Veröffentlicht am 14. September 2026 | Luka Eble
Eine Kommunikationsleiterin wollte ihr Team für KI begeistern.
Sie tat das Naheliegende: Jeder durfte sich das Werkzeug aussuchen, das zum eigenen Arbeitsstil passte, und die Kosten über Spesen abrechnen.
Keine zentrale Einführung. Kein IT-Projekt. Keine Freigaberunde.
Die Hürde war niedrig.
Das Ergebnis war es nicht.
Lisa Gately, Principal Analyst bei Forrester, beschreibt den Fall in einem Gespräch über KI und Content. Nach kurzer Zeit arbeitete ein Dutzend Menschen in ein Dutzend Richtungen: mit unterschiedlichen Werkzeugen, unterschiedlichen Eingaben und unterschiedlichen Vorstellungen davon, wie die Marke klingen sollte.
Gearbeitet wurde viel.
Nur nicht mehr auf derselben Grundlage.
Gately nennt dieses Muster „the scatter“.
Man könnte es Streuschaden nennen.
Ein Werkzeug für alle löst es auch nicht
Die naheliegende Konsequenz wäre eine Vorgabe: ein Tool für alle, einheitliche Lizenzen, Problem gelöst.
Gately beschreibt jedoch denselben Effekt in der Gegenrichtung.
Wo die IT ein einziges Werkzeug für das ganze Unternehmen vorschreibt, sind zwar die Werkzeuge vereinheitlicht. Die Arbeit dahinter aber noch lange nicht.
Denn ein gemeinsames Werkzeug bedeutet kein gemeinsames Verständnis.
Zwei Mitarbeiter können denselben KI-Assistenten verwenden und trotzdem völlig unterschiedliche Ergebnisse produzieren.
Der eine kennt die aktuelle Positionierung, der andere arbeitet noch mit einer Präsentation von vor drei Jahren.
Die eine weiß, dass ein bestimmter Kunde eine Sondervereinbarung hat, der andere nicht.
Einer kennt die Wörter, die zur Marke passen. Die andere orientiert sich an dem, was ihr persönlich gefällt.
Dasselbe Werkzeug.
Unterschiedlicher Kontext.
Unterschiedliches Ergebnis.
Die Frage „Welches KI-Tool nehmen wir?“ lässt sich also in beide Richtungen falsch beantworten.
Ergiebiger ist eine andere:
Worauf greifen alle Menschen und alle Werkzeuge gemeinsam zu?
Was ein KI-Werkzeug nicht mitbringt
Ein KI-Werkzeug kann formulieren, zusammenfassen, Varianten erzeugen und Informationen auswerten.
Was es nicht automatisch mitbringt, ist das Wissen über Ihr Unternehmen.
Es weiß nicht, welcher Preis aktuell gilt.
Es weiß nicht, was Ihrem wichtigsten Kunden vor zwei Jahren zugesagt wurde.
Es kennt nicht automatisch Ihre Positionierung.
Es weiß nicht, welche Formulierungen bei Ihnen unerwünscht sind.
Und es kennt nicht die Entscheidungen, die über Jahre gefallen sind, ohne je in einem zentralen Dokument zu landen.
Diese Informationen müssen von irgendwoher kommen.
Liegen sie nicht auf einer gemeinsamen Grundlage vor, liefert sie jeder selbst: aus dem Gedächtnis, aus alten Dateien, aus dem letzten Projekt oder aus einem Prompt, der vor Monaten geschrieben und seitdem nie überprüft wurde.
Die Unterschiede entstehen dann nicht unbedingt, weil Menschen verschiedene Werkzeuge nutzen.
Sie entstehen, weil die Werkzeuge verschiedene Wirklichkeiten zu sehen bekommen.
KI vervielfacht, was schon da ist
In einem Team von zwölf Menschen mit demselben Modell kann das so aussehen:
Einer schreibt sachlich, eine andere emotional.
Einer verwendet den neuen Claim, die andere noch den alten.
Einer kennt die aktuelle Zielgruppe, ein anderer arbeitet mit einer Persona, die längst überholt ist.
Neu ist das nicht.
Uneinheitliche Präsentationen gab es auch vor KI.
Neu sind die Geschwindigkeit und die Menge.
Was früher eine abweichende Präsentation war, sind heute fünfzig Varianten in derselben Woche – verteilt über Website, Angebote, Newsletter und Kundenkommunikation.
Die KI hat das Problem nicht verursacht.
Sie vervielfacht es.
KI macht ein Unternehmen nicht von selbst einheitlicher. Sie macht skalierbar, was bereits da ist – das Gute wie das Unaufgeräumte.
Die Kostenfrage kommt hinterher
Gately berichtet von einer Frage, die ihr Finanz- und IT-Verantwortliche zunehmend stellen: Muss wirklich jeder den Schlüssel zum Ferrari bekommen?
Das Bild meint leistungsfähige KI-Werkzeuge, die an alle verteilt werden, obwohl nicht jeder im Arbeitsalltag dieselbe Leistung benötigt.
Doch die Lizenz ist nur ein Teil der Rechnung.
Die andere Rechnung entsteht, wenn dieselbe Arbeit mehrfach erledigt wird, weil niemand sieht, was die anderen bereits gemacht haben.
Wenn mehrere Werkzeuge dasselbe Problem lösen.
Wenn Mitarbeiter dieselben Informationen immer wieder neu zusammentragen.
Und wenn Zeit nicht beim Erstellen verloren geht, sondern beim Suchen, Vergleichen, Korrigieren und Abstimmen.
Diese Kosten stehen auf keiner einzelnen Rechnung.
Fallen sie irgendwann doch auf, sieht KI schnell nach einem Kostenproblem aus.
Obwohl das eigentliche Problem ein Organisationsproblem war.
Was stattdessen gebraucht wird
Die Lösung ist deshalb weder maximale Freiheit noch maximale Kontrolle.
Was fehlt, ist eine gemeinsame Grundlage.
Nicht unbedingt ein einziges Werkzeug.
Sondern ein gemeinsamer Stand, auf den Menschen und Werkzeuge zugreifen können.
Für ein kleines Unternehmen besteht diese Grundlage aus zwei Teilen.
Der erste ist das Faktenwissen.
Nicht möglichst viel davon, sondern das, was gilt: aktuelle Leistungen, Preise und Konditionen, Firmendaten, Zielgruppen, frühere Entscheidungen und Zusagen, das, was man über die eigenen Kunden gelernt hat.
Fakten allein reichen allerdings nicht.
Eine KI kann wissen, was ein Angebot kostet, und trotzdem einen Text erzeugen, der nicht nach diesem Unternehmen klingt.
Dafür braucht es den zweiten Teil:
den Markencharakter.
Positionierung.
Werte.
Vokabular.
Tonfall.
Das Erlaubte ebenso wie das Verbotene.
Zusammen bilden beide die Grundlage, aus der Menschen, Werkzeuge und Agenten denselben Stand beziehen.
Das ist die Idee hinter dem, was wir als KI-Markengehirn beschreiben.
Im Alltag bedeutet das: Wissen und Markenlogik liegen nicht jedes Mal beim einzelnen Mitarbeiter, sondern stehen dort zur Verfügung, wo Menschen und KI damit arbeiten.
Der Unterschied zu einem Unternehmen, das einfach KI-Lizenzen verteilt, ist damit schnell beschrieben.
Dort bekommt jeder ein Werkzeug.
Hier bekommen alle denselben Kontext.
Und das hat eine Folge, die man leicht unterschätzt:
Steht die Grundlage, kann das Werkzeug wechseln.
Heute ein Modell, morgen ein anderes.
Heute ein Chat, morgen ein Agent.
Die Marke bleibt trotzdem dieselbe.
Der gemeinsame Nenner ist nicht die KI.
Der gemeinsame Nenner ist das Wissen über das Unternehmen.
Die Reihenfolge entscheidet
Die meisten Unternehmen gehen den Weg andersherum.
Erst wird ein Tool gekauft.
Dann wird experimentiert.
Dann fallen Unterschiede auf.
Dann werden Richtlinien geschrieben.
Und irgendwann versucht man, die verstreuten Arbeitsweisen wieder zusammenzuführen.
Das funktioniert.
Es ist aber die teurere Reihenfolge.
Die günstigere beginnt unspektakulär, mit Fragen, bei denen es zunächst nichts vorzuführen gibt:
Welche Informationen sind verbindlich?
Welche Fassung ist die aktuelle?
Wie soll die Marke sprechen?
Welche Aussagen darf eine KI treffen – und welche nicht?
Wer entscheidet, wenn sich zwei Angaben widersprechen?
Und wer sorgt dafür, dass die gemeinsame Grundlage aktuell bleibt?
Das klingt nach Verwaltung.
Tatsächlich ist es die Voraussetzung dafür, dass KI zuverlässig skalieren kann.
Was wertvoller wird
Am Ende des Gesprächs wird Gately gefragt, welche Fähigkeit durch KI wertvoller wird statt weniger.
Ihre Antwort: das eigene Urteil.
KI kann beim Erzeugen helfen.
Der Mensch entscheidet, was überhaupt entstehen soll und was davon etwas wert ist.
Wenn eine Maschine zehn Varianten in Sekunden schreibt, verliert das Erzeugen dieser Varianten an Wert.
Die Entscheidung gewinnt an Wert:
Welche Variante ist richtig?
Welche Aussage ist relevant?
Was sollten wir überhaupt produzieren?
Und was lassen wir besser weg?
Diese Urteilskraft ersetzt keine weitere Lizenz.
Man kann aber dafür sorgen, dass sie nicht nur in den Köpfen derer liegt, die am wenigsten Zeit haben.
Die eigentliche Frage lautet deshalb anders
Die KI-Diskussion wird noch immer zu häufig als Werkzeugfrage geführt.
Welches Modell?
Welcher Anbieter?
Welcher Tarif?
Das sind wichtige Fragen.
Aber sie kommen später.
Die erste Frage lautet:
Arbeiten unsere Menschen und unsere KI auf derselben Grundlage?
Wenn nicht, hilft weder volle Freiheit noch ein vorgeschriebenes Tool.
Man bekommt entweder zwölf Werkzeuge.
Oder zwölf Menschen mit demselben Werkzeug und zwölf Versionen der Wahrheit.
Beides ist Streuschaden.
Die Lösung ist nicht weniger KI.
Sondern mehr gemeinsamer Kontext.
Quelle: Gespräch mit Lisa Gately, Principal Analyst bei Forrester, veröffentlicht am 29. Juli 2026. Die Aussagen wurden sinngemäß aus dem Englischen übertragen und redaktionell zusammengefasst.
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