Vor vier Wochen hat unser Marketingteam begonnen, mit KI-Agenten eigene interne Tools zu bauen: einen Chat-Qualitätsreport, einen Social-Analyser, eine Ticket-Beobachtungsliste, Marktkennzahlen. Kein IT-Projekt, keine Agentur. Entscheidend war nicht die KI, sondern der Kontext.
Wenn jemand einen KI-Assistenten nach deiner Marke fragt, prägt das Öffentliche die Antwort: Forenbeiträge, Bewertungen, die Kommentare unter deinen Posts. Unbeantwortete Kritik war früher ein Kundenservice-Problem. Heute ist sie ein Problem für deine Geschichte.
Die meisten Support-Chatbots scheitern nicht am Launch-Tag. Sie scheitern sechs Monate später, wenn ihre Antworten still und leise veraltet sind. Ein Chatbot ist ein Content-Pflegeproblem, das sich als Technologieprojekt verkleidet.
Eine KI-Analyse, der niemand widersprechen kann, wiederholt ihre Fehler jeden Tag. Wie wir einen Daumen runter mit Begründung, geschlossene Label-Listen und eine „Ablehnen statt raten“-Regel eingeführt haben, und warum unsere Reports dadurch vertrauenswürdig wurden.
Wenn eine KI deine Social-Media-Kanäle analysiert, lernt sie bereitwillig von den falschen Posts. Bezahlte Kampagnen, ein einzelner beworbener Ausreißer und Durchschnitte statt Mediane hätten unsere Content-Empfehlungen fast auf den Kopf gestellt. So hältst du die Analyse ehrlich.