- 25. MĂ€rz 2026
- Veröffentlicht durch: bandup media UG
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Agentic AI in der Unternehmenskommunikation
Use Cases, Teams & die richtigen Agenten zum Start
Auf einen Blick
Die wichtigsten Erkenntnisse
Nur 8 % der Kommunikationsabteilungen setzen Agentic AI bereits produktiv ein â dabei planen 21 % den Einstieg in absehbarer Zeit.
Agentic AI plant, entscheidet und handelt eigenstĂ€ndig â sie geht damit weit ĂŒber den Einsatz generativer KI-Tools hinaus.
Das FĂŒnf-Stufen-Modell zeigt den Weg: von manuellem Prompten bis zum vernetzten Multi-Agenten-System als âBetriebssystem” der Kommunikation.
Eine praxiserprobte Bewertungsmatrix hilft Kommunikationsabteilungen, Use Cases strukturiert nach Value, Aufwand und Governance-Risiko zu priorisieren.
Die gröĂte HĂŒrde ist nicht kultureller Widerstand, sondern operative Readiness: fehlende KI-Expertise, Silos und unzureichende Governance-Strukturen.
Warum Agentic AI jetzt relevant wird
Kommunikationsabteilungen stecken in einer strukturellen Falle: Das TagesgeschĂ€ft â Content-Erstellung, Monitoring, Reporting â bindet genau jene KapazitĂ€ten, die fĂŒr den strategischen Aufbau von KI-Kompetenzen gebraucht werden. Agentic AI verspricht, diesen Kreislauf zu durchbrechen. Sie plant Aufgaben eigenstĂ€ndig, fĂŒhrt sie aus und koordiniert komplexe Workflows â ohne dass bei jedem Schritt ein menschlicher Impuls nötig ist.
Das Whitepaper des Clusters Technology der AG CommTech liefert Orientierung fĂŒr Einsteiger und Experten: Was ist heute möglich? Wo liegen die Grenzen? Und wie gelingt ein kontrollierter, governance-fĂ€higer Einstieg?
Definition, Klassifizierung und Stand der Branche
Ein AI Agent ist ein Softwaresystem, das seine Umgebung wahrnimmt, weitgehend autonom Entscheidungen trifft und Handlungen ausfĂŒhrt â getriggert durch Ereignisse, nicht durch direkte Nutzerimpulse. Der entscheidende Unterschied zur klassischen Automatisierung: Agenten erhalten eine Zielvorgabe und treffen selbststĂ€ndig Entscheidungen, das Ergebnis ist damit probabilistisch statt deterministisch.
Das Whitepaper unterscheidet zwei Grundtypen: Workflow-Agenten arbeiten entlang vordefinierter Prozessschritte (z.B. Pressespiegel, Newsroom-Pipeline, Haltestatement). Freie Agenten nutzen dynamische Entscheidungslogik fĂŒr situative Aufgaben wie Krisenanalyse, Stakeholder-Strategie oder Narrativ-Monitoring. Laut CommTech Index Report 2025/26 setzen derzeit nur 8 % der befragten Kommunikationsprofis Agentic AI produktiv ein.
Use Cases und Praxisbeispiele
Das Whitepaper zeigt konkrete Anwendungsfelder entlang aller Kommunikationsrollen â vom Pressesprecher ĂŒber den Newsroom bis zu Investor Relations und interner Kommunikation. Als detailliertes Praxisbeispiel wird ein agentisches Media Briefing bei Siemens vorgestellt: Ein zeitgesteuert ausgelöster Workflow Agent ruft tĂ€glich Medienberichte ab, gleicht sie mit historischen Vergleichswerten ab und entscheidet autonom, ob eine Anomalie vorliegt â und leitet bei Bedarf eine vertiefte Themenrecherche ein. Ergebnis: vollautomatisches Morning Briefing mit messbarer Zeitersparnis von 30â60 Minuten tĂ€glich.
Weitere Praxisbeispiele kommen von E.ON (KI-gestĂŒtzter Brainstorming-Workshop mit Microsoft Copilot) und ProAlpha (bedarfsgetriebener Tool-Einsatz im 5-köpfigen Kommunikationsteam).
Teamwork mit Agenten: Rollen und Kompetenzen
Der Einsatz agentischer KI verĂ€ndert die Arbeitsteilung grundlegend. Mitarbeitende verschieben ihren Fokus von der manuellen Content-Erstellung zur Steuerung und Veredelung von KI-Ergebnissen. FĂŒhrungskrĂ€fte entwickeln sich vom operativen âMeister” zum strategischen âFabrikdirektor”, der Governance, Infrastruktur und Kompetenzentwicklung verantwortet.
Das Whitepaper beschreibt konkrete Rollenprofile fĂŒr die agentische Organisation: Agent Orchestrator (strategische Koordination), Agent Builder (Workflow-Konstruktion), Agent Ops (SystemĂŒberwachung) und Human in the Loop (QualitĂ€tssicherung und ethische Kontrolle). Detaillierte Kompetenzprofile fĂŒr Mitarbeitende und FĂŒhrungskrĂ€fte runden das Kapitel ab.
Perspektiven der Praxis und Bewertungsmatrix
Interviews mit AndrĂ© Pechmann (Director Communications, Microsoft Deutschland) und Thomas Massmann (GeschĂ€ftsfĂŒhrer YessPressÂź) geben Einblick in die UnternehmensrealitĂ€t: von Governance-Strukturen und Knowledge-Base-Aufbau bis hin zur automatisierten Beantwortung von Medienanfragen.
Kern von Kapitel 5 ist eine praxiserprobte Bewertungsmatrix fĂŒr Agentic-AI-Use-Cases: Sie bewertet jeden Use Case entlang zweier Achsen â Value (operativer Wertbeitrag + Kommunikationswirkung, gewichtet 55/45) und Aufwand (Machbarkeit + Betrieb, gewichtet 60/40). Eine âRote Linie” in Governance und Compliance filtert ungeeignete Use Cases vorab aus. Das Ergebnis: klare Priorisierung in Quick Wins, Strategische Projekte, LĂŒckenfĂŒller und Zeitverschwender.
Fazit: 2026 als Jahr des Fundaments
Der Status quo lĂ€sst sich als âExperimentierphase mit wachsender strategischer Bedeutung” beschreiben: 71 % der Unternehmen testen KI-Agenten, aber nur 11 % der Use Cases sind produktiv im Einsatz. Die Profession steht an einem Wendepunkt â vom Einzeltool zur strukturellen Prozessinnovation.
Wer 2026 beginnt, Agentic AI als strukturellen Hebel zu begreifen und die eigenen Kompetenzen in Richtung Orchestrierung weiterzuentwickeln, wird die Deutungshoheit in einer zunehmend automatisierten Informationswelt nicht nur behalten, sondern ausbauen.
Nutzen
Was dieses Whitepaper leistet
Orientierung
Systematischer Ăberblick ĂŒber Agenten-Typen, Use Cases und Reifegradmodelle â verstĂ€ndlich fĂŒr Einsteiger und Experten.
Entscheidungshilfe
Die Bewertungsmatrix ermöglicht eine strukturierte Priorisierung eigener Use Cases nach Value, Aufwand und Governance.
Praxistransfer
Konkrete Beispiele aus Siemens, E.ON und Microsoft zeigen, was heute bereits umsetzbar ist â und wie es funktioniert.
Mitwirkende
Autoren der Sprintgruppe Agentic AI
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