Service-as-a-Software: Wie wird das Marketing KI-ready? | Interview

Warum Organisationen stolpern, während die Technik rennt

Die Marketing-Welt spricht über den Marketing Tech Monitor 2026. Denn der macht deutlich: Während sich KI-Anwendungen und Agenten rasant weiterentwickeln, kämpfen viele Unternehmen mit der Umsetzung.

Ich habe mit unseren CX Managing Directors Christoph Pschorn (valantic Deutschland) und Ines Eschbacher (valantic Österreich) darüber gesprochen, warum zwischen technologischem Fortschritt und organisatorischer Realität oft eine große Lücke entsteht.

Wenn das Management bremst: Der Disconnect für KI im Marketing

Der Marketing Tech Monitor (MTM) zeigt: Die Technik entwickelt sich exponentiell, Organisationen eher im Schneckentempo. Wo liegt aus eurer Sicht der Fehler im System?

Christoph Pschorn
Wir beobachten eine klassische Fehlinterpretation von Transformation. Viele Unternehmen behandeln KI wie ein neues Software-Update. Wer nur Tools kauft, ohne die Prozesse neu zu denken, zementiert Ineffizienz mit teurer Technik. Das führt dazu, dass bis zu 85 Prozent der KI-Projekte scheitern – oft am „Too much, too soon“-Syndrom.

Ines Eschbacher
Genau, und das hat enorme Auswirkungen auf die Menschen. Während das Management oft einen „Widerstand“ in der Belegschaft vermutet, zeigt die Studie eine spannende „Perception Gap“: Die Mitarbeitenden sind eigentlich viel offener für KI als gedacht. Das Problem ist häufig nicht mangelnde Motivation, sondern fehlende Orientierung und Unterstützung im Veränderungsprozess.

Die Studie beschreibt einen Wandel von Software-as-a-Service hin zu Service-as-a-Software. Was bedeutet das konkret für Unternehmen?

Ines Eschbacher
Bisher stand die Software im Mittelpunkt. Künftig zählt nur noch das Ergebnis. KI-Agenten übernehmen Aufgaben eigenständig und unterstützen ganze Prozessketten. Das verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Wertschöpfung organisieren.

Christoph Pschorn
Absolut. Anwendungen werden künftig weniger nach Funktionen bewertet, sondern nach ihrem konkreten Beitrag zum Geschäftsergebnis. Dafür müssen Unternehmen ihre Prozesse deutlich besser verstehen und definieren. Erst dann kann Agentic AI ihr Potenzial wirklich entfalten.

Ein zentraler Punkt ist laut Marketing Tech Monitor die Datenbereitschaft. Wie schätzt ihr die Lage ein?

Christoph Pschorn
Die Realität ist ernüchternd. Nur ein kleiner Teil der Unternehmen ist wirklich „data-ready“. Ohne Knowledge Graphs und Context Engineering bleibt jede KI-Strategie Stückwerk. Wir brauchen eine belastbare Datenarchitektur, damit Agenten überhaupt handlungsfähig werden.

Ines Eschbacher
Daten werden damit zu einem strategischen Erfolgsfaktor. Sie entscheiden darüber, wie gut Unternehmen Prozesse automatisieren, Kundenerlebnisse personalisieren und KI sinnvoll einsetzen können. Wer seine Daten nicht strukturiert und nutzbar macht, wird die Potenziale von Agentic AI nur begrenzt ausschöpfen können.

Von Change Fatigue zu Autonomie und Vertrauen in die Marketing-KI

Wenn im Marketing KI-Agenten autonom Entscheidungen treffen, rücken Datenhoheit, Vertrauen und Sichtbarkeit in ein neues Licht. Worauf sollten Unternehmen achten?

Ines Eschbacher
Vertrauen wird zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor. Wer KI-Systeme einsetzen will, muss Datenqualität, Transparenz und Governance von Anfang an mitdenken. Kunden und Mitarbeitende erwarten nachvollziehbare Prozesse und einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten. Ohne diese Grundlage wird es schwer, Akzeptanz für KI-gestützte Services zu schaffen.

Christoph Pschorn
Gleichzeitig braucht es klare Regeln und Verantwortlichkeiten. Unternehmen müssen verstehen, wie Entscheidungen zustande kommen und welche Daten ihnen zugrunde liegen. Nur so entsteht die notwendige Akzeptanz für den produktiven Einsatz von KI.

Ines, du hast die Offenheit der Mitarbeitenden erwähnt. Die Studie warnt auch vor einer „Change Fatigue“. Wie passt das zusammen?

Ines Eschbacher
Das ist kein Widerspruch. Viele Menschen sehen die Chancen von KI, sind aber müde von immer neuen Veränderungsinitiativen ohne erkennbaren Nutzen. Wenn Unternehmen keine Orientierung geben und Erfolge nicht sichtbar machen, kann Offenheit schnell in Frustration umschlagen.

Was ist aus eurer Sicht der wichtigste Hebel, um im Marketing KI-ready zu werden?

Christoph Pschorn
Wir müssen aufhören, KI als reines IT-Thema zu sehen. Es ist ein Management-Thema. Wir brauchen eine Kultur des Ausprobierens, die Fehler im Prozess zulässt, um daraus zu lernen.

Ines Eschbacher
Der Fokus muss auf dem „Human Factor“ liegen. KI nimmt uns die Routine ab, damit wir mehr Zeit für kreative und strategische Aufgaben haben. Das ist der wahre Gewinn.

Vielen Dank, dass ihr eure Einschätzungen und Erfahrungen mit uns geteilt habt!

Key Takeaway: 3 Prinzipien für die KI-Marketing-Transition

1. Prozess vor Tools: Analysieren Sie zuerst Ihre Abläufe. Ein schlechter Prozess wird durch KI nicht besser – nur schneller.
2. Daten als Fundament: Investieren Sie in Datenqualität, Knowledge Graphs und Context Engineering. Strukturierte Daten sind die Voraussetzung für wirksame Agentic-AI-Anwendungen.
3. Menschen mitnehmen: Nutzen Sie die Offenheit Ihrer Teams. Transparenz, Orientierung und frühe Erfolgserlebnisse schaffen Vertrauen und Akzeptanz.