Der Einstieg in die KI-gestützte Content-Erstellung beginnt nicht mit Tools, sondern mit Menschen. Bevor das erste KI-Tool zum Einsatz kommt, braucht es ein unternehmensweites KI-Mindset. Dies bedeutet konkret, dass alle Mitarbeitenden die Grundprinzipien von KI verstehen, Möglichkeiten und Grenzen kennen und Berührungsängste verlieren.
Eine Basisausbildung für alle Mitarbeitenden schafft dabei drei zentrale Voraussetzungen: Erstens entsteht ein gemeinsames Verständnis für die Technologie, zweitens werden allfällige Ängste vor Arbeitsplatzverlust durch Transparenz abgebaut, und drittens entstehen Bottom-up-Ideen für KI-Anwendungen, die top-down oft übersehen werden.
Die Erfahrung zeigt, dass Unternehmen, die mit einer zweistündigen Einführung für alle starten, binnen vier Wochen mehr umsetzbare KI-Ideen generieren als jene, die nur Spezialisten schulen. Der Grund dafür ist einfach: Die Mitarbeitenden kennen ihre Aufgabenbereiche am besten und können unmittelbar erkennen, wo KI-Unterstützung den grössten Mehrwert bringt.
Fünf Erfolgsfaktoren
1. Integration in die bestehende Business-Umgebung
Zahlreiche Schweizer KMU arbeiten in der Microsoft-Office-Welt und haben damit eine ideale Ausgangslage. Microsoft 365 Copilot integriert sich nahtlos in Word, Powerpoint, Excel und Teams, wodurch Mitarbeitende ihre gewohnte Arbeitsumgebung nicht verlassen müssen. In der Praxis bedeutet das beispielsweise, dass die Marketing-Abteilung den Newsletter-Entwurf direkt in Word mit Copilot-Unterstützung erstellt, statt zwischen verschiedenen Tools zu wechseln.
Diese Integration hat einen weiteren entscheidenden Vorteil: Unternehmensdaten bleiben im geschützten Microsoft-Ökosystem, was für Schweizer KMU mit strengen Datenschutzanforderungen ein zentraler Faktor ist.
Die Integration geht jedoch über die reine Tool-Ebene hinaus. Es geht darum, KI-Funktionen so in bestehende Workflows einzubetten, dass sie als natürliche Erweiterung der bisherigen Arbeitsweise wahrgenommen werden. Wenn der Vertrieb beispielsweise gewohnt ist, Kundenanfragen in Teams zu bearbeiten, sollte die KI-Unterstützung genau dort ansetzen und nicht in einem separaten Tool, das zusätzlichen Schulungsaufwand erfordert.
2. Prozessanalyse für schnellen ROI
Nicht jeder Prozess eignet sich gleichermassen für KI-Automation. Eine systematische Analyse hilft dabei, die «Low Hanging Fruits» im Marketing zu identifizieren. Sofort automatisierbar sind beispielsweise die Generierung von Social-Media-Posts, etwa aus bestehenden Blogartikeln, das Variieren und Personalisieren von Produktbeschreibungen sowie das A/B-Testing von E-Mail-Betreffzeilen. Diese Aufgaben sind repetitiv, regelbasiert und erzeugen sofortigen Mehrwert.
Innerhalb von rund drei bis sechs Monaten lassen sich beispielsweise Newsletter nach Kundensegmenten personalisieren, SEO-optimierte Textvarianten erstellen sowie Übersetzungen und Lokalisierungen automatisieren. Diese Prozesse erfordern etwas mehr Initial-Aufwand, zahlen sich aber durch deutliche Effizienzsteigerungen schnell aus. Langfristig transformierbar sind komplexe Prozesse wie die Automation der kompletten Customer Journey, Predictive-Content-Empfehlungen oder die Generierung von Video-Content mittels KI. Hier braucht es zur Einführung oft mehr als sechs Monate, dafür ist der geschaffene Wettbewerbsvorteil nachhaltig.
3. Klein anfangen, lernen, skalieren
Ein häufiger Fehler, den KMU bei der KI-Einführung machen, ist zu viel auf einmal zu wollen. Erfolgreiche Unternehmen starten stattdessen mit einem überschaubaren Pilotprojekt, sammeln systematisch Erfahrungen und skalieren schrittweise.
Ein bewährtes Vorgehen sieht folgendermassen aus: Das Marketing-Team beginnt mit der Automatisierung von Social-Media-Posts für einen einzelnen Kanal. Nach einer vierwöchigen Testphase werden die Learnings dokumentiert, die verwendeten Prompts optimiert und erst dann wird die Automatisierung auf Newsletter oder andere Kanäle ausgeweitet.
Diese iterative Herangehensweise hat mehrere Vorteile. Sie reduziert nicht nur die Fehlerkosten erheblich, sondern erhöht auch die Akzeptanz im Team. Mitarbeitende können sich schrittweise an die neue Arbeitsweise gewöhnen und entwickeln dabei ein fundiertes Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie. Zudem entstehen durch die praktische Erfahrung oft unerwartete Einsatzideen, die bei einer rein konzeptionellen Planung übersehen worden wären.
4. Passende Tools und Befähigung
Die Tool-Auswahl sollte sich an drei zentralen Kriterien orientieren. Dazu gehören Integrationsfähigkeit in bestehende Systeme, Datenschutz-Compliance und Bedienbarkeit ohne IT-Spezialkenntnisse. Für Marketing-Verantwortliche ohne technischen Background sind dabei No-Code-Lösungen essenziell, die sich intuitiv bedienen lassen und trotzdem professionelle Ergebnisse liefern.
Ein solides Fundament für erfolgreiches Content Marketing kann zum Beispiel auf folgende KI-Tools aufbauen: Für die Textgenerierung und -optimierung eignen sich Lösungen wie Copilot oder ChatGPT Teams. Canva mit Magic Design ermöglicht die Erstellung ansprechender Bildinhalte auch ohne Designkenntnisse. Für die Bearbeitung von Podcasts und Videos über eine intuitive Textoberfläche bietet sich Descript an, während Deepl Write in allen drei Landessprachen für stilistisch einwandfreie Texte sorgt. Diese Tool-Kombination, welche in der Abbildung «Toolbox für Content Creation mit KI» zusammengefasst ist, deckt die meisten Content-Anforderungen ab und lässt sich bei Bedarf modular erweitern.
Die Befähigung der Mitarbeitenden erfolgt dabei am besten Tool-spezifisch. Statt allgemeiner KI-Schulungen, die oft zu abstrakt bleiben, haben sich Hands-on-Workshops mit den konkret eingesetzten Tools bewährt. Marketing-Teams lernen dabei nicht nur die Funktionen kennen, sondern entwickeln eigene Prompt-Bibliotheken für wiederkehrende Aufgaben. Diese unternehmensspezifischen Prompt-Sammlungen werden über die Zeit zu einem wertvollen Wissensschatz, der die Content-Qualität konstant hochhält.
5. Rechtlichen Rahmen abstecken
KI-generierte Inhalte bewegen sich in einer rechtlichen Grauzone, die Schweizer KMU aktiv gestalten müssen. Drei Bereiche erfordern besondere Aufmerksamkeit. Beim Datenschutz gilt: Kundendaten dürfen nur in Enterprise-Versionen mit garantiertem Schweizer oder EU-Datenstandort verarbeitet werden. Consumer-Versionen von ChatGPT oder Claude sind für personenbezogene Daten tabu. Diese klare Trennung zwischen Consumer- und Business-Tools ist essenziell für DSG/DSGVO-Compliance.
Im Bereich Urheberrecht ist zu beachten, dass KI-generierte Inhalte keinen automatischen Urheberrechtsschutz geniessen. Zudem besteht das Risiko, dass die KI unbewusst geschützte Inhalte reproduziert. Als Best Practice hat sich etabliert, immer eine substanzielle eigene Bearbeitung vorzunehmen und den Output systematisch auf mögliche Plagiate zu prüfen. Tools wie Copyscape oder die Plagiatsprüfung in Word können hier unterstützen.
Was die Transparenz angeht, besteht in der Schweiz noch keine explizite Kennzeichnungspflicht für KI-Content. Aus Vertrauensgründen empfiehlt sich dennoch Offenheit, besonders im B2B-Bereich. Ein einfacher Hinweis wie «Dieser Text wurde mit KI-Unterstützung erstellt» kann Vertrauen schaffen und signalisiert gleichzeitig Innovationsbereitschaft.
