Studien, Artikel und Whitepaper zu Customer Experience, AI Readiness, Agentic AI und Go-to-Market, die ich lesenswert finde. Mit einer kurzen Einordnung, warum das für Entscheider relevant ist.
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Kuratiert, nicht automatisch. Ich verlinke auf die Originalquelle und ordne in zwei Sätzen ein, worauf es ankommt. Nutze die Filter, um nach Thema oder deiner Rolle zu sortieren. Stand: 10. September 2026.
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Agentic AI · Marketing
Forrester: KI-Agenten im Marketing sind da, die Priorisierung fehlt
Forrester (Joe Stanhope, Jessica Liu)8. September 2026
Forrester macht Schluss mit der Zukunftsform: 83 Prozent der B2C-Marketingentscheider setzen agentische KI bereits aktiv in Workflows ein, 85 Prozent sehen messbaren Geschäftswert. Interessanter als die Adoptionszahl ist der Warnschuss dahinter. Je mehr Agenten laufen, desto größer der Budgetbrocken, und beliebig viele Agenten zu betreiben ist keine Strategie, sondern eine Rechnung. Forrester liefert dazu ein Readiness-Raster mit 52 Use Cases über sieben Marketingfunktionen, bewertet nach Priorität, Menschen, Prozess und Technik. Genau die Sortierarbeit, die die meisten Marketingteams gerade überspringen.
Nur 22 Prozent haben KI wirklich skaliert, ausgegeben wird trotzdem mehr
CX Dive (Gartner, 1.300 Führungskräfte)3. September 2026
22 Prozent der Unternehmen haben KI über mehrere Geschäftsbereiche hinweg skaliert, und trotzdem wollen 85 Prozent der Tech-Verantwortlichen nächstes Jahr mehr ausgeben. Elf Prozent wissen nicht einmal, was sie 2025 für KI ausgegeben haben. Die eine Zahl, die hängen bleibt: Firmen, die ihre KI-Initiativen wie ein Portfolio führen und schwache Projekte konsequent abschalten, melden bei 81 Prozent ihrer Vorhaben positive Rendite. Aufhören zu können ist offenbar die unterschätzteste KI-Kompetenz.
Die Kooperation von Salesforce und Anthropic ist mehr als eine Integrationsmeldung. Wenn der Assistent zur Bedienoberfläche wird, verliert das CRM seinen Status als Ort, an dem Vertriebler arbeiten, und wird zur Datenschicht darunter. Das trifft alles, was auf Oberflächenhoheit gebaut war, von Schulungskonzepten bis Lizenzlogik. Für Vertriebsleiter heißt das vor allem eins: Die Frage ist nicht mehr, welches CRM, sondern ob die Daten darin gut genug sind, dass ein Agent damit etwas Sinnvolles anfangen kann.
Kaltakquise schlägt KI-Mails im Verhältnis sechs zu eins
Demand Gen Report (ValueSelling Associates)1. September 2026
Der Kontrapunkt zur Agenten-Euphorie, und er sitzt. Verkäufer bewerten jede menschengeführte Prospecting-Taktik höher als jede automatisierte, der Anruf landet direkt hinter der Empfehlung. Verglichen mit der Vorgängerstudie von 2018 hat sich trotz acht Jahren Sales-Tech fast nichts verschoben. Der eigentliche Engpass ist Können, nicht Werkzeug: 46 Prozent der Sales-Leader sagen, ihre Leute geben beim Kaltakquise-Anruf zu schnell auf, 39 Prozent haben schlicht Angst vor dem Hörer, und nur 19 Prozent halten ihr Team für gut oder sehr gut. Wer da KI-Sequenzen draufschaltet, skaliert vor allem das Problem.
Zwei von drei Firmen haben KI-Agenten, zwei Prozent haben die Daten dafür
CX Dive (Talkdesk, State of Agentic Automation in CX 2026)31. August 2026
Talkdesk hat über 250 CX-Verantwortliche befragt. 67 Prozent setzen spezialisierte KI-Agenten für einzelne Aufgaben ein, aber nur ein Drittel hält den Kundenkontext über Systemgrenzen hinweg, und nur 2 Prozent haben ihre Daten vollständig zusammengeführt. 94 Prozent nutzen kein KI-gestütztes Wissensmanagement, in weniger reifen Organisationen pflegen 44 Prozent ihre Wissensbasis noch von Hand. Rund 28 Prozent des Arbeitstags gehen für Systemwechsel und Doppeleingaben drauf. Ein Agent ist nur so klug wie das Wissen, an das er herankommt. Wer ihn auf veraltete oder verstreute Daten setzt, bekommt keine Automatisierung, sondern Halluzinationen mit Kundenkontakt.
CX-Budgets 2027: Technik wird gefüttert, das Fundament verhungert
CX Dive (Forrester, Bain, BCG)31. August 2026
Die Hälfte der CX-Entscheider will ihr Technikbudget um mindestens 5 Prozent erhöhen, für Personal und Services planen das nur 36 Prozent. Forrester warnt, dass damit genau die Fähigkeiten unterfinanziert bleiben, die aus KI-Investitionen Wirkung machen: Governance, Zusammenarbeit über Funktionen hinweg, Journey-Management. Das Ergebnis kennt jeder, der schon einmal ein CX-Programm geerbt hat: fragmentierte Daten, doppelte Arbeit, teure Tech-Schulden. Die Fehlerliste im Artikel taugt als Spiegel: Aktivität mit Wirkung verwechseln, Tooleinkauf für Strategie halten, KI ohne Fundament ausrollen, CX neben dem Kerngeschäft betreiben. Riccardo Pasto von Forrester bringt es auf den Punkt: nicht das nächste Quartal auf Kosten der nächsten drei Jahre optimieren.
Ein digitaler Kundenzwilling ist ein virtuelles Modell des Kunden aus echten Daten, mit dem sich Verhalten, Präferenzen und Abwanderungsrisiko durchspielen lassen, bevor man am echten Servicemodell etwas ändert. Gartner stuft die Umsetzungen noch als embryonal ein, fertige Lösungen sind selten. Der Beitrag bleibt trotzdem konkret: mit einfachen Vorhersagemodellen für Churn und Kundenwert anfangen, Datenqualität und Integration vor der Modellierung klären. Wichtig für DACH: Das revidierte Schweizer Datenschutzgesetz wertet solche Simulationen als Profiling mit hohem Risiko, eine Folgenabschätzung ist Pflicht. Wer über Kundenzwillinge nachdenkt, sollte zuerst prüfen, ob die eigenen Daten das überhaupt tragen.
Gartner: KI-Ausgaben im Service steigen um 38 Prozent, das Budget um 2
Gartner26. August 2026
Gartner hat 199 Service- und Support-Verantwortliche befragt, April bis Mai 2026. Die Ausgaben für KI sind um 38 Prozent gestiegen, das Gesamtbudget der Funktion um 2 Prozent. Die Differenz holen die Verantwortlichen bei Personal und Overhead. In zwei Jahren erwarten sie GenAI-Chatbots als wichtigsten Kanal, dahinter Live-Chat und GenAI-Voicebots, als Plattformen mit dem größten Wert No-Code-Agentenbaukästen, CPaaS und Identity Management. Gartner schiebt den Satz hinterher, der zählt: Die Herausforderung ist, dass diese Investitionen messbaren Geschäftswert liefern. Wer 38 Prozent mehr für KI ausgibt und das Geld beim Personal holt, muss den Effekt belegen können, bevor die Servicequalität es tut.
KI-Budget allein macht das Kundenerlebnis nicht besser
cmm360 (Merkle, The Invisible Advantage)25. August 2026
Merkle hat 2.500 Konsumenten in 23 Ländern befragt, und das Ergebnis ist unbequem für jeden, der Personalisierung als Selbstläufer verkauft. Nur 43 Prozent halten Technologie- und KI-Unterstützung im Einkaufserlebnis für wichtig, damit landet sie auf dem letzten Platz aller Erlebnisfaktoren. Nur 28 Prozent haben starkes Interesse an KI-Agenten für komplexere Anliegen, im Service bevorzugen 51 Prozent ausdrücklich Menschen. Gleichzeitig sind vier von fünf offen für datenbasierte Personalisierung, wenn Datenschutz und Sicherheit stimmen. Der größte Hebel liegt laut Studie branchenübergreifend nach dem Kauf, also dort, wo die wenigsten Budgets liegen.
CX Dive (PolyAI, State of Customer Conversations 2026)24. August 2026
Rund die Hälfte der Verbraucher sagt, sie wäre begeistert, wenn KI ihr Problem schnell löst, auch wenn sie dabei klingt wie ein Toaster. Fast neun von zehn machen die Kaufentscheidung an schneller und korrekter Lösung fest. Gleichzeitig fürchtet knapp ein Drittel der Service-Verantwortlichen, KI könnte der Marke schaden, und über zwei von fünf beschäftigen sich damit, Kunden zu versichern, dass da noch Menschen sitzen. Diese Sorge geht am Kunden vorbei. Drei Viertel stört das Wiederholen ihres Anliegens, und mehr als drei von fünf finden, dass auch menschliche Agenten nur halb zuhören. Das eigentliche Thema ist nicht Mensch gegen Maschine, sondern der Kontextverlust bei der Übergabe.
Firmen halten sich für transparent, Kunden merken davon nichts
cmm360 (Twilio)18. August 2026
81 Prozent der Unternehmen sagen, sie kennzeichnen ihre KI-Agenten sofort als solche. Nur 22 Prozent der Kunden bestätigen das. Diese Lücke ist die eigentliche Nachricht. Dazu passt der Test aus dem Report: 75 Prozent glauben, einen Textbot zu erkennen, 90 Prozent scheitern daran. Nützlich für die Praxis ist die Aufgabenliste, denn die Akzeptanz hängt am Risiko. 80 Prozent lassen KI einen Termin buchen, 56 Prozent wollen nicht, dass sie in ihrem Namen bezahlt. Das ist ein brauchbarer Maßstab dafür, wo Automatisierung enden sollte.
Gartner nennt es das Inferenz-Paradox: Die Kosten pro Token fallen, die Gesamtrechnung steigt trotzdem. Wer eine Aufgabe an ein Reasoning-Modell routet statt an einen einfachen Chatbot, zahlt mindestens das Fünffache, bei komplexeren Aufgaben deutlich mehr. Bis 2028 sollen die Inferenzkosten pro agentischem Workflow sich mehr als verfünffachen. Für mich ist das die wichtigste Zahl des Monats, weil sie eine bequeme Annahme kippt, nämlich dass man Agenten einfach überall hinstellt und die Preise das Problem schon lösen. Wer keine Regeln hat, welche Anfrage welches Modell bekommt, baut sich gerade eine Kostenkurve, die niemand im Haus verantwortet.
KI-Agenten lösen sieben von zehn Anliegen ohne Übergabe
cmm360 (Salesforce Agentic Enterprise Index)17. August 2026
Salesforce hat Nutzungsdaten der eigenen Plattform ausgewertet: Zahl der aktivierten Agenten fast verdreifacht, Erstellungszeit um 53 Prozent runter, in kundenorientierten Chats werden sieben von zehn Anliegen ohne Menschen erledigt. Spannender als die Zahlen finde ich die beiden Fallbeispiele. Siemens qualifiziert 2.800 wöchentliche Inbound-Leads über einen Multi-Agenten-Workflow, Pandora fängt mit einem Agenten 60 Prozent der Routineanfragen in Spitzenzeiten ab und hebt dabei den NPS um 10 Prozent. Anbieterdaten bleiben Anbieterdaten, aber die Prozessbeschreibungen sind konkret genug, um sie auf das eigene Haus zu übertragen.
Beschwerden auf Rekordhoch, der schärfste Absturz seit Corona
CX Dive (ACSI Q2 2026)14. August 2026
Der American Customer Satisfaction Index fällt auf 76,1 Punkte, Beschwerden haben sich binnen zehn Jahren fast verdoppelt. Forrest Morgeson von der Michigan State University liefert die unangenehme Erklärung: Rekordgewinne bei steigenden Preisen und dünnerem Service, und die Kunden bekommen das mit. Bleiben tun sie trotzdem, weil ihnen Alternativen fehlen. Genau das ist die Falle, denn sobald es Alternativen gibt, gehen sie. US-Daten, aber das Muster kennt jeder, der Preiserhöhung und Servicekürzung im selben Quartal durchgezogen hat.
Sichtbarkeit in KI-Antworten ist kein Distributions-, sondern ein Autoritätsproblem
Demand Gen Report4. August 2026
Neun von zehn B2B-Marketingchefs behandeln KI-Sichtbarkeit inzwischen als Investitionsthema, und die meisten fahren dafür das alte SEO-Playbook: mehr Content, mehr Themen, Seiten für Crawler optimieren. Andrew Wheeler von Skyword argumentiert, dass genau das die Unsichtbarkeit beschleunigt, weil KI-Systeme Volumen nicht belohnen, sondern Autorität. Seine drei Signale sind Spezifität, eigene Erkenntnisse und bestätigte Glaubwürdigkeit. Der Punkt, der bei mir hängen blieb: Laut Muck Rack stammt die Mehrheit der KI-Zitationen aus Earned Media, nicht aus eigenen Seiten. Das verschiebt Budget von der Content-Fabrik zur PR.
Jeder vierte Nutzer fühlt sich von KI besser verstanden als von Menschen
cmm360 (Ipsos)4. August 2026
57 Prozent der Deutschen nutzen KI-Bots inzwischen für persönliche Themen, bei den 18- bis 34-Jährigen sind es 84 Prozent. 27 Prozent fühlen sich von der KI besser verstanden als von Mitmenschen, 21 Prozent sehen im Bot so etwas wie einen besten Freund. Gefragt wird nach Gesundheit, Recht, Ernährung, Finanzen. Für Serviceverantwortliche steckt darin eine Ansage: Die Messlatte für Gesprächsqualität setzen nicht mehr die Wettbewerber, sondern ChatGPT im Privatgebrauch. Gleichzeitig sorgen sich 44 Prozent um ihre Daten, das Vertrauen ist also gebaut, nicht geschenkt.
EU AI Act: Ab dem 2. August muss KI sich zu erkennen geben
CX Dive31. Juli 2026
Seit dem 2. August greift Artikel 50 des EU AI Act. Wer im europäischen Markt verkauft, muss offenlegen, wenn Kunden mit KI sprechen und wenn Inhalte KI-erzeugt sind. Forrester-Analystin Enza Iannopollo bringt den Punkt, der zählt: Vergesst die Regulierer, über 70 Prozent der Verbraucher wollen das ohnehin wissen. Der zweite Rat aus dem Beitrag gefällt mir noch besser, nämlich zuerst ein Inventar aller KI-Systeme im Haus zu machen, weil die meisten Firmen gar nicht wissen, wie viel KI schon in ihren Prozessen steckt. Wer das als reines Rechtsthema an die Legal-Abteilung schiebt, verschenkt den Vertrauensvorsprung.
Maschinen filtern, Menschen entscheiden: der Funnel zerfällt in zwei
HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, Springer20. Juli 2026
Der beste konzeptionelle Text, den ich seit Längerem zu dem Thema gelesen habe, und er ist frei verfügbar. Die These: Der klassische Funnel spaltet sich in einen technischen Funnel, in dem KI-Agenten unsichtbar vorsortieren, und einen menschlichen, in dem Vertrauen die Entscheidung trägt. Frühe Touchpoints verschwinden im Dark Funnel, generische Suchanfragen sinken, Branded Search steigt. Konsequenz für B2B: Answer Engine Optimization ist Pflicht, um überhaupt ins Relevant Set zu kommen, und Offline-Formate werden wieder wichtiger statt unwichtiger. Passt gut zum GEO-Thema hier im Feed, liefert aber den Denkrahmen dazu.
Agentic AI im Service scheitert selten an der Technik
CX Dive4. August 2026
Der Beitrag bringt auf den Punkt, was viele Projekte gerade lernen: Ein Reasoning-Modell auf eine schlecht gepflegte Datenbank loszulassen erzeugt keine Magie, sondern schnellere Fehler. Genau so formuliert es Inbenta-CTO Merlin Bise, und er hat recht. Interessant ist der zweite Punkt: Führungskräfte müssen ihr eigenes Serviceteam gut genug kennen, um zu entscheiden, wo ein Agent übernimmt und wo er nur zuarbeitet. Wer diese beiden Hausaufgaben überspringt, kauft sich einen teuren Chatbot mit besserem Wortschatz.
Demand Gen im KI-Zeitalter: mehr Urteilsvermögen, weniger Content-Volumen
Demand Gen Report29. Juli 2026
96 Prozent der Marketer nutzen KI, aber nur 22 Prozent sagen, ihr Team arbeite nach belegbaren, datengetriebenen Strategien. Fast die Hälfte agiert im Reaktionsmodus. Die größten Hürden sind nicht die Modelle, sondern die Anbindung an den bestehenden Stack (43 Prozent) und fehlende Skills im Team (37 Prozent). Der Rat an Führungskräfte gefällt mir: Gebt eurem Team kein Mandat, mehr KI zu nutzen, gebt ihm einen Rahmen, welche Aufgaben wegfallen und wo menschliches Urteil bleibt.
Der sichtbare Weg zum Menschen entscheidet über das Vertrauen in KI
CX Dive (Five9-Studie)22. Juli 2026
55 Prozent der Verbraucher vertrauen KI im Service, wenn ein klarer Weg zu einem Menschen sichtbar ist. Ohne diese Option sind es nur rund 25 Prozent. Die Technik dahinter ändert sich dabei kein Stück, nur die Gestaltung. Dazu kommt der Punkt Offenlegung: Rund drei Viertel wollen wissen, wann sie es mit KI-erzeugten Inhalten zu tun haben. Wer die Eskalation zum Menschen versteckt, um Kosten zu sparen, zahlt sie an anderer Stelle zurück.
B2B-Marketer investieren massiv in KI, das Fundament wackelt
BlachReport (bvik, TIK 2026)Juli 2026
Erste Zahlen aus der bvik-Budget-Studie: Mehr als vier von fünf Industrieunternehmen wollen gezielt in KI für Marketingprozesse investieren, knapp 70 Prozent planen KI-Agenten und automatisierte Workflows. Gleichzeitig verbringen B2B-Käufer nur noch rund 17 Prozent ihrer Entscheidungszeit im direkten Anbieterkontakt, und nur etwa 8 Prozent der Unternehmen haben Marketing und Sales sauber verzahnt. bvik-Chef Kai Halter bringt es auf den Punkt: KI ersetzt keine fehlende Positionierung. Genau diese Lücke zwischen Investitionswillen und Fundament sehe ich in Projekten ständig.
CX wird zum Testfeld für Agentic AI, und zwar mit Abstand
McKinseyJuli 2026
McKinsey liefert die bisher klarste Landkarte für Agentic AI in der CX, mit drei Horizonten vom einzelnen Workflow bis zum orchestrierten Gesamterlebnis. Die spannendste Zahl: 41 Prozent der KI-Deployments in kundennahen Funktionen sind voll skaliert, das ist 3,5-mal mehr als in anderen Unternehmensbereichen. CX ist also nicht das Experimentierfeld, sondern der Ort, wo KI tatsächlich in Produktion geht. Wer wissen will, wo er anfangen soll, findet hier sechs konkrete Workflows mit dem besten Verhältnis aus Wirkung und Machbarkeit.
Fremde KI-Tools schlagen die eigenen Marken-Chatbots
CX Dive (Gartner)Juli 2026
Gartner hat nachgemessen, und das Ergebnis sollte Service-Verantwortliche aufhorchen lassen. Die Nutzung von ChatGPT und Co. für Serviceanliegen hat sich binnen eines Jahres verdoppelt, während die Nutzung firmeneigener Chatbots seit 2022 statistisch nicht gewachsen ist. Kunden umgehen also zunehmend den Bot der Marke und fragen lieber eine fremde KI, die dann über die Marke spricht. Das passt zum GEO-Thema hier im Feed: Wer dort nicht sauber auftaucht, verliert die Kontrolle über das eigene Serviceerlebnis.
Growth Champions bauen ihr Sales-Playbook mit KI komplett um
McKinsey (Global B2B Pulse 2026)Juli 2026
McKinsey hat am 16. Juli seine B2B-Pulse-Auswertung nachgelegt, und die Botschaft ist unbequem für alle, die KI nur oben draufsetzen. Die Gewinner investieren nicht einfach mehr, sie verdrahten ganze Workflows neu, von Lead bis Abschluss. 71 Prozent der Wachstumsführer haben ihr KI-Budget zweistellig erhöht, bei den Nachzüglern sind es 25 Prozent. Wer 2026 noch Tool-Pilotchen zählt statt Prozesse umzubauen, verliert hier gerade den Anschluss.
SAP und Oxford Economics haben 2.600 Führungskräfte befragt, davon 200 in Deutschland. Der erwartete ROI klettert auf rund 24 Prozent, und 90 Prozent trauen Agentic AI zu, ihre Organisation umzukrempeln. Der Haken sitzt tiefer: nur 4 Prozent fühlen sich wirklich vorbereitet, und über die Hälfte hat keine Kontrollprozesse für autonome Agenten. Genau diese Lücke zwischen Erwartung und Reife sollten Entscheider klären, bevor sie den nächsten Agenten scharf schalten.
Fast 4.000 B2B-Entscheider aus 13 Ländern, und der Kernbefund sitzt: Omnichannel ist kein Vorteil mehr, sondern Pflicht. Käufer nutzen im Schnitt zehn Kanäle und wechseln den Anbieter, sobald Infos widersprüchlich sind oder kompetente Beratung fehlt. Spannend ist die Schere zwischen oben und unten. 60 Prozent der Marktführer melden zweistelliges Wachstum, bei den Nachzüglern sind es nur 21 Prozent. Wer GTM verantwortet, bekommt hier eine klare Ansage, wo die Überlebensgrenze inzwischen liegt.
500 B2B-Marketingentscheider in Deutschland, befragt Ende Mai bis Anfang Juni. 40 Prozent nennen KI als zentrale Herausforderung, elf Punkte mehr als 2024. Der interessante Nebeneffekt: Messebesuche gehen um 12 Punkte zurück, Marktanalysen um 9. Die Recherche verlagert sich also von der Messehalle in den Chat. Für alle, die Eventbudgets oder Content-Strategie verantworten, ist das ein Signal, das man nicht wegdiskutieren sollte.
Über 400 Pricing-Verantwortliche im B2B, und die Richtung ist eindeutig. Heute nutzen 10 bis 30 Prozent generative oder agentische KI im Pricing, in ein bis drei Jahren wollen es 65 bis 85 Prozent. Pricing ist einer der Bereiche, wo KI direkt auf die Marge einzahlt und wo viele noch zögern. Für Vertriebsleiter ein guter Anstoß, das Thema aus der reinen Effizienzecke rauszuholen.
Forrester bringt den Realitätscheck. Drei Viertel der Unternehmen setzen auf Agentic AI, aber nur eine Minderheit hat mehr laufen als aufgehübschte Chatbots. Echte Multiagenten-Systeme sind noch die Ausnahme. Das ist die nüchterne Ergänzung zum Hype und passt zu der Linie, die Lücke zwischen Ankündigung und Umsetzung ehrlich zu benennen.
KI im Kundenservice: Nach dem Hype kommt die Bewährungsprobe
silicon.de (Roland Berger)8. Juli 2026
Roland Berger hat 550 Führungskräfte aus zehn Ländern befragt, und das Ergebnis ist erfrischend nüchtern. Der Anteil der Firmen, die KI im Service nutzen, ist binnen eines Jahres von 95 auf 54 Prozent gefallen. Das ist kein Rückzug, sondern ein geschärfter Blick darauf, was überhaupt als KI zählt. Wo sie läuft, wirkt sie: kürzere Reaktionszeiten, besserer NPS, niedrigere Kosten. Die Bremse ist selten die Technik, sondern Legacy-Systeme, unklare Zuständigkeiten und Datenqualität.
Zwei Drittel der CX-Verantwortlichen nennen ihr letztes KI-Projekt einen Erfolg, aber 53 Prozent haben das Budget gerissen und 43 Prozent stecken fest. Der spannende Teil steht zwischen den Zeilen: Laut Gartner haben über die Hälfte der Service-Chefs ihre Boni direkt an KI-Ergebnisse gekoppelt, also melden sie Erfolg, egal was die Daten sagen. Manche bauen sogar Leute ab, nur um Kapital für die KI-Ambition frei zu machen. Für Entscheider ist das ein Weckruf, die eigenen KI-Kennzahlen mal ehrlich gegen die Realität an der Front zu prüfen.
24 Industrie-Mittelständler, zehn typische Einkäufer-Prompts, vier KI-Systeme, macht 960 Abfragen. In 93 Prozent der Fälle tauchte die Firma gar nicht auf, mehr als vier von zehn landeten bei einem GEO-Score von exakt null. Das trifft auch Betriebe mit 90 Jahren Marktpräsenz und DAX-Referenzen, weil Marktposition und Zertifikate in der KI-Antwort schlicht keine Rolle spielen. Wenn deine Kunden per KI recherchieren statt zu googeln, ist das ein handfestes Vertriebsthema und kein Nice-to-have.
McKinsey schätzt, dass Agenten künftig bis zu zwei Drittel der heutigen Marketingaufgaben übernehmen können, von Content über synthetische Zielgruppen-Tests bis zur Mediaplanung. Wer agentische Workflows einführt, soll spürbar mehr Umsatz aus hyperpersonalisiertem Marketing holen. Das würde ich vor jeder Investition selbst nachrechnen, typische Beraterzahl. Der ehrliche Kern ist das GenAI-Paradox: Die Technik ist überall, nur nicht auf dem Ergebnis, und Agenten sollen genau das drehen.
Wie KI den Markt für Enterprise-Software umkrempelt
Computerwoche6. Juli 2026
Gartner beziffert erstmals, was Agentic AI für den Softwaremarkt bedeutet. Rund 234 Milliarden Dollar an Ausgaben für klassische Unternehmensanwendungen stehen demnach zur Disposition, weil KI-Agenten Aufgaben übernehmen, für die bisher teure Suiten gekauft wurden. Für Entscheider heißt das: Wer jetzt langfristige Lizenzverträge verlängert, sollte sehr genau prüfen, welche Funktionen in zwei Jahren noch gebraucht werden. Ich halte die Zahl für diskussionswürdig, die Richtung aber für richtig.
Hype Cycle für Agentic AI 2026: Ambition trifft Realität
GartnerJuni 2026
Gartner setzt Agentic AI auf den Gipfel der überzogenen Erwartungen, und das passt. Nur 17 Prozent der Unternehmen haben echte Agenten im Einsatz, über 60 Prozent wollen in zwei Jahren nachziehen. Spannender als die Kurve finde ich die Nebenbemerkung: Governance, Sicherheit und Kostenkontrolle tauchen erstmals als eigene Profile auf, und über 40 Prozent der Agenten-Projekte sollen bis Ende 2027 sterben. Wer jetzt baut, sollte weniger über Modelle reden und mehr über Betrieb.
Deutsche B2B-Marketer wollen wachsen, ringen aber mit Umsetzung und KI
Forrester (via INTERNET WORLD)Juni 2026
Forrester hat deutsche B2B-Entscheider gefragt, und das Bild ist ehrlich: ambitionierte Wachstumsziele, internationale Expansion, gleichzeitig Stockungen bei Umsetzung und KI. 40 Prozent wollen vor allem in generativen KI-Systemen sichtbarer werden. Das ist der neue Pflichttermin im B2B, denn die Recherche der Einkäufer verlagert sich gerade. Wer hier wartet, verliert Sichtbarkeit an die, die früher anfangen.
BCG rechnet vor, dass KI in indirekten Vertriebsmodellen die Effektivität der Verkäufer deutlich steigert, mit Umsatzplus von bis zu 20 Prozent. Der Kontext ist Emerging Markets, das Prinzip lässt sich aber auf jedes partner- und außendienstgetriebene Geschäft übertragen. Für mich der interessante Punkt: KI wirkt im Vertrieb am stärksten dort, wo bisher wenig systematisch gearbeitet wurde. Gutes Futter für alle, die ihren Channel skalieren wollen.
Eine deutschsprachige Bestandsaufnahme, wie sich Einkaufsprozesse im B2B verändern, wenn Agenten anfangen, Daten zu analysieren und Empfehlungen vorzubereiten. Der Beitrag bleibt angenehm konkret statt im Buzzword-Nebel zu verschwinden. Wer im B2B verkauft, sollte das lesen, denn das eigentliche Thema ist nicht die Technik, sondern die Tatsache, dass Daten in zu vielen Systemen liegen. Solange die Datenbasis bröckelt, bleibt jeder Agent ein Versprechen auf Sand.
60 Prozent der Kunden wiederholen sich genau einmal, dann brechen sie ab. 56 Prozent geben einem automatisierten System weniger als drei Minuten, bevor sie einen Menschen verlangen, und nur 14 Prozent trauen künftiger KI zu, komplexe Anliegen besser zu lösen als ein Mensch. Die gute Nachricht steckt im Detail: Drei Viertel wären für Automatisierung zu haben, wenn sie das Anliegen vorausahnt und proaktiv handelt. Der Hebel liegt also nicht in mehr Bot, sondern in besseren Daten aus echten Gesprächen.
CMOs sehen KI als Umbruch, transformieren aber kaum die eigene Funktion
BCG15. Juni 2026
96 Prozent der CMOs sagen, KI verändere ihre Funktion grundlegend, 43 Prozent stecken dieses Jahr über 15 Millionen Dollar rein. Transformiert haben die wenigsten: Gerade mal 8 Prozent fahren Kampagnen, in denen mehrere KI-Agenten autonom zusammenarbeiten, 42 Prozent nutzen GenAI nur als Assistent für Einzelaufgaben. Das ist die klassische Lücke zwischen Reden und Tun. Wer hier vorne sein will, baut weniger Pilotprojekte und mehr durchgängige Workflows.
KI-Betreuung kostet Mitarbeiter über 6 Stunden pro Woche
Computerwoche11. Juni 2026
KI automatisiert schon über ein Viertel der digitalen Arbeit und spart rund elf Stunden pro Woche, trotzdem sagen nur 13 Prozent, dass sich die Firmenleistung deutlich verbessert hat. Der Grund: Beschäftigte verlieren im Schnitt 6,4 Stunden mit Botsitting, also Kontext liefern, Ergebnisse prüfen, dieselben Eingaben über getrennte Tools wiederholen. Spannend ist der Punkt zu den Daten, denn die Modelle kennen das Unternehmen nicht und müssen ständig nachgefüttert werden. Wer KI-Reife will, schaut weniger auf Lizenzen und mehr auf sauberen Kontext, Governance und klare Spielregeln.
Total Experience Score 2026: Marke und CX zusammen gedacht
Forrester9. Juni 2026
Forrester hat 375 Marken über Asien-Pazifik, Europa und Nordamerika bewertet und kombiniert dafür CX Index und Brand Experience Index zu einem Gesamtwert. 41 Prozent haben sich verbessert, nur 3 Prozent fielen ab. Der eigentliche Punkt steckt im Ansatz: Markenwahrnehmung und Erlebnis lassen sich nicht mehr getrennt steuern. Für Entscheider ein gutes Argument, CX und Brand endlich an einen Tisch zu holen.
Marketing Tech Monitor 2026: kaum jemand hat saubere Daten
absatzwirtschaftMai 2026
414 Marketing-Entscheider aus dem DACH-Raum, und das Ergebnis tut weh: Nur 6 Prozent haben hochwertige Daten, 55 Prozent kämpfen mit niedriger Datenqualität, 58 Prozent nennen Datensilos als größte Hürde. Firmen nutzen im Schnitt nur ein Drittel ihrer MarTech-Kapazität, beim CRM schöpfen ganze 8 Prozent das Potenzial aus. Der Herausgeber bringt es auf den Punkt: Eine gekaufte KI-Lizenz ist noch kein Zeichen von Reife. Etwas älter als der Rest, aber die einzige große DACH-Zahlenbasis dazu.
