SAS Studie zu Quanten-KI im Marketing

Quanten-KI im Marketing klingt nach ferner Zukunft, doch aktuelle Studien von SAS zeigen: Viele Unternehmen bereiten sich bereits konkret darauf vor. In diesem Artikel erfährst du, was hinter der SAS Studie steckt, wie Marketer Quanten-KI einschätzen und welche Chancen sich für deine Marketingstrategie ergeben.

Quanten-KI im Marketing beschreibt den Einsatz von Quantencomputing kombiniert mit Künstlicher Intelligenz, um komplexe Marketingaufgaben schneller und präziser zu lösen. Dazu gehören etwa extrem genaue Prognosen, hyperpersonalisierte Angebote in Echtzeit und die Optimierung ganzer Customer Journeys über Millionen von Datenpunkten hinweg.

SAS Studie zu Quanten-KI im Marketing

SAS hat zusammen mit Coleman Parkes 300 Unternehmen weltweit befragt, wie sie KI und Quanten-Technologien im Marketing nutzen oder planen. Die Studie zeigt deutlich: Wer heute bereits auf agentic AI und fortgeschrittene KI setzt, beschäftigt sich überdurchschnittlich häufig mit Quanten-KI im Marketing.

Während nur ein kleiner Teil aller Marketer nach eigener Aussage Quantencomputing wirklich gut versteht, liegt dieser Anteil bei Unternehmen mit reifer KI deutlich höher. Zudem haben rund die Hälfte dieser Vorreiter Quanten-Technologie bereits in ihre Innovations- oder Digital-Roadmap aufgenommen.

Was untersucht die SAS Studie genau?

Die SAS Studie betrachtet den gesamten Weg von klassischer KI über Generative KI hin zu agentic AI und Quanten-KI im Marketing. Dabei geht es um Verständnis von Technologien, Einsatzszenarien, Investitionspläne und wahrgenommenen Nutzen. So erkennst du, welche Schritte andere Unternehmen bereits gegangen sind und wo noch Luecken bestehen.

Was bringt Quanten-KI im Marketing konkret?

Aus Sicht der Befragten bietet Quanten-KI vor allem Vorteile bei hochkomplexen Aufgaben: etwa bei Optimierungsproblemen mit unzaehligen Variablen, bei Prognosen unter unsicherer Datenlage oder bei der Simulation von Customer Journeys in Echtzeit. Dadurch koennen Marketer Szenarien durchspielen, die heute zu rechenintensiv oder zu langsam sind, um noch kampagnenrelevant zu sein.

Mini-Case: Bank mit Quanten-KI im Kampagnenmanagement

Stell dir eine Bank vor, die Millionen Kunden und Produkte verwaltet. Heute nutzt sie bereits KI, um Abwanderungsrisiken zu erkennen und Angebote zu personalisieren. Mit Quanten-KI im Marketing koennte sie in Sekunden Millionen moeglicher Angebotskombinationen durchrechnen, regulatorische Vorgaben, Risikoappetit und Kundenpraeferenzen gleichzeitig beruecksichtigen und so pro Kunde das beste naechste Angebot bestimmen – noch bevor dieser aktiv wird.

Anwendungsfaelle von Quanten-KI im Marketing

Die SAS Studie zeigt deutliche Unterschiede zwischen Branchen: Banken sehen etwa hohes Potenzial in fortgeschrittener Predictive Analytics, waehrend Versicherer eher Echtzeit-Simulationen von Customer Journeys fokussieren.Für das Marketing heisst das: Quanten-KI wird vor allem dort spannend, wo viele Variablen aufeinandertreffen und schnelle Entscheidungen notwendig sind.

Gleichzeitig bleibt klassische KI zentral. Quanten-KI im Marketing ergaenzt bestehende KI-Stacks, statt sie zu ersetzen. Unternehmen, die bereits in KI im Marketing investiert haben, koennen Quanten-Technologien leichter integrieren, weil Daten, Prozesse und Kompetenzen bereits vorhanden sind.

Wie veraendert Quanten-KI die Customer Journey?

Customer Journeys werden zunehmend nicht-linear. Kunden springen zwischen Kanaelen, Geraeten und Touchpoints. Quanten-KI im Marketing kann solche Pfade als komplexes Netzwerk verstehen und in Sekunden simulieren, wie sich Aenderungen an Angeboten, Preisen oder Inhalten auswirken. Marketer testen so mehrere Varianten parallel und waehlen datenbasiert die wirksamste Journey-Konfiguration.

Hyperpersonalisierte Kampagnen im Handel

Beispiel: Hyperpersonalisierte Kampagnen im Handel

Ein Retailer mit zehntausenden Produkten moechte individuelle Angebote in Echtzeit ausspielen. Klassische KI empfiehlt bereits passende Produkte. Mit Quanten-KI kann das System zusaetzlich Lieferketten, Margen, Lagerbestaende und Rabattregeln gleichzeitig optimieren. So erhaelt jede Kundin ein Angebot, das nicht nur relevant ist, sondern auch wirtschaftlich und logistisch optimal passt.

Fuer wen lohnt sich Quanten-KI im Marketing zuerst?

Fuer wen lohnt sich Quanten-KI im Marketing zuerst?

Besonders profitieren datenstarke Branchen wie Banken, Versicherungen, E-Commerce und Telkos. Dort sind Kundenstammdaten, Transaktionsdaten und Verhaltensdaten bereits vorhanden. Unternehmen mit fortgeschrittener KI und Predictive Analytics koennen schneller erste Quanten-Piloten starten, weil sie Datenqualitaet, Governance und Use Cases schon etabliert haben.

Diese Anwendungsfaelle zeigen, dass Quanten-KI im Marketing vor allem dann sinnvoll ist, wenn Entscheidungen schnell, personalisiert und wirtschaftlich optimiert sein muessen – und klassische Rechenleistung an Grenzen stoesst.

Roadmap Quanten-KI

Roadmap fuer Quanten-KI im Marketing

Bevor Unternehmen in Quanten-KI im Marketing investieren, muessen die Grundlagen stimmen: Datenqualitaet, bestehende KI-Prozesse und ein klares Verstaendnis der eigenen Marketingziele. SAS betont, dass eine solide KI-Infrastruktur, gezielte Use Cases und saubere Governance die Basis sind, um von agentic AI und spaeter Quanten-KI zu profitieren.

Daher lohnt es sich, schrittweise vorzugehen: Zuerst Generative KI sinnvoll nutzen, dann agentic AI etablieren und parallel die eigenen Daten- und Technologie-Stacks auf Quanten-Faehigkeit vorbereiten. So bleibt Quanten-KI im Marketing kein theoretisches Zukunftsthema, sondern Teil einer realistischen Entwicklungsstufe.

Ohne klare Ziele für Quanten-KI im Marketing riskierst du teure Pilotprojekte ohne Nutzen. Definiere zunaechst, welche Kennzahlen du verbessern willst – zum Beispiel Conversion Rate, Churn oder Kampagnen-ROI – und leite daraus konkrete Use Cases ab.

Welche Voraussetzungen brauchen Unternehmen?

Unternehmen sollten bereits strukturiertes Tracking, zentrale Datenplattformen und funktionierende KI-Ansaetze besitzen. Ausserdem braucht es ein Team, das Marketing, Data Science und IT verbindet. Schulungen zur Funktionsweise von Quantencomputing helfen, realistische Erwartungen zu setzen und Hype von konkreten Chancen zu trennen.

Wie starten KMU pragmatisch mit Quanten-KI im Marketing?

KMU muessen keine eigenen Quantenrechner kaufen. Stattdessen koennen sie mit Partnern oder Plattformen arbeiten, die Quanten-Simulationen oder „Quantum as a Service“ anbieten. Zuerst identifizieren sie einen klar abgegrenzten Use Case, etwa Angebotsoptimierung für einen E-Mail-Newsletter, und testen Quanten-Algorithmen in kleinerem Umfang.

Wenn du diese Fragen mit Ja beantworten kannst, bist du bereit, erste Schritte in Richtung Quanten-KI im Marketing zu planen – idealerweise gemeinsam mit erfahrenen Technologiepartnern.

Risiken und Grenzen von Quanten-KI im Marketing

So spannend Quanten-KI im Marketing ist: Die Technologie bringt auch Risiken mit sich. Dazu gehoeren Abhaengigkeit von wenigen Technologieanbietern, erhoehte Komplexitaet im Tech-Stack und neue Anforderungen an Datenschutz und Erklaerbarkeit. Zudem befindet sich praktische Quantenhardware noch in einer fruehen Phase, was realistische Zeithorizonte wichtig macht.

Marketer sollten deshalb frueh Prozesse etablieren, um Algorithmen zu kontrollieren, Ergebnisse zu validieren und ethische Leitlinien einzuhalten. Gerade bei hyperpersonalisierten Angeboten ist Transparenz gegenueber Nutzern entscheidend, um Vertrauen zu erhalten.

Wie lassen sich Risiken kontrollieren?

Ein wirksamer Ansatz ist „Human in the Loop“. Selbst wenn Quanten-KI Vorschlaege liefert, treffen Menschen die finalen Entscheidungen bei sensiblen Kampagnen. Ausserdem sollten Unternehmen Testumgebungen nutzen, in denen sie neue Modelle gegen historische Daten pruefen, bevor sie live gehen. Kontinuierliches Monitoring stellt sicher, dass Ergebnisse stabil bleiben.

Was bedeutet das fuer Datenschutz im Marketing?

Quanten-KI im Marketing arbeitet zwar oft mit denselben Daten wie klassische KI, kann aber neue Muster schneller und tiefer erkennen. Dadurch steigen Anforderungen an Pseudonymisierung, Datensparsamkeit und Zweckbindung. Marketer muessen eng mit Datenschutzbeauftragten zusammenarbeiten, um rechtliche Vorgaben einzuhalten und Nutzerrechte zu respektieren.

PAA: Ist Quanten-KI im Marketing nur Hype?

Die SAS Studie zeigt, dass viele Unternehmen Quanten-KI ernsthaft in ihre Roadmaps aufnehmen, anstatt nur darueber zu sprechen. Gleichzeitig bleibt ein grosser Teil der Marketer noch in der Beobachterrolle. Realistisch ist: In den naechsten Jahren werden erste spezialisierte Anwendungsfaelle sichtbar, waehrend breiter Einsatz eher mittelfristig zu erwarten ist.

Fazit: Quanten-KI im Marketing

Die SAS Studie macht deutlich: Quanten-KI im Marketing naehert sich schneller, als viele erwarten würden, vor allem für Unternehmen mit reifer KI. Wer heute in Datenqualitaet, KI-Kompetenzen und agentic AI investiert, schafft die Grundlage, um spaeter von Quanten-Technologien zu profitieren – etwa bei Prognosen, Personalisierung und Kampagnenoptimierung.

Wenn du jetzt klaeren moechtest, wie du deine KI-Strategie auf die Zukunft vorbereitest, dann kontaktiere uns unverbindlich und lass uns deine naechsten Schritte planen – jetzt Kontakt aufnehmen.

Haeufige Fragen zu Quanten-KI im Marketing