Beobachtetes Signal · 15. Juli 2026 · Research Release · Quelle: https://martechseries.com/feed/ · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Neutral
Kana-Studie: 70 Prozent der Unternehmen nutzen KI-Agenten im Marketing
Kana hat die Studie The Agentic Divide veröffentlicht, für die 225 leitende Marketing-, Daten- und KI-Führungskräfte in US-Großunternehmen mit einem Jahresumsatz von über 250 Millionen US-Dollar befragt wurden. Die Ergebnisse zeigen einen massiven Einsatz maßgeschneiderter KI-Agenten für Marketing-Automatisierung in der Praxis, verdeutlichen jedoch gleichzeitig anhaltende Unklarheiten hinsichtlich Verantwortlichkeiten und Governance. Demnach setzen 70 Prozent der Befragten KI-Agenten produktiv ein, während lediglich drei Prozent keinerlei KI im Marketing nutzen. Obwohl eine hohe Selbsteinschätzung hinsichtlich Governance- und Dateninfrastruktur vorliegt, werden Datengovernance und Datenqualität als primäre Hürden genannt. Viele Unternehmen erwarten, dass KI-Agenten in den kommenden zwei Jahren einen erheblichen Teil der routinemäßigen Marketing-Entscheidungen übernehmen. Kanas CEO Tom Chavez betont die Diskrepanz zwischen rasanter Implementierung und unzureichend erprobten Kontrollstrukturen, was strategische Implikationen für MarTech-Investitionen und organisatorische Risiken birgt.
Die Studie belegt eine hohe produktive Durchdringung von KI-Agenten im Enterprise-Marketing, offenbart jedoch Governance-Lücken bei Zuständigkeiten. Dies beeinflusst die Skalierung, die Tool-Auswahl und das organisatorische Risikomanagement in der MarTech-Strategie.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Kana veröffentlichte The Agentic Divide mit Antworten von 225 Führungskräften aus US-Unternehmen mit über 250 Millionen US-Dollar Jahresumsatz.
- 70 Prozent der Befragten setzen bereits kundenspezifische KI-Agenten produktiv für Marketing-Aufgaben ein.
- Lediglich 3 Prozent der Befragten gaben an, überhaupt keine KI im Marketing zu nutzen.
- 40 Prozent sehen den Chief AI Officer in der Verantwortung für die Strategie, unter KI-Verantwortlichen liegt dieser Wert bei 52 Prozent.
- 82 Prozent erwarten, dass KI-Agenten in zwei Jahren mindestens ein Drittel der Routineentscheidungen im Marketing übernehmen.
Verknüpfte Unternehmen
5 verknüpfte Unternehmen“Kana, the agentic marketing platform founded by the pioneers behind Krux, Rapt, and Habu, released The Agentic Divide......”
“Marketing Technology News: MarTech Interview with Theresa Pham, Head of Product @ Wayvia...”
“MarTech Series is a leading publishing platform that provides daily updates on marketing technology news......”
Ontologie & Marktkonzepte
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Unklare Verantwortlichkeiten bei Enterprise-KI-Agenten trotz breiter Implementierung
Eine neue Studie von Kana unter 225 Führungskräften zeigt, dass bereits 70 % Custom AI Agents im Marketing einsetzen, die Verantwortlichkeiten für Betrieb und Wartung jedoch oft ambiguous bleiben. Laut einer Ivanti-Umfrage unter IT-Profis behaupten zwar 85 %, dass es für jeden KI-Agenten einen namentlich bekannten Owner gibt, aber nur 42 % empfinden diese Ownership als klar definiert. Der Artikel plädiert für eine Aufteilung der Verantwortlichkeiten: Zentrale IT- und AI-Teams sollten Zugriff, Daten und Modelle verwalten, während das Marketing für Prompt-Instructions und die Output-Qualität zuständig ist. Historische Parallelen zur Software-Wartung zeigen, dass etwa die Hälfte des Budgets in die Instandhaltung fließt. Daher wird empfohlen, klare Zuständigkeiten über bestehende Rollen hinweg zu etablieren, um Governance-Lücken bei Enterprise-KI-Initiativen zu schließen und MarTech-Operationen abzusichern.
Marketer nutzen KI-Vorteile; Vertrauensmangel bremst Agentic AI
Eine Untersuchung von Digiday+ Research unter 142 Marken- und Agentur-Experten aus Q4 2025 belegt die zunehmende Integration von KI in Marketing-Workflows, identifiziert jedoch anhaltende Hürden für eine breitere Skalierung. Generative AI verzeichnet dabei eine höhere Adoptionsrate als Predictive AI. Generative Tools dominieren vor allem in der Creative Production (82 %), im Marketing (81 %) sowie in der externen (75 %) und internen Kommunikation (56 %). Predictive AI wird primär für Measurement und KPI-Analysen eingesetzt (48 %). Über die Hälfte der Befragten (54 %) gibt an, bisher keine Agentic AI zu nutzen. Case Studies und Interviews (u. a. von Unilever, Kroger und Monks) veranschaulichen zwar klare Effizienzgewinne, betonen jedoch mangelndes Vertrauen, Governance-Defizite, fragmentierten Datenzugriff und technische Komplexität als zentrale Barrieren für die Implementierung autonomer KI-Agenten.
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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