Agentic AI im Marketing-Alltag: Die wichtigsten Learnings aus unserem KI-Event
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Philipp Deventer
Einleitung / Top Learnings
In diesem Artikel nehmt Ihr mit:
Agentic AI vs. Automatisierung: Was der Unterschied ist – und warum das für Euren Output entscheidend ist.
KI-Moderator + Barcamp-Format: Wie Ihr Diskussionen und Ideation deutlich strukturierter hinbekommt.
Video mit KI: Warum CapCut im Alltag oft „der realistischste“ Workflow ist – und wie Hook-Testing messbar wird.
Automatisierung im Marketing: Lead-Anreicherung, Prozessdesign, typische Stolperfallen.
Wissensmanagement mit Markdown: Warum „komprimierte Wissensfiles“ Prompt-Chaos beenden können.
Praxis-Roadmap: Ab welchem Budget & welchen Traffic-Größen sich Agentic-Workflows wirklich lohnen – inkl. Startplan.
Agentic AI vs. Automatisierung: Der Unterschied, der Euch Zeit zurückgibt
Wenn Ihr „KI im Marketing“ hört, denken viele zuerst an Content-Generatoren oder Chatbots. Das KI-Event hat aber genau den Punkt getroffen, an dem es gerade spannend wird: Agentic AI. Der Kernunterschied ist simpel – und relevant für Eure Prozesse: Automatisierung führt vordefinierte Abläufe aus (Wenn X, dann Y). Agentic AI dagegen analysiert ein Problem, plant Schritte, trifft Entscheidungen und passt den Weg an, wenn Hindernisse auftauchen – also über den Ursprungsprompt hinaus. Genau so wurde es im Event auch abgegrenzt.
Warum ist das wichtig? Weil viele Teams „Automatisierung“ einkaufen, aber „Agentic“ erwarten. Dann kommt Frust: „Die KI macht’s nicht richtig.“ Klar – weil Ihr ihr keinen Handlungsrahmen, keine Ziele, keine Checks gegeben habt. In der Praxis bedeutet Agentic AI: Ihr definiert Outcome + Grenzen + Tools, und der Agent arbeitet sich daran ab. Das ist ein anderer Denkstil: weniger einzelne Prompts, mehr Arbeitsauftrag.
Ein guter Reality-Check kommt aus der Enterprise-Perspektive: Thoughtworks weist darauf hin, dass selbst die Definition von „Agentic AI“ teils noch diskutiert wird – und dass Organisationen die Balance aus Potenzial und Risiko aktiv managen müssen. Das passt perfekt zur Event-Learnings-Linie: Agentic AI funktioniert, wenn Ihr Leitplanken + Review-Schleifen ernst nehmt.
SOLIT-Übersetzung: Nicht „cooles Tool“, sondern sauberer Prozess. Ihr wollt nicht mehr Output um jeden Preis – Ihr wollt messbar besseren Output. Und dafür ist der Unterschied zwischen „Ablauf ausführen“ und „Problem lösen“ der Startpunkt.
KI-Moderator + Barcamp: So bekommt Ihr aus Austausch echte Ergebnisse
Der vielleicht unterschätzteste Hebel aus dem Event war nicht MidJourney oder CapCut – sondern das Setup: Community-Austausch im Barcamp-Format, unterstützt durch einen KI-Moderator, der Sessions strukturiert und mit Leitfragen in die Tiefe führt.
Was daran so gut ist: Barcamps kippen schnell in „jeder erzählt mal“ – und am Ende bleibt wenig hängen. Der KI-Moderator zwingt (positiv) zur Struktur: Thema festlegen, Gruppengröße definieren, Leitfragen setzen, Diskussion steuern. Der Effekt: weniger Gelaber, mehr Erkenntnis. Gerade bei neuen Themen wie Agentic AI ist das Gold wert, weil viele zwar „irgendwas ausprobiert“ haben, aber kaum jemand die Learnings sauber dokumentiert.
KI-Video im Alltag: Warum CapCut (oft) gewinnt – und wie Hook-Testing wirklich messbar wird
Das Event hat die Video-Realität ziemlich ehrlich abgebildet: Komplett „durchgenerierte“ Videos sind in vielen Marketing-Setups noch nicht die bequemste Standardlösung. Stattdessen funktioniert ein pragmatischer Ansatz: CapCut für strukturierte KI-Video-Workflows, dazu Bild- und Visual-Tools als Zulieferer.
Warum CapCut hier so oft gewinnt, ist nicht Magie, sondern Handwerk: Ihr könnt Szene für Szene arbeiten, iterieren, schneiden, austauschen – und damit aus KI-Bausteinen ein kontrolliertes Creative bauen. MidJourney wurde im Event als stark für Bilder bzw. Bewegung in Bildern beschrieben, aber limitiert für komplette Videoerstellung. Genau so erleben es viele Teams: MidJourney liefert Euch starke Frames/Assets, CapCut bringt’s in Form.
Der wichtigste Praxis-Hack aus dem Event war aber das Hook-Testing: KI generiert mehrere Varianten für Video-Einstiege, der Rest bleibt identisch, Ihr schaltet Ads, und produziert später die Gewinner-Variante „in echt“. Das ist effizient, weil Ihr nicht mehr „Bauchgefühl vs. Bauchgefühl“ testet, sondern die teuerste Phase (Produktion) erst startet, wenn Ihr Daten habt.
Damit das funktioniert, braucht Ihr 3 Dinge:
Einheitliche Variablen: Nur der Hook ändert sich, wirklich nur der Hook.
Saubere Metriken: z. B. 3-Sekunden-View, Hold-Rate, CTR, CPA – je nach Kanal.
Creative-Konsistenz: Beim Event wurden wiederkehrende visuelle Elemente (z. B. Figuren) als Konsistenz-Hebel genannt. Das ist kein „Design-Faible“, sondern Performance: Wiedererkennung erhöht die Chance, dass Nutzer Euren Content einordnen.
Und noch ein Detail, das viele unterschätzen bei der Verwendung von MidJourney: Prompts auf Englisch, und nach mehreren Anweisungen „wird die KI müde“ – sprich: Ihr braucht klare Prompts, kurze Iterationsketten, sonst driftet die Ausgabe.
SOLIT-Fazit für Video: Erst testen, dann drehen. Erst Daten, dann Budget. Ärmel hoch – aber nicht blind.
Automatisierung im Marketing: Lead-Anreicherung, Prozessdesign, und der Kreativitäts-Mythos
Im Barcamp-Teil wurden neben der KI-Videogenerierung zwei Themen besonders konkret diskutiert: Automatisierung (u. a. Lead-Qualifizierung durch Anreicherung von Leaddaten) und die Frage, ob KI Kreativität einschränkt oder unterstützt.
Fangen wir bei der Automatisierung an: Lead-Anreicherung ist so ein Use Case, der in fast jeder Branche ROI liefern kann – weil er direkt in Vertrieb und Kampagnensteuerung einzahlt. Der typische Ablauf: Ihr sammelt Leads (Formular, Demo-Request, Newsletter), reichert sie automatisiert an (Firma, Branche, Größe, Tech-Stack, Standort, Signale), und gebt sie erst dann in Sales/CRM-Workflows. Ergebnis: bessere Segmentierung, bessere Priorisierung, bessere Kommunikation.
Wichtig: Das ist noch nicht automatisch „Agentic“. Das ist oft klassische Automatisierung. Agentic wird es, wenn ein System nicht nur anreichert, sondern z. B. selbstständig Unklarheiten erkennt, Rückfragen formuliert, Datenquellen priorisiert, oder alternative Wege geht (innerhalb von Regeln). Genau diese Abgrenzung wurde im Event sauber gemacht.
Zum Kreativitäts-Mythos: „KI macht alles gleich“ stimmt dann, wenn Ihr sie als Copy-Paste-Maschine nutzt. Wenn Ihr KI aber als Variantenmaschine nutzt (Hooks, Angles, Thesen, Bildideen) und Menschen die Auswahl + Markenlogik machen, dann erhöht KI Eure kreative Bandbreite – weil Ihr mehr Optionen schneller seht. Das passt auch zu größeren Beobachtungen aus Studien-/Marktperspektive: Adobe beschreibt Agentic AI als Trendfeld und betont Erwartungen an Transparenz und sinnvolle Interaktion.
Branchenbeispiele, wo das heute schon gut funktioniert:
E-Commerce: Hook-Tests + Dynamic Creatives + Segmentierung nach Warenkorb/Interessen.
B2B SaaS: Lead-Anreicherung + Scoring + Content-Nurture je nach Rolle/Branche.
Lokale Dienstleistungen: Qualifizierung („Was genau brauchst Du?“) + Terminrouting + Angebotsvorbereitung.
Das Entscheidende ist nicht „mehr Automationen“, sondern die richtigen. Prozesse, die Euch im Alltag wirklich Zeit geben – nicht neue Fehlerquellen bauen.
Markdown-Files als Wissensbasis: Prompt-Chaos beenden, Team-Output skalieren
Ein echtes Highlight im Event war die Idee, Wissen bewusst in Markdown-Files zu komprimieren – als zentrale Wissensdateien für Kundenprojekte, teamübergreifend zugreifbar, „KI-kontextualisiert“.
Warum ist das so stark? Weil die meisten Teams bei KI an der gleichen Stelle scheitern: Kontext ist überall verteilt. In Köpfen. In Slack. In Tickets. In 12 Versionen von „Final_final_v3.docx“. Dann promptet jeder neu – und die KI liefert zwangsläufig inkonsistent. Eine saubere Wissensbasis dreht das um: Ihr pflegt einmal die harten Fakten (Zielgruppe, USPs, Claims, No-Gos, Offer-Struktur, Wettbewerber, Proofs, Tonalität), und der Output wird plötzlich stabil.
Praktisch heißt das:
1 Datei pro Projekt
Klare Blöcke: Ziel, Zielgruppe, Angebote, Pain Points, Proof, CTA, Brand Voice, FAQs, Assets.
Change-Log: Was wurde geändert und warum?
So spart Ihr nicht nur Prompting-Zeit. Ihr verhindert auch, dass KI „kreativ halluziniert“, weil sie keine belastbare Grundlage hat. Und Ihr macht Eure Arbeit auditierbar: Warum kam diese Aussage in die Anzeige? Wo ist der Proof?
Das passt auch zu dem, was viele Enterprise-Player zur Integration betonen: Ohne Schnittstellen-/Betriebskonzept wird Agentic schnell zum Experiment.
Fazit
Agentic AI wird im Marketing so zum Hebel: klarer Plan, sauberer Prozess, messbare Lieferung. Das KI-Event zeigt: Die besten Ergebnisse kommen aus Struktur (KI-Moderator), pragmatischen Workflows (CapCut + Hook-Testing) und einer Wissensbasis (Markdown), die Konsistenz schafft.
Wichtigste Erkenntnisse
Agentic AI ist Problemlösen, Automatisierung ist Abarbeiten.
KI-Moderation + Leitfragen machen Austausch produktiver statt nur „interessant“.
Video skaliert über Hook-Testing: erst Daten, dann Produktion.
Konsistenz im Creative steigt durch wiederkehrende visuelle Elemente.
Markdown-Wissensfiles sind der Anti-Prompt-Chaos-Hebel.
