Was ist Agentic AI und warum ist sie wichtig?
Agentic AI beschreibt Systeme, die als halbautonome Agenten agieren: Sie erkennen Ziele, planen mehrstufige Aktionen, führen Aufgaben über verschiedene Tools hinweg aus (E-Mail, CRM-Systeme, Werbeplattformen, Inhaltsrepositorien) und passen sich auf Basis von Rückmeldungen an.
Im Gegensatz zu herkömmlicher punktueller KI, die Vorhersagen oder Vorschläge bietet, kann agentische KI Abläufe ausführen und Kreisläufe schließen – zum Beispiel: potenzielle Kunden recherchieren, Outreach verfassen, E-Mails versenden und dann die Sequenz basierend auf Öffnungen und Antworten anpassen.
Warum ist das für Vertriebs- und Marketingteams wichtig?
Geschwindigkeit: Agenten verkürzen die Zeit für das Testen und Iterieren von Kampagnen, indem sie Hunderte von Mikro-Experimenten parallel durchführen.
Skalierung: Die Personalisierung entwickelt sich von regelbasierten Vorlagen hin zu dynamischer, kontextbezogener Kommunikation im großen Maßstab.
Effizienz: Routinemäßige Orchestrierung (z. B. Lead-Qualifizierung, Nachverfolgungen) wird automatisiert, sodass menschliche Teams sich auf Strategie und komplexe Verhandlungen konzentrieren können.
Empfohlene Risiken und Leitplanken zu Beginn sind eine klare Zielsetzung, menschliche Kontrollpunkte für Markenstimme und Compliance sowie eine robuste Protokollierung für Prüfpfade.
Konkrete Beispiele und Workflows, die Vertrieb und Marketing übernehmen können
Hier sind drei praktische agentische Workflows, die schnell zu Ergebnissen führen können:
1. Autonomer Lead-Nurturing-Agent (B2B)
Ziel: Umwandlung von MQLs in SQLs.
Was der Agent tut: Er zieht Anreicherungsdaten (Unternehmensgröße, Tech-Stack), bewertet Leads, erstellt maßgeschneiderte Multi-Touch-E-Mail-Sequenzen, plant Anrufe mit verfügbaren AE-Zeitslots und aktualisiert CRM-Felder nach Interaktionen.
Ergebnis: Vertriebsteams berichteten von höherem Lead-Engagement und schnelleren Reaktionszeiten, da der Agent routinemäßige Nachfassaktionen übernahm, während sich die AEs auf Demos und Verhandlungen konzentrierten.
2. Kreativ-Optimierungs-Agent (B2C Einzelhandel)
Ziel: Verbesserung von CTR und ROAS über verschiedene Kanäle hinweg.
Was der Agent tut: Er generiert mehrere kreative Varianten, verteilt das Budget kanalübergreifend basierend auf frühen Signalen, iteriert Texte und Bilder und pausiert automatisch unterdurchschnittliche Varianten.
Ergebnis: Kampagnen erzielten einen inkrementellen Uplift; Marketer gewannen Zeit zurück, die zuvor für manuelles A/B-Testing aufgewendet wurde.
3. Angebots- & Verhandlungsassistent (komplexer Vertrieb)
Ziel: Reduzierung der Angebotsdurchlaufzeit und Steigerung der Gewinnrate.
Was der Agent tut: Er erstellt personalisierte Angebote aus Vorlagen, schlägt Preisoptionen basierend auf Wettbewerber- und historischen Gewinndaten vor und empfiehlt Verhandlungstaktiken für AEs.
Ergebnis: Schnellere Angebotsabgabe und datenbasierte Preisentscheidungen.
Betriebliche Hinweise: Agenten benötigen Zugriff auf saubere CRM-Daten, klar definierte KPIs und Begrenzungen, um unkontrollierte Aktionen zu verhindern (z. B. Massen-E-Mails ohne Überprüfung).
Fallreferenzen
Reale Pilotprojekte und plausible Szenarien zeigten, wie Organisationen die Technologie unter Berücksichtigung regionaler Besonderheiten angepasst haben.
Pilotprojekt im Finanzdienstleistungsbereich
Eine mittelgroße Bank testete Agenten, um die Ansprache von KMU-Kreditkunden zu automatisieren. Die Agenten scannten Transaktionssignale und ERP-Integrationen und kontaktierten potenzielle Kandidaten mit vorab genehmigten Angeboten.
Die Bank verzeichnete schnellere Antragsraten, führte jedoch eine strenge manuelle Prüfung für Angebote über bestimmten Werten ein. Das Pilotprojekt unterstrich die Notwendigkeit der Integration von AML- und KYC-Prozessen in die Entscheidungsabläufe der Agenten.
eCommerce-Marktplatz
Ein Online-Marktplatz wollte die Warenkorbabbrüche über verschiedene regionale Sprachen hinweg reduzieren. Ein Agent übernahm Produktempfehlungen, generierte hyperlokalisierte Nachrichten in mehreren Sprachen und passte das Timing der Push-Benachrichtigungen an regionale Einkaufszeiten und Festtagskalender an. Die Initiative zeigte großes Skalierungspotenzial, erforderte jedoch rigorose Lokalisierungstests und Bias-Prüfungen bei den Sprachmodellen.
B2B-Software-Fall
Ein SaaS-Anbieter setzte Agenten für die Umwandlung nach der Testphase ein: Die Agenten analysierten das Verhalten im Produkt, identifizierten potenzielle Expansionssignale für Account Manager und boten autonom maßgeschneiderte Webinare oder Verlängerungen der Testphase an. Das Ergebnis war eine höhere Conversion-Rate, wenn Agenten zeitnahe und relevante Interventionen lieferten, wobei der Anbieter sicherstellte, dass Preisnachlässe stets von Menschen genehmigt wurden.
Messung, Ethik und kommerzielle Mathematik
Die Einführung gelingt, wenn Teams Agenten wie Produktlaunches behandeln: klare Erfolgsmessung, kontrollierte Rollouts und schnelle Feedbackschleifen. Einige Prinzipien können angewendet werden:
- Definiere Leitplanken-KPIs (Markensicherheitsvorfälle, Halluzinationsrate, Fehlerkorrekturen) neben geschäftlichen KPIs (CTR, Conversion-Rate, Zeit bis zur Conversion).
- Beginne mit überwachter Autonomie: Menschliche Überprüfung für die ersten 10–20 % der Aktionen, dann schrittweise Steigerung.
- Protokolliere Entscheidungen für Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit.
Ein Hinweis zur Skalierung: PwC schätzte, dass KI bis 2030 bis zu 15,7 Billionen US-Dollar zur globalen Wirtschaft beitragen könnte, was den makroökonomischen Anreiz für Unternehmen verstärkt, verantwortungsvoll mit fortschrittlichen KI-Fähigkeiten zu experimentieren (PwC, Sizing the prize: https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf).
Checkliste: Fünf praktische Schritte für den Einstieg (für Vertriebs- und Marketingleiter)
- Identifiziere 1–2 besonders aufwendige Workflows (z. B. Lead-Nachverfolgung, Kreativtests) und erfasse die benötigten Datenquellen.
- Führe einen risikoarmen Piloten mit menschlicher Überprüfung und einem Testzeitraum von 4–6 Wochen durch.
- Definiere Erfolgskriterien und Leitplanken-KPIs, bevor der Pilot startet.
- Sorge für Daten-Governance: Zugriffskontrollen, Einwilligungen und Regeln zur Datenresidenz im Einklang mit lokalen Vorschriften.
- Erstelle Eskalations- und Rückrollverfahren für Vorfälle im Bereich Markensicherheit oder Compliance.
