--- title: KI-Kreativkampagnen: Wenn KI Marketing-Kreativität antreibt description: Echte Beispiele für KI in kreativen Kampagnen. Was funktioniert hat, was nach hinten losging, und was diese Experimente über die Zukunft der Marketing-Kreativität zeigen. date: February 5, 2026 author: Robert Soares category: ai-use-cases --- Coca-Cola hat seinen geliebten Weihnachts-Spot von 1995 mit KI neu gemacht. Das Internet nannte ihn seelenlos. Ein Fintech-Start-up gab $2.000 für einen KI-Spot aus, der während der NBA Finals lief. Er ging aus den richtigen Gründen viral. Gleiche Technologie. Gegensätzliche Ergebnisse. Die Lücke zwischen diesen Resultaten ist nicht zufällig, und sie zu verstehen ist wichtiger als jede Debatte darüber, ob KI überhaupt in Kreativarbeit gehört. Denn der Zug ist abgefahren. [83 % der Werbe-Führungskräfte setzen inzwischen KI im Kreativprozess ein](https://mountain.com/blog/ai-generated-tv-commercials/), gegenüber 60 % vor nur zwei Jahren. Die Frage ist jetzt, wie man sie nutzt, ohne die Menschen zu vergraulen, die man eigentlich erreichen will. ## Das Coca-Cola-Desaster Im November 2024 [stellte Coca-Cola ein KI-generiertes Remake von "Holidays Are Coming" vor](https://www.nbcnews.com/tech/innovation/coca-cola-causes-controversy-ai-made-ad-rcna180665), den ikonischen Spot von 1995 mit roten Trucks, die durch verschneite Städte rollen. Drei KI-Studios und vier verschiedene generative Modelle produzierten die neue Version. Der Gegenwind war sofort da. Kritiker nannten ihn "gruselig", "dystopisch" und "ohne echte Kreativität". Die Ironie, am Ende den Slogan "Real Magic" einzublenden, während man offensichtlich synthetische Bilder zeigt, blieb nicht unbemerkt. Eine [Sentiment-Analyse von Marketing-Interactive](https://www.marketing-interactive.com/coca-cola-ai-remake-holiday-ad-mixed-sentiments) zeigte: Positive Reaktionen fielen von 23,8 % vor dem Kampagnenstart auf nur noch 10,2 % danach. Negative Stimmung blieb bei rund 32 % stabil. Was lief schief? Der Original-Spot funktioniert, weil er etwas Unfassbares an Weihnachtsnostalgie einfängt. Der warme Schein von Lichtern auf Schnee. Die Erwartung, dass etwas ankommt. KI kann Bilder von Trucks und Schneeflocken erzeugen. Sie tut sich schwer damit, das Gefühl zu erzeugen, das diese Bilder auslösen sollen. Wie [keiferski auf Hacker News anmerkte](https://news.ycombinator.com/item?id=40725329): "AI is being added to the name of every product. Not because it's actually AI in any rigorous or historical sense of the word, but because it's trendy and helps you get investment dollars." Diese Beobachtung trifft etwas Tieferes daran, warum der Coca-Cola-Spot scheiterte. Er wirkte wie eine Technologiedemonstration, nicht wie Kommunikation, die Menschen erreichen soll. Die beteiligten Studios verteidigten die Produktionsgeschwindigkeit. Was früher zwölf Monate dauerte, dauerte zwei. Aber niemand, der einen Spot anschaut, interessiert sich dafür, wie schnell er gemacht wurde. Die Leute interessiert, ob er etwas in ihnen auslöst. ## Toys R Us will Geschichte schreiben Ein paar Monate zuvor [zeigte Toys R Us das, was sie den ersten Markenfilm nannten, der mit OpenAIs Sora-Video-Werkzeug gemacht wurde](https://www.marketingdive.com/news/toys-r-us-openai-sora-gen-ai-first-text-video/719797/). Sie präsentierten ihn im Juni 2024 bei den Cannes Lions. Das einminütige Video stellte sich vor, wie Gründer Charles Lazarus als Kind von dem Spielzeugladen träumte. Der Ort war ein Fehler, noch bevor jemand auf Play drückte. Die Cannes Lions ziehen Kreativprofis an, die dabei zusehen, wie KI an ihre Lebensgrundlage rückt. Dort, vor genau diesem Publikum, eine KI-Werbung zu premieren, war eine Einladung zum Ärger. Der Backlash [begann sofort](https://www.nbcnews.com/tech/internet/toys-r-us-ai-video-ad-controversy-explained-commercial-rcna159030). Die Leute nannten es "zynisch" und "seelenlos". Auch die Technik war noch nicht so weit. Gesichter verzogen sich zwischen den Einstellungen. Der kindliche Protagonist sah von Frame zu Frame wie eine andere Person aus. Der Chief Creative Officer räumte ein, dass es "particularly challenging" sei, Mimik und Motivation korrekt hinzubekommen. Toys R Us erklärte die Kampagne trotzdem für erfolgreich. Sie betonten, dass KI 80–85 % der Arbeit erledigt habe. Aber Erfolg über Effizienz zu messen verfehlt den Sinn von Markenwerbung komplett. Das Ziel ist Verbindung. Effizienz, die Entfremdung produziert, ist kein Gewinn. ## Der Kalshi-Spot, den niemand erwartet hat Während große Marken stolperten, machte eine Vorhersagemarkt-Plattform namens Kalshi etwas Seltsames. [Sie gaben $2.000 für einen KI-generierten Spot aus](https://www.npr.org/2025/06/23/nx-s1-5432712/ai-video-ad-kalshi-advertising-nba-finals) und schalteten ihn während der NBA Finals. Der Spot zeigte einen Bauern, der in einem Pool aus Eiern versinkt. Einen Alien, der Bier trinkt. Überall bizarre Figuren. Er lehnte sich bewusst in die surreale Qualität von KI-Video hinein, statt zu versuchen, sie zu verstecken. P.J. Accetturo, der das Video gemacht hat, [sagte NPR](https://www.npr.org/2025/06/23/nx-s1-5432712/ai-video-ad-kalshi-advertising-nba-finals): "This took about 300-400 generations to get 15 usable clips." Der Prozess war nicht Magie. Er war Wiederholung. Und er fügte etwas Wichtiges hinzu: "Just because this was cheap doesn't mean anyone can do it." Kalshis Jack Such setzte die Kosten ins Verhältnis. "The actual cost of prompting the AI, what is being used in lieu of studios, directors, actors, etc., was under $2.000." Die gesamten Produktionskosten waren höher, sobald man Strategie, Schnitt und Platzierung einrechnet, aber die kreative Produktion selbst kostete im Vergleich zu klassischer Werbung fast nichts. Warum hat dieser Spot funktioniert, während Coca-Cola scheiterte? Kontext. Ein wendiges Fintech-Start-up, das während Basketball einen seltsamen Spot schaltet, passt zur Marke. Niemand erwartete Hochglanz. Der Absurditätsfaktor passte. Das KI-Hafte war Teil des Witzes, nicht etwas, das man verstecken musste. Debra Aho Williamson, Marketing-Analystin bei Sonata Insights, machte eine Beobachtung, die man ernst nehmen sollte. Als ihre Firma [Gen-Z- und Millennial-Konsumenten](https://www.npr.org/2025/06/23/nx-s1-5432712/ai-video-ad-kalshi-advertising-nba-finals) fragte, wie positiv sie KI-generierte Werbung sehen, antworteten nur 48 % positiv. Nicht einmal die Hälfte. Die Messlatte liegt hoch. ## Virgin Voyages wird persönlich [Virgin Voyages startete "Jen AI"](https://storychief.io/blog/ai-marketing-campaigns), einen Avatar, der von Jennifer Lopez inspiriert ist und personalisierte Video-Einladungen für besondere Anlässe verschickt. Jede Nachricht ist einzigartig. Jede fühlt sich wie eine spielerische Eins-zu-eins-Kommunikation an. Transparenz steckt im Namen. Es heißt Jen AI. Niemand tut so, als hätte Jennifer Lopez dir persönlich einen Geburtstagsgruß aufgenommen. Die Einladung lautet: Hab Spaß. Nicht: Glaub etwas Falsches. Das funktioniert, weil KI etwas ermöglicht, das vorher nicht möglich war. Die echte Jennifer Lopez kann nicht für jeden, der eine Kreuzfahrt bucht, persönliche Nachrichten aufnehmen. Die KI-Version kann es. Das ist ein echtes Nutzenversprechen, kein Sparprogramm, das sich als Innovation verkleidet. Eine [Studie von Smartly](https://www.smartly.io/resources/ai-and-advertising-in-2025-what-consumers-really-expect) fand heraus, dass 48 % der Verbraucher Werbung vertrauen, die von einer Person mit KI-Unterstützung mitgestaltet wurde, verglichen mit nur 13 %, die Werbung vertrauen, die vollständig von KI erstellt wurde. Das Hybridmodell, menschliche Führung mit KI-Ausführung, kommt besser an als reine Automatisierung. ## Burger King dreht den Spieß um [Burger Kings Kampagne "Million Dollar Whopper"](https://storychief.io/blog/ai-marketing-campaigns) machte Kunden zu Kreativen. Menschen gestalteten online ihre Traum-Whopper und wählten Beläge in beliebigen Kombinationen. KI erzeugte fotorealistische Bilder ihrer Kreationen samt maßgeschneiderter Jingles. Die Ideen kamen von Menschen. KI hat sie visualisiert. Diese Umkehr ist entscheidend. Statt dass KI etwas produziert, das Publikum passiv konsumiert, half KI dem Publikum, etwas für sich selbst zu schaffen. Der Millionen-Dollar-Preis lieferte einen Grund mitzumachen, aber selbst Nicht-Gewinner bekamen teilbare digitale Assets ihrer Kreationen. Auch der Einsatz war richtig niedrig. Eine leicht schräge KI-Darstellung eines Fantasie-Burgers ist okay. Niemand erwartet Fotorealismus von einem imaginären Sandwich. Die Kampagne verlangte nicht, dass KI emotional trägt. Sie verlangte, dass KI schnell und reaktionsfähig ist. KI ist gut in schnell und reaktionsfähig. ## Was die Muster verraten Alok Saboo, Marketing-Professor an der Georgia State University, traf in seiner Einschätzung des Kalshi-Spots etwas Wesentliches. [Er sagte NPR](https://www.npr.org/2025/06/23/nx-s1-5432712/ai-video-ad-kalshi-advertising-nba-finals): "In the end, humans want to connect with humans." Diese einfache Beobachtung erklärt den Großteil der Unterschiede in den Ergebnissen von KI-Kampagnen. Wenn KI menschliche Verbindung ermöglicht, funktionieren Kampagnen. Wenn KI menschliche Verbindung ersetzt, scheitern Kampagnen. Die erfolgreichen Kampagnen haben bestimmte Merkmale gemeinsam. Sie sind transparent über KI. Sie nutzen KI, um etwas Neues zu tun, statt etwas Altes billiger zu kopieren. Sie halten Menschen im kreativen Kreis und lassen KI Ideen skalieren statt sie zu erzeugen. Sie passen KI-Ästhetik zur Positionierung an und setzen Seltsamkeit bewusst ein statt aus Versehen. Die Fehlschläge haben ebenfalls gemeinsame Merkmale. Sie versuchen, emotionale Erfahrungen mit synthetischen Werkzeugen zu rekonstruieren. Sie stellen Effizienz als Hauptwert dar. Sie verstecken oder verharmlosen KI-Einsatz und kassieren dann den Backlash, wenn das Publikum es ohnehin merkt. Sie greifen geliebtes Ausgangsmaterial auf und laden damit unvorteilhafte Vergleiche ein. Claire Xue, eine KI-Kreativberaterin, die mit LVMH und Sephora gearbeitet hat, [benannte den Widerstand großer Marken](https://www.ibm.com/think/news/ai-generated-advertising-2025): "We're seeing pushback, especially from bigger companies, over concerns about maintaining brand standards and avoiding public backlash or intellectual property issues." Diese Bedenken sind berechtigt. Die Frage ist nicht, ob man KI nutzt. Die Frage ist, ob dein konkreter Anwendungsfall hilft oder schadet. ## Das Authentizitätsparadox Hier ist etwas Gegenintuitives: Dem Publikum ist offensichtliche KI oft lieber als KI, die so tut, als wäre sie menschlich. Kalshis bizarre Bildwelt funktionierte auch deshalb, weil niemand sie mit klassischem Film verwechseln konnte. Das Unheimliche war die Ästhetik. Virgin Voyages' Jen AI funktioniert, weil der Name sagt, was es ist. Burger Kings Visualisierungen funktionieren, weil imaginäres Essen offensichtlich imaginär ist. Coca-Colas Spot scheiterte auch deshalb, weil er versuchte, etwas Menschliches zu kopieren, mit Werkzeugen, die keine Menschlichkeit liefern konnten. Der Versuch, Grenzen zu verstecken, machte sie erst richtig sichtbar. Wie [cleandreams auf Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=40725329) KI allgemein einordnete: "The tech is good enough to make incredible demos but not good enough to generalize into reliable tools. The gulf between demo and useful tool is much wider than we thought." Das gilt direkt für KI-Kreativkampagnen. Demo-Modus und Kampagnen-Modus sind zwei verschiedene Dinge. Was in einer kontrollierten Präsentation beeindruckt, kann draußen hohl wirken. ## Verbraucherforschung wirkt in beide Richtungen Die Daten zur Haltung von Verbrauchern gegenüber KI-Werbung sind gemischt, was eigentlich nützliche Information ist. Eine [Studie von NIQ über Marketing Dive](https://www.marketingdive.com/news/consumer-perceptions-generative-ai-in-marketing-openai-sora/735761/) fand, dass KI-generierte Kreation durchgehend als "nerviger", "langweiliger" und "verwirrender" bewertet wird als klassisch produzierte Werbung. Selbst KI-Spots, die als hochwertig wahrgenommen wurden, hinterließen keinen so einprägsamen Eindruck. Aber dieselbe Forschungslandschaft enthält auch Beispiele für KI-Kampagnen, die gut performt haben. Der Unterschied scheint zu sein, ob KI einem klaren Zweck dient, der über reine Kostensenkung hinausgeht. Joe Prota, Director of Brand Marketing bei IBM, [beschrieb ihre internen KI-Kreativwerkzeuge](https://www.ibm.com/think/news/ai-generated-advertising-2025): "Our team was able to prompt Firefly to create a fish that looked like a hamster, and they achieved it in hours instead of days or weeks." Diese Geschwindigkeit zählt für Iteration. Er ergänzte aber eine wichtige Nuance: "With content like emails and social media posts, AI can generate multiple versions effectively. But for larger campaigns, human input remains critical." Das Muster zieht sich durch die Beispiele. KI für Varianten, Tests und Personalisierung funktioniert. KI für das Hauptmotiv, das emotional tragen soll, tut sich schwer. ## Wohin das führt Die Marken, die auf KI setzen, lassen sie trotz Fehlschlägen nicht fallen. Sie werden selektiver bei der Anwendung. [H&M kündigte Pläne an, KI-generierte digitale Zwillinge echter Models](https://www.superside.com/blog/ai-marketing-campaigns) für einige Marketing-Assets zu nutzen. Die Reaktionen waren gemischt. Es löst ein Produktionsproblem (schnell vielfältige Assets erzeugen) und wirft gleichzeitig Fragen nach Authentizität und Verdrängung von Jobs auf. Julien Vallée, Visual Artist und Commercial Director, [stellte eine Verschiebung fest, wie Agenturen ihn briefen](https://www.ibm.com/think/news/ai-generated-advertising-2025): "Most briefs we get from agencies now come with a clear vision created using tools like Midjourney." Er schätzt die Effizienz, warnt aber vor "unrealistischen Erwartungen", die KI-Visuals erzeugen können. Was leicht zu erzeugen ist, ist nicht unbedingt leicht umzusetzen. Die Branche scheint zu einem Konsens zu kommen. KI-Werkzeuge sind jetzt Teil des Kreativkastens. Die Frage ist: Welches Werkzeug für welchen Job. Ein Hammer ist nützlich. Das macht nicht alles zu einem Nagel. Tom Greenhalgh, Data & Measurement Lead bei Google, [fasste die Datenperspektive zusammen](https://www.thedrum.com/news/2024/12/19/ai-roi-lessons-2024-will-set-marketers-up-success-2025): "AI, when fed with high-quality first-party data, can help us understand customer behaviors faster than ever before." Die Erkenntnis ist nicht, kreatives Urteilsvermögen zu ersetzen. Es geht darum, es zu informieren. ## Fragen, die sich lohnen Bevor du eine KI-Kreativkampagne startest, helfen ein paar Fragen, das Ergebnis abzuschätzen. Ermöglicht KI etwas Neues, oder kopiert sie etwas Altes nur billiger? Das Publikum merkt den Unterschied. Neues weckt Neugier. Billige Kopien erzeugen Verachtung. Ist der KI-Einsatz transparent? Versteckte KI löst Backlash aus, wenn sie auffliegt. Offene KI setzt passende Erwartungen. Passt der Markenkontext zur KI-Ästhetik? Herausforderer und Tech-Marken haben mehr Spielraum. Traditionsmarken und emotionale Kategorien haben weniger. Steuern Menschen die Kreation, während KI ausführt? Oder erzeugt KI, und Menschen nicken nur ab? Die Richtung der Beziehung zählt. Was passiert, wenn das öffentlich scheitert? Coca-Cola überlebt einen schlechten Spot. Eine kleinere Marke erholt sich vielleicht nicht so leicht davon, zum Paradebeispiel dafür zu werden, wie man es nicht macht. Die Technik wird sich weiter verbessern. Was heute unheimlich wirkt, kann sich in zwei Jahren natürlich anfühlen. Aber gerade jetzt ist die Lücke zwischen KI-Fähigkeit und Erwartung des Publikums groß. Marken, die diese Lücke gut navigieren, sind diejenigen, die KI als Werkzeug behandeln und nicht als Ersatz für das Urteil darüber, wann und wie man sie einsetzt. Dieses Urteil ist immer noch menschlich. Vorerst.