Generative KI vs. Agent-basierte KI: So geht ihr in der nächsten Ära des KI-gestützten Marketings voran.
Kombiniert die Stärken von generativer und Agent-basierter KI mit den richtigen Teams, Daten und Richtlinien, um das Wachstum in eurem Unternehmen voranzubringen.
INHALT
Wie generative und Agent-basierte KI Marketing neu definieren
Versteht, welchen Geschäftswert KI-Tools haben
Vereint euren KI-Ansatz, um die volle Marketing-Wirkung zu erzielen
Macht die Einführung von KI zukunftssicher mit robusten Risikokontrollen
Stärkt eure Mitarbeitenden, Prozesse und Plattformen
Bringt Struktur, Geschwindigkeit und Skalierung in eure KI-Journey
Der Marketing-Leitfaden für generative und Agent-basierte KI.
Generative und Agent-basierte KI definieren neu, wie moderne Marketing-Profis arbeiten. Die eine Technologie beschleunigt Kreation und Erkenntnisse, die andere treibt Orchestrierung und Aktionen voran. Zusammen bilden sie eine neue Wachstumsmaschine, die Kreativität, Automatisierung und Intelligenz vereint, um aktuellere, personalisiertere und anpassungsfähigere Erlebnisse zu bieten.
Dieser Leitfaden erkundet die unterschiedlichen Rollen beider Technologien, wie sie im Marketing-Zyklus zusammenwirken und welche Maßnahmen Führungskräfte ergreifen können, um sie verantwortungsvoll in Personal, Prozesse und Plattformen zu integrieren. Ob ihr gerade erst anfangt oder eure KI-Strategie weiterentwickelt – entdeckt, wie ihr von der Experimentierphase zur unternehmensweiten Transformation gelangt.
Die KI-Zeitenwende: Wie generative und Agent-basierte KI Marketing neu definieren.
Der rasante Aufstieg von generativer und Agent-basierter KI transformiert, wie Unternehmen agieren. KI hat sich von einem aufkommenden Vorteil zu einer geschäftlichen Notwendigkeit entwickelt. Sie markiert einen Wendepunkt darin, wie Organisationen Wert schaffen und erfassen. Die Herausforderung für Führungskräfte liegt nicht mehr in der Einführung an sich, sondern darin, das volle Potenzial zu erschließen, um Wachstum, Effizienz und Kundeneinfluss messbar zu erzielen.
In nur einem Jahr hat sich die Einführung generativer KI in Unternehmen mehr als verdoppelt – von 33 auf 71 Prozenti. Was als isolierte Pilotprojekte begann, ist nun in alle Geschäftsfunktionen eingebettet –nirgendwo sichtbarer als in Marketing und Vertrieb. Hier gestaltet KI bereits um, wie Kampagnen erstellt, personalisiert und gemessen werden, und gibt das Tempo für den Rest des Unternehmens vor.
Die globalen Ausgaben für generative KI werden bis 2028 voraussichtlich 202 Milliarden US-Dollar erreichen – fast ein Drittel aller KI-Investitionen.ii
Gleichzeitig entstehen neue KI-Funktionen und verbreiten sich rasant. In den nächsten Jahren wird voraussichtlich die Hälfte der Fortune 500-Unternehmen KI-basierte „Erlebnisagenten“ einsetzen – frühe Formen Agent-basierter KI, die personalisierte Kundeninteraktionen in großem Umfang ermöglicheniii.
Diese rasante Entwicklung erzeugt sowohl außergewöhnliche Opportunities als auch enormen Druck für Führungskräfte. Erfolg hängt jetzt davon ab, über oberflächliche Vertrautheit hinauszugehen und ein klares Verständnis dafür zu entwickeln, was welche KI-Art leisten kann. Nicht jede Form von KI ist gleich, und die strategischen Auswirkungen jedes Ansatzes unterscheiden sich deutlich.
Bei Adobe arbeiten wir mit Tausenden Marken, die sich in dieser Transformation befinden. Wir sehen zwei unterschiedliche Kräfte, die die größten Vorteile hervorbringen: generative KI, die kreative und analytische Arbeit beschleunigt, und Agent-basierte KI, die diese Power auf autonome Ausführung ausdehnt.
Zu verstehen, wie sich diese Technologien unterscheiden – und wie sie zusammenarbeiten –, wird für jede Führungskraft entscheidend sein, die sich in dieser neuen Landschaft bewegt.
Versteht die Rollen von generativer und Agent-basierter KI und wie sie Geschäftswert fördern.
Generative KI und Agent-basierte KI treiben verschiedene Teile des Marketing-Motors an. Zu wissen, wo jede Wert schafft, hilft euch dabei, sie effektiv einzusetzen.
Was ist generative KI und warum ist sie ein Gamechanger für Unternehmens-Marketing?
Generative KI hat sich in den letzten Jahren schnell vom Hype zu nachgewiesenen Ergebnissen entwickelt. Am Anfang sowohl mit Begeisterung als auch Skepsis betrachtet, hat sie inzwischen bewiesen, warum so viele sie als transformativ betrachten.
Im Kern bezieht sich generative KI auf Deep-Learning-Modelle, die neuen Content als Antwort auf eine Eingabe (Prompt) produzieren. Anstatt vorhandenes Material abzurufen, generieren sie Text, Bilder, Videos, Designs oder sogar Symbole basierend auf Mustern neu, die aus großen Datensätzen gelernt wurden. Im Gegensatz zu traditioneller KI, die vordefinierten Regeln folgt oder spezifische Aufgaben ausführt, erstellt generative KI Output völlig neu.
Für Marketing könnte das bedeuten, dem System Markenrichtlinien, vergangene Kampagnen-Assets und Kundensegmentdaten zu geben und es dann dazu aufzufordern, markenkonforme Werbetexte, Social-Media-Bilder oder einen Entwurf für ein Videoskript zu generieren – Arbeit, die sonst Tage dauern würde.
Diese Verschiebung von regelbasierter Automatisierung zu echter Content-Generierung ist es, was generative KI so leistungsstark für Marketing macht und warum sie sich als transformativ erweist, indem sie messbaren Einfluss darauf liefert, wie Teams produzieren, zusammenarbeiten und konkurrieren.
der Führungskräfte, die generative KI nutzen, berichten von erheblichen Effizienzsteigerungen im Teamiv.
Unternehmen können in einem Zeitraum von 3 Jahren einen durchschnittlichen Netto-ROI von 7,1 x erzielen – mit einem jährlichen Wert von fast 200 Millionen US-Dollar durch Content-Erstellung und -Produktion auf Basis generativer KIv.
Ein Großteil des Werts liegt kurzfristig darin, wie sie Menschen dabei hilft, ihre Arbeit besser zu erledigen. Studien zeigen, dass Produktivitätssteigerungen durch generative KI der Weltwirtschaft jährlich umgerechnet 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar einbringen könnten. Marketing und Vertrieb sind darauf vorbereitet, den größten Anteil dieser Auswirkungen für sich zu verbuchen, da Teams generative KI nutzen, um Kampagnenzyklen zu beschleunigen, Personalisierung zu vertiefen und Content-Abläufe agiler zu gestalten.
Schon jetzt verändert sie, wie Marketing-Teams arbeiten:
- Beschleunigung der Produktion von Kreativmaterial. Vom Konzept zu fertigen Assets in Tagen statt Wochen. Was früher mehrere Fachleute und langwierige Überarbeitungszyklen erforderte, übernehmen jetzt Kreative und Marketing-Leute, die direkt mit generativer KI zusammenarbeiten.
- Personalisierung ohne Überlastung. Generierung von Texten, Bildern und kreativen Variationen in Echtzeit für verschiedene Zielgruppensegmente – Teams können jetzt Relevanz über Dutzende von Märkten und Kanälen hinweg aufrechterhalten, ohne den Aufwand zu vervielfachen.
- Umwandlung von Daten in Entscheidungen. Transformation komplexer Recherchen, Marktanalysen und Performance-Daten in klare, verständliche Erkenntnisse, die zu schnelleren und intelligenteren Entscheidungen führen.
Adobe in Aktion.
Adobe bietet Marketing-Profis ein vernetztes Ökosystem, das Teams dabei hilft, das Potenzial generativer KI in skalierbare Praktiken umzuwandeln – von Adobe Firefly für markensichere Bild-, Video- und Audiogenerierung über Adobe Express für schnelle Content-Erstellung bis zu Adobe GenStudio for Performance Marketing für die Verwaltung von Content-Produktions-Workflows. Alles ist darauf ausgelegt, Teams dabei zu helfen, Kreativität zu skalieren, ohne Qualität oder Governance zu opfern.
Was ist Agent-basierte KI und warum ist sie die nächste Stufe für die Customer Experience?
Während generative KI Erstellung und Erkenntnisse vorantreibt, setzt Agent-basierte KI diese in konkrete Aktionen um. Agent-basierte KI bezeichnet Systeme, die spezifische Geschäftsziele mit minimaler menschlicher Aufsicht verfolgen können. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die bei jedem Schritt auf menschliche Genehmigung wartet, zeigt Agent-basierte KI ein höheres Maß an Eigenständigkeit: Sie kann Aufgaben planen, Entscheidungen treffen und mehrstufige Workflows ausführen – basierend auf Eingaben und Validierung durch Menschen –, um definierte Ergebnisse autonom zu erreichen.
Stellt euch den Unterschied so vor: Ihr habt einen KI-Assistenten, der E-Mails für euch verfasst, die ihr dann versendet – oder einen KI-Assistenten, der E-Mails verfasst, optimiert, terminiert und versendet, dabei die Performance überwacht und die Methode basierend auf den Ergebnissen anpasst. Agent-basierte KI baut auf den Content-Generierungsfähigkeiten generativer KI auf, ergänzt durch Entscheidungsfindung, Tool-Integration und kontinuierliches Lernen.
Der globale Markt für AI Agents wächst Prognosen zufolge jährlich um 45 % – von 5,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 52,1 Milliarden US-Dollar bis 2030vii
Was ist der Unterschied zwischen generativer KI und Agent-basierter KI?
Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung und produziert Originaltext, -bilder, -Code oder -erkenntnisse als Antwort auf Eingaben (Prompts). Agent-basierte KI konzentriert sich auf die Ausführung. Sie nutzt den Output, um mehrstufige Aufgaben zu planen und auszuführen und so definierte Ziele zu erreichen. Im Marketing funktionieren beide am besten zusammen: Generative KI ist der Motor für Content und Erkenntnisse, Agent-basierte KI für Orchestrierung und Aktionen.
Generative KI.
- Erstellt neue Inhalte wie Texte, Bilder, Videos, Code usw.
- Reagiert auf einzelne Eingaben oder Fragen mit sofortigen Ergebnissen
- Optimal für die Beschleunigung kreativer Produktion und analytischer Arbeit
- Geschätzter zusätzlicher jährlicher Umsatz zwischen 2,6 und 4,4 Billionen US-Dollar.
- Typische Anwendungen: Verfassen von Marketing-Texten, Erstellen von Bildern, Übersetzung, Zusammenfassung
Agent-basierte KI.
- Handelt auf Basis dieses Contents: Planung, Entscheidung und Ausführung von Aufgaben
- Führt mehrstufige oder kontinuierliche Aktionen basierend auf sich entwickelnden Eingaben durch
- Optimal für die Automatisierung der Ausführung und Reduzierung von Übergaben
- Geschätzter zusätzlicher jährlicher Umsatz zwischen 450 und 650 Milliarden US-Dollar bis 2030
- Typische Anwendungen: Journey-Orchestrierung, Entscheidungsfindung in Echtzeit, Prozessautomatisierung
- Beschleunigung von Kampagnenentwicklung und -aktivierung: AI Agents übernehmen die operative Grundarbeit – sie analysieren Zielgruppendaten, identifizieren vielversprechende Segmente, erstellen Journey-Mappings und stellen Kampagnenentwürfe zusammen. Marketing-Teams können diese prüfen, verfeinern und strategische Ausrichtung hinzufügen, bevor der Launch erfolgt.
- Optimierung digitaler Erlebnisse in Echtzeit: Agent-basierte Systeme überwachen kontinuierlich Website-Performance, Interaktionsmuster und Conversion-Signale. Sie passen automatisch Content-Platzierung, Personalisierungsregeln oder Targeting-Parameter an. Zeigen frühe Kampagnen-E-Mails niedrige Öffnungsraten, kann das System neue Betreffzeilen testen, Versandzeiten anpassen und Zielgruppensegmente modifizieren. Ergebnisse werden getrackt und der Ansatz wird kontinuierlich nachgebessert.
- Personalisierte Kundeninteraktionen im großen Maßstab: AI Agents fungieren als digitale Markenvertreter und präsentieren proaktiv relevante Empfehlungen, Angebote oder Content basierend auf Echtzeit-Kundenkontext und -verhalten. Marketing-Teams legen Markenstimme und strategische Leitplanken fest, während die AI Agents die personalisierte Bereitstellung übernehmen. So entsteht 1:1-Interaktion ohne 1:1-Aufwand.
Adobe in Aktion.
Adobe Experience Platform Agent Orchestrator bietet das Fundament für die Verbindung mehrerer AI Agents zur Umsetzung durchgängiger Use Cases im Marketing. Die Lösung hilft Unternehmen bei der Koordination der Ausführung. Marketing behält dabei die volle Kontrolle über Customer-Experience-Strategie, kreative Ausrichtung und Markenstandards.
Vereint generative und Agent-basierte KI, um die volle Marketing-Wirkung zu erzielen.
Generative und Agent-basierte KI verändern die Art, wie Marketing funktioniert. Aber eine isolierte Nutzung begrenzt ihre Wirkung. Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, müssen Marketing-Profis ihre Stärken kombinieren und sie in alltägliche Workflows einbetten.
USE CASE
Kombiniert KI-Technologien für größere Effizienz im gesamten Marketing-Zyklus.
Der Unterschied zwischen schrittweisen Verbesserungen und wahrer Transformation liegt in der Integration von generativer und Agent-basierter KI in einer einzigen Marketing-Engine. Generative KI beschleunigt die kreative und analytische Arbeit, die nötig ist, um Ideen zu initiieren. Agent-basierte KI orchestriert und automatisiert die Aufgaben, die erforderlich sind, um diese Ideen im großen Maßstab zum Leben zu erwecken.
Wenn es um die Bereitstellung von Kundenerlebnissen geht, bedeutet diese Kombination, dass Marketing-Profis wirklich auf Kundenbedürfnisse im passenden Moment reagieren können. Wir sehen bereits, dass viele Teams damit beginnen, generative KI für spezifische Use Cases wie das Verfassen von Texten oder die Erstellung von Visuals zu nutzen, und dann allmählich mehr Aufgaben an Agent-basierte KI übergeben. Dieser schrittweise Wandel baut Vertrauen auf und beweist gleichzeitig den Wert kombinierter Workflows.
Lasst uns die Workflow-Synergien von Agent-basierter und generativer KI in sechs Marketing-Phasen erkunden.
Planung und Support.
Herausforderung: Kampagnenplanung kann wochenlange Datenabfragen, Marktanalysen und interne Diskussionen in Anspruch nehmen. Bis die Pläne finalisiert sind, sind sie eventuell schon veraltet, und die Kreativ-Teams sind schon überlastet.
Lösung: Die Kombination aus generativer und Agent-basierter KI verkürzt diesen Zyklus auf Stunden. Agent-basierte KI analysiert bisherige Performance, Markt-Trends und Budgetauswirkungen, um die stärksten Strategien zu identifizieren. Generative KI verwandelt diese Erkenntnisse in Briefings, Konzepte und Messaging-Rahmen.
Beispiel: Ein SaaS-Unternehmen, das eine Frühjahrs-Promo plant, nutzt Agent-basierte KI, um Verlängerungskonten mit hohem Risiko und optimale Rabattstufen zu identifizieren, während generative KI maßgeschneiderte E-Mail-Vorlagen und Kampagnenkonzepte für jede Kundengruppe erstellt.
Zielgruppen-Management.
Herausforderung: Targeting bleibt oft in endlosen Testschleifen stecken. Teams verbringen Wochen damit, Segmente zu erstellen und A/B-Tests durchzuführen, nur um zu sehen, wie die Ergebnisse abflachen, wenn sich Verhaltensweisen mitten in der Kampagne ändern.
Lösung: Die Kombination aus generativer und Agent-basierter KI hält Targeting präzise und anpassungsfähig. Generative KI erstellt Personas, Zusammenfassungen von Recherchen und Look-alike-Profile, um das Targeting anzukurbeln. Agent-basierte KI automatisiert die Segmentierung, führt Experimente durch und passt Parameter in Echtzeit an, sobald Performance-Daten eingehen.
Beispiel: Eine Bank, die ein neues Kreditkarten-Prämienprogramm bewirbt, nutzt generative KI, um „Vielreisende“, „Online-Shopper“ und „Alltagskaufende“ zu profilieren, während Agent-basierte KI das Budget in Echtzeit an das Segment umverteilt, das die höchste Conversion Rate erzielt.
Content-Produktion.
Herausforderung: Die Nachfrage nach Content übersteigt kontinuierlich die Kapazität von Teams. Manuelle Produktionszyklen können nicht mithalten und hastig erstellte Kreativinhalte gefährden die Glaubwürdigkeit der Marke.
Lösung: Die Kombination aus generativer und Agent-basierter KI skaliert Content ohne Qualitätsverluste. Generative KI erstellt Kampagnentexte, Bilder, Videoskripte und Werbevariationen in Rekordzeit. Agent-basierte KI überwacht die Live-Performance und spielt automatisch die leistungsstärksten Assets ein, um Kampagnen relevant und effektiv zu halten.
Beispiel: Ein Modehändler, der einen Mid-Season-Sale durchführt, nutzt generative KI, um lokalisierte Banner, Push-Benachrichtigungen und Social-Media-Videos in Minuten zu erstellen, während Agent-basierte KI die Visuals aussteuert, die die höchsten Klickraten erzielen.
Journey-Orchestrierung.
Herausforderung: Customer Journeys sind zu komplex für manuelle Verwaltung. Die Koordination von Angeboten, Content und Kanälen über verschiedene Touchpoints hinweg führt oft zu unzusammenhängenden Kampagnen, die Conversions blockieren.
Lösung: Die Kombination aus generativer und Agent-basierter KI schafft Kohärenz und Agilität. Generative KI entwirft Journey-Maps, Nurturing-Sequenzen und maßgeschneiderte Nachrichten. Agent-basierte KI spielt diese dynamisch aus. Content, Timing und Kanäle werden basierend auf Echtzeit-Signalen angepasst.
Beispiel: Eine Streaming-Plattform, die ein Zusatzpaket für Sport anbietet, nutzt generative KI für Upgrade-E-Mails, In-App-Banner und Retention-Mitteilungen, während Agent-basierte KI Erinnerungen nur an Nutzende sendet, die Sport schauen, aber noch kein Upgrade haben.
Erlebnis-Management.
Herausforderung: Personalisierung hinkt oft dem Kundenverhalten hinterher. Generischer Content und verzögerte Anpassungen führen zu geringerer Interaktion und verpassten Chancen.
Lösung: Die Kombination aus generativer und Agent-basierter KI hält Erlebnisse im jeweiligen Moment frisch. Generative KI produziert personalisierte Texte, Produktbeschreibungen und Chatbot-Antworten. Agent-basierte KI reagiert in Echtzeit: Empfehlungen, Navigation oder Angebote werden an sich ändernde Absichten angepasst.
Beispiel: Eine Fluggesellschaft mit Flash-Weekend-Tarifen nutzt generative KI, um Promo-Überschriften und Chatbot-FAQs sofort zu aktualisieren, während Agent-basierte KI Hero-Spots für die Homepage und vorgeschlagene Routen anpasst, wenn bestimmte Flüge ausgebucht sind oder neue Nachfrage entsteht.
Performance-Analyse.
Herausforderung: Erkenntnisse kommen oft zu spät, um Entscheidungen zu beeinflussen. Bis Berichte erstellt sind, hat sich das Kundenverhalten bereits verändert.
Lösung: Die Kombination aus generativer und Agent-basierter KI verwandelt Daten in Echtzeit-Aktionen. Agent-basierte KI erkennt Anomalien, Trends und Optimierungsmöglichkeiten, wenn sie entstehen. Generative KI übersetzt Daten in verständliche Zusammenfassungen, visuelle Geschichten und Empfehlungen, auf die Teams sofort reagieren können.
Beispiel: Eine Lieferservice-Applikation mit einem Angebot für „Kostenlose Lieferung am Freitag“ nutzt Agent-basierte KI, um einen Bestellrückgang zur Mittagszeit in zwei Städten zu erkennen, während generative KI ein schnelles Insight-Briefing mit lokalisierten Push-Benachrichtigungen erstellt.
Integriert KI-Tools in euren Marketing-Stack für bessere Ergebnisse.
Selbst die intelligentesten KI-Tools haben isoliert nur begrenzte Wirkung. Um zuverlässige, hochwertige Ergebnisse zu liefern, müssen sowohl generative KI als auch Agent-basierte KI in eure bestehenden Marketing-Systeme eingebunden werden (Customer Relationship Management, Digital Asset Management, CMS, Analyse und Kampagnen-Tools).
Sobald sie verbunden sind, können sie auf echte Kundendaten, Markenrichtlinien und Performance-Signale zugreifen, um Content zu erstellen, der nicht nur schnell, sondern auch präzise, relevant und markenkonform ist. Diese Integration macht ihre Entscheidungen auch überprüfbar. Dadurch haben Teams die Möglichkeit, Compliance-Vorgaben, Genehmigungen und Nutzungsrechte einzubauen, bevor etwas den Kunden oder die Kundin erreicht.
Hier sind fünf Geschäftsbereiche, bei denen diese Integration die größte Wirkung erzielt.
Personalisierung mit echtem Kundenkontext
Nahtlose, durchgängige Marketing-Workflows
Eingebaute Marken- und Compliance-Leitplanken
Kontinuierliche Optimierung in Echtzeit
Skalierbare Ergebnisse und Entscheidungen
Wie Adobe integrierte generative und Agent-basierte KI in die Praxis umsetzt.
Adobe bietet Expert Agents, die in den Tools arbeiten, die im Marketing täglich genutzt werden, und sich direkt mit ihren Daten, Inhalten und Journey-Aktivierungssystemen verbinden. Aufbauend auf generativer KI-Technologie und auf Basis von Adobe Experience Platform Agent Orchestrator bringen diese Agents Agent-basierte KI in alltägliche Workflows während des gesamten Marketing-Zyklus. Sie unterstützen alles von Planung über Zielgruppenstrategie bis zu Content-Bereitstellung, Erlebnisoptimierung und Performance-Insights in einheitlichen Umgebungen.
Mit Tools für Kreativität und Marketing wie Adobe Firefly, Adobe Express und Adobe GenStudio for Performance Marketing sowie Lösungen für Agent-basierte KI wie Adobe LLM Optimizer und Adobe Brand Concierge gibt Adobe Marketing-Profis beide Seiten der KI-Gleichung: die Power generativer KI zur Beschleunigung der Erstellung und die Orchestrierung von Agent-basierter KI zur Förderung der Ausführung. Teams behalten dabei die Kontrolle über Marketing-Strategie, Markenstandards und Leitplanken.
Welches KI-Modell sollten Unternehmen zuerst einführen?
Die meisten Organisationen beginnen mit generativer KI zur Steigerung von Kreativität und Produktivität und erweitern dann mit zunehmender Reife auf Agent-basierte KI. Generative KI baut grundlegende Fähigkeiten wie Content-Erstellung und Insights-Generierung auf, während Agent-basierte KI diese Vorteile durch Automatisierung und vernetzte Ausführung skaliert. Erfolgreiche Einführung in Unternehmen schichtet beide übereinander, beginnend mit Erstellung und gefolgt von Orchestrierung.
Macht die Einführung von KI zukunftssicher mit robusten Risikokontrollen.
Während generative und Agent-basierte KI von Pilotprojekten zur Produktion übergehen, skalieren die Risiken genauso schnell wie die Chancen. Fast 47 % der Organisationen, die generative KI nutzen, haben mindestens eine negative Konsequenz gemeldetviii – meist Ungenauigkeit, Sicherheitslücken oder Erklärbarkeitsprobleme. 77 % der Führungskräfte für Cyber-Sicherheit befürchten, dass diese Risiken ihre Sicherheitsstrategien untergraben könntenix.
Neben technischen Fehlern wird Rechenschaftspflicht zu einem dringenden Thema. Wenn Unternehmen generative KI-Tools und AI Agents einsetzen, die systemübergreifend und mit verschiedenen Datensätzen arbeiten können, wird es immer schwieriger, Entscheidungen nachzuvollziehen oder Verantwortung zuzuweisen, wenn etwas schiefgeht. Diese Lücke bei der Rechenschaftspflicht entwickelt sich in vielen Unternehmen zu einer wachsenden Priorität.
Führungskräfte können es sich nicht leisten, Risiken im Nachhinein zu behandeln. Sie müssen von Anfang an in KI-Strategien einbezogen werden, um Markenvertrauen, Kundensicherheit und Geschäftskontinuität zu schützen.
Die größten Risiken generativer KI und wie ihr sie verhindert.
Risiken generativer KI entstehen durch die Art, wie diese Modelle neue Inhalte generieren. Probleme wie Halluzination, versteckte Voreingenommenheit oder undurchsichtige Entscheidungsfindung können Qualität und Vertrauen schleichend untergraben, wenn Teams nicht über die richtigen Kontrollmechanismen verfügen. Erschwerend kommt hinzu, dass Governance schnell scheitern kann, wenn die Unternehmenskultur hinter der Einführung zurückbleibt. So gibt beispielsweise nur ein Viertel der Mitarbeitenden an, dass KI-Output immer überprüft wirdx. Ohne Leitplanken und Aufsicht können sich kleine Fehler schnell über Kampagnen und Kanäle hinweg ausbreiten.
Die folgende Tabelle zeigt die häufigsten Risikobereiche generativer KI und die erforderlichen Maßnahmen zu deren Eindämmung auf.
Die größten Risiken Agent-basierter KI und wie ihr sie verhindert.
Die Risiken Agent-basierter KI sind anders. Sie entstehen durch die Autonomie dieser Systeme. Da Agent-basierte KI Aufgaben über mehrere Tools hinweg planen und ausführen kann, können sich Fehler schnell ausbreiten – von operativen Fehlern wie dem Versand falscher E-Mail-Trigger oder der Übersättigung eines Segments mit Promo-Aktionen bis zu unbeabsichtigten Datenzugriffsverletzungen, wenn AI Agents über vernetzte Plattformen hinweg agieren.
Mit zunehmender Verbreitung lassen sich Berechtigungen und Zugriffskontrollen immer schwerer verwalten. Unternehmen stellen oft fest, dass Regeln, die für ein Tool festgelegt wurden, nicht automatisch auf die gesamte Kette der Agent-basierten KI-Workflows übertragen werden. Die Folge: blinde Flecken, die das Risiko erhöhen.
Ohne starke „Human in the Loop“-Aufsicht, Nachverfolgbarkeit und klar definierte Berechtigungen können selbst gut gemeinte Systeme unerwartetes Verhalten zeigen.
Die folgende Tabelle zeigt die häufigsten Risikobereiche Agent-basierter KI und die erforderlichen Maßnahmen zu deren Eindämmung.
Wählt KI-Partner, die Sicherheit von Grund auf berücksichtigen.
Das Risiko-Management beschränkt sich nicht nur auf interne Prozesse. Es hängt auch davon ab, mit wem ihr zusammenarbeitet. Die meisten Unternehmen werden nicht alle Sicherheitsmechanismen intern aufbauen. Daher braucht ihr Anbieter, die Rechenschaftspflicht, Verantwortung und Integrität von Grund auf in ihre Plattformen einbetten. Wenn ihr potenzielle Anbieter für generative und Agent-basierte Lösungen bewertet, achtet auf Belege für die folgenden Kernpraktiken.
Zweckgebundenes Training.
Unternehmens-KI ist nur so genau und zuverlässig wie die dahinterstehenden Daten. Sucht nach Anbietern, die domänenspezifische, rechtlich einwandfreie Datensätze erstellen, die auf eure Use Cases zugeschnitten sind. Das gewährleistet, dass der Output von Anfang an relevant, markensicher und konform ist.
Strenge und kontinuierliche Tests.
Anbieter sollten ihre Modelle und Funktionen sowohl vor als auch nach dem Launch Belastungstests unterziehen. Dazu gehören automatisierte Bias-Erkennung, Adversarial Testing und laufende menschliche Auswertung, besonders bei Use Cases für Marketing und Kreativität, wo die Qualität direkt die Markenreputation beeinflusst.
Transparenz und Nachverfolgbarkeit.
Stellt sicher, dass die Plattform des Anbieters klare Audit-Pfade dafür bietet, wie Output generiert wird, einschließlich Prompts, Modellversionen und Datenquellen. So lassen sich KI-Entscheidungen bei Bedarf prüfen, erklären und reproduzieren.
Feedback- und Korrekturschleifen.
Die Plattform sollte es Nutzenden ermöglichen, potenziell voreingenommenen oder schädlichen Output zu markieren, und einen klaren Prozess zur Prüfung und Behebung von Problemen unterstützen. Das reduziert nicht nur Risiken, sondern hilft auch dabei, die Modellqualität kontinuierlich zu verbessern.
Realisiert dauerhaften KI-Wert durch die Stärkung von Prozessen, Personal und Plattformen.
Verantwortungsvolle Implementierung von generativer KI und Agent-basierter KI geht über Risiko-Management hinaus. Es geht auch darum, die Bedingungen zu schaffen, unter denen Innovation gedeihen kann. Es beginnt damit, dass Führungskräfte frühzeitig in die Menschen, Prozesse und Plattformen investieren, die KI sicher skalieren lassen und zu einem vertrauenswürdigen Teil der täglichen Workflows machen. Richtig umgesetzt, beschleunigt das die Wertrealisierung und baut dauerhaftes Vertrauen im gesamten Unternehmen auf.
Für Marketing-Führungskräfte bedeutet das, die Implementierung stufenweise anzugehen – erst die Kernprozesse stärken, dann die Menschen weiterqualifizieren und schließlich die zugrundeliegende Technologie vorbereiten, um sie im großen Maßstab zu unterstützen.
PROZESS.
Vier Schritte zur Stärkung der KI-Implementierung vor der Skalierung.
Bevor ihr Tools für generative KI oder Agent-basierte KI in eurem Unternehmen skaliert, prüft deren Eignung für eure Umgebung und legt klare Erfolgsmetriken fest.
1. Findet die richtigen Einstiegspunkte in eurem Techstack.
Was zu tun ist: Durchleuchtet eure Kernprozesse für Marketing und Content und identifiziert dann, wo generative KI und Agent-basierte KI bestehende Plattformen verbessern können – zum Beispiel durch den Einsatz generativer KI zur Beschleunigung der Content-Erstellung in eurem CMS oder Agent-basierte KI zur Automatisierung der Kampagnenbereitstellung in eurem Stack für Marketing-Automatisierung.
Warum das wichtig ist: KI entfaltet ihre Wirkung, wenn sie in tägliche Workflows eingebettet und nicht nur oben aufgesetzt wird. Dennoch sagen nur 28 % der Großunternehmen, dass sie KI erfolgreich in ihre Geschäftsprozesse eingebettet habenxi.
2. Konzentriert euch auf wirkungsvolle Use Cases.
Was zu tun ist: Wählt konkrete, messbare Workflows aus, bei denen KI klaren Mehrwert schaffen kann, etwa die Erstellung von Kampagnen-Briefings, die Personalisierung von E-Mails oder die Automatisierung von Berichten, um den Integrationswert vor der Skalierung zu validieren.
Warum das wichtig ist: Die Konzentration auf wenige wertvolle Anwendungen sorgt für ein frühes Momentum. Unternehmen verwässern jedoch oft die Wirkung, indem sie Ressourcen auf zu viele KI-Pilotprojekte verteilen. Studien zeigen: Führungskräfte, die durchschnittlich 3,5 wertvolle Use Cases priorisieren (gegenüber 6,1 bei anderen), können mit einem doppelten ROI ihrer KI-Initiativen rechnenxii.
3. Definiert von Anfang an klare Erfolgsmetriken.
Was zu tun ist: Legt messbare Ziele für jeden KI-Use Case fest, etwa die Reduzierung der Content-Produktionszeit, niedrigere Kosten pro Asset, bessere Kampagneninteraktion oder höhere Kundenzufriedenheit.
Warum das wichtig ist: Klare KPIs sind entscheidend, um Mehrwert zu belegen und die Skalierung zu steuern. Dennoch sagt weniger als jede fünfte Führungskraft in Unternehmen, dass ihre Organisation derzeit KPIs für generative KI-Lösungen misst. Die frühzeitige Festlegung von ROI-Metriken stellt sicher, dass KI echte Geschäftswirkung erzieltxiii.
4. Etabliert Leitplanken für sichere Skalierung.
Was zu tun ist: Bettet KI-Initiativen in euer bestehendes Governance-Framework ein, inklusive Zugriffskontrolle, Datenschutz, rechtlicher Prüfung, Genehmigungs-Workflows und Audit-Protokollierung, bevor ihr die Implementierung skaliert.
Warum das wichtig ist: Während 74 % der Führungskräfte in Unternehmen sagen, dass Governance großen Einfluss haben wird, je mehr die Einführung generativer KI zunimmt, sagen nur 21 %, dass die Governance-Reife ihrer Organisation systemisch oder innovativ istxiv. Diese Lücke zu schließen, ist ausschlaggebend für die sichere Skalierung von KI.
der Mitarbeitenden nutzen generative KI bei der Arbeit, aber nur 20 % der Unternehmen bieten Zugriff.
der Unternehmen sind bereit, KI und KI-gestützte Technologien voll auszuschöpfen.
Worauf sollten Führungskräfte beim Skalieren von KI im Unternehmen den Schwerpunkt legen?
Führungskräfte sollten Experimente mit operativer Disziplin in Einklang bringen und Teams in die Lage versetzen, so zu innovieren, dass Governance, Datenintegrität und Markenstandards eingehalten werden. Funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Marketing-, IT-, Operations- und Daten-Teams stellt sicher, dass KI-gestützte Ideen sicher, effizient und skalierbar umgesetzt werden können.
PERSONAL.
Ermöglicht eurem Team, KI selbstbewusst zu nutzen.
Euer Team nutzt bereits Tools für generative KI – ob ihr sie eingeführt habt oder nicht. Rund 80 % der Mitarbeitenden verwenden generative KI bei der Arbeit. 85 % sagen, dass sie ihnen hilft, schneller zu arbeiten. Dennoch bieten nur 20 % der Unternehmen unternehmensweiten Zugriffxv.
Dieser ungleiche Zugriff führt oft zu ungleicher Akzeptanz: Manche Teams experimentieren frei, während andere bei veralteten Workflows bleiben oder durch fehlende Genehmigungen blockiert werden. Wenn Marketing ohne IT voranschreitet, um Daten zu integrieren, oder ohne Rechts- und Compliance-Abteilung, um Nutzungsrichtlinien zu definieren, zeigen sich diese Lücken später in unverbundenen Workflows, verzögerten Launches und zusätzlichen manuellen Überprüfungen.
Echte Skalierung erfordert, dass all diese Bereiche gemeinsam modernisiert werden. Wenn nur eine Abteilung ihre Arbeitsweise ändert, wird der Nutzwert von KI ausgebremst, bevor er unternehmensweite Auswirkungen hat. Wenn ihr wollt, dass KI sicher skaliert, und ihr von der gesteigerten Produktivität profitieren wollt, müsst ihr Mitarbeitende dort abholen, wo sie stehen: Gebt ihnen Struktur, Vertrauen und Raum zum Experimentieren.
Rollenspezifisch schulen.
Bietet rollenspezifische Schulungen zu verantwortungsvollem Einsatz, Datensensibilität und Transparenz. Konzentriert euch auf praxisnahe Wege, generative und Agent-basierte KI in der täglichen Arbeit zu nutzen.
Alltägliche Nutzung begleiten.
Definiert, wo KI eingesetzt werden sollte und wo nicht, wie KI-unterstützte Arbeit zu kennzeichnen ist und wie sie in bestehende Workflows passt, damit sie sich wie ein Teil des Prozesses anfühlt und nicht wie zusätzliche Arbeit.
Verantwortlichkeit schaffen.
Ergänzt Reviews und Feedback-Schleifen um ethische Prüfungen. Ermutigt Mitarbeitende, Probleme frühzeitig zu melden und Kunden- und Markenauswirkungen in ihrem Output zu berücksichtigen.
Schnelle Erfolge feiern.
Teilt Beispiele aus der Praxis, wie KI Zeit spart oder die Qualität verbessert. Sichtbare Erfolge schaffen Vertrauen und fördern breitere Akzeptanz.
Gemeinsame Aufsicht etablieren.
Bildet eine funktionsübergreifende Gruppe aus den Bereichen Recht, HR, IT, Marketing und Betrieb, um den Rollout zu koordinieren, Risiken zu verwalten und Richtlinien mit der tatsächlichen Nutzung abzustimmen.
Überwachen und verbessern.
Beobachtet, wie Mitarbeitende KI-Tools nutzen und welche Ergebnisse sie erzielen. Nutzt diese Daten, um entstehende Lücken zu schließen, Schulungen zu verfeinern und Richtlinien zu aktualisieren, während die Akzeptanz wächst.
PLATTFORMEN.
Bereitet eure Daten und Infrastruktur für unternehmensweite KI vor.
Selbst die am besten qualifizierten Teams können nicht erfolgreich sein, wenn eure Systeme generative KI und Agent-basierte KI nicht skalierbar unterstützen. Die meisten Engpässe in Unternehmen entstehen nicht durch schwache Modelle, sondern durch verstreute Daten, fragile APIs und Governance-Systeme, die nicht für Automatisierung konzipiert wurden.
Tatsächlich sind nur 13 % der Unternehmen in der Lage, KI und KI-gestützte Technologien voll auszuschöpfen, obwohl 50 % der Unternehmen angeben, bereits bis zu 30 % ihres IT-Budgets für KI aufzuwendenxvi. Ohne solide Fundamente bleibt KI in isolierten Experimenten stecken und ist nicht in der Lage, sich mit Kernsystemen zu integrieren oder zuverlässige Ergebnisse zu liefern.
Interessant ist, dass stark regulierte Branchen wie Finanzdienstleistungen oft schneller vorankommen, sobald sie sich für KI entscheiden, weil sie bereits robuste Data-Governance-Richtlinien haben. Klare Datenherkunft und strenge Zugriffskontrolle geben Compliance-Teams Vertrauen in das Fundament, sodass Genehmigungen für neue Use Cases mit KI beschleunigt werden.
Um KI sicher und nachhaltig zu skalieren, müssen eure Daten- und Infrastruktur-Pipelines genauso bereit sein wie eure Mitarbeitenden.
Wichtige Überlegungen zu Integration und Implementierung, die euch beim Skalieren von KI-Nutzung helfen:
Die Bereitschaft der Infrastruktur prüfen.
Führt ein Audit eurer Daten-Pipelines, APIs, Speicherungssysteme und Governance-Prozesse durch, um Engpässe aufzudecken. Sucht nach Datensilos, fragilen Integrationen, langsamen Reaktionszeiten oder fehlenden Versionierung und Backups, die die Skalierung blockieren könnten.
Klare Systemauswahlkriterien festlegen.
Definiert, was für euch „unternehmensbereit“ bedeutet, bevor ihr neue Tools hinzufügt. Bestimmt Standards für Transparenz, Bias-Minderung, Verschlüsselung und Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung und des NIST AI Risk Management Framework.
Funktionsübergreifende Aufsicht etablieren.
Gründet ein Governance-Team aus Datenwissenschaft, IT, Sicherheit, Recht und Compliance. Ermächtigt seine Mitglieder, Risiken zu verwalten, Implementierungen zu überwachen und Richtlinien anzupassen, wenn sich Vorschriften weiterentwickeln.
Die Performance in Echtzeit überwachen.
Implementiert KI-spezifische Monitoring-Tools, um Output-Qualität, Modell-Drift, Latenz und Sicherheit nachzuverfolgen. Kombiniert automatisierte Dashboards mit regelmäßigen Prüfungen durch Menschen, um Bias, schädlichen Content oder Compliance-Probleme zu erkennen, bevor sie eskalieren.
Risikoprüfungen regelmäßig durchführen.
Prüft implementierte Systeme regelmäßig mit Datenwissenschafts-Teams, Compliance-Beauftragten und Rechts-Teams. Nutzt strukturierte Feedback-Schleifen, um Zuverlässigkeitsprobleme zu erkennen und kontinuierlich nachzubessern.
KI in Bereitstellungs-Pipelines einbetten.
Behandelt KI-Tools wie jede andere Unternehmens-Software: Implementiert sie in kontrollierten Phasen mit Versionierung, Tests und Rollback-Optionen, damit neue Modelle eure bestehenden Systeme nicht beeinträchtigen.
Bringt Struktur, Geschwindigkeit und Skalierung in eure KI-Journey.
Generative und Agent-basierte KI sind längst keine Experimente mehr. Sie entwickeln sich rasant zu Motoren für Content Velocity, Personalisierung und Kundenbindung. Die entscheidende Frage für Marketing-Verantwortliche ist, wie sie diese Motoren verantwortungsvoll skalieren, damit sie nicht nur schnelle Erfolge liefern, sondern dauerhaften Wert schaffen. Hier ist die richtige Balance gefordert: Teams mit leistungsstarken Tools ausstatten, Leitplanken errichten und KI in die Systeme integrieren, die euer Geschäft bereits steuern.
Adobe unterstützt Unternehmen dabei, diesen Schritt zu gehen – mit KI, die von Grund auf „enterprise-ready“ ist. Von sofort einsatzbereiten AI Agents, die sich nahtlos in tägliche Marketing-Workflows einfügen, bis zu generativen KI-Tools, die die Erstellung beschleunigen, ohne Markenstandards zu gefährden – Adobe vereint Kreativität, Governance und Automatisierung in einem vernetzten Ökosystem.
Die Unternehmen mit Erfolg werden diejenigen sein, die vorangehen, indem sie Vision mit Ausführung und Experimentieren mit Effizienz verbinden. Adobe kann euch dabei unterstützen, Skalierung, Struktur und Vertrauen in diese Journey zu bringen.
Quellen.
- McKinsey's the state of AI global survey, 2025.
- Worldwide AI and generative AI spending guide.
- IDC Futurescape: Worldwide future of customer experience 2025 predictions.
- Adobe-Report: KI- und digitale Trends 2025.
- The Growth Unlock report, Adobe.
- McKinsey's economic potential of generative AI report.
- BCG analysis in partnership with Grand View Research.
- McKinsey's the state of AI global survey, 2025.
- Four emerging categories of GenAI risks, Deloitte Insights.
- CCS Insight employee workplace technology survey.
- McKinsey's the state of AI global survey, 2025.
- BCG AI Radar global survey, 2025.
- McKinsey's the state of AI global survey, 2025.
- IBM's enterprise guide to AI governance, 2024.
- CCS Insight employee workplace technology survey.
- CISCO AI readiness index, 2024.
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