KI im Marketing: Schluss mit der Automatisierung der spannenden Aspekte Ihrer Arbeit (inkl. Vorlage zur Ermittlung von KI-Anwendungsfällen)

7. Mai 2026

Traumagenten sehen in Demos gut aus, halten aber nicht, was sie versprechen. Hier ist das Framework, mit dem wir KI-Anwendungsfälle finden, die wirklich für Sie funktionieren – inklusive einer kostenlosen Vorlage.

Wer kennt das nicht (und wer kennt es nicht):

Ein Team trifft sich, jemand fragt: „Was soll ein KI-Agent für euch tun?“ und innerhalb weniger Minuten sprudeln die Ideen nur so. Alle wollen ihren idealen Marketing-Agenten (und oft auch einige Agenten, die nichts mit Marketing zu tun haben) am liebsten lautstark präsentieren.

Und das fühlt sich total  nach einer produktiven Session an. Nur: Nichts ändert sich.

Begeisterung für Traum-Agenten gab es noch nie. Aber wenn man mit Agenten anfängt, muss man die Fragestellung überdenken.

Wenn man Leute fragt, was sie von KI erwarten, bekommt man Wunschlisten; Ideale oder Lösungen, die nach Problemen suchen. Das führt dazu, dass Agenten entwickelt werden, die zwar toll aussehen, aber dem Team in der Praxis nichts bringen. Aber man sollte zunächst mit denjenigen beginnen, die die Probleme lösen.

Kein Wunder also, dass 74 % der Unternehmen noch keinen greifbaren Nutzen aus KI ziehen können, oder?

Wir bei Optimizely haben in den letzten Monaten Workshops zur KI-Agentenfindung in unserer Marketingorganisation durchgeführt und dabei eine schmerzhafte Erfahrung gemacht. Die wertvollsten Anwendungsfälle sind fast nie diejenigen, die von den Teilnehmenden als Erstes genannt werden.

Sie möchten direkt loslegen? Laden Sie unsere Vorlage zur Ermittlung von KI-Anwendungsfällen herunter.

Die Falle des lösungsorientierten Denkens: Traumagenten sind nicht unbedingt die Agenten mit der höchsten Wirkung

Als sich unser Team mit dem Außendienst und der Veranstaltungsabteilung zusammensetzte, war die erste Idee ein Agent, der Botschaften für den Veranstaltungsstand und Ideen für Werbegeschenke generieren sollte. Kreativ, klang nützlich, einfach zu demonstrieren. Wir hätten ihn fast umgesetzt.

…dann stellten wir immer wieder Fragen.

Es stellte sich heraus, dass das Team nach jeder Veranstaltung Stunden in Excel verbrachte – manuell Daten aus Kundengesprächen des Vertriebs zusammentrug, Unternehmensinformationen durch Recherchen anreicherte, Tabellen neu formatierte und alles in nachgelagerte Systeme hochlud. Jede. Einzelne. Veranstaltung.

Die Idee für die Standbotschaften war die kreative und textliche Arbeit. Der Excel-Prozess war der reinste Papierkram.

„Wir waren kurz davor, den unterhaltsamen Teil zu automatisieren und den unangenehmen Teil völlig unangetastet zu lassen – und uns dann zu wundern, warum die Akzeptanz nicht voranschritt.“
Julia Maguire, Direktorin für Integriertes Marketing und KI-Innovation

Das ist lösungsorientiertes Denken und einer der häufigsten Gründe, warum KI-Pilotprojekte scheitern. KI-Agenten in Ihren Workflow integrieren: Die richtige Frage stattdessen Anstatt zu fragen: „Was soll KI für uns tun?“, fragen Sie: „Wo verlangsamt sich die Arbeit, bricht sie ab oder lastet die Verantwortung auf einer einzelnen Person?“ Diese neue Perspektive verändert alles. Sie führt Sie vom Raum der Möglichkeiten in den Raum der Probleme – genau dort, wo die wertvollsten Anwendungsfälle für KI liegen. Das Framework, das wir verwenden, um dorthin zu gelangen, besteht aus drei Phasen: Arbeit neutral abbilden Wählen Sie eine häufige, wiederholbare Kampagne oder ein bestimmtes Ergebnis. Gehen Sie jeden Schritt von der Idee über die Umsetzung bis zur Messung durch. Noch keine Wertung – einfach nur abbilden. (Teams berichten uns oft, dass allein dieser Teil schon eine Offenbarung ist. Die meisten von uns nehmen sich selten die Zeit, ihre eigenen Arbeitsabläufe von Anfang bis Ende zu betrachten.)

Finden Sie die Reibungspunkte

Gehen Sie die Prozesslandkarte noch einmal durch und identifizieren Sie, wo etwas zu zeitaufwendig, zu anstrengend oder dauerhaft unterhalb der Qualitätsstandards liegt. Fragen Sie sich bei jedem Punkt: Warum? Und fragen Sie sich dann erneut. Fahren Sie so fort, bis Sie die eigentliche Ursache gefunden haben – das Problem, nicht nur das Symptom.

Formulieren Sie die Ursache in einem Briefing

Diese Problembeschreibung bildet die Grundlage für Ihr Agentenbriefing und Ihr Produktanforderungsdokument. Ein gut definiertes Briefing hilft nicht nur demjenigen, der den Agenten entwickelt – wenn Sie ihn in Optimizely erstellen, sind Sie damit schon fast am Ziel, bevor Sie auch nur eine einzige Eingabeaufforderung formuliert haben.

Was das in der Praxis zeigt

Wir haben diesen Prozess in unserer gesamten Marketingorganisation angewendet und dadurch über 100 aktiv genutzte Agenten entwickelt – und einen umfangreichen Backlog validierter Anwendungsfälle, die wir derzeit bearbeiten.

Hier ist ein Beispiel für die Ergebnisse unserer Agenten-Erkennungssitzungen:

GA4-Reporting-Agent:Jeder Marketer hat ein kompliziertes Verhältnis zu Google Analytics 4. Die meisten vermeiden es entweder oder verursachen einen Engpass, indem sie sich auf eine einzige Person für die Berichtserstellung verlassen. Dieser Agent erfasst wichtige Kennzahlen, erstellt Managementzusammenfassungen und empfiehlt Folgemaßnahmen – darunter eine Version, die 30 Tage nach Veröffentlichung automatisch ausgeführt wird, um zu prüfen, ob ein Artikel die Benchmark erreicht und was gegebenenfalls zu tun ist.

Agent für KI-gestützte Suchsichtbarkeit:Führungskräfte fragten immer wieder, wie die Marke in den von LLM generierten Antworten dargestellt wird. Die Informationen waren zwar vorhanden, aber verstreut und schwer zu beschaffen. Wir entwickelten einen Agenten, der sich mit Profound verbindet, Seiten prüft und regelmäßig Empfehlungen zur Verbesserung der Zitationssichtbarkeit in der KI-Suche liefert – ohne dass jemand danach suchen muss.

Agent für Wettbewerbsanalyse:Ein Zweierteam versucht, ein stark umkämpftes Marktumfeld zu überwachen. Für tägliche Recherchen fehlt die Kapazität. Ein Agent läuft nun wöchentlich, scannt die Konkurrenz, fasst aktuelle Neuigkeiten und Aktivitäten zusammen und liefert jeden Montagmorgen eine Kurzzusammenfassung, damit das Team die Woche auf Basis fundierter Informationen planen kann.

Keine dieser Lösungen wäre aus der Frage „Was soll KI leisten?“ hervorgegangen. Der GA4-Agent entstand aus der Frage, warum Berichte immer verspätet eintreffen. Der Agent für Wettbewerbsanalyse entstand aus der Frage, warum das Team sich ständig im Rückstand fühlt. Der Agent zur Excel-Anreicherung entstand aus der Frage, was nach dem Ende einer Veranstaltung geschieht.

Der wahre Wow-Moment in unserem Agentenfindungsprozess

Die besten KI-Anwendungsfälle in Ihrem Unternehmen sind mit ziemlicher Sicherheit bereits vorhanden – eingebettet in die langsame, manuelle und personenabhängige Arbeit, die Ihr Team stillschweigend normalisiert hat. Sie sind nicht versteckt. Sie sind nur nicht das Erste, woran man denkt, wenn man nach neuen Ideen fragt.

Ändern Sie die Fragestellung. Analysieren Sie die Arbeitsabläufe. Finden Sie die Reibungspunkte. Hier liegt der ROI.

Das können Sie auch mit unserer Vorlage zur Ermittlung von KI-Anwendungsfällen (kostenlos herunterladen).