Die größte Gefahr für Agenturen ist nicht AI – sondern ihr schlechter Einsatz

– von Benjamin Völk (ONLINE UNITED) –

Kaum ein Begriff wird derzeit inflationärer verwendet als „AI“.

Plötzlich ist alles intelligent. Jeder Algorithmus wird zur künstlichen Intelligenz erklärt, jede Automatisierung zum Durchbruch und jede Präsentation braucht mindestens drei Folien darüber, wie revolutionär der eigene Umgang mit KI angeblich bereits ist. Gleichzeitig entstehen täglich neue Prognosen: Agenturen werden halbiert, Teams ersetzt, Juniors überflüssig und Marketing in wenigen Jahren vollständig automatisiert.

Die Realität sieht deutlich unspektakulärer aus. Die größte Gefahr für Agenturen ist nicht, AI zu ignorieren. Die größte Gefahr ist, sie falsch einzusetzen. Denn KI macht Agenturen nicht automatisch besser. Sie verstärkt nur das, was bereits vorhanden ist: gute Prozesse, schlechte Prozesse, strategisches Denken oder operative Beliebigkeit.

Wer schlechte Arbeit automatisiert, produziert schlechte Ergebnisse schneller.

Über den Autor

Benjamin Völk

ONLINE UNITED

Benjamin Völk ist seit 2016 im Affiliate Marketing tätig und begleitet Marken bei der Entwicklung und Skalierung ihrer Partnerprogramme. Als Head-of-Affiliate bei ONLINE UNITED beschäftigt er sich täglich mit der Frage, wie Technologie, Daten und künstliche Intelligenz Marketingteams produktiver machen können, ohne dabei Erfahrung, Branchenwissen und menschliche Urteilskraft zu ersetzen.

AI ist kein Godmode – sondern ein Werkzeug

Eine der größten Fehlannahmen im Agenturumfeld ist die Vorstellung, KI sei ein magischer Problemlöser. Prompt rein, perfekte Strategie raus. So funktioniert es nicht. AI ist kein „Godmode Toggle“, der Teams aus jeder Situation rettet. Sie ist ein Werkzeug. Ein Sparringspartner. Nicht mehr – aber auch nicht weniger. Das funktioniert vor allem dann gut, wenn Mitarbeitende verstehen, worum sie die KI eigentlich bitten.

Ein simples Prinzip hilft dabei: Gute Ergebnisse entstehen dort, wo Menschen bereits wissen, was sie erwarten. Wer eine Analyse selbst grundsätzlich durchführen könnte – nur langsamer oder weniger tief –, kann KI sinnvoll nutzen. Wer dagegen hofft, Expertise vollständig zu ersetzen, produziert meist nur überzeugend formulierten Durchschnitt. Die Verantwortung bleibt dabei immer beim Menschen. Eine AI-unterstützte Entscheidung bleibt eine menschliche Entscheidung.

Deshalb gilt für uns ein einfacher Grundsatz: Nichts verlässt den eigenen Qualitätscheck. Keine Strategie, keine Empfehlung, keine Analyse und keine Kundenkommunikation basiert ungeprüft auf einem KI-Output. AI liefert Hinweise. Menschen tragen Verantwortung.

Enablement statt Replacement

Viele Diskussionen über KI in Agenturen drehen sich fast ausschließlich um Effizienz und Personalkosten. Wie viele Stellen kann man einsparen? Welche Tätigkeiten verschwinden? Braucht man künftig überhaupt noch Juniors? Diese Perspektive greift zu kurz. Der eigentliche Hebel liegt nicht im Ersetzen von Menschen, sondern in ihrer Verstärkung. Bei uns übernehmen AI-gestützte Prozesse heute vor allem repetitive und zeitintensive Aufgaben:

Recherche und Datenaufbereitung
Meeting-Zusammenfassungen
Strukturierung großer Datenmengen
Pattern Recognition in Tracking- oder Performance-Daten
technische Fehlersuche und Analyse

Ein konkretes Beispiel:

Ein Kunde möchte die Entwicklung eines internationalen Partners über mehrere Länderprogramme verstehen. Seit wann läuft die Zusammenarbeit? Wie entwickeln sich Umsatz, eCPC, Gutscheinquote oder Neukundenanteile? Gibt es Auffälligkeiten? Früher bedeutete das: Exporte aus mehreren Programmen, CSV-Dateien, Zusammenführen, Datenbereinigung, Pivot-Tabellen, Interpretation. Heute können große Datenmengen innerhalb weniger Minuten aggregiert, strukturiert und nach einem festen Schema aufbereitet werden.

Das Entscheidende dabei: AI macht das nicht autonom. Sie kennt keine Geschäftslogik. Sie versteht keine Kundenbeziehung. Sie weiß nicht automatisch, wie Neukunden identifiziert werden oder welche KPI in welchem Markt wirklich relevant ist. Dieses Wissen liefern Menschen. AI erkennt Zusammenhänge. Menschen bewerten Relevanz. Gerade bei großen Datenmengen liegt hier ein enormer Hebel: Muster, Anomalien oder potenzielle Probleme werden schneller sichtbar – ob Fraud-Hinweise, Trackingfehler oder ungewöhnliche Entwicklungen in der Performance.

Der Irrtum der Vollautomatisierung

Trotzdem haben wir früh eine wichtige Lektion gelernt: Nur weil etwas automatisierbar ist, sollte es noch lange nicht automatisiert werden. Wie viele Agenturen sind wir anfangs der Versuchung erlegen, möglichst viel an KI zu delegieren. Ein Beispiel war unser E-Mail-Management. Die Erwartung klang hervorragend: weniger Clutter, bessere Priorisierung, weniger Zeitverlust. Ein AI-Tool kategorisierte eingehende E-Mails automatisch, entschied, welche Nachrichten eine Antwort erwarteten, formulierte Entwürfe in passender Tonalität und erzeugte sogar automatische Follow-up-Vorschläge. Anfangs war der Effekt beeindruckend. Unnötige CC-Schleifen verschwanden schneller. Statusupdates ließen sich in Sekunden beantworten. Gerade kurze Abstimmungen wurden deutlich effizienter. Es fühlte sich an, als würde jemand permanent das Postfach aufräumen.

Bis es kippte. Nach einigen Monaten häuften sich Nachfragen zu E-Mails, die durchgerutscht waren. Prioritäten wurden falsch gesetzt. Englische Nachrichten wurden auf Deutsch beantwortet und umgekehrt. Gleichzeitig stieg der Kontrollaufwand. Der Punkt war erreicht, an dem die Überprüfung der Ergebnisse länger dauerte als die eigentliche Aufgabe. Damit verlor das System seinen Wert.

Das wichtigste Learning daraus: Sobald die Kontrolle teurer wird als die eigentliche Aufgabe, verliert AI ihren Nutzen. Nicht weil die Technologie schlecht wäre. Sondern weil wir ihr zu viel Entscheidungsmacht gegeben hatten. AI darf nur so autonom sein, wie ihre Verlässlichkeit es erlaubt.

Der gefährlichste Irrtum: AI ersetzt Expertise

Ein weiteres Missverständnis begegnet einem derzeit überall. Viele Unternehmen hoffen auf eine einfache Gleichung: Weniger Mitarbeitende + mehr KI = gleiche Leistung zu geringeren Kosten. In der Praxis funktioniert das selten. Denn was häufig passiert: eingesparte Personalkosten wandern in Token, Automatisierung, Integrationen, Agenten und neue SaaS-Landschaften. Plötzlich kostet die neue Infrastruktur Tausende Euro im Monat – produziert aber kaum echten Mehrwert. AI-Euphorie wird schnell wirtschaftlich irrational. Wer 3.000 Euro monatlich in Automatisierung investiert, um 50 Euro operativen Gewinn zu erzeugen, baut kein Enablement. Er baut Automatisierungsromantik.

Das eigentliche Problem: Viele verwechseln Geschwindigkeit mit Qualität. Schnellere Strategien sind nicht automatisch bessere Strategien. Mehr Output bedeutet nicht mehr Relevanz. Und ein überzeugend formulierter KI-Text bleibt inhaltlich wertlos, wenn niemand mit echter Expertise darüber gearbeitet hat. Man erkennt solche Inhalte inzwischen erstaunlich schnell: aufgeblähte Whitepaper, generische Handlungsempfehlungen, viel Oberfläche – wenig Aussagekraft.

Die unbequeme Frage: Woher kommen künftig Seniors?

Hier wird es unangenehm. Historisch wurden gute Seniors selten in Meetings oder Strategie-Workshops gebaut. Sie entstanden über operative Arbeit. Über Recherche. Reporting. Datenverständnis. Wiederholung. Fehler. Viele der Aufgaben, die heute klassisch ins Junior- oder Trainee-Spektrum fallen, sind gleichzeitig die Aufgaben, die sich besonders gut automatisieren lassen. Das wirft eine schwierige Frage auf:

Wenn AI die Lernarbeit übernimmt – woher kommt künftig Erfahrung?

Wie entstehen Menschen mit echter Senior-Credibility, wenn niemand mehr gezwungen ist, sich durch Daten, Fehler und operative Komplexität zu arbeiten? Eine überzeugende Antwort darauf hat die Branche bislang nicht. Vielleicht liegt sie in stärkerem Mentoring. Vielleicht in bewusst geschaffenen Lernräumen. Vielleicht auch darin, Juniors KI nicht als Abkürzung, sondern als Lernwerkzeug zu vermitteln.

Die Frage bleibt. Ignorieren sollte man sie nicht.

Die Agentur von morgen

Die Agentur der Zukunft wird vermutlich weder vollständig automatisiert noch völlig unverändert sein. Routinearbeit wird zunehmend zur Commodity. Urteilskraft wird Premium. Agenturen werden sich stärker darüber differenzieren müssen, wer Kunden, Märkte, Funnels und Customer Journeys wirklich versteht.

Denn Marketing funktioniert nur dann, wenn man versteht, wie sich Menschen durch digitale Ökosysteme bewegen – über Plattformen, Touchpoints und Entscheidungsräume hinweg. AI hilft dabei, diese Komplexität schneller zu verstehen. Sie hilft, Zusammenhänge sichtbar zu machen, Daten zugänglich zu machen und Muster schneller zu erkennen.

Aber sie ersetzt keine Erfahrung. Sie ersetzt keine Verantwortung. Und sie ersetzt keine mutigen Entscheidungen. Die größte Gefahr für Agenturen ist deshalb nicht AI. Es ist die Illusion, dass AI die Arbeit des Denkens übernimmt.