LONDON (IT BOLTWISE) – Im Marketing steigt der Bedarf an KI-Kompetenzen deutlich: Stellenausschreibungen mit KI-Anforderungen nehmen laut einer LinkedIn- und Adobe-Initiative im Jahresvergleich um 113 Prozent zu. Gleichzeitig geben nur vier Prozent der Marketingfachleute solche Fähigkeiten in ihren Profilen an. Unternehmen reagieren mit Weiterbildungsprogrammen für CRM, Customer Journeys und die Steuerung automatisierter Kampagnen über Messenger-Kanäle. Parallel rückt der EU AI Act als neuer Rahmen für die rechtssichere Nutzung in den Fokus.
Der Engpass wirkt gerade nicht wie ein Randproblem, sondern wie ein Bremsklotz für die nächste Ausbaustufe im Marketing: Während KI-gestützte Prozesse in den Teams längst alltäglich werden, spiegelt sich die Kompetenzlage in den Bewerberprofilen nur unzureichend. Im Jahresvergleich sind die Stellenausschreibungen im Marketing mit KI-Anforderungen um 113 Prozent gewachsen; zugleich nennen nur vier Prozent der Marketingfachleute passende KI-Kompetenzen in ihren Profilen. Für Verantwortliche in CRM- und Lifecycle-Organisationen bedeutet das weniger „Hoffen auf passende Bewerbungen“, sondern eher ein bewusstes Programm für Qualifizierung, Rollenumbau und eine saubere technische Anbindung an bestehende Kampagnen-Workflows.
Ein wichtiger Hebel sind dabei die neuen Weiterbildungsprogramme, die sich gezielt an die digitale Kundenkommunikation richten. Anfang August starteten laut den Angaben mehrere spezialisierte Angebote mit Fokus auf CRM und Künstliche Intelligenz, mit dem konkreten Ziel, Fachkräfte in die Lage zu versetzen, Kundenverhalten in Echtzeit zu analysieren. Praktisch geht es um das Management komplexer Customer Journeys, also um die Frage, wie sich Botschaften, Kontaktpunkte und Trigger über mehrere Kanäle hinweg konsistent ausspielen lassen. Die Lehrinhalte decken dabei auch die KI-Implementierung im Kundenservice sowie digitales Beschwerdemanagement ab, was besonders für Marketingteams relevant ist, die Feedbackschleifen nicht als „Afterthought“, sondern als Datenquelle für bessere nächste Kampagnen betrachten.
Für die Marktpraxis verschiebt sich dadurch auch der Profilzuschnitt: Gesucht werden vermehrt CRM- und Lifecycle-Marketing-Manager, die Automatisierungsprozesse über Kanäle wie WhatsApp, SMS oder RCS steuern können. Entscheidend ist dabei weniger ein einzelnes KI-Tool als vielmehr die Fähigkeit, Datenflüsse so zu orchestrieren, dass personalisierte Inhalte zuverlässig ausgespielt werden und gleichzeitig DSGVO-Konformität im Prozess verankert bleibt. Sobald Automatisierungen in mehreren Stufen greifen, etwa von der Segmentierung über Trigger bis zur Ausspielung, wird die Frage nach Datenminimierung, Zweckbindung und dokumentierbaren Entscheidungslogiken für die Umsetzung zu einem harten Bestandteil der Arbeit. Genau hier setzt die aktuelle Qualifizierungswelle an, weil „KI können“ ohne Prozesswissen in vielen Organisationen nicht ausreicht.
Parallel wächst der Druck, die regulatorische Einordnung von KI-Systemen in Unternehmensprozesse zu integrieren. Laut der Quelle sollen Kurse zum Management der KI-Transformation ab dem 3. August explizit auch rechtliche Rahmenbedingungen wie den EU AI Act behandeln; außerdem wird auf einen Umsetzungsleitfaden verwiesen, der Fristen und Pflichten kompakt zusammenfasst. Für Unternehmen ist das mehr als formale Compliance: Die Einordnung bestimmt, wie Risikoklassen dokumentiert werden, welche Nachweise benötigt werden und wie sich Governance über Teams hinweg aufbauen lässt. In der Praxis heißt das, dass Marketing- und CRM-Stacks nicht nur technisch betrachtet werden dürfen, sondern auch als Teil einer Kette aus Datenbeschaffung, Modellnutzung, Ausspielentscheidungen und nachvollziehbarer Risikoberichterstattung.
Während die Kompetenzlücke adressiert wird, wird auch die technische Basis angezogen. Microsoft kündigte Anfang August ein neues Verwaltungswerkzeug für Windows 11 an, das verbesserte Inventarisierungsfunktionen bringen soll. Gleichzeitig sollen seit dem Frühjahr Sicherheitsaspekte stärker in der Cloud-Administration gewichtet werden. Das ist vor allem für Unternehmen bedeutsam, die sensible Kundendaten zwischen Anwendungen, Endgeräten und Cloud-Diensten verwalten, weil Inventarisierung in der Praxis die Voraussetzung für ein kontrollierbares Patch- und Berechtigungsmanagement ist. Daneben wird im Kontext Omnichannel-Umsetzung betont, dass dafür strikt vernetzte Datenbestände zwischen Onlineshops, Filialen, Apps und sozialen Medien nötig sind, damit personalisierte Inhalte funktionieren und flexible Logistikoptionen wie Click & Collect überhaupt zuverlässig gesteuert werden können.
Für Entscheider in Marketing, IT und Datenschutz liegt die eigentliche Herausforderung deshalb in der Kopplung mehrerer Ebenen: Skill-Aufbau, Datenarchitektur und Governance. Die Quelle beschreibt auch, dass in den kommenden Wochen Fachvorträge und Webinare die Migration zu Cloud-Lösungen und den Einsatz automatisierter Service-Agenten adressieren. Genau solche Service-Agenten wirken im Customer-Journey-Kontext als Daten- und Interaktionsmotor, etwa bei Auskünften, Beschwerdebearbeitung oder bei der Koordination von nächsten Schritten. Wenn solche Agenten in ein CRM integriert sind, dann hängt die Qualität der Ergebnisse nicht nur von KI-Modellen ab, sondern von der Verfügbarkeit, Sauberkeit und Zugriffslogik der Datenbestände. Umso stärker wird damit der Zusammenhang zwischen dem sprunghaften Jobwachstum (113 Prozent) und der Notwendigkeit, Teams innerhalb weniger Quartale operativ handlungsfähig zu machen.
Unterm Strich lautet die Botschaft für 2026: Wer in der Kundenkommunikation bestehen will, muss KI in bestehende CRM-Prozesse integrieren und die Belegschaft gezielt darauf vorbereiten. Das betrifft sowohl operativ tätige Rollen im Lifecycle-Marketing als auch Führungskräfte, die Digital Leadership mit agilen Methoden wie Scrum verknüpfen wollen. Ergänzend wird betont, dass die rechtliche Einstufung von KI-Systemen für Compliance mittlerweile unerlässlich ist und Unternehmen die geforderte Risikodokumentation umsetzen müssen. Damit wird KI im Marketing weniger zu einem „Projekt“ und mehr zu einer Dauerarchitektur: modell- und prozessseitig, datengetrieben und zugleich rechtlich nachvollziehbar.
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