Die heilige Kuh ist ein Nutztier

Beschäftigt man sich mit der Frage wie KI und agentische KI-Systeme das Marketing verändern werden, steht man früher oder später vor der Frage, wie es um den Aspekt der Kreativität bestellt ist. Es wirkt nicht selten wie eine Selbstversicherung der Beteiligten, wenn mit Verweis auf die „stochastischen Papageien“ von Bender et al. (2021) erklärt wird, KI könne gar nicht wirklich kreativ sein – sie berechne ja nur Wahrscheinlichkeiten und setze das statistisch nächstliegende Wort hinter das vorige. Quasi per Systemdesign würden also nur Muster reproduziert, etwas Durchschnittliches, wenn auch Plausibles generiert, von „echtem“ Verstehen könne aber keine Rede sein.

Abwehrgebolze der Kreativszene

Das reflexhafte „Abwehrgebolze“ der sich sonst gerne feingeistig-intellektuell gebenden Kreativszene ist verständlich. In kaum einer Branche wird ein Wort so andächtig und verklärt ausgesprochen wie „kreativ“. „Creative Industries“, „Kreativdirektor:in“, „Kreativagentur“... Es scheint das Prädikat schlechthin, die zentrale Kompetenz, die magische Zutat, der Generalschlüssel zu jeder Award-Gala, der Adelstitel der Branche. Die Szene lebt mit und vom Mythos des „großen Wurfes“, der Erzählung von der einen „big Idea“, die alles verändert hat, dem Genie-Kult um prätentiös, divenhaft agierende „Creative Director“, die ihre Gedanken und Entscheidungen selten erklären und begründen können, es primär „fühlen“, wenn eine Idee gut und richtig ist.

Kreativität ist der heilige Gral, die heilige Kuh – unantastbar, halb magisch, jedenfalls nichts, worüber man profan spricht. Etwas, das sich den „Uneingeweihten“ (normale Mitarbeitende, insb. Menschen mit Daten- und Rechenkompetenzen) einfach nicht erschließt. Genau diese Aura ist ein Problem. Denn sie macht die Szene, sie macht uns wehrlos gegenüber der Frage, die sich spätestens mit dem Aufkommen von agentischen KI-Systemen nicht mehr wegmoderieren, nicht mehr durch hektische, kraftvolle Tritte gegen den gegnerischen Ball im eigenen Strafraum verteidigen lässt: Kann eine Maschine nicht auch kreativ sein? Kann es so etwas wie eine künstliche kreative Intelligenz geben? Oder konkreter: Kann ein KI-Agent mit entsprechender Skill-Datei, Memory-Funktion und RAG eine:n Kreativ-Direktor:in ersetzen?

Ich möchte mich in einer kleinen Serie dieser Frage nähern und hier direkt beichten: Ich seziere hier unweigerlich auch eine Szene, zu der ich seit drei Jahrzehnten selbst gehöre. Ich habe BWL gewählt, um Marketing studieren zu können. Ich habe im Bereich Wirtschaftsinformatik geforscht und dort zu Marke und Markenführung promoviert. Ich habe zehn Jahre in Design-, Digital-, Kommunikations- und Markenagenturen gearbeitet und lehre heute als Professor für Digitale Kommunikation unter anderem Digital Marketing. Ich bin, mit anderen Worten, Teil des Problems – oder zumindest des Publikums, das sich hier sehr wahrscheinlich getriggert fühlen und reflexartig widersprechen wird... Come on guys, bring it on! Es ist Weltmeisterschaft, let’s kick some balls!

Ein Streit viel älter als die KI

Also, noch mal kurz sammeln und ordnen - kurzer Rückpass zum Torwart, unseren „stochastic parrots“ von Bender et al. (2021), mit dem schönen Papagei-Emoji im Titel der offiziellen Veröffentlichung :-). Originalpassage: „Contrary to how it may seem when we observe its output, an LM is a system for haphazardly stitching together sequences of linguistic forms it has observed in its vast training data, according to probabilistic information about how they combine, but without any reference to meaning: a stochastic parrot.“ (Bender et al., 2021, 616-617)

Ein beruhigender Gedanke, eine beruhigende Erkenntnis (?). Im Kern schon steinalt: 1843 soll Ada Lovelace – erste Programmiererin der Geschichte – sinngemäß notiert haben, eine Maschine könne nur das tun, wozu wir sie anweisen – sie sei also zu nichts wahrhaft Neuem fähig (im Original: „The Analytical Engine has no pretensions whatever to originate any thing. It can do whatever we know how to order it to perform.“, Lovelace, 1843, Note G; Hervorhebung im Original). Die Maschine sei vielleicht nicht prinzipiell unfähig etwas außerhalb unserer Anweisung zu tun, die Urheberschaft läge jedoch beim Programmierer.

Über hundert Jahre später konterte Alan Turing im Rahmen seiner Ausführungen zum „imitation game“ auch „Lady Lovelace's Objection“: Menschliche Originalität sei oft auch nur das Ergebnis von Gelerntem oder allgemeinen Prinzipien. Zudem würden ihn Maschinen sehr häufig überraschen. Und das Empfinden von Überraschung sei selbst ein kreativer Akt — gleichgültig, ob der Auslöser Mensch, Buch oder Maschine ist. (Turing, 1950, 450-451). Die Debatte, die wir für brandneu halten, ist im Kern also fast 180 Jahre alt und das „qua Probabilistik unmöglich“-Argument nur die moderne Fassung von Lovelaces Einwand. Was ist dran? Interessant auch, dass Turing ablehnt, die ursprüngliche Frage über die Definition der Begriffe und ihrer Verwendung im alltäglichen Sprachgebrauch zu untersuchen bzw. zu diskutieren. In seinem Ansatz, es über das „imitation game“ zu untersuchen, steckt die Überzeugung, das Verhalten (von Menschen und Maschinen bzw. „Digital Computers“) zu fokussieren. Denken – und damit im übertragenen Sinne auch Kreativität – solle an beobachtbarer Leistung gemessen werden, nicht an einem inneren Wesen. (Turing, 1950, 434-435).

Auf dem Platz zählt das Ergebnis

Und genau hier wird es langsam gedanklich ungemütlich: Lässt man große Sprachmodelle in der Disziplin „divergentes Denken“ (jene Aufgaben, mit denen die Psychologie Ideenreichtum misst) gegen menschliche Vergleichsgruppen antreten, gehen die LLMs mit einem Unentschieden oder einem Sieg vom Platz (Hubert et al., 2024 - getestet mit GPT-4!). Selbstverständlich könnte man darüber philosophieren, ob es ein faires Spiel ist und was da konkret gemessen wird und man könnte auch (zu Recht) darauf hinweisen, dass die KI-Unterstützung die eigenständige menschliche kreative Leistung negativ beeinträchtigen kann (Kumar et al., 2025).

Der KI-Abwehr der Kreativszene täte aber vielleicht ein bisschen mehr „Turing-Geist“ gut. Marketing und Design sind keine Geisteswissenschaften, die Diskussion zu KI vs. Kreativität ist nicht philosophischer Natur. Marketing und Design sind Produktdisziplinen. Was am Ende zählt, ist nicht, ob ein System „denkt“, ob ein System „begreift“, was es wirklich tut, sondern ob das Ergebnis wirkt. Was zählt, ist der Output, das Ergebnis. Und ob die Maschine im Prozess „wirklich“ gedacht und verstanden hat, wirklich kreativ agiert hat, interessiert die Conversion-Rate, ehrlich gesagt, herzlich wenig.

Die Kreativitätsforschung hat die heilige Kuh selbst geschlachtet

Es braucht aber gar nicht die zahlenorientierten BWLer, um die „heilige Kuh“ zu schlachten. Das hat die Kreativitätsforschung schon längst selbst gemacht. Margaret Boden (2004), vielleicht die zentrale Denkerin des Feldes, definiert Kreativität zu Beginn ihres Buches ganz nüchtern als „die Fähigkeit, Ideen oder Artefakte zu entwickeln, die neu, überraschend und wertvoll sind“ (eigene Übersetzung; Hervorhebungen im Original, S. 1) und stellt einen Absatz weiter klar: Kreativität sei „keine besondere ‚Fähigkeit‘, sondern ein Aspekt der menschlichen Intelligenz im Allgemeinen“ (eigene Übersetzung). Keine Gabe weniger Auserwählter, kein Heiligtum, (nur) eine Fähigkeit.

Eine Fähigkeit... Wer jetzt reflexartig jubiliert, „Kreativität = menschliche Eigenschaft“, also per Definition nicht von KI zu erzeugen, der sollte vielleicht die Passage zu Turing noch ein zweites Mal lesen oder sich die Mühe machen, ins Originalwerk reinzulesen... Bleiben wir bei „Kreativität = Fähigkeit“. Eine vielschichtige Fähigkeit. Seit Rhodes (1961) ordnet man Kreativität entlang der „4 P“: Person (wer ist kreativ?), Process (wie entsteht das Neue?), Product (was kommt heraus?) und Press bzw. Environment (welches Umfeld erkennt es an?). Das mag spitzfindig klingen, ist aber mehr als „akademische Buchhaltung“. Die Systematik zwingt zu einer präziseren Frage: Wenn Kreativität nicht ein Ding ist, sondern vier – welche dieser Dimensionen kann eine Maschine übernehmen, und welche nicht? Dem werde ich mich in Teil 2 dieser kleinen Serie widmen.

Der Köder muss dem Fisch schmecken

Bleiben wir bei dem, was Teil 1 trägt: Kreativität ist in Marketing und Design kein Selbstzweck, nicht Ausdruck des Selbst. Sie ist ein Mittel zum Zweck. Abgedroschen, aber durchaus passend: Der Köder muss dem Fisch schmecken, nicht dem Angler. Übersetzt – die Anzeige, die Verpackung, das Interface, der Spot, all die wahrnehmbaren Artefakte einer Marke müssen nicht den Kreativen, die sie gemacht haben, sondern den Zielgruppen gefallen, sie zur intendierten Wahrnehmung und Handlung führen.

Nur meine persönliche Meinung? Beileibe nicht. Newell et al. haben das kreative Produkt schon 1958 über die Eigenschaften Neuheit und Wert definiert. Boden 2004 über neu, überraschend und wertvoll. Zeng et al. ergänzen 2011 um Appropriateness – das neue Produkt müsse „mit dem Zielkunden im Sinn“ entwickelt werden, sein Maßstab sei Kundenzufriedenheit und am Ende Geschäftserfolg. Runco & Jaeger (2012, S. 92) sprechen von Originalität und Effektivität („effectiveness“). Rosengren et al. (2020, 41) halten in diesem Zusammenhang fest, dass kreative „Ergebnisse, die zwar originell oder einzigartig sind, aber keinen Nutzen oder keine Bedeutung haben, [...] als seltsam oder bizarr empfunden“ (eigene Übersetzung) würden. Kreativität, die niemanden erreicht, ist in unserer Branche keine Kreativität, weil wirkungslos. Sie ist dann schlicht Attitüde oder ein teures Hobby.

Und Wirkung lässt sich messen. Die Werbeforschung tut genau das seit Jahrzehnten: Sie zerlegt „Kreativität“ in benennbare Dimensionen – Divergenz, Originalität, Eleganz, Resonanz – und prüft, was sie bewirken. Rosengren et al. (2020) belegen in ihrer Meta-Analyse robuste Effekte kreativer Werbung auf Erinnerung, Markenhaltung und Abverkauf. Bemerkenswert dabei: Es ist vor allem die Kombination aus Originalität und Appropriateness, die wirkt („effects of advertising creativity are weaker when creativity is assessed as originality only, compared with a bipartite comprising originality and appropriateness. This suggests that the effects of advertising creativity go beyond those of originality alone.“, S. 51).

Bleiben wir ehrlich und schauen mal auf die Menge und Güte der kreativen Marketing- und Design-Produkte. Wenn wir von der kreativen Exzellenz reden, dann meinen wir die aufwändigen Werbespots von Adidas oder Nike zur Fußballweltmeisterschaft, Spots für die Halbzeit des Superbowl o. Ä. Das meiste, was in Marketing und Design tagtäglich entsteht, ist aber nicht der „große Wurf“, sondern mehr oder minder schlichte Alltagskreativität – „little-c“ statt „Big-C“, in der Sprache der Forschung (Kaufman & Beghetto, 2009). Das newslettertaugliche Wortspiel, die dritte Headline-Variante, das saubere Moodboard. Gute, solide, absolut notwendige Arbeit. Jedoch in Originalität und Wirkung keine „Messi-Qualität“, sondern ehrliche Arbeit der „Wasserträger“, ersetz- und delegierbar.

Vom Heiligtum zur Dienstleistung

Halten wir also zum Schluss des ersten Teils der Serie kurz fest: Was sich in Wirkung übersetzt, lässt sich messen. Was sich messen lässt, lässt sich beschreiben. Und was sich beschreiben lässt, lässt sich auch in Verfahren, Prozesse, Vorgehensweisen überführen – und dadurch delegieren. Damit bleibt von der „heiligen Kuh“ nicht viel mehr als ein normales Nutztier: Kreativität ist in unserer Branche kein Mysterium, sondern eine Dienstleistung. Eine anspruchsvolle, oft bzw. idealerweise brillante, dann schwer ersetzbare Dienstleistung – aber halt auch eine ersetzbare Dienstleistung.

Ist das eine Kapitulation vor der Maschine? Nein. Es ist eine Einladung: endlich aufzuhören, Kreativität zu mystifizieren, und stattdessen genau hinzusehen. Was genau tun kreative Menschen, wenn sie kreativ sind? Welche Schritte durchlaufen sie, welche Methoden wenden sie an, was machen sie in welchen Situationen? Denn erst wenn wir das Verfahren kennen und verstehen, können wir ehrlich sagen, welcher Teil davon an Agenten übergehen könnte bzw. wird – und welcher eben nicht.

Und wessen Geschmack eigentlich?

Eine Frage allerdings möchte ich gleich schon mal in den (virtuellen) Raum stellen, weil sie die ganze Serie prägt: Wenn es nicht um den Geschmack der Kreativen geht – um wessen Geschmack dann? Wer entscheidet eigentlich, was „gut“ ist: der Kreativdirektor, der Algorithmus, der Markt? Die Antwort ist unbequemer, als sie klingt, und wir heben sie uns bewusst für den Schluss der Serie auf.
Zunächst aber der Blick auf das Verfahren. Wie sieht kreatives Denken „von innen“ aus – und was davon kann eine Maschine wirklich übernehmen? Das sind die Fragen des zweiten Teils: Agenten haben keine Duschen. Ein Titel, der nur wie ein Scherz klingt... Stay tuned!

Referenzen

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Mitchell, M. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? 🦜 Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '21), 610–623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922

Boden, M. A. (2004). The creative mind: Myths and mechanisms (2nd ed.). Routledge.

Hubert, K. F., Awa, K. N., & Zabelina, D. L. (2024). The current state of artificial intelligence generative language models is more creative than humans on divergent thinking tasks. Scientific Reports, 14, 3440. https://www.nature.com/articles/s41598-024-53303-w

Kaufman, J. C., & Beghetto, R. A. (2009). Beyond big and little: The four C model of creativity. Review of General Psychology, 13(1), 1–12. https://doi.org/10.1037/a0013688

Kumar, H., Vincentius, J., Jordan, E., & Anderson, A. (2025). Human Creativity in the Age of LLMs: Randomized Experiments on Divergent and Convergent Thinking. In Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '25), Article 23, 1 - 18. https://doi.org/10.1145/3706598.3714198

Lovelace, A. A. (1843). Sketch of the Analytical Engine invented by Charles Babbage, Esq. By L. F. Menabrea … with Notes by the Translator. Scientific Memoirs, Vol. III, Article XXIX, S. 666–731. https://psychclassics.yorku.ca/Lovelace/lovelace.htm

Newell, A., Shaw, J. C., & Simon, H. A. (1958). The processes of creative thinking. RAND Corporation, P-1320.

Rhodes, M. (1961). An analysis of creativity. The Phi Delta Kappan, 42(7), 305–310.

Rosengren, S., Eisend, M., Koslow, S., & Dahlen, M. (2020). A meta-analysis of when and how advertising creativity works. Journal of Marketing, 84(6), 39–56. https://doi.org/10.1177/0022242920929288

Runco, M. A., & Jaeger, G. J. (2012). The Standard Definition of Creativity. Creativity Research Journal, 24(1), 92-96. https://doi.org/10.1080/10400419.2012.650092

Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433–460. https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433

Zeng, L., Proctor, R. W., & Salvendy, G. (2011). Can traditional divergent thinking tests be trusted in measuring and predicting real-world creativity? Creativity Research Journal, 23(1), 24–37. https://doi.org/10.1080/10400419.2011.545713