Vom Klick zur Delegation: Wie Agentic AI die Customer Journey neu definiert

Noch bis heute gilt Künstliche Intelligenz vor allem als intelligenter Assistent. Sie formulierte Texte, beantwortete Fragen oder fasste Informationen zusammen. Der Mensch stellte den Prompt, die Maschine lieferte die Antwort.

Mit Agentic AI soll sich dieses Verhältnis schon bald verändern. Statt auf einzelne Anweisungen zu reagieren, verfolgen KI-Agenten eigenständig ein Ziel. Sie zerlegen komplexe Aufgaben in einzelne Schritte, wählen geeignete Werkzeuge aus und arbeiten mehrere Prozesse nacheinander oder parallel ab. Aus einem Chatbot wird damit ein digitaler Beauftragter.

Ein typisches Beispiel liefert die Reiseplanung. Bislang unterstützt KI dabei, passende Hotels, Flüge oder Sehenswürdigkeiten zu finden. Ein agentisches System würde deutlich weiter gehen: Es prüft Verfügbarkeiten, vergleicht Angebote, reserviert Restaurants, bucht Hotel und Flug und kommuniziert bei Bedarf sogar selbst mit dem Anbieter. Der Nutzer formuliert lediglich sein Ziel - die eigentliche Arbeit übernimmt die Maschine.

Noch befinden sich viele dieser Szenarien in einer frühen Phase. Vollständig autonome Alltagsagenten sind bislang eher Ausnahme als Regel. Gleichzeitig entstehen jedoch bereits erste Anwendungen, bei denen Agenten einzelne Aufgaben zuverlässig übernehmen - etwa Reservierungen, Terminvereinbarungen oder einfache Einkaufsprozesse. Die Entwicklung hat also längst begonnen.

Wenn die Customer Journey unsichtbar wird

Aus der Sicht des Anwenders mögen agentische Systeme wie eine logische Fortsetzung der gängigen generischen Anwendungen klingen. Aus Sicht des Anbieters stellen sie die Marketingwelt jedoch komplett auf den Kopf. Konkret rütteln sie am wichtigsten Grundmodell digitaler Kommunikation: der Customer Journey.

Über Jahrzehnte bestand deren Logik darin, Menschen möglichst effizient mittels genau abgestimmter digitaler Touchpoints durch einen Entscheidungsprozess zu geleiten. Aufmerksamkeit erzeugen, Informationen bereitstellen, Orientierung geben, Vertrauen aufbauen und schließlich den Kaufabschluss erleichtern - nahezu jede Disziplin des digitalen Marketings folgt diesem Prinzip.

Statt sich selbst durch Websites, Preisvergleiche oder Buchungsstrecken zu bewegen, beschreibt der Nutzer bei einer agentischen Anwendung lediglich sein Ziel. Der Agent recherchiert, bewertet Alternativen und trifft eine Vorauswahl. Aus einer aktiven Customer Journey wird damit eine delegierte Aufgabe.

Gerade die Recherchephase verändert sich dadurch besonders stark. Wo bislang Suchmaschinen, Produktseiten oder Vergleichsportale den ersten Eindruck prägten, bewertet künftig ein Algorithmus die verfügbaren Optionen. Der Mensch sieht häufig nur noch das Ergebnis. Der eigentliche Entscheidungsprozess verschwindet so großteils aus dem Blickfeld des Nutzers. Recherche, Vergleich und Transaktion finden zwar weiterhin statt - allerdings im Hintergrund. Die Customer Journey existiert also weiterhin, wird jedoch zunehmend von einer Maschine durchlaufen.

Wettbewerb um algorithmische Präferenz

Mit dieser Entwicklung verschiebt sich auch die Rolle der Personalisierung.
Bislang versuchten Unternehmen, ihre Inhalte möglichst exakt auf unterschiedliche Zielgruppen zuzuschneiden. Business- oder Privatreisende, Familien oder Singles, Stammkundschaft oder Neukundschaft - die Landingpage oder der Newsletter sollten die individuelle Nutzungssituationen möglichst präzise ansprechen.

Agentische Systeme bringen diesen Kontext künftig selbst mit. Sie kennen Präferenzen, Budgets, bisherige Entscheidungen und aktuelle Rahmenbedingungen ihres Auftraggebers bereits, bevor sie überhaupt mit einem Anbieter interagieren.

Für Unternehmen bedeutet das: Die Herausforderung besteht weniger darin, Menschen durch clevere Oberflächen von einem Angebot zu überzeugen. Entscheidend wird vielmehr, ob der Agent das Angebot als passend bewertet.

Der KI-Agent entwickelt sich damit zum neuen Gatekeeper zwischen Anbieter und Kunde.

UX verschiebt sich vom Interface ins System

Besonders deutlich zeigt sich dieser Wandel im Bereich User Experience. Die klassische UX beantwortet Fragen wie:

• Findet der Nutzer die gewünschte Funktion?
  
• Ist die Navigation verständlich?
  
• Lassen sich Entscheidungen einfach treffen?

Agentische Systeme stellen andere Anforderungen. Im Mittelpunkt steht künftig unter anderem:

• Kann der Agent die eigentliche Absicht korrekt interpretieren?
  
• Sind Informationen eindeutig strukturiert?
  
• Lassen sich Prozesse vollständig automatisieren?
  
• Sind Entscheidungen nachvollziehbar dokumentiert?
  
• Können weitere spezialisierte Agenten eingebunden werden?

Die Oberfläche verliert dadurch allerdings keineswegs ihre Bedeutung. Sie wird lediglich nicht mehr zum einzigen Berührungspunkt. UX erweitert sich von der Gestaltung sichtbarer Interfaces hin zur Gestaltung maschinenlesbarer Prozesse.

Ein einfaches Beispiel verdeutlicht den Unterschied: Ein Mensch erkennt auf einem grafischen Saalplan meist intuitiv die attraktivsten Theaterplätze. Der grafische Plan ist unter UX-Gesichtspunkten ein optimales Werkzeug beim Kartenkauf. Ein KI-Agent benötigt dagegen strukturierte Informationen darüber, welche Plätze "gut" sind, als besonders begehrt gelten und häufig zuerst verkauft werden.

Damit verändert sich auch die Wettbewerbslogik. In einer Welt agentischer Systeme konkurrieren Unternehmen nicht mehr ausschließlich um Aufmerksamkeit, sondern zunehmend um algorithmische Auswahl. Preis, Verfügbarkeit, Lieferfähigkeit, Datenqualität oder Zuverlässigkeit könnten stärker darüber entscheiden, ob ein Angebot berücksichtigt wird, als emotionale Markenkommunikation oder perfekt gestaltete Landingpages.

Das bedeutet aber nicht, dass Marken unwichtig werden. Vielmehr entsteht eine zusätzliche Entscheidungsebene: Zunächst muss der Agent das Angebot auswählen, anschließend muss der Mensch das vorgeschlagene Ergebnis akzeptieren - und spätestens hier zählt wieder die emotionale Ansprache.

Drei Aufgaben für Unternehmen

Unternehmen sollten deshalb schon heute ihre digitalen Prozesse auf agentische Nutzung vorbereiten.

• Erstens: Prozesse müssen durchgängig funktionieren.Nicht nur Datensilos werden problematisch, sondern sämtliche Medienbrüche. Double-Opt-in-Verfahren, telefonische Rückrufe oder Bestätigungscodes per SMS können einen vollständig automatisierten Ablauf unterbrechen. Agenten benötigen möglichst konsistente Prozessketten über Marketing, Vertrieb und Service hinweg.
  
  
• Zweitens: Daten müssen maschinenverständlich werden.Strukturierte Produktinformationen, konsistente Schnittstellen, saubere APIs und eindeutig definierte Entscheidungsregeln gewinnen erheblich an Bedeutung. Agenten benötigen weniger emotionale Gestaltung als eindeutige Fakten.
  
  
• Drittens: UX wird hybrid.Auf absehbare Zeit müssen digitale Angebote sowohl Menschen als auch KI-Agenten überzeugen. Selbst wenn ein Agent die Vorauswahl übernimmt, wird der Nutzer bei allen wichtigen Entscheidungen weiterhin eingebunden bleiben. Deshalb benötigen Unternehmen künftig zwei Perspektiven gleichzeitig: eine für den Algorithmus und eine für den Menschen.

Der Mensch bleibt Teil der Entscheidung

Gerade darin liegt vermutlich einer der größten Irrtümer in der aktuellen Debatte. Agentic AI bedeutet nicht zwangsläufig, dass Menschen sämtliche Entscheidungen an Maschinen delegieren.

Routineaufgaben lassen sich vergleichsweise leicht automatisieren. Eine Restaurantreservierung, die Kündigung eines Abonnements oder die Terminvereinbarung beim Friseur eignen sich hervorragend dafür. Je persönlicher, emotionaler oder finanziell bedeutsamer eine Entscheidung wird, desto eher wollen Menschen jedoch selbst beteiligt sein. Die Planung des Familienurlaubs, die Konfiguration eines neuen Autos oder der Kauf der neuen Sonnenbrille erfüllen weit mehr als einen funktionalen Zweck. Sie machen Freude, schaffen Vorfreude und vermitteln Kontrolle.

Agentische Systeme werden deshalb häufig als Mittler auftreten - nicht als endgültige Entscheider. Ihre Aufgabe besteht darin, Informationen aufzubereiten, Optionen zu bewerten und überzeugende Vorschläge zu entwickeln. Die finale Zustimmung bleibt in vielen Fällen beim Menschen.

Gerade deshalb endet die Bedeutung guter User Experience nicht. Sie verändert lediglich ihren Adressaten. Künftig müssen Unternehmen zwei Nutzer gleichzeitig im Blick behalten: den Menschen - und den intelligenten Agenten, der ihn zunehmend vertritt.