Agentic Workflows: 7 Marketing-Beispiele für 2026

In den letzten Jahren sah die Arbeit mit KI meistens so aus:

Du fragst → die KI antwortet → du machst von dort aus weiter.

Du fragst nach einem LinkedIn-Post. Du bekommst einen LinkedIn-Post.

Du fragst nach Keyword-Ideen. Du bekommst eine Liste mit Keywords.

Hilfreich? Absolut.

Aber du musst immer noch selbst wissen, was du eigentlich brauchst und wie die einzelnen Schritte miteinander verbunden werden.

Genau hier kommen Agentic Workflows ins Spiel.

Statt KI nur für eine einzelne Aufgabe einzusetzen, kann ein Agentic Workflow mehrere Schritte innerhalb eines größeren Prozesses übernehmen. Er kann Informationen analysieren, entscheiden, was als Nächstes passieren sollte, verschiedene Tools oder spezialisierte KI-Agenten einsetzen und Informationen zwischen ihnen weitergeben.

Für Marketingteams könnte das bedeuten, von: „Schreib mir einen Blogartikel.“

zu: Thema recherchieren → passenden Angle finden → Blogartikel erstellen → Social-Media-Posts daraus machen → Newsletter erstellen → alles für die Veröffentlichung vorbereiten.

Das ist eine völlig andere Art, mit KI zu arbeiten.

Aber was genau ist ein Agentic Workflow und wie kann so etwas im Marketing aussehen?

Schauen wir es uns an.

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Was ist ein Agentic Workflow?

Ein Agentic Workflow ist ein KI-gestützter Prozess, bei dem ein oder mehrere KI-Agenten mehrere Schritte durchführen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

Anstatt darauf zu warten, dass ein Mensch der KI in jedem einzelnen Schritt genau sagt, was sie tun soll, kann das System eigenständiger entscheiden, welche Aktion als Nächstes sinnvoll ist.

Google Cloud beschreibt Agentic Workflows als dynamische Prozesse, in denen KI-Agenten schlussfolgern, planen und externe Tools nutzen können, um mehrstufige Aufgaben auszuführen. IBM unterscheidet sie ebenfalls von klassischer Automatisierung, da sie ihre Vorgehensweise anpassen können, anstatt jedes Mal exakt demselben vorgegebenen Ablauf zu folgen.

Am einfachsten versteht man den Unterschied, wenn man drei typische Ansätze miteinander vergleicht.

1. Klassische Automatisierung

Trigger → vordefinierte Aktion → vordefinierte Aktion → Ergebnis

Zum Beispiel:

Jemand füllt ein Formular aus → Kontakt wird im CRM angelegt → vordefinierte E-Mail wird verschickt.

Die einzelnen Schritte stehen bereits vorher fest.

2. Generative KI

Prompt → KI erstellt ein Ergebnis → Mensch entscheidet, was als Nächstes passiert

Zum Beispiel:

„Schreib eine E-Mail, in der wir unser neues Feature ankündigen.“

Die KI schreibt die E-Mail. Für alles davor und danach bist aber weiterhin du verantwortlich.

3. Agentic Workflow

Ziel → KI analysiert, was benötigt wird → Aufgaben werden ausgeführt → Informationen werden zwischen den einzelnen Schritten weitergegeben → der Workflow bewegt sich auf das Ziel zu

Der entscheidende Unterschied ist also nicht einfach nur, dass KI eingesetzt wird.

Sondern dass die KI selbst Teil des Workflows wird.

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Was macht einen Workflow „agentic“?

Ein wirklich agentisches System beinhaltet meist eine Kombination aus:

• Einem Ziel: Was soll erreicht werden?
• Reasoning: Was sollte als Nächstes passieren?
• Planung: Welche Schritte sind dafür notwendig?
• Spezialisierten Agenten: Welche KI eignet sich am besten für welche Aufgabe?
• Tools und Daten: Auf welche Informationen oder Systeme muss zugegriffen werden?
• Kontext: Welche Informationen müssen von einem Schritt zum nächsten erhalten bleiben?
• Aktionen: Was kann das System tatsächlich ausführen?
• Feedback: Muss etwas basierend auf dem bisherigen Ergebnis angepasst werden?

Das bedeutet nicht automatisch, dass Menschen aus dem Prozess verschwinden.

Bei vielen Business-Workflows ist es weiterhin sinnvoll, an wichtigen Stellen eine menschliche Freigabe einzuplanen.

Es geht vielmehr darum, nicht mehr jeden einzelnen kleinen Arbeitsschritt manuell koordinieren zu müssen.

Und gerade Marketing besteht aus sehr vielen solcher Schritte.

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Warum Agentic Workflows für Marketing interessant sind

Marketing besteht selten aus isolierten Aufgaben. Nehmen wir etwas vermeintlich Einfaches wie die Veröffentlichung eines Blogartikels.

Bevor der Artikel überhaupt geschrieben wird, muss jemand vielleicht das Thema recherchieren, passende Keywords finden, die Suchintention verstehen, einen Angle wählen, relevante Informationen sammeln, den Artikel schreiben und Meta Title sowie Meta Description erstellen.

Und nach der Veröffentlichung wird aus dem Blog vielleicht noch ein LinkedIn-Post, ein Instagram-Post, ein Newsletter, eine Grafik oder ein kurzes Video. Plötzlich besteht die Aufgabe „Blogartikel schreiben“ eigentlich aus mehr als zehn einzelnen Arbeitsschritten. KI hat viele dieser einzelnen Aufgaben bereits schneller gemacht.

Agentic Workflows lösen das nächste Problem: Sie verbinden diese Aufgaben miteinander.

McKinsey beschreibt diese Entwicklung im Marketing als einen Wandel hin zu KI-gestützten Workflows, die Insights, Content, Commerce und Performance miteinander verbinden, anstatt Marketing als Sammlung voneinander getrennter Aufgaben zu betrachten.

Gerade für kleinere Teams kann der Vorteil besonders groß sein. Vielleicht hast du keinen Researcher, SEO-Spezialisten, Copywriter, Social-Media-Manager und Designer direkt neben dir sitzen. Die Aufgaben müssen aber trotzdem erledigt werden.

Hier sind sieben Beispiele dafür, wie Agentic Workflows im Marketing konkret aussehen können.

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1. Der Content-Campaign-Workflow

Stell dir vor, du möchtest eine Kampagne rund um ein bestimmtes Thema erstellen.

Normalerweise würdest du vielleicht zuerst recherchieren, dann ein anderes Tool öffnen, um den Blogartikel zu schreiben, einen neuen Chat für LinkedIn starten, dieselbe Idee noch einmal für Instagram umschreiben und anschließend einen Newsletter daraus bauen.

Ein agentischer Content-Workflow könnte stattdessen so aussehen:

Thema → Research → Content-Angle → Blog → Social-Media-Posts → Newsletter → Veröffentlichung

Verschiedene spezialisierte KI-Agenten könnten unterschiedliche Teile des Prozesses übernehmen und dabei alle mit demselben ursprünglichen Kontext arbeiten.

Anstatt eine einzige KI dazu zu bringen, gleichzeitig alles zu sein, entsteht ein Workflow aus spezialisierten Rollen.

Genau das ist auch eine der Ideen hinter Whaaat AI: Verschiedene Marketing-Agenten sind auf unterschiedliche Aufgaben spezialisiert und können gleichzeitig mit gemeinsamem Kontext arbeiten.

Ein einziges Thema kann dadurch in verschiedene Marketingformate übergehen, ohne dass du jedes Mal wieder bei null anfangen musst.

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2. Der SEO-Content-Workflow

SEO-Content ist ein weiteres gutes Beispiel, denn das Schreiben des Artikels ist nur ein Teil der eigentlichen Arbeit.

Ein vollständigerer Workflow könnte so aussehen:

Keyword → Suchintention → SERP-Research → Angle → Outline → Artikel → SEO-Optimierung → Meta-Daten → Distribution

Du könntest zum Beispiel mit folgendem Ziel starten:

„Wir möchten für Agentic Workflows ranken.“

Die erste Aufgabe wäre dann nicht unbedingt, sofort mit dem Schreiben anzufangen.

Ein KI-Workflow könnte zuerst herausfinden:

• Wonach suchen Menschen tatsächlich?
• Welche Arten von Seiten ranken aktuell?
• Suchen Nutzer nach einer Definition, Beispielen, Tools oder einer Anleitung?
• Welche Fragen tauchen immer wieder auf?
• Wo gibt es möglicherweise noch eine Content-Lücke?

Erst danach beginnt der eigentliche Schreibprozess.

Sobald der Artikel fertig ist, könnte ein weiterer Agent Titel und Meta Description optimieren, während andere Agenten dieselben Informationen für weitere Kanäle aufbereiten.

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3. Der Product-Launch-Workflow

Ein Produktlaunch sorgt meistens für überraschend viel Marketingarbeit.

Du brauchst Positionierung, Messaging, eine Launch-Ankündigung, Social-Media-Posts, E-Mails, Visuals, PR und vielleicht sogar zusätzliche Educational Contents.

Ein agentischer Product-Launch-Workflow könnte mit einem einzigen zentralen Briefing starten:

Produktinformationen → Zielgruppe → Positionierung → Kernbotschaften → Launch Assets → Anpassung für verschiedene Kanäle → Veröffentlichung

Zum Beispiel: Du lädst Informationen über ein neues Feature hoch.

• Ein Research- oder Strategy-Agent identifiziert die wichtigsten Benefits.
• Ein Landingpage-Agent entwickelt das Website-Messaging.
• Ein LinkedIn-Agent schreibt die Ankündigung für den Founder.
• Ein Instagram-Agent passt die Botschaft an Instagram an.
• Ein E-Mail-Agent erstellt die Kundenmail.
• Ein Design-Agent entwickelt die passenden Visuals.

Es sind unterschiedliche Aufgaben, aber sie verfolgen alle dasselbe Ziel.

Das Spannende an Agentic Workflows ist, dass aus diesen einzelnen Aufgaben miteinander verbundene Teile desselben Prozesses werden können.

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4. Der Content-Repurposing-Workflow

Einige der besten Content-Ideen existieren bereits irgendwo.

Zum Beispiel in:

• einem YouTube-Interview
• einem TikTok
• einem Instagram Reel
• einem Webinar
• einer Präsentation
• einem Dokument
• einem Kundengespräch
• einem älteren Blogartikel

Im klassischen Prozess würdest du vielleicht das Video ansehen, Notizen machen, relevante Stellen heraussuchen, überlegen, was sich davon weiterverwenden lässt und daraus anschließend manuell neuen Content erstellen.

Ein KI-gestützter Workflow kann diesen Prozess deutlich verkürzen.

Zum Beispiel:

Video → Transkript → wichtigste Insights → Content-Angles → Blog → Social Content

Du könntest beispielsweise ein interessantes Brancheninterview finden und dieses als Ausgangsmaterial für einen eigenen Artikel verwenden, in dem dein Unternehmen das Thema aus seiner eigenen Perspektive betrachtet.

Bei Whaaat AI können Nutzer zum Beispiel YouTube- oder Instagram-Links direkt im Chat teilen. Die Inhalte können transkribiert und anschließend von verschiedenen Marketing-Agenten als Grundlage genutzt werden.

Der wirklich interessante Teil beginnt dann nachdem die Informationen verfügbar sind.

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5. Der Multi-Platform-Social-Media-Workflow

Einer der einfachsten Fehler beim Einsatz von KI ist, einen Post zu erstellen und ihn anschließend überall zu kopieren. Dabei haben die einzelnen Plattformen unterschiedliche Erwartungen, Formate und Zielgruppen.

Ein besserer Workflow sieht so aus:

Kernidee → gemeinsame Botschaft → plattformspezifische Agenten → plattformgerechter Content

Zum Beispiel: Du gibst dem System eine einzige Ankündigung:

„Wir launchen ein neues Analytics-Feature. Der wichtigste Vorteil ist, dass kleine Teams besser verstehen können, welcher Content tatsächlich funktioniert.“

Aus demselben Briefing könnte ein LinkedIn-Agent einen insight-basierten Founder-Post erstellen. Ein Instagram-Agent macht daraus eine kürzere Caption mit einem visuellen Hook. Ein X-Agent erstellt einen prägnanten Post oder Thread. Genau hier werden Multi-Agent-Workflows besonders interessant:

gemeinsamer Kontext, ohne identische Ergebnisse.

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6. Der Research-to-Content-Workflow

Eine der größten Chancen von Agentic AI hat gar nichts damit zu tun, schneller zu schreiben.

Es geht darum, den Aufwand vor dem Schreiben zu reduzieren.

Überleg einmal, wie viel Zeit damit verbracht wird, Tabs zu öffnen, Artikel zu überfliegen, Statistiken zusammenzutragen, Wettbewerberseiten zu analysieren und herauszufinden, was überhaupt relevant genug ist, um darüber zu schreiben.

Ein Research-to-Content-Workflow könnte so aussehen:

Fragestellung → Web Research → Bewertung der Quellen → relevante Erkenntnisse → Angle → Content

Ein Marketingteam könnte diesen Prozess zum Beispiel nutzen für:

• Branchentrends
• Wettbewerbsanalysen
• Thought Leadership
• SEO-Artikel
• Kampagnenideen
• Produktpositionierung
• Newsletter-Themen
• Social-Media-Kommentare

Die KI hilft also zunächst dabei, eine fundierte Informationsbasis aufzubauen.

Und genau das kann die Qualität des späteren Contents deutlich verbessern.

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7. Der Always-on-Content-Workflow

Die fortgeschrittenste Variante geht noch einen Schritt weiter und löst sich von einzelnen Kampagnen oder Content-Anfragen.

Stattdessen werden Teile des Marketings zu fortlaufenden Systemen.

Zum Beispiel:

Content-Plan → Erstellung → Review → Freigabe → Scheduling → Veröffentlichung → Performance → nächste Content-Entscheidung

Ein Agent könnte relevante Content-Möglichkeiten identifizieren.

Ein anderer erstellt die Assets.

Der Marketer gibt sie frei.

Der Content wird eingeplant.

Performance-Daten fließen anschließend wieder zurück in das System.

Zukünftige Empfehlungen verändern sich abhängig davon, was funktioniert hat.

Das kommt der langfristigen Idee hinter Agentic Marketing deutlich näher: KI-Systeme erstellen nicht nur einzelne Inhalte, sondern helfen dabei, kontinuierliche Marketingarbeit zu koordinieren.

Die Entwicklung im Bereich Agentic Marketing bewegt sich bereits in diese Richtung. Aktuelle Beispiele verbinden Planung, Content-Produktion, Analyse und Ausführung miteinander, anstatt den Prozess zu beenden, sobald die KI einen einzelnen Inhalt erstellt hat.

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Agentic Workflows vs. Marketing Automation

An diesem Punkt fragst du dich vielleicht:

Ist das nicht einfach Automatisierung?

Manchmal schon. Aber nicht jeder Prozess braucht einen KI-Agenten. Wenn dein Workflow lautet: „Immer wenn jemand dieses E-Book herunterlädt, verschicke E-Mail A.“ dann ist klassische Automatisierung perfekt. Du weißt bereits genau, was passieren soll.

Agentic Workflows werden interessanter, wenn der richtige nächste Schritt vom jeweiligen Kontext abhängt.

Zum Beispiel: „Recherchiere dieses Thema und identifiziere den vielversprechendsten Angle für unsere Zielgruppe.“ Hier gibt es nicht zwangsläufig nur einen vordefinierten Weg. Das System muss zuerst Informationen analysieren und anschließend entscheiden, was als Nächstes sinnvoll ist. Eine einfache Faustregel:

Wenn der Prozess lautet: „Wenn X passiert, mache immer Y“, reicht klassische Automatisierung.

Wenn der Prozess lautet: „Hier ist das Ziel. Finde die besten Schritte, um es zu erreichen“, wird Agentic AI interessant.

In der Realität werden die besten Systeme häufig beides miteinander kombinieren. KI übernimmt Entscheidungen dort, wo Reasoning sinnvoll ist. Klassische Automatisierungen übernehmen vorhersehbare Aktionen. Menschen bleiben dort involviert, wo Urteilsvermögen, Freigaben oder Verantwortung erforderlich sind.

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AI Agents vs. Agentic Workflows: Was ist der Unterschied?

Die Begriffe werden häufig synonym verwendet, beschreiben aber leicht unterschiedliche Dinge.

Ein AI Agent ist der Ausführende.

Ein Agentic Workflow ist der Prozess, dem dieser Agent oder mehrere Agenten folgen, um ein größeres Ziel zu erreichen.

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Muss man Agentic Workflows selbst bauen?

Nicht unbedingt.

Viele Diskussionen rund um Agentic AI drehen sich um Frameworks, APIs, Orchestration Layer und technische Infrastruktur. Das ist sinnvoll, wenn du KI-Systeme entwickeln möchtest. Weniger sinnvoll ist es, wenn du als Marketer eigentlich einfach nur dein Marketing erledigen möchtest.

Schau dir stattdessen die wiederkehrenden Prozesse an, die du bereits hast.

Wo musst du ständig:

• Informationen zwischen verschiedenen Tools kopieren?
• denselben Kontext immer wieder neu erklären?
• Content für verschiedene Kanäle umschreiben?
• vor jedem neuen Inhalt erneut recherchieren?
• mehrere kleine Aufgaben koordinieren, um ein einziges Ergebnis zu erreichen?

Genau dort lohnt es sich, über Agentic Workflows nachzudenken.

Denn letztlich ist genau das ihr Versprechen:

weniger Zeit damit verbringen, einzelne KI-Aufgaben zu koordinieren und mehr Fokus auf das Ergebnis, das du eigentlich erreichen möchtest.