Künstliche Intelligenz (KI) wird im Marketing zunehmend zur Optimierung von Prozessen und zur Personalisierung von Inhalten eingesetzt. Gleichzeitig birgt ihr Einsatz erhebliche ethische Risiken, insbesondere durch algorithmisch erzeugte Verzerrungen (Biases), die gesellschaftliche Stereotype reproduzieren und marginalisierte Gruppen systematisch benachteiligen können. Der vorliegende Beitrag untersucht, wie Marketingpraktiker:innen Bias in KI-Anwendungen wahrnehmen und welche Strategien sie zur Vermeidung entwickeln. Die Analyse verdeutlicht, dass Bias nicht allein auf fehlerhafte Daten oder Modelle zurückzuführen ist, sondern strukturell im kreativen Prozess angelegt sein kann. Als zentrale Best Practices identifizieren die Befragten Teamdiversität, kollaborative Feedbackprozesse, kritisches Prompting und institutionalisierte Reflexionsräume. Gleichzeitig mangelt es vielerorts an Zeit, Budget und organisationalem Rückhalt, um diese Maßnahmen konsequent umzusetzen. Der Beitrag schließt mit der Empfehlung, Bias-Management nicht als individuelle Aufgabe zu begreifen, sondern als integralen Bestandteil einer ethisch reflektierten Marketingstrategie. Nur durch die bewusste Verzahnung technischer, kreativer und ethischer Kompetenzen lässt sich KI im Sinne eines verantwortungsvollen und gesellschaftlich anschlussfähigen Marketings nutzen.