B2B KI-Strategien Wie KI PR und Kommunikation verändert

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Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Kommunikationsarbeit in B2B Unternehmen radikal: In diesem Beitrag erhalten Sie praxisnahe Einblicke, wie ChatGPT, Perplexity & Co. Prozesse beschleunigen und Erfolgskennzahlen in komplexen B2B Märkten messbar machen.

Wer in einer Kommunikationsabteilung arbeitet, kennt den hohen Zeitdruck bei Pitch-Erstellung, Content-Produktion oder Recherche. 44 Prozent der Kommunikationsverantwortlichen sehen die Anwendung von KI als eine ihrer größten Herausforderungen. Dabei können LLMs eine wertvolle Hilfe im stressigen Kommunikationsalltag sein.

Praxisbeispiel: KI als digitaler Kollege in B2B Kommunikationsteams

Ein Ansatz besteht darin, KI wie ein Teammitglied in den Kommunikationsprozess einzubinden. Dafür können gezielt KI-Modelle für typische Aufgaben trainiert werden. Ein „Pitch-GPT“ etwa generiert auf Basis von Produktdatenblättern erste Story-Entwürfe mit klaren Zahlen, Technologiebezug und Anwendungsszenarien.

Für technische Fachbeiträge, beispielsweise im Maschinenbau oder der Automotive-Branche, kann ein spezieller Content-GPT für korrekte Branchensprache und Qualität sorgen.

Bei der PR-Agentur getpress wurde beispielsweise eine Automatisierung entwickelt, die dabei hilft, Impulse für Strategiegespräche zu geben. Im Hintergrund arbeiten OpenAI-Assistenten und Perplexity-Assistenten zusammen, die einen ersten inhaltlichen Aufschlag machen, beispielsweise für die Analyse von Zielgruppen oder auch Markttrends.

Auch für interne Abläufe gibt es smarte Automatisierungen. In vielen Organisationen ist Google Drive das zentrale Archiv – doch wer schon einmal dringend nach einer Datei gesucht hat, weiß um das Problem: Die Anleitung zur Auslageneinreichung oder die Pitch-Vorlage verschwindet in unübersichtlichen Strukturen. Hier schafft ein Searchbot, der mit Slack verknüpft ist, Abhilfe: Mit einer einfachen Nachricht an den Bot wird das benötigte Dokument sekundenschnell gefunden. Das mühsame Durchsuchen unzähliger Ordner ist damit passé und Abläufe werden deutlich effizienter.

3 Top-KI-Tools und wie man mit ihnen arbeiten kann

• ChatGPT mit Custom GPTs: Mit der Pro-Version von ChatGPT lassen sich Custom GPTs entwickeln. Diese sind vor allem dann sinnvoll, wenn es wiederkehrende Aufgaben gibt, die einem klaren Regelwerk folgen. Im Systemprompt des Custom GPTs können zum Beispiel Frameworks, Checklisten oder Handbücher hinterlegt werden. Auch Teams profitieren davon, wenn sie eine einheitliche Art zu kommunizieren benötigen, etwa bei Social-Media-Posts oder Blogtexten mit gleichbleibender Brand Voice. In B2B Unternehmen kann ein Custom GPT unter anderem auf interne Produktdaten oder Branchenbegriffe trainiert werden, etwa um aus Whitepapern schnell Zusammenfassungen zu generieren.

• Perplexity DeepResearch: Für die strukturierte Analyse von Branchen-Trends, Marktzahlen und Wettbewerbsdaten liefert die Deep-Research-Funktion von Perplexity quellenbasierte, transparente Ergebnisse. Ideal, um Markt- und Wettbewerbsanalysen in Nischenmärkten (zum Beispiel Industrieautomation, Werkzeugmaschinenbau) zu recherchieren.

• Abacus.AI: Vereint alle führenden LLMs in einem Hub. Statt zwischen Tools zu springen, kann im selben Chat zwischen Modellen gewechselt werden. GPT o1 für komplexe Strategieaufgaben, Claude für Textformulierungen, Gemini für schnelle Recherchen. Der DeepAgent eignet sich für komplexere Aufgaben, beispielsweise um eine umfassende PR-Strategie zu entwickeln.

Die Qualität der KI-Ergebnisse hängt maßgeblich von der Präzision der Prompts ab. Unternehmen sollten ihre LLMs nicht mit Infos überfrachten. Der Gedanke ist bei vielen: je mehr Input, desto besser das Ergebnis. Das Gegenteil ist der Fall. Eine KI mit gigantischer Wissensdatenbank ist wie ein überforderter Praktikant. Was wirklich funktioniert, ist ein präziser System-Prompt. Eine klare, kompromisslose Ansage, wie zum Beispiel ein erfolgreicher Linkedin-Post auszusehen hat, ohne Raum für Interpretation. Für komplexe Aufgaben eignet sich das RISEN-Framework beim Prompting – also Role, Instructions, Steps, Evaluation, Narrowing. In der PR-Arbeit lässt sich damit beispielsweise Positionierung und Kernbotschaften schärfen.

Beispiel-Prompt:

'[Role] Du bist Messaging-Stratege für C-Level-Kommunikation.

[Instructions] Nutze: [Unternehmen/Produkt] + [Tonart]

[Steps]

1. Definiere Markenkernwerte.

2. Entwickle 5 Kernbotschaften: Claim + belastbare Zahl + CEO-Quote (max. 20 Wörter).

[Evaluation] Ausgabe als Aufzählung: Claim, Zahl (inkl. Kontext), CEO-Quote.

[Narrowing] Ton prägnant, seriös. Keine Werbephrasen. CEO-Zitate zitierfähig & menschlich.'

Ein anderer Ansatz für bessere KI-Outputs ist das Meta-Prompting. Dabei zwingt man das LLM nach der ersten Antwort zu spezifizieren.

Beispiel-Prompt:

'Mach die PR-Strategie 100x klarer. Schreib diese so um, als würdest Du sie einer neuen Mitarbeiterin erklären.'

So bricht das KI-Modell vage Aussagen auf und liefert präzise Ergebnisse.

Mittlerweile helfen Tools wie der Prompt Optimizer von OpenAI, Prompts gezielt zu verbessern – oft genügt auch die Rückfrage ans LLM selbst. Wichtig bleibt: Die Ergebnisse müssen immer kritisch überprüft und Quellen kontrolliert werden. Eine aktuelle Studie der Europäischen Rundfunkunion EBU zeigt, dass fast jede zweite Antwort von ChatGPT, Perplexity und Co. fehlerhaft war. Bei 45 Prozent der Fragen gaben die KIs irreführende Antworten, unterschlugen Kontext oder verwiesen auf falsche Quellen. Für die externe Kommunikation heißt das: Ohne Verifizierung und Prüfung der Primärquellen geht nichts.

Messbare Erfolge für B2B durch KI: Effizienz, Qualität, Business Impact

Drei Kennzahlen zeigen, ob sich KI in der Kommunikation rechnet.

• Operative Effizienz: Eine Pressemitteilung, die früher zwei Stunden gebraucht hat, entsteht heute in 30 Minuten – diese Zeitgewinne sind direkt messbar.

• Qualität: Alle KI-Entwürfe müssen geprüft werden, denn Fehler können die Unternehmensreputation gefährden. Am Ende liefert immer der Mensch die nötige Expertise, um die KI-Ergebnisse richtig einzuordnen.

• Business Impact: Was kostet ein Output wirklich, wenn alle Faktoren einbezogen werden? Einfach messbare Kennzahlen wie Zeitersparnis und Nutzungsrate bieten einen guten Einstieg.

Ein Beispiel: Bei einer nachhaltigen Kampagne für einen Lebensmittelkunden hätte das Team früher vielleicht fünf Ideen entwickelt, meist zu klassischen Themen wie „CO2-Reduktion“. Mit KI als Sparringspartner entstehen in der gleichen Zeit zwanzig oder mehr Ansätze, darunter auch unkonventionelle Perspektiven: Was, wenn wir die Kampagne aus Sicht der Verpackung erzählen? Oder einen viralen TikTok-Trend kreieren? Die KI bringt Querverbindungen aus völlig anderen Branchen ein, auf die das Team allein vielleicht nicht gekommen wäre. Entscheidend bleibt jedoch, welche dieser Ideen später wirklich Resonanz erzeugen, denn die reine Menge ist als Kennzahl wenig aussagekräftig; relevant wird der Anteil tatsächlich wirkungsvoller Kampagnenideen.

Fazit: KI als Impulsgeber

KI macht schneller und öffnet kreative Spielräume, doch nur, wenn Menschen sie strategisch steuern. Das bedeutet: präzise Prompts formulieren, jedes Ergebnis hinterfragen. In der PR gilt das doppelt: Ohne Faktencheck und Transparenz verspielt man Glaubwürdigkeit. Was KI wirklich leistet? Sie denkt in Zusammenhängen, die wir oft übersehen und gibt so in Sekundenschnelle Impulse für neue Geschichten.

*Tina O’Meara ist Head of PR Operations & AI Lead bei getpress.

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