Der teuerste Fehler der letzten 40 Jahre wiederholt sich gerade.

Warum Technologie allein keine Produktivität erzeugt, was das für KI im Marketing bedeutet und warum Führungskräfte jetzt eine andere Art von Weiterbildung brauchen.

Von Detlef Ostfeld

1987 schrieb der Ökonom Robert Solow einen Satz in die New York Times Book Review, der bis heute nachhallt: Man sehe das Computerzeitalter überall, nur nicht in den Produktivitätsstatistiken.

Unternehmen hatten über ein Jahrzehnt Milliarden in IT gesteckt. Das Wachstum reagierte nicht. Der Effekt kam erst in den späten Neunzigern, und er kam ungleich verteilt. Brynjolfsson und Hitt haben später gezeigt, warum: Firmen, die IT mit organisatorischem Umbau und dezentraler Entscheidungsfindung kombinierten, erzielten ein Vielfaches an Produktivitätsgewinn gegenüber jenen, die Technologie einfach an bestehende Abläufe angeschraubt hatten.

39 Jahre später sitze ich in Meetings, in denen exakt dasselbe passiert. Nur heißt die Technologie jetzt GenAI.

Die Zahlen zur Lage

Die TÜV Weiterbildungsstudie 2026 hat Forsa unter 500 deutschen Unternehmen ab 20 Mitarbeitenden erhoben. Die Ergebnisse lesen sich wie eine Wiederholung von 1987:

56 Prozent nutzen bereits generative KI im Arbeitsalltag. 27 Prozent haben ihre Beschäftigten dafür geschult. 29 Prozent haben überhaupt eine schriftlich fixierte Weiterbildungsstrategie.

Die Werkzeuge sind da. Die Fähigkeit, damit umzugehen, hinkt eine Runde hinterher.

Der Wert, der mich wirklich beschäftigt, steht nicht in der Überschrift der TÜV-Studie: 45 Prozent der Unternehmen sehen aktuell gar keinen Bedarf an KI-Weiterbildung. Bei Unternehmen, die KI aktiv nutzen, rechnen dagegen 57 Prozent mit steigendem Qualifikationsbedarf, im Gesamtdurchschnitt nur 40 Prozent.

Übersetzt: Wer nicht arbeitet, merkt nicht, was fehlt. Das Problembewusstsein entsteht erst durch die Praxis, nicht durch die Präsentation.

KI verändert nicht die Werkzeuge, sondern die Arbeitsteilung

In Projekten sehe ich vier Verschiebungen, die miteinander zusammenhängen.

Workflows. Aufgaben werden zwischen Mensch und Maschine neu verteilt, nicht einfach automatisiert. Wer den bestehenden Prozess behält und eine KI reinsetzt, bekommt den alten Prozess mit mehr Geschwindigkeit. Das ist der Anschraub-Fehler von 1987.

Aufgaben. Routinearbeit nimmt ab. Steuerung, Qualitätssicherung und Entscheidung nehmen zu. Das klingt nach Entlastung, ist aber eine Anforderungssteigerung. Wer vorher ausgeführt hat, muss jetzt beurteilen.

Kompetenzen. Mitarbeitende müssen KI-Ergebnisse bewerten und einordnen können. Im Gesundheitsmarkt heißt das: Sie müssen erkennen, wann eine fachlich falsche Aussage souverän formuliert daherkommt.

Partner. Nicht jede Kompetenz muss dauerhaft intern sitzen. Spezialwissen lässt sich gezielt aus Netzwerken holen. Die Zukunft ist kein Organigramm.

Der Boden verschiebt sich unter dem Marketing

Parallel dazu ändert sich das Verhalten der Menschen, für die wir arbeiten.

SparkToro und Datos haben für 2024 gemessen, dass 59,7 Prozent der Google-Suchen in der EU ohne Klick endeten. Der Wert steigt seitdem weiter, wobei die Panels und Rechenweisen der Nachfolgestudien sich unterscheiden und die Zahlen deshalb nicht direkt vergleichbar sind. Verlass dich nicht auf die zweite Nachkommastelle. Die Richtung stimmt.

Für den deutschen Markt liefert Sistrix seit Februar 2026 belastbare Zahlen, ausgewertet über mehr als 100 Millionen Keywords. Rund 20 Prozent aller deutschen Suchanfragen zeigen inzwischen eine AI Overview. Wo sie erscheint, fällt die Klickrate auf Position 1 von 27 auf 11 Prozent.

Ein Einwand vorweg, damit ihn niemand anders formuliert: Über alle deutschen Keywords gerechnet liegt der durchschnittliche Klickverlust durch AI Overviews laut SISTRIX bei nur 6,6 Prozent. Der Einbruch trifft also nicht die gesamte Suche, sondern das Fünftel mit KI-Antwort.

Nur landen wir dort mit ziemlich hoher Wahrscheinlichkeit. Denn die Betroffenheit ist stark branchenabhängig, und Sistrix nennt als größte prozentuale Verlierer spezialisierte Gesundheitsportale mit über 30 Prozent Klickverlust. Zum Vergleich: Amazon verliert 1,73 Prozent, Booking.com 0,46 Prozent.

Transaktionale Suchen bleiben stabil. Erklärungsbedürftige Gesundheitsfragen nicht. Das ist genau unser Terrain.

Position 1 ist also nicht mehr das, was sie war. Wer sein Marketing weiter an Rankings ausrichtet, optimiert eine Kennzahl, die den Umsatz nicht mehr erklärt.

Gleichzeitig ändert sich die Art der Anfrage. Semrush hat rund 69 Millionen US-Desktop-Suchen zwischen Mai und Juli 2025 ausgewertet und für den Google AI Mode eine durchschnittliche Anfragelänge von 7,22 Wörtern gefunden, gegenüber 4,0 bei klassischer Suche. Spätere Auswertungen zeigen weiter steigende Werte.

Aus Keywords werden Fragen. Aus Linklisten werden Antworten. Aus Click and Convert wird Ask and Decide.

Was das für die Organisation heißt

Die meisten Marketingabteilungen sind noch nach der alten Logik gebaut. SEO optimiert für Google-Rankings. Content produziert Blogartikel und Whitepaper. Social bespielt die Kanäle. Analytics trackt Traffic und Conversions.

Vier Teams, vier Zielgrößen, vier Reportings.

KI-Sichtbarkeit funktioniert quer dazu. Sie braucht Markenkompetenz, Daten- und Technologieverständnis, fachliche Expertise und Legal in einem gemeinsamen Prozess. Nicht nacheinander, sondern gleichzeitig. Genau da scheitert es in der Praxis, nicht an der Technik.

Deshalb mit dem Bild einer Task Force arbeiten, statt einer neuen Abteilung. Fünf Rollen, die den Prozess abdecken: Steuerung der GEO-Strategie, Content-Architektur mit Modularisierung und strukturierten Daten, Daten und Insights zur Messung der KI-Sichtbarkeit, Content Systems für die Workflows und, im regulierten Umfeld, medizinische Fachexpertise.

Nicht jede dieser Rollen muss intern entstehen. Drei Fragen helfen bei der Entscheidung:

Welche Fähigkeit ist strategisch so wichtig, dass wir sie selbst aufbauen müssen? Für welche Spezialkompetenz holen wir Partner? Welche Aufgaben kann eine KI zuverlässig übernehmen?

Die Grenze, die nicht verhandelbar ist

KI analysiert, strukturiert, entwirft, erzeugt Varianten und skaliert Prozesse. Sie tut das schneller und ausdauernder als jedes Team.

Kontext verstehen, Qualität beurteilen, Risiken abwägen, entscheiden und dafür geradestehen bleibt beim Menschen.

Diese Arbeitsteilung zwischen Mensch und KI ist im Gesundheitsmarkt keine Philosophie, sondern Betriebsvoraussetzung. Und die Konsumenten sehen das ähnlich. In der Koddi-Studie zur agentischen Kommerz-Landschaft, erhoben im März und April 2026 unter 750 Konsumenten in den USA, Großbritannien und Deutschland, sind nur 20 Prozent damit einverstanden, dass eine KI eigenständig für sie handelt. 56 Prozent akzeptieren bezahlten Markeneinfluss in KI-Shortlists, wenn er klar gekennzeichnet ist.

Transparenz ist also kein Compliance-Ärgernis. Sie ist die Bedingung für Akzeptanz.

Für den Gesundheitsmarkt greift diese Akzeptanzzahl allerdings zu kurz. Bezahlter Markeneinfluss in einer Kaufempfehlung für Kopfhörer ist eine Frage der Kennzeichnung. Bezahlter Einfluss in einer Empfehlung zu einem Arzneimittel ist eine Frage der Zulässigkeit, und die beantwortet das Heilmittelwerbegesetz, nicht der Konsument. Wer das Modell aus dem Commerce ungeprüft in den Gesundheitsmarkt überträgt, baut sich ein Problem.

Auf der Anbieterseite der Koddi-Studie zum agentischen Commerce: 84 Prozent der 150 befragten Senior-Entscheider aus Commerce Media wollen in Sichtbarkeit innerhalb KI-generierter Antworten und Shortlists investieren. 70 Prozent setzen bereits KI-Agenten in der Kampagnensteuerung ein.

Das Geld bewegt sich. Die Kompetenz, es sinnvoll auszugeben, bewegt sich langsamer.

Fünf Fähigkeiten, auf die es bei Führungskräften ankommt

Übersetzen. Vom Tool ins Geschäftsmodell. Wer bei Effizienzgewinnen stehenbleibt, hat ein Werkzeug beschrieben und keine Strategie.

Widersprechen können. Wer einer KI nie widersprochen hat, hat entweder nie ernsthaft mit ihr gearbeitet oder er kann den Unterschied zwischen einer guten und einer plausibel klingenden Antwort nicht erkennen.

Die eigene Gewissheit prüfen. Welche deiner heutigen Annahmen über Beratung, Vertrieb und Sichtbarkeit ist in fünf Jahren falsch? Wer hier nichts findet, hat nicht gesucht.

Priorisieren und streichen. Budget verschieben kann jeder. Die schwere Übung ist zu sagen, was dafür stirbt.

Grenzen ziehen, die dir gehören. Regulatorik ist die Untergrenze, nicht die Haltung. Verantwortung lässt sich nicht an Governance delegieren.

Der 90-Tage-Plan

arbeiten in drei Phasen.

Transparenz. Welche Prozesse und KI-Anwendungen existieren tatsächlich im Haus, auch die inoffiziellen? Wo sind die Kompetenz- und Sichtbarkeitslücken? Am Ende dieser Phase steht eine Messung, wie und mit welcher Aussage die Marke heute in KI-Antworten vorkommt. Die Ergebnisse sind selten angenehm.

Ownership. Welche Rollen brauchen wir? Was bauen wir intern auf, was holen wir extern?

Umsetzung. Erste Workflows neu gestalten, Task Force etablieren, KPIs definieren, Wirkung messen. Nicht Aktivität messen. Wirkung.

Ich denke, die Zeit ist reif für ein Bootcamp

Vor einigen Wochen hat mich der Vorstand einer AG gefragt, ob ich ihn beim Thema KI ein Experten Team aufstellen könnte. Spontan gemacht. und das Feedback hat mir gezeigt, dass hier ein Bedarf liegt, den klassische Weiterbildung nicht abdeckt.

Denn Führungskräfte brauchen keine Tool-Schulung. Die läuft an ihnen vorbei, weil sie die Tools nicht selbst bedienen. Sie brauchen die Fähigkeit, Ergebnisse zu beurteilen, Ressourcen richtig zu verteilen und Grenzen zu setzen, die halten.

Deshalb denke ich das Format nach, jetzt in drei Blöcken, und bewusst mit externen Experten. Denn niemand deckt dieses Feld allein ab. Wer das behauptet, verkauft dir etwas.

Solow hatte recht, und das Muster wiederholt sich. Der Unterschied liegt nicht in der Technologie, sondern darin, ob eine Organisation ihre Arbeitsweise mitverändert. Das ist eine Führungsaufgabe, und sie lässt sich nicht delegieren.

Quellen

Alle Zahlen in diesem Beitrag wurden an der jeweiligen Primärquelle geprüft. Wo Studien methodisch eingeschränkt sind, etwa durch kleine Stichproben, Auftraggeberinteressen oder nicht vergleichbare Erhebungsmethoden, steht das dabei.

• TÜV Weiterbildungsstudie 2026, repräsentative Forsa-Befragung im Auftrag des TÜV-Verbands unter 500 Unternehmen ab 20 Mitarbeitenden, Erhebung Januar bis März 2026. Werte: 56 % GenAI-Nutzung, 27 % KI-Schulungen (2024: 12 %), 29 % schriftliche Weiterbildungsstrategie, 45 % ohne erkannten Bedarf.
• SparkToro / Datos, Zero-Click-Studie 2024: 59,7 % EU, 58,5 % USA, Clickstream-Panel September 2022 bis Mai 2024. Nachfolgestudien auf anderer Panelbasis weisen höhere Werte aus, sind aber methodisch nicht direkt vergleichbar.
• Sistrix, veröffentlicht am 25. Februar 2026, Auswertung von über 100 Mio. deutschen Keywords: AI Overview bei rund 20 % der Keywords, CTR Position 1 von 27 % auf 11 %, durchschnittlicher Klickverlust über alle Keywords 6,6 %, spezialisierte Gesundheitsportale über 30 %.
• Semrush, AI-Mode-Studie Juli 2025, rund 69 Mio. US-Desktop-Suchen zwischen Mai und Juli 2025: 7,22 Wörter im AI Mode gegenüber 4,0 in der klassischen Suche.
• Koddi, „The State of Agentic Commerce (Media)“, veröffentlicht am 10. Juni 2026. Feldarbeit durch The Human Instinct im März und April 2026 unter 750 Konsumenten und 150 Senior-Entscheidern in USA, UK und Deutschland. Anbieterstudie, die Werte gelten länderübergreifend, nicht für Deutschland allein.
• Robert Solow, New York Times Book Review, 12. Juli 1987. Zur Auflösung des Paradoxons: Brynjolfsson und Hitt zu IT-Investition in Kombination mit organisatorischem Umbau.

Detlef Ostfeld beschäftigt sich mit KI-Sichtbarkeit für Marken im Gesundheitsmarkt, also mit der Frage, ob und wie Apotheken-, OTC- und Pharmamarken in den Antworten generativer KI-Systeme vorkommen. Er schreibt regelmäßig Blogbeiträge auf der Website von WSC (We Social Commerce), einer Strategieberatung für Generative Engine Optimization (GEO) und Large Language Model Optimization (LLMO) mit Sitz in Meerbusch.