KI im Branding: Mehr als nur ein Bildgenerator

Noch vor wenigen Jahren dauerte die Erstellung eines Dutzends visueller Konzepte für eine neue Marke tagelange Arbeit. Man musste Fotos suchen, Moodboards erstellen, Illustrationen in Auftrag geben, Mockups anfertigen und anschließend manuell Designvarianten erstellen. Heute lässt sich ein Teil dieser Arbeit in wenigen Stunden erledigen.

Wir können KI bitten, Hunderte von Wettbewerbsbotschaften zu analysieren, Angebote zu strukturieren, Persona-Visualisierungen zu erstellen, eine Markenwelt zu entwickeln, Dutzende von Fotokonzepten zu generieren oder verschiedene Wege vorzuschlagen, dieselbe Geschichte zu erzählen.

Dies ist ein enormer Wandel und erweitert die Möglichkeiten der Konzeptpräsentation.

Doch genau hier liegt auch das größte Missverständnis im Umgang mit KI im Branding. Für jedes Branding ist die Fähigkeit entscheidend, Erkenntnisse aus der Marktanalyse und Kundenbedürfnisse mit der Entwicklung einer einzigartigen Markenidee zu verbinden. Kein KI-Modell kann dies leisten – die Erfahrung von Beratern und Managern ist unerlässlich.

Zunächst ist eine klare Unterscheidung wichtig. Wenn wir heute von „KI im Marketing“ sprechen, werfen wir oft mehrere völlig unterschiedliche Technologien in einen Topf.

Klassische analytische Modelle können die Nachfrage prognostizieren, die Preiselastizität schätzen oder Zusammenhänge in großen Datensätzen erkennen. Generative KI interpretiert primär Informationen, erstellt Texte, Bilder, Audio- und Videodateien und ermöglicht die Kommunikation mit Daten in natürlicher Sprache. Agentenbasierte Lösungen wiederum können ganze Aktionssequenzen ausführen – beispielsweise die Preise der Konkurrenz beobachten, Änderungen erkennen und Empfehlungen ausarbeiten.

In ihrer Analyse von KI im Preismanagement bis 2026 trennt McKinsey diese Funktionen klar: Analytische KI ist unter anderem für Prognosen, Benchmarks und die Zahlungsbereitschaft zuständig; generative KI für die Datensynthese und die Erläuterung von Empfehlungen, während agentenbasierte KI bereits spezifische Prozesse innerhalb von menschendefinierten Regeln ausführen kann.

Diese Unterscheidung ist auch im Branding wichtig.

KI ist kein Allheilmittel. Es handelt sich vielmehr um eine Reihe sehr unterschiedlicher Werkzeuge, die wir in späteren Phasen der Markenarbeit einsetzen können.

Der erste Schritt im Markenbildungsprozess ist das Verständnis des Umfelds: Kategorien, Wettbewerb, Kunden, Trends, die von Marken verwendete Sprache und die Funktionsweise des Marktes.

Hier kann KI Marketingfachleuten einen enormen Zeitvorteil verschaffen.

Nehmen wir die Preisanalyse.

Mit Zugriff auf die richtigen Daten kann KI helfen, Hunderte von Produkten und Varianten zu organisieren, reguläre und Aktionspreise zu vergleichen, Preisabweichungen, Preissegmente und Veränderungen im Zeitverlauf zu identifizieren. Ein Agentensystem kann zudem Datenquellen überwachen und signalisieren, wenn ein Wettbewerber gerade den Preis einer bestimmten Produktgruppe gesenkt hat.

Doch die bloße Aussage, dass Marke A 8 % teurer ist als Marke B, liefert noch keine aussagekräftigen Erkenntnisse.

Die wichtigsten Fragen kommen erst später.

Warum kann sich der Kunde den Kauf leisten? Sehen die Konsumenten einen Mehrwert, der den Aufpreis rechtfertigt? Liegt der Unterschied in der Positionierung, der Angebotsstruktur, dem Vertriebskanal, Werbeaktionen oder der Verpackungsgröße?

Marktkenntnisse sind hier unerlässlich. Und ein Mensch ist nötig.

Die Wettbewerbskommunikationsanalyse funktioniert ähnlich.

KI kann heute große Mengen an Texten und Bildern schnell durchsuchen und wiederkehrende Themen, Behauptungen, Kategoriencodes, Kommunikationston und charakteristische visuelle Elemente identifizieren. Sie kann helfen, eine Wettbewerbslandkarte oder ein synthetisches Moodboard zu erstellen, das den visuellen Mainstream einer bestimmten Kategorie darstellt.

Früher verbrachten Teams Tage oder sogar Wochen mit der Materialbeschaffung. Heute lässt sich ein Großteil dieser Arbeit beschleunigen.

Das Problem ist, dass KI primär Muster erkennt.

Der Stratege hingegen übernimmt die entscheidende Aufgabe, deren Bedeutung zu interpretieren.

Eine Studie der Harvard Business School und der Boston Consulting Group mit 758 Beratern veranschaulicht dies sehr aufschlussreich. Bei Aufgaben, die für KI hochqualifiziert waren, arbeiteten die mit GPT arbeitenden Personen schneller und erzielten bessere Ergebnisse. Eines der Experimente beinhaltete jedoch eine anspruchsvolle Markenstrategie-Aufgabe. Diese erforderte die Kombination numerischer Daten mit subtilen Informationen aus Interviews.

Die KI verarbeitete die Daten korrekt, übersah aber ein wichtiges Signal. Das Ergebnis? Berater, die KI einsetzten, kamen häufiger zu falschen Schlussfolgerungen als die Gruppe, die ohne KI arbeitete.

Dies ist eine der wichtigsten Lektionen für moderne Marketer.

KI kann Material analysieren. Die Ergebnisse sollten jedoch nicht automatisch interpretiert werden.

Positionierung. Das Markenkonzept. Die Markenpersönlichkeit. Die Zielgruppe. Die Gründe für die Kaufentscheidung. Die Beziehungen zwischen Unternehmensmarke, Produktmarken und Submarken. All diese Aspekte werden vom Menschen entwickelt.

KI erweist sich als wertvoller Sparringspartner und Assistent für den Strategen.

Wir können ihr Forschungsergebnisse, Segmentbeschreibungen und Marktbeobachtungen zur Verfügung stellen und sie anschließend bitten, die Informationen zu strukturieren, wiederkehrende Themen zu identifizieren, Hypothesen zu generieren oder die Konsequenzen verschiedener strategischer Entscheidungen aufzuzeigen.

Die Möglichkeiten, die mit Personas verbunden sind, sind besonders attraktiv.

Anstelle des klassischen Boards mit der Darstellung „Anna, 37, lebt in einer Großstadt“ können wir eine viel komplexere Welt erschaffen: ihren hypothetischen Tagesablauf, ihr Umfeld, ihr Kaufverhalten, Anwendungssituationen der Produkte und eine visuelle Darstellung ihres Lebensstils.

KI kann sogar ein simuliertes Gespräch mit einer solchen definierten Persona führen.

Es ist ein hervorragendes Werkzeug, um Hypothesen zu präsentieren und zu untersuchen.

Aber hier gibt es ein wichtiges „Aber“.

Eine Persona, die ausschließlich durch ein Sprachmodell erstellt wurde, ist kein Konsument.

Studien zu synthetischen Personas zeigen, dass Modelle Stereotypen reproduzieren und verstärken, bestimmte Gruppen falsch darstellen und zwar sehr glaubwürdige, aber methodisch schwache Repräsentationen von Menschen erzeugen können. In einer Studie wiesen synthetische Personas sogar übertriebene menschliche Eigenschaften auf. Daher sollte die Konsumentenforschung nicht von KI-gestützten Beobachtungen in den Schatten gestellt werden.

Deshalb sollte die Reihenfolge umgekehrt werden, als wir es oft beobachten.

Nicht: „KI, erstelle einen Kunden für unsere Marke.“

Sondern: „Hier sind die Daten und das Wissen über unseren Kunden. Hilf mir, sie zu strukturieren, zu vertiefen und besser zu präsentieren.“

Dasselbe gilt für die Markenarchitektur selbst.

KI kann problemlos ein Markenhausmodell, ein Markenportfolio oder eine Hybridlösung vorschlagen. Sie kann ein Portfolio in einem Diagramm abbilden, ähnliche Namen identifizieren, potenzielle Überschneidungen von Submarken aufdecken und verschiedene alternative Strukturen aufzeigen.

Auch die Konsequenzen einer gewählten Idee kann sie äußerst überzeugend darstellen.

Markenarchitektur ist jedoch weit mehr als nur die Organisation von Namen.

Sie ist auch eine Entscheidung hinsichtlich Geschäftsstrategie, zukünftiger Wachstumsrichtungen, Möglichkeiten zur Markenerweiterung, Kundensegmentierung, Vertriebskanäle, Reputationsrisiken, Marketinginvestitionen, potenzieller Akquisitionen und oft auch rechtlicher Rahmenbedingungen.

KI kann daher ein Modell erstellen.

Der Stratege muss entscheiden, ob dieses Modell für das Unternehmen sinnvoll ist und die optimale Lösung vorschlagen.

Wenn es eine Phase im Branding gibt, in der der Einfluss generativer KI bereits besonders deutlich spürbar ist, dann ist es der kreative Prozess.

Vor allem die Rahmenbedingungen für Experimente haben sich verändert.

Designer müssen nicht mehr jede Version von Grund auf neu erstellen. Sie können eine Richtung vorgeben und in kürzester Zeit Dutzende von Varianten testen. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass KI zwar „designt“, aber kein einzigartiges visuelles Konzept entwickeln kann. Das ist menschliche Aufgabe.

Wir können ein Foto in eine Illustration umwandeln, ein minimalistisches Layout in ein ausdrucksstarkes. Wir können die Beleuchtung, den Ort, die Tageszeit, den Kontext der Produktnutzung oder die Persönlichkeit der Figur verändern.

Das bedeutet aber nicht, dass die KI das Konzept für den Designer erstellt.

Das optimale Arbeitsmodell sieht anders aus:

Der Mensch entwickelt die kreative Vision, die KI erweitert den Spielraum für Erkundungen.

Studien zeigen, wie weit diese Technologie bereits fortgeschritten ist. In einer im International Journal of Research in Marketing veröffentlichten Studie verglichen Forscher 10.320 von generativen Modellen erstellte Bilder mit 2.400 von Menschen erstellten Materialien. Insgesamt wurden über 254.000 Bewertungen gesammelt. In einigen Analysen erzielten KI-generierte Bilder mindestens vergleichbare, mitunter sogar überlegene Ergebnisse hinsichtlich Qualität, Realismus und Ästhetik.

Noch vor Kurzem erforderte die Erstellung eines bestimmten Bildes die Suche in einer Bilddatenbank oder die Organisation eines Fotoshootings. Die Anfertigung einer individuellen Illustration bedeutete die Arbeit eines Illustrators. Animationen erforderten ein weiteres Budget und einen weiteren Produktionsprozess. Heute lässt sich ein Großteil des Prototypings sofort durchführen.

Generative KI hat eine weitere Eigenschaft, die wir als Marketer unbedingt beachten müssen: Sie ist außerordentlich gut darin, Dinge zu erzeugen, die vertraut wirken.

Brainstorming-Studien offenbaren ein interessantes Paradoxon. Die Unterstützung durch ChatGPT kann zwar die Bewertung einzelner Ideen verbessern, gleichzeitig generieren Gruppen, die KI nutzen, aber mehr ähnliche Ideen. Anders ausgedrückt: Die durchschnittliche Qualität kann steigen, während die Vielfalt abnimmt.

Branding ist schließlich ein Prozess, dessen Hauptziel die Differenzierung einer Marke ist, also die Suche nach Einzigartigkeit. Bei der Arbeit mit KI besteht die Gefahr, in die Falle zu tappen, etwas Schönes, aber nicht Außergewöhnliches zu erschaffen.

Anstatt einem KI-Modell immer wieder erklären zu müssen, wie eine Marke aussehen soll, können Unternehmen zunehmend mit Lösungen arbeiten, die auf ihr eigenes visuelles System zugeschnitten sind.

Adobe ermöglicht es nun, Firefly-Modelle mit freigegebenen Markenressourcen zu trainieren, sodass nachfolgende Materialien in einem spezifischen visuellen Stil erstellt werden können. Das System kann dann Varianten generieren, die auf verschiedene Kanäle, Märkte und Zielgruppen zugeschnitten sind.

Dies verändert die Natur des Markendesigns.

Bisher haben wir ein System entwickelt, dessen Bedienung Menschen erst erlernen mussten.

Zunehmend werden wir ein System entwickeln, dessen Bedienung auch Maschinen erlernen müssen.

Die Möglichkeiten der Charaktererstellung gehen noch weiter. KI ermöglicht nun die Erstellung hochrealistischer Charaktere, indem sie diese visuell durch verschiedene Materialien führt, ihre Stimmen generiert und sie animiert. Und das mit einer Genauigkeit der Charakterreproduktion von bis zu 98 %.

So kann eine Marke ihren eigenen synthetischen Markenbotschafter – ein Brandface – erschaffen, der nicht in der realen Welt existiert, aber in der Kommunikation fast wie ein Mensch agiert.

Die Marke kontrolliert Aussehen, Verhalten, Stil und Verfügbarkeit des Charakters. Es gibt keine Einschränkungen hinsichtlich Fotoshootings oder Imageänderungen aufgrund von Entscheidungen einer Berühmtheit.

Doch mit den erweiterten Möglichkeiten geht auch eine größere Verantwortung einher.

Seit dem 2. August 2026 setzt die Europäische Union Transparenzvorschriften gemäß Artikel 50 des KI-Gesetzes um. Diese umfassen unter anderem die technische Kennzeichnung bestimmter KI-generierter Inhalte und Offenlegungspflichten im Zusammenhang mit Deepfakes.

Ungeachtet des genauen Umfangs einer bestimmten rechtlichen Verpflichtung sollte eine Marke, die eine realistische synthetische Figur verwendet, einen einfachen Grundsatz befolgen: Die Technologie darf ihre Wirksamkeit nicht darauf gründen, den Empfänger absichtlich in die Irre zu führen.

Traditionell ist die Kodifizierung der letzte Schritt im Prozess.

Logo. Schutzbereich. Farben. Typografie. Botschaftshierarchie. Fotostil. Tonalität. Layoutprinzipien. Beispiele für die korrekte und inkorrekte Anwendung des Systems.

Die Erstellung eines guten Markenleitfadens bleibt weiterhin Aufgabe des Menschen.

Warum?

Weil man nicht nur das Erscheinungsbild der Marke festlegen muss, sondern auch, welche Systemelemente unantastbar sind, wo Flexibilität erlaubt ist und wie der Markencharakter in Situationen gewahrt bleibt, die der Systemdesigner zuvor nicht vorhergesehen hat.

Dies erfordert Erfahrung.

Paradoxerweise ist dies aber genau der Punkt, an dem KI extrem interessant wird.

Im September 2026 stellte Adobe Lösungen vor, die den Import von Markenrichtlinien und die Umwandlung ihrer Regeln in von einem KI-System nutzbare Steuerelemente ermöglichen. Dieser Mechanismus kann dann Inhalte analysieren und Unstimmigkeiten in Bereichen wie Sprache, Aussagen, Logos, Typografie und Bildern erkennen.

Dies könnte der Anfang vom Ende des Markenleitfadens sein, der lediglich als PDF mit Dutzenden von Seiten voller Regeln verstanden wird.

Der Markenleitfaden der Zukunft wird wahrscheinlich mehr als nur ein Dokument sein.

Er wird ein ausführbares System von Markenregeln sein.

Menschen werden die Regeln definieren. KI wird bei deren Umsetzung durch Tausende von Anwendungen helfen.

Dies ist eine der praktischsten, wenn auch unspektakulärsten KI-Revolutionen im Branding.

Die beste Metapher für KI im Branding ist vielleicht nicht ein autonomer Schöpfer, sondern JARVIS aus dem Iron-Man-Filmuniversum.

JARVIS konnte riesige Datenmengen analysieren, Berechnungen durchführen, Lösungen visualisieren, Szenarien vorhersagen und Aufgaben in unglaublicher Geschwindigkeit erledigen.

Doch es war Tony Stark, der Ziel und Vision definierte. KI im Marketing sollte ähnlich funktionieren.

Ein erfahrener Stratege/Marketer kennt die Kategorie, versteht den Konsumenten, kann ihn analysieren und Schlussfolgerungen ziehen, weiß, wie man Beobachtung von Erkenntnis unterscheidet, und hat seine eigene Perspektive. KI kann die operativen Fähigkeiten eines Strategen/Marketers radikal verbessern.

Sie ermöglicht:
/ schnellere Analyse
/ schnellere Entwicklung von Varianten
/ schnellere Visualisierung
/ schnellere Content-Erstellung

Sie wird jedoch den Menschen nicht ersetzen, sein Gespür für Emotionen, seine Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen, zu bewerten und Entscheidungen zu treffen.

Quelle: Generiert mithilfe von KI für Persona – Inhaber von Manufaktura

Quelle: Generiert mithilfe von KI für Persona – Einzelhandelskunde

Quelle: Generiert mithilfe von KI für Persona – Großempfänger