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Marketer überschätzen Agentic AI

Agentic AI verspricht automatisiertes Marketing. Erfolg hängt jedoch weniger von KI-Modellen als von Datenqualität und transparenter Infrastruktur ab.
28.05.26
© freepik / rawpixel.com
 

- Viele KI-Agenten scheitern an unvollständigen Tracking-Daten
- Datenqualität wird zum zentralen Wettbewerbsfaktor im Marketing
- Agentic AI braucht klare Prozesse und saubere Systemstrukturen


Agentic AI soll Kampagnen eigenständig optimieren, Budgets verteilen und Zielgruppen analysieren. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass viele Unternehmen dafür technisch und organisatorisch noch nicht vorbereitet sind. Viele KI-Agenten scheitern an unvollständigen Tracking-Daten, fragmentierten Systemlandschaften und historisch gewachsenen Marketing-Stacks. Dadurch fehlt den Systemen häufig eine konsistente Entscheidungsgrundlage, wie Digital Business berichtet.


Datenqualität wird zum Wettbewerbsfaktor


Besonders im Performance-Marketing hängen autonome Entscheidungen von präzisen Daten ab. Klicks, Conversion-Daten, Attributionen und kanalübergreifende Nutzerinformationen müssen sauber erfasst und verknüpft werden. Gleichzeitig erschweren Datenschutzregeln, Cookie-Einschränkungen und unterschiedliche Tools die Datenerhebung zusätzlich. Datenqualität wird zum zentralen Wettbewerbsfaktor im Marketing. Fehlerhafte oder widersprüchliche Daten führen direkt zu falschen Budgetentscheidungen und ineffizienten Kampagnen.


Neue Anforderungen an Marketing-Teams


Experten warnen deshalb vor überhöhten Erwartungen an Agentic AI. Viele Unternehmen unterschätzten ihre eigenen Datenprobleme und überschätzten gleichzeitig die Fähigkeiten autonomer Systeme. Agentic AI braucht klare Prozesse und saubere Systemstrukturen, um zuverlässig arbeiten zu können. Deshalb verändert sich auch die Rolle der Marketing-Teams: Statt operative Kampagnensteuerung rücken künftig strategische Kontrolle, Qualitätsmanagement und Prozessüberwachung in den Mittelpunkt. Unternehmen müssen nachvollziehen können, auf welcher Datenbasis KI-Agenten Entscheidungen treffen. Denn erst stabile technische Grundlagen, transparentes Tracking und konsistente Datenstrukturen schaffen die Voraussetzungen dafür, dass autonome Systeme ihr Potenzial im Marketing tatsächlich entfalten können.