Interviews & Debatten Sven Labenz und Sarah Götz von Serviceplan „Keine KI kann sicher vorhersagen, zu welchem Song auf dem Festival alle tanzen“
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- von Joris Duffner, Dortmund
Was verändert KI daran, wie Kultur bewertet wird, Subkulturen sichtbar werden und wie Marken kulturelle Codes für ihre Kommunikation nutzen? Sarah Götz und Sven Labenz von Serviceplan sprechen über KI als Verstärker bestehender Muster, die Grenzen datenbasierter Trendanalyse und die Verantwortung der Kommunikationsbranche. Ihr Plädoyer haben sie auch als Print-Zine rausgebracht: KI kann Prozesse beschleunigen – kulturelles Gespür, Mut und echte Nähe zu Communities ersetzt sie nicht.
PR-Journal: In Ihrem Print-Zine „The Cultural Code“ schreiben Sie: „KI hat nichts zu verlieren. Sie existiert nur als Tool, das Muster reproduziert.“ Kultur lebt dagegen auch von Risiko, Reibung und Mut. Führt KI langfristig zu einer Ästhetik des Mittelmaßes?
Sarah Götz: Das Risiko besteht, aber es ist kein technologisches Schicksal. Generative KI arbeitet mit Wahrscheinlichkeiten auf Basis der Daten, mit denen sie trainiert wurde. Bei einem Sprachmodell wird das statistisch wahrscheinlichste nächste Wort generiert. Dadurch entstehen schnell Antworten, die professionell klingen, anschlussfähig wirken und gefällig sind – aber wenig überraschen und selten anecken. Das heißt nicht, dass KI zwangsläufig Mittelmaß produziert. Wenn KI nur als Effizienzmaschine eingesetzt wird, verstärkt sie bestehende Muster. Ecken und Kanten verschwinden nicht durch KI allein, sondern dann, wenn Menschen und Organisationen nicht mehr bereit sind, kulturelles Risiko einzugehen.
Sven Labenz: Kultur entsteht oft genau in der Unwahrscheinlichkeit. Wenn Marken mit Subkulturen arbeiten, ist da immer Reibung drin. Echte Communities – ob Hip-Hop, Skateboarding oder Metal – beschützen ihre Codes. Da geht es um Abgrenzung, Rebellion, um Dinge, die nicht vollständig kontrollierbar sind. Keine KI hätte voraussagen können, dass ein TikTok-Sound wie „Wildberry Lillet“ eine solche Dynamik entfaltet. Kultur hat immer einen Überraschungsfaktor.
PRJ: Sie sprechen von Unwahrscheinlichkeit als Wesenskern von Kultur. Kann KI diese Tiefe überhaupt erfassen – oder erkennt sie vor allem Oberflächen wie Looks, Sprache, Sounds und Codes?
Labenz: Es bewegt sich zwischen Oberfläche und Bedeutung. Bei der Bedeutung sind wir aus meiner Sicht noch nicht. KI ist in der Kultur auch nichts völlig Neues. Jeder, der Spotify nutzt, weiß, dass Algorithmen längst mitentscheiden, welche Songs wir hören, welche Bilder wir sehen oder was wir cool finden sollen.
Gleichzeitig gibt es in vielen Kulturen eine Remix-Logik. Hip-Hop etwa basiert auf Sampling und Scratchen: Etwas Vorhandenes wird neu zusammengesetzt. KI kann Muster erkennen, abstrahieren und kombinieren. Aber sie bleibt an dem hängen, was öffentlich verfügbar ist: visuell, sprachlich, ästhetisch. Sie erkennt Zusammenhänge, aber nicht zwingend die Intention dahinter. Wenn ich als Marke verstehen will, wie eine Sammelkarten-Community funktioniert, kann KI mir erste Logiken erklären. Aber sie erklärt mir nicht, warum Menschen dafür brennen. Dafür braucht es Menschen aus der Kultur selbst.
PRJ: KI wird oft als neutrales Werkzeug beschrieben. In Ihrem Zine sprechen Sie dagegen von sprachlichem, geografischem und klassenbezogenem Bias. Ist die vermeintliche Neutralität eine der größten Illusionen im Umgang mit KI?
Götz: Ja. KI ist nicht neutral, weil sie auf Modellen, Daten, Trainingsentscheidungen und menschlichen Zielvorgaben basiert. Auch wenn KI keine eigene Meinung hat, übernimmt sie Muster aus einer Welt, in der gesellschaftliche Vorurteile, Machtverhältnisse und dominante Perspektiven bereits vorhanden sind.
Die entscheidende Frage lautet: Welche Annahmen stecken in einem System – und welche Perspektiven fehlen? Häufig sind kleinere Kulturen, Regionen oder kulturelle Gruppen unterrepräsentiert. Wenn man Bild-KI nach einem „doctor“ fragt, bekommt man oft eine sehr dominante Vorstellung zurück: weiß, männlich, westlich geprägt. Das verweist auf die Prägung der Datenbasis und auf Entscheidungen im Training. Deshalb brauchen Unternehmen Bias-Prüfung, sowohl auf Datenseite als auch durch menschliche Review. Wir dürfen nicht davon ausgehen, dass KI neutral ist.
Labenz: Aus kultureller Sicht kommt hinzu: Viele Codes, Rituale und Erfahrungen von Menschen, die seit Jahren tief in Communities verwurzelt sind, kann KI nicht vollständig entschlüsseln. Jemand, der seit 25 Jahren skatet, bringt ein anderes Wissen mit als ein Datensatz. Dieses Erfahrungswissen muss in Beratung, Strategie und Kreation einfließen.
PRJ: Wenn KI vor allem aus dominanten Sprachen, Märkten und Milieus lernt: Welche kulturellen Richtungen werden dadurch verstärkt – und welche verschwinden aus dem Blick?
Labenz: Verstärkt wird das, was wir als „High Culture“ beschreiben: westliche Perspektiven, akademische Sprache, große Märkte, dominante Formate. Gleichzeitig geraten nicht-westliche Geschichten, lokale Praktiken oder kleinere kulturelle Räume schneller aus dem Blick.
Das Tückische ist: KI analysiert Trends und macht sie scheinbar zu globalen Trends. Aber oft meint „global“ dann vor allem USA und Westeuropa. Das ist keine echte Globalität, sondern eine behauptete. Vielleicht ist das auch ein Grund, warum lokale und analoge Erlebnisse gerade wieder wichtiger werden.
Götz: Der erste Schritt ist Bewusstsein. Man muss verstehen, dass viele Datengrundlagen dominante Perspektiven enthalten. Im Kleinen kann man gegensteuern, etwa durch diverseres Prompting. Wenn ich ein Bild generieren lasse, kann ich explizit unterschiedliche Perspektiven, Körper, Rollen, Märkte oder lokale Kontexte benennen. Das löst nicht das gesamte strukturelle Problem, verhindert aber, dass die Maschine völlig unreflektiert reproduziert.
PRJ: Subkultur entsteht oft aus Kontext, Abgrenzung und Verknappung. Was passiert, wenn KI ihre Zeichen massenhaft ausliest, kopiert und neu zusammensetzt?
Labenz: Dann verändert sich die Zeit zwischen Entdeckung, Vermarktung und Skalierung. Aus der Perspektive einer Nische spielt Exklusivität eine große Rolle. Supreme lebt zum Beispiel von Drops und künstlicher Verknappung. KI macht tendenziell das Gegenteil: Sie spült Dinge aus der Nische in den Feed, kategorisiert sie und macht sie für den Mainstream anschlussfähig.
Aus Markensicht kann das attraktiv sein. Wenn eine Marke in BMX, Skateboarding oder eine andere Nischensportart investieren will, kann KI helfen, Signale schneller zu erkennen. Aber die entscheidende Frage bleibt: Will ich eine Nische maximieren – oder muss ich sie beschützen, weil sie nur durch Exklusivität funktioniert?
Götz: Unternehmen können Märkte schneller verstehen und Signale in größerer Skalierung messen. Was aber nicht automatisch schneller wächst, ist Verständnis. KI liest Signale aus. Aber Menschen müssen einordnen, warum diese Signale kulturell relevant sind und was sie für eine Marke bedeuten.
PRJ: Ist also die größere Gefahr nicht nur, dass KI Subkulturen übersieht, sondern dass sie sie zu früh erkennt, sichtbar macht und verwertbar macht?
Labenz: Beides ist relevant. Wenn KI nur dominante Muster erkennt, macht sie kleinere kulturelle Räume unsichtbar. Gleichzeitig kann sie aber auch etwas sehr schnell sichtbar machen, das vielleicht gerade deshalb funktioniert, weil es nicht sofort für alle verfügbar ist. Community entsteht durch Reibung, durch Unerwartetes, durch Dinge, die man nicht vollständig kontrollieren kann. Das ist der spannende Teil, den KI noch nicht kann. Deshalb versuchen wir, Kultur und KI nicht gegeneinander auszuspielen, sondern als Spannungsfeld zu betrachten. KI wird bleiben. Entscheidend ist, wie bewusst wir mit ihr umgehen.
Das Serviceplan KI-Zine „The Cultural Cod3“ gibt es nur als Print-Ausgabe. PRJ: Ihr Zine gibt es bewusst nur gedruckt. Ist die Flucht ins Analoge ein Ausweg?
Götz: Ich würde es nicht als Flucht beschreiben. Es geht eher darum, welches Format welche Art von Denken erzeugt. Dieses Gespräch hier findet online statt, weil es praktisch ist. Trotzdem ist ein persönlicher Kaffee etwas anderes. Genauso ist ein Workshop im Raum mit Zetteln an der Wand etwas anderes als ein virtuelles Meeting. Mit dem Zine wollten wir, dass Menschen sich Zeit nehmen. Dass sie es nicht einfach wie den nächsten Post auf LinkedIn durchscrollen, sondern es auf dem Schreibtisch liegen haben und darüber ins Gespräch kommen. Das Analoge erzeugt einen anderen Dialog.
Labenz: Wir hätten auch ein Whitepaper machen können: Download, E-Mail-Adresse einsammeln, Leadgenerierung. Aber darum ging es nicht. Wir wollten einen Gesprächsanlass schaffen. Das Zine ist kein Ende der Diskussion, sondern ein Anfang. Wenn jemand sagt: „Was da drin steht, ist Mist, lasst uns darüber sprechen“, dann ist das auch ein guter Ausgangspunkt. Wichtig ist, dass diese Diskussion überhaupt geführt wird.
PRJ: Was bedeutet das alles für die Kommunikationsbranche? Ist KI eine Chance für schnellere Analyse und bessere Vorbereitung – oder wächst damit vor allem die Gefahr gleichförmiger Inhalte?
Labenz: Unsere Branche hat eine enorme Verantwortung, weil wir mitentscheiden, was Menschen sehen. Werbung, Kommunikation und Kampagnen prägen kulturelle Wahrnehmung. Gleichzeitig können wir Kreativität schützen. KI gibt uns neue Möglichkeiten. Wir können Kundinnen und Kunden viel schneller zeigen, wie eine Idee auf Plakatflächen, in Social Media oder in einer Kampagne aussehen könnte. Diese Effizienz ist wertvoll. Aber wir dürfen dabei nicht vergessen, menschliche Kreativität sichtbar zu machen, Credits zu geben und Berufe zu schützen. Wenn eine Grafikerin seit 20 Jahren Arbeiten veröffentlicht und eine KI daraus neue Bilder generiert, dann ist die Frage nach Herkunft und Anerkennung zentral.
Götz: Wir müssen aus dem Schwarz-Weiß-Denken heraus. Es geht nicht darum, ob KI alles übernimmt oder ob wir sie komplett ablehnen. Die Frage ist: Wo ist KI sinnvoll – und wo ist der Mensch überlegen? KI kann Kreativität beschleunigen, erste Moodboards erstellen oder Varianten testen. Aber die Ideen, die wirklich überraschen, kommen häufig aus menschlicher Kreativität. Eine künstliche Intelligenz ist technisch betrachtet nicht innovativ im eigentlichen Sinne. Sie kombiniert, was es schon gab. Die wirklich gute Werbung denkt um die Ecke. Dafür brauchen wir in erster Linie Menschen.
Labenz: Ein gutes Beispiel ist eine aktuelle Kampagne von Serviceplan für Uber mit dem Claim „oder aber Uber“. Diese Art Wortspiel, diese Intelligenz im Claim, kann eine KI nicht einfach herstellen. Aber wenn die Idee da ist, kann KI helfen, sie schnell zu visualisieren: Wie sieht das auf einem Plakat aus? Wie funktioniert es auf Instagram? Da liegt die Stärke: nicht als Ersatz für die Idee, sondern als Verstärker im Prozess.
PRJ: Sie schlagen im Zine sechs Prinzipien für kulturelle Intelligenz vor: Decode (Verstehen von Inhalten), Cocreate (Einbinden der Community), Credit (Ursprung sichtbar machen), Curate (Auswahl der Inhalte), Feedback (Rückmeldungen ernst nehmen) und Mutate (Weiterentwicklungen zulassen). Welches davon ist aus Ihrer Sicht am wichtigsten?
Labenz: Wir verstehen diese Prinzipien als Kreis, nicht als Checkliste. Es geht nicht darum, sie sich an den Schreibtisch zu kleben und nacheinander abzuhaken. Sie sollen ein Mindset schärfen: Wo greift KI ein? Wo muss der Mensch eingreifen? Wo braucht es kulturelles Verständnis?
Aus kultureller Perspektive sind Decode und Credit besonders wichtig. Decode, weil ich eine kulturelle Bewegung nicht vollständig verstehe, wenn ich nur ihre Oberfläche analysiere. Und Credit, weil Herkunft sichtbar bleiben muss. Hinter jeder Zahl, jedem Signal und jedem Trend steckt eine menschliche Perspektive.
Götz: Aus KI-Perspektive ist Curate sehr zentral. Wir können heute endlos Inhalte produzieren. Genau dann droht Mittelmaß. Deshalb braucht es bewusste Entscheidungen: Wofür will ich als Marke stehen? Wo setze ich KI ein? Was lasse ich durch den Filter? Was verwerfe ich? Diese Entscheidung bleibt menschlich. Und dazu gehört auch der Mut, bestimmte Dinge nicht mit KI zu machen.
PRJ: Sie schreiben auch, dass diese Prinzipien strukturelle Veränderungen in Organisationen verlangen. Was haben Sie konkret bei Serviceplan angepasst?
Labenz: Wir wollen KI nicht nur als Technologieprodukt verstehen. Es geht darum, Bewusstsein zu schaffen – bei uns selbst und bei unseren Kunden. Wir haben als Serviceplan Einfluss darauf, wie Unternehmen über KI, Kultur und Kommunikation nachdenken. Unser Ziel ist nicht der KI-abhängige Werber, sondern der KI-gestärkte Werber. Jemand, der Tools nutzen kann, aber versteht, dass Verantwortung, Ethik und das Gespräch mit echten Menschen entscheidend bleiben. Auch als Cultural Marketeer nutze ich KI, um Dinge besser einzuordnen. Aber wenn ich Kultur wirklich verstehen will, muss ich mit Menschen sprechen, Kaffee trinken, ausprobieren, fühlen. Nähe zur Community darf nicht verloren gehen.
Götz: Wir sprechen bei Serviceplan von Augmented Intelligence. Der Mensch soll nicht ersetzt, sondern befähigt werden. Entscheidend ist: Human in the Center, nicht nur Human in the Loop. Es geht nicht darum, möglichst viel KI-generierten Output zu produzieren. Es geht darum, die Stärken der Serviceplan-Gruppe um einen weiteren Layer zu erweitern. KI ist keine reine Tool-Frage, sondern eine systemische Frage: Wie will ich mit Mitarbeitenden umgehen? Wie will ich als Organisation arbeiten? Wie bringe ich Technologie, Kultur und Verantwortung zusammen?
Labenz: Am Ende geht es auch um Empathie und Bildung. Wir müssen uns mit KI beschäftigen. Aber wir müssen gleichzeitig menschliche Fähigkeiten stärken: Gefühl, Vibe, kulturelle Nähe. Keine KI kann sicher vorhersagen, welcher Song auf einem Festival wirklich der Moment wird, zu dem alle tanzen. Dafür braucht es menschliches Gespür.