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Der KI-Einsatz im Marketing verschiebt sich von Content zu Ausführung: AI Agents planen Aufgaben, nutzen Tools wie CRM, Analytics oder Ad-Accounts und optimieren laufend. Gartner erwartet, dass bis 2026 bis zu 40% der Enterprise-Anwendungen task-spezifische KI-Agenten integriert haben.
Generative KI hat Marketing zuletzt vor allem beim Erstellen von Inhalten beschleunigt. AI Agents gehen darüber hinaus: Sie verfolgen Ziele, stossen Prozesse in Tools an und verbessern Ergebnisse iterativ – abhängig von Rechten, Daten und Integrationen. Dadurch wird Marketing operativer: Analyse, Umsetzung und Optimierung rücken enger zusammen.
Der wirtschaftliche Hebel liegt in End-to-End-Workflows statt Einzelschritten: Performance-Signale auswerten, Tests ableiten, Varianten erstellen und Learnings zurückspielen. Plattformanbieter wie Salesforce positionieren Agenten als Bausteine für Aufgaben rund um Segmentierung, Content, Journeys und Optimierung. Für eine SEO Agentur heisst das zusätzlich: technische Audits, SERP-Monitoring und Test-and-Learn-Schleifen stärker zu automatisieren – mit klaren Qualitäts- und Freigabegrenzen.
Gleichzeitig steigen Anforderungen an Governance, sobald Agenten Budgets bewegen oder auf sensible Daten zugreifen: Limits, Freigaben, Logging und klare Verantwortlichkeiten werden zum Muss. In Europa kommt die gestaffelte Anwendung des EU AI Act hinzu (in Kraft seit 1. August 2024; zentrale Teile gelten seit 2025; „fully applicable“ ab 2. August 2026 mit Ausnahmen). Unterm Strich sind AI Agents kein Buzzword, sondern ein Operating Model – erfolgreich sind Teams, die messbare Outcomes liefern und Autonomie kontrolliert skalieren.
Foto: Sora
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