Die Diskussion um künstliche Intelligenz in der Werbebranche wird auffallend häufig über Geschwindigkeit geführt. Über Output, Effizienz und Skalierung. Seit KI Texte formuliert, Bilder generiert und Kampagnen skizziert, ist vielerorts vom Demokratisieren der Kreativität die Rede. Endlich könne jede Marke kreativ sein. Endlich keine Blockaden mehr. Endlich Ergebnisse.
Was dabei übersehen wird, ist ein grundlegender Kategorienfehler. Output ist nicht gleich Kreation. Geschwindigkeit war noch nie ein Maßstab für Bedeutung. Im Gegenteil: Viele der wirksamsten Ideen der Kommunikationsgeschichte entstanden nicht aus Tempo, sondern aus Verzögerung. Aus Innehalten. Aus dem Aushalten von Unschärfe.
Die eigentliche Revolution der KI liegt nicht darin, dass sie Neues hervorbringt, sondern darin, dass sie das statistisch Naheliegende radikal beschleunigt. KI ist kein schöpferisches Subjekt, sondern ein hochentwickelter Wahrscheinlichkeitsrechner. Sie produziert nicht das, was fehlt, sondern das, was mit größter Wahrscheinlichkeit akzeptiert wird. Genau das macht sie effizient. Und genau das macht sie gefährlich für jede Form von echter Originalität.
Große Sprach- und Bildmodelle folgen einem ebenso simplen wie folgenreichen Prinzip. Sie berechnen, welches Wort, welches Bild, welche Struktur als nächstes plausibel ist. Plausibel bedeutet anschlussfähig, nicht mutig. Bekannt, nicht neu. Konsensfähig, nicht widersprüchlich. Das ist kein Makel der Technologie, sondern ihr Wesenskern. Forschungen der Stanford University zeigen, dass Originalität in generativen Modellen lediglich als statistische Randabweichung entsteht, nicht als intentionale Leistung. KI imitiert Variation, sie versteht jedoch keine Bedeutung im kulturellen oder sozialen Sinn.
Oder anders formuliert: KI weiß sehr genau, wie etwas klingt. Sie weiß aber nicht, warum es gesagt werden sollte. Und erst recht nicht, warum gerade jetzt.
Wer Kreation ernst nimmt, weiß, dass die entscheidenden Ideen selten aus der Verlängerung bestehender Daten entstehen. Sie entstehen dort, wo Daten an ihre Grenze kommen. Wo Marktforschung beschreibt, aber nicht mehr inspiriert. Historisch betrachtet waren prägende Kampagnen, starke Markenpositionierungen und gestalterische Brüche nie die logische Fortschreibung eines Trends, sondern dessen Unterbrechung. Sie entstanden aus Reibung, aus Widerspruch, aus der bewussten Entscheidung, das Naheliegende nicht zu tun.
Die Kognitionsforscherin Margaret Boden unterscheidet zwischen kombinatorischer und transformativer Kreativität. Erstere kombiniert Bestehendes neu – genau hier liegt die Stärke von KI. Letztere verändert den Möglichkeitsraum selbst. Sie verschiebt Wahrnehmung, Erwartung und Bedeutung. Und genau hier scheitern Maschinen derzeit strukturell. Transformation setzt Kontext voraus. Erfahrung. Ein Gespür für kulturelle Müdigkeit, für Überreizung, für das, was Menschen bereits fühlen, aber noch nicht formulieren können. Dieses Wissen ist nicht datenlos, aber vor-datenförmig. Es existiert, bevor es messbar wird.
In der Werbung gibt es eine alte, unbequeme Wahrheit: Die Idee, die allen sofort gefällt, ist selten die beste. Meist ist sie die harmloseste. KI verstärkt genau diesen Mechanismus. Sie liefert Entwürfe, die niemanden stören – und genau deshalb auch niemanden wirklich berühren. Studien von McKinsey & Company zeigen, dass KI Marketingprozesse messbar effizienter macht. Gleichzeitig weisen sie darauf hin, dass Differenzierung, Markenbindung und langfristige Relevanz nicht automatisierbar sind. Effizienz optimiert das Bekannte. Bedeutung entsteht durch Abweichung.
Oder zugespitzt: KI macht Werbung besser. Aber sie macht sie nicht bedeutender.
In diesem Spannungsfeld verändert sich die Rolle der Werbeagentur grundlegend. Nicht, weil sie überflüssig würde, sondern weil sie sich auf ihre eigentliche Funktion zurückbesinnen muss. Eine Werbeagentur ist keine Contentfabrik. Sie ist eine Instanz des Urteils. Ihre Aufgabe besteht nicht darin, möglichst viele Ideen zu produzieren, sondern darin, zu erkennen, welche Idee es wert ist, weiterverfolgt zu werden. Diese Entscheidung lässt sich nicht prompten. Sie basiert auf Erfahrung, Intuition und einem feinen Gespür für Zwischentöne.
Gerade diese Zwischentöne sind es, die sich jeder Automatisierung entziehen. Es gibt in kreativen Prozessen jenen schwer fassbaren Moment, in dem eine Idee noch keine Form hat, aber bereits trägt. Ein inneres Bild ohne Konturen. Eine Spannung, die sich nicht auflösen will. Man erkennt sie, bevor man sie erklären kann. Und man zerstört sie oft genau in dem Moment, in dem man versucht, sie zu früh zu begründen.
Der Organisationsforscher Donald Schön beschrieb diesen Zustand als reflection in action, als ein Denken im Tun, das sich seiner eigenen Logik erst im Nachhinein bewusst wird. Intuition ist in diesem Sinne kein Gegensatz zur Rationalität, sondern ihre Verdichtung. Sie speist sich aus Erfahrung, aus gescheiterten Ideen, aus kulturellem Gedächtnis, aus Beobachtung. KI hingegen kennt keine Erfahrung. Sie kennt nur Daten. Und Daten sind immer Vergangenheit.
Besonders deutlich wird diese Grenze dort, wo es um Humor, Bruch und Risiko geht. Humor ist kein dekoratives Stilmittel, sondern eine kulturelle Hochleistung. Er verlangt Timing, Kontextgefühl, Selbstironie und ein präzises Gespür für das Sagbare. Humor lebt davon, dass er scheitern kann. Dass er missverstanden wird. Dass er aneckt. KI erkennt Muster von Humor, aber sie kennt kein Risiko. Sie weiß nicht, wann Ironie kippt. Wann Reduktion mutig wird. Wann Stille lauter ist als jede Headline.
Das Gleiche gilt für gestalterische Brüche. Leere, Reduktion und bewusste Unvollständigkeit sind keine formalen Entscheidungen, sondern kulturelle Setzungen. Sie verlangen Vertrauen in die Idee und in das Publikum. KI hingegen strebt nach Vollständigkeit. Sie schließt, wo Menschen offenlassen würden. Sie ergänzt, wo Leere Bedeutung trägt. Das Ergebnis ist oft makellos, aber spannungslos.
Analysen des MIT zur Mensch-Maschine-Kollaboration zeigen, dass kreative Exzellenz vor allem dort entsteht, wo Menschen bewusst gegen Vorschläge der KI entscheiden. Nicht dort, wo sie ihnen folgen. Kreation zeigt sich hier als bewusster Widerstand. Nicht gegen Technologie, sondern gegen das Naheliegende. Gegen die Versuchung, alles sofort erklärbar, effizient und skalierbar zu machen.
Kreation bedeutet in diesem Sinne, dem Markt nicht immer das zu geben, was er will, sondern manchmal das, was er noch nicht kennt. KI kann diesen Moment vorbereiten. Sie kann ihn strukturieren. Aber sie kann ihn nicht erzeugen. Denn das Neue ist fast nie wahrscheinlich. Aber es ist erinnerbar.
Fazit
Rückblickend wird sich zeigen, dass die entscheidende Trennlinie in der Werbebranche nicht mit dem Aufkommen künstlicher Intelligenz entstanden ist, sondern lange davor. KI hat sie lediglich sichtbar gemacht. Agenturen, die schon früh bereit waren, mutig zu sein, Haltung zu zeigen und bewusst zu polarisieren, haben sich damit nicht nur ästhetisch, sondern strukturell positioniert. Ihre Arbeit war nie gefällig, nie beliebig, nie rein reaktiv. Sie war erkennbar – und damit unterscheidbar.
Für jene hingegen, die sich über Jahre hinweg auf das Naheliegende, das Konsensfähige und das sogenannte Best Practice verlassen haben, wirkt KI heute wie ein Verstärker der eigenen Austauschbarkeit. Wer zuvor im Me-too gearbeitet hat, wird nun vom Algorithmus überholt – nicht, weil die Maschine besser ist, sondern weil sie genau für diese Art von Arbeit gebaut wurde. Gefällige, risikofreie Kommunikation lässt sich skalieren. Haltung nicht.
In diesem Sinne ist KI kein Gegner der Kreation, sondern ein Prüfstein. Sie legt offen, wer bereits eine klare kreative Handschrift entwickelt hat – und wer sich bislang hinter Routinen, Trends und formalen Sicherheiten versteckt hat. Am Ende entscheidet nicht die Technologie über Relevanz, sondern der Mut zur eigenen Position. Kreation war nie bequem. Sie war nie konsensfähig. Und sie war nie darauf ausgelegt, allen zu gefallen. Wer das früh verstanden hat, steht heute nicht unter Druck, sondern unter Profil.
Quellenverzeichnis
Kant, Immanuel (1790): Kritik der Urteilskraft.
Schön, Donald A. (1983): The Reflective Practitioner. Basic Books.
Boden, Margaret A. (2004): The Creative Mind: Myths and Mechanisms. Routledge.
Stanford University, Human-Centered AI Institute (2022–2024): Research on Generative Models and Creativity.
MIT Technology Review (2023): What AI Can’t Do Yet.
McKinsey & Company (2023): The Economic Potential of Generative AI.
Rosa, Hartmut (2016): Resonanz – Eine Soziologie der Weltbeziehung. Suhrkamp.
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