Praxisreport KI-Content-Analyse: Anwendung, Prozessreife und Investitionsperspektiven

Christopher Zerres and Jürgen Seitz

No 84, Working Papers for Marketing & Management from Offenburg University, Department of Media and Information

Abstract: Die Digitalisierung und die stetige Zunahme digitaler Kommunikationskanäle haben zu einer enormen Steigerung der verfügbaren Datenmengen geführt. Unternehmen stehen dadurch vor der Herausforderung, Inhalte nicht nur effizient zu produzieren, sondern diese auch zielgerichtet zu analysieren und zu optimieren. Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet hier neue Möglichkeiten, da sie große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten, Muster erkennen und Erkenntnisse generieren kann, die in klassischen Analyseprozessen nur mit erheblichem personellen und zeitlichen Aufwand zu erzielen wären. KI-gestützte Content-Analyse umfasst dabei eine Vielzahl von Verfahren, die von der Textanalyse (z. B. Sentiment-Analysen, Keyword-Extraktion, Themenmodellierung) über Bild- und Videoanalysen bis hin zu multimodalen Ansätzen (kombinierte Auswertung verschiedener Daten-formate) ausgewertet werden. Der Einsatz dieser Technologien verspricht nicht nur Effizienz-steigerungen, sondern auch eine Verbesserung der inhaltlichen Qualität und Relevanz von Marketing- und Kommunikationsmaßnahmen. Gleichzeitig sind die Implementierung und der Betrieb solcher Systeme mit Herausforderungen verbunden. Dazu zählen Fragen der Datenqualität, technische Integrationshürden, die Einhal-tung rechtlicher Vorgaben wie der DSGVO, ethische Aspekte der KI-Nutzung sowie die Akzeptanz und das Verständnis der Ergebnisse innerhalb der Organisation. Zudem variiert die Prozessreife in Unternehmen erheblich: Während einige Unternehmen bereits etablierte, automatisierte Analyseprozesse einsetzen, stehen andere noch am Anfang und experimentieren mit ersten Anwendungen. Vor diesem Hintergrund liefert das vorliegende Arbeitspapier eine empirische Bestandsaufnahme zur Nutzung von KI-gestützter Content-Analyse im deutschsprachigen Raum. Ziel ist es, Einblicke in den Verbreitungsgrad, die Einsatzschwerpunkte, den wahrgenommenen Nutzen, die vorhandenen Ressourcen sowie die bestehenden organisatorischen, technischen und regulatorischen Hürden zu geben. Die Erhebung richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Marketing, Kommunikation, IT und Geschäftsführung und bietet damit einen praxisnahen Einblick in den Status quo sowie die Entwicklungsperspektiven bis 2026.

Keywords: KI; Künstliche Intelligenz (search for similar items in EconPapers)
Date: 2025
New Economics Papers: this item is included in nep-ger and nep-mac
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://www.econstor.eu/bitstream/10419/330687/1/1940624800.pdf (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:zbw:ouwpmm:330687

DOI: 10.48584/opus-11545

Access Statistics for this paper

More papers in Working Papers for Marketing & Management from Offenburg University, Department of Media and Information
Bibliographic data for series maintained by ZBW - Leibniz Information Centre for Economics ().