Heute verliert genau dieser Vorsprung rapide an Wert. Die Nutzung standardisiert sich, die Interfaces selbst führen User immer besser durch den Prozess. Viele Aufgaben, die vor zwei Jahren noch nach Spezialwissen aussahen, sind inzwischen Commodity. Einen durchschnittlichen LinkedIn-Post generieren oder Basic-SEO-Überschriften erzeugen: Dafür braucht es heute weder besondere Kreativität noch tiefes technisches Verständnis.

WAS MACHT GUTE WERBUNG AUS? MEHR ZUM CONTENT MARKETING BEI DER CMCX 2026

CMCX26

Wann & Wo: 17. & 18. Juni 2026 | smartvillage Köln

Für wen: Marketing-Entscheider:innen, CMOs, Content- und Social-Media-Verantwortliche

Ticket: ab 699 € 

Inhaltliche Schwerpunkte:

  • Creator Economy in der Praxis: Von KitchenAid bis MediaMarktSaturn — wie Creator-First-Ansätze Marken aufladen und Abverkauf inkrementell steigern
  • Loyale, aber zugleich hoch emotionale Communities wie im Sportbereich richtig ansprechen
  • Markentransformation durch Content: Miss Germany als Fallstudie, Jägermeister als Launch-Case — was Traditionsmarken vom Neuerfinden lernen können
  • Messbarer Content: Wie Kontext und Qualitätsumfeld Werbewirkung steigern 
  • GEO statt SEO: Wie Marken in KI-generierten Suchantworten sichtbar bleiben — und warum das PR und Marketing endlich zwingt, zusammenzuarbeiten
  • B2B als Königsdisziplin: Industriemarken wie GRUNDFOS, igus und BEKO TECHNOLOGIES zeigen, wie Content entlang der Customer Journey Wirkung erzeugt
  • CTV als Reichweitenhebel: Wie Marken wie Golden Toast klassische Social-Bubbles verlassen

Speaker:innen u.a.: Jan Flemming (PENNY/REWE Group), Sabrina Oehme (Kloster Kitchen), Steffen Jensen (KitchenAid), Felix Neuberger (Golden Toast/Lieken), Tim Rottländer (iq digital), Lisa Groening (H&M), Tobias Meinhard (MediaMarktSaturn), Daniel Blank & Jette Kilian (We. Communications) uvm.

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Was KI-Kompetenz wirklich bedeutet

Der Fokus verschiebt sich deshalb auf andere Fragen. Die eigentliche Kernkompetenz besteht zunehmend darin, beurteilen zu können, ob ein KI-Ergebnis fachlichen, redaktionellen und strategischen Ansprüchen genügt. Sind die Ergebnisse tatsächlich relevant oder wirken sie nur überzeugend?

Denn Sprachmodelle produzieren keine Qualität im redaktionellen Sinn, sondern zunächst statistisch plausible Sprache. Ob Inhalte originell sind, eine Markenpositionierung stärken oder strategisch sinnvoll sind, entscheidet nicht das Modell selbst.

Damit wandelt sich auch die Vorstellung von KI-Kompetenz. Gute KI-Redakteure brauchen genau jene Fähigkeiten, die im digitalen Content-Boom teilweise an Bedeutung verloren haben: analytisches Denken, redaktionelles Urteilsvermögen, Themengewichtung, Stilgefühl, fachliche Präzision und Zielgruppenverständnis.

Vor diesem Hintergrund verändern sich gerade ganze Rollenbilder. Viele Content-Teams wurden über Jahre auf operative Geschwindigkeit optimiert: mehr Output, mehr Kanäle, mehr Frequenz. KI-Systeme beschleunigen diese Logik nun massiv und machen gleichzeitig sichtbar, wie wenig strategische Steuerung in vielen Content-Prozessen tatsächlich vorhanden ist.

Mittelmäßigkeit als solche erkennen

Darin liegt auch die eigentliche Herausforderung vieler Unternehmen. Strategischer KI-Einsatz bedeutet nämlich nicht nur, Technologien effizient einzusetzen. Er bedeutet auch, sich bewusst gegen bestimmte Inhalte zu entscheiden. Nicht alles, was automatisiert produziert werden kann, sollte auch veröffentlicht werden. Gerade Unternehmen mit hoher Content-Frequenz kämpfen inzwischen mit einer wachsenden Menge formal korrekter, aber vollkommen austauschbarer Inhalte.

Die eigentliche Schwierigkeit besteht also nicht (nur) darin, möglichst raffinierte Prompts zu schreiben. Sondern darin, durchschnittliche KI-Ergebnisse auch als solche zu erkennen. Das ist deutlich komplizierter, als viele derzeit glauben.

Denn Qualitätsbewertung und Urteilsvermögen lassen sich nicht so leicht per Tool-Workshop standardisieren. Sie entstehen durch Erfahrung, Kontextverständnis und redaktionelle Praxis. Deshalb greift die Vorstellung, tiefe KI-Kompetenz lasse sich schnell über Zertifikate, Tutorials oder neue Tool-Kenntnisse erlangen, zu kurz.

Wissen, was die Maschine nicht kann

Künftig verläuft die Grenze also nicht mehr zwischen Menschen, die KI nutzen, und solchen, die das nicht tun. Sondern zwischen denen, die Ergebnisse bewerten können, und denen, die sich von plausibel klingendem Output beeindrucken lassen.

Darin liegt viel Hoffnung für Content-Teams. Denn im KI-Zeitalter wird nicht nur technologische Geschwindigkeit zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil, sondern auch die Fähigkeit, Qualität, Relevanz und Substanz zu beurteilen.

Mit anderen Worten: Die wichtigste KI-Kompetenz im Content-Bereich besteht also genau darin, zu wissen, was Maschinen nicht können. 

Dieser Artikel ist Teil einer W&V-Serie zur Zukunft des Content Marketings, veränderten Kompetenzanforderungen und neuen Rollenbildern in Marketing und Kommunikation.

Diskutiert werden diese Entwicklungen auch auf der CMCX – insbesondere die Frage, welche Fähigkeiten im KI-Zeitalter tatsächlich an Bedeutung gewinnen. Sichert euch euer Ticket und seid live dabei am 17. und 18. Juni in Köln.

Haltung, Mut und die Fähigkeit, auch unter Druck seinem Kurs treu zu bleiben: Das zeichnet die W&V Top 100 aus. >>> Hier findest Du alle W&V Top 100/2026: Menschen, die vorangehen.


Copyright: Sonja Herpich
Autor: Susanne Gillner

Susanne Gillner ist Director Content & AI bei der Münchner Kommunikationsagentur ELEMENT C. Zuvor arbeitete sie zwölf Jahre lang als Journalistin. Heute beschäftigt sie sich u.a. mit den Auswirkungen von KI und Automatisierung auf Kommunikation und Content-Strategien – ohne dabei den Blick für das zu verlieren, worauf es wirklich ankommt: gute Geschichten, hochwertige Inhalte und präzise Sprache.