KI und Kreativität: Welche der drei Kreativitäts-Arten Sie an KI abgeben können

Donnerstagabend, 18:40 Uhr, bei einem Verpackungshersteller in Bielefeld. Marketingleiterin Sandra Vogt sitzt vor einem leeren Dokument. Bis Montag braucht sie den Kampagnenentwurf für die neue Produktlinie, dazu 20 Anzeigenvarianten und einen Namensvorschlag. Ihr Geschäftsführer hatte mittags abgewunken: "Lass die KI weg, Kreativität kann die nicht." Genau diese Pauschalaussage ist das Problem. Denn beim Thema KI und Kreativität stellen die meisten Unternehmen die falsche Frage. Nicht "Ist KI kreativ?" bringt Sie weiter, sondern: Welche Art von kreativer Arbeit lässt sich abgeben, und welche bleibt Chefsache? Die Kognitionswissenschaftlerin Margaret Boden unterscheidet in ihrem Standardwerk "The Creative Mind" drei Kreativitätsarten: kombinatorisch, explorativ und transformativ. Dieses Raster beantwortet die Frage präziser als jede Grundsatzdebatte. Und es zeigt: Einen Teil von Sandras Wochenende kann eine Maschine übernehmen. Einen anderen Teil sollte sie niemals aus der Hand geben.

Ist KI kreativ? Warum die Grundsatzdebatte Unternehmen Geld kostet

Die kurze Antwort: KI kann kreative Leistungen erbringen, aber nicht alle Arten von Kreativität gleich gut. Wer pauschal urteilt "Maschinen sind nicht kreativ", verschenkt messbares Potenzial. Laut Bitkom (2026) ist mehr als die Hälfte der deutschen Unternehmen (51 Prozent) der Ansicht, dass generative KI heute schon einen erheblichen Teil der kreativen Marketingarbeit übernimmt. 84 Prozent sehen KI als den Trend mit dem größten Einfluss auf das Marketing bis 2027.

Gleichzeitig scheitern viele Teams, weil sie KI wahllos auf jede kreative Aufgabe werfen: Der Slogan klingt austauschbar, die Strategie bleibt beliebig, und am Ende heißt es, das Werkzeug tauge nichts. Das eigentliche Problem ist die fehlende Unterscheidung, welche kreative Arbeit überhaupt delegierbar ist. Genau dafür liefert die Kreativitätsforschung seit über 30 Jahren ein erstaunlich praxistaugliches Raster.

Kombinatorisch, explorativ, transformativ: die drei Kreativitätsarten nach Margaret Boden

Margaret Boden beschreibt in "The Creative Mind: Myths and Mechanisms" drei Arten von Kreativität, die sich in Mechanismus und Seltenheit fundamental unterscheiden. Wer sie kennt, kann kreative Aufgaben im Unternehmen sauber sortieren.

• Kombinatorische Kreativität verknüpft Bekanntes neu: eine Metapher, ein Anzeigenmotiv, das zwei vertraute Bilder kreuzt, eine Produktbeschreibung im neuen Tonfall.
• Explorative Kreativität durchsucht einen bestehenden Regelraum systematisch nach unentdeckten Möglichkeiten: neue Züge im Go, neue Kristallstrukturen, neue Rezeptur- oder Feature-Varianten.
• Transformative Kreativität verändert die Spielregeln selbst: ein Geschäftsmodell, das die Branche neu definiert, eine Positionierung, die eine eigene Kategorie erschafft.

Für Sandra Vogt heißt das: Ihre 20 Anzeigenvarianten sind kombinatorische Arbeit und damit delegierbar. Der Produktname liegt dazwischen. Die Frage, ob die neue Linie das Unternehmen anders am Markt positioniert, ist transformativ und gehört auf den Tisch der Geschäftsführung.

Move 37 und 2,2 Millionen Kristalle: Wo KI-Kreativität längst belegt ist

Dass Maschinen explorativ kreativ sein können, ist keine Behauptung, sondern dokumentiert. Im März 2016 spielte das System AlphaGo gegen Go-Weltmeister Lee Sedol den berühmten Zug 37: einen Zug, dem menschliche Profis eine Wahrscheinlichkeit von 1 zu 10.000 gaben und der jahrhundertealte Go-Lehrmeinung brach. Laut DeepMind (2016) sagte Lee Sedol danach sinngemäß: Als er diesen Zug sah, habe er seine Meinung geändert, AlphaGo sei zweifellos kreativ.

Sieben Jahre später zeigte dieselbe Forschungsrichtung, was systematische Erkundung eines Lösungsraums im industriellen Maßstab bedeutet: Laut Google DeepMind (2023) entdeckte das Modell GNoME 2,2 Millionen neue Kristallstrukturen, davon rund 380.000 als stabil eingestuft, publiziert im Fachjournal Nature. Und im Mai 2025 meldete Google DeepMind (2025), dass der Agent AlphaEvolve auf über 50 offene mathematische Probleme angesetzt wurde: In rund 75 Prozent der Fälle fand er den bekannten Forschungsstand wieder, in etwa 20 Prozent verbesserte er die beste bekannte Lösung. Darunter ein Verfahren, das 4x4-Matrizen komplexer Zahlen mit 48 statt 49 Multiplikationen verrechnet und damit in diesem Punkt erstmals den Strassen-Algorithmus von 1969 übertrifft.

Wichtig für die Einordnung: Alle drei Durchbrüche sind explorative Kreativität, also das systematische Absuchen eines Regelraums, den Menschen definiert haben. Wer daraus ableitet, KI stünde kurz vor der Allmacht oder hätte umgekehrt ihren Zenit erreicht, liegt in beide Richtungen daneben. Eine nüchterne Analyse der Leistungskurven finden Sie in unserem Beitrag Ist KI am Limit? Der Plateau-Mythos im Benchmark-Check.

KI-Kreativität im Marketing: Kombinatorische Arbeit können Sie weitgehend abgeben

Im Marketing ist KI heute am stärksten, weil der Großteil der täglichen Kreativarbeit kombinatorisch ist: Varianten, Anpassungen, Formatwechsel. Laut Bitkom (2025) setzen KI-nutzende Unternehmen die Technologie am häufigsten im Kundenkontakt (88 Prozent) sowie in Marketing und Kommunikation (57 Prozent) ein. Auch das Statistische Bundesamt (2024) nennt Marketing oder Vertrieb mit 33 Prozent als häufigsten Einsatzbereich unter KI-nutzenden Unternehmen.

Ein bewährter Workflow für die kombinatorische Stufe:

1. Briefing fixieren: Positionierung, Zielgruppe, Tonalität und Tabus schriftlich festhalten. Ohne dieses Fundament produziert KI beliebigen Durchschnitt.
2. Breite erzeugen: KI liefert 20 bis 40 Varianten je Format, von der Headline bis zur Betreffzeile.
3. Kuratieren statt schreiben: Ein Mensch wählt nach Markenpassung und Rechtssicherheit aus, zwei Favoriten gehen in den A/B-Test.
4. Lernen zurückspielen: Gewinner-Varianten wandern als Stilreferenz zurück ins Briefing.

In unserer Praxis bei DigiRift sehen wir: Der Engpass verschiebt sich vom Schreiben zum Auswählen. Teams mit sauberem Briefing produzieren Kampagnenvarianten in Stunden statt Tagen, und die Qualität steigt mit jeder Iteration, weil das Briefing mitlernt. Welche Anwendungsfälle sich darüber hinaus rechnen, zeigt unser Überblick Generative KI: 5 lohnende Praxis-Use-Cases.

Explorative Kreativität in der Produktentwicklung: Mensch und KI arbeiten im Duo

In der Produktentwicklung liefert KI Breite, der Mensch liefert Bewertung. Das GNoME-Prinzip lässt sich auf KMU-Größe übersetzen: Statt Millionen Kristallstrukturen geht es um Hunderte Rezeptur-, Material- oder Feature-Kombinationen, die ein Modell systematisch durchspielt, bewertet und vorsortiert.

Der Workflow für die explorative Stufe sieht anders aus als im Marketing:

1. Lösungsraum definieren: Fachleute legen Parameter und harte Grenzen fest, etwa Materialkosten, Normen, Fertigungsverfahren.
2. Kandidaten generieren: KI erzeugt und bewertet Kombinationen, die im Alltag niemand durchrechnen würde.
3. Shortlist prüfen: Ingenieure oder Produktverantwortliche testen die vielversprechendsten Kandidaten auf Machbarkeit.
4. Regelraum nachschärfen: Erkenntnisse aus den Tests fließen als neue Grenzen in die nächste Runde ein.

Der Unterschied zur kombinatorischen Stufe: Hier reicht Kuratieren nicht. Ohne Fachwissen im Loop entstehen Vorschläge, die auf dem Papier glänzen und in der Fertigung scheitern. Deshalb sprechen wir vom Duo, nicht von Delegation.

Transformative Kreativität bei Positionierung und Geschäftsmodell: Hier führt der Mensch

Die Spielregeln des eigenen Marktes neu zu schreiben bleibt Führungsarbeit, denn transformative Kreativität verlässt per Definition den Rahmen, in dem ein Modell trainiert wurde. KI kann Optionen aufzeigen, Gegenpositionen formulieren und Szenarien durchspielen. Die Wette auf eine neue Kategorie, mit allem unternehmerischen Risiko, trifft der Mensch.

Genau hier entscheidet sich Wettbewerbsfähigkeit: Laut KPMG (2025) haben 69 Prozent der deutschen Unternehmen bereits eine KI-Strategie aufgesetzt, 72 Prozent planen höhere Investitionen. Wer transformative Fragen weiter im Tagesgeschäft versickern lässt, überlässt sie damit faktisch dem Wettbewerb. Als Sparringspartner ist KI dabei wertvoll: Lassen Sie ein Modell Ihre Positionierung angreifen, die zehn stärksten Gegenargumente formulieren oder das Geschäftsmodell eines fiktiven Angreifers skizzieren. Das Rohmaterial ist oft unbequem gut. Welche Fähigkeiten dabei auf menschlicher Seite den Unterschied machen, beleuchtet unser Beitrag Zukunftssichere Fähigkeiten: Was der Mensch der KI voraushat.

Das Entwicklungstempo bleibt dabei hoch: Was heute explorativ Spitzenleistung ist, war vor drei Jahren Forschungsfiktion. Wer die Modellentwicklung im Blick behalten will, ohne täglich Fachblogs zu lesen, findet im kostenlosen KI-Newsletter von DigiRift eine kompakte Einordnung der relevanten Sprünge.

KI-Kreativität einführen: Der 30-Tage-Fahrplan für Ihr Unternehmen

Die Umstellung braucht keinen Konzernetat, sondern eine saubere Sortierung der Aufgaben. So gehen unsere Kunden typischerweise vor:

• Woche 1: Inventur. Alle wiederkehrenden Kreativaufgaben auflisten und den drei Kreativitätsarten zuordnen. Erfahrungsgemäß sind 60 bis 70 Prozent kombinatorisch.
• Woche 2: Pilot auf der kombinatorischen Stufe. Ein Format wählen (etwa Anzeigenvarianten), Briefing fixieren, Workflow mit Kuratierung aufsetzen.
• Woche 3: Exploratives Duo testen. Eine Produkt- oder Prozessfrage als Lösungsraum formulieren und eine KI-gestützte Kandidatenrunde fahren.
• Woche 4: Transformatives Sparring. Einen Strategie-Workshop mit KI-generierten Gegenpositionen vorbereiten, Entscheidung bleibt im Führungsteam.

Als Full-Service-Partner übernimmt DigiRift dabei alles von der Aufgaben-Inventur über die Anbindung an Ihre Systeme bis zur Schulung der Mitarbeiter. Sie müssen weder Modelle auswählen noch Workflows selbst bauen: Über unser Kontaktformular erreichen Sie das Team, das bereits über 250 Projekte umgesetzt hat und Ihren Fahrplan auf Ihre Prozesse zuschneidet.

Fazit: Kreativität ist keine Blackbox, sondern ein Portfolio

Die Frage "Ist KI kreativ?" führt in die Irre, solange sie pauschal gestellt wird. Das Raster von Margaret Boden macht sie beantwortbar: Kombinatorische Kreativität können Sie heute weitgehend an KI abgeben, explorative Kreativität funktioniert als Duo aus Modell und Fachwissen, transformative Kreativität bleibt Führungsaufgabe mit KI als Sparringspartner. Belege wie Zug 37, die 2,2 Millionen GNoME-Kristallstrukturen und die AlphaEvolve-Verbesserungen an offenen Mathematikproblemen zeigen, dass die ersten beiden Stufen keine Zukunftsmusik sind. Wenn Sie wissen wollen, wo Ihr Unternehmen konkret steht: In einem 30-minütigen Erstgespräch mit DigiRift sortieren wir Ihre Kreativaufgaben in die drei Stufen ein, und Sie gehen mit einer priorisierten Liste heraus, welche Arbeitspakete Sie schon nächste Woche abgeben können und wo Ihr Team unersetzbar bleibt.

Quellen

1. Bitkom (2026): Marketingtrends: Unternehmen sehen KI an der Spitze. https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Marketingtrends-Unternehmen-sehen-KI-an-Spitze
2. Bitkom (2025): Durchbruch bei Künstlicher Intelligenz. https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Durchbruch-Kuenstliche-Intelligenz
3. Statistisches Bundesamt (2024): Pressemitteilung Nr. 444: Jedes fünfte Unternehmen nutzt künstliche Intelligenz. https://www.destatis.de/DE/Presse/Pressemitteilungen/2024/11/PD24_444_52911.html
4. KPMG (2025): Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2025. https://kpmg.com/de/de/home/insights/2025/04/studie-generative-ki-in-der-deutschen-wirtschaft-2025.html
5. Google DeepMind (2025): AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms. https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/
6. Google DeepMind (2023): Millions of new materials discovered with deep learning (GNoME, Nature). https://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/
7. Google DeepMind (2016): AlphaGo. https://deepmind.google/research/breakthroughs/alphago/
8. Margaret A. Boden: The Creative Mind: Myths and Mechanisms. 2. Auflage, Routledge, 2004.