Customer Experience im KI-Zeitalter: eine Bestandsaufnahme.

Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Customer Experience.

Wie KI die Customer Experience bei jedem Schritt optimiert — von Daten bis zur Bereitstellung.

INHALT DIESES BERICHTS

LLMs als neues Eingangstor zur Marke

Content-Skalierung mit KI-Geschwindigkeit

Moderne Journeys, moderne Technologie, moderne Teams

Das Agent-basierte Upgrade für KI

Zusammenfassung.

Für unsere Studie State of Customer Experience in an AI-Driven World haben wir mehr als 3.400 Führungskräfte aus neun Regionen und acht verbraucherorientierten Branchen befragt, um zu verstehen, wie Unternehmen auf tektonische Verschiebungen bei der Customer Experience reagieren und sich auf die Transformation im Zuge rasanter KI-Innovationen vorbereiten.

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Das Kundenerlebnis entwickelt sich mit hohem Tempo weiter, angetrieben durch steigende Erwartungen, schwindende Aufmerksamkeitsspannen und den rasanten Fortschritt von KI. Für Führungskräfte ist dies kein Zieleinlauf, sondern ein fortlaufender Wettkampf, bei der sich Kundenverhalten, Kanäle und Tools ständig verändern.

In diesem Bericht erfahrt ihr, wie Unternehmen die Transformation der Customer Experience in vier zentralen Themen angehen:

Customer Journeys bewegen sich in neue Richtungen mit dem Wandel hin zu LLM-basierter Suche.

Die Modernisierung von Daten ermöglicht bessere Personalisierung.

Kundinnen und Kunden erwarten qualitativ hochwertigen Content schnell und skaliert.

Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, Agent-basierte KI einzuführen.

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„Erfolg in der heutigen Umgebung erfordert mehr als nur die Einführung der neuesten Plattformen oder Tools. Es geht darum, die richtigen Strukturen aufzubauen, Zusammenarbeit zu fördern und Teams zu befähigen, schnell und souverän zu handeln. KI ist jetzt ein Katalysator auf dieser Reise – sie beschleunigt Innovation, ermöglicht klügere Entscheidungen und hilft Unternehmen, angesichts ständiger Veränderungen agil zu bleiben. Erfolgreich sind die Unternehmen, die Transformation als eine Reise betrachten – eine Reise, die Agilität, Vertrauen und einen unermüdlichen Fokus auf Ergebnisse erfordert.“

Christopher Young
Senior Director, Global Industry Strategy, Adobe

LLMs als neues Eingangstor zur Marke.

Die Entdeckung von Marken gestaltet sich heute völlig anders als noch vor fünf Jahren. Die Customer Journey ist fragmentiert, Erwartungen steigen und KI verändert grundlegend, wie Menschen nach Marken suchen, diese entdecken und eine Beziehung zu ihnen aufbauen.

Die Customer Journey schlägt neue Wege ein.

Die Customer Journey von heute verzweigt sich, bildet Schleifen und verbindet sich neu. Weniger linear, mehr wie ein Netzwerk. Unsere Forschung zeigt: Kaufende haben sieben bedeutsame Interaktionen über verschiedene Kanäle, bevor sie einen Kauf tätigen. Sie springen zwischen Produktseiten und Preisvergleichen, Bewertungen und Threads, Influencer-Videos und Ladenregalen hin und her. Geräteübergreifend erwartet die Kundschaft, dass Marken Schritt halten und sofortige Antworten, Mobile-First-Erlebnisse und eine konsistente Kommunikation bieten. Marken, die dies nicht schaffen, haben das Nachsehen.

Kaum haben Unternehmen begonnen, sich anzupassen, bahnt sich jedoch ein noch größerer Wandel an. KI verändert den Ausgangspunkt der Entdeckung grundlegend. Der Beginn der Journeys und die Faktoren für das Vertrauen der Kundschaft werden dadurch neu definiert.

„Moderne Käufer und Käuferinnen folgen keinem vorgegebenen Pfad, sie befinden sich gleichzeitig auf mehreren Journeys. Wir dachten, Mobilgeräte haben eine Transformation ausgelöst, was zweifellos auch zutrifft, aber KI ist der größte Joker, den ich je gesehen habe.“

Chief Digital Officer

KI-Dialog ist die neue Suchleiste.

KI-gestützte Entdeckung wird schnell zur neuen Eingangstür für Produkt- und Markeninteraktion. Statt Suchbegriffe in eine Suchmaske einzugeben, chattet die Kundschaft mit KI-Assistenten, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren. Es sind fortschrittliche KI-Systeme, die mit riesigen Mengen von Text und Sprache trainiert wurden, um natürliche Antworten zu generieren. Tools wie ChatGPT und Gemini gestalten bereits jetzt die Informationssuche neu.

Ein Verbraucher kann beispielsweise ein LLM fragen „Was ist der beste Wanderrucksack für Wochenendausflüge unter 200 Euro?“ und erhält daraufhin kuratierte Empfehlungen. Gleichzeitig kann eine Mitarbeiterin fragen: „Zeige mir die Kundenbindungszahlen des letzten Quartals in Europa“. Innerhalb von Sekunden sind die exakten Daten aus internen Berichten da.

LLM-basierte Suche ist die folgenreichste Veränderung seit Einführung der Suchleiste. Laut unserer Studie wird die globale organische B2C-Suche über LLMs in den nächsten zwei Jahren voraussichtlich um das 20-Fache steigen. Marken, die natürlichen, glaubwürdigen Content priorisieren, der widerspiegelt, wie Menschen Fragen stellen, werden Auffindbarkeit und das Vertrauen von LLMs gewinnen.

Vertrauen bringt Auffindbarkeit.

Wenn KI-Sprachmodelle Verbraucherfragen beantworten, suchen sie nach zuverlässigen Quellen. Deshalb sind Glaubwürdigkeitsmerkmale und Vertrauensindikatoren entscheidend, damit euer Content an die Oberfläche gelangt. Signale wie klare Autorenschaft, konsistentes Branding, präzise Informationen und Inhalte, die über oberflächliche Antworten hinausgehen, helfen zu beweisen, dass eine Marke vertrauenswürdig ist.

Unsere Studie zeigt, dass 91 % der Unternehmen bereits die Auswirkungen von LLM-Suche berücksichtigen — ein Beleg dafür, wie transformativ dieser Wandel für die Customer Experience ist. Führende Unternehmen reagieren, indem sie diese Vertrauenssignale stärken und fragenorientierten Content produzieren, um sich daran anzupassen, wie KI-Systeme entscheiden, welche Quellen sie bei LLM-basierter Suche hinzuziehen (Abbildung 1). Doch obwohl KI die Suche prägt, zeigt die Studie, dass Kundinnen und Kunden noch immer das größte Vertrauen in etwas Vertrauteres haben: ineinander.

Die meisten Marken passen ihre Content-Strategien aktiv für die KI-basierte Suche an.

Abbildung 1. Balkendiagramm zu organisatorischen Strategien für LLM-basierte Suche: 67 % passen ihre Keyword-Strategien an und 9 % berücksichtigen KI nicht. — *Abbildung 1: Wo Unternehmen die Optimierung für LLM-basierte Suche priorisieren.*

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Kundinnen und Kunden vertrauen einander mehr als Marken.

In den letzten zwei Jahren haben Kundinnen und Kunden 72 % mehr Bewertungen und Testimonials und 69 % mehr Influencer-Content vor einem Kauf konsumiert. Das ist ein klares Zeichen dafür, dass sie sich mit mehr Content denn je beschäftigen (Abbildung 2). Sie vertrauen Stimmen von Gleichgesinnten und authentischen Perspektiven weitaus mehr als Marketing.

Influencer-Content und nutzergenerierte Inhalte (UGC) nehmen stark zu, da Kaufende nach verlässlichen Stimmen suchen, die persönliche Erfahrungen mit Expertenwissen verbinden. Die Marken, die davon profitieren werden, sind die, die glaubwürdige Kundenstimmen verstärken, anstatt mit ihnen zu konkurrieren. Das gelingt, indem sie Bewertungen auf Produktseiten einblenden, Testimonials in Social-Media-Kanäle einpflegen und UGC während der gesamten Customer Journey hervorheben – nicht nur beim Checkout.

Der Content-Konsum steigt vor dem Kauf in allen Formaten weiter an.

Abbildung 2. Balkendiagramm mit den wichtigsten Content-Arten, die vor einem Kauf genutzt werden: Bewertungen, Influencer, Social Media, nutzergenerierte Inhalte und Wissensinhalte. — *Abbildung 2: Zuwachs bei Content-Nutzung vor einem Kauf von 2023 bis 2025.*

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Content-Skalierung mit KI-Geschwindigkeit.

Generative KI kann auf Knopfdruck Text, Bilder, Videos oder Audiodateien erzeugen und revolutioniert damit die Art und Weise, wie Content erstellt, skaliert und bereitgestellt wird. Die damit einhergehende Geschwindigkeit und Personalisierung stellt neue Anforderungen an Workflow, Governance und Qualität.

Content-Qualität aufrechterhalten.

Obwohl die Content-Nachfrage das übersteigt, was die meisten Organisationen liefern können, bereiten Marken ihre Content-Abläufe auf größere Mengen vor, indem sie Compliance- und Markensicherheitsstandards einführen (Abbildung 3). Generative KI bietet Marketing-Fachleuten eine Möglichkeit, Schritt zu halten, indem sie es Teams erleichtert, schneller mehr Content-Variationen zu produzieren und relevante, personalisierte Kundenerlebnisse zu skalieren. Doch die Wahrung der Markenintegrität ist dabei entscheidend.

Viele Teams sehen sich immer noch gezwungen, Assets von Grund auf neu zu erstellen. Der effizientere Weg ist jedoch, Workflows rund um modulare Systeme neu zu gestalten und Content in wiederverwendbare Komponenten zu zerlegen. Mit integrierten Marken- und Genehmigungsstandards sowie etablierten Prüfprozessen wird der Übergang zu generativer KI deutlich beschleunigt.

Marken fühlen sich am wenigsten auf KI-gesteuerte Content-Generierung und -Aufsicht vorbereitet.

Abbildung 3. Balkendiagramm zur Bereitschaft von Marken in verschiedenen Bereichen der Content-Erstellung in den nächsten 24 Monaten. — *Abbildung 3: Wo Organisationen für die nächsten 24 Monate von Content-Abläufen vorbereitet sind.*

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Der Vorteil der „Early Adopters“.

Generative KI beschleunigt Arbeit und definiert sie gleichzeitig neu. Fast 90 % der Organisationen übernehmen, erkunden oder nutzen generative KI für die Content-Erstellung, obwohl die meisten noch in einer Testphase der Strategieentwicklung für Governance, Integration und Qualitätskontrolle stehen (Abbildung 4).

Die meisten Marken machen Fortschritte bei der Einführung von generativer KI für Content-Erstellung.

„Early Adopters“ – darunter 19 %, die Machbarkeitsstudien durchführen, sowie 11 %, die ihre Implementierungen skalieren – erkunden bereits, wie ein hybrides Modell aus Kreativen und KI aussehen kann. Diese Teams berichten von schnellerem Durchsatz, mehr Personalisierung und betrieblicher Effizienz. Selbst der Einsatz im kleinen Rahmen hilft Unternehmen jetzt, die Chancen einer neuartigen Zusammenarbeit von Mensch und KI in der Zukunft und deren wirtschaftlichen Auswirkungen zu verstehen.

Abbildung 4: Einführung generativer KI für Content-Erstellung in Organisationen.

Abbildung 4. Balkendiagramm zu den Phasen der generativen KI-Einführung: die meisten lernen, andere erkunden, testen oder skalieren

Das ökonomische Potenzial.

Generative KI verändert bereits jetzt die Content-Prozesse in jenen Unternehmen, die sie in die Praxis umsetzen. Diejenigen, die über die Pilotphase hinausgehen, berichten von messbaren Gewinnen. Marken, die generative KI einsetzen, verzeichnen:

Einunddreißig Prozent

geringere Kosten pro Asset

Neunundvierzig Prozent

Steigerung des Content-Durchsatzes

Sechsunddreißig Prozent

schnellere Time-to-Market

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Dreißig Prozent

höhere Qualitätskontrollkosten

Acht Prozent

Steigerung der Conversion-Rate

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Es geht nicht nur darum, schneller zu werden. Angesichts des zunehmenden Contents werden dessen wirtschaftliche Aspekte neu definiert. Als Nebeneffekt des höheren Content-Volumens muss mehr geprüft werden. Natürlich gibt es kurzfristig einen leichten Anstieg der Qualitätskontrollkosten, da die Maßstäbe höher gesteckt werden. Aber Marken, die Effizienz mit geeigneten Richtlinien kombinieren, beweisen, dass KI sowohl Leistung als auch Qualität skalieren kann.

Governance lässt KI gedeihen.

Die größte Herausforderung bei der Erstellung von KI-Content besteht möglicherweise in der Verlässlichkeit. KI beschleunigt zwar die Content-Erstellung, doch können Zweifel an der Genauigkeit oder Compliance alles zum Erliegen bringen. Early Adopters erkennen Governance als den entscheidenden Schlüssel. Indem sie geeignete Richtlinien durch Faktenprüfungen, Copyright-Scans und standardisierte Vorlagen direkt in die Workflows einbetten, reduzieren Unternehmen die Prüfzeiten und stärken das Vertrauen in ihre KI-Ergebnisse.

Berichteten von Herausforderungen bei der Integration der Content-Erstellung mit generativer KI in ihre bestehenden Content-Systeme.

Berichteten von faktischen Ungenauigkeiten und halluziniertem Content bei ihrem generativen KI-Content.

Die Forschung bestätigt dies. Die drei wichtigsten Funktionen, die Marken priorisieren, um den Prüfungsaufwand zu reduzieren, sind Copyright- und IP-Compliance-Scanning (61 %), automatisierte Faktenprüfung und Genauigkeitsverifizierung (59 %) sowie vorab genehmigte Vorlagen für wiederholbare Use Cases (36 %). Sobald dieses Fundament steht, gilt es, in der Praxis auf den Kanälen zu liefern, wo Content leben und performen muss.

Auf allen Kanälen relevant bleiben.

Während etablierte Plattformen weiterhin wichtig sind, sind die meisten Unternehmen nicht auf die KI-gesteuerten Kanäle vorbereitet, die die Zukunft prägen werden. Mobile ist das deutlichste Beispiel: Trotz jahrelanger „Mobile first“-Strategien zeigt unsere Forschung, dass viele Marken ihr volles Potenzial immer noch nicht ausgeschöpft haben (Abbildung 5).

Die Diskrepanz zwischen Bereitschaft und Umsetzung ist in schnelllebigen Bereichen wie Influencer-Ökosystemen und KI-gestützter Suche noch größer, wo sich das Kundenverhalten schneller entwickelt als die Fähigkeiten der Marken.

LLM-basierte Suche wird als wichtig angesehen, aber Marken bleiben weitgehend ineffektiv bei der Nutzung für die Akquise.

Abbildung 5. Die Kluft zwischen Bedeutung und Effektivität ist bei generativer KI, LLM-basierter Suche und Influencern groß. — *Abbildung 5: Wahrnehmung von Unternehmen zur Wichtigkeit eines Kanals für die Kundenakquise im Vergleich zur Effektivität ihrer Organisation bei dessen Nutzung.*

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Moderne Customer Journeys, moderne Technologie, moderne Teams.

Moderne Customer Journeys sind komplexer denn je, doch die meisten Unternehmen nutzen dafür veraltete Strukturen. Die Forschung zeigt, dass trotz hoher Investitionen in Daten und Technologie organisatorische Silos und Kompetenzlücken das Marketing weiterhin daran hindern, wirklich vernetzte Erlebnisse zu liefern.

Marketing-Fachleute stehen unter Leistungsdruck.

Marketing steht unter beispiellosem Druck, bei Performance-Metriken zu liefern. Die Umfrage ergab, dass 97 % der Unternehmen sagen, ihre Teams werden zu mehr Effizienz aufgefordert – und die Liste der Anforderungen ist noch länger (Abbildung 6).

93 % sollen direkt zu Verkäufen und Pipelines beitragen.
89 % beobachten, dass Investitionen in MarTech nach Umsatzwirkung priorisiert werden.
85 % geben an, dass Budgets enger an Umsatz- als an Branding-Metriken gekoppelt sind.

Dieser Fokus auf Performance verändert die Rolle von Marketing-Profis. Sie werden für Effizienz und Verkaufswirkung zur Verantwortung gezogen und empfinden dies als ihre entscheidende Priorität, während in traditionelle markenbildende Maßnahmen weniger investiert wird.

Marketing-Teams stehen unter wachsendem Druck, Umsatz, Effizienz und messbaren Impact voranzubringen.

Abbildung 6. Balkendiagramm zeigt zunehmende Zustimmung zu Aussagen über Marketing-Metriken und steigende Erwartungen. — *Abbildung 6: Prozentsatz der Unternehmen, die Aussagen darüber zustimmen, wie sich ihre Marketing-Abteilungen entwickeln.*

Datenfragmentierung blockiert Personalisierung.

Unternehmen sind sich einig, dass die Zukunft auf Customer Journeys aufgebaut sein sollte. Doch die Ausführung bleibt in der Realität oft hinter den Erwartungen zurück. Unsere Forschung zeigt, dass die meisten Marketing-Strukturen heute noch immer Produkte (28 %) statt Kundensegmente (14 %) priorisieren, obwohl Führungskräfte überwiegend Kundensegmente als ideales Modell betrachten. Dieser Wandel kann nur mit einer integrierten und zugänglichen Datengrundlage erfolgen, doch die meisten Unternehmen werden noch immer durch fragmentierte Daten ausgebremst.

Kundeninformationen sind in getrennten Systemen isoliert oder auf Teams verteilt, die nicht miteinander vernetzt sind. Nur 4 % der Unternehmen verfügen über vollständig integrierte und zugängliche Daten, während 49 % teilweise integrierte Daten haben. Ohne ein einheitliches, nutzbares Kundenprofil, das durch Echtzeitdaten geprägt ist, bleibt die Personalisierung oberflächlich und inkonsistent.

Die Modernisierung von Daten und deren Nutzbarmachung eröffnet neue Möglichkeiten. Netzwerke für Retail-Media, Datenmonetarisierung und KI-gesteuerte Services erfordern alle ein Integrationsniveau, das den meisten Unternehmen fehlt. Dadurch können datenreife Konkurrenten einspringen und überproportionalen Wert erschließen. Wenn Unternehmen diese Lücke nicht schließen, riskieren sie, beim Bereitstellen des kontextrelevanten Echtzeit-Contents, den Kundinnen und Kunden erwarten, weiter zurückzufallen.

Eine Kluft beim Vertrauen in Technologie.

Personalisierung kann ohne Orchestrierung nicht funktionieren – die Fähigkeit, Touchpoints über die gesamte Journey zu koordinieren. Die meisten Marken bezweifeln, dass ihnen das mit ihren Tools gelingt. Die Forschung zeigt, dass Unternehmen das Vertrauen verlieren, dass aktuelle Plattformen ihre Bedürfnisse in den nächsten 24 Monaten erfüllen werden, während sich KI-gesteuerte Customer Experiences immer schneller etablieren. Nur 28 % der Führungskräfte vertrauen ihren Messplattformen, nur 21 % vertrauen ihren Personalisierungs- und Empfehlungs-Engines, und lediglich 15 % glauben, dass ihre Journey-Orchestrierungs-Plattformen liefern können (Abbildung 7).

Ohne zuverlässige Orchestrierung wird es schwieriger, Marketing mit realen Ergebnissen zu verknüpfen, Wert nachzuweisen und mit den Kundenerwartungen Schritt zu halten. Unternehmen müssen ihre Technologie-Stacks unter die Lupe nehmen und sich fragen, was aufgerüstet oder integriert werden soll und welche Lücken geschlossen werden müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Sie müssen auch prüfen, ob sie über das Personal und die Strukturen verfügen, um das Beste aus der Transformation herauszuholen.

Das Vertrauen in bestehende Marketing-Plattformen variiert stark je nach Funktionsbereich.

Abbildung 7: 57 % der Führungskräfte glauben, dass Kampagnenplanung und Projekt-Management ihre Anforderungen erfüllen werden. Andere Plattformen schneiden schlechter ab. — *Abbildung 7: Anteil der Führungskräfte, die glauben, dass ihre aktuellen Plattformen ihre Anforderungen in den nächsten 24 Monaten erfüllen werden.*

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Weiterqualifizierung von Personal.

Die Modernisierung von Technologie ist nur die halbe Miete. Führungskräfte bewerten organisatorische und personelle Herausforderungen durchweg höher als technische als größte Hindernisse für die Transformation. Dabei stehen das Aufbrechen von Silos und das Finden oder Halten von Fachkräften mit modernen Kompetenzen ganz oben auf ihrer Prioritätenliste. Das Problem liegt in der mangelnden Abstimmung. Führungskräfte haben möglicherweise die richtige Vision, aber vor Ort sind Teams immer noch durch Abteilungsfunktionen und konkurrierende Anreize getrennt.

Um den Wert neuer Technologien voll auszuschöpfen, bedarf es einer funktionsübergreifenden Zusammenarbeit, unterstützt durch strukturelle Veränderungen und auf dem aktuellen Stand befindliche Qualifikationen des Personals. Ohne die richtigen Mitarbeitenden und die geeignete Team-Zusammensetzung bleiben selbst die fortschrittlichsten Plattformen hinter ihren Möglichkeiten zurück.

„Wir haben auf schmerzliche Weise gelernt, dass eine technische Transformation ohne entsprechende organisatorische Veränderungen zum Scheitern verurteilt ist. Du kannst die ausgeklügeltsten Marketing-Plattformen implementieren, aber wenn deine Teams in funktionalen Silos mit konkurrierenden Prioritäten verharren, wirst du das Potenzial nie voll ausschöpfen.“

Chief Strategy and Digital Officer

Alles zusammenführen.

Führungskräfte betonen immer wieder, dass Menschen oberste Priorität haben, doch die meisten für die nächsten 12 Monate geplanten Änderungen konzentrieren sich auf Technologie (Abbildung 8). Über drei Viertel der Marken planen neue Daten- und Analysefunktionen oder die Konsolidierung von Plattformen. Deutlich weniger priorisieren Fortbildung, spezialisierte Rollen oder die Einstellung aus anderen Branchen.

Marketing-Teams bereiten sich auf strukturelle, technologische und datengestützte Veränderungen vor.

Diese Kluft zwischen Anspruch und Wirklichkeit ist real und bedeutet, dass selbst die besten Technologie- und Daten-Upgrades ohne die geeigneten Mitarbeitenden und Team-Strukturen ihr Ziel verfehlen werden. Die Unternehmen, die diese Lücke schließen – indem sie moderne Fähigkeiten fördern, Silos abbauen und kundenorientierte Teams aufbauen – werden diejenigen sein, die Marketing in einen nachhaltigen Wachstumsmotor verwandeln.

Abbildung 8: Geschäftsbereiche, in denen Marketing-Organisationen in den nächsten 12 Monaten die meisten Änderungen planen.

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Das Agent-basierte Upgrade für KI.

Agent-basierte KI bezeichnet Systeme, die über die bloße Generierung von Antworten hinausgehen. Anstatt darauf zu warten, dass ein Team-Mitglied den nächsten Schritt ausführt, können Agent-basierte Systeme Workflows automatisieren, Aufgaben abteilungsübergreifend weiterleiten oder Erkenntnisse aus verschiedenen Systemen aufzeigen.

Agent-basierte KI und ihre Bedeutung.

Umfragen zufolge planen 30 % der Unternehmen bis 2027 Agent-basierte KI-Fähigkeiten einzuführen. Die wahre Chance liegt in der Fähigkeit der Agent-basierten KI, Kontexte zu verstehen, Bedürfnisse vorherzusehen und Teams dabei zu unterstützen, schneller zu arbeiten und gleichzeitig bessere Kundenerlebnisse zu liefern. Im großen Maßstab bedeutet das, dass sich KI von einem Unterstützungs-Tool zu einem aktiven Partner im Geschäftsgeschehen entwickelt , indem sie Routineprozesse übernimmt, Erkenntnisse in Echtzeit liefert und es Menschen ermöglicht, sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren.

Doch große Chancen bergen oft auch große Risiken. Fehlt es an Vertrauen und Kontrolle, kann Agent-basierte KI mehr Probleme schaffen als lösen. Mit der richtigen Steuerung lässt sich das Risiko jedoch in einen Vorteil verwandeln.

„Wir haben festgestellt, dass eine starke Governance die Einführung tatsächlich beschleunigt, indem sie klare Leitlinien und Entscheidungsrahmen vorgibt, die Teams Selbstvertrauen geben, Innovationen voranzutreiben.“

Chief Technology Officer

Governance als Beschleuniger.

KI ohne Aufsicht setzt Unternehmen Risiken aus. Dennoch fehlt den meisten Organisationen formelle Governance. Wo Strukturen existieren, ziehen sie Compliance oft Enablement vor (Abbildung 9).

Mit der richtigen Führung ist Governance ein unglaublicher Wachstumsmotor. Klare Rahmenbedingungen, Verantwortlichkeit und ethische Richtlinien reduzieren Unsicherheiten und geben sowohl der KI als auch den Teams das Vertrauen, schneller voranzukommen. Wenn Unternehmen jetzt Governance einführen, werden sie in der Lage sein, Agent-basierte KI sicher und wettbewerbsfähig zu skalieren.

Formelle KI-Governance bleibt bei den meisten Marken begrenzt.

Abbildung 9: Die Mehrheit der Organisationen, die KI nutzen, verfügt über keine formellen Maßnahmen, und nur halb so viele priorisieren Compliance und rechtliche Schutzmaßnahmen. — *Abbildung 9: Wo Organisationen verschiedene Elemente von KI-Governance einführen wollen.*

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Übernehmt eine Führungsrolle bei der KI-Transformation.

KI definiert neu, wie Discovery, Content, Daten und Customer Experience zusammenkommen. Um ihr Potenzial zu nutzen, brauchen Organisationen die richtigen Strukturen, Fachkräfte und Datenfundamente. Erfolgreich werden die Unternehmen sein, die Kundschaft zu ihrem Organisationsprinzip machen, sich von Silos befreien und Teams um Journeys herum ausrichten, die sich über alle Kanäle erstrecken.

Wenn ihr bereit für Skalierung seid, bieten Partner wie Adobe die Technologie und Expertise, um KI in nachhaltigen Wettbewerbsvorteil und Wachstum umzuwandeln.

Weitere Informationen zu den KI-Angeboten von Adobe

Methodik.

Für die Studie Die Customer Experience im KI-Zeitalter: eine Bestandsaufnahme (The State of Customer Experience in an AI-Driven World) hat Adobe mit Incisiv zusammengearbeitet und 3.467 Führungskräfte aus neun Regionen und acht Branchen befragt. Nahezu zwei Drittel kamen aus Unternehmen mit einem Umsatz in Milliardenhöhe, über die Hälfte bekleideten Positionen auf VP-Stufe oder höher. Wir konnten so die Perspektiven echter Entscheidungstragender erfassen und erhielten einen umfassenden Einblick, wie Unternehmen die Transformation der Customer Experience in einer KI-gestützten Welt angehen.

Title

Customer Experience im KI-Zeitalter: eine Bestandsaufnahme

cardDate

2026-04-17

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CardDescription

Entdeckt, wie führende Marken steigende Kundenerwartungen inmitten rasanter KI- und Technologieentwicklung meistern.

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Finden wir gemeinsam heraus, was Adobe für euer Unternehmen tun kann.

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