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Shelly Palmer ist Professor für Advanced Media in Residence an der S.I. Newhouse School of Public Communications der Syracuse University und CEO der Palmer Group. Die in diesem Artikel geäußerten Ansichten sind die des Autors und spiegeln nicht zwangsläufig die von Google wider.
Nennt es Prompt-Engineering, Kontexterstellung oder wie auch immer – das Ziel ist dasselbe: das Beste aus der KI herauszuholen, indem man Worte als neue Programmiersprache begreift. Jeder Marketer muss darin hervorragend sein. Das ist der aktuelle Stand, aber die Technologie entwickelt sich in einem fast unvorstellbaren Tempo.
Als Führungskraft im Marketing habt ihr einen neuen strategischen Auftrag in Bezug auf KI: Nutzt die Prompting-Fähigkeiten eurer Mitarbeitenden, um hybride Teams aus Menschen und Agenten aufzubauen, die sich letztendlich zu einer superproduktiven, autonomen Belegschaft entwickeln werden. Die Ära der Tool-Bedienung geht zu Ende. Wir befinden uns im Zeitalter der Agenten-Manager. Es beginnt eine neue, agentische Ära.
Der strategische Unterschied: Prompts vs. Agenten
Während Prompt-Engineering eine nützliche Taktik ist, müssen Marketer zu einer umfassenderen Strategie übergehen: dem agentischen Marketing. Dieser Wandel ermöglicht es Teams, autonome KI-Agenten zu managen, um Geschäftsziele zu erreichen. Der Schritt von der Anweisung zur Delegation erfordert eine beispiellose operative Umstellung und wird für Führungskräfte eine außergewöhnliche Herausforderung darstellen.
Ein Agent führt eine Aufgabe aus und ein agentisches System ist eine Gruppe von Agenten, die so orchestriert sind, dass sie ein größeres Ziel erreichen.
CMOs müssen von einer linearen Content-Lieferkette, bei der Menschen jedes Asset manuell bearbeiten, zu einem agentischen Modell übergehen. In diesem Modell legen Menschen die Brand Guidelines fest und Agenten generieren die Tausenden von notwendigen Anpassungen für Social Media, Display und die Google Suche.
Dabei ist die technische Grenze zwischen einem komplexen Prompt und einem einfachen Agenten fließend. Der strategische Unterschied ist jedoch klar. Ein Prompt ist ein Befehl, der einem Tool gegeben wird; der Mensch liefert die Argumentation. Ein KI-Agent ist ein autonomes System, das plant, ausführt und iteriert, um ein Ziel zu erreichen.
Anders ausgedrückt: Die Wahl der Tools muss sich an klar definierten Ergebnissen orientieren, nicht an der zugrunde liegenden Mechanik.
Hybride Workflows mit Menschen und Agenten
Die Herausforderung beim Einsatz von KI-Agenten ist operativ, nicht technisch. Sie beginnt mit der Zerlegung von Workflows in einzelne Aufgaben. Diese müssen analysiert und gut verstanden werden. Die bewährte Methode besteht darin, zu den Grundlagen zurückzukehren, um zu ermitteln, welche einzelnen Aufgaben auch dann noch erforderlich wären, wenn der Prozess teilweise (oder vollständig) automatisiert wäre.
Agentische Systeme erfordern dieselbe Stringenz wie die Unternehmens-IT. Eine solide Struktur muss der Skalierung vorausgehen.
In der Praxis erfordern die heute eingesetzten Agenten eine kontinuierliche menschliche Steuerung. Diese Realität macht eine robuste Unternehmensführung und einen klaren Rahmen notwendig, bevor einem Agenten eine nennenswerte Verantwortung übertragen wird. Agentische Systeme bedingen die gleiche Stringenz und Kontrolle wie die Unternehmens-IT. Eine solide Struktur muss vor der Skalierung kommen. Zu den grundlegenden Kontrollen gehören:
- Berechtigungsrichtlinien für Agenten, um den Systemzugriff zu definieren und zu beschränken
- Ein Management des Lebenszyklus von Agenten, um Erstellung, Einsatz und Außerbetriebnahme zu verfolgen
- Klar definierte Leitplanken, um sicherzustellen, dass Agenten innerhalb fester Grenzen agieren, und um zu regeln, welche KI-Modelle für den Einsatz zugelassen sind
CMOs können dies sofort auf Prozesse wie die vierteljährliche Wettbewerbsanalyse anwenden. Anstatt die Zeit von Nachwuchskräften mit manueller Datenerhebung und Dokumentation zu verschwenden, kann ein Agent die Konkurrenz rund um die Uhr autonom überwachen und Anomalien zusammenfassen. Dadurch wird euer Team von Datensammler*innen zu Strateg*innen, die sich voll und ganz darauf konzentrieren, auf Marktbewegungen zu reagieren.
Auswirkungen für die Führungsebene
Dieser Übergang vom Tool-Bediener zum Agenten-Manager hat unmittelbare Konsequenzen für Personal, Arbeitsabläufe und Budget. Erstens muss das Skillset eines Marketingteams den Sprung von der operativen Umsetzung hin zur strategischen Steuerung schaffen. Marketer werden die Ziele und Einschränkungen für KI-Agenten definieren. Letztendlich werden sich ihre Aufgaben von der Aufgabenausführung und -optimierung zu Rollen entwickeln, die sich auf Strategie und klares Urteilsvermögen konzentrieren.
Zweitens erfordert agentisches Marketing ein neues Betriebsmodell. Angesichts des Autonomiegrades, der KI-Agenten wertvoll macht, müssen wir die Technologie mit der gleichen Stringenz wie menschliche Teams steuern. Führungskräfte sollten dem Drang widerstehen, diese Systeme zu vermenschlichen, sie aber dennoch wie neue Mitarbeitende behandeln: rollenbasierten Zugriff gewähren, klare Grenzen für autonome Entscheidungen definieren und Kontrollen durchsetzen, die operative und finanzielle Risiken begrenzen.
Jetzt handeln
Wer mit der Entwicklung einer agentenbasierten KI-Strategie wartet, riskiert seine Wettbewerbsfähigkeit. Es ist Zeit für ein 90-tägiges Audit eures aktuellen Tech-Stacks auf dessen „Agent Readiness“. Dieses Audit sollte identifizieren, welche Plattformen die notwendigen Zugänge für Steuerung und Datenintegration bieten. Das Ergebnis sind eine Gap-Analyse und eine Roadmap für den Aufbau eines Tech-Stacks, den eine autonome Marketing-Belegschaft betreiben kann.
Das AI Agent Handbook von Google Cloud beschreibt die technische Grundlage für diesen Übergang, einschließlich der Bereitstellung autonomer Agenten mit dem Vertex AI Agent Builder. Es ist ein guter Startpunkt für den Aufbau eurer agentischen Marketingstrategie.
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