Beobachtetes Signal · 24. Juli 2026 · Industry Analysis · Quelle: https://martech.org/feed/ · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Positiv
Die 7 Schichten eines KI-fähigen Marketing-Betriebssystems
Der Artikel skizziert ein siebenstufiges Modell für ein KI-fähiges Marketing Operating System (Marketing OS), das darauf ausgelegt ist, moderne Marketingprozesse zu orchestrieren: Workflow, Daten, Content und Assets, Governance, Agenten, Activation sowie Measurement & Learning. Es wird argumentiert, dass nicht nur Automatisierung, sondern eine umfassende Orchestrierung erforderlich ist, um Intake, Daten, Assets, Freigaben, Agenten, Aktivierungskanäle und geschlossene Lernkreisläufe zu koordinieren. Unter Berufung auf Studien von Gartner und McKinsey zeigt der Beitrag, dass CMOs erwarten, dass KI ihre Rollen grundlegend verändert, und dass KI-Spitzenreiter Workflows neu gestalten. Zudem werden Anbieter wie Adobe, Salesforce, HubSpot und WPP genannt sowie davor gewarnt, dass viele KI-Piloten ohne entsprechende Daten-, Governance- und Orchestrierungsreife scheitern. CMOs wird empfohlen, bestehende Abläufe zu kartieren, Übergaben und Datenlücken zu identifizieren und eine Orchestrierungsschicht aufzubauen.
Das Framework verdeutlicht, wie Orchestrierung, Daten, Agenten und Governance ineinandergreifen müssen, damit Marketing-Teams KI skalieren können. Gestützt auf Gartner- und McKinsey-Daten sowie Anbieterentwicklungen (Adobe, Salesforce) ist dies von hoher Relevanz für die MarTech-Strategie.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Der Artikel definiert sieben Schichten eines KI-fähigen Marketing Operating Systems: Workflow, Daten, Content und Assets, Governance, Agent, Activation sowie Measurement und Learning.
- Gartner-Erhebungen zufolge glauben 65 % der CMOs, dass KI-Fortschritte ihre Rolle innerhalb von zwei Jahren drastisch verändern werden.
- Der 'State of AI'-Bericht von McKinsey besagt, dass KI-Spitzenreiter fast dreimal so häufig Workflows grundlegend redesignen und bei der Skalierung von KI-Agenten weiter fortgeschritten sind.
- Qualcomm wählte 2025 Adobe GenStudio aus, um seine Content Supply Chain mit generativer KI zu beschleunigen, aufbauend auf Adobe Workfront, Marketo und weiteren Tools.
- Gartner prognostizierte, dass über 40 % der agentischen KI-Projekte bis Ende 2027 abgebrochen werden, und berichtete, dass 45 % der MarTech-Leader angaben, herstellerseitige KI-Agenten hätten die Geschäftserwartungen nicht erfüllt.
Verknüpfte Unternehmen
32 verknüpfte Unternehmen“Adobe is building around the idea of a content supply chain, with GenStudio connecting planning, creation, asset management, brand governanc...”
“Tools like Adobe Workfront, Asana, Monday.com, Wrike, Jira, and ServiceNow can help, but only if they’re configured as an operating spine....”
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Globale Enterprise-SaaS-Plattform für CRM, Marketing, Daten, Analytics und automatisierte Workflows.
“This is where CDPs, data warehouses, and customer intelligence platforms matter: Salesforce Data Cloud, Adobe Experience Platform, Snowflake...”
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“Gartner found that 65% of CMOs believe advances in AI will transform their roles within two years....”
“HubSpot’s Breeze agents work inside its CRM across marketing, sales, and service tasks....”
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“DAMs and content platforms such as Adobe Experience Manager Assets, Bynder, Aprimo, Acquia, Sitecore, and Contentful are more important beca...”
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“This is where content, audiences, and decisions get pushed into market via email, SMS, paid media, web, app, commerce, lifecycle, sales enab...”
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“Tools like Writer, Jasper, Adobe GenStudio, Typeface, Frontify, and DAM rights-management workflows can help encode rules, flag risks, and k...”
“Some tools to consider here include Braze, Iterable, Salesforce Marketing Cloud, Adobe Journey Optimizer, HubSpot, Klaviyo, Google Marketing...”
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“Tools like Adobe Customer Journey Analytics, GA4, Salesforce Marketing Intelligence, Rockerbox, Measured, Northbeam, Neustar, Optimizely, an...”
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Ontologie & Marktkonzepte
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Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Martech-Strategie im Wandel: Fokus auf operative Rahmenbedingungen für KI
Da KI-Systeme zunehmend autonome Entscheidungen und Aktionen übernehmen, wandelt sich die Martech-Landschaft von einem fähigkeitszentrierten Modell hin zu einem Modell strukturierter Betriebsumgebungen. Entscheidend für eine erfolgreiche KI-Implementierung im Marketing ist nicht primär der Tech-Stack, sondern die Governance-Infrastruktur aus Richtlinien, Berechtigungen und Verantwortlichkeiten. Eine deutliche Diskrepanz prägt den Markt: Obwohl CMOs durchschnittlich 15,3 % ihres Budgets für KI aufwenden, verfügen nur 30 % über einen reifen KI-Reifegrad. Für einen effektiven KI-Einsatz müssen Unternehmen die maschinelle Operabilität optimieren und Metadaten, Freigaben, Rechte sowie Workflow-Status explizit definieren. Diese Entwicklung betrifft insbesondere CreativeOps und positioniert Digital Asset Management (DAM) als geschäftskritische Kerninfrastruktur für KI. Künftige Martech-Strategien müssen daher von den angestrebten operativen Fähigkeiten ausgehen und nicht vom bestehenden Technologiebestand.
KI automatisiert Workflows und definiert Marketing Operations neu
Der Artikel analysiert den grundlegenden Wandel von Marketing Operations (MOps), die sich von menschlich definierten Workflows hin zu KI-gesteuerter Ausführung entwickeln. Während etablierte MarTech-Anbieter wie Salesforce, HubSpot und Adobe ihre Plattformen mit KI-Funktionen anreichern, entsteht eine neue Generation KI-nativer Tools. Diese umfassen autonome CRMs, prädiktives Scoring, dynamisches Data Enrichment und Orchestrierungs-Agenten, die von Grund auf auf automatisierte Ausführung ausgelegt sind. Zu den hervorgehobenen Beispielen gehören Clarify AI, MadKudu, Clay und Relevance AI. Da autonome Systeme zunehmend Prozesslogik und Ausführung übernehmen, wandelt sich die Rolle von MOps: Statt Workflows manuell zu bauen und zu pflegen, konzentrieren sich Teams künftig auf die Interpretation von Modell-Outputs, die Definition von Erfolgsmetriken und die strategische Ausrichtung von KI-Entscheidungen am Unternehmensziel.
Agentic Marketing Stack: MCPs, APIs und Ausführungsebenen
Der Artikel beleuchtet, wie moderne agentische KI-Systeme im Marketing als geschichtete Architekturen funktionieren – von der Datenspeicherung über die Aktionsausführung und Intellektkoordination bis hin zur Logikverarbeitung. Es wird dargelegt, dass Model Context Protocols (MCPs) eine Koordinationsschicht bilden, die API-Funktionen für KI-Agenten beschreibt und natürliche Sprachabsichten in strukturierte Aufrufe übersetzt, APIs jedoch nicht ersetzen. APIs bleiben unerlässlich für Authentifizierung, Berechtigungen, große Datenübertragungen, Transaktionsprotokollierung, Fehlerorchestrierung und Governance. Der Beitrag warnt davor, dass programmatische AdTech-Infrastrukturen (wie Ad-Server, Demand-Side Platform und CDPs) jahrelang optimierte Skalierbarkeits- und Sicherheitsleitplanken enthalten, auf denen agentische Schichten aufbauen sollten. Abschließend wird ein vierstufiges Modell aus Daten-, API/Ausführungs-, MCP/Koordinations- und Agenten-Reasoning-Schicht präsentiert.
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