{"id":472,"date":"2024-07-08T07:50:26","date_gmt":"2024-07-08T07:50:26","guid":{"rendered":"https:\/\/brainsuite.ai\/2024\/07\/08\/double-impact-harnessing-generative-and-evaluative-ai\/"},"modified":"2025-10-21T11:36:47","modified_gmt":"2025-10-21T09:36:47","slug":"double-impact-harnessing-generative-and-evaluative-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/brainsuite.ai\/de\/resources\/double-impact-harnessing-generative-and-evaluative-ai\/","title":{"rendered":"KI im Marketing \u2013 Von der Technologie zum Wettbewerbsvorteil"},"content":{"rendered":"\n

Artikel erschienen in Transfer – Zeitschrift f\u00fcr Kommunikation und Markenmanagement (02\/2024)<\/a><\/p>\n\n\n\n

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In der sich st\u00e4ndig wandelnden Marketinglandschaft stehen Teams zunehmend vor der Herausforderung, mit einer wachsenden Komplexit\u00e4t und Dynamik um\u0002zugehen. Diese ist gepr\u00e4gt durch eine Zunahme an Daten, Distributionskan\u00e4len und Werbeformaten bei gleichzeitig schrumpfenden Budgets und Personalmit\u0002teln. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) erweist sich als transformative Kraft, die darauf ausgerichtet ist, den Marketingprozess durch Steigerung der Effizienz und der Gesamteffektivit\u00e4t grundlegend zu ver\u00e4ndern. Dieser Artikel untersucht die In\u0002tegration von KI im Marketing und beschreibt einen strategischen Ansatz zur Identifizierung und Priorisierung relevanter Anwendungsf\u00e4lle, zur Bestimmung wesentlicher Eigenschaften von KI-L\u00f6sungen und zur Gew\u00e4hrleistung einer er\u0002folgreichen Implementierung.

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Dr. Dirk Held<\/strong>
Co-Founder & Chief Strategy Officer, aimpower GmbH<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Dr. Christian Scheier<\/strong> Co-Founder & Chief AI Officer,
aimpower GmbH
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Einleitung<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Marketingteams stehen vor wachsender Komplexit\u00e4t und Dynamik \u2013 mehr Daten, Distributionskan\u00e4le und Werbeformate, frag\u0002mentierte Agenturlandschaft, Budgetdruck und Personalknappheit. K\u00fcnstliche Intelli\u0002genz (KI) kann diesen Herausforderungen begegnen und Prozesse effizienter gestalten sowie die Gesamteffektivit\u00e4t steigern. Oft beginnen Kunden mit dem vagen Wunsch nach KI, ohne konkrete Anwen\u0002dungsf\u00e4lle oder Mehrwert im Blick zu ha\u0002ben. Ein systematisches Vorgehen, basierend auf Kompetenzaufbau und Integration der Technologie, ist entscheidend. Die Heraus\u0002forderung liegt darin, aus der Vielfalt der KI\u0002Angebote diejenigen zu identifizieren, die Mehrwert bieten, und eine nachhaltige KI-\u0002Strategie zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n

Zwei Arten von KI<\/h3>\n\n\n\n

Zun\u00e4chst ist es essenziell, zwischen zwei grundlegenden Arten von KI zu unterschei\u0002den: analytische KI und generative KI. Ana\u0002lytische KI-Modelle prognostizieren, klassi\u0002fizieren und evaluieren auf der Grundlage gelernter Muster, w\u00e4hrend generative KI da\u0002rauf abzielt, neue Texte, Bilder oder Kl\u00e4nge zu erzeugen (Scheier, 2024).
>Tabelle 1 zeigt Beispiele f\u00fcr den Einsatz dieser beiden KI\u0002Arten im Marketing-Prozess. Aktuell dominiert das Thema generative KI (Scheier, 2024). \u00dcber viele Jahre wurden aber mit KI meist analytische Modelle und L\u00f6sungen gemeint. Entscheidend ist, dass der durch generative KI erzielte Effizienz\u0002gewinn ohne die Gew\u00e4hrleistung der Effek\u0002tivit\u00e4t und Qualit\u00e4t der generierten Inhalte ins Leere l\u00e4uft. Zunehmend kommen des\u0002halb beide KI-Arten integriert zum Einsatz: generative KI erstellt Inhalte und diese wer\u0002den dann von analytischer KI hinsichtlich Verst\u00e4ndlichkeit, Markenpassung und Bran\u0002ding, Aufmerksamkeit oder \u00dcberzeugungs\u0002kraft automatisiert bewertet, das Ganze su\u0002pervisiert, bzw. evaluiert durch menschliche Experten .<\/p>\n\n\n\n

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Relevante Anwendungsf\u00e4lle identifizieren und priorisieren<\/h3>\n\n\n\n

KI bietet viele M\u00f6glichkeiten, deren Nutzen sich nur erschlie\u00dft, wenn klar ist, wof\u00fcr sie einzusetzen sind. Relevante Anwendungsbe\u0002reiche im Marketing sind die Optimierung des Marketingprozesses und die Verbesse\u0002rung des Kundenerlebnisses. Dabei helfen Fragen wie: Wo kann die Effektivit\u00e4t gestei\u0002gert, die Geschwindigkeit erh\u00f6ht, die Kos\u0002ten gesenkt, die Konsistenz gew\u00e4hrleistet und die Qualit\u00e4t verbessert werden? Ob und wie eine KI-L\u00f6sung dabei hilft, diese Prob\u0002leme zu l\u00f6sen, ist zun\u00e4chst zweitrangig. Ausgangspunkt ist der Mehrwert f\u00fcr das Marketingteam \u2013 die KI ist nur Mittel zum Zweck. Die Priorisierung der Use Cases erfolgt zu\u0002n\u00e4chst durch das Ausklammern selten auf\u0002tretender F\u00e4lle, da KI ihre St\u00e4rken vor allem in der Automatisierung h\u00e4ufiger Prozesse ausspielt. Wenn ein Unternehmen hochfre\u0002quent Werbung in den sozialen Medien oder im Shopper-Marketing entwickelt, kann der Einsatz einer analytischer KI f\u00fcr die Effek\u0002tivit\u00e4tspr\u00fcfung geeignet sein, w\u00e4hrend eine generative KI zur Erstellung dieser Inhalte eingesetzt werden kann.<\/p>\n\n\n\n

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Einige KI-L\u00f6sungen erfordern einen hohen Aufwand, w\u00e4hrend andere sehr einfach und schnell umzusetzen sind. Es gibt keine all\u0002gemeing\u00fcltige Regel. Die Antworten auf die folgenden Fragen k\u00f6nnen jedoch Hinweise darauf geben, wie leicht oder schwer die Einf\u00fchrung einer KI-L\u00f6sung ist.<\/p>\n\n\n\n

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  • Wie einfach ist es, die L\u00f6sung in bestehen\u0002de Frameworks, Prozesse und Systeme zu integrieren?<\/li>\n\n\n\n
  • Welche F\u00e4higkeiten m\u00fcssen die Nutzer ha\u0002ben, um die L\u00f6sung effektiv nutzen zu k\u00f6nnen?<\/li>\n\n\n\n
  • Sind ready-to-use-L\u00f6sungen verf\u00fcgbar und sind sie von ausreichender Qualit\u00e4t?<\/li>\n\n\n\n
  • Erfordert das KI-Modell Training oder Anpassung?<\/li>\n\n\n\n
  • Sind Daten verf\u00fcgbar, bzw. wie einfach ist es, Daten zu beschaffen, um eine unter\u0002nehmensspezifische KI-L\u00f6sung zu trainie\u0002ren oder eine KI-L\u00f6sung anzupassen, z. B. Normen?<\/li>\n\n\n\n
  • Gibt es rechtliche Barrieren, die die Im\u0002plementierung der L\u00f6sung behindern k\u00f6nnten?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Generell gilt es, zu Beginn solche KI-L\u00f6sun\u0002gen zu priorisieren die einerseits einen ho\u0002hen Mehrwert bieten und andererseits m\u00f6g\u0002lichst einfach umzusetzen sind.<\/p>\n\n\n\n

    Die richtige L\u00f6sung finden<\/h3>\n\n\n\n

    KI-Technologie entwickelt sich rasant, und beinahe w\u00f6chentlich kommen neue Ent\u0002wicklungen hinzu. Unternehmen befinden sich noch immer in einer steilen Lernkurve, was schnell zu Unsicherheiten f\u00fchren kann. Die Eignung einer KI-L\u00f6sung h\u00e4ngt vom je\u0002weiligen Anwendungsfall ab und ist letztlich eine empirische Frage, die durch Ausprobie\u0002ren beantwortet werden muss. Jedoch er\u0002m\u00f6glicht eine pr\u00e4zise Definition der Anwen\u0002dungsbereiche eine effektivere Bewertung von Anbietern und L\u00f6sungen. Dabei sind ei\u0002nige der folgenden allgemeinen Aspekte un\u0002serer Erfahrung nach hilfreich in der Bewer\u0002tung (>Tabelle 2).<\/p>\n\n\n\n

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    (1) Datensicherheit und Transparenz<\/strong>
    Der Einsatz von KI erfordert eine zuneh\u0002mende Beachtung der Datensicherheit. Es ist entscheidend, dass KI-L\u00f6sungen Zu\u0002griffsrechte sicher verwalten und Anbieter transparent mit Daten umgehen. Wichtige Fragen umfassen die Nutzung und das Ei\u0002gentum von Trainingsdaten und KI-Model\u0002len sowie die Speicherung und Weitergabe dieser Daten, insbesondere bei der generati\u0002ven KI mit Verbindungen zu vorwiegend US-amerikanischen Anbietern. Transparenz im Umgang mit Kundendaten ist essenziell f\u00fcr Vertrauen und Integrit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n

    (2) Evidenz-basiert und valide<\/strong>
    Die Frage nach der Validit\u00e4t ist f\u00fcr die meis\u0002ten Nutzer von KI-L\u00f6sungen von zentraler Bedeutung \u2013 und das v\u00f6llig zu Recht. Dabei ist zwischen der internen und der externen Validit\u00e4t einer KI-L\u00f6sung zu differenzieren. Die interne Validit\u00e4t bezieht sich auf das Training des KI-Modells und ist bei der ana\u0002lytischen KI immanenter Bestandteil des Trainingsprozesses, da hier immer ein Vali\u0002dierungsdatensatz separiert wird, um die Vorhersageg\u00fcte des Modells zu evaluieren. Ein Modell ist valide, wenn es in der Lage ist, von den Trainingsdaten korrekt auf die\u0002se Validierungsdaten zu generalisieren (z. B. durch ein Bild oder einen Text ausgel\u00f6ste Emotion). Die externe Validit\u00e4t betrifft die Frage, ob die Daten selbst und damit die Vorhersagen des KI-Modells bzw. der KI\u0002-L\u00f6sung repr\u00e4sentativ f\u00fcr das jeweilige Pro\u0002blem sind, f\u00fcr das sie entwickelt wurden (z. B. Wirksamkeit eines Werbemittels). Bei generativen KI-L\u00f6sungen ist es schwieriger, die Validit\u00e4t zu pr\u00fcfen, da diese Systeme h\u00e4ufig plausible Antworten geben, auch wenn sich diese dann als falsch bzw. \u201ehallu\u0002ziniert\u201c erweisen oder systematische Verzer\u0002rungen enthalten (z. B. bevorzugte Generie\u0002rung von Menschen bestimmter Herkunft). Unabh\u00e4ngig von der Art der KI sollte der Anbieter Informationen dar\u00fcber liefern, mit welchen Daten das oder die Modell(e) trai\u0002niert wurde(n) und wie die Validit\u00e4t der Mo\u0002delle sichergestellt wird.<\/p>\n\n\n\n

    (3) Flexibel anpassbar und erweiterbar
    <\/strong>Viele Anbieter nutzen universelle \u201eOne-si\u0002ze-fits-all\u201c KI-L\u00f6sungen, doch die Komple\u0002xit\u00e4t des Marketings erfordert ma\u00dfgeschnei\u0002derte Ans\u00e4tze. Flexibilit\u00e4t in der Anpassung von Normen, Benchmarks und die Feinjus\u0002tierung von KI-Modellen ist entscheidend, um nachhaltigen Erfolg und Akzeptanz im Unternehmen zu sichern. Marketingteams verf\u00fcgen in der Regel \u00fcber fest etablierte Frameworks und Prozesse. Die Wahrschein\u0002lichkeit einer erfolgreichen Implementie\u0002rung und die damit verbundenen Erfolgs\u0002chancen steigen erheblich, wenn sich die KI-L\u00f6sung nahtlos in diese Strukturen ein\u0002f\u00fcgt. Ein Beispiel hierf\u00fcr ist das Unterneh\u0002men PepsiCo, das als Use Case die Optimie\u0002rung der Effektivit\u00e4t seiner Point-of-Sale (POS)-Materialien identifiziert hat. Auf Ba\u0002sis neurowissenschaftlicher Erkenntnisse wurde ein \u201eEffectiveness Playbook\u201c entwi\u0002ckelt und die daraus gewonnenen Prinzipi\u0002en in eine ma\u00dfgeschneiderte KI-L\u00f6sung in\u0002tegriert (Auswahl der Kennzahlen, deren Benennung und Aggregation zu \u00fcbergeord\u0002neten Metriken etc.) (aimpower, 2024). Zwar h\u00e4tte die KI-L\u00f6sung auch ohne diese Anpassungen ihre Funktion erf\u00fcllt, aber die Kompatibilit\u00e4t mit den bestehenden Prozessen und Frameworks erleichtert die Einf\u00fch\u0002rung erheblich. Genau hierin liegt der Schl\u00fcssel: KI-L\u00f6sungen m\u00fcssen eine flexi\u0002ble Anpassung an die spezifischen Prozes\u0002se und Anforderungen eines Unternehmens erm\u00f6glichen. Des Weiteren stellt sich die Frage nach den Kosten und dem damit verbundenen Nutzen. Unserer Erfahrung nach f\u00fchren Unterneh\u0002men zwei Arten von Kosten-Nutzen-Kalku\u0002lationen im Kontext von KI-L\u00f6sungen durch.<\/p>\n\n\n\n

    a) Die KI ersetzt bestehende, meist teurere, L\u00f6sungen. Ein Beispiel daf\u00fcr sind klas\u0002sische Pretests oder Verpackungstests, die nun ganz oder teilweise von KI-L\u00f6\u0002sungen ersetzt werden, was in der Regel signifikante Kosten- und Zeitersparnisse mit sich bringt, aber eine entsprechende Validierung der KI-L\u00f6sung voraussetzt.
    b) Die KI erm\u00f6glicht das Testen bisher un\u0002getesteter Kontaktpunkte, z. B. im Shop\u0002per-Marketing oder von digitalen Werbe\u0002mitteln. Ob die so erzeugten Mehrwerte die Investitionen rechtfertigen, h\u00e4ngt von vielen Faktoren ab. Unsere Erfahrung zeigt, dass insbesondere die Effizienz der Teams oft signifikant steigt, da nun ob\u0002jektive Kennzahlen zur Bewertung der Kontaktpunkte vorliegen.<\/p>\n\n\n\n

    Bei der Auswahl einer KI-L\u00f6sung ist darauf zu achten, ob es Einschr\u00e4nkungen bez\u00fcglich der Anzahl der Nutzer oder der Anzahl der Durchl\u00e4ufe gibt. Fallen solche Einschr\u00e4n\u0002kungen weg, rechnet sich eine KI-L\u00f6sung in der Regel deutlich schneller, da Teams rund um die Uhr mit der KI arbeiten und viele Entw\u00fcrfe testen und iterativ optimieren k\u00f6n\u0002nen.<\/p>\n\n\n\n

    KI Plattform versus individuelle KI-L\u00f6sungen<\/h3>\n\n\n\n

    Jeder Use Case scheint eine neue spezifische KI-L\u00f6sung hervorzubringen. Doch die rich\u0002tige L\u00f6sung ist mehr als nur das KI-Modell, auf dem es basiert. N\u00f6tig ist auch eine Be\u0002nutzeroberfl\u00e4che, die Bereitstellung des Outputs f\u00fcr den Nutzer und die Integration in bestehende Prozesse, ganz zu schweigen von Nutzer- und Rechtemanagement, Daten\u0002schutz, Leistungsf\u00e4higkeit und anderen tech\u0002nischen Grundlagen. Daher orientieren sich viele Unternehmen mittlerweile an integrierten KI-Plattformen: einem zentralen Ort, an dem die analyti\u0002schen und generativen KI-L\u00f6sungen \u00fcber alle Anwendungsbereiche im Marketing hin\u0002weg zusammengef\u00fchrt werden. Eines der weltweit f\u00fchrenden FMCG-Unternehmen hat sich f\u00fcr diesen Ansatz entscheiden. F\u00fcr dieses Unternehmen haben wir einen \u201eOne\u0002Stop-Shop\u201c f\u00fcr KI-L\u00f6sungen entwickelt, der derzeit in 35 L\u00e4ndern und 22 Sprachen f\u00fcr \u00fcber zehn Produktkategorien verf\u00fcgbar ist (>Abbildung 2). Mitarbeiter k\u00f6nnen \u00fcber diese Plattform aus mehr als zwanzig dedi\u0002zierten KI-L\u00f6sungen ausw\u00e4hlen, sei es zur \u00dcberpr\u00fcfung und Optimierung von Verpa\u0002ckungsdesigns, zur Wirkungsanalyse digita\u0002ler Werbemittel oder zur automatisierten Analyse von Konsumentenreaktionen aus den sozialen Medien oder aus Marktfor\u0002schungsstudien. In der Regel werden dabei Inhalte hochgeladen (z. B. Designs oder Konsumentenreaktionen) und wenige Minu\u0002ten sp\u00e4ter wird ein Ergebnisbericht erzeugt (als interaktives Dashboard und herunterlad\u0002bare PowerPoint-Datei). Auf unserer KI\u0002Plattform brainsuite.ai bieten wir dabei nicht nur die von uns entwickelten KI-L\u00f6sungen an, sondern erm\u00f6glichen auch die Einbin\u0002dung von L\u00f6sungen anderer KI-Anbieter. Konkret sehen die Nutzer der Plattform jede L\u00f6sung als eine Kachel, auf die sie Klicken k\u00f6nnen, um eine L\u00f6sung zu starten \u2013 ob es sich dabei um ein Tool von uns selbst oder von einem Drittanbieter handelt, ist zweit\u0002rangig und f\u00fcr den Mitarbeiter in der Regel unerheblich.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

    Ohne erfolgreiche Implementierung kein Mehrwert<\/h3>\n\n\n\n

    Selbst die beste L\u00f6sung kann scheitern, wenn die Implementierung nicht gelingt und die L\u00f6sung nicht genutzt oder nicht verstan\u0002den wird. Nach unserer Erfahrung hilft es, die folgenden drei Punkte zu fokussieren.<\/p>\n\n\n\n

    (1) Klein starten<\/strong>
    Das bedeutet nicht, dass Unternehmen zwangsl\u00e4ufig mit kleineren und einfacheren L\u00f6sungen starten. Es bedeutet vor allem, dass zun\u00e4chst die Kompetenzen innerhalb des Teams aufgebaut werden m\u00fcssen. Trotz einer allgemeinen Vorstellung von KI und deren Funktionsweise stellt die praktische Anwendung oft eine Neuheit dar, die den schrittweisen Aufbau von Kompetenzen in\u0002nerhalb der Teams erfordert.<\/p>\n\n\n\n

    (2) Prozesse bedenken<\/strong>
    Selbst die fortschrittlichste KI-L\u00f6sung ist nutzlos, wenn sie nicht nahtlos in die inter\u0002nen Prozesse eines Unternehmens integriert ist. Es ist von entscheidender Bedeutung, ge\u0002nau zu verstehen, wer die KI-L\u00f6sung nutzen wird, zu welchem Zweck, aus welchem Grund, zu welcher Zeit und auf welche Weise.<\/p>\n\n\n\n

    (3) Schrittweise ausrollen und begleiten<\/strong>
    KI-L\u00f6sungen rufen oftmals zahlreiche Fra\u0002gen hervor, die insbesondere dann auftreten, wenn sie im t\u00e4glichen Betrieb eingesetzt werden. Daher empfiehlt es sich die KI-L\u00f6\u0002sung schrittweise auszurollen. Ein Beispiel hierf\u00fcr ist das Unternehmen Henkel (aimpo\u0002wer, 2023), das unsere KI-L\u00f6sungen unter anderem zum Pr\u00fcfen und Optimieren der E\u0002Commerce-Materialien einsetzt. Nachdem sie ihren Anwendungsfall definiert hatten und die KI-L\u00f6sung individuell angepasst wurde, erfolgte ein erster Test mit einer klei\u0002nen Nutzergruppe. Im Anschluss an diese Pilotphase wurden interne \u201eChampions\u201c be\u0002nannt. Die Teams sendeten daraufhin Mate\u0002rialien an die Champions, diese bearbeiteten sie mit Hilfe der KI-L\u00f6sung und besprachen die Ergebnisse innerhalb der Teams. Auf diese Weise wurden die Teams schrittweise mit der KI-L\u00f6sung vertraut gemacht. Da\u0002nach erfolgten weitere Schulungen aller re\u0002levanten Personen. Heute nutzen weltweit mehrere hundert Mitarbeiter die KI-L\u00f6sung. Dieses schrittweise Vorgehen f\u00f6rdert die Ak\u0002zeptanz und beschleunigt letztendlich die Einf\u00fchrung und Nutzung der Technologie.<\/p>\n\n\n\n

    Herausforderungen und Blick in die Zukunft<\/h3>\n\n\n\n

    Auch wenn sich die KI-Technologie rasant entwickelt und verbessert, bleiben Heraus\u0002forderungen. Viele KI-L\u00f6sungen werden auf Daten trainiert, die besonders leicht verf\u00fcg\u0002bar sind, z. B. englische Texte oder Bilder von Menschen bestimmter Ethnien. Um wirklich weltweit einsetzbar zu sein, m\u00fcs\u0002sen Daten aller relevanten Kulturen und Sprachen f\u00fcr das Training von KI-L\u00f6sungen ber\u00fccksichtigt werden. Hier ist die bereits angesprochene Flexibilit\u00e4t und Anpassungs\u0002f\u00e4higkeit wichtig. Eine weitere Herausfor\u0002derung ist die R\u00fcckkopplung von KI-L\u00f6sun\u0002gen mit menschlichen Urteilen und Daten. Statt einer Trennung von \u201eKI versus Markt\u0002forschung\u201c geht es darum, diese beiden Ar\u0002ten von Daten zu integrieren und gegensei\u0002tig nutzbar zu machen. Es ist zu erwarten, dass in naher Zukunft Angebote entstehen, die eine Integration aller f\u00fcr das Marketing relevanten Daten, inklusive KI-basierter Da\u0002ten, erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

    Management-Takeaway<\/strong>
    Erste Beispiele aus der Praxis zeigen die M\u00f6glichkeiten des Einsatzes von KI-L\u00f6\u0002sungen im Marketing. Um KI-L\u00f6sungen er\u0002folgreich zu nutzen, sollte man klein star\u0002ten, Prozesse bedenken und schrittweise ausrollen.<\/em><\/p>\n\n\n\n

    Literatur<\/strong>
    aimpower (2023). Vom virtuellen Konsumenten profitieren – wie HENKEL mit AI das perfekte Einkaufserlebnis schafft. Abruf von https:\/\/www.de.aimpower.ai\/case-study-henkel. <\/a>
    aimpower (2024). Kreativ-Teams mit AI Skills \u2013 wie PepsiCo mit AI Effektivit\u00e4t und Share-of-Attention am Point-of-Sale maximiert. Abruf von     https:\/\/www.de.aimpower.ai\/case\u0002study-pepsico. <\/a>
    Kozyrkov, C. (26.10.2018). Is your AI project a nonstarter? Here\u2019s a reality check(list) to help you avoid the pain of learning the hard way. Abruf von     https:\/\/kozyrkov.medium. com\/ai-reality-checklist-be34e2fdab9<\/a>.
    Scheier, C., & Held, D. (2024). Double Impact: Harnessing Generative and Evaluative AIs for Effective Marketing Decisions. NIM Marketing Intelligence Review,16(1) 36-41. Abruf von     https:\/\/doi.org\/10.2478\/nim\u0002mir-2024-0006. <\/a>
    Turi, P. (16.06.2019). uri2 edition #8: Hans-Christian Schwingen \u00fcber Firmen-Turnschuhe als Erfolgssymbol. Abruf von     https:\/\/t1p.de\/ny4tm.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Entdecken Sie, wie K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) das Marketing revolutioniert, indem sie Effizienz und Effektivit\u00e4t steigert. Erfahren Sie, wie Sie relevante Anwendungsf\u00e4lle identifizieren, passende KI-L\u00f6sungen ausw\u00e4hlen und erfolgreich implementieren. Holen Sie sich praktische Tipps zur Integration von KI in Ihre Marketingprozesse f\u00fcr maximale Wettbewerbsvorteile.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":1870,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_breakdance_hide_in_design_set":false,"_breakdance_tags":"","footnotes":""},"categories":[13,29],"tags":[],"class_list":["post-472","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","category-marktforschung"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/brainsuite.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/472","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/brainsuite.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/brainsuite.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/brainsuite.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/brainsuite.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=472"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/brainsuite.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/472\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2160,"href":"https:\/\/brainsuite.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/472\/revisions\/2160"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/brainsuite.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1870"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/brainsuite.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=472"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/brainsuite.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=472"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/brainsuite.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=472"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}