Marken richten sich auf eine Zukunft ein, in der Agent-basierte KI den Großteil der Kundeninteraktionen und operativen Workflows übernimmt. Das führt zu höherer Mitarbeiterproduktivität und mehr kreativem Output. Doch unsere globale Umfrage unter 3.000 Führungs- und Fachkräften für den Bericht Adobe KI- und digitale Trends 2026 zeigt: Die Ambitionen für KI-gestützte Echtzeit-Personalisierung im benötigten Umfang sind deutlich größer als die organisatorische Bereitschaft.

Nur wenige verfügen über die nötige Datenqualität, harmonisierte Profile oder Analyse-Frameworks, um ihre KI-Investitionen zu skalieren. Obwohl KI bereits zu Verbesserungen in wichtigen Marketing-Workflows führt, haben Teams Schwierigkeiten, diese Vorteile in quantifizierbare Erfolge für die Führungsebene zu übersetzen. Die anhaltende Unstimmigkeit bei der KI-Strategie zwischen Führungs- und Fachkräften verstärkt diese Herausforderungen zusätzlich. Um KI-gesteuerte Interaktionen erfolgreich zu skalieren, müssen Unternehmen drei Lücken gleichzeitig schließen: Datenbereitschaft, Messinfrastruktur und Abstimmung zwischen Führungs- und Fachkräften.

Marken setzen sich ehrgeizige Ziele für Agent-basierte KI, doch der aktuelle Bereitstellungsstand zeigt eine ungleichmäßigere Realität. Weniger als ein Drittel der Unternehmen hat die Pilotphase überwunden und Agent-basierte KI unternehmens- oder funktionsübergreifend für den Kundendienst implementiert (30 %) – ein Bereich, den viele schon bald automatisieren wollen. Noch weniger haben Agent-basierte KI in gleichem Maße bei der Erstellung und Aktivierung von Marketing-Content (22 %) oder bei Personalisierung und Empfehlungen (18 %) eingeführt.

Trotz begrenzter Fortschritte bei der Skalierung von Agent-basierter KI erwartet die Mehrheit der Marken, dass die Technologie einen erheblichen Anteil aller Interaktionen an Kundenkontaktpunkten direkt übernehmen wird. So glauben mehr als drei Viertel, dass innerhalb der nächsten 18 Monate Agent-basierte KI mindestens die Hälfte aller Interaktionen im Kundendienst verwalten wird. Sie haben ähnliche Erwartungen an die Rolle von Agent-basierter KI bei der After-Sales-Betreuung, im Kundenvertrieb und bei Transaktionen sowie bei dialogorientierter Interaktion (Abbildung 2). Diese Ambitionen bezüglich der wachsenden Rolle von Agent-basierter KI bei Kundeninteraktion gehen über die reine Skalierung hinaus: 42 % der Marken planen auch, spezielle Agent-Persönlichkeiten für verschiedene Zielgruppen zu entwickeln. Das deutet auf eine grundlegende Neugestaltung der KI-gesteuerten Kundenkontaktpunkte hin.

Die Pläne für Agent-basierte KI sind genauso ehrgeizig, wenn es um die Optimierung interner Prozesse geht. Innerhalb desselben Zeitraums erwarten Unternehmen, dass Agent-basierte KI Mitarbeitende bei Recherche und Wissensbeschaffung unterstützt (69 %), Routineaufgaben im Kundendienst automatisiert (63 %), das Marketing bei der Kampagnenorchestrierung unterstützt (52 %) und Content für Marketing-Kampagnen erstellt (44 %).

Diese Ambitionen zeigen deutlich, dass Marken optimistisch sind, was die transformativen Vorteile von Agent-basierter KI angeht. Fast zwei Drittel (63 %) glauben, dass sie ihrem Unternehmen die Freiheit geben wird, sich stärker auf Strategie und kreative Arbeit zu konzentrieren. 47 % gehen sogar noch weiter und sagen, dass Unternehmen, die Agent-basierte KI nicht einführen, den Anschluss verlieren werden. Etwa ein Drittel priorisiert bereits Investitionen in Agent-basierte KI gegenüber weiter verbreiteten Ansätzen wie generativer KI. Doch wie die Kluft zwischen Überzeugung und Umsetzung zeigt, erfordert der Schritt von Agent-basierter KI vom Experiment zur Skalierung, dass Unternehmen verschiedene operative Hürden angehen, die sich nicht allein durch Ambitionen lösen lassen.

Trotz der weitverbreiteten Wahrnehmung dieser Vorteile bleibt der Nachweis des Nutzwerts von KI eine Herausforderung. Während Unternehmen Kundenzufriedenheit und Treue (z. B. Net Promotor Score, Bindung, Abwanderung) als wichtigsten Indikator der Führungsebene für KI-Erfolg einstufen – noch vor Umsatzwachstum und Kosteneinsparungen –, berichtet mehr als die Hälfte (56 %), dass die Führungsebene KI-Ergebnisse letztendlich rein durch eine finanzielle Brille bewertet. Diese Diskrepanz wird dadurch verschärft, dass 52 % der Unternehmen Schwierigkeiten haben, messbare Renditen auf KI-Investitionen anhand CX-bezogener Metriken zu belegen. Als Folge gestaltet sich die Argumentation auf beiden Seiten schwierig.

Beiden Herausforderungen liegt ein Mangel an formeller Infrastruktur für Messungen zugrunde. Nur 44 % haben ein Framework für das Tracking des ROI und des Werts generativer KI implementiert. Lediglich 31 % haben dies für Agent-basierte KI getan. Fast die Hälfte (47 %) hat weder ein Framework etabliert oder weiß nicht, ob eins vorhanden ist.