Interaktiv-Trends 2025/2026: Wie KI die internen Prozesse der Agenturen verändert

Leergefegte Redaktionen, in denen bestenfalls nur noch ein Mitarbeiter vor einem Bildschirm sitzt, auf denen ein GenAI die Inhalte errechnet - oder vollautomatisierte Kampagnen, die man nur noch gegencheckt, bevor die Agentur sie live schaltet - das waren die Visionen, die den großen Auftritt von ChatGPT und seinen algorithmischen Bundesgenossen begleiteten. Die virtuelle Agentur ist jedoch weitgehend Wunsch - oder Befürchtung - geblieben. Dennoch tun die Dienstleister gut daran, ihre Prozesse auf Optimierungspotenzial mittels KI abzuklopfen.

KI-Experte und Datenschützer Christian Bennefeld, der die Seite Datenschutz Zwecklos   betreibt rät Agenturen, die heute eher "'stupide' und wiederkehrende Aufgaben für ihre Kunden übernehmen, wie Produkte fotografieren, freistellen, beschreiben und so fort, stark auf Automatisierung zu setzen. Denn so lassen sich massiv Zeit- und Kosten einsparen." Bei Kreativagenturen könne man indes KI höchstens "unterstützend bei der Ideenfindung und Kreation einsetzen. Automatisieren kann man hier aber eher wenig und nutzt die KI sporadisch als Sparringspartner."

Anders sehe es bei Agenturen aus, die Software für Kunden entwickeln, so Bennefeld: "Hier ist KI inzwischen Pflicht. Die KI-Unterstützung wird dabei nicht direkt automatisiert, sondern primär zur Hilfe bei komplexeren Fragestellungen, zur Code-Validierung - aber auch zur Code-Entwicklung verwendet." Das funktioniere jedoch nur dann gut, wenn "die KI in die IDE eingebunden ist und man 'friktionsfrei', also ohne die Entwicklungsumgebung zu verlassen, darauf zugreifen kann."

Die Stichworte hier sind No-Code-/Low-Code-Anwendungen; sie eröffnen auch Laien in einem gewissen Maße die Chance, Software und Programme zu erstellen: No-Code-/Low-Code im Marketing ermöglicht es auch Nicht-Technikern, Marketing-Automatisierungen, Websites und komplexe Kampagnen zu erstellen. Dies reduziert die Abhängigkeit von Spezialisten und macht kreative Prozesse bestenfalls schneller und agiler.

Ethisch und rechtliche Grundlagen für KI in den Arbeitsabläufen sind unerlässlich

Hilfreich sind ein paar Prozess-Grundlagen innerhalb der Dienstleister-Unternehmen.

• Das sind zum einen interne ethische Standards: Darin muss festgeschrieben werden, was man mit KI macht und was nicht, ab wann man kennzeichnet und kommuniziert, dass hier ein lernender Algorithmus die Finger im Spiel hatte und auch, welche Daten man benutzt hat. Agenturen sollten transparente Datenverarbeitungsprozesse etablieren und den Kunden klare Kontrollmöglichkeiten über ihre Daten bieten, um Vertrauen aufzubauen und gesetzeskonform zu agieren. Der Umgang mit maschinengemachter Diskriminierung, die sich aus Daten und deren Verarbeitung ergibt, dem 'Bias', sollte ebenfalls bedacht werden.
  
• Ein mehr prozessorientierter Standard sind Prompting-Datenbanken: Mit welchen Befehlen und Schlüsselbegriffen leitet man die KI-Lösung an und wie gewährt man einheitliche Designs, Ansprachen und Tonalitäten. Hier werden derzeit Prompting-Datenbanken wie 'ChatGPT-Team' oder die 'Teams KI-Bibliothek' populärer.
  
• Die nutzen indes nur was, wenn die Leute sie auch nutzen - was die menschliche Anleitung durch den Agenturchef und sein Management erfordert. Die Herausforderung liegt darin, die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden und in den oftmals kreativen Teams hierfür zu erreichen. Das gilt aber auch nach Außen hin: Empathie und das Verständnis für die Kundenbedürfnisse entscheiden, ob man im Zusammenspiel mit der KI die Verbindung zu den KundInnen bewahrt.

AgenturchefInnen und -MitarbeiterInnen benötigen das Knowhow, wie man die KI-Anwendungen wie Custom GPTs individuell Kunden-Anforderungen zuschneidet. Die individuellen Bedürfnisse von Unternehmen und der Marken-Identität sind nicht ausreichend von Standard-KI-Lösungen abgedeckt.

Keine Ziegel ohne Lehm, keine KI-Anwendungen ohne Daten

Das wird man ohne spezifische Daten von Kundenseite schwer in den Griff bekommen. Einen echten Unterschied bewirken individuell entwickelte Lösungen, die sich auf sehr spezifische Business-Herausforderungen konzentrieren und dementsprechend so nicht für die breite Masse angeboten werden. Deshalb ist sowohl auf Agentur-, als auch auf Kundenseite tiefgreifende AI- und Entwicklungskompetenz notwendig. Sprich: Die Agenturen sollten also auch wissen, wie man diese Daten mit KI effizient analysiert und individuelle Marketingstrategien ableitet. Aber haben muss man die Daten erstmal.

Manch KMU wird merken, dass die Daten, die schon vom AB-Tester als zu mickrig zurückgeschickt wurden, ebenso wenig ausreichen, um einen Algorithmus zu trainieren. Ein möglicher Weg in den Daten Eden führt über Zusammenschlüsse: Medienbündnisse zwischen Agenturen, Publishern und Marken sind ein mögliches Rezept gegen die alles dominierende Datenmacht der GAFA-Konzerne. Media-Netzwerke funktionieren vor allem dann gut, wenn der Fokus auf der Erschließung und Monetarisierung hochwertiger First-Party-Daten liegt - um rechtssicher zu agieren muss dabei der Datenschutz im Vordergrund stehen.