Beobachtetes Signal · 10. Aug. 2026 · Opinion / Analysis · Quelle: The Drum · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Positiv
Agentic AI macht Prozesse unsichtbar — Performance zählt
Chris Neff, Global Chief AI Officer bei der Kreativagentur Anomaly, argumentiert, dass Agentic AI das Ende von SaaS nicht einläutet, sondern Tool-Sprawl offenlegt und reduziert, indem sie als Orchestrierungsschicht über bestehenden Plattformen agiert. Die wahre Herausforderung liegt in der technischen Infrastruktur, Governance und Vertragsgestaltung, um Agents den Zugriff auf Kundendaten zu ermöglichen. Da KI die Produktion billiger und im Überfluss verfügbar macht, werden menschliches Urteilsvermögen, Geschmack und kognitive Diversität zu knappen Ressourcen. Neff unterscheidet zwischen schlechter Reibung (Monotonie) und guter Reibung (kreative Formgebung), plädiert für klare KI-Leitlinien sowie Red-Teaming und begreift KI als Ermöglicher von Ambitionen statt als reines Mittel zum Personalabbau. Er prognostiziert, dass Agentic AI Prozesse und Methodiken unsichtbar macht, wodurch Unternehmen, die lediglich ihre Arbeitsweise verkaufen, an Wert verlieren; was bleibt, ist der Verkauf nachweisbarer Performance.
Signalisiert einen strukturellen Wandel, bei dem Agentic AI prozessbasierte Abrechnungen und Tool-Differenzierungen obsolet macht. Dies zwingt Agenturen und MarTech-Anbieter dazu, Governance, Verträge, Talente und messbare Performance in den Vordergrund zu stellen.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Chris Neff ist Global Chief AI Officer bei der Kreativagentur Anomaly.
- Neff argumentiert, dass Agentic AI als Orchestrierungsschicht über bestehenden Plattformen dient und Tool-Sprawl aufdeckt, statt SaaS zu vernichten.
- Anomaly baut seinen internen Software-Stack zu einem Betriebssystem um, was Änderungen bei Infrastruktur, Governance und Verträgen für KI-Workflows erfordert.
- Neff behauptet, dass durch die Massenproduktion von Inhalten durch KI die knappe Ressource von Content zu menschlichem Urteilsvermögen und Geschmack wechselt.
Ontologie & Marktkonzepte
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Agentic AI macht Media effizienter – aber für wen eigentlich?
Der Artikel beleuchtet den Vormarsch von Agentic AI – autonome Systeme zur Mediaplanung, Echtzeit-Gebotssteuerung, kanalübergreifenden Budgetverschiebung und Creative-Optimierung –, und hinterfragt, ob diese Effizienzgewinne tatsächliche Verbrauchernachfrage widerspiegeln. Es wird gewarnt, dass sich diese Systeme auf Performance-Signale wie Klicks, Conversions und Attention Scores stützen, die durch automatisierten Bot-Traffic verzerrt werden können, wodurch algorithmische Feedbackschleifen entstehen, die synthetische Interaktionen verstärken. Unter Verweis auf Branchenberichte über hohe Quoten automatisierten Traffics und massive Ad-Fraud-Risiken sowie regulatorische Vorgaben durch den EU AI Act und den Digital Services Act plädiert der Autor dafür, menschliches Urteilsvermögen wieder in den Mittelpunkt zu stellen und harte, bewusste Signale wie die „Real Time Intent“ von Nutzern sowie echte Aufmerksamkeit als Qualitätsmerkmale zu priorisieren.
Agentic AI treibt die fundamentale Transformation im Marketing voran
Agentic AI entwickelt sich von reinen Einzellösungen zu einer strategischen Organisationsentscheidung. Auf dem Adobe AI Forum Munich 2026 betonte Julian A. Kramer (Adobe) die Notwendigkeit orchestrierter Agent-Workflows, robuster Governance und passender Infrastruktur. Als zentraler Enabler für teamübergreifende Automatisierung dient hierbei der Agent Orchestrator innerhalb der Adobe Experience Platform. Laut dem Adobe Agentic Readiness Report nutzen oder planen bereits über 90 % der befragten deutschen Unternehmen den Einsatz von Agentic AI. Zu den Kern-Use-Cases zählen Kundensegmentierung, Customer Journey Mapping und A/B-Testing. Erste Ergebnisse belegen eine Steigerung der Chatbot-Traffic-Conversions um 31 % sowie eine erhöhte Kaufzuversicht (+68 %) bei 1,2 % weniger Retouren im Jahresvergleich. Analysten von McKinsey und Gartner mahnen jedoch, dass langfristiger Erfolg zwingend klare Zieldefinitionen, Kostenkontrollen, Explainability by Design sowie den gezielten Aufbau von Meta-Skills in den Teams erfordert.
Agentic AI transformiert Marketing-Workflows grundlegend laut McKinsey
Eine Analyse von McKinsey & Company zeigt, dass Agentic AI – KI-Agenten, die mehrstufige Marketingaufgaben unter menschlicher Aufsicht autonom ausführen – massiv an Bedeutung gewinnt und bis zu zwei Drittel der aktuellen Marketingaktivitäten unterstützen könnte. Basierend auf Foundation Models beschleunigen diese Systeme Kampagnenprozesse um das 10- bis 15-Fache und verkürzen Content-Zyklen um das bis zu Vierfache. Pilotprojekte verzeichnen potenzielle Umsatzsteigerungen von 10 bis 30 Prozent. Dennoch führen viele Experimente bislang zu isolierten Einzellösungen. Die Haupthindernisse für eine Skalierung liegen nicht in der Modellleistung, sondern in System-Interoperabilität, einheitlichen Data Layers, Identity-Frameworks sowie API-gesteuerter Aktivierung. Zwar integrieren Anbieter wie Adobe und HubSpot zunehmend KI-Agenten in ihre Marketing-Plattformen, doch laut McKinsey haben bisher weniger als 10 Prozent der Unternehmen durchgängige End-to-End-Workflows mit messbarem Mehrwert implementiert.
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