Die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Agenten verändert das Marketing bereits heute – die entscheidende Frage ist, wer dabei die Führung übernimmt
08-11-2026
Unternehmen wechseln zu einem neuen Betriebsmodell, bei dem Agenten aktiv an der Arbeit von Marketingteams mitwirken, Aufgaben übernehmen und am Ende keine Vorschläge, sondern fertige Ergebnisse liefern.
Wir nennen das Human-Agent-Work. Agenten fungieren dabei nicht als Assistenz, die man gelegentlich konsultiert, sondern als echte Teilnehmer: Sie arbeiten in denselben Systemen, greifen auf denselben Kontext zurück und werden an denselben Maßstäben gemessen wie euer Team. Doch nur wenige Unternehmen – und noch weniger Marketingorganisationen – verfügen bereits über die Infrastruktur, die dieses neue Modell erfordert.
Ein leistungsstarker Agent, der in eine Marketingabteilung integriert wird, ohne zu wissen, wie dort gearbeitet wird, was in der Vergangenheit funktioniert hat oder wer welche Freigaben erteilen muss, ist im Grunde ein brillanter Fremder. Er kann das organisatorische Wissen nicht so aufnehmen wie eine neue Mitarbeiterin oder ein neuer Mitarbeiter – Workflows brechen zusammen, und jedes Ergebnis muss erneut geprüft werden.
BCG hat herausgefunden, dass der Unterschied zwischen Unternehmen, die echte Renditen aus ihren KI-Investitionen erzielen, und solchen, die das nicht tun, genau darin liegt: einen Agenten vom brillanten Fremden zum verlässlichen Partner zu machen. Organisationen, die ihren Agenten den notwendigen gemeinsamen Kontext bereitstellten, verzeichneten eine rund dreifache Produktivitätssteigerung und verkürzten die Durchlaufzeiten um bis zu 80 %.1 Wer diesen Schritt überspringt, verbringt am Ende mehr Zeit damit, die Arbeit von Agenten zu kontrollieren – statt den Gesamtaufwand zu reduzieren.
Marketing profitiert am meisten von Agenten – und kann sich am wenigsten leisten, sie im Ungewissen zu lassen
Jede Unternehmensfunktion muss einem Agenten irgendwann genug Kontext geben, damit er als vertrauenswürdig gilt – doch im Marketing ist der Spielraum für Fehler besonders gering. Agenten greifen hier direkt in Marken- und Kundenerlebnisse ein. Gerät einer aus dem Ruder, bleibt das keine interne Angelegenheit. Der Fehler landet – in der Stimme der Marke – bei echten Kundinnen und Kunden, und jemand muss die Frage beantworten: „Wer hat das freigegeben – und war diese Person dazu berechtigt?"
Bevor ihr zu einem echten Human-Agent-Work-Modell übergeht, stellt sich eine entscheidende Frage: Können die Agenten den gesamten Betrieb überblicken? Nur so werden sie zu einem Werkzeug, das sicher einsetzbar und zugleich vertrauenswürdig ist.
Dazu müssen CMOs die Arbeitssysteme ihres Teams um drei Schlüsselbereiche herum organisieren:
- Unternehmenskontext. Sowohl das Team als auch die Agenten müssen auf demselben grundlegenden Verständnis des Unternehmens aufbauen – einschließlich der Marke, der Kampagnenplanung und der Erfahrungen aus der Vergangenheit.
- Einheitliche Übersicht über alle Marketing-Systeme. Damit Agenten stets das vollständige Bild sehen, müssen alle Marketing-Systeme miteinander verbunden sein – so haben Agenten jederzeit Zugriff auf die nötigen Tools, Inhalte und bei Bedarf auch auf andere Agenten, um Aufgaben erfolgreich abzuschließen.
- Lückenlose Governance. Für verlässliche Ergebnisse brauchen Agenten klare Freigaberegeln, Leitplanken für Marke und Richtlinien, eine menschliche Prüfinstanz bei kritischen Aufgaben sowie ein vollständiges Audit-Trail – damit jedes Ergebnis jederzeit nachvollziehbar bleibt.
Diese Bereiche konsequent anzugehen, ist der unmittelbare Auftrag für Marketing-Teams von heute. Wer das nicht ernst nimmt, reiht nur ein weiteres Tool in die Liste ein, mit dem niemand wirklich arbeiten will. Wer es richtig macht, erschließt der Organisation echten Mehrwert durch spürbare Produktivitätsgewinne.
Raus aus der KI-Proof-of-Concept-Falle
KI-Initiativen zu implementieren kann sich schnell überwältigend anfühlen – und mündet nicht selten in endlose Proof-of-Concept-Projekte, die kaum durchgängigen Mehrwert bieten. Marketing-Organisationen sollten stattdessen gezielt Schlüsselbereiche identifizieren und diese nach internem Bedarf sowie Wertpotenzial priorisieren.
Moria Fredrickson, VP of Brand and Digital Experience bei Adobe-Kundin Lumen, ist mit ihrem Team genau diesen Weg gegangen. Anstatt jeden KI-Anwendungsfall gleichzeitig zu verfolgen, richteten sie ihre KI-Initiativen an einem disziplinierten, zielorientierten Plan aus. Mit deutlichem Ergebnis: Lumen spart heute rund 70 Stunden je Kampagnenumsetzung und 5 Millionen $ pro Jahr bei der Betreibung von Paid Media – und startet Social-Kampagnen 65 % schneller, was etwa dem 15-Fachen des Tempos vor der Transformation entspricht.
Morias Empfehlungen, um der Proof-of-Concept-Falle zu entkommen:
- Das Ziel zuerst definieren. Entscheidet erst dann, welche Projekte weitergeführt oder eingestellt werden, wenn die KPIs für jedes einzelne vorab festgelegt wurden.
- Die Arbeit in vier kurze Phasen aufteilen. Erkundet, belegt, implementiert und überwacht Projekte über 4–8 Wochen – mit einer klaren Go/No-Go-Entscheidung am Ende.
- Dort anfangen, wo Daten bereits vorhanden sind und in Tools, die bereits genutzt werden. Lenkt wachstumsorientierte Personen darauf, was es in Sachen KI zu erkunden und zu belegen gilt – und übergebt Implementierung und Monitoring an operativ starke Teammitglieder, um einen bewährten POC zu durchgängigem Mehrwert zu skalieren.
Wenn Teams bereit sind, ihre KI-Agenten zu skalieren, sorgt die Vernetzung und Governance der zugrundeliegenden Systeme dafür, dass Pilotprojekte nicht immer wieder an denselben Hürden scheitern.
Zusammenarbeit von Mensch und Agent zahlt sich nur mit der richtigen Infrastruktur aus
Der Wandel hin zur Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent vollzieht sich in Unternehmen nicht schrittweise, sondern in vollem Tempo. Laut IDC setzen bereits 90 % der Großunternehmen Agents über alle drei verfügbaren Ansätze ein – Tools von Drittanbietern, in bestehende Plattformen integrierte Agents und individuell entwickelte Agents – und rechnen noch im laufenden Jahr mit Produktivitätssteigerungen von über 30 %.3
Wer einfach einen Agent in einen bestehenden Workflow einsetzt und darauf hofft, dass er sich wie eine neue Fachkraft einfindet, wird enttäuscht. Kein noch so großer Enthusiasmus ersetzt den Kontext, den ein Mensch intuitiv mitbringt. Die Marketingorganisationen, die mit dem Mensch-Agent-Modell echten Mehrwert schaffen, werden nicht diejenigen sein, die die meisten Agents einsetzen – sondern jene, die ihre Agents von Anfang an mit allem ausgestattet haben, was sie brauchen, um verlässlich zu handeln.
Adobe Workfront führt die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent an
Genau das leistet Adobe Workfront. Die meisten Agent-Implementierungen verlangen heute von Unternehmen, Kontext und Governance selbst zusammenzusetzen. In Workfront sind beide bereits eingebaut – sodass Agents von Tag eins an mit echten Aufgaben betraut werden können. Dank AI Collaborators ist der Einstieg in das Mensch-Agent-Modell so einfach wie die Zuweisung von Aufgaben an Agents, denen euer Team bereits vertraut – ob von Adobe entwickelt oder von Drittanbietern. Diese Agents greifen auf dasselbe Unternehmenswissen zurück, das auch jedes Teammitglied nutzt, arbeiten über Adobe- und Drittsysteme hinweg und stellen sicher, dass die richtigen Personen genau dort eingreifen, wo es wirklich darauf ankommt. Das Ergebnis ist ein vollständig vernetzter und gesteuerter Workflow – vom ersten Arbeitsschritt bis zur finalen Entscheidung.
Unternehmenskontext, einheitliche Transparenz und lückenlose Governance verwandeln Agents von brillanten Unbekannten in produktivitätssteigernde Teammitglieder.
QUELLEN
- Boston Consulting Group, Applied AI at Its Most Impactful with Agentic Enterprise Operations (Executive Perspectives), Juni 2026. Die Angaben zu 3-facher Produktivität und 80 % kürzeren Durchlaufzeiten stammen von BCG und basieren auf dem Bericht „The Widening AI Value Gap“ aus dem Jahr 2025.
- Gartner, Ontologies Are Crucial to Improve AI Accuracy and Reduce Costs, 13. Mai 2026, ID G00853677.
- Gerry Murray, The State of Agentic Marketing in Large Enterprises (IDC Survey), IDC, Februar 2026. Grundlage: IDC Agent-Based Marketing Operations Survey, Oktober 2025 (n = 81).
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