Warum Fachexpertise im KI‑Marketing unersetzlich bleibt

Es ist essentiell, im KI-getriebenen Marketing die Richtigkeit und Praxistauglichkeit von Inhalten durch Fachexpertise sicherzustellen, da generative KI-Systeme ("GenAI") zwar leistungsfähig sind, aber inhärente Grenzen hinsichtlich inhaltlicher Korrektheit, Kontextverständnis und Plausibilität aufweisen.

Die Notwendigkeit der Fachexpertise ergibt sich aus mehreren zentralen Problemen der KI-generierten Inhalte:

1. Überwindung von Halluzinationen und unverdienter Zuversicht

Generative KI-Modelle neigen dazu, sogenannte „Hallucinations“ (faktisch ungenaue Ausgaben) zu produzieren. Diese fehlerhaften Inhalte erscheinen oft „vernünftig oder wahrheitsgemäß“ und werden mit einer alarmierenden, aber unverdienten Zuversicht präsentiert.

Diese unverdiente Autorität kann eine potenziell gefährliche Illusion von Zuverlässigkeit und Genauigkeit erzeugen. Spezifisches Fachwissen ist daher notwendig, um diese ungeprüften und möglicherweise unbegründeten Ausgaben zu hinterfragen und zu verhindern, dass sie von einem typischen Nutzer unkontrolliert übernommen werden. Ohne Fachwissen besteht die Gefahr, dass die Plausibilität der KI-Aussagen mit tatsächlicher Korrektheit verwechselt wird.

2. Sicherstellung der fachlichen Korrektheit und Praxistauglichkeit

KI-Tools analysieren große Datenmengen und erstellen Muster, agieren jedoch ohne echten inhaltlichen oder kontextuellen Sinn. Die KI kann nur interpolieren, basierend auf den Trainingsdaten, und besitzt nicht die Fähigkeit, über diese Daten hinaus zu extrapolieren oder menschliches Urteilsvermögen einzusetzen.

Die Fachkompetenz der Anwender ist daher entscheidend, um:

• Plausibilität und Korrektheit zu prüfen: Nur Experten können kritisch beurteilen und richtig interpretieren, ob die KI-Ergebnisse fachlich korrekt sind. Dies ist besonders wichtig, um branchenspezifische Besonderheiten oder gesellschaftliche Zusammenhänge korrekt einzuordnen.
• Branchenspezifisches Wissen einbringen: Um im Foodservice-Equipment-Sektor überzeugende Inhalte zu erstellen, muss ein Experte das Geschäft von Grund auf verstehen. Dazu gehört die Kenntnis der Küchenpraxis als gelernter Koch, die Einschätzung technischer Möglichkeiten als Technologe oder Techniker und die Fähigkeit, Konzepte und Systeme als Verfahrenstechnologe zu beurteilen.
• Irreführende Aussagen zu vermeiden: Im Marketing kann eine wohlklingende, aber beliebige Aussage ohne Domänenwissen ungeeignet sein (z.B. ein kulturell falsches Produktfeature in einer bestimmten Region bewerben).
• Die richtigen Inputs zu liefern: Um sinnvolle Ergebnisse zu erhalten, muss ein Fachexperte das Problem präzise definieren und die richtigen Fragen (Prompt Engineering) an das KI-Tool stellen.

3. Kontrolle über Markenidentität und Qualität

Gerade im Marketing ist die sorgfältige Analyse und Validierung durch Fachkräfte erforderlich, um eine inhaltliche Genauigkeit zu gewährleisten und Fehler zu identifizieren.

Die menschliche Expertise ist notwendig, um:

• Markenintegrität zu sichern: Es besteht das Risiko, dass automatisierte Systeme Inhalte generieren, die nicht den Qualitätsanforderungen oder der Markenidentität entsprechen. Die KI kann zwar kohärente Texte erstellen, es fehlt ihr jedoch oft an emotionaler Tiefe, individueller Nuancierung und stilistischer Raffinesse, was die Markenindividualität gefährden kann.
• Qualitätskontrolle durchzuführen: Trotz der Geschwindigkeitsvorteile der GenAI erfordert jeder KI-generierte Text eine manuelle Überprüfung auf Fakten, da die KI keine inhaltliche Genauigkeit gewährleistet.
• Bias zu vermeiden: Fachwissen ist essenziell, um Verzerrungen (Bias), die die KI aus den Trainingsdaten übernimmt, zu erkennen und zu korrigieren, da diese zu unfairen oder ineffizienten Entscheidungen führen können.

Zusammenfassend ist spezifisches Fachwissen die Grundlage dafür, KI sinnvoll, sicher und effizient in der Praxis einzusetzen und aus der Automatisierung echten Mehrwert zu ziehen. Es fungiert als notwendiges Korrektiv gegen die Beliebigkeit und die Fehleranfälligkeit von KI-Outputs, indem es die Validierung, die Interpretation und das kontextbezogene Urteilsvermögen sicherstellt.