Ich arbeite mit KI.
KI ist dann stark, wenn sie das Menschliche nicht ersetzt,
sondern erweitert – unsere Stärken, unsere Ideen, unser Denken.
Ich bin Maria Knapp, Senior Principal AI Enablement bei Xempus.
Ich arbeite daran, dass Künstliche Intelligenz dort wirken kann, wo sie gebraucht wird – in Strukturen, Prozessen und Kommunikation.
KI soll nicht ersetzen, sondern unterstützen: das Denken, die Zusammenarbeit, die Gestaltung.
In Verbindung mit Automatisierung kann sie Routinen vereinfachen und gleichzeitig neue Formen von Kreativität ermöglichen.
Mich interessiert, wie sich Arbeit verändert, wenn KI und Automatisierung zusammenfinden –
wie Technologie nicht ersetzt, sondern entlastet,
und wie sie Raum schafft für Denken, Gestaltung und Wirksamkeit.
Damit das gelingt, braucht es Wissen, Klarheit und Vertrauen –
und Strukturen, die Menschen befähigen, Technologie wirklich zu verstehen.
Ich gestalte Rahmenbedingungen, in denen KI und Marketing Automation sinnvoll zusammenspielen können:
Systeme, die lernen, Prozesse, die tragen,
und Teams, die verstehen, wie beides ineinandergreift.
Meine Themen
Use Cases möglich machen
Use Cases möglich machen
Ich beschäftige mich damit, wie man erste KI-Ideen strukturiert greifbar machen kann – nicht als abstraktes Konzept, sondern als realistische Projekte.
Das heißt: prüfen, welches Problem wirklich gelöst werden soll, welche Daten verfügbar sind und wie man Machbarkeit und Nutzen abwägt.
Viele gute Ideen scheitern nicht an der Technik, sondern daran, dass sie nie sauber priorisiert wurden. Deshalb ist es mir wichtig, Use Cases so zu entwickeln, dass sie tragfähig sind – und für Teams schnell spürbar Mehrwert bringen.
Strukturen & Prozesse schaffen
Stabilität statt Einzelaktionen.
KI kann nur wirken, wenn sie auf klare Strukturen und Prozesse trifft. Ich beschäftige mich damit, wie Organisationen Rollen definieren, Abläufe gestalten und Verantwortlichkeiten klären können, damit Automatisierungen nicht zufällig passieren.
Das bedeutet auch: Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und Standards schaffen – nicht als bürokratische Pflicht, sondern als Grundlage dafür, dass KI-Lösungen skalierbar, vertrauenswürdig und unabhängig von Einzelpersonenfunktionieren.
Schnittstellen zusammenbringen
IT, Legal, Compliance – und der Fachbereich.
Die eigentliche Herausforderung von KI-Projekten liegt oft nicht in der Technologie, sondern in der Zusammenarbeit.
Ich beschäftige mich damit, wie Fachbereiche, IT, Datenschutz, Legal und Compliance gemeinsam Lösungen entwickeln, die funktionieren und akzeptiert werden.
Dazu gehört Übersetzungsarbeit: die Business-Sicht verständlich für IT machen, regulatorische Anforderungen greifbar in Prozesse überführen und Ängste im Team ernst nehmen. Nur so entstehen Lösungen, die technisch solide und organisatorisch tragfähig sind.
Enablement & Materialien entwickeln
Ausprobieren statt abwarten.
Tools und Automatisierungen entfalten ihren Wert nur dann, wenn Teams sie nutzen – und zwar selbstbewusst.
Ich beschäftige mich mit der Frage, wie man Hemmschwellen abbaut und Mitarbeitende befähigt, sich Schritt für Schritt heranzutasten.
Dafür entwickle ich Prompt-Kits, Trainings und Praxisguides, die helfen, einfach loszulegen, Feedback einzubauen und gemeinsam zu lernen. Je mehr Teams ausprobieren, desto schneller wird KI vom Fremdkörper zum alltäglichen Werkzeug.
Roadmaps & Priorisierung denken
Schritt für Schritt – aber mit Plan.
KI-Transformation ist kein einmaliges Projekt, sondern ein Prozess.
Ich beschäftige mich damit, wie Organisationen Roadmaps entwickeln, Prioritäten setzen und Fortschritte messbar machen können.
Das heißt: Pilotprojekte auf den Weg bringen, KPIs festlegen, regelmäßig reflektieren – und gleichzeitig flexibel bleiben, wenn sich Technologien weiterentwickeln.
So wächst KI kontrolliert, ohne im Klein-Klein steckenzubleiben, und bleibt gleichzeitig an den strategischen Zielen ausgerichtet.
Mein Blog: Praxiswissen & Studien
- Leonardo AI Bildgenerierung: Ein Prompt, vier Welten: Warum das Modell über das Bild entscheidet
Prompt:Surreal editorial-style artwork on deep black, with two dense clusters of glowing textile-like fibers exploding toward each other in petrol green and magenta, colliding into luminous woven ribbons. Ein einziger Prompt. Vier völlig unterschiedliche Bilder. Was auf den ersten Blick wie ein Experiment wirkt, zeigt die Stärke der Leonardo AI Bildgenerierung:Nicht… Leonardo AI Bildgenerierung: Ein Prompt, vier Welten: Warum das Modell über das Bild entscheidet weiterlesen - Der AI Act und seine Risikoklassen: Was Unternehmen jetzt wissen müssen
Warum die EU Künstliche Intelligenz reguliert Mit dem AI Act hat die Europäische Union einen weltweit einzigartigen Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz geschaffen. Ziel ist es, den Einsatz von KI-Systemen zu fördern, dabei aber gleichzeitig Grundrechte, Sicherheit und demokratische Prinzipien zu schützen. Der AI Act folgt einem risikobasierten Ansatz: Je größer… Der AI Act und seine Risikoklassen: Was Unternehmen jetzt wissen müssen weiterlesen - So automatisiert ein KI-gestützter Content-Workflow Blog, E-Mail und LinkedIn – schnell, strukturiert und skalierbar
Strukturierte Content-Abläufe mit KI umsetzen: Ein erprobter KI-gestützter Content-Workflow spart Zeit, reduziert Abstimmungen und erhöht die Wirkung. - First-Party-Daten: Der Rohstoff des digitalen Vertrauens
1. Warum First-Party-Daten Chefsache sind Kundenzentrierung beginnt mit einer einfachen Frage: Wem gehören die Daten? In einer Ära, in der Plattformen sich abschotten und Cookies verschwinden, wird der Besitz eigener, sauber erhobener Daten zur strategischen Notwendigkeit. First-Party-Daten sind das direkte Feedback Ihrer Zielgruppe – unverfälscht, freiwillig und DSGVO-konform. Sie sind… First-Party-Daten: Der Rohstoff des digitalen Vertrauens weiterlesen
FAQ – Klartext zu digitalen Marketingbegriffen
Was bedeutet AI Enablement?
AI Enablement heißt, Künstliche Intelligenz dort nutzbar zu machen, wo sie im Alltag wirkt – in Teams, Prozessen und Entscheidungen.
Es geht nicht darum, eigene Modelle zu entwickeln, sondern KI mit bestehenden Tools und No-Code-Lösungen so einzusetzen, dass sie echten Mehrwert schafft.
Wie unterscheidet sich AI Enablement von klassischer KI-Entwicklung?
Während klassische KI-Entwicklung auf die technische Ebene zielt – Modelle, Algorithmen, Trainingsdaten – konzentriert sich AI Enablement auf die praktische Einführung von KI im Unternehmen.
Das heißt: Use Cases identifizieren, No-Code-Lösungen aufsetzen, Prozesse anpassen und Mitarbeitende befähigen, sie sinnvoll zu nutzen.
Warum ist AI Enablement vor allem für nicht-technische Abteilungen wichtig?
Weil die größte Wirkung von KI dort entsteht, wo Menschen täglich Entscheidungen treffen – im Marketing, Vertrieb, HR oder Customer Service.
AI Enablement macht diese Bereiche handlungsfähig: ohne Programmierkenntnisse, aber mit Struktur, Schulung und einem klaren Verständnis, was KI leisten kann – und was nicht.
Wie funktioniert der Einstieg in KI mit No-Code-Technologien?
No-Code-Tools ermöglichen es, KI in bestehende Abläufe zu integrieren – schnell, skalierbar und ohne komplexe Entwicklung.
Der Prozess beginnt immer mit einem Use Case: Was soll verbessert oder vereinfacht werden?
Darauf aufbauend werden Tools verbunden, Automatisierungen erstellt und Teams geschult, um sie eigenständig zu nutzen.
Was ist der Unterschied zwischen KI und Automatisierung?
Automatisierung führt wiederkehrende Aufgaben zuverlässig aus.
KI erweitert diese Logik – sie erkennt Muster, trifft Entscheidungen und lernt mit.
Gemeinsam entfalten beide ihr Potenzial: KI schafft Kontext, Automatisierung sorgt für Konsistenz.
Wie finde ich die richtigen KI-Use Cases für mein Unternehmen?
Ein guter Use Case beginnt mit einem echten Problem.
Man schaut:
- Wo entsteht Reibung im Alltag?
- Welche Daten liegen bereits vor?
- Wo kann KI Routine entlasten oder Qualität steigern?
Erst danach folgt die technische Auswahl. Nicht umgekehrt.
Welche Fähigkeiten brauchen Teams, um KI sinnvoll zu nutzen?
Nicht technisches Wissen steht im Vordergrund, sondern:
- Verständnis für Daten, Qualität und Logik,
- Kreativität, um neue Anwendungsideen zu finden,
- Reflexion, um Ergebnisse einzuordnen,
- und Verantwortung, um ethisch zu handeln.
- Das meiste lässt sich lernen – Schritt für Schritt.
Wie bleibt KI im Unternehmen transparent und vertrauenswürdig?
Durch klare Strukturen:
- dokumentierte Use Cases,
- nachvollziehbare Workflows,
- definierte Verantwortlichkeiten,
- und regelmäßige Überprüfung der Ergebnisse.
- Vertrauen entsteht, wenn Menschen verstehen, wie Entscheidungen zustande kommen – auch die der Maschinen.
Wie beginne ich mit AI Enablement in meinem Unternehmen?
Mit einem kleinen, greifbaren Projekt – und einer klaren Vision.
KI Enablement braucht beides: die Bereitschaft, praktisch zu starten, und ein Management, das den Weg trägt.
Bevor Tools und Use Cases entstehen, steht ein AI Assessment: Wo steht das Unternehmen heute? Welche Kompetenzen, Daten und Strukturen sind vorhanden?
Darauf folgt die Strategie – zu wissen, wohin man will, welche Ziele messbar sind, welche KPIs Orientierung geben.
Dann entstehen Schritt für Schritt Use Cases, Rollen und Prozesse.
So wächst KI nicht zufällig, sondern gesteuert – vom ersten Experiment bis zur skalierbaren Struktur, die alle Abteilungen befähigt.
Was ist GenAI im Marketing?
Generative KI – kurz GenAI – bezeichnet Systeme, die Inhalte selbstständig erzeugen können: Texte, Bilder, Code, Designs oder Kampagnenideen.
Im Marketing bedeutet das: Routineaufgaben werden leichter, Ideen entstehen schneller, und Kommunikation kann individueller werden.
Doch GenAI ist kein Ersatz für Kreativität – sie ist ihr Katalysator.
Sie hilft, Entwürfe zu entwickeln, Muster zu erkennen und Varianten zu testen.
Entscheidend bleibt der Mensch: Er gibt Richtung, Haltung und Bedeutung.
GenAI wirkt dann stark, wenn sie mit Strategie, Automatisierung und Markenverständnis verbunden wird –
nicht als Massenmaschine, sondern als Partnerin für präzise, intelligente Kommunikation.
Was ist Agentic AI?
Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die selbstständig Aufgaben planen, ausführen und bewerten können.
Im Unterschied zu klassischen KI-Tools, die auf Prompts reagieren, agieren Agentic-Systeme als „Agenten“:
Sie treffen Entscheidungen, koordinieren Arbeitsschritte und optimieren ihre Ergebnisse – innerhalb definierter Ziele und Grenzen.
Im Unternehmenskontext bedeutet das: KI kann Prozesse über mehrere Ebenen hinweg steuern – zum Beispiel Daten analysieren, Inhalte generieren und Aktionen auslösen, ohne dass jeder Schritt manuell angestoßen wird.
Entscheidend ist das Rahmenwerk:
Agentic AI braucht klare Leitplanken, Governance, Transparenz und ein Management, das versteht, wann Autonomie sinnvoll ist – und wann menschliches Urteilsvermögen Vorrang hat.
Richtig eingesetzt, verbindet Agentic AI die Präzision von Automatisierung mit der Flexibilität von Kreativität.
Sie ist kein Ersatz für Verantwortung – sondern ein Werkzeug, das sie noch bewusster macht.