Agent-basierte KI für Marketing: Kundenerlebnisse mit AI Agents neu gestalten.
Erfahrt, wie Adobe euch dabei hilft, Agent-basierte KI durchgängig im Marketing-Zyklus einzusetzen – mit Konsistenz, Kontrolle und Skalierbarkeit.
INHALT
Agent-basierte KI ist die neue Messlatte für Marketing-Performance
Was Unternehmen für Skalierung mit Agent-basierter KI brauchen
Warum der Agent-basierte KI-Ansatz von Adobe Mehrwert liefert
Wo AI Agents von Adobe Mehrwert in allen Marketing-Phasen schaffen
Wie das Agent-basierte System von Adobe End-to-End-Ausführung ermöglicht
Wann ihr das Agent-System von Adobe für benutzerdefinierte Workflows erweitern solltet
Macht den nächsten Schritt auf eurer KI-Journey mit AI Agents von Adobe
Agent-basierte KI im Unternehmensmaßstab einsetzen.
Agent-basierte KI ist die nächste Phase von Marketing-Performance. Sie ermöglicht es Organisationen, Erkenntnisse, Entscheidungen und Ausführung über die gesamte Customer Experience hinweg zu verknüpfen. Da Customer Journeys komplexer werden und die Erwartungen steigen, brauchen Unternehmen Systeme, die koordiniert über Daten, Content und Workflows hinweg arbeiten können.
Dieser Leitfaden erklärt, wie Agent-basierte KI diesen Wandel unterstützt und warum sie zur Priorität für Marketing- und Customer Experience-Verantwortliche wird. Ihr erfahrt, was Unternehmen brauchen, um Agent-basierte KI verantwortungsvoll zu skalieren, wie das einheitliche Daten- und Orchestrierungsfundament von Adobe koordinierte Ausführung ermöglicht und wo im Marketing-Zyklus AI Agents die größte Wirkung entfalten. Der Leitfaden zeigt auch auf, wann und wie Organisationen das Agent-basierte System von Adobe erweitern können, um benutzerdefinierte Workflows zu unterstützen – ein praktischer Pfad vom Experiment zur unternehmensweiten Wirkung.
Agent-basierte KI ist die neue Messlatte für Marketing-Performance.
Generative KI hat die Content-Produktion von Marketing-Teams dramatisch beschleunigt. Arbeit, die früher lange Zyklen erforderte, kann jetzt in Stunden erledigt werden. So wird es für Teams möglich, mehr Kanäle, mehr Formate und mehr Personalisierung als je zuvor zu unterstützen. Doch mit steigendem Content-Volumen ist eine tieferliegende Herausforderung deutlich geworden.
Mehr Content zu erstellen, ist nicht das Gleiche wie bessere Kundenerlebnisse zu liefern. Viele Führungskräfte erkennen jetzt, dass generative KI zwar die Erstellung beschleunigt, aber nicht ausreicht, um die Marketing- und Customer Experience-Workflows zu beschleunigen, die nötig sind, um heutige Kundenanforderungen zu erfüllen. Die Koordination, Entscheidungsfindung und Ausführungsarbeit rund um Content bleibt komplex und manuell. Dadurch verschiebt sich der Engpass von der Erstellung zur Erlebnisbereitstellung.
Diese Lücke treibt die Einführung von Agent-basierter KI voran, die die nächste Stufe der Wertschöpfung darstellt. AI Agents verstehen Ziele, treffen kontextbezogene Entscheidungen und unterstützen bei den komplexen Schritten, die nötig sind, um individuelle Kundenerlebnisse zu bieten. So können Teams manuellen Aufwand reduzieren, schneller auf Veränderungen reagieren und ihren Fokus von operativen Aufgaben auf strategische Ausrichtung verlagern.
Die Dynamik ist beachtlich: Agent-basierte KI soll bis 2030 einen jährlichen Wert von 450–650 Milliarden US-Dollar schaffen1.
Was ist Agent-basierte KI und wie funktioniert sie?
Agent-basierte KI bezeichnet intelligente Systeme aus Agents, die in Echtzeit „denken“, handeln und Arbeit koordinieren können. Diese AI Agents verstehen Ziele, ergreifen die Initiative, überwachen Dashboards, lösen Workflows aus und arbeiten funktionsübergreifend zusammen. Der Mensch behält durch Aufsicht und Genehmigungen die Kontrolle.
Zum vollständigen Leitfaden: Was ist Agent-basierte KI?
Was ist der Unterschied zwischen Agent-basierter KI und generativer KI?
Generative KI beschleunigt und skaliert die Erstellung von Content, Konzepten und Ideen. Agent-basierte KI geht weiter: Sie unterstützt Teams bei der Umsetzung von Aufgaben rund um diesen Content – durch Planung, Entscheidungen, Optimierung und Koordination von Aktionen über Systeme hinweg. Beide funktionieren am besten, wenn sie in Marketing-Abläufen gemeinsam eingesetzt werden.
Zum vollständigen Leitfaden zu generativer KI vs. Agent-basierter KI.
Adobe befindet sich in einer einzigartigen Lage, dieses nächste Kapitel mitzugestalten, indem wir Agent-basierte Intelligenz in den Bereichen anwenden, wo sie den größten Unternehmenswert schafft. Anstatt KI als eine Reihe einzelner Tools zu behandeln, verbindet Adobe AI Agents über den gesamten Marketing-Zyklus und bietet eine einheitliche Plattform mit Echtzeitdaten und Governance als Fundament. So können Unternehmen von aufgabenbezogener Automatisierung zu koordinierter End-to-End-Erlebnis-Performance wechseln.
Dieser Leitfaden erkundet den praktischen Pfad zur Skalierung von Agent-basierter KI für Unternehmen mit Adobe. Er zeigt die Kernfunktionen auf, die eine unternehmensbereite Plattform definieren, warum ein Fundament aus verlässlichen und verwalteten Daten unverzichtbar ist und wie Adobe Agent-basierte Tools entwickelt hat, um komplexe End-to-End-Workflows zu verwalten. Ihr erfahrt, wo unsere AI Agents hohen Wert über den gesamten Marketing-Zyklus liefern, und versteht, wann und wie ihr dieses einheitliche System für benutzerdefinierte Geschäftslösungen erweitern könnt.
Was Unternehmen für Skalierung mit Agent-basierter KI brauchen.
Das Interesse an Agent-basierter KI steigt rasant: Zwei von fünf Unternehmen investieren bereits erheblich in diesen Bereich, während eine ähnliche Anzahl von Unternehmen erste Tests oder Machbarkeitsstudien durchführt. Da immer mehr Teams Agent-basierte KI erkunden, stellt sich die Frage, was Unternehmen benötigen, um Agent-basierte KI erfolgreich und skalierbar einzusetzen.
Damit Agent-basierte KI echte Customer-Experience-Arbeit unterstützen kann, braucht sie ein starkes, einheitliches Fundament. Teams müssen Zugriff auf verlässliche Kundensignale haben, Content und Kontext klar verstehen und eine gemeinsame Sicht auf alle Marketing- und Erlebnisabläufe teilen. Wenn Informationen verstreut oder Workflows fragmentiert sind, kann KI nur begrenzte Aufgaben in einzelnen Unternehmensbereichen bewältigen.
der Unternehmen investieren erheblich in Agent-basierte KI2.
der Unternehmen befinden sich in einer frühen Testphase oder in Machbarkeitsstudien3.
Wenn Kundendaten, Content-Wissen und betriebliche Erkenntnisse miteinander verknüpft sind, können AI Agents zur gesamten Journey beitragen. Drei Eigenschaften werden für Unternehmen besonders wichtig, wenn sie vorankommen möchten:
1. Transparente Aufsicht: Sie stellt sicher, dass Teams verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden, wo Eingriffe nötig sind und wie Agent-gesteuerte Aktionen zu Ergebnissen führen.
2. Einheitlicher operativer Kontext: Er richtet Planung, Aktivierung, Personalisierung und Optimierung an derselben Sicht auf Kundschaft, Content und Journeys aus.
3. Anpassungsfähigkeit auf Geschäftsebene: Sie ermöglicht es Unternehmen, Agent-basierte Use Cases zu erweitern und zu verfeinern, während sich Strategien entwickeln und neue Chancen entstehen.
Zusammen helfen diese Eigenschaften Unternehmen dabei, Agent-basierte KI auf eine Weise zu nutzen, die verlässlich, koordiniert und auf Geschäftsziele ausgerichtet wirkt. Sie schaffen eine Umgebung, in der Entscheidungsfindung schneller und konsistenter wird und Teams Kundenerlebnisse mit größerer Relevanz und Präzision gestalten können.
Welche Branchen können von Agent-basierter KI profitieren?
Jede Branche, die komplexe Customer Journeys oder umfangreichen Content verwaltet, kann von Agent-basierter KI profitieren. Einzelhandel, Tourismus, Medien und Telekommunikation verzeichnen starke Zuwächse bei Geschwindigkeit und Personalisierung. Regulierte Sektoren wie das Finanz- und das Gesundheitswesen profitieren ebenfalls, benötigen jedoch stärkere Governance-, Transparenz- und Sicherheitskontrollen, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Warum der Agent-basierte KI-Ansatz von Adobe Mehrwert liefert.
Stellt euch vor, ihr navigiert durch eine komplexe Journey. Adobe Experience Platform fungiert als Satellitensystem und verfolgt kontinuierlich, wo sich Kundschaft befindet, was sie braucht und wohin sie sich bewegt. Experience Platform Agent Orchestrator agiert als Navigationssystem, nutzt diese Echtzeit-Intelligenz, um den besten Pfad nach vorn zu planen und AI Agents über Marketing-, Content- und Erlebnisabläufe hinweg zu koordinieren, damit Teams das richtige Erlebnis bei jedem Schritt liefern können.
Dieses Fundament bietet Organisationen eine konsistente, sichere und skalierbare Umgebung für den Einsatz von AI Agents in ihren Marketing- und Customer-Experience-Workflows. Die vier nachfolgenden Funktionen zeigen, was den Adobe-Ansatz besonders macht.
1. Echtzeit-Kunden- und Content-Daten
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2. Governance, Datenschutz und Sicherheit für Unternehmensanforderungen
3. Enge Integration zwischen Marketing-, Content- und Erlebnisprodukten
4. Skalierbare und erweiterbare Agent-Architektur
Wo Agents von Adobe Experience Platform Mehrwert in allen Marketing-Phasen schaffen.
Agent-basierte KI entfaltet ihre größte Wirkung, wenn sie sich nahtlos in die Workflows einfügt, die Marketing voranbringen. Adobe entwickelt seine Agent-basierten Tools rund um die Kernphasen, die moderne Customer-Experience-Orchestrierung prägen. So helfen sie Teams dabei, Engpässe zu beseitigen, schneller anhand von Erkenntnissen zu agieren und Konsistenz über alle Kanäle und Teams hinweg zu gewährleisten.
So unterstützen und beschleunigen AI Agents von Adobe verschiedene Phasen des Marketing-Zyklus.
1. Marketing-Planung
Was Teams ausbremst: Kampagnenplanung ist nach wie vor stark manuell geprägt. Marketing-Briefings existieren in Dokumenten, während die Umsetzung in Projekt-Tools stattfindet. Teams müssen Absichten manuell in Aufgaben, Zeitpläne und Genehmigungen übersetzen. Diese Lücke erschwert es, Planung über mehrere Kampagnen und Regionen hinweg zu skalieren.
Wie Agent-basierte Adobe-Tools helfen: Workflow Optimization Agent beschleunigt die Planung, indem er Kampagnen-Briefings in umsetzbare Pläne innerhalb von Adobe Workfront verwandelt. Teams können Briefings in vertrauten Formaten hochladen, die der Agent interpretiert und in strukturierte Projekte mit Aufgaben, Zeitplänen und Abhängigkeiten überführt. Im Laufe des Projekts gleicht der Agent Pläne und Ergebnisse mit Kampagnenzielen und Markenrichtlinien ab und kennzeichnet Risiken frühzeitig. Das Ergebnis: schnellere Planung und berechenbarere Ausführung im großen Maßstab.
Was Teams erreichen können: Eine Marke für Verbraucherelektronik, die einen internationalen Produkt-Launch plant, kann ein einziges Master-Briefing in regionsspezifische Umsetzungspläne übersetzen, Genehmigungsengpässe frühzeitig erkennen und Teams bis zum Launch synchron halten.
Mehr über Workflow Optimization Agent erfahren.
2. Zielgruppen-Management.
Was Teams ausbremst: Zielgruppenerstellung ist nach wie vor ein langsamer, mehrstufiger Prozess. Teams müssen die richtigen Daten auffinden, komplexe Regeln schreiben, Zielgruppengrößen validieren und Logik kontinuierlich aktualisieren, wenn sich Kampagnenanforderungen ändern. Das führt oft zu inkonsistenten Segmenten, langen Durchlaufzeiten und Schwierigkeiten bei der zuverlässigen Skalierung von Personalisierung.
Wie Agent-basierte Adobe-Tools helfen: Audience Agent reduziert Reibung bei der Zielgruppenerstellung, indem er Marketing-Profis von der Absicht bis zur Aktivierung innerhalb von Real-Time Customer Data Platform und Journey Optimizer führt. Teams können mit einem natürlichsprachlichen Prompt beginnen. Der AI Agent hilft dabei, die richtigen Daten zu identifizieren, relevante Attribute zu empfehlen und Zielgruppen zu erstellen, die Teams schnell validieren und aktivieren können. Im Lauf einer Kampagne hilft er Marketing-Profis dabei, Änderungen zu überwachen und Zielgruppen zu verfeinern, ohne ständig Regeln neu schreiben zu müssen.
Was Teams erreichen können: Ein Gesundheitsdienstleister kann konforme Zielgruppen für die Patientenansprache aufbauen – basierend auf Gültigkeitskriterien für die Versorgung und Interaktionssignalen. Segmente werden dann angepasst, wenn sich das Patientenverhalten ändert.
Mehr über Audience Agent erfahren.
3. Content-Erstellung und -Produktion
Was Teams ausbremst: Marketing-Teams stehen unter Druck, mehr Content für mehr Kanäle zu produzieren – und dabei markenkonform zu bleiben. Briefings zu interpretieren, Assets anzupassen und Konsistenz über Kampagnen hinweg sicherzustellen, erfordert enormen Aufwand. Das führt oft zu langsamen Zyklen und fragmentierter Ausführung.
Wie Agent-basierte Adobe-Tools helfen: Content Production Agent unterstützt Teams dabei, schnell vom Briefing zum Content zu gelangen – über einen dialogbasierten Workflow. Er generiert zielorientierte Texte, passt Messaging für verschiedene Personas und Kanäle an und stellt automatisch relevante Assets aus Adobe Experience Manager bereit. Teams können dann alles an einem Ort verfeinern, prüfen und aktivieren. Das reduziert den manuellen Aufwand und hält Kampagnen konsistent.
Was Teams erreichen können: Eine Bank, die ein neues Sparprodukt einführt, kann aus einem einzigen Briefing konforme Botschaften für E-Mail-, Web- und In-App-Kanäle generieren. Dabei wird der Content segmentspezifisch angepasst und bleibt gleichzeitig im Einklang mit Marken- und Compliance-Anforderungen.
Mehr über Content Production Agent erfahren.
4. Customer-Journey-Orchestrierung.
Was Teams ausbremst: Journey-Erstellung ist komplex und manuell. Teams müssen oft Erkenntnisse aus verschiedenen, unverbundenen Tools zusammenfügen. Je größer das Volumen, desto schwerer fällt es Teams, Probleme frühzeitig zu erkennen. Das verzögert Korrekturen, verlangsamt die Optimierung und gefährdet Zeitpläne von Kampagnen.
Wie Agent-basierte Adobe-Tools helfen: Die Lösungen von Adobe optimieren sowohl Journey-Erstellung als auch Journey-Optimierung. Journey Agent ermöglicht es Teams, mehrstufige Journeys über einen einfachen, dialogbasierten Workflow zu gestalten und deckt proaktiv Probleme wie Überschneidungen bei Mitteilungen, Timing-Konflikte und Abbrüche auf. Ergänzt wird dies durch Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator, der wirkungsstarke Tests priorisiert, Steigerungen vorhersagt und Erkenntnisse aus Experimenten in wiederholbare Verbesserungen umwandelt, die Teams sicher skalieren können.
Was Teams erreichen können: Eine Reisemarke, die eine Feiertagskampagne plant, kann mit Prompts schnell Journeys aufbauen, doppelte Nachrichten an dieselben Reisenden vermeiden und Änderungen wie Timing oder Angebote austesten, um mehr Buchungen zu fördern.
Mehr über Journey Agent und Journey Optimizer Experimentation Accelerator erfahren.
5. Customer Experience Management
Was Teams ausbremst: Teams haben Schwierigkeiten, personalisierte Momente zu liefern, wenn Content nicht für KI-Workflows strukturiert ist. Erlebnisse wiederholen sich, der Einblick in erfolgreiche Maßnahmen bleibt begrenzt und Teams fehlen die Signale, um Customer Journeys in Echtzeit anzupassen.
Wie Agent-basierte Adobe-Tools helfen: Die Agent-basierten Lösungen von Adobe stärken jede Ebene der Customer Experience – von Site-Performance über KI-gesteuerte Suche bis zu dialogbasierter Interaktion. Sie decken automatisch Traffic- und Interaktionsprobleme auf und lösen sie, erhöhen die Sichtbarkeit einer Marke in KI-Suchsystemen und verwandeln freigegebenen Content in Echtzeit-Dialog, die auf Absichten eingehen. Mit Ein-Klick-Implementierungen für empfohlene Korrekturen können Teams Erlebnisse schneller und konsistenter über alle Kanäle hinweg personalisieren.
Was Teams erreichen können: Ein Einzelhändler, der eine saisonale Push-Kampagne vorbereitet, kann Erlebnisprobleme schnell beheben, die Sichtbarkeit bei KI-Suche für Prioritätsprodukte verbessern und Kundschaft dabei helfen, die richtigen Artikel dialogbasiert zu finden.
Mehr über Adobe Experience Manager Sites Optimizer, Adobe LLM Optimizer, Adobe Brand Concierge und Agents in Adobe Experience Platform erfahren.
6. Marketing-Performance-Analyse
Was Teams ausbremst: Marketing-Profis haben Schwierigkeiten, Insights zeitnah zu erhalten, da Reporting und Datenaufbereitung von technischen Teams abhängen. Dashboards passen sich langsam an, Analysezyklen dauern zu lange und Gelegenheiten zur Optimierung oder für Experimente werden verpasst.
Wie Agent-basierte Tools von Adobe helfen: AI Agents von Adobe reduzieren Reibung sowohl bei der Datenaufbereitung als auch bei der Analyse und verkürzen somit den Weg von Daten zu Entscheidungen. Data Engineering Agent hilft dabei, Daten-Onboarding, Transformation und SQL-Vorbereitung zu automatisieren, sodass Teams verlässliche Daten schneller und mit weniger technischem Aufwand aktivieren können. Data Insights Agent macht diese Daten dann einfacher nutzbar, indem er natürlichsprachige Fragen in Visualisierungen, Trends und Erklärungen umwandelt, die im Marketing validiert und umgesetzt werden können.
Was Teams erreichen können: Ein Streaming-Dienst kann neue Viewing- und Interaktionsdaten einbinden, Customer Journeys identifizieren, die mit der Abkehr von Abonnierenden verknüpft sind, und Empfehlungen oder das Timing von Mitteilungen schnell anpassen, ohne auf Analysten-Zyklen warten zu müssen.
Mehr über Data Engineering Agent und Data Insights Agent erfahren.
Wie das Agent-basierte System von Adobe End-to-End-Ausführung ermöglicht.
Die wahre Stärke des Agent-basierten Ansatzes von Adobe liegt darin, wie AI Agents zusammenarbeiten. Jeder Agent und jede Agent-basierte Lösung liefern eigenständig Mehrwert, aber ihre Wirkung vervielfacht sich, wenn sie mit gemeinsamer Intelligenz, Governance und Zielsetzung arbeiten. Diese systemweite Koordination verwandelt Aufgabenautomatisierung in End-to-End-Ausführung.
Adobe Experience Platform bildet das Fundament des Systems als „Single Source of Truth“ für Kunden- und Content-Verständnis. Darauf aufbauend erweitert Adobe Experience Platform Agent Orchestrator dieses Fundament, indem das Tool Ziele interpretiert, Aufgabenpläne erstellt und koordiniert, wie die Agents zusammenarbeiten. Diese Architektur gewährleistet konsistente Ergebnisse in allen Workflows, auch wenn Teams die Automatisierung auf zusätzliche Bereiche ausweiten.
Um dieses System klarer nachvollziehbar zu machen, beantworten wir einige häufige Fragen dazu, wie AI Agents von Adobe funktionieren.
1. Wie koordinieren Agent-basierte KI-Tools von Adobe die Arbeit hinter jedem Use Case?
Das Agent-basierte System von Adobe folgt einem konsistenten Muster. Wenn ein Anwender oder eine Anwenderin ein Ziel formuliert, interpretiert Agent Orchestrator die Anfrage, erstellt einen Aufgabenplan und leitet Aufträge an die relevanten Agents von Experience Platform weiter. Nach Abschluss der Aufgaben werden die Ergebnisse auf Genauigkeit und Übereinstimmung mit Geschäftsregeln validiert. Dieser koordinierte Fluss wird von vier Kernkomponenten angetrieben:
- Dialogbasiertes Interface: Hier interagieren Nutzende mit Agents über Prompts oder natürlichsprachliche Eingaben.
- Reasoning-Engine: Interpretiert Ziele und Einschränkungen und wandelt sie in eine Sequenz von Aufgaben um.
- Funktionale Agents: Spezialisierte Agents, die konkrete Aufgaben ausführen, wie das Abrufen von Daten, Analysieren von Informationen, Generieren von Content oder Validieren von Ergebnissen.
- Knowledgebase: Grundlegende Informationen, Muster und Kontext, die zuverlässige, kontextbewusste Entscheidungen gewährleisten.
Diese Komponenten ermöglichen es den Agents von Experience Platform, Aufgaben auf transparente, nachvollziehbare und auf Unternehmens-Governance abgestimmte Weise zu erfüllen.
2. Wie nutzt Adobe Agent-basierte KI produktübergreifend zur Verbesserung der Geschäftseffizienz?
Agents von Experience Platform sind darauf ausgelegt, als Teil eines vernetzten Systems zu funktionieren. Jeder Agent konzentriert sich auf Domain-spezifische Aufgaben. Wenn Workflows mehrere Produkte umfassen oder eingehendere Analysen erfordern, können mehrere Agents koordiniert werden, um komplexe Use Cases über Adobe-Anwendungen hinweg zu realisieren. Agent Orchestrator fungiert als Bindeglied zwischen diesen Erlebnissen und stellt sicher, dass jeder Agent den nötigen Kontext hat, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
Das bedeutet: Zielgruppenerkenntnisse können Customer Journeys prägen, Content-Governance kann die Aktivierung steuern und Optimierungssignale fließen direkt in die Planung ein. All das geschieht ohne manuellen Eingriff durch Marketing-Teams.
3. Wie interagieren Agents von Adobe mit Daten, um präzise und markenkonform zu bleiben?
AI Agents von Adobe verbinden sich über Adobe Experience Platform mit Daten. Die Plattform stellt Governance, Berechtigungen und Validierungsregeln bereit, die bestimmen, wie Informationen verwendet werden können. So basiert der Output von Agents immer auf präzisen Daten und Entscheidungen spiegeln Markenvorgaben, Datenschutzanforderungen und Unternehmensrichtlinien wider. Teams können verlässlich Automatisierung skalieren und dabei die Ausrichtung an organisatorischen Standards beibehalten.
Wann ihr das Agent-System von Adobe für benutzerdefinierte Workflows erweitern solltet.
- Integration mit proprietären oder konventionellen Systemen
- Anwendung branchenspezifischer Richtlinien und Genehmigungen
- Automatisierung von Workflows, die durch einzigartige Betriebsmodelle geprägt sind
In solchen Fällen haben Organisationen die Möglichkeit, das Agent-basierte System von Adobe zu erweitern, sodass die Automatisierung ihre eigenen Regeln, Daten und Geschäftslogiken widerspiegelt, ohne Governance oder Aufsicht zu beeinträchtigen.
Experience Platform Agent Orchestrator bietet das Fundament für diese Erweiterbarkeit. Die Lösung ermöglicht es Organisationen, das Verhalten von Agents anzupassen, benutzerdefinierte Agent-basierte Anwendungen einzuführen, wo tiefere Domain-Expertise erforderlich ist, und mehrere Agents über Adobe- und Nicht-Adobe-Umgebungen hinweg zu koordinieren. Über Agent Composer können Unternehmen Agents von Adobe auf verschiedene praktische Weise erweitern:
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1. Verhalten von Agents für Markenanforderungen konfigurieren: Teams können Genehmigungspfade, Compliance-Prüfungen und Governance-Regeln direkt in die Arbeitsweise der Agents einbetten. Ein Finanzdienstleister kann beispielsweise strengere Prüfschritte für alle kundenseitigen Inhalte durchsetzen, die von KI generiert werden, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse vor der Aktivierung regulatorische Standards erfüllen.
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2. Benutzerdefinierte Agent-basierte Anwendungen für spezialisierte Workflows einführen: Manche Use Cases erfordern tieferes Domain-Wissen oder strengere Sicherheitsvorkehrungen. Benutzerdefinierte Agent-basierte Anwendungen können diese Anforderungen erfüllen und dabei vorkonfigurierte Agents von Adobe ergänzen. Ein Gesundheitsdienstleister kann beispielsweise eine benutzerdefinierte Anwendung nutzen, die mit Fachjargon und regulatorischen Kriterien trainiert wurde, um Content vor der Veröffentlichung zu prüfen.
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3. Mehrere Agents systemübergreifend koordinieren: Agents können – ob vorkonfiguriert oder angepasst – Kontext teilen, die Ergebnisse anderer validieren und mehrstufige Workflows durchführen, die Adobe- und Nicht-Adobe-Umgebungen umfassen. Dabei gilt ein einheitliches Governance-Modell. Das ermöglicht die Automatisierung komplexer Prozesse ohne Fragmentierung von Governance oder Aufsicht.
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4. Agent-basierte Funktionen auf alltägliche Arbeitsumgebungen erweitern: Marketing-Profis können auf Adobe-gestützte Workflows direkt in vertrauten Produktivitäts-Tools zugreifen und so den Kontextwechsel reduzieren. Integrationen wie Adobe Marketing Agent for Microsoft 365 Copilot ermöglichen im Marketing direkten Zugriff auf Adobe Experience Cloud-Workflows in Tools wie Word, Excel oder Teams.
Macht den nächsten Schritt auf eurer KI-Journey mit AI Agents von Adobe.
Agent-basierte KI definiert neu, was Teams für Marketing und Customer Experience erreichen können. Sie verlagert den Schwerpunkt von der Beschleunigung der Content-Produktion hin zur Verknüpfung von Insights, Entscheidungen und Ausführung auf eine Weise, die Geschwindigkeit und Skalierung freisetzt. Bei sich weiter verändernden Rahmenbedingungen sind die Organisationen im Vorteil, die ihre Workflows integrieren, souverän handeln und sich in Echtzeit an Kundenbedürfnisse anpassen können.
Das Adobe-Portfolio zweckgebundener Agents hilft Teams dabei, diesen Wandel mit Klarheit und Kontrolle zu vollziehen. Durch die Unterstützung des gesamten Marketing-Zyklus – auf koordinierte, regulierte und kontextbewusste Weise – bietet Adobe einen praktischen Pfad zur Skalierung Agent-basierter KI dort, wo sie bedeutsame geschäftliche Wirkung bringt.
Unternehmen, die frühzeitig handeln, sind am besten positioniert, um steigende Erwartungen zu erfüllen, neue Effizienzpotenziale zu erschließen und dynamischere, responsivere Erlebnisse an jedem Kontaktpunkt zu bieten.
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