Wie Agenturen KI-Agenten gerade wirklich mit Kunden einsetzen
Marketing-, Kreativ-, Entwicklungs- und Beratungsagenturen sind mit agentischer KI über die Pilotphase hinaus. Hier ist, was heute tatsächlich in der Kundenarbeit läuft, was noch vor allem Gerede ist, und die Fragen zu Abrechnung, Offenlegung und Haftung, die niemand geklärt hat.
Im Juni, als sich die Dealmaker der Werbebranche im Süden Frankreichs zu ihrer jährlichen Pilgerfahrt versammelten, verbrachten die Agenturen die Woche damit, sich mit Ankündigungen zu KI-Agenten zu überbieten. WPP erklärte, es teste einen Agenten für Medieneinkauf und -planung für Premium-Videoinventar. Dentsu schloss eine Partnerschaft mit einem Entwickler von KI-Agenten namens Newton Research, um Kampagnenaufbau und Analysen zu beschleunigen. Die unabhängige Agentur Butler/Till hatte gemeinsam mit DoubleVerify bereits auf Claude basierende Agenten gebaut, die Werbegelder von Inventar geringer Qualität weglenken. Nichts davon war eine Demo. Es waren Agenturen, die Werkzeuge beschrieben, die in laufenden Kundenkonten arbeiten, laut Berichterstattung von Digiday.
Diese Woche fasste etwas Wahres darüber zusammen, wo agentische KI gerade steht: Sie ist keine Folie mehr in einem Pitch-Deck. Sie taucht in Kampagnen-Dashboards, Prüfungsunterlagen und Codebasen auf – schneller als die Abrechnungsmodelle, Offenlegungsnormen und Haftungsrahmen, die für eine Welt ohne sie gebaut wurden. Hier ist, was Agenturen heute tatsächlich einsetzen, und wo die echte Reibung liegt.
Die Arbeit, die die Pilotphase hinter sich hat
Der klarste Datenpunkt zur Adoption stammt aus einer Umfrage vom Januar 2025 unter 547 Entscheidungsträgern US-amerikanischer Marketingagenturen von NinjaCat: 91% nutzten KI bereits in irgendeiner Form, und 59% sagten, sie setzten KI-Agenten aktiv ein – autonome Systeme, die Aufgaben ausführen, statt nur Vorschläge zu erzeugen. Die beiden Anwendungen, die Agenturen am häufigsten nannten, waren Daten- und Insight-Arbeit (74%) sowie Kampagnenstrategie und -optimierung (72%). In der Praxis heißt das: Agenten, die Kennzahlen über Werbeplattformen hinweg zusammenführen, Anomalien abfangen, bevor sie Budget verbrennen, und Reporting direkt in den Posteingang eines Kunden liefern, ohne dass ein Analyst das Deck von Hand zusammensetzt.
Der State of Data 2025-Bericht der IAB beziffert, wie weit das tatsächlich gegangen ist: Nur 30% der Agenturen, Marken und Publisher haben KI bislang vollständig über den Lebenszyklus einer Medienkampagne integriert, wobei die Agenturen und Publisher in dieser Gruppe den Marken voraus sind. Wo sie übernommen wurde, erfüllte oder übertraf KI die Erwartungen in mehr als 70% der Fälle, steigerte die Produktivität um 47% und strich rund 12 Stunden pro Woche an geringwertiger manueller Arbeit pro Person.
Die agentische Schicht im engeren Sinn – Medieneinkaufs-Agenten, die ausführen statt nur zu empfehlen – steckt noch in der frühen Skalierungsphase, bewegt sich aber schnell. Digiday berichtete im September, dass 58% der Werbeentscheider erwarten, dass agentischer Einkauf innerhalb eines Jahres eine relevante Größenordnung erreicht, unter Berufung auf Forschung von IAB Europe. Dentsus Caitlin Gelles, EVP für Datentechnologie und Messung, beschrieb den Reiz gegenüber Digiday in nüchternen operativen Worten: „Es dauert Stunden, Kampagnen über Systeme hinweg aufzusetzen … wenn man diese Feinheiten in einer RAG-Datenbank speichern kann oder festhält, wie Kunden gerne einkaufen, und die KI diese Effizienzgewinne finden lässt, genau dort entsteht der Wert.“
Entwicklungs- und Digital-Transformationsagenturen fahren eine parallele Version desselben Spiels. Dept, die niederländische Agenturgruppe, baute eine Neugestaltung der E-Commerce-Plattform für die Schweizer Fitnessmarke Blackroll mit KI-Agenten auf dem Gemini- und Antigravity-Stack von Google – Dept sagt, das Projekt sei 3.8-mal schneller fertig geworden als die eigene Schätzung aus der Zeit vor KI. Blackrolls CEO Scott Zalaznik sagte Digiday, das Unternehmen nutze KI-Agenten inzwischen für den Großteil seiner Tests und Entwicklung von E-Commerce-Funktionen. Dept hat den Ansatz seither zu einem bezahlten Angebot namens Agent Studio gemacht und vermietet damit im Grunde den eigenen Workflow zum Bau von Agenten an Kunden, die die Fähigkeit wollen, ohne sie selbst aufzubauen.
Beratungen sind weiter, und streiten noch über den Nutzen
Wenn Marketingagenturen mitten im Übergang sind, sind die großen Beratungen beim Volumen schon voll eingestiegen – und hängen nun an der härteren Frage, was davon überhaupt wert ist. McKinsey-CEO Bob Sternfels sagte im Januar, die Firma habe Zehntausende interne KI-Agenten im Einsatz und wolle irgendwann einen für jeden ihrer 40,000 Mitarbeitenden, laut Business Insider. Aber wie Mina Alaghband, frühere McKinsey-Partnerin und heute Chief Customer Officer bei Writer, es formulierte: „Ich glaube, wir sind jetzt im Zeitalter der Verwirrung.“ Vor einem Jahr war die Kennzahl die Nutzung. Jetzt versuchen die Firmen, etwas Härteres zu messen – tatsächlich geschaffenen Wert.
PwCs Chief AI Officer Dan Priest sagte Business Insider, die Firma habe aufgehört, Agenten zu zählen, und angefangen zu zählen, wie viele Menschen jeden einzelnen tatsächlich nutzen. EY verfolgt monatlich KPIs zu Produktivität, Qualität und Kosteneffizienz seiner Agenten. BCG hat die konkreteste Zahl: Partner Scott Wilder sagte, Mitarbeitende verbrächten jetzt etwa 15% weniger Zeit mit geringwertiger Arbeit wie dem Bauen von Folien, investierten rund 70% dieser zurückgewonnenen Zeit in tiefere Analyse – und behielten die restlichen 30% als, in seinen Worten, mehr Schlaf oder eine Yogastunde. Selbst in Firmen, die nach Stunde abrechnen, verwandelt sich durch KI zurückgewonnene Zeit nicht automatisch in mehr abrechenbare Stunden.
„KI könnte endlich das Totenglöckchen für die abrechenbare Stunde sein“, sagte Clio-CEO Jack Newton – eine Behauptung, die Firmen für professionelle Dienstleistungen seit dreißig Jahren aufstellen und wieder zurücknehmen, nur dass die Rechnung dahinter diesmal öffentlich ist.
Das Abrechnungsmodell ist das Erste, das wirklich bricht
Von den Reibungen, auf die Agenturen stoßen, ist die Abrechnung die unmittelbarste, weil die Mathematik unausweichlich ist. Wenn KI die Zeit für eine Aufgabe von fünf Stunden auf eine senkt und Sie weiter nach Stunde abrechnen, haben Sie Ihrem Kunden unbeabsichtigt einen Rabatt von 80% gegeben. Eine Forbes-Analyse einer Gartner-Umfrage von 2026 unter 743 Prüfungsfachleuten und separater Forschung des Legal-Software-Unternehmens Clio fand das Muster in angrenzenden Branchen professioneller Dienstleistungen: 93% der Prüfungsleiter berichten von irgendeinem KI-Einsatz, aber nur 38% haben eine Strategie dafür, und Clio schätzt, dass rund drei Viertel der abrechenbaren juristischen Aufgaben jetzt durch generative KI automatisiert werden könnten.
Die Preisgestaltung hat nicht nachgezogen. Clio fand, dass 86% der Einzelkanzleien und 78% der kleinen Kanzleien überhaupt keine Preisänderungen als Reaktion vorgenommen haben, verglichen mit 51% der Firmen im mittleren Marktsegment und 46% der Enterprise-Firmen – je kleiner das Haus, desto stiller schluckt es den Rabatt. Gleichzeitig sagten 71% der Kunden den Forschern, sie bevorzugten von vornherein Fest- oder Pauschalhonorare gegenüber der Stundenabrechnung, was nahelegt, dass die Stundenabrechnung immer ein Platzhalter für etwas war, das Kunden eigentlich wollten: ein vorhersagbares Ergebnis, kein Stundenzettel. Salesforces Chief Legal Officer Sabastian Niles machte die Erwartung auf Kundenseite in einem Beitrag zum Governance-Forum der Harvard Law School explizit, den Forbes zitierte: „Die Gewinne müssen natürlich auch mit den Kunden geteilt werden, durch Ersparnisse, Kosteneffizienz und neue Geschäftsmodelle.“ Das Wall Street Journal behandelte dieselbe Verschiebung unter der Schlagzeile „Inside Consultants' Messy Shift From Hourly Billing“ und beschrieb, wie Firmen für professionelle Dienstleistungen damit ringen, neu zu erfinden, wie sie abrechnen, während KI droht, die abrechenbare Stunde obsolet zu machen.
Marketingagenturen testen bereits die Alternative, die NinjaCats Umfrage fand: 28% haben sich von der üblichen Stundenabrechnung hin zu wert- oder ergebnisbasierter Preisgestaltung bewegt, und 45% verkaufen KI-basierte Lösungen und Automatisierungen jetzt als paketierten Service, statt sie in bestehende Retainer zu falten – und machen den Effizienzgewinn so zu einem neuen Produkt statt zu einer kleineren Rechnung.
Sollten Kunden erfahren, dass ein Agent ihre Arbeit berührt hat?
Die Offenlegungsfrage ist weniger geklärt als die der Abrechnung, vor allem weil es keine einzelne Regel gibt, auf die man zeigen kann. Die State-of-Data-2025-Forschung der IAB fand, dass rund die Hälfte der Marken bereits besorgt ist, wie Agenturen und Publisher KI in ihrem Auftrag einsetzen – eine Vertrauenslücke, die existiert, noch bevor irgendjemand entschieden hat, wie Offenlegung aussehen sollte.
Die klarste Orientierung kommt bisher aus angrenzenden Feldern professioneller Dienstleistungen, die mit derselben Frage für ihre eigenen Kunden ringen. In einem vom Journal of Accountancy syndizierten Stück riet der Versicherer CNA CPA-Kanzleien, dass ohne ein einziges maßgeblich geltendes Gesetz – die Rechtslage ist ein Flickenteppich aus dem Gramm-Leach-Bliley Act, verstreuten Offenlegungsgesetzen der Bundesstaaten etwa in Kalifornien und Utah und dem AI Act der EU für Firmen mit europäischen Kunden – freiwillige, konkrete Offenlegung trotzdem der sicherere Weg sei, weil Kunden, die später erfahren, dass KI ihre Arbeit berührt hat, ohne dass man es ihnen gesagt hat, das als Täuschung lesen können, ob etwas schiefging oder nicht. Der Text verwies auf die Formal Opinion der American Bar Association von 2024 zu generativer KI, die eine scharfe Linie zieht: Standardformulierungen, die in einem Auftragsschreiben vergraben sind, zählen nicht als informierte Einwilligung. Eine Offenlegung muss tatsächlich erklären, was die KI getan hat und was ein Mensch danach geprüft hat.
Jedes Feld professioneller Dienstleistungen, das auf diese Frage trifft – Rechnungswesen, Recht und jetzt Agenturen – kommt bei derselben groben Antwort an: Offenlegung ist in den meisten Fällen noch nicht gesetzlich vorgeschrieben, aber sie zurückzuhalten ist eine Reputationswette, die riskanter wird, je mehr Kunden anfangen anzunehmen, dass KI bereits beteiligt ist.
Wer haftet, wenn der Agent danebenliegt
Haftung ist die Reibung, die Agenturen am wenigsten durchdacht haben, weil sie die Frage noch nicht erzwungen hat – niemand hatte ein schlagzeilenträchtiges KI-Versagen einer Agentur, so wie der Anwaltsberuf Anwälte sanktioniert bekam, weil sie von KI erfundene Rechtsprechung in echten Schriftsätzen zitierten. David Partida von Law.com hat durch 2026 eine sechsteilige Serie laufen, die genau dieses Problem verfolgt, während es von theoretisch zu alltäglich wird, darunter Folgen mit den Titeln „What Happens When AI Acts Alone — And Who Pays For It?“ und „Who's Liable When AI Gets It Wrong?“. Ein Begleitstück auf derselben Seite, „Accountability For AI Errors By Attorneys And Judges“, stellt fest, dass Anwälte zunehmend Schriftsätze einreichen, die von KI erzeugte erfundene Fallzitate enthalten – meist auf Nutzerfehler zurückgeführt, nicht auf das Werkzeug selbst – und dass Gerichte die daraus folgenden Urteile bereits über Anträge und Rechtsmittel korrigieren. Die professionelle Orientierung, die sich darum verdichtet, von der Opinion der ABA bis zum Rat von CNA an CPA-Kanzleien, ist einheitlich: Eine Firma, die sich auf die Ausgabe eines KI-Agenten ohne unabhängige menschliche Prüfung verlässt, haftet genau so, als hätte eine Nachwuchskraft den Fehler unbeaufsichtigt gemacht. Der Agent trägt die Haftung nicht. Die Firma, die seine Ausgabe an einen Kunden ausgeliefert hat, schon.
Agenturen haben ihre eigene Version dieser Abrechnung noch nicht in der öffentlichen Dokumentation – was wohl der Reibungspunkt ist, den es am meisten zu beobachten gilt, weil Liefergegenstände von Agenturen schnell unterwegs sind und oft weniger Prüfung bekommen, bevor sie den Posteingang eines Kunden erreichen.
Eine Idee aus The AI Organization lohnt sich hier auszuleihen: Nachvollziehbarkeit, also zeigen zu können – nicht nur zu behaupten –, wer oder was ein Stück Arbeit berührt hat und wann. Eine Agentur, die eine tatsächliche Aufzeichnung vorlegen kann, was ein Agent getan hat, was ein Mensch geprüft hat und wann abgezeichnet wurde, beantwortet die Fragen zu Offenlegung und Haftung mit Belegen statt mit einer Grundsatzerklärung. FabricLoops eigenes KI-Produkt, Loop Agent, ist aus genau diesem Grund auf MCP mit expliziten, auditierten Freigaben gebaut: damit kundenorientierter KI-Einsatz etwas ist, das eine Firma zeigen kann, nicht nur behaupten.
Was das bedeutet, wenn Sie eine Agentur führen
Nimmt man die Ankündigungen weg, ist das Muster schmal, aber real. Agentische KI verdient sich ihren Platz heute bei Arbeit, die wiederholbar, messbar und prüfbar ist, bevor sie einen Kunden erreicht: Kampagnen-Reporting, Ausführung von Medieneinkauf innerhalb definierter Leitplanken, erste Recherche und Wettbewerbsanalyse und – nach den Zahlen von Dept – ein relevanter Teil der Bau- und Testzyklen im E-Commerce. Das ist keine kleine Liste, und für Agenturen, die diese Arbeit noch von Hand machen, liegt ein echter Kostenvorteil auf dem Tisch.
Es ist noch vor allem Gerede bei Arbeit, die Urteilskraft verlangt, für die niemand herausgefunden hat, wie man sie in der Fläche verifiziert: kreative Entscheidungen, die Markenrisiko tragen, strategische Empfehlungen, für die Kunden genau deshalb zahlen, weil sie der Person vertrauen, die sie trifft, und alles, bei dem ein Fehler einen Kunden erreichen könnte, bevor ein Mensch es sieht. Die in dieser Berichterstattung zitierten Häuser – Dentsu, PwC, BCG – beschreiben darunter dasselbe Modell bei unterschiedlichen Anwendungen: Agenten erledigen die komprimierbare Arbeit, ein Mensch prüft die Teile, die Risiko tragen, und die freigewordene Zeit wird reinvestiert statt als Marge eingesteckt. Das ist eine langweiligere Geschichte als „KI ersetzt die Agentur“. Es ist auch die, die gerade tatsächlich in Kundenkonten passiert.