KI-Agenten oder Automatisierung?:
So finden Werbetreibende die optimale KI-Lösung

Die Rolle der regelbasierten Automatisierung

Im Gegensatz dazu arbeitet die regelbasierte Automatisierung mit expliziter, vordefinierter Logik, d. h. sie führt bestimmte Aktionen aus, wenn vorgegebene Bedingungen erfüllt sind. Dieser Ansatz bietet Planbarkeit, Transparenz und Verlässlichkeit für standardisierte Prozesse.

Warum weniger manchmal mehr ist: Regelbasierte Automatisierung

Ideale Einsatzszenarien für Automatisierung

Regelbasierte Automatisierung unterstützt viele Prozesse hinter den Kulissen und sorgt dafür, dass Kampagnen reibungslos ablaufen, ohne dass fortschrittliche KI erforderlich ist. Sie funktioniert am besten, wenn Aufgaben:

• sich wiederholen und strukturiert sind – z.B. die Automatisierung von Reports oder die Planung von Social Media Posts.
• auf klaren Bedingungen basieren – z.B. die Versendung von E-Mail-Sequenzen oder das Pausieren leistungsschwacher Anzeigen auf Grundlage voreingestellter KPIs.
• nicht auf Echtzeit-Dateninterpretation angewiesen sind – regelbasierte Automatisierungen "denken" nicht, sondern führen einfach vordefinierte Aktionen aus.

Praxisbeispiel aus Google Ads

Ein Händler, der Google Ads nutzt, kann beispielsweise eine Automatisierung einrichten, um Gebote für Produkte mit einer bestimmten Conversion Rate zu erhöhen und Bids mit geringer Performance unter einem bestimmten Threshold zu pausieren. Hierfür ist keine KI erforderlich – nur eine gut durchdachte und ausgeführte Regel.

Potenziale erschließen: Wann ein Team aus KI-Agenten implementiert werden sollte

Die Überlegenheit von KI bei komplexen Aufgaben

Während die Automatisierung vordefinierten Regeln folgt, gehen KI-Agenten einen Schritt weiter. Sie analysieren, treffen Vorhersagen und nehmen Anpassungen vor – etwa beim Werbeprozess. Hier können sie komplexe Analysen tätigen und Entscheidungen in Echtzeit treffen. KI-Agenten glänzen in Szenarien, in denen:

• die Entscheidungsfindung in Echtzeit erfolgen muss – KI kann Anzeigengebote in Echtzeit über mehrere Kanäle optimieren und entsprechend der Performance Budgets dynamisch verteilen.
• Personalisierung in großem Maßstab erforderlich ist – KI kann zielgerichtete Creatives generieren, die sich an das Nutzerverhalten anpassen.
• Aufgaben kontinuierliches Lernen erfordern – z.B. können KI-Agenten sich im Rahmen von Ad Fraud kontinuierlich weiterentwickeln und neue Muster erkennen, bevor Werbetreibende Schaden nehmen.

Praxisbeispiel: Medieneinkauf mit KI

Ein KI-Agent, der den Medieneinkauf einer globalen CPG-Marke verwaltet, kann beispielsweise die Werbeausgaben auf der Grundlage von Live-Performance-Daten dynamisch auf Search-, Social- und Programmatic-Kanäle verteilen. Ein regelbasiertes System wäre nicht in der Lage, sich so schnell anzupassen und würde manuelle Eingriffe erfordern.

Leistung als Entscheidungskriterium

Neben der Komplexität der Aufgabe ist auch die Leistungsfähigkeit ein entscheidendes Kriterium. Lösen eingesetzte Automatisierungen die Aufgabe nicht nur zufriedenstellend, sondern holen sie auch die maximale Performance heraus? Oder ist es vorstellbar, dass mit weiteren, kontinuierlichen Einstellungen bessere Ergebnisse erzielt werden können? Sind viele Regelanpassungen oder manuelle Optimierungen notwendig? Schließlich könnten granulare Verbesserungen über einen längeren Zeitraum erhebliche Wirkung entfalten.

Revolutionierung der Werbung mit Multi-Agenten-Systemen

Von Werkzeugen zu Partnern

KI-Agenten sind nicht nur Werkzeuge. Sie sind Partner, die aktiv mit uns zusammenarbeiten. Dieser Wandel von Single-Agent-KI zu Multi-Agenten-Systemen (MAS) ist im Begriff, auch die Werbebranche zu erfassen. Ein KI-Agent ist eine Software, die selbstständig argumentieren, Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen kann. Multi-Agenten-Systeme arbeiten als Team, wobei einzelne KI-Agenten verschiedene Aspekte einer Aufgabe gemeinsam bearbeiten.

Die Vorteile der Teamarbeit

Multi-Agenten-Systeme bringen mehrere Vorteile mit sich: KI-Agenten speichern, rufen und teilen Informationen dynamisch und passen sich dabei an frühere Interaktionen an. Sie können Daten analysieren, Fehler erkennen und die Entscheidungsfindung verbessern, anstatt Anweisungen blind zu befolgen. Jeder Agent verfügt über Fachkenntnisse – ähnlich wie menschliche Fachleute – wodurch sie sich spezialisieren können. Darüber hinaus können KI-Agenten weiterentwickelt und ersetzt werden, ohne das gesamte System zu stören, was zu Modularität und mehr Flexibilität führt und die Anpassung an Veränderungen erleichtert.

Verschiedene Architekturmodelle

Multi-Agenten-Systeme können je nach Art des zu lösenden Problems unterschiedlich strukturiert sein. "All-Purpose"-Architekturen ähneln einem Netzwerk von Experten, in dem jeder Agent mit den anderen verbunden ist und dynamisch zusammenarbeitet, um einmalige Probleme schnell zu lösen. Sequenzielle Architekturen sind strukturierter, wobei die Agenten einem bestimmten Workflow folgen und Aufgaben nacheinander ausführen, ähnlich wie an einem Fließband.

Optimierung von Daten für den Erfolg von KI und Automatisierung

Die Bedeutung des Datenmanagements

Ein effektives Datenmanagement ist sowohl für regelbasierte Automatisierung als auch für KI-Agenten von entscheidender Bedeutung. Regelbasierte Automatisierung beruht auf vordefinierten Regeln und Bedingungen, die genaue und konsistente Dateneingaben erfordern. Zum Beispiel hängt die Automatisierung der Werbeausgaben oder das Auslösen von E-Mail-Sequenzen von zuverlässigen Daten über Leistungskennzahlen und Benutzerinteraktionen ab.

Unterschiedliche Datenanforderungen

KI-Agenten hingegen benötigen erhebliche Datenmengen, um zu lernen, sich anzupassen und Entscheidungen zu treffen. Sie profitieren von einem erweiterten "Gedächtnis", in dem sie Informationen dynamisch auf der Grundlage früherer Interaktionen speichern, abrufen und freigeben.

Best Practices für effektives Datenmanagement

Um Daten effektiv zu verwalten, sollten Werbetreibende: • Datenquellen integrieren – Marketer sollten sicherstellen, dass alle relevanten Daten aus verschiedenen Plattformen und Systemen sowohl für regelbasierte Automatisierung als auch für KI-Agenten zugänglich sind. • Aufrechterhaltung der Datenqualität – Daten müssen regelmäßig bereinigt und aktualisiert werden, um Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten. • Nutzung von Datengrundlagen – Strukturierte Datengrundlagen, die Retrieval Augmented Generation (RAG) unterstützen, ermöglichen es der KI, dynamisch auf die relevantesten Informationen zuzugreifen.

Die Zukunft in der Werbeindustrie: Hybride Teams

Der Technologiesprung

Die Werbeindustrie befindet sich mitten in einem weitreichenden Technologiesprung. In kurzer Zeit werden Teams selbstverständlich aus menschlichen Kollegen und KI-Agenten bestehen. Wenn KI-Agenten in Werbeökosysteme integriert sind, beschleunigen sie Arbeitsabläufe drastisch und reduzieren gleichzeitig manuelle Eingriffe in sich wiederholende Prozesse. Diese "Befreiung" der menschlichen Kollegen von operativen Tätigkeiten im Werbeprozess schafft Raum für das, was Menschen am besten können: strategische Innovation und kreative Durchbrüche.

Transformation der Kernfunktionen

Die Auswirkungen gehen weit über die betriebliche Effizienz hinaus. KI-Agenten gestalten die Kernfunktionen der Werbung neu – von der Kampagnenorchestrierung über Medieninvestitionen bis hin zur Kundenbindung. Ihr erweitertes "Gedächtnis" ermöglicht es ihnen, Informationen kontextbezogen zu speichern, darauf zuzugreifen und zu teilen und so Systeme zu schaffen, die aus jeder Interaktion lernen. Ihre analytischen Fähigkeiten ermöglichen es ihnen zudem, komplexe Datensätze zu verarbeiten, verborgene Muster zu erkennen, sich zu überprüfen und Erkenntnisse zu gewinnen, die nicht durch menschliche Vorurteile beeinträchtigt sind.

Wettbewerbsvorteile der Pioniere

Unternehmen, die Multi-Agenten-Frameworks nutzen und intelligente Ökosysteme schaffen, in denen spezialisierte KI-Komponenten zusammenarbeiten, werden sich einen erheblichen Vorteil verschaffen. Zukunftsorientierte Brands und Agenturen werden diese Technologien nicht einfach übernehmen. Sie werden sie als strategische Beschleuniger nutzen, um Innovation, Effizienz und messbare Ergebnisse in einem immer komplexer werdenden Medienumfeld voranzutreiben. In diesem neuen Paradigma wird KI zu mehr als nur einem Werkzeug – sie wird zu einem unverzichtbaren Partner in der sich ständig wandelnden Werbelandschaft.

Das Beste aus beiden Welten: So triffst du die richtige Entscheidung

Die Wahl zwischen Automatisierung und KI-Agenten ist keine Entweder-oder-Entscheidung. Erfolgreiche Marketingteams nutzen beide Technologien gezielt für unterschiedliche Aufgaben. Befolge diese Handlungsempfehlungen:

1. Analysiere deine Prozesse – identifiziere wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben für klassische Automatisierung und komplexe, datengetriebene Entscheidungen für KI-Agenten
2. Beginne mit einfacher Automatisierung – sammle Erfahrungen und skaliere dann zu KI-Lösungen, wo sie echten Mehrwert bieten
3. Entwickle eine Datenstrategie – schaffe die Grundlage für beide Technologien durch saubere, integrierte Datenquellen
4. Denke in Ökosystemen – plane langfristig Multi-Agenten-Systeme, die verschiedene Spezialisierungen kombinieren
5. Bilde hybride Teams – bereite deine Mitarbeiter darauf vor, mit KI-Agenten zusammenzuarbeiten und sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren

Die intelligente Kombination beider Technologien wird zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Wer heute die richtigen Weichen stellt, positioniert sein Unternehmen optimal für die KI-getriebene Zukunft des Marketings.

W&V Summit: Hol dir deinen Wissensvorsprung zum Thema KI-Agenten

KI-Agenten – wie die Integration autonomer Agenten Governance, Effizienz und Zusammenarbeit fördert

DONNERSTAG, 20. MÄRZ 2025 16:15 UHR

Besteht dein Team noch ausschließlich aus menschlichen Team-Mitgliedern oder “beschäftigst” du schon KI-Agenten? In unserem Vortrag schauen wir gemeinsam, wie KI den Werbeprozess effizienter macht und blicken auf eine Zukunft, in der hybride Teams aus Menschen und virtuellen Kollegen ganz selbstverständlich zusammen arbeiten und bessere Ergebnisse erzielen. Mit Torben Heimann (MINT).
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Über den Autoren: Torben Heimann ist ein strategischer Berater und Gründer von Performance.cc. Seit dem Jahr 2000 leitet er die Einführung innovativer Lösungen für Digital Advertising, Marketing und E-Commerce und bringt relevante Technologien und Lösungen in neue Märkte, damit digitale Werbeinnovationen mehr Erfolg und Wirkung haben. Er unterstützt seit 2023 MINT bei der Einführung auf dem deutschen Markt: MINT hat eine Lösung entwickelt, die es Werbungtreibenden ermöglicht, Advertising Equity für ihre Brands zu generieren, ihre Ressourcen, Prozesse, Arbeitsabläufe und Daten auf einer einzigen Plattform zu konsolidieren und so die Effizienz der Werbeabläufe und die Arbeitsweise aller Beteiligten zu verbessern.