Agentische KI hat den Chat betreten: Die Transformation, die Marketer nicht ignorieren können

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KI steht kurz davor, jede Branche zu revolutionieren und entfacht einen erbitterten Wettbewerb um die Vorreiterrolle. Bevor du deine KI-Transformationsstrategie festlegst, musst du eine entscheidende Innovation verstehen: die agentenbasierte KI. 

Während alle von Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen durch aktuelle KI-Tools sprechen, liegt der wahre Wandel in Systemen, die nicht nur auf Aufforderungen reagieren, sondern eigenständig in deinem Namen handeln. Die Entwicklung der agentenbasierten KI wird die Art und Weise, wie du KI in deiner Marketingorganisation planst, ausführst und skalierst, grundlegend verändern.

Dies war das Thema eines kürzlich durchgeführten Skai mit dem Titel Agentische KI hat den Chat erobert: Die Transformation, die Marketer nicht ignorieren könnenin dem Chief Product Officer Guy Cohen die Herausforderungen der heutigen KI-Transformation und die bahnbrechende Entwicklung zu wirklich autonomen KI-Agenten erörterte.

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GenAI schreitet schneller voran als jede andere technologische Transformation zuvor

Die Dringlichkeit ist real. Stell dir zwei Unternehmen in der gleichen Kategorie vor, mit der gleichen Größe und dem gleichen Umsatz. Aber eines erreicht seine GenAI Transformation zuerst. Welches wärst du lieber?

Was GenAI jedoch grundlegend von früheren technologischen Veränderungen unterscheidet, ist das beispiellose Tempo der Einführung. "Jeder spricht heutzutage über GenAI", erklärt Cohen. "Wir haben noch nie erlebt, dass ein derartiger Wandel so schnell vonstatten geht.

Die Zahlen sprechen für sich: Während Smartphones fünf Jahre brauchten, um 100 Millionen Nutzer/innen zu erreichen, schaffte ChatGPT diesen Meilenstein in nur zwei Monaten. Heute nutzen etwa 1,5 Milliarden Nutzer/innen wöchentlich GenAI.

ChatGPT hat in nur 2 Monaten 100 Millionen Nutzer/innen erreicht, im Vergleich zu 5 Jahren für Smartphones. Das ist nicht nur eine schnelle Akzeptanz, sondern eine beispiellose Beschleunigung, die traditionelle Transformationszeiträume überflüssig macht.

"Wir haben in den letzten Jahrzehnten ein paar bedeutende Veränderungen erlebt", sagt Cohen und vergleicht GenAI mit früheren Veränderungen. "Die digitale Transformation hat zwanzig Jahre gedauert, die Cloud zwölf bis fünfzehn Jahre und Mobile sieben Jahre, bis sie wirklich in den Unternehmen angekommen ist. Aber GenAI folgt anderen Regeln. "Was wir jetzt erleben, ist definitiv anders, und ich denke, der wichtigste Unterschied ist das Tempo", betont Cohen. "Letzte Woche haben wir mit GPT-5, Gemini und Agenten drei riesige Ankündigungen von neuen Technologien gehört."

Diese Geschwindigkeit schafft sowohl Chancen als auch Risiken. Unternehmen, die bei ihrer digitalen Transformation zu langsam vorgehen, geraten oft dauerhaft ins Hintertreffen. Cohen erklärt, dass genau hier die Chance liegt, deine Konkurrenten zu überholen und als vollständig KI-gesteuertes Unternehmen einen Marktvorteil zu erlangen. "Wir stellen fest, dass nicht alle Unternehmen gleich vorgehen", bemerkt er. "Die Einführung erfolgt auf verschiedenen Ebenen innerhalb der Unternehmen, in den Abteilungen und sogar bei den Einzelnen. Die Unternehmen von heute müssen ihre KI-Transformationen schneller vorantreiben."

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Strategische Planung trennt Gewinner von Nachzüglern

Trotz des Drucks, schnell zu handeln, hat Cohen die strategische Planung als entscheidenden Erfolgsfaktor identifiziert. "Wir haben mit mehr als hundert Unternehmen auf der ganzen Welt an dieser Art von Transformation gearbeitet", erzählt er. "Wir haben festgestellt, dass es eine Sache gibt, die in hohem Maße mit dem Erfolg korreliert, und zwar das Lernen.

Unternehmen, die GenAI-Tools ad hoc einführten, erzielten durchweg keine aussagekräftigen Ergebnisse. "Es ist eigentlich egal, wie der Plan aussieht", betont Cohen. "Du musst einen Plan haben. Aus diesem Plan sollte eine Strategie hervorgehen. Diese Strategie sollte klare Ziele und Meilensteine, rechenschaftspflichtige KPIs sowie Investitionen und Beteiligung der Führungskräfte beinhalten."

Um erfolgreich zu sein, braucht es sowohl eine Führung, die die Richtung vorgibt, als auch eine Basis, die die Umsetzung vorantreibt. Das eine ohne das andere scheitert immer.

Die erfolgreichsten Implementierungen verfolgen einen multidirektionalen Ansatz, der eine Top-Down-Führung mit einer Graswurzel-Adoption kombiniert. "Erstens von oben nach unten, wenn die Unternehmensführung versteht, dass GenAI eine Technologie ist, die die Organisation nutzen sollte. Aber das ist nicht genug. Man muss auch die Change Agents identifizieren, also die Nutzer, die einsteigen und die Technologie nutzen", erklärt Cohen.

Zwei wichtige Faktoren erschweren jedoch selbst gut geplante Umstellungen.

Der Faktor Mensch bleibt der größte Engpass. "Die größte Herausforderung ist der Mensch", sagt Cohen. "Wir Menschen fühlen uns nicht wohl bei großen Veränderungen. GenAI verlangt von uns allen, dass wir unsere Gewohnheiten ändern; dass wir Dinge ändern, die wir schon seit Jahren tun."

Die Statistiken zeigen das Ausmaß auf: 87% der Unternehmen nennen das mangelnde Verständnis von GenAI als Haupthindernis, während 56% mit einem Mangel an notwendigen Fähigkeiten und Schulungen kämpfen. "Da sich alles so schnell entwickelt, hat man immer das Gefühl, dass niemand wirklich versteht, was GenAI ist und was man damit erreichen kann", stellt Cohen fest.

Neue Risiken erfordern völlig neue Managementansätze. GenAI führt Risikokategorien ein, die es bei früheren Transformationen nicht gab. "GenAI bringt neue Bereiche mit sich, die wir in der Vergangenheit nicht kannten, wie z.B. Halluzinationen", stellt Cohen fest. "Heute geht es immer um die Frage, ob wir den Antworten, die wir erhalten, vertrauen können oder nicht."

Diese Risiken gehen über die Genauigkeit hinaus und umfassen auch Verzerrungen bei den Ergebnissen, Datenschutzbedenken, Cybersecurity-Bedrohungen und Herausforderungen im Zusammenhang mit der Einhaltung von Vorschriften.

Die nächste Evolution: Agentenbasierte KI verstehen

Es ist zwar wichtig, die aktuellen GenAI-Fähigkeiten zu beherrschen, aber um langfristig erfolgreich zu sein, muss man verstehen, wohin sich die Technologie entwickelt: agentenbasierte KI, d.h. Systeme, die nicht nur auf Aufforderungen reagieren, sondern auch eigenständig handeln.

"Um diese Innovation zu verstehen, muss man sich zunächst vergegenwärtigen, dass der Wortstamm von agentischer KI Agent. Ein Agent ist eine Person, die im Namen einer anderen Person handelt", erklärt Cohen und zieht Parallelen zu Reise- oder Immobilienmaklern. Die Reisebranche bietet eine perfekte Analogie: "Wir haben mit menschlichen Reisebüros angefangen, dann kamen Unternehmen wie Expedia und haben die Reisebuchung demokratisiert. Die nächste Generation ist definitiv das Zeitalter der Agenten, Unternehmen wie WonderPlan, die nicht nur Einblicke in deine Reiseroute gewähren, sondern dich als Verbraucher tatsächlich kennenlernen und Flüge, Hotels und Erlebnisse für dich buchen."

Cohen unterscheidet zwei Kategorien: Horizontale Agenten, die ein breites Spektrum an Fähigkeiten im gesamten Unternehmen anbieten (wie ChatGPT oder Gemini), und vertikale Agenten, die sich auf bestimmte Bereiche spezialisieren und über fundierte Branchenkenntnisse verfügen.

Warum vertikale Agenten den wahren Durchbruch bedeuten

Cohen macht deutlich, dass die Zukunft des Marketings in der agentenbasierten KI liegt: "Marketer werden weiterhin horizontale Agenten einsetzen, um E-Mails zu schreiben, Fakten zu finden usw., aber der wirkliche Wert für Marketer wird in Form von agentenbasierten KI-Lösungen kommen, die den wahren Wert der positiven Auswirkung auf die Effizienz, die Kundenbeziehungen und - am wichtigsten - auf das Endergebnis liefern können."

Damit vertikale Akteure einen transformativen Wert schaffen können, müssen Organisationen vier grundlegende Fähigkeiten entwickeln:

Solide Datengrundlage. "Agenten müssen mit sauberen, verknüpften und kontextualisierten Daten arbeiten, die so umfassend wie möglich sind, denn der Agent ist nur so gut wie die Daten, auf die er Zugriff hat", erklärt Cohen. Dazu gehören Echtzeit-Integration, Standardisierung und Zugänglichkeit über alle relevanten Geschäftssysteme hinweg.

Personalisierung und Erinnerung. "Ein Agent für eine Marketingabteilung ist anders als ein Agent für die Buchhaltung. Dieser Agent muss ein Gedächtnis haben, an was er sich erinnern und was er vergessen muss, für wie lange und auf welcher Ebene", beschreibt Cohen. Effektive Agenten müssen den organisatorischen Kontext verstehen und sich an die spezifischen geschäftlichen Zwänge anpassen.

System- und agentenübergreifende Integration. "Es gibt Protokolle wie MCP, die es den Agenten ermöglichen, mit anderen Agenten zu kommunizieren und ihre Fähigkeiten zu erweitern", erklärt Cohen. Keine Geschäftsfunktion arbeitet in Isolation.

Kontrollierbare Autonomie. "Wir schauen uns Agenten an, die einige Aufgaben selbstständig erledigen. Das Wichtigste ist, dass der Benutzer die Kontrolle über die autonomen Aktivitäten hat", betont Cohen. Unternehmen müssen in der Lage sein, die Befugnisse der Agenten schrittweise zu erweitern und gleichzeitig die Kontrolle zu behalten.

Drei Phasen auf dem Weg zu echter agentenbasierter KI

Der Übergang zu echter agentenbasierter KI vollzieht sich in drei verschiedenen Phasen, in denen sowohl die technologischen Fähigkeiten als auch die organisatorische Bereitschaft reifen.

Der Weg von unterstützten zu autonomen Agenten ist nicht nur eine technologische Entwicklung, sondern ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie Marketingarbeit geleistet wird. Die meisten Unternehmen befinden sich noch in Phase 1.

Phase 1: Assisted Agents funktionieren als intelligente Assistenten. "Konversationsschnittstelle, lineare Interaktion, aber der Mensch ist immer noch am Steuer", erklärt Cohen. Marketer können komplexe Fragen stellen und erhalten ausgefeilte Analysen, müssen aber genau angeben, was sie wollen. "Schon jetzt sehen wir enorme Effizienzgewinne von etwa 40 %", sagt Cohen.

Phase 2: Personalisierte Agenten führen Kontextbewusstsein und Lernfähigkeiten ein. "Dieser Agent kennt dich, er kennt dein Unternehmen und er versteht deine Geschäftsziele und -einschränkungen", beschreibt Cohen. Diese Agenten behalten ihr Gedächtnis über Gespräche hinweg und passen ihre Empfehlungen an die gelernten Präferenzen an. "Das Niveau der Antworten, die du bekommst, ist deutlich besser, weil sie auf dich zugeschnitten sind", betont Cohen.

Phase 3: Autonome Agenten stellen die volle Verwirklichung der agentenbasierten KI dar. "Das ist der Zeitpunkt, an dem wir uns auf Agenten verlassen können, um Routineaufgaben für uns zu erledigen", stellt sich Cohen vor. "Denk an deinen Monatsbericht. Von nun an kannst du den Agenten bitten, ihn ohne dein Zutun am ersten Tag eines jeden Monats an alle Beteiligten zu schicken." Diese Agenten übernehmen ganze Arbeitsabläufe und eskalieren nur bei Bedarf zu Menschen.

Diese Entwicklung bedeutet, dass Vermarkter von Kampagnenbetreibern zu strategischen Direktoren werden, die sich auf die Definition von Erfolgsmetriken und die kreative Ausrichtung konzentrieren, anstatt die Ausführungsmechanismen zu verwalten. Die Teams werden weniger Plattformspezialisten und mehr Experten für Kundenpsychologie und Wettbewerbsanalyse brauchen.

Die Zukunft der Marketingarbeit: Agentenbasierte KI übernimmt die Routinearbeit, während sich Menschen auf Strategie, Kreativität und Entscheidungsfindung auf höchster Ebene konzentrieren.

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Fazit: Der Wandel beginnt jetzt

Wie Raheel Khan, SVP of Enterprise Marketing und Head of AI bei Estée Lauder, kürzlich bemerkte: "In der schnelllebigen Welt von GenAI sind sechs Monate von heute an eigentlich heute. Wenn du jetzt nicht umstellst, bleibst du nicht nur stehen, sondern fällst zurück.

Cohens Ratschlag bringt es auf den Punkt: "Zögere nicht zu springen, lass dich nicht zurückfallen, aber plane im Voraus. Mach es nicht ohne einen Plan. Plane und entwickle eine Strategie für deine GenAI-Transformation, und ich bin sicher, dass du einen großen Nutzen daraus ziehen wirst."

Zum Abschluss des Webinars stellte Cohen die agentenbasierte KI von Skaivor, Celeste, den einzigen GenAI-Agenten, der speziell für Handelsmedien entwickelt wurde. Die Demonstration dieser agentenbasierten KI zeigte, wie diese Konzepte bereits von der Theorie in die Praxis übergehen, mit Agenten, die die Leistung von Kampagnen bei Hunderten von Einzelhändlern analysieren, Optimierungsmöglichkeiten identifizieren und personalisierte Empfehlungen geben können, die auf deine spezifischen Geschäftsziele und Einschränkungen zugeschnitten sind.

Die Unternehmen, die jetzt strategische KI-Fähigkeiten aufbauen und gleichzeitig die Entwicklung hin zu agentenbasierten Systemen verstehen, werden die Wettbewerbslandschaft in den kommenden Jahren bestimmen. Skai ist die KI-gesteuerte Commerce-Media-Plattform für Performance-Werbung, und mit Celeste AI können Marketer die Zukunft des agentenbasierten Marketings schon heute erleben und gleichzeitig auf noch autonomere Fähigkeiten hinarbeiten.

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