpufft in Abstimmungen, Reportings und Nacharbeit, wenn Integrationsprozesse nicht mithalten. Das schnellere Tempo steigert zwar den Output, senkt aber den Erfolg.“

Das Effizienzparadox: Schneller heißt seltener erfolgreich

Die Studie mit 239 Marketingverantwortlichen zeigt: Teams mit hoher KI-Geschwindigkeit erzielen eine um 27 Prozent geringere Erfolgsquote als jene mit moderatem Tempo.

„Wenn Inhalte schneller produziert werden, als sie verstanden werden, sinkt die Wirksamkeit der Ergebnisse“, so der Wissenschaftler. Jedes zusätzliche KI-Tool im Workflow erhöhe die Fehlerquote um 12 Prozent und senke die Kohärenz um 15 Prozent.

Mehr Output = mehr Reibung

In Teams mit hoher KI-Geschwindigkeit steigen Nachbearbeitungen um 41 Prozent, Freigabezeiten um 29 Prozent und interner Abstimmungsaufwand um 24 Prozent. Zwei Drittel der Befragten berichteten, dass sie heute „mehr Reportings als Entscheidungen“ produzierten. 57 Prozent erlebten einen „Dauerloop-Effekt“: Kampagnen liefen zwar schneller, würden aber nie wirklich fertig.

KI fördert Stress und emotionale Leere

„Die Beschleunigung überfordert unser Denken und untergräbt unser Selbstwertgefühl“, so Prof. Dr. Nils Andres. So gaben 62 Prozent der Marketingverantwortlichen in der Studie an, ständig unter Entscheidungsdruck zu stehen. 58 Prozent sagten: „Ich treffe Entscheidungen, bevor ich sie verstehe.“

Fast drei Viertel (71 Prozent) berichteten, dass sie Inhalte zwar schneller produzierten, aber „mit weniger innerer Beteiligung“. Zeitlicher Stress stieg um 43 Prozent, das „Ownership-Gefühl“ – Werkstolz gegenüber dem eigenen Output – sank um 37 Prozent. Nur 19 Prozent der Befragten hatten den Eindruck, am Ende des Tages etwas Sinnvolles getan zu haben. Die Hälfte der Befragten empfindet die Arbeit mit KI als „mechanisches Arbeiten“, das sich zwar funktional perfekt, emotional aber leer anfühlt.

Bedeutungsverlust: Botschaften werden austauschbar

KI produziert mehr Inhalte, aber weniger Bedeutung. Drei Viertel der Marketingprofis sagten, dass Botschaften zwar professioneller, dafür aber austauschbarer klängen. 47 Prozent der Marketingtexte enthielten „redundante oder inhaltsleere“ Phrasen. Die Inhaltstreue zur Marke fiel bei hohem Tempo um 33 Prozent, die Kampagnen-Performance sank im Schnitt um 21 Prozent. Nur 22 Prozent sagten, dass Marken heute noch eine spürbare Haltung transportierten.

Speed Literacy als Schutzfaktor

„Wenn Teams das Tempo von KI bewusst steuern, können sie dieses Muster durchbrechen“, so Prof. Dr. Nils Andres. Dies sei keine technische, sondern eine kulturelle Fähigkeit. „Organisationen sollten Pausen verteidigen, Grenzen setzen, Überhitzung erkennen. In Zeiten von KI geht es nicht darum, schneller zu denken, sondern bewusster zu takten“, so der Experte.

Dann hätten Teams bis zu 30 Prozent weniger Stress, sparten 25 Prozent Nacharbeit ein und erzielten eine 19 Prozent höhere Kampagnenwirkung.

„Führung wird zur Zeitkunst: Wichtig ist nicht, schneller zu entscheiden, sondern zu wissen, wann man bremst“, so Prof. Dr. Nils Andres. Wertschöpfung müsse neu gedacht werden.

Über die Studie:

Für die empirische Studie zum Paradox der Beschleunigung wurden 239 Marketingverantwortliche aus Unternehmen und Agenturen befragt. Der Fokus lag auf der Frage, wie sich die Geschwindigkeit von KI-Prozessen auf das Erleben, die Entscheidungsqualität und die Kohärenz von Organisationen auswirkt. Die Erhebung erfolgte durch eine Onlinebefragung und ergänzende qualitative Tiefeninterviews.

Über das Brand Science Institute (BSI):

Das Brand Science Institute ist ein international tätiges Beratungsunternehmen mit Sitz in Hamburg, das sich auf die Entwicklung moderner Kommunikationsansätze und Markenführungsmodelle spezialisiert hat. Es versteht sich als Wissenstransformator zwischen Wissenschaft und Praxis und unterstützt Unternehmen und Agenturen bei der Umsetzung innovativer Markenforschung.

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Zentrale Erkenntnisse:

KI wird immer stärker in Tests integriert, aber die menschliche Kontrolle ist nach wie vor von größter Bedeutung:

• 60 Prozent der Befragten gaben an, dass ihr Unternehmen KI im Testprozess einsetzt. Unsere KI-Umfrage ergab, dass im Jahr 2024 nur 30 Prozent die Technologie zur Erstellung von Testfällen auf monatlicher, wöchentlicher oder täglicher Basis nutzten. Knapp 32 Prozent setzten KI für die Testberichterstattung ein.
• Unternehmen nutzen KI zur Entwicklung von Testfällen (70 Prozent), zur Automatisierung von Testskripten (55 Prozent) sowie zur Analyse von Testergebnissen und zur Empfehlung von Verbesserungen (48 Prozent). Weitere Anwendungsfälle sind die Priorisierung von Testfällen, die autonome Testausführung und -anpassung, die Identifizierung von Lücken in der Testabdeckung und die „Self-Healing“-Testautomatisierung.
• KI und Automatisierung allein können nicht die umfassende End-to-End-Testabdeckung bieten, die Unternehmen benötigen. Ein Drittel der Befragten (33 Prozent) nutzt Crowdtesting, als einen effektiven Ansatz zur Risikominderung durch Human-in-the-Loop-Testabdeckung, insbesondere bei erhöhtem Einsatz von agentischer KI.

Trotz KI-Effizienz bestehen weiterhin erhebliche Herausforderungen im Pre-Release-Testing:

• Angesichts der rasanten Zunahme der Akzeptanz sehen sich 80 Prozent der Befragten mit dem Mangel an internem Fachwissen im Bereich KI-Tests konfrontiert.
• Mit 92 Prozent war die größte Herausforderung im Testbereich, mit den sich schnell ändernden Anforderungen Schritt zu halten. Fast ein Drittel der Befragten stützt sich auf einen Testpartner, um diese Lücke zu schließen.
• Weitere Hindernisse für die KI-Qualität sind inkonsistente/instabile Umgebungen (87 Prozent) und Zeitmangel für ausreichende Tests (85 Prozent).

Unternehmen setzen zunehmend auf einen gemischten Shift-Left-Ansatz für die Qualitätssicherung (QA):

• Im Softwareentwicklungslebenszyklus vollzieht sich derzeit ein bedeutender Wandel. Während eine frühere Umfrage ergab, dass 42 Prozent der Befragten nur in einer einzigen Phase des SDLC testen, beschränken sich in diesem Jahr nur noch 15 Prozent auf eine einzige Phase.
• Über die Hälfte der Unternehmen befasst sich nun während der Planungs- (54 Prozent), Entwicklungs- (59 Prozent), Design- (52 Prozent) und Wartungsphase (57 Prozent) des SDLC mit der Qualitätssicherung. 91 Prozent der Befragten gaben an, dass ihr Team verschiedene Arten von Funktionstests durchführt, darunter Leistungstests, User-Experience-Tests (UX), Tests der Barrierefreiheit, Zahlungstests und mehr.
• Von den 83 Prozent der Unternehmen, die mehrere Metriken zur Überwachung der digitalen Qualität verwenden, nutzen 67 Prozent Testfallberichte und Metriken, um Trends zu analysieren und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. 58 Prozent verwenden die kombinierten Daten als Leitfaden für die zukünftige Entwicklung.

„Qualitätssicherung für Software war schon immer ein bewegliches Ziel“, sagt Rob Mason, Chief Technology Officer, Applause. „Und wie unser Bericht zeigt, setzen Unternehmen zunehmend auf generative und agentische KI-Lösungen, um ihre Qualitätssicherungsmaßnahmen voranzutreiben. Um den steigenden Erwartungen der Nutzer gerecht zu werden und gleichzeitig die Risiken der KI zu bewältigen, ist es entscheidend, die Tools, Prozesse und Fähigkeiten, die wir für die Qualitätssicherung einsetzen, kontinuierlich zu bewerten und zu evaluieren – noch bevor wir überhaupt daran denken, die Apps und Websites selbst zu testen. Erfüllen wir die Anforderungen in Bezug auf Leistung? Genauigkeit? Sicherheit? Um diese Fragen effektiv beantworten zu können, müssen Menschen weiterhin einbezogen werden.“

Weitere Erkenntnisse:

Digitale Qualität ist kundenorientiert – UX-, Usability- und User-Acceptance-Tests sowie entsprechende Metriken werden bevorzugt:

• Kundenzufriedenheit und Kundenstimmung/-feedback sind die wichtigsten Kennzahlen zur Bewertung der Softwarequalität.
• User-Experience-(UX)-Testing ist mit 68 Prozent die beliebteste Testart. Diese Testform nutzt qualitative Forschung, um sicherzustellen, dass digitale Erlebnisse intuitiv, überzeugend und ansprechend sind.
• Usability-Tests (59 Prozent), die die Benutzerfreundlichkeit messen, sowie User Acceptance Testing (UAT, 54 Prozent) sind ebenfalls verbreitet.

„Interne QA-Struktur und -Konsistenz“ wird von den Befragten hoch bewertet – dennoch fehlt es an umfassender Dokumentation.

• 69 Prozent der Befragten ordneten die Struktur und Konsistenz ihres Unternehmens in Bezug auf digitale Qualität den Framework-Kategorien „Excellence“ und „Expansion“ zu.
• Dennoch gaben nur 33 Prozent an, über umfassende Dokumentation für Testfälle und -pläne zu verfügen.
• 84 Prozent der Befragten empfinden es als schwierig, Fehler anhand der verfügbaren Testdaten zu reproduzieren – die Reproduktion von Fehlern ist jedoch entscheidend für das Verständnis, die Analyse und die Behebung von Problemen.

„Tatsache ist, dass das, was wir seit langem vorhergesagt haben, nun Realität geworden ist – Maschinen können bis zu einem gewissen Grad Software entwickeln und validieren“, fuhr Mason fort. „Aber selbst agentische KI erfordert menschliches Eingreifen, um Qualitätsprobleme zu vermeiden, die angesichts der Geschwindigkeit und des Umfangs, mit denen Agenten arbeiten, ernsthafte Schäden verursachen können. Die Kunst besteht darin, menschlichen Einfluss und Sicherheitsvorkehrungen frühzeitig und während der gesamten Entwicklung zu integrieren, ohne den Prozess zu verlangsamen. Wir wissen, dass das möglich ist, da das die Ergebnisse unserer Umfrage und unsere eigenen Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit globalen Unternehmen zeigen, die bei der Integration von KI eine Vorreiterrolle einnehmen.“

Die State of Digital Quality-Beitragsreihe von Applause bietet Einblicke in aktuelle Praktiken und Trends im Softwaretesten und in der Qualitätssicherung einschließlich bevorzugter Methoden und Tools sowie gängiger Herausforderungen, mit denen Fachleute aus Softwareentwicklung und -test weltweit konfrontiert sind.

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• Cybersecurity bleibt oberste Priorität: Cyberangriffe werden immer häufiger und raffinierter, nicht zuletzt durch geopolitische Spannungen und die Verbreitung KI-gestützter Tools. Die Schäden durch Cyberkriminalität werden für 2025 weltweit auf 10,5 Billionen US-Dollar geschätzt. Daher sehen 41 Prozent der Chief Information Officers (CIOs) Cybersicherheit derzeit als größte Herausforderung.
• Technologie ersetzt keine qualifizierten Menschen: Trotz geopolitischer Unsicherheiten und KI haben weltweit 76 Prozent der IT-Arbeitgeber Schwierigkeiten, geeignete Fachkräfte zu finden. Besonders gefragt sind Kompetenzen in den Bereichen Cybersecurity (46 Prozent), KI (35 Prozent), Cloud Computing (34 Prozent) sowie Collaboration & Teamwork (23 Prozent).
• Agentenbasierte KI verändert die Arbeitswelt: Autonome Systeme, die Aufgaben ohne menschliches Zutun erledigen, werden laut Studien wie von Gartner bis 2028 in einem Drittel aller Unternehmensanwendungen integriert sein.
• Low-Code, No Code: Immer mehr Unternehmen setzen auf Low-Code- und No-Code-Technologien, die auch Benutzern mit geringen oder gar keinen Programmierkenntnissen die Entwicklung von Softwareanwendungen ermöglichen. Branchenexperten schätzen, dass 70 Prozent aller neuen Anwendungen 2025 damit entwickelt werden – dreimal so viel wie noch 2021. Das sorgt jedoch für Unruhe bei Fachkräften: 74 Prozent befürchten, dass KI einige ihrer Fähigkeiten überflüssig machen könnte.
• Adaptionsprobleme: Dazu kommen auf der anderen Seite Schwierigkeiten bei der Adaption von KI in Unternehmensprozesse. Von diesen berichten Unternehmen hinsichtlich Datenintegrität, Kosten und vor allem der Qualifikation. Das zeigt auch das ManpowerGroup Arbeitsmarktbarometer: So sagt fast ein Drittel der weltweit befragten IT-Arbeitgeber (29 Prozent), dass ihre Mitarbeitenden nicht über die nötigen Kompetenzen verfügen, um KI effizient zu nutzen.
• Hoher Bedarf nach Rechenzentren: Auch auf die Infrastruktur hat der KI-Boom Auswirkungen. Die Nachfrage nach Rechenzentren wächst laut internationaler Experten aufgrund des gestiegenen Einsatzes von KI jährlich um 15 Prozent. Der Energiebedarf wird sich bis 2030 um 165 Prozent erhöhen. Dieser Bedarf erhöht auch in angrenzenden Branchen die Nachfrage nach Fachkräften, da jeder Arbeitsplatz im Rechenzentrumsbereich bis zu sieben zusätzliche Arbeitsplätze im direkten Umfeld schafft.

„Unser Report zeigt: Viele Unternehmen setzen große Hoffnungen in Künstliche Intelligenz – doch Technologie allein kann den Fachkräftemangel nicht lösen“, kommentiert Sven Brumund, Head of Experis Professional Resourcing. „Gefragt sind heute vor allem Menschen, die neue Technologien verstehen, gestalten und verantwortungsvoll nutzen können – denn selbst die klügste KI bleibt nur ein Werkzeug, wenn kluge Köpfe fehlen.“

Trend zur Fluktuation: Fast jeder Zweite plant einen Wechsel

Der Bericht zeigt außerdem, dass 47 Prozent der IT-Fachkräfte weltweit planen, innerhalb der nächsten sechs Monate freiwillig den Arbeitsplatz zu wechseln. Dieser Trend, der aus dem ManpowerGroup Global Talent Barometer hervorgeht, gefährdet die Geschäftskontinuität und erhöht die Kosten, da der Ersatz von Fachkräften sowohl zeitaufwendig als auch kostspielig ist.

„Unternehmen müssen jetzt handeln, um Talente zu halten und weiterzuentwickeln“, so Brumund. „Dazu gehört eine strategische Personalplanung mit flexiblen Arbeitsmodellen und Entwicklungspfaden sowie gezielten Weiterbildungsangeboten – besonders im Bereich neuer Technologien.“

Der Bericht The IT World of Work 2025 vereint Erkenntnisse aus dem ManpowerGroup Arbeitsmarktbarometer, dem Experis CIO 2025 Outlook und dem Global Talent Barometer 2025 sowie aus weiteren externen Forschungsquellen.

Report: IT 2025 Ausblick | ManpowerGroup

Über die ManpowerGroup Deutschland

Mit rund 11.000 Mitarbeitenden zählt die ManpowerGroup zu den größten Personaldienstleistern in Deutschland. Unter dem Dach der Unternehmensgruppe agieren die Gesellschaften Manpower, Experis, Talent Solutions sowie spezialisierte Einzelmarken. Die ManpowerGroup ist Pionier der Zeitarbeit und hat das Modell der Arbeitnehmerüberlassung erfunden. Mittlerweile ist das Unternehmen seit 75 Jahren für Bewerber*innen und Unternehmen am Markt aktiv und setzt Branchenstandards. Die ManpowerGroup unterstützt Unternehmen bei ihrer Transformation in der sich stetig und rasant wandelnden Welt der Arbeit und stellt umfassende Lösungen für das Rekrutieren, Entwickeln und Managen der für den nachhaltigen Erfolg notwendigen Fachkräfte bereit. In Deutschland ist die ManpowerGroup seit 1965 tätig und gehört zu der amerikanischen ManpowerGroup(TM).

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„Die meisten Unternehmen wissen gar nicht, wo sie anfangen sollen und genau dort setze ich an“, fügt er hinzu. Florian Ruttkamp hat selbst mehrere Branchen durchlaufen – vom Vertrieb über Online-Marketing bis hin zur Prozessautomatisierung – und weiß heute deshalb, wie sich Lösungen im Alltag funktionstüchtig einführen lassen. Sein Ansatz: praxisnah, vertrauenswürdig und datenschutzkonform. Gemeinsam mit Geschäftsführern und Entscheidungsträgern identifiziert Florian Ruttkamp alltägliche Routineaufgaben und ersetzt sie durch leistungsfähige KI-Systeme. Das Ziel: echte Entlastung – für Menschen, Strukturen und Budgets.

Florian Ruttkamp bei uns im Interview!

Herzlich willkommen im OnlineMarketingMagazin, Florian Ruttkamp! Du bist als KI-Consultant für mittelständische Unternehmen tätig. Was genau umfasst deine Tätigkeit?

Mein Fokus liegt darauf, künstliche Intelligenz im Unternehmensalltag sinnvoll und unkompliziert nutzbar zu machen. Ich unterstütze meine Kunden dabei, geeignete KI-Systeme auszuwählen, sinnvoll zu integrieren und so einzusetzen, dass sie messbare Entlastung bringen. Dabei geht es nicht nur um Beratung, sondern um konkrete Umsetzung, inklusive Schulung der Mitarbeitenden.

Ich verstehe mich nicht als klassischer Berater, sondern als hybrider Sparringspartner, der Strategie und Technik miteinander verbindet. Von der Bedarfserhebung über die Integration der Tools bis hin zur Schulung der Teams bin ich durchgängig dabei. Mein Anspruch ist: Am Ende soll die Lösung im Alltag funktionieren – nicht nur in der PowerPoint-Präsentation.

Florian Ruttkamp, dein heutiger Arbeitsschwerpunkt liegt im Bereich künstliche Intelligenz. Wie bist du zu diesem Thema gekommen?

Mein Einstieg ist nicht über die klassische Tech-Schiene erfolgt. Ich habe meine berufliche Laufbahn im Vertrieb begonnen – zunächst im Finanz- und Versicherungsbereich, später in der Immobilienbranche. 2021 folgte ein unternehmerischer Neuanfang im Online-Marketing. Dort bin ich zunehmend mit Automatisierungstools in Berührung gekommen und über diesen Weg letztlich zur KI. Seit rund zwei Jahren liegt mein voller Fokus auf diesem Thema. Ich habe viel eigenständig erlernt, ergänzend auch Schulungen und Zertifizierungen absolviert – und mich dann bewusst auf mittelständische Unternehmen spezialisiert.

Wenn die Routinen feststecken: Wie künstliche Intelligenz verborgene Engpässe löst

Viele Unternehmen wissen vermutlich gar nicht, dass ihre Herausforderungen mit KI lösbar wären. Mit welchen typischen Symptomen kommen sie zu dir?

Genau das ist häufig der Fall. Die Anfragen lauten selten: „Wir wollen KI einführen“, sondern eher: „Unser Team ist überlastet“, „Wir finden keine qualifizierten Mitarbeitenden“ oder „Wir stecken in operativen Routinen fest.“ In einer strukturierten Analyse schauen wir dann gemeinsam, wo Potenziale liegen. Die meisten Unternehmen haben viele Aufgaben, die sich relativ leicht automatisieren lassen – sie wissen es nur nicht.

Wie genau sehen denn die Entlastungspotenziale durch KI in der Praxis aus? Welche Ziele verfolgst du mit deinen Kunden?

Das zentrale Ziel ist, wiederholende, zeitraubende Aufgaben zu automatisieren. Dazu gehören zum Beispiel die Bearbeitung von E-Mails, interne Supportanfragen, Social-Media-Abläufe oder Datenanalysen. Durch die Automatisierung solcher Tätigkeiten schaffen wir wieder Raum für das, was wirklich wichtig ist: Strategie, Kreativität und Kundenbeziehungen. Gleichzeitig werden Ressourcen geschont und Prozesse stabilisiert.

Florian Ruttkamp über den Praxiseinsatz seiner KI-Systeme

Hast du ein konkretes Praxisbeispiel, das den Nutzen einer solchen Lösung greifbar macht?

Eines meiner Lieblingsbeispiele ist ein Hotelbetrieb. Dort haben wir den sogenannten Revenue Manager – also die Person, die für die Preisgestaltung verantwortlich ist – weitgehend automatisiert. Eine KI übernimmt dort jetzt die Analyse von Events, Marktpreisen und Buchungsverhalten, um die Zimmerpreise tagesaktuell und 12 Monate im Voraus zu optimieren. Der Zeitaufwand für die Mitarbeitenden wurde auf ein Minimum reduziert. Statt eines Vollzeitgehalts von etwa 60.000 Euro läuft das System heute vollautomatisch für rund 3.000 Euro im Jahr.

Welche Systeme und Tools nutzt du für solche Lösungen?

Das hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Häufig arbeite ich mit Tools wie Make, Zapier oder N8N – vor allem Letzteres eignet sich hervorragend für komplexe Automatisierungen mit mehreren KI-Agenten. Im Bereich Content beispielsweise lassen sich Prozesse von der Ideenfindung über Text und Bild bis zur Veröffentlichung komplett KI-gestützt abbilden.

Warum KI scheitert, bevor sie beginnt: Der Mittelstand hat ganz andere Baustellen

Warum, glaubst du, ist KI im Mittelstand bisher trotzdem kaum flächendeckend angekommen?

Das liegt vor allem daran, dass viele Unternehmen digital noch nicht da sind, wo sie sein sollten. KI ist nicht der erste, sondern eher der dritte oder vierte Schritt der digitalen Transformation. Hinzu kommt die extreme Geschwindigkeit der Entwicklung – viele können da schlicht nicht mithalten.

„Eigentlich bräuchte jedes Unternehmen heute eine Person, die sich täglich mit KI beschäftigt und die fehlt häufig.“

Viele Betriebe versuchen sich dennoch selbst an KI-Experimenten. Warum klappt das oft nicht und wann lohnt sich externe Unterstützung?

KI ist nicht gleich IT – das ist ein wichtiger Punkt. Viele IT-Fachkräfte kennen sich hervorragend mit Infrastruktur oder Software aus, aber KI ist eine andere Disziplin. Es geht um Anwendungsszenarien, Datenflüsse, rechtliche Rahmenbedingungen und den passenden Einsatz von Tools. All das ist sehr spezifisch und es ist ein extrem dynamisches Feld. Wer hier den Überblick behalten will, muss sich kontinuierlich weiterbilden. Genau das bringe ich mit.

Datenschutz ist für viele Unternehmen ein sensibles Thema. Wie lässt sich KI datenschutzkonform einsetzen, Florian Ruttkamp?

Das ist ein wichtiger Aspekt – und oft ein Hemmschuh. Dabei gibt es heute viele Lösungen, die vollständig DSGVO-konform arbeiten, sei es über Cloud-Dienste mit EU-Zertifizierung oder lokale Installationen auf eigenen Servern. Es gibt sogar Sprachmodelle, die vollständig offline laufen. Hinzu kommt: Der EU AI Act verpflichtet Unternehmen zunehmend dazu, KI-Einsätze nachvollziehbar zu dokumentieren. Auch dabei unterstütze ich.

Jetzt starten oder später aufholen? Warum KI-Vorreiter im Vorteil sind

Wie schätzt du die Entwicklung ein: Wann wird KI wirklich im Mittelstand ankommen – jenseits von ChatGPT?

Ich rechne damit, dass wir zwischen 2026 und 2028 einen echten Durchbruch sehen werden. Bis dahin braucht es noch viel Aufklärung, Struktur und konkrete Anwendungsbeispiele. Aber: Wer jetzt nicht beginnt, wird in ein paar Jahren spürbare Nachteile haben. KI ist kein Nice-to-have, sondern ein Wettbewerbsfaktor.

Florian Ruttkamp, was rätst du Unternehmen, die sich dem Thema erstmals nähern?

Nicht alles auf einmal wollen. Es geht nicht darum, über Nacht alles zu automatisieren, sondern erste, gezielte Schritte zu machen. Ein kleiner Anwendungsfall – zum Beispiel eine automatisierte Kundenantwort, eine KI-gestützte Analyse oder ein automatisierter Content-Workflow – kann bereits große Wirkung haben. Wichtig ist: anfangen. Und zwar strategisch.

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Trotzdem dominiert hierzulande die Wahrnehmung, Deutschland sei bei Künstlicher Intelligenz im Rückstand. Für Turley ein Missverständnis. Zwar fehle bislang ein „KI-Schwergewicht made in Germany“, doch in der Breite sei das Fundament für eine führende Rolle gelegt. Von Start-ups wie Merantix bis zu Großunternehmen wie Zalando oder DKB – KI werde längst produktiv eingesetzt. Auch renommierte Forschungseinrichtungen wie die Max-Planck-Gesellschaft arbeiten mit fortgeschrittenen Reasoning-Modellen von OpenAI.

Mit der Eröffnung eines eigenen Standorts in München Mitte Mai reagiert OpenAI auf die starke Nachfrage. Das KI-Ökosystem hier wachse, getragen durch die nationale KI-Strategie, staatliche Fördermittel und Plattformen wie das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Entscheidend sei nun, die richtigen Rahmenbedingungen zu schaffen.

Turley fordert ein innovationsfreundliches Klima: mehr Rechenleistung, gezielte Talentförderung, robuste Dateninfrastrukturen und einfachere regulatorische Vorgaben. Gerade das EU-Regelwerk sei bislang oft zu komplex, zusätzliche nationale Vorgaben könnten den Standort Deutschland im globalen Wettbewerb schwächen.

Die größten Tech-Unternehmen der letzten Jahrzehnte entstanden allesamt in Phasen disruptiver Technologieentwicklung – vom PC über das Internet bis zum Smartphone. Mit seiner Kombination aus Forschungstradition, technischer Exzellenz und industrieller Basis habe Deutschland die Chance, auch in der KI-Welle vorn mitzuspielen – sofern es gelingt, den Mut zum Experiment mit einer klugen Industriepolitik zu verbinden.

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Wie funktioniert Robot Recruiting?

Robot Recruiting basiert auf der Verarbeitung großer Datenmengen und der Fähigkeit von Maschinen, Muster zu erkennen. Die wichtigsten technologischen Komponenten hinter diesem Ansatz sind:

Algorithmen und maschinelles Lernen: Diese Technologien ermöglichen es, Lebensläufe, Anschreiben und Bewerberprofile auf bestimmte Merkmale hin zu analysieren. Durch das Training auf großen Datensätzen lernen die Algorithmen, welche Qualifikationen, Fähigkeiten und Erfahrungen zu bestimmten Positionen passen.

Natural Language Processing (NLP): Diese Technologie ermöglicht es Maschinen, natürliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Im Kontext des Robot Recruiting wird NLP verwendet, um Bewerbungen und Interviews zu analysieren. Ein NLP-basiertes System kann beispielsweise aus einer textlichen Bewerbung oder einem Gespräch die wichtigsten Informationen extrahieren.

Automatisierte Interviews und Chatbots: Unternehmen setzen zunehmend auf virtuelle Assistenten und Chatbots, um den ersten Kontakt mit Bewerbern zu gestalten. Diese Tools führen Vorabinterviews, beantworten Fragen und leiten die Bewerber durch den Rekrutierungsprozess. In einigen Fällen werden auch Video-Interviews automatisiert ausgewertet, indem Mimik, Gestik und Sprachmuster analysiert werden.

Datenanalyse: Die Analyse von großen Bewerberdaten ermöglicht es, Trends und Muster zu identifizieren, die auf erfolgreiche Einstellungen hinweisen. Dies hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und den idealen Kandidaten zu finden.

Vorteile des Robot Recruiting

KI-gestützte Systeme können große Mengen an Bewerbungen in kürzester Zeit durchsehen und bewerten. Dies entlastet die Personalabteilungen und beschleunigt den gesamten Rekrutierungsprozess. Zudem können menschliche Vorurteile den Einstellungsprozess beeinflussen. KI-basierte Systeme bieten die Möglichkeit, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und Vorurteile zu minimieren. Dadurch kann eine objektivere und gerechtere Auswahl getroffen werden.

Durch den Einsatz von Algorithmen können Kandidaten außerdem schneller und präziser gefiltert werden. Insbesondere bei einer hohen Anzahl von Bewerbungen sorgt Robot Recruiting für eine effiziente Vorauswahl. Weiterhin reduzieren automatisierte Prozesse den Bedarf an manuellen Tätigkeiten, was langfristig zu Einsparungen führt. Unternehmen können ihre Ressourcen besser nutzen und sich auf strategischere Aufgaben konzentrieren.

Schließlich schätzen Bewerber schnelle Rückmeldungen und einen reibungslosen Prozess. Chatbots und automatisierte Systeme sorgen dafür, dass Kandidaten zeitnah Antworten auf ihre Fragen erhalten und ihre Bewerbung nahtlos durchlaufen können.

Herausforderungen 

Trotz der zahlreichen Vorteile gibt es auch Bedenken und Herausforderungen im Zusammenhang mit Robot Recruiting. Der Einstellungsprozess ist traditionell stark von menschlicher Interaktion geprägt. Viele Kritiker befürchten, dass durch den Einsatz von Robot Recruiting die menschliche Komponente verloren geht. Wichtige Faktoren wie zwischenmenschliche Chemie und soziale Fähigkeiten könnten bei der Entscheidung für oder gegen einen Kandidaten zu kurz kommen. Algorithmen sind zudem nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Wenn diese Daten Vorurteile enthalten, kann dies zu verzerrten Ergebnissen führen. Dies könnte dazu führen, dass qualifizierte Bewerber übersehen werden.

Da KI-Systeme große Mengen an persönlichen Informationen verarbeiten, stellt der Datenschutz eine ernsthafte Herausforderung dar. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie datenschutzrechtliche Bestimmungen einhalten und die sensiblen Daten der Bewerber sicher verwalten. Schließlich kann KI in der Regel nur standardisierte, leicht messbare Informationen analysieren. Unkonventionelle oder kreative Bewerbungen könnten von automatisierten Systemen übersehen werden, da sie nicht den typischen Mustern entsprechen.

Fazit

Robot Recruiting ist mehr als nur ein Trend – es ist eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise, wie Talente gefunden und eingestellt werden. Die Technologie bietet zahlreiche Vorteile, von der Effizienzsteigerung bis hin zur Objektivität im Einstellungsprozess. Doch trotz der beeindruckenden Fähigkeiten der KI gibt es nach wie vor Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf den Verlust der menschlichen Komponente und mögliche Verzerrungen in den Daten.

In der Zukunft wird es darum gehen, eine Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Interaktion zu finden, um sowohl den Unternehmen als auch den Bewerbern gerecht zu werden. Robot Recruiting wird zweifellos eine Schlüsselrolle in der Personalbeschaffung der Zukunft spielen, aber der menschliche Faktor wird weiterhin unverzichtbar bleiben.

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Das iPhone, das fast die Hälfte von Apples Gesamterlösen ausmacht, wird mit der A18-Architektur einen Schub für Arm darstellen. Arm-Chef Rene Haas betonte bereits, dass die V9-Architektur doppelt so hohe Lizenzgebühren einbringt wie die vorherige Generation. Das im September letzten Jahres an die Börse gegangene Unternehmen profitiert derzeit von einem wachsenden Interesse an AI-Chips und konnte seine Aktien seit Anfang 2024 um etwa 70 Prozent steigern.

Einführung der AI-Funktionen erfolgt Schrittweise

Apple nutzt die V9-Architektur bereits für seine neuesten MacBook-Chips der M4-Serie, die im Mai vorgestellt wurden. Diese versprechen erhebliche Leistungssteigerungen und sollen auch in kommenden PCs zum Einsatz kommen. Mit der V9-Architektur und dem A18-Chip sollen Apples AI-Funktionen auf Smartphones weiter vorangetrieben werden, einschließlich intelligenterer Sprachassistenten, maßgeschneiderter Emojis und verbesserter Foto-Bearbeitungsfunktionen. Ein weiteres zentrales Element ist die „Private Cloud Compute“-Infrastruktur, die Nutzerdaten bei der Verarbeitung durch Apple-Modelle schützt.

Die steigenden Anforderungen an die Rechenleistung durch KI-Modelle erfordern jedoch technologische Fortschritte bei den Chips. Apple Intelligence ist aktuell nur auf den fortschrittlichsten Modellen der iPhone 15 Pro-Serie verfügbar, die den A17 Pro-Chip verwenden, der auf der älteren V8-Architektur basiert. Mit dem iPhone 16 und dem neuen A18-Chip könnte Apple jedoch weitere KI-Features und eine größere Verbreitung dieser Technologien ermöglichen.

Die Einführung der AI-Funktionen wird schrittweise erfolgen. Während einige Features bereits in Kürze verfügbar sein könnten, plant Apple, weitere Sprachen und Regionen später hinzuzufügen. Die Beta-Version von iOS 18.1, dem nächsten Update für das Betriebssystem, das „Apple Intelligence“ auf das iPhone bringt, befindet sich bereits im Test.

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Perfekter Einstieg in die digitale Welt mit Andreas Bäuerlein von der Ads King GmbH

„Künstliche Intelligenz ist eine Zukunftstechnologie, die immense Möglichkeiten eröffnet. Sie stärkt die Kundenbindung, ermöglicht eine präzise Personalisierung und fördert datenbasierte Entscheidungen. Kein Wunder, dass sie sich längst als unverzichtbares Werkzeug etabliert hat, um Marketingstrategien zu optimieren und Geschäftsergebnisse zu verbessern“, fährt der Onlinemarketing-Experte fort. Mit seiner Agentur Ads King GmbH hilft Andreas Bäuerlein kleinen und mittelständischen Unternehmen dabei, die Herausforderungen, die mit der Integration von KI einhergehen, zu meistern – um ihnen so den perfekten Einstieg in die digitale Welt zu ermöglichen. Durch die Implementierung digitaler Kunden- und Mitarbeitergewinnungssysteme können sie ihre Prozesse nachhaltig optimieren. Dadurch lassen sich bis zu 80 Prozent Zeit einsparen. Aus gutem Grund setzt der Onlinemarketing-Experte in seiner Agentur Ads King GmbH selbst auf KI-Softwares. So steht den Kunden zum Beispiel rund um die Uhr ein digitaler Avatar für Fragen zur Verfügung. Wie die digitale Kundengewinnung mithilfe von künstlicher Intelligenz gelingt, hat Andreas Bäuerlein im Folgenden zusammengefasst.

Schritt 1: Gründliche Analyse und Dokumentation der Arbeitsabläufe

Um künstliche Intelligenz effektiv in einem Unternehmen zu implementieren, müssen zunächst die bestehenden Arbeitsabläufe analysiert werden – insbesondere im Bereich des Onlinemarketings und der Kundengewinnung. Damit das gelingt, sollten Unternehmen zunächst detailliert die täglichen Aktivitäten ihres Marketingteams und ihrer Vertriebsmitarbeiter dokumentieren. Andreas Bäuerlein spricht in diesem Zusammenhang von einer 30-Tage-Challenge in Form eines Tagebuchs. Dabei öffnet man eine einfache Excel-Datei mit einem Stundenplan, in dem jede Arbeitsstunde sorgfältig dokumentiert wird. Ein Wecker erinnert stündlich daran, welche Tätigkeiten für welches Projekt ausgeführt wurden. Diese Vorgehensweise ermöglicht es Unternehmen, ineffiziente Prozesse zu identifizieren – der erste Schritt zur Verbesserung der Effizienz.

Schritt 2: Identifikation von Automatisierungspotenzialen und Optimierung der Prozesse

Während der 30-Tage-Challenge werden nicht nur die Arbeitsabläufe dokumentiert, sondern auch alle Fragen, Anliegen und Herausforderungen von Kunden und Mitarbeitern erfasst. Diese umfassende Datensammlung liefert wertvolle Einblicke in wiederkehrende Muster und Tätigkeiten, die für eine Automatisierung geeignet sind.

Die Erfahrung zeigt, dass etwa 80 Prozent der wiederkehrenden Aufgaben – sei es nun in der Produktion, im Support oder in der Marktforschung – automatisiert werden können.

An dieser Stelle kommen KI-basierte Lösungen ins Spiel. Indem sie repetitive Aufgaben automatisieren, helfen sie Unternehmen dabei, ihre Effizienz zu steigern und Ressourcen besser zu nutzen. Zum Beispiel können Podcasts vollständig von einer KI erstellt werden. Auch das Setter-Closer-Prinzip kann durch künstliche Intelligenz unterstützt werden. Sobald ein Lead hereinkommt, ruft die KI diesen Lead an, um ihn vorzuqualifizieren. So kann die Effizienz erheblich gesteigert werden, weiß Andreas Bäuerlein von der Ads King GmbH.

Schritt 3: Kontinuierliches Training der KI-Systeme

Um ihre Genauigkeit und Leistungsfähigkeit zu verbessern, müssen die KI-Systeme anschließend gezielt trainiert und kontinuierlich optimiert werden. Dazu gehört auch die Entwicklung und Implementierung maßgeschneiderter KI-Modelle oder GPT-Bots. Diese sind speziell auf die Aufgaben und Ziele des Unternehmens zugeschnitten. Durch regelmäßiges Training mit relevanten Daten und entsprechendem Feedback können die KI-Systeme ihre Fähigkeiten stetig verbessern, bis sie sich schließlich selbstständig optimieren. So erreichen Unternehmen die perfekte Implementierung von künstlicher Intelligenz, um ihre Marketingeffizienz zu steigern, die Kundenbindung zu fördern und langfristige Wachstumsziele zu erreichen.

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