IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/h/spr/sprchp/978-3-658-49371-4_11.html

Künstliche Intelligenz als Treiber der Corporate Social Responsibility von Marken: Chancen und Herausforderungen

In: Marketing.Neu.Denken

Author

Listed:
  • Fabian Kraus

    (Universität Bremen)

  • Christoph Burmann

    (Universität Bremen)

Abstract

Zusammenfassung Der vorliegende Beitrag untersucht die komplexe Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und Corporate Social Responsibility (CSR) im Kontext der identitätsbasierten Markenführung. Während KI durch ihre datengesteuerte Herangehensweise und ihr Potenzial zur Prozessautomatisierung in den letzten Jahren stark an Bedeutung für CSR-Aktivitäten gewonnen hat, werden zunehmend auch die Grenzen und Herausforderungen dieses Ansatzes deutlich. Vor diesem Hintergrund wachsender CSR-Erwartungen und technologischer Disruption analysiert das Kapitel die Rolle von KI als Enabler und Engager einer strategischen, identitätsbasierten Markenführung. Es systematisiert zentrale KI-Einsatzfelder wie CSR-Kommunikation, Nachhaltigkeitssteuerung und Stakeholder-Integration und diskutiert zugleich Risiken wie Intransparenz, Datenverzerrung und ethische Herausforderungen. Aufbauend auf einer differenzierten Betrachtung von CSR-Markenstrategien wird ein integratives Framework entwickelt, das KI gezielt in die Markenidentität einbettet. Ziel ist es, Unternehmen zu befähigen, CSR nicht nur reaktiv zu erfüllen, sondern durch eine glaubwürdige, datengetriebene und zukunftsorientierte CSR-Positionierung langfristige Wettbewerbsvorteile zu sichern, ohne konkrete Analyseergebnisse vorwegzunehmen.

Suggested Citation

  • Fabian Kraus & Christoph Burmann, 2026. "Künstliche Intelligenz als Treiber der Corporate Social Responsibility von Marken: Chancen und Herausforderungen," Springer Books, in: Marketing.Neu.Denken, pages 265-284, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-49371-4_11
    DOI: 10.1007/978-3-658-49371-4_11
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a
    for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Keywords

    ;
    ;
    ;

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-49371-4_11. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Sonal Shukla or Springer Nature Abstracting and Indexing (email available below). General contact details of provider: http://www.springer.com .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.