Wie KI den Brandingprozess umdreht.

Wenn über KI und Marken gesprochen wird, steht meist die Sichtbarkeit im Mittelpunkt: Wie und mit welchen Informationen taucht eine Marke in KI-Suchen auf? Welche Unternehmen empfehlen KI-Assistenten? Die Sichtbarkeits-Optimierung für KI-Suchen läuft auf Hochtouren. Zwei Aspekte haben darauf unmittelbar Einfluss, finden aber wenig Beachtung:

1. Was wird mit KI für die Marke produziert? In den meisten Unternehmen entstehen täglich Präsentationen, Angebote, Social-Media-Beiträge und interne Dokumente mit KI-Werkzeugen wie Copilot, Canva oder den gängigen Chatbots, auch in Abteilungen, die früher nie etwas gestaltet haben. Und nach innen wirkt dasselbe Prinzip: Mitarbeitende fragen den internen Assistenten, welche Vorlage gilt, wie das Logo eingesetzt wird, wie man über das Unternehmen schreibt. Der antwortet aus dem, was er findet: aus dem gepflegten Markenportal, wenn es angebunden ist, sonst aus der Ablage, im Zweifel aus einer fünf Jahre alten Präsentation. Die Frage ist längst nicht mehr, ob mit KI produziert wird. Die Frage ist, woran sich die Werkzeuge dabei orientieren. Wenn die Antwort lautet „an dem, was das Tool sich zusammenreimt“, produziert das Unternehmen jeden Tag hundertfach eine leicht andere Marke. Ergebnis: Markenunschärfe.

2. Was KI auf Basis von KI aus der Marke macht. Zunehmend übergeben Systeme an andere Systeme: Ein Agent holt Informationen, ein zweiter baut daraus etwas, ein dritter spielt es aus. Bei jeder Übergabe kommt nur an, was ausdrücklich festgelegt ist. Was nur als Gespür in den Köpfen erfahrener Kollegen existiert, bleibt auf der Strecke, ohne dass es jemand merkt. Jede Station interpretiert ein wenig, kleine Abweichungen addieren sich, und am Ende steht ein Ergebnis, das so niemand entschieden hat. Welche Übergabe es verändert hat, lässt sich hinterher kaum noch nachvollziehen. Ergebnis: wieder Unschärfe und Beliebigkeit – und damit das Gegenteil von strategischer Markenführung.

Was das mit Brand Design und Brand Experience macht

Für einen Menschen ist Varianz Spielraum. Für eine Maschine ist Varianz ein Problem. Ein Beispiel: Die Bildwelt einer Marke ist in den Guidelines mit Worten wie warm, natürlich, leicht entsättigt beschrieben. Ein Bildgenerator trifft diese Stimmung nie zweimal gleich. Der Tonalität geht es genauso: Ein als humorvoll beschriebener Ton kann vom feinen Augenzwinkern bis zum Kalauer alles bedeuten, und die Text-KI entscheidet jedes Mal neu. Bei einer Person, die Bilder auswählt oder Texte schreibt, fällt das nicht ins Gewicht. Bei tausend automatisch erzeugten Anwendungen entstehen tausend Varianten, alle irgendwie im Rahmen, aber keine genau so, wie es gedacht war. Das liegt nicht an der Guideline: Für Menschen geschrieben, funktioniert sie seit Jahrzehnten. Nur der Maschine gibt sie keine Orientierung, die Beschreibung lässt ihr zu viel offen.

Gestaltung verliert dadurch nicht an Wert. Sie wird härter festgelegt. Die Bildstimmung als messbare Werte statt als Gefühl. Die Tonalität mit Beispielen und Gegenbeispielen statt mit einem einzelnen Adjektiv. Das ist kein Rückfall in die starren Manuals von früher: Auch Spielraum lässt sich festlegen, als Bandbreite mit klaren Grenzen. Die dynamischen Markensysteme der letzten Jahre machen es vor, ihre Vielfalt folgt definierten Regeln. Genau deshalb kommen Maschinen mit ihnen zurecht: Geregelte Varianz können sie ausspielen, gefühlte nicht. Brand Guidelines, die auch für KI-Werkzeuge taugen, sind eindeutig, strukturiert und maschinenlesbar.

Das verändert auch, was überhaupt entworfen wird. Denn nicht alles lässt sich durch bessere Beschreibung lösen, manche Elemente reproduziert die Maschine schlicht nicht zuverlässig. Wie früher der Druck oder der Screen wirken die KI-Werkzeuge damit auf die Gestaltung zurück: Wer das weiß, entwirft ein solches Element anders oder verzichtet bewusst darauf. Es entsteht eine neue Disziplin des Festlegens: Jedes Element wird bewusster gewählt und genauer bestimmt als je zuvor.

Die Ausnahme: genauso wichtig wie die Regel

Zur Disziplin des Festlegens gehört auch die Gegenrichtung. Erst wer weiß, was sich alles explizit beschreiben und automatisieren lässt, kann ernsthaft entscheiden, was davon ausgenommen bleibt. Und genau diese Entscheidung wird zum Differenzierungsmerkmal: Manche Elemente bleiben in Menschenhand, obwohl die Maschine sie längst erzeugen könnte. Die Menschen hinter der Marke haben entschieden: Das geben wir nicht ab.

Je mehr die Maschine im Alltag übernimmt, desto mehr Wert tragen die Elemente, die erkennbar nicht aus ihr kommen.

Eine handgeführte Illustration, ein Ereignis vor Ort, eine persönliche Antwort statt eines generierten Texts: Je mehr die Maschine im Alltag übernimmt, desto mehr Wert tragen die Elemente, die erkennbar nicht aus ihr kommen. Dieser Wert entsteht aber nicht von allein. Die Marke muss die Entscheidung bewusst treffen, durchhalten und zeigen: Das hier machen wir absichtlich anders. Ohne dieses Zeigen kann von außen niemand unterscheiden, ob etwas bewusst weggelassen wurde oder einfach übrig geblieben ist. Und was wie übrig geblieben wirkt, wirkt veraltet.

Für die Strategie heißt das: Es reicht nicht mehr, zu beschreiben, wofür die Marke steht. Entscheidend wird, was sie anders macht als alle, die mit denselben Werkzeugen produzieren: was sie exakt festlegt, und was sie bewusst draußen lässt.

Upside-Down: Markenentwicklung reloaded

Der klassische Ablauf von Markenarbeit setzt die Werkzeuge bisher ans Ende: Erst wird entschieden und entworfen, dann wird das Gesamtbild in Guidelines verregelt, und ganz zuletzt wenden Menschen und Systeme das Ergebnis an.

Dieser Ablauf dreht sich gerade um. Eine Prüfung wird zum ersten Schritt des Prozesses: Bevor festgelegt wird, klärt man, wie die KI-Systeme die Marke heute lesen und was die Werkzeuge zuverlässig ausspielen. Wer ein Rebranding ohne diese Klärung startet, entwirft für eine Produktionsrealität, die er nicht kennt.

Und es braucht eine Stelle, die entscheidet. Wenn Maschinen ausliefern, muss jemand festlegen, was sie ausliefern dürfen, und für das Ergebnis geradestehen. Das ist keine technische Rolle, sondern eine Markenführungs-Rolle, und in den meisten Organisationen ist sie heute nicht besetzt.

Dazu kommt eine Pflicht von außen: Der EU AI Act verlangt seit August 2026 die maschinenlesbare Kennzeichnung KI-erzeugter Inhalte. Man kann das als lästige Auflage behandeln, oder als Anlass, die eigene Marke insgesamt maschinenfest zu machen.

Was man über die eigene Marke wissen sollte

Drei Fragen reichen für den Start:

Wie geben die gängigen KI-Systeme unsere Marke heute wieder?
Das lässt sich direkt ausprobieren: die Systeme selbst fragen, mehrmals, in verschiedenen Formulierungen. Das Ergebnis ist oft ernüchternd und immer aufschlussreich.

Was produzieren die eigenen Teams bereits mit KI, und woran orientieren sie sich dabei?
Die ehrliche Antwort zeigt, wie groß die Lücke zwischen dokumentierter und gelebter Marke schon ist.

Welche unserer Regeln existieren nur als Interpretation in Köpfen?
Alles, was dort steht, ist für Maschinen unsichtbar und geht bei jeder Übergabe verloren.

Aus diesen Antworten ergibt sich, was zu tun ist: welche Grundlagen strukturiert werden müssen, welche Festlegungen fehlen, wer künftig entscheidet. Die Unternehmensgröße spielt dabei kaum eine Rolle. Entscheidend ist, dass die Bestandsaufnahme vor dem Werkzeugkauf kommt.

Und wer früh anfängt, hat es leichter. Denn auch Abwarten ist eine Entscheidung. Die KI arbeitet dann trotzdem mit der Marke, nur eben mit irgendetwas. Und irgendwas ist das Gegenteil von Marke.

Dieser Text ist im Dialog mit KI entstanden. Die Maschine hat mitrecherchiert und mitformuliert. Entschieden haben Menschen, was stehen bleibt. Und wer dafür geradesteht, steht über diesem Text.

Anmerkung vom 21. September 2026: Die Pflicht zur maschinenlesbaren Kennzeichnung nach Artikel 50 Absatz 2 AI Act trifft die Anbieter der Systeme, die Inhalte erzeugen, nicht die Marke, die sie einsetzt. Für Systeme, die vor dem 2. August 2026 auf dem Markt waren, gilt sie ab dem 2. Dezember 2026. Einzelheiten mit Quelle in den Belegen →

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