Wie das Marketing AI Council von Snowflake eine globale Organisation in ein KI-natives Team verwandelte

In einem großen Besprechungsraum sehen sich Dutzende von Personen mit aufgeklappten Laptops eine Live-Demo der neuen KI-Funktionen in Snowflake an. Viele weitere tun dasselbe über Zoom. Der Moderator führt sie durch eine Model Context Protocol (MCP)-Installation mit Google und zeigt, wie die neuen Tools Marketing-Qualified-Lead-Daten analysieren und formatierte Google Sheets erstellen können, ohne zwischen den Schnittstellen wechseln zu müssen. 

Diese Demos stammen nicht von einer Anwenderkonferenz oder einem kundenorientierten Hands-on-Lab, und die Personen an den Tastaturen sind nicht alles Entwickler:innen oder professionelle Data Scientists. Es sind Snowflake-Marketingfachleute – Ops-Manager:innen, Account-Based-Spezialist:innen, Brand-Wrangler, Designer:innen, PR-Profis – fast alles „nicht-technische Personas“, die sich mit einem Kampagnenslogan wohler fühlen als mit einer SQL-Anweisung. Sie lernen Snowflake CoCo auf dem jüngsten Marketing AI Day des Unternehmens kennen, einem der vierteljährlichen internen Enablement-Events, die vom AI Council der Marketingorganisation durchgeführt werden. 

An diesem Tag beantworten viele aus dem Publikum selbstbewusst Fragen im Chat mit den KI-Anwendungsfällen, die sie entwickelt haben. Am Ende des zweistündigen Workshops haben mehr als 10 Referent:innen Themen wie Amplification, Self-Service Funnel Intelligence, Account-Based Marketing Acquisition und mehr behandelt. Die Teilnehmer:innen gehen mit neu installierten Funktionen und einer Reihe neuer Tipps nach Hause, die sie in ihren Workflows einsetzen können. Die Marketingführung weiß, dass sie diese auch nutzen werden – 93 % der Marketingfachleute von Snowflake nutzen KI-Tools täglich bei ihrer Arbeit;¹ 70 % dieser wöchentlichen Nutzung im fast 600-köpfigen globalen Marketingteam erfolgt mit Snowflakes eigenen KI-Tools.²

Aber etwas mehr als ein Jahr zuvor war das noch nicht der Fall. 

Vor dem Funken

Anfang 2025 sah die Marketingorganisation von Snowflake in Bezug auf ihre KI-Nutzung wahrscheinlich ähnlich aus wie ihre Pendants in der Tech-Branche. Einige Personen in einigen Teams experimentierten. Unternehmensweit standen Tools wie Google Gemini zur Verfügung, ebenso wie frühe Versionen von Cortex AI, die weniger code-affinen Mitarbeiter:innen einen LLM-Spielplatz boten. Wie bei vielen Unternehmen, die versuchen, Sicherheit, Geschwindigkeit und Innovation in Einklang zu bringen, gab es viele Fragen dazu, wie Marketingfachleute die verfügbare KI nutzen könnten. Zu dieser Zeit ergab eine interne Umfrage, die das Council für nordamerikanische Marketingfachleute durchführte, dass sich nur 11,6 % der Befragten bei der Nutzung von KI in ihrer Rolle „sehr sicher“ fühlten.³

Aber die Tools an sich waren nicht das Problem; diese wurden von Tag zu Tag verfügbarer. Was fehlte, war etwas, das schwerer auszurollen war: Vertrauen, Geläufigkeit und ein gemeinsames Framework dafür, wie eine verantwortungsvolle KI-Nutzung tatsächlich aussah.

Das Marketing AI Council wurde im Januar 2025 gegründet – acht Personen aus den Bereichen Demand Generation, Content Marketing, Marketing Analytics, Web Experience, Marketing Operations und Account-Based Marketing. Seine Mission war es, die interne KI-Einführung für Marketingfachleute durch Weiterbildung, Interessenvertretung und Inspiration voranzutreiben. 

Was sie zuerst taten, war keine Schulung durchzuführen. Sie verbrachten sechs Wochen damit, Inhaltsrichtlinien zu verfassen, Überprüfungs- und Compliance-Prozesse zu steuern und die grundlegenden Fragen zu beantworten, die Marketingfachleute bisher abgeschreckt hatten: Welche Tools waren zugelassen, welche Daten durften wohin fließen, wie sah eine gute Nutzung in der Praxis aus. Die Infrastruktur – Vertrauen, Regeln, gemeinsames Vokabular – stand an erster Stelle.

Als aus Neugierde Akzeptanz wurde

Im April 2025 veranstaltete Snowflake seinen ersten Marketing AI Day persönlich in Menlo Park, Kalifornien, und streamte ihn weltweit. Von der Struktur her ähnelte er stark den folgenden Sessions, mit Live-Demos, KI-Workflows und vielleicht einem externen Sprecher. Der Unterschied war die Tiefe; dies war für viele Personen im Raum der Beginn des KI-Experimentierens. So gingen die Council-Mitglieder KI-Tipps zur Verbesserung des Prompt Engineerings durch und teilten einfache Workflows für eine bessere Content-Generierung und eine effizientere Dateneingabe. 

KI in Aktion bei der Arbeit zu sehen, die die Leute täglich erledigten, fühlte sich ein bisschen wie Magie an. Die Energie im Raum war spürbar. „Der erste KI Day war der Funke, den die Marketingorganisation brauchte. Es war der Moment, in dem die Leute erkannten, dass KI viel mehr ist als Chatbots“, sagt Marc Nixon, Gründungsmitglied des Councils und Senior Manager für Web Engineering im Brand- und Creative-Team. „Der eigentliche Durchbruch kam dadurch, dass wir den richtigen Kontext in unsere Workflows brachten. Von da an verbreitete sich die Begeisterung darüber, was wir mit KI machen könnten, schnell im gesamten Unternehmen.“

Die Auswirkungen der Veranstaltung waren sofort spürbar. In dieser einzigen Woche verzeichnete die Enterprise-Technologie mehr als 1.200 Gemini-Interaktionen, das Sechsfache des bisherigen monatlichen Höchststands. In den nächsten 90 Tagen stieg die Nutzung um 418 %.⁴ Nicht einmal einen Monat später erstellte Ryan Green, Senior Director of Program Content, direkt aus einer Live-Demo auf der Veranstaltung einen Gemini-Gem-Workflow, der wochenlange Interviewvorbereitungen auf Tage komprimierte und KI-erstellte Gliederungen für mehr als 40 Interviews produzierte.

Bis Mitte Sommer 2025 waren 87 % der nordamerikanischen Marketingorganisation aktive KI-Nutzer:innen.⁴ Der Wandel war real. Aber es war immer noch nur der Anfang.

Die Builder kommen

Nach dem Erfolg der ersten organisationsweiten Veranstaltung tauchten weitere Enablement-Workshops in den Kalendern von Snowflake auf. Das Council startete einen vierteljährlichen internen Newsletter, um das Team über KI-Updates auf dem Laufenden zu halten, die in rasantem Tempo kamen. Bis August 2025 hatte sich die Frage von „Nutzen Sie KI?“ zu „Was bauen Sie mit KI?“ geändert. Hands-on-Sessions für Prompt-Vorlagen, Live-Demonstrationen von Snowflake CoWork (damals Snowflake Intelligence) für Kampagnen-Reporting in natürlicher Sprache und die ersten Marketing AI Days folgten in den Regionen. 

Bei einer Veranstaltung für Marketingfachleute in der Region Europa, Naher Osten und Afrika (EMEA), die eine Teambeteiligung von 80 % aufwies, umfassten die Anwendungsfälle beispielsweise einen Workflow zur Automatisierung der Personalisierung in großem Maßstab für Account-Based Marketing, ein KI-gestütztes Dashboard für die Qualität von Besprechungsnotizen zum Coaching von Sales Development Representatives und ein Knowledge-Graph-Konstruktionstool für SEO, das Themenstrukturen über 7.100 Konzepte hinweg abbildet und allein auf dem US-Markt Content-Möglichkeiten im Wert von 10,5 Millionen monatlichen Suchanfragen aufdeckt. 

Sogar Hackathons, auf das Bauen fokussierte Deep Dives, die normalerweise Entwickler:innen oder Ingenieur:innen vorbehalten sind, wurden Teil des Vokabulars der Marketingfachleute. Das Council leitete den ersten Marketing AI Hackathon, mit Veranstaltungen, die sich vom Winter bis zum Frühling erstreckten. Anstatt diese organisationsweit durchzuführen, bestanden die Hackathons aus kleineren Gruppen spezifischer Teams, sodass sich alle auf Anwendungsfälle konzentrieren konnten, die für ihren Aufgabenbereich am sinnvollsten waren. 

Und dann änderte sich das Spiel.

Marketing trifft auf Snowflake CoCo

Ende 2025 landete eine Weiterentwicklung von Cortex Code – Snowflakes KI-nativer Coding-Agent, der jetzt Snowflake CoCo heißt – als Teil einer Research Preview auf den Desktops der Snowflake-Marketingfachleute. Nur acht nordamerikanische Marketingfachleute begannen, es wöchentlich zu nutzen,² aber das Potenzial war enorm. Mit CoCo konnten Marketingfachleute Snowflake-Daten über MCP mit anderen Tools verbinden, ohne Zeit mit dem Wechseln zwischen Kontexten zu verschwenden. Es gab das Potenzial, Skills für sich wiederholende Arbeiten zu erstellen, ähnlich wie ein Gem oder ein benutzerdefinierter GPT, aber mit der Flexibilität, Frontier-LLMs in der Snowflake-Oberfläche auszuwählen. 

Etwa zwei Monate nach dem Workshop zum Thema „Loco for CoCo“ Anfang April (wo diese Geschichte begann) war die wöchentliche Nutzung von Snowflake CoCo durch das eigene Marketingteam weltweit auf 70 % gestiegen. 

Da das Fundament für KI-Kompetenz so gut gelegt war, konnten Marketingfachleute ein leistungsstarkes Tool wie CoCo nehmen und damit loslegen – in jede Richtung. Timmy Beckmann, ein Brand Motion Graphics Designer, nutzte CoCo, um eine Motion-Graphics-Export-Pipeline zu erstellen, die eine ganze Woche Arbeit für den Summit, Snowflakes größte und sichtbarste Veranstaltung des Jahres, in 20 Minuten verwandelte. „Zum ersten Mal bin ich dem Content tatsächlich voraus, anstatt ihm hinterherzujagen“, sagt er. 

Spencer Hong, Senior Competitive Intelligence Manager, hat eine Streamlit-App auf CoCo entwickelt, die Win-Loss-Interviews aufdeckt, priorisiert und plant und dann ein ausgefeiltes Deck für das vierteljährliche Reporting an die Führungsebene generiert. Was ihn früher drei Stunden im Monat für die Identifizierung von Kandidat:innen und eine ganze Woche für die Arbeit am Deck kostete, ist jetzt zu etwa 90 % automatisiert. 

Vinoti Desai, Senior Specialist im Marketing-Operations-Team, hat sich mit dem Enterprise-Technologie-Team zusammengetan, um eine Inbound-Automatisierungs-Engine zu entwickeln, die täglich 2.000 bis 3.000 E-Mail-Antworten auf globale Kampagnen ohne menschliches Eingreifen verarbeitet und damit einen geplanten externen Softwarekauf ersetzt. 

Die gleiche Dynamik spielt sich 12 Zeitzonen entfernt ab. In der Region Asien-Pazifik kamen Marketing- und Sales-Development-Representatives im Mai 2026 zu einem 150-köpfigen Hackathon zusammen, der mehrere Tools hervorbrachte, die jetzt in Produktion laufen. 

Multipliziert man diese Beispiele über alle Funktionen und Regionen hinweg, erzählen die aggregierten Zahlen dieselbe Geschichte. Seit der Einführung von CoCo haben Snowflake-Marketingnutzer:innen mehr als 600 persönliche und projektbezogene Skills erstellt. Zwischen 100 und 200 sind noch weiter gegangen und haben ihre eigenen von Grund auf neu entwickelt; der Median-Nutzer führt sieben Skills pro Woche aus.⁵

„KI hat die Lücke zwischen Denken und Handeln geschlossen“, sagt Lindsey Sole, Senior ABM Manager. „Strategie und Ausführung fühlen sich wie eine fließende Bewegung an.“

Jedes Team in jeder Region sah die tatsächlichen Auswirkungen von KI auf ihre Rollen, und CoCo und CoWork waren der Schlüssel zur Transformation. Wie Community Marketing Manager Amilee Alesna es ausdrückte: „KI hat die Art und Weise, wie ich arbeite, so grundlegend verändert, dass mein Berufsleben jetzt in zwei verschiedene Epochen unterteilt ist – BC (vor CoCo) und AC (nach CoCo).“

Die AC-Ära

Heute ist das Marketingteam von Snowflake auf dem besten Weg, bis zum Ende des Quartals eine KI-Nutzung von 100 % zu erreichen. Die Implementierung ist so weit gereift, dass das ursprüngliche Council, das kürzlich in AI Peer Committee umbenannt wurde, nun der Weiterbildungsbereich eines teamübergreifenden KI-Accelerators ist, der die individuelle Akzeptanz inspiriert, Marketingfachleute mit geeigneten technischen Ressourcen ausstattet und die Organisation für skalierte KI-Auswirkungen verantwortlich macht. 

Wie sich herausstellte, korrelierte der Ansatz des AI Peer Committees – das Hosting von Veranstaltungen, die ungezwungene Möglichkeiten zum Brainstorming, Erstellen und Teilen boten, anstatt sich nur zurückzulehnen und zuzusehen – mit einer nachhaltigeren Tool-Nutzung weltweit. Den Raum zu haben, um mit angemessener technischer Unterstützung Ideen zu entwickeln, ermutigte Marketingfachleute auch, über die bloße Implementierung bereits erstellter Tools hinauszudenken. Marketingfachleute sind zu einem Teil des Entwicklungsprozesses geworden und haben gesehen, wie ihre Ideen als Skills zum Leben erweckt wurden, die sie in ihren alltäglichen Rollen nutzen können.  

Anfang dieses Monats führte das Council eine interne Umfrage durch, um einige der Veränderungen zu erfassen, die die Leute jetzt sahen, da sie sich nun seit mehr als einem Jahr auf ihrer Lernreise befanden. Die Ergebnisse waren deutlich: 92 % gaben an, dass KI Arbeiten ermöglichte, die sonst verzögert oder unmöglich gewesen wären, und 60 % der Befragten erledigten eine bestimmte Aufgabe mit KI in der halben Zeit oder schneller. Das sind die Effizienzzahlen. Aber die qualitative Verschiebung ist vielleicht die wichtigere Geschichte: Die Befragten beschrieben den Aufstieg in der Wertschöpfungskette, von der Ausführung zur Strategie, da KI die mechanische Schicht ihrer Arbeit absorbierte. 93 Prozent bewerteten KI-Tools als „unverzichtbar“ oder „häufig für wichtige Aufgaben genutzt“. Leute, die zu Beginn vielleicht unerfahren waren, schreiben jetzt einige der überzeugendsten Anwendungsfälle. Das ist mehr als jede Statistik der Maßstab dafür, was das Council bei Snowflake mit aufgebaut hat. Kein KI-Programm. Eine KI-Ära. 

Erfahren Sie mehr über die Einrichtung Ihres eigenen AI Council oder entdecken Sie im diesjährigen Modern Marketing Data Stack, wie Führungskräfte Snowflakes AI Data Cloud für Marketing nutzen können.

¹ AI Peer Committee Internal AI Tools Impact Survey, Juni 2026.

² Interne KI-Tool-Nutzungsdaten von Snowflake, Stand 26. Mai 2026. 

³ Interne Umfrage des Marketing AI Councils, nordamerikanische Marketingorganisation, Februar 2025.

⁴ Interne Google Gemini-Nutzungsdaten der nordamerikanischen Marketingorganisation, 7. März 2025 - 5. Juni 2025. 

⁵ Snowflake CoCo Skills-Nutzungsdaten, Nordamerika, Januar-Mai 2026.