Erweiterte Prompt-Entwicklung für Agents: Zuverlässige Workflows aufbauen.

KI-Fähigkeiten haben sich in den letzten Jahren rasant entwickelt und die Art, wie wir mit Maschinen arbeiten, grundlegend verändert. In den Anfangszeiten von ChatGPT-ähnlichen Modellen war das Prompting noch einfach. Ihr habt eine Frage gestellt und der Chatbot hat geantwortet – eine lineare, reaktive Unterhaltung. Heute entwickeln wir Agents für das komplette Enterprise-Workflow-Management. Dadurch hat die Frage „Was ist Prompt-Entwicklung?" eine völlig neue Bedeutung erhalten – es geht darum, wie effektiv ihr Anweisungen für Agents strukturiert.

Agents können Herausforderungen aufschlüsseln, Aktionen koordinieren, Tools nutzen und mehrstufige Workflows ausführen. Der Fokus liegt daher nicht mehr auf einzelnen KI-Prompts. Stattdessen müssen wir vollständige Agent-Workflows entwickeln, die steuern, wie ein Agent denkt, entscheidet und Aufgaben umsetzt. Das nennt sich erweiterte Prompt-Entwicklung.

Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2026 40 % der Enterprise-Applikationen aufgabenspezifische Agents enthalten werden. Während diese Agents jedoch immer mehr schwere Aufgaben übernehmen, fühlen sich Enterprise-Teams weniger in der Verantwortung. Das liegt daran, dass Agents oft von gewünschten Ergebnissen abweichen und unzuverlässige Outputs generieren können.

Diese Entwicklung erfordert ausgereifte Prompt-Engineering-Techniken für Systeme, bei denen Menschen nicht jeden Schritt überwachen müssen, aber dennoch Richtung, Grenzen und Logik der Arbeitsabläufe prägen.

Schauen wir uns genauer an, wie ihr effektive Prompts für Agents strukturiert – jenseits verbesserter Formulierungen. Für bessere Navigation schlüsseln wir das in Schlüsselkonzepte auf:

• Warum traditionelle Prompts bei komplexen Workflows nicht ausreichen
• Wie Prompt-Entwicklung in Agent-Workflows funktioniert
• Wie Agents Tools nutzen und Entscheidungen treffen
• Wie Agents den Kontext über Workflows hinweg beibehalten
• Kernprinzipien der erweiterten Prompt-Entwicklung
• Wie ihr erweiterte KI-Prompts für Agents schreibt
• Techniken zur Verbesserung von Agent-Argumentation und -Leistung
• Prompt-Entwicklung auf Enterprise-Workflows anwenden
• Prompts für Agents im großen Maßstab testen und optimieren
• Agent-Outputs skalieren und steuern
• Von Prompts zu orchestrierten Workflows

Takeaways:

• Agent-Prompts definieren Workflows, nicht nur Antworten.
• Effektive Prompts verbinden Ziele, Beschränkungen, Kontexte und Entscheidungsregeln.
• Agent-Workflows setzen auf Gedächtnis, Abruf und Tool-Nutzung.
• Prompt Engineering verbessert Zuverlässigkeit, Governance und Skalierbarkeit.
• Unternehmen sollten Prompts kontinuierlich testen und optimieren.

Unternehmensprozesse sind selten einfach und bestehen aus vernetzten Aufgaben. Ein typisches Beispiel: Ein Marketing-Team bittet einen Agent: „Erstellt eine Social-Media-Kampagne für den Launch einer neuen Fitness-App für urbane Millennials." Das klingt simpel, umfasst aber mehrere Schritte wie Recherche, Zielgruppensegmentierung, Message-Positionierung, Marken-Alignment und Validierungen. Wenn ein einziger, herkömmlicher Prompt alles abwickeln soll, gerät der Workflow ins Wanken, weil es gibt:

• Kein Gedächtnis oder Kontext zwischen den Schritten.
• Keine Steuerung der Aktionssequenz.
• Keine Übereinstimmung mit Geschäftsregeln oder Compliance-Standards.

Ein früher Fehler kann sich durch jeden folgenden Schritt verstärken. Das Ergebnis: inkonsistente Resultate, umgangene Sicherheitskontrollen, Halluzinationen durch fehlenden Kontext und mangelnde Governance.

Deshalb ist die Steuerung der Ausgabe von Agents wichtig, besonders in regulierten oder markensensiblen Bereichen. Für die Content Supply Chain Transformation auf Unternehmensebene ist die Lösung nicht ein besser formulierter Prompt, sondern die Orchestrierung eines strukturierten, gesteuerten Prozesses für zuverlässige Ergebnisse.

In der Agent-basierten Welt ist Prompt Engineering der Prozess, Orientierung, Kontext und Schutzmechanismen zu entwickeln, die einem Agent helfen, bei komplexen Aufgaben das gewünschte Ergebnis zu erreichen. Das bedeutet, den Arbeitsumfang des Agents durch strukturierte Anweisungen explizit zu definieren:

• Ein klares Ziel: Definieren, wie Erfolg aussieht.
• Aufgaben-Aufschlüsselung: Das Ziel in geordnete Schritte unterteilen.
• System-Interaktion: Tools, Daten und Workflows festlegen, die genutzt werden müssen.

Für Agents fungiert ein Prompt oft als Workflow-Spezifikation. Er formt eine ganze Entscheidungskette.

In Unternehmensumgebungen umfassen diese Workflows zunehmend Content-Erstellung, Validierungen, Kampagnen-Ausführung, Personalisierung, Analyse und Governance. Prompt Engineering hilft dabei, diese vernetzten Prozesse zu orchestrieren und dabei Konsistenz und Steuerung systemübergreifend zu gewährleisten.

Stellt euch einen KI-Agent wie eine fokussierte Fachkraft vor, die ihre Rolle kennt, die richtigen Tools einsetzt und einen disziplinierten Prozess befolgt, um Ergebnisse zu liefern – alles in Gang gesetzt durch den passenden Prompt. Der Agent agiert zielgerichtet und sollte auf folgenden Grundlagen basieren:

• Aktionsschleifen: Führen die Agents dazu, das Ziel zu identifizieren, eine Roadmap zu erstellen und in iterativen Zyklen zu arbeiten, um den Output zu verfeinern.
• Tool-Auswahllogik: Bestimmt, wann ein Agent ein Tool einsetzen sollte, welches Tool zu verwenden ist und wann er sich stattdessen auf verfügbaren Kontext verlassen sollte.
• Entscheidungsgrenzen: Legen Regeln fest, wann fortgefahren, pausiert, gestoppt oder eskaliert werden soll, um Steuerung und Abstimmung sicherzustellen.

Dies hilft dem Agent, fundierte Entscheidungen zu treffen und Aufgaben präzise auszuführen. Prompt Engineering erfordert auch das richtige Gleichgewicht zwischen Über- und Unterspezifikation. Zu viele Details können den Agent starr machen und seine Leistungsfähigkeit bei Variation beeinträchtigen. Zu wenige Details hinterlassen Lücken im Kontext, die dazu führen können, dass der Agent Annahmen trifft oder KI-Halluzinationen generiert.

Kontext hält einen Agent auf dem richtigen Kurs. Während Prompts den Kontext definieren, der zu Beginn einer Aufgabe bereitgestellt wird, verlassen sich Enterprise-Agents auf Gedächtnis- und Abrufsysteme, um den Kontext über mehrstufige Workflows hinweg aufrechtzuerhalten.

• Kurzzeitgedächtnis (aktueller Workflow): Das ist das Arbeitsgedächtnis des Agents, das alles erfasst, was gerade passiert. Es verfolgt aktuelle Schritte und Entscheidungen, um den Workflow kohärent zu halten, ähnlich einem laufenden Gedankengang.
• Langzeitgedächtnis (historische Daten): Das ist das gespeicherte Wissen des Agents aus vergangenen Interaktionen, Präferenzen und Ergebnissen. Es hilft ihm, mit der Zeit zu lernen und Entscheidungen personalisierter und fundierter zu treffen.
• Abruf (RAG aus Datenquellen): Kurz- und Langzeitgedächtnis reichen nicht aus. Der Agent muss zur richtigen Zeit die richtigen Daten aus externen Quellen abrufen. Einmal korrekt konfiguriert, können die Antworten dadurch in präzisen, realitätsnahen Informationen verankert bleiben.

Die Qualität der Agent-Ausgaben hängt stark von der Relevanz und Aktualität des bereitgestellten Kontexts ab. Ein leistungsfähiges Modell mit einem gut durchdachten Prompt kann immer noch selbstsichere, aber falsche Antworten liefern, wenn der Kontext, mit dem es arbeitet, unvollständig oder veraltet ist. Um jedoch beim Gestalten von Prompts den richtigen Kontext zu schaffen, ist es wichtig zu bedenken, dass Agents auch Beschränkungen haben, wie zum Beispiel:

• Grenzen des Kontextfensters: Agents haben nur begrenzte Kapazität zum Lagern und Verarbeiten von Informationen. Zu viele Eingaben können zu Überlastung oder dem Verlust wichtiger Details führen, wodurch Priorisierung unerlässlich wird.
• Bedarf nach selektivem Abrufen: Agents müssen nur relevante Informationen abrufen und Störfaktoren minimieren, um die Ausgabegenauigkeit zu maximieren.

Kontext ist auch entscheidend für die Reduzierung von KI-Halluzinationen. Ein starker Prompt hilft dem Agent dabei, sich an das Wichtige zu erinnern, das Benötigte abzurufen und Kontext als bewusstes Werkzeug zu nutzen, um bessere Ergebnisse voranzubringen.

Effektives Agent-Prompting spiegelt wider, wie echte Arbeit funktioniert — schrittweise, kontextbasiert und mit klaren Checkpoints auf dem Weg. Ein gut gestalteter Prompt hilft KI-Agents dabei, über die Zeit zuverlässiger, nützlicher und skalierbarer zu werden. Die Grundprinzipien hinter einem effektiven Prompt umfassen:

Mehrstufige Ziele basierend auf Geschäftsergebnissen definieren.

Beginnt damit, das Ziel klar zu definieren, anstatt eine grobe Idee zu teilen. KI-Prompts für die Zielsetzung helfen dabei, die Aufgabe in kleinere Schritte zu unterteilen, wodurch der Pfad sichtbar und erreichbar wird. Zum Beispiel kann mehrstufiges Prompting für eine Digital Marketing-Kampagne Anweisungen wie diese beinhalten:

• Zielgruppendaten abrufen. Sammeln und in strukturiertem Format organisieren.
• Verhaltensmuster analysieren. Den Datensatz untersuchen, um Trends und Erkenntnisse zu identifizieren.
• Messaging generieren. Erkenntnisse nutzen, um relevanten und personalisierten Content zu erstellen.
• Output für Kanäle formatieren. Den Content für verschiedene Plattformen anpassen.

Jeder Schritt sollte die Eingabe, Aktion und erwartete Ausgabe für die gegebene Aufgabe klar definieren.

Beschränkungen und Schutzmechanismen für vorhersagbare Ausgaben festlegen.

Beschränkungen sind die Regel, die das Ergebnis formen. Wenn ihr keine klaren Schutzmechanismen festlegt, können Ausgaben inkonsistent werden. Beschränkungen nehmen je nach Aufgabe verschiedene Formen an. Für ein Marketing-Team kann das so aussehen:

• Content-Beschränkungen: Tonalität, Markenstimme, erforderliche Terminologie.
• Strukturelle Beschränkungen: Format, Länge, Output-Schema (z. B. JSON, Tabelle).
• Compliance-Beschränkungen: Rechtliche Haftungsausschlüsse, regulierte Formulierungen.

Eine detaillierte Anweisung wie „erstelle Output in Bullet-Format mit maximal 5 Punkten, abgestimmt auf den Markenton“ beseitigt Unsicherheiten und schärft den Fokus. Sie reduziert Abweichungen durch eine feste Struktur, senkt Risiken durch die Vermeidung von Messaging, das nicht zur Marke passt oder fehlerhaft ist, und minimiert Nacharbeit durch klar definierte Erwartungen.

Bereitstellung eines umfassenden Kontexts zur Verbesserung von Relevanz und Genauigkeit.

Der Kontext bestimmt, ob der Output generisch oder wirklich nützlich ist. Je relevanter die Hintergrundinformationen, die ihr bereitstellt, desto präziser und handlungsorientierter wird das Ergebnis. Kontext lässt sich typischerweise in drei Kategorien unterteilen:

• Geschäftskontext: Kampagnenziele, KPIs, Zielgruppe, Positionierung und Beschränkungen.
• Datenkontext: Performance und Kundenerkenntnisse, Verhaltenstrends und Echtzeitindikatoren.
• Systemkontext: Kanäle, Output-Format, Tonalität, Plattformanforderungen.

Zu wenig Kontext führt zu vagen, generischen Outputs, während zu viele irrelevante Informationen Störungen, Verwässerung und Fehlausrichtung verursachen. Die Priorisierung von Daten aus erster Hand und Echtzeitindikatoren gewährleistet Relevanz und Genauigkeit.

Design für Ausfälle und Ungewissheit.

Echte Workflows sind nicht perfekt, und eure Prompts sollten das nicht voraussetzen.

Starke Prompts bereiten sich darauf vor, was schiefgehen könnte, und enthalten klare Fallback-Anweisungen wie:

• Fehlende oder unvollständige Daten: Markierung und Anfrage von Input vor Fortsetzung.
• Tool- oder API-Ausfälle: Einmaliger weiterer Zustellversuch, dann Eskalation.
• Outputs mit niedriger Konfidenz oder mehrdeutige Outputs: Output kennzeichnen und zur Prüfung weiterleiten.

Das kann euer System widerstandsfähiger im Umgang mit nicht idealen Szenarien und bei der Verarbeitung widersprüchlicher Inputs machen. Ohne diese Maßnahmen können Agents minderwertigen Informationen zu sehr vertrauen oder irrelevante Aktionen ausführen.

Wenn euer Prompt auf diesen Grundprinzipien aufbaut, könnt ihr wirklich intelligente und effektive Workflows orchestrieren. Das ist oft der entscheidende Unterschied zwischen einem einfachen Prompt und einem, der produktionsreif ist.

Ein Agent arbeitet am besten, wenn er eine klare Richtung hat. Die Qualität seines Outputs hängt eng damit zusammen, wie gut ihr ihn brieft. Ein starker Prompt macht den Agenten zu einem zuverlässigen Ausführenden. Mit den Grundprinzipien als Basis kann sich das zu einem wiederholbaren, skalierbaren Framework entwickeln. Erweiterte Prompt-Entwicklung bedeutet, Agents zu steuern.

Es gibt jedoch einige nuancierte Fehler, die ihr beim Design eines Agent-basierten Prompts vermeiden solltet:

1. Unklare Formulierungen: Klarheit ist entscheidend. Prompts wie „schreibe etwas Spannendes“ lassen zu viel Interpretationsspielraum. Agents füllen diese Lücken – aber nicht immer wie ihr es beabsichtigt.
2. Überladung mit Anweisungen: Wenn ihr alles in das Kontextfenster packt, entsteht Rauschen und die Performance leidet. Ladet nur aufgabenspezifische Daten und nutzt Just-in-Time-Abruf, damit Prompts direkt und relevant bleiben.
3. Fehlende Output-Definitionen: Schlecht definierte Erwartungen führen zu ungenauen Ergebnissen. Beispiele für das gewünschte Endergebnis zu liefern, sorgt für zuverlässigere Resultate.
4. Zu viele Tools bereitstellen: Ein gut geprüftes, fokussiertes Toolset ist entscheidend. Mehr Tools bedeuten nicht automatisch bessere Fähigkeiten. Tatsächlich verwirren sie oft die Entscheidungsfindung des Agents.

Sobald ein strukturierter Prompt steht, können zusätzliche Techniken verbessern, wie Agents schlussfolgern, Tools nutzen und Outputs validieren – besonders bei komplexen Workflows. Einige Methoden zur Verbesserung von Reasoning und Ausführung:

• Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Ermutigt den Agent, Herausforderungen in Schritte zu unterteilen und diese logisch abzuarbeiten. Das kann die Performance bei komplexen Aufgaben verbessern und die Output-Genauigkeit steigern, besonders bei kritischen Arbeiten wie Finanzanalysen.
• Few-Shot Prompting: Stellt dem Agent eine kleine Anzahl von Beispielen als Referenzpunkte bereit. Agents lernen Muster effektiver, wenn sie klare Input-Output-Paare sehen, was ihnen hilft, die zugrundeliegende Logik zu reproduzieren. Dieser Ansatz funktioniert am besten, wenn Konsistenz wichtig ist und ein klar definierter Standard befolgt werden soll – wie beim Erstellen mehrerer Assets für eine einzige Kampagne.
• ReAct (Reason + Act) Prompting: Dieser Ansatz verbindet Reasoning mit Ausführung und ermöglicht dem Agent zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist, während er sich kontinuierlich an neue Erkenntnisse anpasst. Es folgt einer Schleife: Gedanke → Aktion → Beobachtung → (wiederholen). Das funktioniert am besten bei dynamischen, mehrstufigen Aufgaben wie der Bearbeitung von IT-Tickets, bei denen der Agent mit Software, Datenbanken oder anderen externen Systemen interagiert.
• Role Prompting: Agents arbeiten besser, wenn sie eine klar definierte Rolle haben. Eine Persona zuzuweisen, schafft Richtung und Kontext und hilft dem Agent, über generische Antworten hinauszugehen hin zu domänenspezifischem Denken. Das funktioniert am besten, wenn die Aufgabe Expertise und Urteilsvermögen erfordert, wie bei der Entwicklung einer Marketing-Strategie.
• Reflection-Prompts (Selbstkorrektur): Auch starke Ergebnisse können durch einen zweiten Durchlauf verbessert werden. Einige Agent-Frameworks nutzen Reflection-Schritte, um vorherige Ausgaben auszuwerten, mögliche Fehler zu identifizieren und zukünftige Aktionen zu verfeinern. Das ist besonders nützlich in iterativen Kontexten wie Berichten und Analysen, wo Qualität ausschlaggebend ist.

Diese fortgeschrittenen Prompt-Engineering-Techniken sind wertvoll, aber entscheidend ist, zu wissen, welche in verschiedenen Szenarien anzuwenden sind. In der Praxis kombinieren die besten Prompts diese Techniken durchdacht.

Die Automatisierung von Workflows durch KI ist in Unternehmen zu einem zentralen Schwerpunkt geworden. Sie ermöglicht es Unternehmen, über isolierte Aufgaben hinauszugehen und Ideen, Menschen und Entscheidungen nahtlos über End-to-End-Prozesse zu verbinden. Prompt-Engineering spielt dabei eine wichtige Rolle und treibt Workflows voran.

So sieht das im täglichen Geschäft aus:

• Kampagnenplanung: Prompts wandeln übergeordnete Ziele in strukturierte Anweisungen um und helfen Teams dabei, Prioritäten zu klären, sich bei Messaging abzustimmen und Entscheidungen zu beschleunigen.
• Content-Erstellung und -validierung: Prompts führen Content vom Entwurf bis zur Verfeinerung und sorgen für Compliance, reibungslosere Prüfungen und Validierungen.
• Personalisierung und Segmentierung: Prompts passen eine zentrale Botschaft für verschiedene Zielgruppen an, justieren Tonalität und Details und bewahren dabei die Konsistenz.

Beispiel für Marketing-Operations

Ein Marketing-Operations-Team könnte einen Agent dazu veranlassen, die Kampagnen-Performance durch folgenden Workflow zu optimieren:

• „Kampagnen-Leistungsdaten abrufen“
• „Unterperformende Segmente identifizieren“
• „Optimierungsaktionen empfehlen“
• „Überarbeitetes Messaging entwerfen“
• „Assets zur Validierung weiterleiten“

Agent-Orchestrierung, unterstützt durch starke Prompts, ermöglicht es Unternehmen, Geschwindigkeit voranzutreiben und gleichzeitig Sichtbarkeit, Konsistenz und Steuerung zu bewahren. Entdeckt, wie sich Kampagnen-Ausführung und vernetzte Workflow-Verwaltung mit Adobe Workfront noch weiter optimieren lassen.

Effiziente Agents entstehen nicht durch einen einzigen perfekten Prompt. Während sich Unternehmensdaten, Ziele und Beschränkungen mit dem Geschäft weiterentwickeln, müssen sich auch Prompts anpassen. Deshalb ist Prompt-Engineering ein kontinuierlicher Prozess.

Wir zeigen euch, welche Ansätze die Wirksamkeit von Prompts verbessern:

1. Definiert Erfolgskriterien für Agent-Ausgaben: Erfolg bei Agent-gesteuerten Workflows bemisst sich an realitätsnahen Ergebnissen, nicht nur an der Output-Qualität. Bei Kampagnen bedeutet das: Assets, die ohne große Nachbearbeitungen sofort einsetzbar sind. Bei Compliance: Ausgaben, die Markenstandards erfüllen, Risiken minimieren und zuverlässige Prüfungen ermöglichen. Teams sollten Prompt-Performance direkt an Geschäftsergebnisse koppeln – mit Fokus auf kontextuelle Wirksamkeit, nicht auf isolierte Perfektion.
2. Nutzt strukturierte Auswertungsmetriken: Teams brauchen klare Bewertungssysteme für ihre Ausgaben. Das eliminiert Subjektivität und schafft einheitliche Qualitäts-Benchmarks, wodurch sich Relevanz, Vollständigkeit, Konsistenz und Aufgabenerfolg besser beurteilen lassen.
3. Führt A/B-Tests mit Prompt-Variationen durch: Teams sollten Prompts durch Tests verfeinern, nicht durch Vermutungen. Das Experimentieren mit verschiedenen Strukturen und Beschränkungen sowie das Messen anhand definierter Metriken hilft dabei, schnell herauszufinden, was am besten funktioniert.
4. Baut Feedback-Schleifen in Workflows ein: Auswertungen müssen direkt in Workflows integriert werden. Menschliche Rückmeldungen durch Prüfungen, Bearbeitungen und Validierungen führen zu kontinuierlichen Verbesserungen. Das verfeinert Prompts und standardisiert erfolgreiche Varianten zu wiederverwendbaren Vorlagen.

Die Optimierung von KI-Prompts entsteht durch kontinuierliches Messen dessen, was funktioniert. So werden Agents zuverlässiger, skalierbarer und effektiver in dynamischen Umgebungen. Wirksame Tests und Optimierungen helfen Unternehmen auch dabei, manuellen Aufwand zu reduzieren, komplexe Workflows zu straffen und menschliche Aufsicht dort zu konzentrieren, wo sie den größten Mehrwert schafft.

Wenn Agents End-to-End-Workflows übernehmen, verlagert sich der Fokus von „Können sie die Aufgabe erledigen?" zu „Können sie das zuverlässig, skaliert und jedes Mal schaffen?" Auditierbarkeit und Versionskontrolle sind entscheidend, damit Teams Prompt-Änderungen verfolgen, Ausgaben nachverfolgen und jede Aktualisierung nachverfolgbar und prüfbar machen können.

Folglich entwickeln sich Prompts zu verwalteten Assets, die ähnlich wie Software-Code gesteuert und gepflegt werden. Das drängt Organisationen in Richtung:

• Prompt-Standardisierung: Einheitliche Strukturen und Formate etablieren, damit sich Prompts teamübergreifend, regional und in verschiedenen Use Cases vorhersagbar verhalten.
• Wiederverwendbare Vorlagen: Bewährte Prompt-Muster erfassen, die wiederverwendet werden können – das reduziert Aufwand und verbessert die Output-Qualität kontinuierlich.
• Governance-Frameworks: Klare Kontrollen, Zuständigkeiten und Prüfverfahren definieren, um Compliance und Verantwortlichkeit sicherzustellen.

Dafür muss unternehmensweite KI-Governance von Grund auf in die Agent-basierten Workflows integriert werden. Mit starker Datenintegrität und Echtzeitkontext können Agents außerdem auf präzise, aktuelle Informationen zugreifen und entsprechend handeln.

Das Gespräch ist längst über bessere Prompts hinausgegangen. IBM zufolge erwarten 72 % der Führungskräfte, dass Agent-basierte KI neue technologische Möglichkeiten schafft, die Geschäftsmodelle und Branchenstrukturen transformieren können. Diese Transformation wird jedoch nicht allein durch Experimente entstehen.

KI-Agents werden zu digitalen Teammitgliedern, die Workflows eigenständig übernehmen und dabei mit den Geschäftszielen im Einklang bleiben. Ihr echter Wert liegt darin, wie effektiv Intelligenz durch die richtige Struktur, Kontexte und Beschränkungen operationalisiert wird — und wie gut sie Unternehmensprozesse, Daten und Ergebnisse verknüpfen. In den kommenden Jahren wird dies der entscheidende Differenzierungsfaktor für Unternehmen sein, die ihr Wachstum beschleunigen möchten.

Entdeckt, wie Adobe Experience Platform euch dabei hilft, KI-gesteuerte Workflows mit Echtzeitdaten und Orchestrierung zu skalieren — für gesteuerte Ausführung und skalierbaren Impact.