Agentic Marketing: Neue Spielregeln und/oder neues Spielbrett?

Marketingzeitschrift für Theorie & Praxis 1 / 2026 Schwerpunkt Wo Künstliche Intelligenz auf menschliche Urteilskraft trifft Multi-Agenten-Systeme in der Marketingkommunikation From “Campaign Operator” to “AI Orchestrator” – How Artificial Intelligence Is Transforming Marketing Roles Along the Campaign Creation Process Spektrum KI-Verordnung: Marketing im Umbruch – Rechtliche Anforderungen durch die KI-Verordnung und deren Umsetzung in der Praxis Agentic Marketing – Neue Spielregeln und/oder neues Spielbrett? How AI Literacy of Managers Shapes AI Use in Marketing Herausforderungen von KI-Chatbots in Kundeninteraktionen Do Technical Purchasers Trust in Disclosed AI Sales Communication? – An Experimental Study on Multiple Dimensions of Trust KI als Schlüssel zur besseren Kundenerfahrung im Mobilitätssektor Marketing Review St.Gallen AI in Marketing: Strategic & Operational Potential Marketing Review St. Gallen 1 | 2026 Autonome KI-Agenten können für Verbraucherinnen und Verbraucher die Informationssuche, Produktauswahl und Kaufentscheidungen übernehmen. Experteneinschätzungen zeigen, dass dadurch klassische digitale Touchpoints und bisherige Sichtbarkeitsmechanismen an Relevanz verlieren – Digital-Marketing-Strategien müssen grundlegend neu ausgerichtet werden. Simone Giorgio, Dr. Valerio Stallone Agentic Marketing Neue Spielregeln und/oder neues Spielbrett? 82 Spektrum Agentic Marketing Marketing Review St. Gallen 1 | 2026 Simone Giorgio Digital Marketing Manager Glarner Kantonalbank [email protected] Dr. Valerio Stallone Director Department Marketing & Digital HWZ Hochschule für Wirtschaft Zürich [email protected] Tel.: +41 (0) 43 3222639 https://fh-hwz.ch/kontakt/dr-valerio-stallone Leistungsfähige KI-gestützte persönliche Assistentinnen und As - sistenten – konkrete Instanzen von generativen KI-Systemen, die auf gelernten Mustern basierende Inhalte wie Text, (Bewegt-)Bild, Code oder Musik erzeugen, ohne persistentes Gedächtnis arbeiten, auf Nutzereingaben angewiesen sind und nur begrenzt in externe Systeme integriert werden – würden Google Search und Amazon obsolet werden lassen, prophezeite Bill Gates 2023 und setzte somit den Grundbaustein für den heutigen Aufstieg von Agentic AI (Vanian, 2023). Dabei ist die Rede von autonomen KISystemen, die eigenständig agieren, Entscheidungen treffen und im Namen von Nutzerinnen und Nutzern Aufgaben ausführen können (Hosseine & Seilani, 2025), über persistentes Gedächtnis verfügen, aus Interaktionen lernen, ihre Handlungen dynamisch anpassen und sich tief in digitale und physische Systeme integrieren lassen (Bornet et al., 2025). Eine solche Technologie dürfte das Digital Marketing tiefgreifend verändern: Es entsteht eine neue Schnittstelle zwischen Menschen und digitalen Plattformen, die Prozesse wie Suche, Auswahl und Kaufabschluss umgestaltet. Klassische digitale Touchpoints – Suchmaschinen, Websites oder Online-Marktplätze – verlieren dadurch an Bedeutung; Sichtbarkeit muss neu verhandelt werden, da nun KI-Agenten die Vorauswahl für die Nutzerinnen und Nutzer treffen. Dies wirft die Frage auf, wie Unternehmen in einer agentengesteuerten Welt sichtbar bleiben, Vertrauen aufbauen und Kaufentscheidungen beeinflussen können. Erste KI-Agenten sind bereits im Einsatz, doch empirisch fundierte Erkenntnisse zu ihren Auswirkungen auf Marketingprozesse und -kanäle fehlen weitgehend; Praxisbeispiele sind rar und insbesondere in der Schweiz ist das Feld kaum erforscht. Generative KI, verstanden gemäss Definition in Tabelle 1, wurde im Marketing bereits umfassend untersucht – etwa in Anwendungen zur Texterstellung, Chatbots oder Ideengenerierung (Bornet et al., 2025). Agentic Marketing als eigenständige Kategorie bleibt dagegen bislang unerforscht; Impulse stammen vor allem aus Branchenanalysen (Owyang, 2024). Gartner prognostiziert in diesem Zusammenhang einen Rückgang des globalen Suchvolumens um 25% bis 2026 infolge des Aufstiegs KI-basierter Assistenten (LoDolce & Howley, 2024). Vor diesem Hintergrund stellt sich die zentrale Forschungsfrage: Wie wird die Nutzung von Agentic AI durch Privatpersonen die am häufigsten genutzten Kanäle des Digital Marketings beeinflussen? Zur Beantwortung wurde ein theoretischer Rahmen erarbeitet und qualitative Experteninterviews durchgeführt. Im Folgenden werden die wichtigsten Erkenntnisse sowie Handlungsempfehlungen zusammengefasst. Von Digital zu Agentic Marketing im Nu Digital Marketing stützt sich traditionell auf Kanäle wie Suche (SEO/SEA), Social Media, Display-Ads, Websites oder E-MailMarketing, um Konsumentinnen und Konsumenten entlang ihrer Customer Journey zu erreichen (Stallone et al., 2024). Diese Ansätze setzen meist voraus, dass Nutzerinnen und Nutzer aktiv nach Informationen suchen oder auf Push-Botschaften reagieren. Bisher galt: Sichtbarkeit generiert Klicks, und Klicks führen zu Conversions – eine Kette, die durch KI-Agenten zu zerbrechen droht (Amorim, 2024). Agentic AI bezeichnet KI-Agenten, die für Nutzerinnen und Nutzer autonom Informationen beschaffen, vergleichen und Handlungen orchestrieren und ausführen (Hosseine & Seilani, 2025; Bornet et al., 2025; Sapkota et al., 2025). Ein solcher Agent könnte etwa eigenständig das passendste Produkt für eine Anfrage ermitteln, Alternativen bewerten und den Nutzerinnen und Nutzern eine Empfehlung präsentieren – bis hin zur automatisierten Kaufabwicklung in der Orchestrierung vieler anderer Agenten durchführen (Bornet et al. 2025; Chinnaraju, 2025; Motamary, 2025). Mit den Agenten als Vermittler werden viele herkömmliche Kontaktpunkte umgangen. Unternehmen müssen fortan sicherstellen, dass ihre Angebote von KI-Systemen gefunden, verstanden und empfohlen werWie wird die Nutzung von Agentic AI durch Privatpersonen die am häufigsten genutzten Kanäle des Digital Marketings beeinflussen? 83 Marketing Review St. Gallen 1 | 2026 den (Bornet et al., 2025). Die Customer Journey wird komplexer und weniger linear (Amorim, 2024). Letztlich bleibt zwar in vielen Fällen die finale Kaufentscheidung beim Menschen, doch die Vorauswahl und Einflussnahme verlagern sich stark auf die Maschinenebene. Marken müssen daher technische Sichtbarkeitskriterien erfüllen und zugleich ihre emotionale Bindung zur Kundschaft aufrechterhalten, um in der vom Agenten vorgefilterten Auswahl bevorzugt zu werden (Joshi, 2025): Die agentisch wirkende, marktorientierte Unternehmensführung wird von den Unternehmen abverlangt werden. Herangehensweise Die Autorin und der Autor gingen diesen Fragestellungen nach. Die vorliegende Untersuchung folgte deshalb einem qualitativen, explorativen Ansatz. Mittels halbstrukturierter Experteninterviews wurden fundierte Praxiseinschätzungen zum Einfluss von Agentic AI im digitalen Marketing gewonnen. Insgesamt sieben Fachleute aus der Schweiz und dem Silicon Valley – sowohl KI-Spezialistinnen und -Spezialisten als auch Digital-Marketing-Expertinnen und -Experten – wurden im März/April 2025 per Videocall befragt. Die Auswahl dieser Expertinnen und Experten erfolgte gezielt nach langjähriger Fachund Praxiserfahrung in den Bereichen Künstliche Intelligenz (mind. 5 Jahre) und Digital Marketing (mind. 10 Jahre, insbesondere im Hinblick auf die Anpassung von Strategien an neue technologische Entwicklungen), um die Nachvollziehbarkeit ihrer Expertise und die Relevanz ihrer Perspektiven für die Forschungsfrage sicherzustellen. Die Interviews (durchschnittlich 60 Minuten, überwiegend auf Deutsch) wurden aufgezeichnet, transkribiert und einer systematischen Inhaltsanalyse nach Mayring und Fenzl (2019) mittels Codebuch sowie eines kombinierten deduktiv-induktiven Analyseansatzes unterzogen. Durch diese Auswertung konnten zentrale Muster und Aussagen herausgearbeitet werden. Aufgrund des explorativen Charakters sind die Ergebnisse nicht repräsentativ, bieten aber tiefgehende Einblicke in ein bislang kaum erschlossenes Themenfeld. Mögliche Verzerrungen ergeben sich aus der begrenzten Stichprobengrösse und der subjektiven Einschätzung der Expertinnen und Experten, wurden jedoch durch methodische Sorgfalt, theoretische Fundierung und einheitliche Anwendung des Leitfadens weitgehend minimiert. Ergebnisse Veränderungen der Customer Journey und Touchpoints Die befragten Expertinnen und Experten sind sich einig, dass KI-Agenten die digitale Customer Journey stark verändern. Besonders zwischen Awareness und Conversion – also in der Informationsund Auswahlphase – delegieren Nutzerinnen und Nutzer zunehmend Aufgaben an Agenten. Diese fungieren als mehr als nur persönliche Assistenten: Sie filtern Quelle: in Anlehnung an Bornet et al. (2025); Gabriel et al. (2025). Merkmal GenAI Agentic AI Konkrete Instanz KI Assistent KI Agent Kernfunktion Generierung von Text, Bild, Code oder Musik basierend auf gelernten Mustern Planung, Entscheidungsfindung, Ausführung mehrstufiger Prozesse ohne menschliches Eingreifen Gedächtnis & Kontext Begrenztes Gedächtnis (nur kurzfristiger Kontext, kein dauerhaftes Gedächtnis) Persistentes Gedächtnis (merkt sich vergangene Interaktionen und passt Pläne entsprechend an) Autonomiegrad Benötigt menschliche Eingaben, um Antworten z u erzeugen Agiert mit minimalem menschlichem Input, führt komplexe Abläufe selbstständig aus Integration in externe Systeme Minimale Integration (nutzt APIs oder Tools für externe Funktionen) Tiefe Integration (verbindet sich mit APIs, Datenbanken, physischen Systemen) Lernfähigkeit Statisch – lernt nur durch Entwickler Dynamisch - lernt aus Interaktionen und passt Verhalten an Typische Anwendungen Inhaltserstellung, Zusammenfassungen, Programmierhilfe, Ideengenerierung Prozessautomatisierung, persönliche Assistenten, betriebliche Abläufe Beispiele ChatGPT, Claude, Gemini, DALL·E, Midjourney, Copilot AutoGen, MS Copilot Agent Builder, UiPath Agent Builder, OpenAI Operator, Google Vertex, Crew.ai, Relevance.ai, Agentforce Tabelle 1: GenAI und Agentic AI im Vergleich 84 Spektrum Agentic Marketing Marketing Review St. Gallen 1 | 2026 braucherinnen und Verbraucher in naher Zukunft ihre endgültigen Entscheidungen vollständig an Algorithmen abtreten. Allerdings gilt es für Marken, schon früh im Prozess präsent zu sein: Der Moment, in dem ein Agent Angebote auswählt, rückt tendenziell vor und findet statt, bevor die Kundin oder der Kunde aktiv zu suchen beginnt. Entsprechend verlagern Unternehmen ihr Marketing zunehmend in die Phase der Vorwegnahme von Bedürfnissen. Auswirkungen auf digitale Marketing-Kanäle Die Rolle klassischer Suchmaschinenmarketing-Strategien verändert sich spürbar, da Suchanfragen zunehmend von KI-Agenten vorqualifiziert oder direkt beantwortet werden. Inhalte müssen deshalb so gestaltet sein, dass sie nicht nur für menschliche Leserinnen und Leser attraktiv sind, sondern auch von generativen Modellen verarbeitet und in deren Ergebnislisten berücksichtigt werden. Während die genauen Kriterien, nach denen Agenten Inhalte auswählen, bislang Informationen, bereiten Optionen personalisiert auf und beschleunigen Entscheidungen. Laut einem Experten «wird die Customer Journey noch komplexer... jetzt wird sie zur Blackbox», weil viele Zwischenschritte für Marketingverantwortliche nicht mehr direkt einsehbar sind. Dieser Einfluss wurde tabellarisch in Tabelle 2 aufgestellt und im Folgenden beschrieben. In der Consideration-Phase übernehmen Agenten beratende Funktionen, indem sie verschiedene Angebote nach vorgegebenen Kriterien vergleichen. Sie können Entscheidungsprozesse effizienter machen und Nutzerinnen und Nutzern sogar neue Möglichkeiten aufzeigen, auf die diese selbst nicht gestossen wären (z.B. proaktive Produktempfehlungen). Gleichzeitig verschiebt sich der Einfluss der Touchpoints: Dialogbasierte Agenten-Interfaces ersetzen teils den direkten Besuch von Websites oder Online-Shops. Klassische Kontaktpunkte wie Suchergebnisseiten, Produktlisten oder Banner verlieren an Gewicht. Stattdessen ist entscheidend, dass eine Marke im Relevant Set eines Agenten landet. Besonders bei routinehaften oder rationalen Käufen wird der Agent zum «Entscheidungsvorbereiter» für die Konsumentin oder den Konsumenten. Bei emotionalen oder sehr wichtigen Kaufentscheidungen hingegen bleibt der Mensch vorerst die letzte Instanz – keine Expertin und kein Experte erwartet, dass VerQuelle: In Anlehnung an Owyang (2024). Phase Heute Morgen Übermorgen Awareness Ads, Google, Medien Menschen fragen AI nach Bedürfnissen, reduzieren Suche AI bildet proaktiv Engagement Website, interaktive Kampagnen Menschen fragen AI nach Lösungen AI führt proaktive Dialoge und analysiert Bedürfnisse Consideration Menschen vergleichen, bewerten auf Websites, Apps Menschen bitten AI um Produktvergleiche AI Agents kaufen ein, vergleichen automatisch für Menschen Conversion E-Commerce vor Ort, Onlinehändler E-Commerce findet innerhalb von AI-Apps statt, nicht über traditionellen Handel AI Agents führen Menschen zum Abschluss Tabelle 2: Einfluss von AI Agents auf die Entscheidungsphasen Zusammenfassung Agentic AI verändert das Digital Marketing grundlegend, da autonome KI-Agenten die Informationssuche, Produktauswahl und Kaufentscheidungen für Nutzerinnen und Nutzer übernehmen. Klassische digitale Touchpoints verlieren an Bedeutung; Sichtbarkeit muss sich auf maschinelle Auswahlprozesse einstellen. Marken müssen lernen, sowohl Menschen als auch Algorithmen gezielt anzusprechen, um relevant zu bleiben. Die Rolle klassischer Suchmaschinenmarketing-Strategien verändert sich spürbar, da Suchanfragen zunehmend von KI-Agenten vorqualifiziert oder direkt beantwortet werden. 85 Marketing Review St. Gallen 1 | 2026 nur in Ansätzen bekannt sind, deuten die Ergebnisse darauf hin, dass qualitativ hochwertige, klar strukturierte Inhalte sowie eine starke Online-Reputation die Sichtbarkeit erheblich steigern. Das vertraute Ranking in Suchmaschinen wird dabei ergänzt – und teilweise ersetzt – durch eine neue Form der Positionierung innerhalb der von KI-Agenten generierten Antworten. Damit verliert der reine Klick als Erfolgskennzahl an Bedeutung; entscheidend wird vielmehr die Präsenz im Antwortspektrum der Agenten. Diese Verschiebung wirkt sich unmittelbar auf Performance Advertising und die bisherige Conversion-Logik aus. Die traditionelle Gleichung «mehr Sichtbarkeit = mehr Klicks = mehr Umsatz» greift immer weniger, da Interaktionen häufig innerhalb der Agenten-Umgebung enden, ohne dass ein Website-Besuch erfolgt. Marketingverantwortliche stehen damit vor der Aufgabe, ihre Strategien stärker auf Markenaufbau, Aufmerksamkeit und kreativen, wiedererkennbaren Content auszurichten. Parallel entstehen neue Monetarisierungsformen: Die bevorzugte Berücksichtigung in Agenten-Ergebnissen könnte künftig durch Bezahlmodelle, Partnerschaften oder den gezielten Austausch von Daten gesichert werden. Sichtbarkeit entwickelt sich so zu einer handelbaren Ressource, deren Zugang unter Umständen strategisch verhandelt werden muss. Gleichzeitig behalten soziale Medien und inhaltliche Markenarbeit ihren Stellenwert – teilweise sogar in verstärkter Form. Menschen suchen weiterhin Inspiration, Austausch und Zugehörigkeit auf Social-Plattformen, insbesondere als emotionalen Gegenpol zur sachlich-funktionalen Interaktion mit KI-Agenten. Hier kommen Formate wie Storytelling, Influencer-Empfehlungen und aktives Community-Management ins Spiel, um Markenrelevanz über rein rationale Auswahlkriterien hinaus zu sichern. Während ein Agent Daten präzise auswerten und Fakten präsentieren kann, vermag er keine authentische Markenbegeisterung zu erzeugen – ein Vorteil, den Unternehmen bewusst nutzen sollten, um emotionale Bindung und Differenzierung zu schaffen. Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass viele etablierte Erfolgsmuster im Digital Marketing vor einem tiefgreifenden Wandel stehen. Die Herausforderung besteht darin, Inhalte so zu gestalten, dass sie sowohl menschliche als auch maschinelle Rezipienten erreichen, und gleichzeitig die richtigen Signale für Vertrauen, Relevanz und technische Zugänglichkeit zu senden. Wer in diesem neuen Ökosystem auf unveränderte, eindimensionale Strategien setzt, riskiert, aus der Wahrnehmung sowohl der Menschen als auch der Agenten zu verschwinden. Strategische Herausforderungen Die Umbrüche durch Agentic AI bringen mehrere strategische Herausforderungen für Marketing-Verantwortliche mit sich. Erstens gilt es, Sichtbarkeit in einem intransparenten System zu sichern: Wenn KI-Agenten als neue Gatekeeper fungieren, wird die Customer Journey zur Blackbox und klassische Funnels greifen nicht mehr. Marken müssen Wege finden, trotz fehlender direkter Kontakte im Relevant Set der Agenten zu landen – etwa durch technisch saubere Datenanbindung und starke Markenpräsenz als Vertrauenssignal. Zweitens fehlen noch klare Erfolgsfaktoren: Welche Parameter ein Agent bei der Auswahl genau priorisiert (z.B. Preis, Bewertungen, Popularität), ist noch unklar. Marketing-Teams müssen daher experimentieren und flexibel bleiben, um sich laufend auf neue RankingMechanismen einstellen zu können. Drittens droht ein Verlust des direkten Kundenzugangs: Wenn Entscheidungen an Maschinen delegiert werden, sinken die Chancen für menschliche Kernthesen 1 KI-Agenten übernehmen und verschieben zentrale Phasen der Customer Journey und verändern die Wirkung von klassischen Kanälen und Touchpoints. 2 Klassische Sichtbarkeitslogiken und PerformanceMarketing wandeln sich; entscheidend wird Präsenz in KI-Ergebnissen. 3 Emotionale und funktionale Markenbindung bleiben zentrale Wettbewerbsvorteile. 4 Unternehmensinhalte müssen auffindbar, zugänglich und strukturiert sein, damit KIAgenten sie verarbeiten und in ihren Ergebnissen berücksichtigen. Marketingverantwortliche stehen damit vor der Aufgabe, ihre Strategien stärker auf Markenaufbau, Aufmerksamkeit und kreativen, wiedererkennbaren Content auszurichten. 86 Spektrum Agentic Marketing Marketing Review St. Gallen 1 | 2026 Verkaufsargumente und spontane Impulskäufe. Unternehmen müssen lernen, indirekt zu überzeugen – über die Daten und Fakten, die Agenten füttern, und über anhaltende Markenloyalität der Kundinnen und Kunden. Schliesslich erfordert die Agentic-AI-Ära auch intern einen Wandel: mehr Agilität, bereichsübergreifende Zusammenarbeit und eine Kultur des ständigen Lernens, um mit der dynamischen Entwicklung Schritt zu halten. Handlungsempfehlungen Auf Basis der Erkenntnisse wurden vier Schwerpunktbereiche identifiziert, in denen Marketingverantwortliche aktiv werden sollten. Strukturierte Inhalte und maschinelle Zugänglichkeit Marketinginhalte müssen so aufbereitet sein, dass sie von KI-Agenten leicht gefunden und verarbeitet werden können. Werbebotschaften sollten zu klaren, funktionalen Angebotsinformationen verschmelzen – ein KI-Agent «versteht» Fakten besser als blumige Claims. Websites und Produktdatenbanken sind technisch zu optimieren (z.B. durch strukturierte Daten, Meta-Tags), damit relevante Informationen für Algorithmen zugänglich sind. Retrievability wird zum neuen SEO: Neben bewährten Methoden gewinnen LLM-Optimierung und neue Schnittstellen wie das Model Context Protocol (MCP) an Bedeutung, um Inhalte direkt in Agenten-Kontexten bereit - zustellen und den Datenaustausch zu steuern. Kurz gesagt: Inhalte müssen zugleich menschlich ansprechend und maschinell lesbar gestaltet sein. Neue Sichtbarkeitslogiken und technologische Schnittstellen Da Agenten proaktiv passende Angebote vorschlagen, verschiebt sich die Logik der Sichtbarkeit. Markenvertrauen wird zum entscheidenden Signal – ein etablierter Brand wird von Algorithmen eher als qualitativ und relevant eingestuft. Gleichzeitig ist absehbar, dass KI-Plattformen die Darstellung von Ergebnissen kommerziell beeinflussen könnten (ähnlich wie heute bezahlte Anzeigen). Unternehmen sollten sich frühAbb. 1: Agentic-Marketing-Strategien Quelle: Eigene Darstellung unter Verwendung von Napkin AI. Strukturierte Inhalte und maschinelle Zugänglichkeit • Von der Anzeige zum Angebot • Inhalte für Mensch und Maschine gestalten • UX on Demand • Zugriff ermöglichen • SEO neu denken Strategischer und kanalübergreifender Wandel • Strategien neu denken • Physische Touchpoints bewusst einsetzen • Unterhaltung bleibt relevant Lernen, adaptieren und aktiv gestalten • Potenziale im Alltag verstehen • Im Driver Seat: testen, lernen, experimentieren Neue Sichtbarkeitslogiken und technologische Schnittstellen • Sichtbarkeit in der Blackbox sichern • A2A – das Endgame • Sichtbarkeit hat ihren Preis • Marke als Vertrauensanker Digital Marketing Strategien im AgenticZeitalter Adaptionsgrad Systemintegration reaktiv proaktiv hochniedrig 87 Marketing Review St. Gallen 1 | 2026 zeitig mit solchen Monetarisierungsmodellen auseinandersetzen und ggf. Partnerschaften eingehen, um in AgentenAusgaben präsent zu bleiben. Perspektivisch gilt es, auf einen möglichen Agent-to-Agent-Dialog vorbereitet zu sein, in dem autonome Systeme von Anbietern und Kundschaft direkt verhandeln. Auch wenn dieses «Endspiel» noch Zukunftsmusik ist, sollten technische Grundlagen (APIs, Datenformate) dafür gelegt werden. Strategischer und kanalübergreifender Wandel Klassische Push-Kommunikation und eng silo-orientierte Massnahmen stossen an ihre Grenzen. Erfolgreiches Marketing im Agentic-Zeitalter erfordert einen ganzheitlichen, dialogorientierten Ansatz. Strategien müssen kanalübergreifend gedacht und auf konsistenten Mehrwert ausgerichtet sein – egal ob der Empfänger ein Mensch oder ein Algorithmus ist. Dabei bleiben emotionale und soziale Inhalte als Ergänzung zur rationalen KI-Interaktion zentral. Formate mit Storytelling, Communities und persönlicher Ansprache sollten weiter gepflegt werden, um die menschliche Seite der Customer Experience zu bedienen. Gleichzeitig können physische Touchpoints (z.B. Events, OOH-Werbung) oder direkte Kanäle wie E-Mail wieder an Bedeutung gewinnen, da sie den Menschen ohne digitale Vermittler erreichen. Intern heisst das: Marketing-Teams müssen agiler und interdisziplinärer arbeiten, um schnell auf Veränderungen zu reagieren und neue Technologien einzubinden. Lernen, adaptieren und aktiv gestalten Schliesslich ist ein proaktiver Umgang mit dem Trend entscheidend. Unternehmen sollten bereits jetzt erste Schritte wagen, um Erfahrungen mit KI-Agenten zu sammeln – sei es durch Pilotprojekte, den Test von CustomGPT (OpenAI, 2025), Agentenframeworks (Curran et al., 2025), Browser-Erweiterungen (z.B. Merlin AI) oder die Integration strukturierter Datenfeeds. Wer früh experimentiert und daraus lernt, schafft die Grundlage für zukünftige Wettbewerbsvorteile. Eine Kultur des Test and Learn hilft, Unsicherheiten zu überwinden und flexibel auf neue Entwicklungen zu reagieren. Dabei bleiben die Nutzerinnen und Nutzer im Mittelpunkt: Feedback von der Kundschaft, die KI-Agenten nutzen, kann wertvolle Hinweise liefern, wo Optimierungsbedarf besteht. Mit einem nutzerzentrierten, innovationsfreudigen Mindset können Marketingverantwortliche die Agentic-AI-Ära aktiv mitgestalten, anstatt nur zu reagieren. Fazit und Ausblick Agentic AI verändert nicht nur die Mechanik des Marketings, sondern die Grundlagen der digitalen Marktbearbeitung. Wenn Nutzerinnen und Nutzer künftig viele Aufgaben an persönliche KI-Agenten delegieren, verliert ein grosser Teil des heutigen Digital Marketings seine Basis. Die Entwicklung ist bereits in vollem Gang – grosse Tech-Anbieter integrieren KI-Agenten in ihre Dienste (Althoff, 2025; van Rinsum, 2025), und sogar Zahlungsdienstleister arbeiten an Lösungen, bei denen KI-Agenten eigenständig Transaktionen durchführen (Visa, 2025; Mastercard, 2025). Damit gewinnt auch die Frage an Bedeutung, wie ethische Rahmen – wie z.B. Complianceund Verantwortlichkeitsmechanismen für autonome Systeme in agentische Entscheidungsprozesse eingebettet werden können, insbesondere vor dem Hintergrund aufkommender regulatorischer Vorgaben wie dem Artificial Intelligence Act der EU (Volkmar et al., 2025). Die Dynamik der letzten Monate ist beispiellos und übertrifft alles, was das Marketing in den vergangenen Jahrzehnten erlebt hat. Handlungsempfehlungen 1 Inhalte technisch optimieren, maschinenlesbar gestalten und über Schnittstellen zugänglich machen. 2 Markenvertrauen als maschinell interpretierbares Signal für Relevanz, Qualität und Verlässlichkeit stärken und potenzielle Monetarisierungsmodelle früh prüfen. 3 Marketing bewusst kanalübergreifend ausrichten, emotionale Formate pflegen und direkte Touchpoints stärken. 4 Frühzeitig mit KI-Agenten experimentieren, um Erfahrungswissen und Wettbewerbsvorteile aufzubauen. Marketingverantwortliche stehen damit vor der Aufgabe, ihre Strategien stärker auf Markenaufbau, Aufmerksamkeit und kreativen, wiedererkennbaren Content auszurichten. 88 Spektrum Agentic Marketing Marketing Review St. Gallen 1 | 2026 Althoff, J. (2025, 28. April). How agentic AI is driving AI-first business transformation for customers to achieve more. Microsoft. https://blogs.microsoft.com/blog/2025/04/28/how-agentic-ai-is-driving-aifirst-business-transformation-for-customers-to-achieve-more/ Amorim, G. (2024, 12. November). Agentic marketing: The next marketing revolution? Forbes. https://www.forbes.com/councils/forbescommunicationscouncil/2024/11/12/ agentic-marketing-the-next-marketing-revolution/ Bornet, P., Wirtz, J., Davenport, T. H., De Cremer, D., Evergreen, B., Fersht, P., Gohel, R. & Khiyara, S. (2025). Agentic artificial intelligence: Harnessing AI agents to reinvent business, work, and life. Irreplaceable Publish. Chinnaraju, A. (2025). 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Die Agentic-AI-Ära bietet enorme Chancen für effizientere Prozesse, personalisierte Angebote und völlig neue Kundenerlebnisse. Zugleich verlangt sie Marketingabteilungen ein hohes Mass an Anpassungsfähigkeit ab. Wer bereit ist, sich frühzeitig auf diesen Wandel einzulassen und kontinuierlich zu lernen, wird die Zukunft des Marketings aktiv mitgestalten können. Die zentralen Erfolgsprinzipien – Kundenzentrierung, hochwertige Inhalte, technologische Exzellenz und Vertrauen – behalten auch im KI-Zeitalter ihre Gültigkeit, müssen aber neu interpretiert und umgesetzt werden. 89