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Ein Custom GPT ist ein selbst konfigurierter KI-Assistent für eine wiederkehrende Aufgabe, und Marketer können ihn ohne Programmierkenntnisse und ohne Kurs bauen. Michael Hannig, Director Marketing & Communication bei der GUTMANN Bausysteme GmbH in Weißenburg und früher Gründer einer eigenen Agentur, nennt die Haltung dahinter in Episode 19 von Future Marketing Skills das Builder Mindset. Sein Ausgangspunkt ist der Alltag jedes Marketing-Teams: „Wir haben eigentlich nie genug Manpower und wir haben auch nie genug Budget.“ Seine Antwort darauf ist nicht, weniger zu wollen, sondern sich die fehlenden Werkzeuge selbst zu bauen, für 20 Euro Abogebühr im Monat und eine halbe Stunde am Abend.
Das Builder Mindset im Marketing: die Kernaussagen der Episode
Die wichtigsten Punkte des Gesprächs in Kürze: Michael Hannig hält die Gegenwart für die beste Zeit im Marketing, weil jeder mit einer Vision passende Werkzeuge findet, zu keinem oder geringem Budget. Das Builder Mindset beginnt nicht mit Technik, sondern mit dem Blick über den Tellerrand und dem Willen, den Vertrieb wirklich zu verstehen. Vorwissen schadet nicht, ist aber keine Voraussetzung: Wer offen bleibt und eine Woche lang abends eine halbe Stunde ausprobiert, hat schnell etwas Einsetzbares. Die besten Ideen kommen nicht am Schreibtisch, sondern beim Duschen, Laufen oder Autofahren, und zwar nur, weil man die Nöte im Hinterkopf trägt. Der beste Startpunkt ist das Unbequeme, etwa eine Excel-Wüste, die niemand lesen will.
Er hat mehrere Custom GPTs und kleine Tools gebaut, von einem Vorteilsrechner für den Vertrieb bis zu einem GPT, das handschriftliche Meetingnotizen digitalisiert. Und er ist bei KI ausdrücklich kein Enthusiast: Er nennt sie künstlichen Fleiß und vergleicht sie mit einem dummen Praktikanten, den man gut instruieren und gegenlesen muss.
Warum das Builder Mindset mit Neugier beginnt und nicht mit Technik
Michael Hannig setzt die Reihenfolge bewusst anders als erwartet. Der Ausgangspunkt ist nicht ein Tool, sondern eine strukturelle Eigenschaft des Jobs: Marketing hat Visionen, einen riesigen Backlog und eine riesige Pipeline, und nie genug Manpower und Budget. Das gilt nach seiner Beobachtung unabhängig von Kulturkreis, Land und Firma und gehört einfach zum Job dazu.
Was ihn über die Jahre unterschieden hat, ist nach eigener Beschreibung ein Reflex: Er blickt automatisch über den Tellerrand, weil ihn interessiert, warum ein Tool nicht funktioniert, warum etwas nicht angenommen wird und warum die Kommunikation zwischen Stakeholdern oder Abteilungen nicht läuft. Daraus folgt die Bereitschaft, etwa den Vertrieb zu verstehen: Was leben die, was brauchen die, welche Argumente brauchen sie auf Kundenseite?
Er benennt dabei auch die Mitverantwortung des Marketings für das eigene Problem. Marketer fühlten sich oft in einem Elfenbeinturm und nicht verstanden, aber es liege oft auch am Marketing selbst, weil man vergisst, dass jemand, der sich mit Marketing nicht auskennt, die eigenen Nöte gar nicht verstehen kann. Der Skill ist also zuerst eine Übersetzungsleistung und erst danach eine technische Fähigkeit. Wie sich diese Übersetzung als Content organisieren lässt, den der Vertrieb tatsächlich nutzt, zeigt die Episode 06 über Sales Enablement mit Steffen Wetzel.
„Wenn du kein Budget hast, wie es oft im Marketing der Fall ist, und du dich davon frustrieren lässt, wächst die Hilflosigkeit und du verlierst die Lust. Mit dem Bildermindset ist das Gegenteil der Fall: Dir fallen immer mehr Möglichkeiten ein, du kriegst Selbstbewusstsein, wirst wahrgenommen und kriegst Feedback.“
Welche Custom GPTs und Tools sich im Marketing wirklich lohnen
Der praktischste Teil der Episode ist die Liste dessen, was Michael Hannig mit seinem Team tatsächlich gebaut hat. Sie ist deshalb wertvoll, weil sie nicht erklärt, wie man technisch einen GPT konfiguriert, sondern welche Aufgaben es überhaupt wert sind. Sieben Beispiele nennt er.
Ein Vorteilsrechner als App, entstanden aus einer geplanten Broschüre. Statt eine externe Beispielrechnung mitzugeben, gibt es nun einen QR-Code, den der Vertrieb beim Entscheider zurücklässt. Spätestens wenn der Außendienst weg ist, kann der Entscheider seine eigenen echten Zahlen eingeben und in Echtzeit sehen, ob stimmt, was ihm erzählt wurde. Aus einem Verkaufsgespräch wird damit ein realistisches Werkzeug. Vom Sales-Team wird das als Gamechanger wahrgenommen.
Ein Vorher-Nachher-Schieberegler für Gebäude-Referenzbilder, an dem er noch feilt: Bild vor und nach der Renovierung, per Drag-and-drop hochladen, mit Exportfunktion als animiertes GIF für Social Media. Gekaufte Plugins wären preislich gebunden, an eine Domain gekoppelt und hätten nicht die Features, die er sich vorstellt. Am Ende braucht er nur den HTML-Code als Frame und kann ihn überall auf der Website einsetzen, ohne Kosten und ohne Abhängigkeit.
Ein Drone Prompt Architect, ein GPT, in das ein Referenzbild gezogen wird und das daraufhin Blickwinkel analysiert und Drohnenflüge als Prompts vorschlägt. Das ist Teil des Ansatzes, vorhandene Objektbilder mit KI so zu animieren, dass sie wie cineastische Kurzvideos von Drohnenflügen wirken, wozu weiterhin Handwerkszeug wie Videoschnitt nötig ist.
Ein Fachübersetzer-GPT für die französische Schweiz, bei dem nicht mehr alles übersetzt werden muss, sondern nur noch per Drag-and-drop übergeben und quergelesen wird.
Ein PR-Redaktionstool, noch nicht finalisiert, in das ein Thema hineingegeben wird und das daraus Content für verschiedene Medien ausgibt, also einen vorformulierten Post, eine Pressemeldung, einen Newsbeitrag. Ein Rechtschreib-GPT, das nach aktueller deutscher Rechtschreibung prüft und ein externes Lektorat ersetzt.
Ein GPT für handschriftliche Notizen, in das Fotos handschriftlicher Meetingnotizen gezogen werden und das daraus digitalen Text macht, mit einem kurzen Kontrollblick, aber enormer Zeitersparnis gegenüber händischer Erfassung.
Ein GPT für Alt-Texte zur Barrierefreiheit, das er zum Aufnahmezeitpunkt gerade entwickelt: Screenshot einer Website hineinziehen, heraus kommt ein möglicher Alt-Text plus der Hinweis, dass eventuell ein Keyword fehlt. Dieser Anwendungsfall hat inzwischen einen rechtlichen Rahmen: Das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz ist am 28. Juni 2025 in Kraft getreten und verpflichtet Unternehmen zu barrierefreien digitalen Angeboten, sofern sie Verbraucher adressieren, etwa mit Webshops, Terminbuchungen oder Apps mit Vertragsabschluss; rein informative Websites ohne Kauf- oder Buchungsfunktion fallen nicht darunter (Präzisierung der Redaktion).
Dazu kommt ein LinkedIn-Analysetool, das er am Ende der Episode ankündigt: Man exportiert die eigenen Posts als CSV, zieht die Datei per Drag-and-drop hinein, klickt auf Auswerten und bekommt eine Analyse von Zeitpunkt über Reichweite bis Zielgruppe mit passenden Tipps.
Braucht man technisches Vorwissen? Nein, aber Offenheit
Auf die naheliegende Frage, ob man programmieren können muss, antwortet Michael Hannig nüchtern. Vorwissen schade sicher nichts, und er habe durch seine Agenturzeit an allen möglichen Schnittpunkten gefährliches Halbwissen, ob Design, Videoschnitt oder ein bisschen Coding. Das helfe natürlich. Aber die Voraussetzung ist es nicht.
Seine Empfehlung ist konkret und klein: Wenn man eine Vision hat und glaubt, ein Tool dieser Art könnte dem Team helfen, Content zu skalieren, zu prüfen oder das Team zu entlasten, dann braucht man keinen Kurs und keine Fortbildung. Man probiert sich eine Woche lang aus, immer mal am Abend eine halbe Stunde, und hat dann ziemlich schnell etwas, das man einsetzen kann. Voraussetzung ist, technisch offen zu bleiben.
Seine eigene Geschichte stützt das. Er hatte keine Ahnung vom Coding, Mathematik war immer sein Angstfach, aber die verfügbaren Möglichkeiten reichten ihm nicht, es war ihm nicht schön genug und nicht interaktiv genug. Er sprach mit befreundeten Programmierern, sie fanden Lösungen, und 2005 gründete er seine eigene Agentur. Die Lehre daraus formuliert er als Haltung: Lass dich nicht abhalten, bloß weil jemand sagt, bis hierher und nicht weiter. Halt an deiner Vision fest.
Woher die Ideen kommen: duschen, laufen, zuhören
Susanne Trautmann stellt die schwierigere Frage: Wie kommt man an gute Tool-Ideen, wenn man im Overload-Modus unterwegs ist und nur noch überlebt? Michael Hannig bestätigt den Zustand ausdrücklich, auch für andere Abteilungen, und antwortet zweiteilig.
Erstens braucht man Abstand. Die meisten Ideen kommen ihm beim Duschen, Laufen oder Autofahren, weil man dort geistig umschalten oder abschalten kann. Wichtig ist der Zusatz, den er selbst macht: Das funktioniert nur, weil er die Nöte im Hinterkopf trägt. Ein Tool, für das kein Geld da ist. Ein Prozess zwischen Newsletter-Abläufen, Import, Export und CRM, für den es zwar ein teures Upgrade gibt, bei dem aber unklar ist, ob das Budget sinnvoll investiert wäre. Kommt dann auf LinkedIn ein Impuls dazu, setzt man sich abends hin und probiert es.
Zweitens kommen die Ideen aus Gesprächen. In Sales-Meetings oder Redaktionsrunden, wenn man wirklich zuhört und merkt, wo ein Schnittstellenproblem liegt oder wo Dinge noch händisch erfasst werden. Er setze sich nicht daheim hin und überlege, welche Abteilung welches Problem hat, dafür fehle ihm die Zeit. Das entstehe im Gespräch und durch das Interesse am anderen.
Und drittens, das ist der kontraintuitive Teil, wählt er bewusst das Unbequeme. Auf die Rückfrage, ob nicht das Spannende der bessere Startpunkt wäre, bestätigt er das Gegenteil: Oft sind es unbequeme Sachen, die mit Riesen-Excel-Listen zu tun haben. Genau diese Excel-Welten zusammenzubrechen, optisch schön zu visualisieren und klickbar zu machen, bringt den größten Mehrwert. Und mit den Werkzeugen lässt sich das Unbequeme spielerisch erfahrbar machen, sodass es sogar Spaß macht. Wenn sich nicht mehr zehn Stakeholder durch eine Excel-Liste wühlen müssen, wird der Inhalt, wie er es nennt, snackable.
Künstlicher Fleiß statt künstlicher Intelligenz: wo KI toxisch wird
Bemerkenswert an dieser Episode ist, dass der Gast trotz seines Baueifers kein KI-Enthusiast ist. Auf die Frage, ob Marketing ohne KI noch erfolgreich sein kann, antwortet er theoretisch ja, wenn man die zehnfache Manpower hat und gegen Leute ankämpft, die KI sinnvoll nutzen, aber dann wird es nicht mehr wirtschaftlich.
Seinen Widerstand richtet er gegen die Erwartung, KI mache alles von allein. Künstliche Intelligenz sei es für ihn noch nicht, es sei künstlicher Fleiß, wie ein dummer Praktikant: Man muss ihn gut instruieren und anschließend vor allem gegenlesen und bewerten können. Entscheidend sei immer, dass man die Vision hat, dann kann man das Helferchen nutzen.
Wo es toxisch wird, benennt er präzise. Als ChatGPT aufkam, hörte er auf Veranstaltungen Redaktionen damit werben, sie machten alles mit KI und bräuchten kaum noch Redakteure. Sein Reflex war: shit in, shit out. Bei PR-Texten, Pressemeldungen und Fachadvertorials, die von Menschen mit echter Textkompetenz gelesen werden, kann es schnell nach hinten losgehen, und für die Reputation des Unternehmens will er dann nicht verantwortlich sein. Bei einigen LinkedIn-Posts sei das weniger kritisch. Moderne Redaktionen arbeiteten ebenfalls mit KI, aber sie schauen noch einmal drüber, kuratieren und geben ihre eigene Note dazu.
Susanne Trautmann ergänzt die Gefahr, die schleichender ist: Wenn sich Routinen einschleichen und man denkt, das passt schon, distanziert man sich von den eigenen Produktwelten und Technologien und verliert das Gefühl dafür. Gerade am Anfang, wenn Visionen entstehen, dürfe man sich im Kopf austoben, bevor man das abgibt. Michael Hannigs Antwort darauf ist die schärfste Formulierung der Episode: Wer so arbeitet, braucht um seinen Job keine Angst zu haben; wer es nur mit Drag-and-drop macht, kann sich parallel schon mal umschauen. Wie stark KI-erkennbarer Content inzwischen die Lesebereitschaft im B2B beeinflusst, behandelt die Episode 22 über B2B-Leadgenerierung trotz KI-Content-Flut mit Florian Marte.
Was das Builder Mindset mit dem Unternehmen macht
Der Effekt auf die Außenwahrnehmung lässt sich an einem Beispiel zeigen, das als Spielerei begann. Das Team hat einen virtuellen KI-Influencer entwickelt, öffentlich als Mark Ehting vorgestellt (Präzisierung der Redaktion, im Transkript steht eine andere Schreibweise). Möglich war das, weil die Geschäftsführung offen war und Vertrauen entgegenbrachte. Sie haben ihn ins Leben gerufen und ein paar Kurzfilme gemacht, und auf einer Messe kam die Rückmeldung, dass ihnen das positiv aufgefallen war. Damit hatten sie nicht gerechnet.
Die Wirkung ging über den einzelnen Fall hinaus. Sie merkten schnell, dass es auf die Reputation des Unternehmens abstrahlt: moderner, technisch auf dem Stand. Und Michael Hannig hält es für belegt, dass sich die Aussage des Sales-Teams über die technische Qualität der eigenen Produkte durch eine moderne Markenkommunikation bestätigt. Auch intern zeigte sich der Effekt: Beim Website-Relaunch haben sie mutige Dinge gemacht, es gab Skeptiker, und als positives Feedback aus der Fläche kam, fielen Groschen. Inzwischen gibt es Vertrauen in die Kompetenz des Marketings, sodass auch bei skeptischen Vorschlägen eher das Gefühl herrscht, die wissen schon, was sie machen.
Auf das Team wirkt es doppelt. Kleine GPTs helfen, Content schneller fertig zu haben, zu skalieren und an der Qualität zu arbeiten, und das wird gerne angenommen; teilweise wird selbst herumprobiert oder es werden eigene Newsletter-Templates gecodet. Seine ehrliche Einschränkung dazu: Die Pipeline wird dadurch nicht kürzer, weil auch mehr Möglichkeiten und Ideen entstehen. Aber die PS, die auf die Straße kommen, seien für die Teamgröße super.
Susanne Trautmann benennt den psychologischen Kern: Wenn man etwas von Anfang bis Ende selbst bauen kann, entsteht ein Werksstolz, der im Marketing selten ist, weil man oft das Endergebnis gar nicht mehr sieht. Michael Hannig bestätigt das und ergänzt Unabhängigkeit, Zeitgewinn gegenüber Agentur-Iterationsschleifen und ein Budget, das für andere Dinge frei wird. Und Selbstbewusstsein: Wer Erfolgserlebnisse hat, wird mutiger. Wo klassischerweise Frust und Hilflosigkeit wachsen, weil für etwas kein Budget da ist, fallen einem mit dem Builder Mindset immer mehr Möglichkeiten ein. Die Kehrseite kommuniziert er offen: Wenn statt zwei plötzlich zwölf Wünsche eintreffen, muss man als Kommunikationsprofi eben auch kommunizieren, dass es länger dauert oder nicht alles geht. Wie man diese Erwartungen aktiv steuert, ist Thema der Episode 03 über Erwartungsmanagement im Marketing mit Anna Maria Seiß.
Wunschlisten und Priorisierung: wie Gutmann Ideen sammelt
Auf die Frage nach der Organisation antwortet er unspektakulär: Es gibt diverse Wunschlisten. Eine im Team, eine im Ticketsystem mit stetig wachsendem Backlog, und Wunschlisten in abteilungsübergreifenden Meetings. Die Prioritäten müsse man gefühlt wöchentlich oder täglich neu würfeln, und wenn eine Messe ansteht, wird das erledigt, egal wie dringend das andere vorher war.
Der wichtigere Teil ist die Transparenz. Es gibt eine Schnittstelle in allen Abteilungen, mit der abgestimmt wird, um Commitment zu haben. Seine Begründung dafür verbindet die beiden Hälften der Episode: Wir wollen verstanden und wahrgenommen werden, wir wollen aber auch verstehen, weil wir sonst irgendwas bauen, das nicht akzeptiert wird. Das bringt dann nichts.
Wie Michael Hannig auf dem Stand bleibt
Sein Weg, aktuell zu bleiben, besteht aus zwei Kanälen. Zwei bis drei Veranstaltungen im Jahr, für Trends, Use Cases und Gespräche, und LinkedIn für den laufenden Impuls. Bei Gutmann könne man die stark visuellen Tools nicht so nutzen, weil man keine Pizza oder T-Shirts verkauft, aber es bleibe trotzdem etwas hängen, das sich in einem anderen Kontext nutzen lässt.
Konkret nennt er drei Events. Voices in Berlin, die Konferenz von Staffbase für interne Kommunikation, die 2026 am 29. und 30. April in der Arena Berlin stattfindet. Die B2B Days in Würzburg, die inzwischen offiziell B2B Communication Days heißen, von der Vogel Communications Group mit marconomy veranstaltet werden und 2026 am 7. und 8. Oktober stattfinden; der Bundesverband Industrie Kommunikation ist dabei Partner, nicht Hauptveranstalter. Und einen KI Innovation Award in Frankfurt, wobei hier Vorsicht geboten ist: Es existieren mehrere Preise dieses Namens von verschiedenen Veranstaltern, und welcher gemeint ist, ließ sich nicht eindeutig zuordnen (Präzisierung der Redaktion).
Sein Zukunftsthema ist bemerkenswert unpathetisch. Die Herausforderung, die er aktuell sieht, sei es, gut gelaunt durchzuhalten, privat und auf der Arbeit, weil viel Overload und viel Frust da ist. Genau deshalb mache es Spaß, sich auszuprobieren und etwas zu schaffen, für das man gutes Feedback bekommt. Bei KI bleibt er ambivalent, und seine Mission formuliert er so: Ihm ist wichtig, dass der Mensch bei all der Angst nicht vergisst, dass er der Master der Maschine ist. Wir füttern die KI, und wenn wir ein Jahr lang Liebe eingeben, kommt mittelfristig auch Liebe heraus. Wir sind nicht abgeschnitten und nicht ausgeliefert. Denselben Impuls, einfach loszulegen statt perfekt zu spät zu liefern, behandelt die Episode 23 über Umsetzungsgeschwindigkeit mit Sabine Klisch.
Wichtige Fragen zu Custom GPTs und eigenen Tools im Marketing
Was ist ein Custom GPT und wozu brauchen Marketer einen?
Ein Custom GPT ist eine selbst konfigurierte Variante eines Sprachmodells, die für eine bestimmte, wiederkehrende Aufgabe eingerichtet wird, mit eigenen Anweisungen und eigenem Hintergrundwissen. Für Marketer ist der Nutzen nicht die Technik, sondern die Wiederholbarkeit: Aufgaben, die jede Woche in gleicher Form anfallen, werden vom Sonderfall zum Handgriff.
Was ein Custom GPT nicht ist, ist ebenso wichtig. Michael Hannig nennt KI ausdrücklich künstlichen Fleiß und vergleicht sie mit einem dummen Praktikanten, den man gut instruieren und anschließend gegenlesen muss. Ein GPT übernimmt also keine Urteilsleistung, sondern Fleißarbeit, und die Bewertung des Ergebnisses bleibt beim Menschen. Daraus folgt eine praktische Auswahlregel: Geeignet sind Aufgaben mit klarem Input, klarem Zielformat und einer Person, die das Ergebnis fachlich beurteilen kann. Ungeeignet sind Aufgaben, bei denen ein Fehler nach außen wirkt und niemand ihn bemerkt, etwa Pressemeldungen ohne Gegenlesen.
Welche Custom GPTs lohnen sich im Marketing?
Diese Episode liefert eine Liste aus der Praxis, und sie ist nützlicher als eine Anleitung, weil sie die Auswahl zeigt. Aus den genannten Beispielen lassen sich vier Kategorien ableiten.
Erstens Übersetzung und Sprachprüfung: ein Fachübersetzer-GPT für einen bestimmten Markt, bei dem nur noch quergelesen wird, und ein Rechtschreib-GPT, das ein externes Lektorat ersetzt. Zweitens Erfassung und Digitalisierung: ein GPT, das aus Fotos handschriftlicher Meetingnotizen digitalen Text macht, mit Kontrollblick, aber großer Zeitersparnis gegenüber händischer Erfassung. Drittens Content-Vervielfachung: ein PR-Redaktionstool, in das ein Thema hineingeht und aus dem Pressemeldung, Newsbeitrag und vorformulierter Post herauskommen. Viertens spezialisierte Zulieferer für Kreativprozesse: ein Drone Prompt Architect, der aus einem Referenzbild Blickwinkel analysiert und Drohnenflug-Prompts vorschlägt, sowie ein GPT für Alt-Texte zur Barrierefreiheit, das aus einem Screenshot einen Vorschlag samt Keyword-Hinweis erzeugt.
Der letzte Fall hat inzwischen einen rechtlichen Rahmen. Das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz gilt seit dem 28. Juni 2025 und verpflichtet Unternehmen zu barrierefreien digitalen Angeboten, wenn sie Verbraucher adressieren, etwa über Webshops, Online-Terminbuchung oder Apps mit Vertragsabschluss. Rein informative Websites ohne Kauf- oder Buchungsfunktion fallen nicht darunter. Wer also Alt-Texte in großer Zahl braucht, hat für diesen GPT nicht nur einen Effizienz-, sondern einen Compliance-Grund.
Brauche ich Programmierkenntnisse, um eigene Tools zu bauen?
Nein. Vorwissen schadet nach Michael Hannig nicht, ist aber keine Voraussetzung, und er belegt das mit der eigenen Biografie: Er hatte keine Ahnung vom Coding, Mathematik war sein Angstfach, und trotzdem hat er sich Lösungen erarbeitet, indem er mit befreundeten Programmierern sprach.
Sein konkreter Einstieg besteht aus drei Bedingungen und einem Zeitbudget. Erstens braucht es eine Vision, also eine benannte Not: ein Tool, für das kein Geld da ist, oder ein Prozess, der händisch läuft. Zweitens braucht es Offenheit, technisch etwas auszuprobieren, ohne vorher einen Kurs zu machen. Drittens braucht es das Abo, und die Kostenfrage entschärft er nüchtern: Die professionellen Abos kosten 20 Euro im Monat, das gibt der Chef frei. Das Zeitbudget lautet: eine Woche lang immer mal am Abend eine halbe Stunde, danach hat man ziemlich schnell etwas Einsetzbares.
Wichtig ist die Grenze, die dabei mitgedacht werden muss. Was so entsteht, ist ein Werkzeug für den eigenen Gebrauch und eine Diskussionsgrundlage, kein Produktivsystem für das ganze Unternehmen. Bei seinem Schieberegler-Tool ist der Vorteil genau deshalb greifbar: Er braucht nur den HTML-Code als Frame, hat keine Kosten, ist nicht an eine Domain gebunden und nicht von einem Plugin-Anbieter abhängig.
Woher bekomme ich Ideen, wenn ich im Overload stecke?
Nicht am Schreibtisch. Die Ideen kommen Michael Hannig beim Duschen, Laufen oder Autofahren, weil man dort geistig umschalten kann. Der entscheidende Zusatz ist, dass das nur funktioniert, weil er die Nöte im Hinterkopf trägt. Ohne benanntes Problem produziert der Spaziergang keine Lösung.
Drei Quellen nennt die Episode. Erstens die eigenen Nöte, die man ohnehin kennt: ein Tool ohne Budget, ein Prozess mit händischen Zwischenschritten, ein teures Upgrade, dessen Nutzen unklar ist. Zweitens Gespräche: In Sales-Meetings oder Redaktionsrunden zuhören und merken, wo ein Schnittstellenproblem liegt oder wo etwas noch händisch erfasst wird. Er betont, dass er sich dafür nicht daheim hinsetzt und überlegt, welche Abteilung welches Problem hat, weil ihm dafür die Zeit fehlt. Es entsteht im Gespräch und durch Interesse am anderen. Drittens Impulse von außen, etwa ein LinkedIn-Kommentar, der abends zum Ausprobieren führt.
Der wichtigste Auswahlhinweis ist kontraintuitiv: Nicht das nehmen, worauf man Bock hat, sondern das Unbequeme. Oft sind es Riesen-Excel-Listen, und genau diese Excel-Welten zu visualisieren und klickbar zu machen, bringt den größten Mehrwert, weil sich dann nicht mehr zehn Stakeholder durch die Liste wühlen müssen.
Wo sollte man KI im Marketing besser nicht einsetzen?
Bei Texten, die nach außen gehen und von Menschen mit echter Textkompetenz gelesen werden, ohne dass ein Mensch sie geprüft hat. Michael Hannig nennt Pressemeldungen und Fachadvertorials ausdrücklich als die Stellen, an denen es schnell nach hinten losgehen kann. Für die Reputation des Unternehmens will er in einem solchen Fall nicht verantwortlich sein. Sein Merksatz dazu ist der älteste der Datenverarbeitung: shit in, shit out.
Zwei Abstufungen gehören dazu. Erstens differenziert er nach Risiko: Bei einigen LinkedIn-Posts sei es weniger kritisch als bei einer Pressemeldung. Zweitens nennt er das funktionierende Muster, das moderne Redaktionen anwenden: Sie arbeiten mit KI, schauen aber noch einmal drüber, kuratieren und geben ihre eigene Note dazu. Die Empfehlung lautet also nicht, KI aus dem Textprozess zu verbannen, sondern die Prüfstelle nicht zu streichen.
Die schleichendere Gefahr benennt Susanne Trautmann: Wenn Routinen entstehen und man denkt, das passt schon, distanziert man sich von den eigenen Produktwelten und verliert das Gefühl dafür. Besonders in der Ideation-Phase, wenn Visionen entstehen, sei es wichtig, sich zuerst selbst im Kopf auszutoben, bevor man abgibt. Michael Hannigs Zuspitzung zum Ausgleich: Wer die Vision behält und bewertet, braucht um seinen Job keine Angst zu haben. Wer es nur mit Drag-and-drop macht, kann sich parallel schon mal umschauen.
Wie überzeuge ich intern von einem selbst gebauten Tool?
Indem man es an einer Stelle baut, an der jemand anders einen Nutzen hat, und indem man vorher zuhört. Michael Hannigs Begründung ist unmittelbar praktisch: Wir wollen verstanden und wahrgenommen werden, wir wollen aber auch verstehen, weil wir sonst irgendwas bauen, das nicht akzeptiert wird, und das bringt dann nichts.
Sein bestes Beispiel dafür ist der Vorteilsrechner. Das Tool stand nicht laut Jobbeschreibung auf seiner To-do-Liste, und es entstand nicht aus Langeweile oder um dem Vertrieb einen Gefallen zu tun, sondern weil Marketing und Vertrieb ein Team sind. Der Nutzen liegt beim Vertrieb: Er lässt einen QR-Code zurück, der Entscheider gibt seine eigenen echten Zahlen ein und sieht in Echtzeit, ob stimmt, was ihm erzählt wurde. Aus dem Verkaufsgespräch wird ein realistisches Werkzeug, und das Sales-Team nimmt es als Gamechanger wahr.
Organisatorisch stützt er das mit Transparenz: diverse Wunschlisten im Team, im Ticketsystem und in abteilungsübergreifenden Meetings, dazu eine Schnittstelle in allen Abteilungen, mit der abgestimmt wird, um Commitment zu haben. Und er verschweigt nicht, dass die Priorisierung dabei gefühlt wöchentlich neu gewürfelt wird und eine anstehende Messe alles andere verdrängt. Was hilft, ist der Vertrauensvorschuss, der über Zeit entsteht: Nach mehreren mutigen Projekten mit positivem Feedback herrscht bei skeptischen Vorschlägen eher das Gefühl, die wissen schon, was sie machen.
Was ist der erste Schritt zum Builder Mindset?
Das eigene Mindset auf den Prüfstand stellen, und zwar mit einer unbequemen Frage. Michael Hannigs Hausaufgabe lautet nicht, ein Tool zu bauen, sondern zu prüfen: Bin ich wirklich offen, oder bin ich einfach nur geplagt? Seine Beobachtung aus vielen Jahren und verschiedenen Unternehmen ist, dass der Blick über den Tellerrand offenbar etwas Besonderes ist, obwohl viele Marketer ihn hätten, wenn sie nicht mit eigenen Problemen und Druck beschäftigt wären. Sein Nebensatz dazu ist bissig: Es gibt immer Leute, die drei Stunden herumstehen und erzählen, dass sie keine Zeit haben.
Warum die Reihenfolge Mindset vor Werkzeug lautet, begründet er mit der Wirkung: Es funktioniert nur, wenn es für den, für den man es macht, auch funktioniert und angenommen werden kann. Ob interne Kommunikation oder ein Touchpoint auf der Buyer Journey, sei dabei egal. Wer nicht über den Tellerrand blickt und den anderen nicht verstehen will, findet keine Lösung und kann keine Brücke bauen, über die dann auch jemand geht. Sein Bild dafür: Brücken bauen ja, aber dann stehen zwölf Brücken herum und keiner geht drüber, das hilft auch keinem.
Zwei weitere Zutaten nennt er. Spielerisches Interesse, das er auch als Einladung versteht, das Kind in sich wiederzuentdecken, ohne die Begeisterungsfähigkeit funktioniere es nicht. Und Aufmerksamkeit für Bedienbarkeit: Gamification bedeutet für ihn nicht spielen, sondern dass jemand ein Tool sofort versteht und intuitiv weiß, wo er zuerst klicken soll. Auch dafür hat er keine Workshops besucht, sondern einfach verstanden, was ihn an manchen Websites nervt und was er an manchen Oberflächen gut findet.
