Der aktuelle Stand der GenAI-Transformation in Agenturen und Marketing-Teams

Eine exklusive Datenanalyse von 92 Fachkräften aus dem deutschsprachigen Kreativ- und Marketingsektor

Die Generative AI-Revolution ist längst keine Zukunftsvision mehr – sie findet jetzt statt. Doch wie weit sind Fachkräfte in Agenturen und Marketing-Teams tatsächlich bei der Integration von KI-Tools in ihre tägliche Arbeit? Der DECAID AI Marketing Report 2025 mit 92 Teilnehmern aus dem deutschsprachigen Kreativ- und Marketingsektor liefert erstmals konkrete Einblicke in den aktuellen Stand der KI-Kompetenz und zeigt auf, wo die größten Potenziale und Herausforderungen liegen.

Executive Summary: Die wichtigsten Erkenntnisse auf einen Blick

Die Ergebnisse unserer Analyse zeigen ein differenziertes Bild der KI-Adoption im Kreativ- und Marketingsektor. Während die Mehrwert-Erkennung von KI-Tools mit einem Durchschnittswert von 4,26 von 5 Punkten außergewöhnlich hoch ist, klafft eine deutliche Lücke zwischen der Wahrnehmung des Potenzials und der praktischen Umsetzung. Besonders auffällig: Die Konfigurationskompetenz erreicht nur 2,74 Punkte – ein kritischer Schwachpunkt, der die Effektivität der KI-Nutzung erheblich limitiert.

Die Kernerkenntnisse:

• 51% der Befragten arbeiten in Agenturen, 49% in Marketing-Teams
• 52% werden als "Driver" klassifiziert – Personen, die KI aktiv vorantreiben
• Die größte Kompetenzlücke besteht bei der technischen Konfiguration von KI-Tools
• Content-Strategie führt die KI-Anwendungsbereiche an

Methodologie und Teilnehmer-Profil

Der DECAID AI Marketing Report basiert auf einer Befragung von 92 Fachkräften aus Agenturen und Marketing-Teams zwischen April und Juni 2025. Die Verteilung zeigt eine nahezu perfekte Balance: 51% arbeiten in Agenturen, 49% in Marketing-Teams.

In Agenturen dominieren Führungspositionen mit 40% in Geschäftsführung/Leitung. In Marketing-Teams zeigt sich eine noch stärkere Konzentration: 80% identifizierten sich als Marketing Manager oder CMO.

Das KI-Kompetenz-Radar: Stärken und Schwächen im Detail

Neun zentrale Dimensionen der KI-Nutzung wurden auf einer Skala von 1 bis 5 bewertet. Die Ergebnisse offenbaren ein charakteristisches Muster von hoher Motivation bei gleichzeitig ausgeprägten Umsetzungslücken.

Die Spitzenreiter: Mehrwert-Erkennung und tägliche Integration

Mit 4,26 Punkten führt die Mehrwert-Erkennung das Ranking deutlich an. Die überwältigende Mehrheit kann klar artikulieren, wie KI-Tools ihre Effizienz, Kreativität und Geschwindigkeit steigern. Die tägliche Nutzung erreicht 3,93 Punkte – KI-Tools sind bereits fester Bestandteil des Arbeitsalltags geworden.

Die kritischen Lücken: Konfiguration und Compliance

Die Konfigurationskompetenz erreicht mit nur 2,74 Punkten den niedrigsten Wert. Das Datenschutz-Wissen bildet mit 2,92 Punkten das Schlusslicht – ein erhebliches Compliance-Risiko. Die aktive Weiterbildung liegt mit 3,77 Punkten ebenfalls unter dem Durchschnitt.

KI-Anwendungsbereiche: Wo die Transformation stattfindet

Content-Strategie und Texterstellung führen die KI-Anwendungsbereiche an, gefolgt von Kreativ- und Konzeptentwicklung sowie Marketingstrategie und Kampagnenplanung.

Content-Erstellung als gemeinsamer Nenner

Die Dominanz von Content-bezogenen Anwendungen zeigt eine starke Konvergenz zwischen Agentur- und Marketing-Team-Bedürfnissen. Generative AI revolutioniert die Content-Produktion: Wo früher Teams Stunden oder Tage benötigten, können heute erste Entwürfe in Minuten generiert werden.

Kreativität wird neu definiert

Die hohe Bewertung der Kreativ- und Konzeptentwicklung widerlegt das Vorurteil, KI könne nur repetitive Aufgaben übernehmen. KI fungiert als kraftvoller Sparringspartner in kreativen Prozessen – vom Brainstorming bis zur Konzeptentwicklung.

Strategische Anwendungen gewinnen an Bedeutung

Strategische Planung und Marktanalyse markieren einen wichtigen Wendepunkt: KI entwickelt sich von einem Tool für operative Effizienz zu einem strategischen Enabler. Datenanalyse und Performance Tracking bestätigen die wachsende Bedeutung datengetriebener Entscheidungsfindung.

Agentur vs. Marketing-Team: Unterschiedliche Schwerpunkte, gemeinsame Ziele

Agenturen: Kreativität trifft auf Effizienz

Agenturen fokussieren stark auf kreative Anwendungen: Content-Erstellung, Konzeptentwicklung und visuelles Design. KI wird zunehmend zur Optimierung interner Prozesse eingesetzt – von automatisierter Zeiterfassung bis zur intelligenten Ressourcenallokation.

Marketing-Teams: Datengetrieben und strategisch

Marketing-Teams legen stärkeren Fokus auf datengetriebene Anwendungen: Datenanalyse, Performance Tracking und strategische Planung. KI wird primär zur Skalierung und Personalisierung von Marketing-Aktivitäten genutzt.

Die vier KI-Persönlichkeitstypen

Driver: Die Pragmatischen Umsetzer (52%)

Die größte Gruppe mit pragmatischer, ergebnisorientierter Herangehensweise. Sie fokussieren sich auf konkrete Anwendungsfälle und messbare Verbesserungen.

Navigator: Die Strategischen Planer (28%)

Strategisch denkende Persönlichkeiten, die KI als transformative Kraft betrachten. Oft in Führungspositionen mit Verantwortung für langfristige KI-Roadmaps.

Pioneer: Die Innovativen Experimentatoren (11%)

Innovatoren und Early Adopters, die kontinuierlich mit neuen Tools experimentieren. Entscheidend für die Identifikation neuer Anwendungsmöglichkeiten.

Explorer: Die Neugierigen Lerner (9%)

Hohe Lernbereitschaft und Neugier, aber noch in der Orientierungsphase. Potenzial für zukünftige KI-Champions.

Handlungsempfehlungen: Der Weg zur KI-Excellence

1. Schließung der Konfigurationslücke

Für Führungskräfte:

• Investition in spezialisierte KI-Trainings mit Fokus auf Tool-Konfiguration
• Aufbau interner KI-Expertise
• Etablierung von "KI-Champions" als interne Multiplikatoren

Für Teams:

• Regelmäßige Hands-on-Workshops zu spezifischen KI-Tools
• Peer-Learning-Programme
• Dokumentation von Best Practices

2. Stärkung des Datenschutz-Bewusstseins

• Entwicklung klarer KI-Nutzungsrichtlinien unter Berücksichtigung von DSGVO
• Schulungen zu KI-spezifischen Datenschutzaspekten
• Implementierung technischer Safeguards

3. Systematisierung der Weiterbildung

• Entwicklung rollenspezifischer KI-Curricula
• Integration von KI-Lerninhalten in bestehende Programme
• Etablierung regelmäßiger "KI-Update-Sessions"

4. Persönlichkeitstypspezifische Entwicklung

Driver: Fokus auf Advanced-Techniken und Mentoring-RollenNavigator: Strategische KI-Weiterbildung und Trend-ScoutingPioneer: Zugang zu Beta-Versionen und Innovation-ScoutingExplorer: Strukturierte Einführungsprogramme und Mentoring

Zukunftsausblick: Die nächste Phase der KI-Evolution

Der DECAID AI Marketing Report zeigt eine kritische Übergangsphase. Die grundsätzliche Akzeptanz und der erkannte Mehrwert von KI sind hoch, aber die technische Umsetzungskompetenz hinkt hinterher.

Emerging Trends

Multimodale KI-Systeme: Integration von Text, Bild, Audio und Video in einheitlichen WorkflowsAgentic AI: Autonome KI-Agenten für komplexe AufgabenplanungBranchenspezifische KI-Lösungen: Spezialisierte Tools für spezifische Anwendungsfälle

Strategische Implikationen

1. Investition in Kompetenzaufbau: Technische Konfigurationskompetenz als Differenzierungsfaktor
2. Compliance als Wettbewerbsvorteil: Robuste KI-Governance-Strukturen
3. Kulturwandel: Kultur des kontinuierlichen Lernens und Experimentierens
4. Ökosystem-Denken: Integration verschiedener Tools in kohärente Workflows

Fazit: Von der Adoption zur Mastery

Der DECAID AI Marketing Report dokumentiert den Übergang von experimenteller Adoption zur professionellen Mastery. Die hohe Mehrwert-Erkennung und breite tägliche Nutzung zeigen: KI ist endgültig im Arbeitsalltag angekommen.

Die identifizierten Kompetenzlücken – insbesondere bei technischer Konfiguration und Datenschutz-Wissen – müssen dringend adressiert werden. Unternehmen und Fachkräfte, die diese Lücken systematisch schließen, werden sich entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern.

Die vier KI-Persönlichkeitstypen zeigen: Es gibt nicht den einen richtigen Weg zur KI-Excellence. Organisationen müssen unterschiedliche Stärken und Entwicklungsbedürfnisse berücksichtigen und differenzierte Entwicklungsprogramme anbieten.

Für die DECAID-Community bedeuten diese Erkenntnisse eine klare Handlungsaufforderung: Die Zeit oberflächlicher KI-Experimente ist vorbei. Jetzt geht es darum, tiefe, anwendbare Kompetenzen aufzubauen und KI systematisch als strategischen Enabler zu nutzen.

Über den DECAID AI Marketing Report: Die Datenerhebung erfolgte zwischen April und Juni 2025 über verschiedene Kanäle im deutschsprachigen Raum. Die Analyse umfasst 92 vollständige Antworten von Fachkräften aus Agenturen und Marketing-Teams.

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