Wenn Yannick Exner von „Werkzeugkasten“ spricht, meint er damit: Gen AI ist eine Technologie, die in den unterschiedlichsten Kontexten eingesetzt werden kann – und sollte, zum Beispiel im Marketing. Er nennt hierfür drei Gründe: „Gen AI hilft, Daten aus dem Nichts zu generieren. Sie hilft also beim Erstellen von Content, was im Marketing eine zentrale Aufgabe ist. Außerdem werden im Marketing schon lange und strukturiert Daten erhoben. Es gibt also ein starkes quantitatives Fundament, auf dem man aufbauen kann. Was es für mich anspruchsvoll und spannend macht, ist, dass es sich dabei oftmals um unstrukturierte Daten wie Bilder oder Kundenrezensionen handelt. Und drittens lebt Marketing stark von Personalisierung. Gen AI kann helfen, solche personalisierten Inhalte aus den erhobenen Daten zu erstellen und effizient zu skalieren, um Kunden beispielsweise eine bessere Customer Experience zu bieten.“
Promotion mit Fokus auf Generative AI im Marketing
Nach dem Wirtschaftsingenieur-Studium am KIT – Karlsruher Institut für Technologie wechselt Exner für zwei Jahre als Wirtschaftsberater zu McKinsey. Dort ist er aktuell für einen Bildungsurlaub freigestellt und forscht zu 100 Prozent an der TU München. Sein Doktorvater Jochen Hartmann bezeichnet ihn als „eines der außergewöhnlichsten wissenschaftlichen Nachwuchstalente, das ich kenne“. Sein erstes Dissertationsprojekt habe er innerhalb von nur eineinhalb Jahren erfolgreich im besten internationalen Marketing-Journal, dem International Journal of Research in Marketing, veröffentlicht. Die Quintessenz von Exners’ bisheriger Forschung: Eine Effizienz- und Effektivitätssteigerung durch Generative AI im Marketing konnte systematisch quantifiziert und die übermenschliche Performance von KI dokumentiert werden.
Digitalmarketing sei datengetriebener, als er gedacht habe, sagt Exner rückblickend. Überrascht sei er aber vor allem darüber, wie schnell Gen AI das Feld verändert habe. Ob die Wissenschaft mit diesem Tempo mithalten kann? „Es ist eine Herausforderung. Wissenschaftler*innen sind unter Druck, schneller zu arbeiten, aber gleichzeitig eine hohe Qualität der Forschung zu garantieren. Wissenschaftliche Journals haben diesen Bedarf erkannt und bieten teilweise kürzere Review-Zyklen oder sogar spezielle Outlets für exakt solche Themen wie Künstliche Intelligenz an. Als Gesellschaft und in der praktischen Anwendung ist es aber wichtig anzuerkennen, dass Wissenschaft für solide Ergebnisse Zeit benötigt.“
Für sein zweites Dissertationsprojekt hat er erfolgreich eine Kooperation mit Shunyuan Zhang von der Harvard Business School und Oded Netzer von der Columbia University aufgebaut. Seit Juni 2023 arbeitet das Team daran, den Datensatz einer großen Online-Ad-Plattform zu analysieren. Die Fragestellung dabei lautet: Performen KI-generierte Kampagnen besser als menschengemachte (CTR)? „Das Projekt ist super spannend, da wir mit echten Felddaten arbeiten, wir sprechen hier von 16 Milliarden Ad Impressions.“ Die Analyse läuft noch, aber er kann ein erstaunliches Zwischenergebnis teilen: „Mit Blick auf die CTR können wir keine signifikanten Unterschiede zwischen KI-generierten und menschengemachten Bildern erkennen. Das bedeutet: KI ist im Marketing schon heute so effektiv wie der Mensch. Gehen wir tiefer in die Daten, dann sehen wir, dass KI-generierte Bilder, die nicht erkennbar nach KI aussehen, signifikant besser funktionieren als tatsächlich menschengemachte.“
Was ihn an KI fasziniert, ist der sogenannte Democratising-Effekt: „Gen AI befähigt vorrangig weniger spezialisierte Personen, schneller auf das Niveau von Experten aufzuschließen. Damit kann Gen AI helfen, die Schere zwischen weniger und mehr Erfahrenen zu schließen. KI, so seine Überzeugung, werde auf absehbare Zeit nicht alles übernehmen. Im Gegenteil, es brauche den “human-in-the-loop”, KI sei letztlich ein Werkzeug für den Menschen.
Exners Pläne für 2025
Für Exner ist es ein Privileg, durch McKinsey so früh in so vielen unterschiedlichen Umgebungen gearbeitet zu haben. An ein Highlight aus der Zeit in der Unternehmensberatung erinnert er sich besonders gerne: „In einem Projekt haben wir es innerhalb kürzester Zeit geschafft, mit Data Science und KI im Produktionsprozesse anfallende Chemikalien einzusparen, die jedes Jahr etwa 6000 Tonnen CO2-Equivalent an Treibhausgasemissionen hervorgerufen hätten.“
2025 steht für Exner die Promotion inklusive des internationalen Gemeinschaftsprojekts im Fokus. Wie es danach weiter geht? Das weiß er noch nicht. Zurück zu McKinsey zu gehen, ist eine Option. Aber auch sein Doktorvater Jochen Hartmann ist sich sicher, dass dies erst der Anfang einer vielversprechenden wissenschaftlichen Karriere sei. Es bleibt also noch ein bisschen länger spannend.
Lieblingsmarke?
Privat gefallen mir die Produkte von Adidas.
Tollste Werbung?
Vermutlich jede Werbung, die es schafft, ein Eigenmoment zu erzeugen – von der Ice Bucket Challenge bis zur Sixt-Werbung.
Dein Vorbild?
Ein Medley positiver Charaktereigenschaften verschiedener Personen aus meinem privaten und beruflichen Umfeld, die mich nachhaltig geprägt haben.
Bester Rat?
Qualität statt Quantität
Was treibt dich an?
Immer wieder Neues zu lernen und Schlüsse daraus zu ziehen.
