Software steht an einem Wendepunkt.
Die meiste Zeit ihrer bisherigen Historie funktionierte Unternehmens-Software nach einem einfachen Prinzip: Anbieter entwickelten monolithische Anwendungen mit Funktionen, die in Benutzeroberflächen eingeschlossen waren. Was ihr nicht anklicken konntet, war nicht zugänglich. Das hat funktioniert, als nur Menschen die Arbeit erledigten. Doch da KI mittlerweile von einer Neuerung zu einer echten operativen Kraft gereift ist, gilt dieses Prinzip nicht mehr.
Jahrelang stellte die SaaS-Branche die Frage: Wo können wir KI einsetzen? Die Antwort war vorhersehbar: hier eine Chat-Oberfläche hinzufügen oder dort eine KI-unterstützte Schaltfläche. Es war Intelligenz, die auf die bestehende Struktur aufgeschraubt wurde. Dieser Ansatz bewahrte die alten Einschränkungen isolierter Systeme, starrer Workflows und manueller Schritte. Er erweckte den Eindruck von Veränderung ohne deren Substanz.
Die Frage, die heute zählt, lautet: Wie kann KI die Software nutzen, die wir bereits entwickelt haben? Das ist der Kern dessen, wie SaaS-Unternehmen ein Agent-basiertes Unternehmen ermöglichen können – und es erfordert eine grundlegend andere Art von Software.
Was sich ändert, wenn KI handelt.
Die aktuelle Entwicklung führt weg von KI, die nur berät, hin zu KI, die handelt. Das passiert nicht nur im Marketing. Es zieht sich durch alle Bereiche und ist architektonisch bedingt. Das bedeutet, dass sich die Art, wie Unternehmens-Software entwickelt wird, ändern muss, um dies zu unterstützen.
Stellt euch vor, was heute passiert, wenn ein Konkurrent euren Preis unterbietet. Jemand bemerkt es. Das Team wird informiert, ein Meeting angesetzt, die Reaktion diskutiert. Dann werden Briefings geschrieben, Kampagnen entwickelt und euer Team jagt tagelang Genehmigungen hinterher. Bis ihr endlich startet, sind die Kundinnen und Kunden längst weitergezogen.
Mit KI, die in euren Workflow integriert ist, sieht die Zukunft anders aus: Ein AI Agent kann Marktsignale kontinuierlich überwachen, indem er Konkurrenzpreise, Bestandsänderungen und Kundenverhalten in Echtzeit nachverfolgt. Sobald er die Preissenkung erkennt, identifiziert er sofort das Abwanderungsrisiko, erstellt ein Angebot und simuliert Ergebnisse. Dann leitet er alle Briefings oder Anfragen an die richtigen Stakeholder weiter. Innerhalb weniger Stunden ist euer Marketing-Team startbereit. Die gesamte Sequenz vom Signal zur Live-Kampagne läuft deutlich schneller ab, weil alles zwischen den Entscheidungen nun automatisch abläuft.
Noch wichtiger ist jedoch, dass der Agent nicht aufhört zu arbeiten, nachdem die Kampagne gestartet ist. Während Kundinnen und Kunden auf die Kampagne reagieren, erfasst der Agent Signale, analysiert die Performance und gibt eurem Team Empfehlungen. Dabei passt er Zielgruppen, Content und Kreativmaterial kontinuierlich an, um die Interaktion aufrechtzuerhalten. Was als Reaktion auf eine einfache Preissenkung begann, wird zu einer fortlaufenden Kundenbindungsstrategie, die dazulernt und sich im Laufe der Zeit anpasst.
Architektur entwickelt für Maschinengeschwindigkeit.
Die Plattformen, die diese Art von Zukunft ermöglichen, haben eine gemeinsame Eigenschaft: Sie haben sich der KI geöffnet. Nicht durch das Hinzufügen einer KI-Ebene, sondern durch komplette Neuentwicklung von Grund auf. Monolithische Anwendungen werden in granulare, modulare Funktionen zerlegt, die KI entdecken, aufrufen und orchestrieren kann. Eure Daten, Modelle, Services und Geschäftslogik werden nicht nur euren Teams durch Klicken auf einer Benutzeroberfläche zugänglich, sondern auch Agents, die in eurem gesamten Technologie-Stack arbeiten.
Das nennen wir „modulare KI-Strukturen“: offen, flexibel und autonom. Offen, weil Funktionen direkt über Protokolle wie MCP zugänglich sind und von jedem Agent an jedem Einstiegspunkt entdeckt werden können. Flexibel, weil LLMs zu universellen Konnektoren werden, die Funktionen verknüpfen und Aktionen auf Arten orchestrieren, die niemand vorher geplant hat. Und schließlich autonom, weil KI arbeitet und Menschen kontrollieren – nicht umgekehrt.
Adobe CX Enterprise Coworker macht diese neue Architektur operativ einsetzbar.
Wir stellen vor: Adobe CX Enterprise Coworker.
Adobe CX Enterprise Coworker orchestriert Customer-Experience-Workflows in euren gesamten Enterprise-Marketing-Systemen. Aufbauend auf den Adobe-Systemen, die ihr bereits nutzt, versteht die Lösung euren Geschäftskontext vom ersten Tag an und merkt sich neue Informationen über Sessions hinweg. Sie steuert sich selbst innerhalb vorgegebener Richtlinien und führt komplexe Workflows aus, während sie in den von euch definierten Situationen nachfragt.
Wie euer Team mit Adobe Coworker arbeitet, hängt davon ab, was ihr braucht. Fachkräfte mit täglichen Fragen und einmaligen Aufgaben arbeiten über Coworker Chat und bearbeiten komplexe Anfragen in natürlicher Sprache. Sie rufen Erkenntnisse ab, generieren Inhalte und führen Aktionen in Adobe-Anwendungen aus, ohne den Kontext zu wechseln. Agile Marketing-Teams, die schnell vorankommen müssen, nutzen Coworker Campaigns, um vom Ziel zur Live-Kampagne in einem Bruchteil der Zeit zu gelangen – mit markenkonformen Assets, einer empfohlenen Kampagnenstruktur und koordinierter Ausführung. Und für Unternehmens-Teams, die komplexe, bereichsübergreifende Workflows verwalten, bringt Coworker Projects alles an einem Ort zusammen: Teams können ihre eigenen Workflows definieren, Validierungs-Checkpoints festlegen und genau bestimmen, wie viel Autonomie Adobe Coworker bei jedem Schritt hat. Die Arbeit läuft weiter, ohne dass jemand die Übersicht oder Kontrolle verliert.
Hinter jedem Modul steht ein Set von Funktionen, die für die Anforderungen von Unternehmen entwickelt wurden – wo Governance, Speicher und Geschäftskontext keine optionalen Extras sind, sondern das Fundament, auf dem alles läuft.
Die sechs Funktionen von Adobe CX Enterprise Coworker.
Adobe Coworker besteht aus sechs modularen Funktionen, die zusammenarbeiten, um Agent-basierte KI für Customer-Experience-Teams praktikabel zu machen.
1. Geschäftstaxonomie. Beim Onboarding durch eure Adobe-Anwendungen vorab versorgt, umfasst Adobe Coworker Zielgruppendefinitionen, Kampagnenlogik, Markentaxonomie und Journey-Designs. Die Lösung kann auch auf CRMs und Data Warehouses oder Data Lakes erweitert werden, um ein vollständiges operatives Bild zu erhalten.
2. Governance. Adobe Coworker übernimmt automatisch Rollen, Berechtigungen, Datenrichtlinien und Markenrichtlinien aus anderen Adobe-Anwendungen. Diese können durch Validierungs-Workflows, Compliance-Anforderungen und Zugriffskontrollen aus Unternehmenssystemen ergänzt werden.
3. Langzeitspeicher. Geschäftskontext wird über Sitzungen, Agents und Team-Mitglieder hinweg beibehalten und wiederverwendet. Was Adobe Coworker weiß, kann auch mit Kampagnen-Performance-Verlauf, Kundeninteraktionsmaterial und Geschäftsergebnissen aus verbundenen Unternehmenssystemen angereichert werden.
4. Agent-basierte Fähigkeiten. Adobe Coworker versteht, wie im gesamten Umfang der Customer-Experience-Arbeit operiert werden muss – Zielgruppen, Journeys, Inhalte und Erkenntnisse –, und weiß, welche Funktionen aufgerufen und wie sie sequenziert werden müssen, um den Auftrag zu erledigen. Die Lösung kann auch über die MCP-Registry auf eure eigenen Tools und Integrationen erweitert werden.
5. Agent-basierte Workflows. Definiert Geschäftsprozesse in natürlicher Sprache. Teams können Ziele, Validierungs-Checkpoints und die gewünschte Autonomieebene für Adobe Coworker festlegen. Außerdem bestimmt ihr, ob Sequenzen starr oder dynamisch sein sollen. In beiden Fällen analysiert und passt sich Adobe Coworker an, bis das gewünschte Ergebnis erreicht ist.
6. Zusammenarbeit. Euer Team und Adobe Coworker arbeiten als „Kollegen“ in einem gemeinsamen Arbeitsbereich. Validierungen und Übergaben erfolgen in einer einzigen dialogbasierten Umgebung – zugänglich über die Benutzeroberfläche von Adobe oder Microsoft 365 Copilot, Claude und ChatGPT.
Gemeinsam machen diese sechs Funktionen Agent-basierte KI im Unternehmensmaßstab umsetzbar. Die Ergebnisse aus frühen Kundenprogrammen zeigen, wie das in der Praxis aussieht.
Wo die Architektur auf echte Arbeit trifft.
In ersten Kundenprogrammen verschiedener Branchen zeigen frühe Implementierungen bereits messbare Auswirkungen. Einige Kundinnen und Kunden konnten 70 % schnellere Design- und Validierungszyklen für Angebote, 60 % weniger Verzögerungen beim Daten-Onboarding und 60 % schnellere Kampagnen-Launches verzeichnen.
Diese Ergebnisse entstanden durch die Identifikation von drei Schlüsselbereichen, die Marketing-Teams Zeit rauben, und den Einsatz von Adobe Coworker für die operative Arbeit, damit Teams sich auf das konzentrieren können, was ihr Urteilsvermögen und ihre Expertise am meisten erfordert.
Operative Ausnahmen nachverfolgen. Jeder Marketing-Betrieb stößt auf Ausnahmen, aber heute landen diese Ausnahmen im Posteingang von jemandem, der sie zusätzlich zu seinen anderen Aufgaben aufnehmen und verwalten muss. Adobe Coworker behandelt sie stattdessen direkt. Die Lösung unterbricht abhängige Aktivitäten während Reparaturversuchen und setzt dann die Ausführung fort, sobald das Problem gelöst ist. Euer Team sieht nur das, was wirklich eine menschliche Entscheidung braucht, während die Arbeit weiter vorangeht.
Always-on-Programme aufrechterhalten. Treueprogramme, Preissenkungsalarme und Lifecycle-Journeys sind die Kampagnen, die kontinuierlich laufen – und stillschweigend enorme Mengen an Team-Zeit für die Aufrechterhaltung verbrauchen. Jede Woche aktualisiert jemand manuell Zielgruppen, Inhalte und Regeln, um sie aktuell zu halten. Adobe Coworker übernimmt diese laufende Wartung automatisch, damit sich euer Team auf die Strategie hinter diesen Programmen konzentrieren kann, anstatt auf die Wartung, die sie ständig davon ablenkt.
Kampagnen-Launches koordinieren. Eine Kampagne vom Briefing bis zur Live-Schaltung zu bringen, war schon immer ein Koordinationsproblem genauso wie ein kreatives. Übergaben stocken, während Teams aufeinander warten. Kontext geht zwischen Abteilungen verloren, und Arbeit liegt brach, bis die nächsten Verantwortlichen Zeit haben. Adobe Coworker hält den Prozess am Laufen, indem die Lösung diese Übergaben automatisiert und in jedem Schritt den richtigen Kontext bereitstellt. Sie verkürzt eine Timeline, die normalerweise Wochen umfasst, auf ein Tempo, das der Markt verlangt.
Jedes Mal, wenn Adobe Coworker eine Aufgabe abschließt, erweitert die Lösung ihr Wissen. Dieses sich aufbauende Know-how macht es einfacher, die nächste Ausnahme zu bewältigen und die nächste Kampagne schneller zu starten, sodass die Auswirkungen weit über jeden einzelnen Workflow hinausgehen.
Die Grenzen der Koordination sind durchbrochen.
Marketing bewegt sich schon immer im Tempo menschlicher Koordination. Briefings, Freigaben, Übergaben und Follow-ups waren die Maschinerie hinter jeder Kampagne – und alles war darauf ausgelegt, was Menschen manuell verwalten können.
Diese Grenze verschiebt sich. Adobe CX Enterprise Coworker gibt Marketing-Teams in Unternehmen die Möglichkeit, mit einer Geschwindigkeit und Klarheit zu arbeiten, die vorher unmöglich war. Dabei werden die Menschen hinter der Arbeit nicht ersetzt, sondern es wird alles beseitigt, was ihnen im Weg stand.
Adobe CX Enterprise Coworker ist ab heute verfügbar. Sprecht mit unserem Team, um mehr zu erfahren.
