NETZ:SIGNAL – Agentic AI

In unserer Reihe NETZ:SIGNAL beleuchten wir neue Trends im Online-Marketing im Detail. Fokus in diesem Artikel: Agentic AI.

Was ist Agentic AI? 

Agentic AI bezeichnet autonome, zielorientierte KI-Systeme, die weit über simple Automatisierung hinausgehen. Wichtige Eigenschaften sind: 

• Sie setzen sich selbst Ziele oder werden mit einem Ziel ausgestattet, und planen selbstständig, wie sie dieses erreichen (nicht nur “wenn X passiert, mache Y”).  

• Sie können mehrere Teilaufgaben koordinieren, Ressourcen managen, Entscheidungen treffen und aus Rückmeldungen lernen.  

• Sie haben persistenten Kontext bzw. Gedächtnis, also sie können frühere Entscheidungen / Verlauf berücksichtigen, nicht nur isolierte Aktionen. 

• Sie sind oft proaktiv: Sie überwachen Bedingungen, erkennen Chancen oder Probleme und ergreifen Maßnahmen, ohne dass ein Mensch sie dafür jedes Mal anweist.

Wo wir gerade sind: Aktuelle Beispiele & Entwicklungen 

Wie Agentic AI Marketing & Werbung beeinflusst: 

• Amazon’s neuer Creative Assistant
  Amazon hat kürzlich in seinem Ad-Console-Tool eine Funktion vorgestellt, mit der Werbetreibende (insbesondere KMUs) KI nutzen können, um Creative Assets zu erzeugen: Skripte, Bilder, Videos, Voiceovers etc. Damit lassen sich Kampagnen schneller starten, über verschiedene Medienkanäle hinweg.  

• Adobe Experience Platform mit Agentic Agents
  Adobe baut sein AI-Agenten-Ökosystem aus: Es gibt demnächst mehrere vorgefertigte Agents in der Adobe Experience Platform, z. B. Audience Agent, Journey Agent, Experimentation Agent etc., die Teilstrecken wie Zielgruppenanalyse, Customer Journey, Testing und Optimierung automatisieren sollen. Auch eigene Agents lassen sich in Zukunft zusammenstellen.  

• Organisationen investieren in Agentic AI-Knowhow
  Beispiel: Accenture will mehr als 700.000 Mitarbeitende im Umgang mit agentic AI schulen. Das zeigt, wie stark Unternehmen diese Technologie als Teil der Kompetenzbasis ansehen.  

Herausforderungen & Grenzen 

Allerdings gibt’s auch einige Hürden und Dinge, auf die man achten muss: 

• Wert / ROI noch nicht gesichert
  Viele Agentic AI Projekte sind (bisher) eher Pilotprojekte oder Experimente. Gartner etwa schätzt, dass über 40 % solcher Projekte bis 2027 eingestellt werden könnten, wenn der Mehrwert, die Kosten oder die Komplexität nicht passen.  

• Komplexität bei Umsetzung
  Dateninfrastruktur, Integration mit bestehenden Systemen, Governance, Sicherheit: das alles muss passen, damit Agentic AI sinnvoll funktioniert. Sonst drohen “Silo-Lösungen”, Inkonsistenzen oder unerwartete Nebeneffekte.  

• Datenschutz & ethische Fragen
  Agentic Agents operieren autonom, benötigen Daten, treffen Entscheidungen. Transparenz darüber, wie sie entscheiden, welche Daten sie nutzen, wer Verantwortung trägt, ist wichtig. Auch Bias, Fairness, Privatsphäre sind zentral.  

• Menschliche Kontrolle & Brand Voice
  Automatisierung darf nicht bedeuten, dass menschliche Kreativität oder markenspezifische Werte verloren gehen. Es braucht klare Guidelines, Kontrolle und Überprüfung. 

Chancen für Marketing 

Diese Entwicklung eröffnet diverse Vorteile, wenn Agentic AI richtig eingesetzt wird: 

• Effizienzsteigerung
  Routinetätigkeiten, die früher viele manuelle Schritte erforderten, lassen sich automatisieren: Targeting, Kampagnenoptimierung, Content Erstellung, Testing. Das spart Zeit & Kosten.  

• Personalisierung & Relevanz in Echtzeit
  Agentic AI kann Signale (Verhalten, Kontext, Engagement etc.) schneller auswerten und Inhalte, Angebote oder Touchpoints dynamisch anpassen. Damit steigt die Relevanz für den Nutzer & das Kundenerlebnis verbessert sich.  

• Skalierbarkeit
  Mehr Kanäle, mehr Content, mehr Varianten lassen sich skalieren, da viele Entscheidungen automatisiert getroffen werden können. Kreative & strategische Ressourcen können dadurch auf hochwertigere Aufgaben fokussiert werden.  

• Schnelleres Experimentieren & Lernen
  Durch autonome Agents, die Tests fahren (z. B. A/B-Tests) und aus Daten lernen, lassen sich Optimierungen schneller vornehmen und Kampagnen iterativ verbessern.  

Was Marketer & Marken jetzt tun sollten 

Um Agentic AI sinnvoll zu nutzen, sind hier ein paar Handlungsempfehlungen: 

1. Start mit Pilotprojekten
   Kleine Anwendungsfälle identifizieren (z. B. automatisierte Content Generierung, Personalisierung, Testing), messen, optimieren, bevor groß skaliert wird. 

1. Datenlage und Infrastruktur prüfen
   Qualität der Daten, Datensilos, CRM, First-Party Data etc. müssen sauber und zugänglich sein. Ohne gute Daten keine guten Entscheidungen. 

1. Talent & Skills aufbauen
   Internes Know-how: Data Scientists, AI Engineers, aber auch Menschen, die KI-Agenten steuern, überwachen, evaluieren. Schulung & Weiterbildung sind wichtig (wie bei Accenture). 

1. Governance & Ethik integrieren
   Regeln definieren: Transparenz, Datenschutz, Verantwortlichkeiten. Markenwerte dürfen nicht unter KI-Automatisierungen leiden. 

1. Plattformen & Tools evaluieren
   Welche Anbieter haben echte agentic Funktionen, nicht nur “Agentic” im Marketing-Jargon. Tools, die Gedächtnis, Multitasking, Rückkopplung/Protokollierung etc. bieten. Beispielsweise Adobe’s Agenten, Amazon’s Creative Studio Erweiterung etc.  

1. Kontinuierliche Messung & Feedback
   KPIs definieren: Nicht nur Output oder Reichweite, sondern auch Effizienzgewinne, Kundenzufriedenheit, Conversion, Kosten pro Ergebnis. Und regelmäßig prüfen, ob Agentic AI wirklich Mehrwert bringt. 

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