Vor Kurzem durfte ich auf dem OMR Festival 2026 an einer Masterclass zum Thema „Agentic Marketing im Realitäts-Check“ teilnehmen. Dieser Artikel basiert auf meinem Part der Session und auf einer Beobachtung aus vielen CX- und Marketing-Automation-Projekten: Die technologische Diskussion über KI ist häufig weiter als die organisatorische Realität, in der KI später wirken soll. Genau zwischen diesen beiden Welten liegt der Reality Gap.
Agentic Marketing klingt beeindruckend: Ein Kunde sendet ein Signal, KI erkennt den Kontext – und automatisch entsteht die passende nächste Aktion. Als Zielbild ist das richtig. In der Praxis entscheidet aber nicht die Demo des Herstellers, sondern die Fähigkeit des Unternehmens, Daten, Prozesse, Verantwortung und Entscheidungslogik zusammenzubringen.
Agentic Marketing und der Cappuccino-Effekt: Die schöne Oberfläche täuscht
Ich nutzte dafür den Vergleich mit einer Tasse Cappuccino. Von außen sieht sie perfekt aus. Schöne Oberfläche, klare Form, alles perfekt. Genau so wirken viele Präsentationen zu Agentic Marketing: Die Demo läuft, der Kundendialog sieht intelligent aus, die Empfehlung des Agenten kommt zur richtigen Zeit.
Aber jeder, der in größeren Unternehmen im Bereich Customer Experience gearbeitet hat, kennt die Wahrheit unter der Oberfläche. Dort liegen Schichten. Und diese Schichten entscheiden darüber, ob Agentic Marketing wirklich funktioniert – oder ob es bei einer schönen Vision bleibt.
Denn klar ist: Der Kunde soll am Ende keine Komplexität erleben. Er soll nicht merken, wie viele Systeme beteiligt sind, welche Regeln geprüft werden und wie viele Datenpunkte in eine Entscheidung einfließen. Für ihn soll alles einfach wirken. Doch für das Unternehmen ist es das nicht.
Und hier setzt meine These an: Agentic Marketing entsteht nicht durch einzelne KI-Funktionen. Es entsteht erst dann, wenn die vier Schichten darunter zusammenspielen: Daten, Prozesse, Verantwortung und Entscheidungslogik.
Die erste Schicht: Daten müssen entscheidungsfähig sein
Die erste Schicht sind die Daten. Und genau hier beginnt in vielen Unternehmen der Reality Check. Meistens sind sehr viele Daten vorhanden: CRM-Daten, Transaktionen, Servicefälle, Web- und App-Signale, Newsletter-Interaktionen, Consent-Informationen, Produktdaten, Händlerdaten, Vertragsdaten … In der Theorie sieht das nach einer guten Ausgangslage aus.
In der Praxis hingegen liegen diese Daten oftmals verteilt, sind unterschiedlich aktuell, nicht durchgängig gepflegt oder im entscheidenden Moment nicht aktivierbar.
Manche Daten etwa sind technisch vorhanden, aber fachlich nicht belastbar. Andere wären wertvoll, kommen aber nicht rechtzeitig im Kanal an. Wieder andere dürfen wegen Consent, Präferenzen oder Datenschutz nicht verwendet werden.
Für Agentic Marketing reicht es aber nicht, Daten einfach nur zu sammeln. Sie müssen in dem Moment nutzbar sein, in dem eine Entscheidung getroffen wird. Denn ein Dashboard, das später erklärt, was passiert ist, hilft keinem Agenten, der jetzt entscheiden soll. Und ein Kundenprofil, das nicht in die nächste Interaktion einfließt, bleibt ein Datenversprechen ohne Wirkung.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht: Haben wir Daten? Sie lautet: Können diese Daten im richtigen Moment eine bessere Entscheidung ermöglichen?
Die zweite Schicht: Prozesse müssen Kundenmomente aufnehmen können
Die zweite Schicht sind die Prozesse. Ein Kundensignal allein erzeugt noch keine gute Customer Experience. Viel wichtiger ist, was danach passiert. Wer reagiert? Welcher Kanal wird genutzt? Wird ein Servicefall berücksichtigt? Wird Sales informiert? Wird Marketing gestoppt, angepasst oder priorisiert?
Viele Unternehmen haben automatisierte Strecken: Willkommensstrecke, Warenkorbabbruch-Mail, Reaktivierung, NPS-Befragung, Servicekommunikation. Das ist sinnvoll und oft ein Fortschritt. Aber Agentic Marketing verlangt mehr als einzelne Strecken. Es verlangt die Fähigkeit, Signale über Journey-Grenzen hinweg zu interpretieren.
Denn der Kunde denkt nicht in Kampagnen, Abteilungen oder Systemen. Er erlebt die Beziehung zum Unternehmen ganzheitlich. Wenn er etwa gestern reklamiert hat, heute ein Angebot erhält und morgen eine Zufriedenheitsbefragung, dann ist das aus Unternehmenssicht vielleicht erklärbar. Doch aus Kundensicht wirkt es völlig unkoordiniert.
Deshalb müssen Prozesse stärker vom Kundenmoment her gedacht werden. Nicht: Welche Kampagne ist geplant? Sondern: Was passiert gerade in der Beziehung zum Kunden? Und was bedeutet das für die nächste Entscheidung?
Die dritte Schicht: Verantwortung kann nicht an KI delegiert werden
Die dritte Schicht ist die Verantwortung. Denn viele Unternehmen sprechen über autonome Agenten, aber deutlich weniger über die Frage, wer festlegt, was diese Agenten dürfen.
Wer entscheidet etwa, welche Daten verwendet werden? Wer definiert Leitplanken? Wer prüft Risiken? Wer greift ein, wenn Zielkonflikte entstehen? Wer verantwortet eine automatisierte Entscheidung, wenn sie unpassend oder schlecht für die Kundenbeziehung war?
Agentic Marketing bedeutet nämlich nicht, Kontrolle abzugeben und darauf zu hoffen, dass KI schon das Richtige tut. Es bedeutet, Kontrolle anders zu organisieren. Anders gesagt: Intelligente Systeme brauchen Spielräume, aber diese Spielräume müssen bewusst gestaltet werden.
Gerade in regulierten, komplexen oder international arbeitenden Unternehmen ist diese Verantwortungsschicht entscheidend. Marketing, Datenschutz, IT, Sales, Service, Legal und Management müssen klären, nach welchen Prinzipien automatisiert entschieden werden darf. Ohne diese Klarheit bleibt Agentic Marketing ein Risiko mit gutem Interface.
Die vierte Schicht: Entscheidungslogik wird zum eigentlichen Betriebssystem
Die vierte Schicht ist aus meiner Sicht die wichtigste: Entscheidungslogik. Denn hier stellt sich die Weiche, ob Agentic Marketing wirklich kundenzentriert gestaltet wird – oder ob man es nur schneller kommuniziert.
In der klassischen Kampagnenlogik plant das Unternehmen eine Maßnahme, wählt eine Zielgruppe aus, spielt aus und überprüft das Ergebnis dann im Reporting. Agentic Marketing dreht diese Logik um. Ausgangspunkt ist nicht die Kampagne, sondern ein Signal. Was passiert gerade? In welchem Kontext steht der Kunde? Welche Option hat jetzt Vorrang? Und manchmal auch: Ist die momentan beste Entscheidung möglicherweise, gar nichts zu senden?
Diese letzte Frage wird im Marketing zu selten gestellt. Über Jahre wurden Organisationen darauf trainiert, mehr zu senden, mehr zu automatisieren, mehr Touchpoints zu erzeugen. Aber mehr Kommunikation ist nicht automatisch bessere Customer Experience. Wenn ein Kunde beispielsweise einen offenen Servicefall hat, kann ein Upsell-Angebot zur falschen Zeit die Beziehung beschädigen. Und wenn der Kontext unklar ist, kann Zurückhaltung intelligenter sein als Aktivierung.
Decisioning bedeutet, Prioritäten sichtbar zu machen. Wer gewinnt etwa, wenn Marketing, Sales und Service gleichzeitig etwas vom Kunden wollen? Hat ein Servicefall Vorrang vor einer Kampagne? Wann wird eine Botschaft unterdrückt? Wann übernimmt ein Mensch?
Ohne diese Entscheidungslogik bleibt KI an der Oberfläche. Sie kann dann zwar Inhalte erzeugen, Vorschläge machen oder Prozesse beschleunigen. Aber sie wird keine bessere Customer Experience schaffen, wenn das Unternehmen selbst nicht weiß, was in welchem Moment Vorrang hat.
Fazit: Der Weg zum Ziel entscheidet – auch im Agentic Marketing
Beim Thema Agentic Marketing (und nicht nur dort) entsteht der Reality Gap dort, wo die schöne Oberfläche auf die darunterliegenden Schichten trifft. Die Technologie zeigt zwar, was möglich ist: Echtzeitpersonalisierung, automatisierte Entscheidungen und KI-Agenten, die empfehlen, priorisieren oder handeln. Doch wirksam wird das nur, wenn Daten, Prozesse, Verantwortung und Entscheidungslogik zusammenpassen.
Agentic Marketing ist also keine Abkürzung, um die Grundlagen zu umgehen. Im Gegenteil: Es macht diese Grundlagen noch sichtbarer. Das heißt aus meiner Sicht: Unternehmen müssen nicht morgen vollständig autonomes Marketing betreiben. Sie müssen zuerst entscheidungsfähiger werden.
Die Tasse Cappuccino sieht von außen gut und einfach aus. Genau das ist das Ziel hinsichtlich der Wahrnehmung und des Erlebnisses aus Kundensicht. Aber Unternehmen müssen die Schichten unter der Oberfläche beherrschen. Erst dann wird aus technologischer Möglichkeit echte Wirkung.
