Jens Krisinger: „Marketer werden zu Supervisor“
Jens Krisinger: „Marketer werden zu Supervisor“
Interview
4 Minuten
22.09.2025
Künstliche Intelligenz soll im Marketing nicht länger nur unterstützen, sondern eigenständig handeln: Jens Krisinger, AI Lead Marketing Transformation bei Deloitte, sieht in agentischen KI-Systemen die nächste große Umbruchphase. Diese Systeme treffen Entscheidungen, analysieren Daten, erstellen Inhalte und steuern Kampagnen und das zunehmend ohne menschliches Zutun. Doch die operative Umsetzung bringt Veränderungen mit sich. Nötig werden neue Strukturen, neue Kompetenzen und vor allem ein reibungsloses Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine. Wer Marketing künftig führen will, muss lernen, nicht alles selbst zu machen, sondern intelligent zu delegieren.
Welche Use Cases sehen Sie aktuell als die Treiber für agentische KI im Marketing?
Insbesondere Use Cases rund um die Performance-Optimierung von Kampagnen entwickeln sich sehr dynamisch: Etwa Budgetallokation, A/B-Testing, Media Mix Modeling und Kampagnensteuerung in Echtzeit. Aber auch der Ideation- und Konzeptionsprozess, die Content-Erstellung (Stichwort: Content at Scale) und -Verteilung mit automatisierter Zielgruppenanpassung werden zunehmend mit Agentic AI abgebildet werden können.
Welche Herausforderungen begegnen Ihnen bei der Skalierung solcher Systeme im operativen Betrieb?
Bei der Skalierung agentischer KI-Systeme im Marketing stehen wir noch vor einigen größeren Herausforderungen. Datenschutz, -sicherheit, -qualität und -konsistenz sind aus regulatorischer und operativer Sicht schon erhebliche Hürden. Für so eine Transformation braucht es außerdem ein neues Operating Model, in dem Strategie, Technologie und Daten sowie Prozesse, Governance und Mitarbeiter sinnvoll zusammenspielen. Und zuletzt ist die nahtlose Zusammenarbeit zwischen menschlichen Marketern und autonomen KI-Agenten sowie die Integration in bestehende Systeme entscheidend für den Erfolg - und auch hier gibt es noch viel zu tun.
Welche Rolle kann eine Multi-Agenten-Architektur künftig im Marketing spielen? Welche Aufgaben wird sie übernehmen?
In Zukunft könnten Multi-Agenten-Architekturen komplexe Marketingaufgaben durch Arbeitsteilung effizienter gestalten, zum Beispiel indem ein Agent Daten analysiert, ein anderer passgenaue Inhalte generiert und ein dritter daraus Kampagnen in Echtzeit aussteuert und optimiert. Beispiele sind die Koordination von Omnichannel-Kampagnen, bei denen Agenten Social Media, E-Mail-Marketing und Webseiten synchron steuern, oder die automatische Anpassung von Werbebudgets basierend auf Markttrends und Werbeerfolg. Solche Systeme könnten auch Kundenfeedback in Echtzeit verarbeiten und personalisierte Angebote erstellen.
Glauben Sie, dass sich die Rolle der Marketers in den kommenden Jahren stärker in Richtung „Supervisor“ oder „Koordinator“ autonomer KI-Agenten verschieben wird?
Ja, das ist sehr wahrscheinlich. Marketers werden sich zunehmend auf das Setzen strategischer Leitplanken, Qualitätskontrolle und ethische Fragen konzentrieren – operative Aufgaben werden von KI-Agenten übernommen und orchestriert. Allerdings erfordert diese Verschiebung, neben der Meisterung der genannten Herausforderungen, auch neue Kompetenzen im Marketing, insbesondere in der Steuerung, Interpretation und Anpassung von KI-Systemen.
Mit welcher technologischen Entwicklung im Bereich Agentic AI rechnen Sie in den kommenden zwei, drei Jahren?
In den nächsten zwei bis drei Jahren wird agentische KI durch Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung und kontextbezogenem Lernen noch intelligenter und autonomer. Erwartet werden verbesserte Multi-Agenten-Systeme (Agent Hubs und Operating Models), die in spezialisierten Ökosystemen besser zusammenarbeiten. Zusätzlich wird die stärkere Integration von Echtzeit-Datenquellen sowie die Fähigkeit der Agenten auch mit unstrukturierten Daten umzugehen, für präzisere Entscheidungsfindungen sorgen.
Interview: Helmut van Rinsum
Jens Krisinger ist Director im Bereich Consumer bei Deloitte und leitet die Initiative „AI in Marketing Transformation“ sowie den Subsektor Digital Natives. Mit über 18 Jahren Erfahrung in digitaler Markenstrategie, digitalem Marketing und digitaler Transformation bringt er umfassende Expertise in großen Projekten mit, von der Strategie bis zur Implementierung. Zuvor war er als Head of Brand & Marketing für das gesamte Marketing von Deloitte Deutschland verantwortlich.
Welche Use Cases sehen Sie aktuell als die Treiber für agentische KI im Marketing?
Insbesondere Use Cases rund um die Performance-Optimierung von Kampagnen entwickeln sich sehr dynamisch: Etwa Budgetallokation, A/B-Testing, Media Mix Modeling und Kampagnensteuerung in Echtzeit. Aber auch der Ideation- und Konzeptionsprozess, die Content-Erstellung (Stichwort: Content at Scale) und -Verteilung mit automatisierter Zielgruppenanpassung werden zunehmend mit Agentic AI abgebildet werden können.
Welche Herausforderungen begegnen Ihnen bei der Skalierung solcher Systeme im operativen Betrieb?
Bei der Skalierung agentischer KI-Systeme im Marketing stehen wir noch vor einigen größeren Herausforderungen. Datenschutz, -sicherheit, -qualität und -konsistenz sind aus regulatorischer und operativer Sicht schon erhebliche Hürden. Für so eine Transformation braucht es außerdem ein neues Operating Model, in dem Strategie, Technologie und Daten sowie Prozesse, Governance und Mitarbeiter sinnvoll zusammenspielen. Und zuletzt ist die nahtlose Zusammenarbeit zwischen menschlichen Marketern und autonomen KI-Agenten sowie die Integration in bestehende Systeme entscheidend für den Erfolg - und auch hier gibt es noch viel zu tun.
Welche Rolle kann eine Multi-Agenten-Architektur künftig im Marketing spielen? Welche Aufgaben wird sie übernehmen?
In Zukunft könnten Multi-Agenten-Architekturen komplexe Marketingaufgaben durch Arbeitsteilung effizienter gestalten, zum Beispiel indem ein Agent Daten analysiert, ein anderer passgenaue Inhalte generiert und ein dritter daraus Kampagnen in Echtzeit aussteuert und optimiert. Beispiele sind die Koordination von Omnichannel-Kampagnen, bei denen Agenten Social Media, E-Mail-Marketing und Webseiten synchron steuern, oder die automatische Anpassung von Werbebudgets basierend auf Markttrends und Werbeerfolg. Solche Systeme könnten auch Kundenfeedback in Echtzeit verarbeiten und personalisierte Angebote erstellen.
Glauben Sie, dass sich die Rolle der Marketers in den kommenden Jahren stärker in Richtung „Supervisor“ oder „Koordinator“ autonomer KI-Agenten verschieben wird?
Ja, das ist sehr wahrscheinlich. Marketers werden sich zunehmend auf das Setzen strategischer Leitplanken, Qualitätskontrolle und ethische Fragen konzentrieren – operative Aufgaben werden von KI-Agenten übernommen und orchestriert. Allerdings erfordert diese Verschiebung, neben der Meisterung der genannten Herausforderungen, auch neue Kompetenzen im Marketing, insbesondere in der Steuerung, Interpretation und Anpassung von KI-Systemen.
Mit welcher technologischen Entwicklung im Bereich Agentic AI rechnen Sie in den kommenden zwei, drei Jahren?
In den nächsten zwei bis drei Jahren wird agentische KI durch Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung und kontextbezogenem Lernen noch intelligenter und autonomer. Erwartet werden verbesserte Multi-Agenten-Systeme (Agent Hubs und Operating Models), die in spezialisierten Ökosystemen besser zusammenarbeiten. Zusätzlich wird die stärkere Integration von Echtzeit-Datenquellen sowie die Fähigkeit der Agenten auch mit unstrukturierten Daten umzugehen, für präzisere Entscheidungsfindungen sorgen.
Interview: Helmut van Rinsum
Jens Krisinger ist Director im Bereich Consumer bei Deloitte und leitet die Initiative „AI in Marketing Transformation“ sowie den Subsektor Digital Natives. Mit über 18 Jahren Erfahrung in digitaler Markenstrategie, digitalem Marketing und digitaler Transformation bringt er umfassende Expertise in großen Projekten mit, von der Strategie bis zur Implementierung. Zuvor war er als Head of Brand & Marketing für das gesamte Marketing von Deloitte Deutschland verantwortlich.
Welche Use Cases sehen Sie aktuell als die Treiber für agentische KI im Marketing?
Insbesondere Use Cases rund um die Performance-Optimierung von Kampagnen entwickeln sich sehr dynamisch: Etwa Budgetallokation, A/B-Testing, Media Mix Modeling und Kampagnensteuerung in Echtzeit. Aber auch der Ideation- und Konzeptionsprozess, die Content-Erstellung (Stichwort: Content at Scale) und -Verteilung mit automatisierter Zielgruppenanpassung werden zunehmend mit Agentic AI abgebildet werden können.
Welche Herausforderungen begegnen Ihnen bei der Skalierung solcher Systeme im operativen Betrieb?
Bei der Skalierung agentischer KI-Systeme im Marketing stehen wir noch vor einigen größeren Herausforderungen. Datenschutz, -sicherheit, -qualität und -konsistenz sind aus regulatorischer und operativer Sicht schon erhebliche Hürden. Für so eine Transformation braucht es außerdem ein neues Operating Model, in dem Strategie, Technologie und Daten sowie Prozesse, Governance und Mitarbeiter sinnvoll zusammenspielen. Und zuletzt ist die nahtlose Zusammenarbeit zwischen menschlichen Marketern und autonomen KI-Agenten sowie die Integration in bestehende Systeme entscheidend für den Erfolg - und auch hier gibt es noch viel zu tun.
Welche Rolle kann eine Multi-Agenten-Architektur künftig im Marketing spielen? Welche Aufgaben wird sie übernehmen?
In Zukunft könnten Multi-Agenten-Architekturen komplexe Marketingaufgaben durch Arbeitsteilung effizienter gestalten, zum Beispiel indem ein Agent Daten analysiert, ein anderer passgenaue Inhalte generiert und ein dritter daraus Kampagnen in Echtzeit aussteuert und optimiert. Beispiele sind die Koordination von Omnichannel-Kampagnen, bei denen Agenten Social Media, E-Mail-Marketing und Webseiten synchron steuern, oder die automatische Anpassung von Werbebudgets basierend auf Markttrends und Werbeerfolg. Solche Systeme könnten auch Kundenfeedback in Echtzeit verarbeiten und personalisierte Angebote erstellen.
Glauben Sie, dass sich die Rolle der Marketers in den kommenden Jahren stärker in Richtung „Supervisor“ oder „Koordinator“ autonomer KI-Agenten verschieben wird?
Ja, das ist sehr wahrscheinlich. Marketers werden sich zunehmend auf das Setzen strategischer Leitplanken, Qualitätskontrolle und ethische Fragen konzentrieren – operative Aufgaben werden von KI-Agenten übernommen und orchestriert. Allerdings erfordert diese Verschiebung, neben der Meisterung der genannten Herausforderungen, auch neue Kompetenzen im Marketing, insbesondere in der Steuerung, Interpretation und Anpassung von KI-Systemen.
Mit welcher technologischen Entwicklung im Bereich Agentic AI rechnen Sie in den kommenden zwei, drei Jahren?
In den nächsten zwei bis drei Jahren wird agentische KI durch Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung und kontextbezogenem Lernen noch intelligenter und autonomer. Erwartet werden verbesserte Multi-Agenten-Systeme (Agent Hubs und Operating Models), die in spezialisierten Ökosystemen besser zusammenarbeiten. Zusätzlich wird die stärkere Integration von Echtzeit-Datenquellen sowie die Fähigkeit der Agenten auch mit unstrukturierten Daten umzugehen, für präzisere Entscheidungsfindungen sorgen.
Interview: Helmut van Rinsum
Jens Krisinger ist Director im Bereich Consumer bei Deloitte und leitet die Initiative „AI in Marketing Transformation“ sowie den Subsektor Digital Natives. Mit über 18 Jahren Erfahrung in digitaler Markenstrategie, digitalem Marketing und digitaler Transformation bringt er umfassende Expertise in großen Projekten mit, von der Strategie bis zur Implementierung. Zuvor war er als Head of Brand & Marketing für das gesamte Marketing von Deloitte Deutschland verantwortlich.
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