Die unsichtbare Zweite Belegschaft: Wie Agentic AI das Agenturleben verändert

TL;DR: Agentic AI bringt eine „unsichtbare zweite Belegschaft“ in Agenturen: KI-Agenten recherchieren, planen und handeln eigenständig. Sie entlasten PR-Teams bei Routineaufgaben und schaffen Raum für Strategie, Kreativität und Beziehungspflege. Doch ihr Einsatz erfordert klare Governance, neue Skills und eine bewusste Orchestrierung aus Technologie, Prozessen und menschlicher Erfahrung. Der Schlüssel liegt nicht in maximaler Automatisierung, sondern in der klugen Zusammenarbeit von Mensch und Maschine.

Künstliche Intelligenz ist in Agenturen längst angekommen – besonders bei der Content-Erstellung, Themenfindung und als Sparringspartner für Strategieentwicklung. KI-Agenten gehen jedoch noch einen Schritt weiter und gelten als der Trend für die Zukunft: Sie recherchieren eigenständig, treffen Entscheidungen und führen Aktionen aus, ohne auf jeden einzelnen Befehl zu warten. Doch welche Chancen und Herausforderungen halten sie für PR-Teams eigentlich genau bereit?

Was ist Agentic AI eigentlich?

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur auf einzelne Prompts reagieren, sondern eigenständig handeln. Sie verfolgen ein übergeordnetes Ziel, planen die dafür nötigen Schritte selbst, treffen Entscheidungen entlang des Weges und führen Aktionen autonom aus – oft über längere Zeiträume hinweg.

Der zentrale Unterschied zu klassischen KI-Assistenten wie ChatGPT liegt im Grad der Selbstständigkeit: Während man bei ChatGPT jeden Schritt manuell anstoßen muss („Recherchiere“, „Schreibe“, „Überarbeite“, …) übernimmt ein Agent diese Orchestrierung selbst. Er zerlegt komplexe Aufgaben in sinnvolle Teilschritte, priorisiert sie, greift auf unterschiedliche Datenquellen oder Tools zu und überprüft Zwischenergebnisse, ohne dass ständig menschliche Eingriffe nötig sind.

Ein konkretes Beispiel:
Statt einer KI den einzelnen Befehl „Schreibe mir eine Pressemitteilung“ zu geben, könnte ein Agent eigenständig eine eingehende Briefing-Mail des Kunden analysieren, relevante Hintergrundinformationen recherchieren, passende Zitate aus früheren Interviews extrahieren, einen Erstentwurf erstellen, diesen an die Corporate Language anpassen, Zielmedien und Ansprechpartner definieren, mehrere Varianten zur Freigabe vorbereiten – und die Pressemitteilung nach Freigabe sogar selbstständig versenden.

Laut Gartner werden 33 Prozent der Unternehmensanwendungen bis 2028 Agentic AI integriert haben, wodurch mindestens 15 Prozent der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch KI-Agenten getroffen werden.

Was macht „Das verborgene zweite Team“?

Für PR-Agenturen könnte sich das anfühlen als würde heimlich eine zweite Belegschaft eingestellt. KI-Agenten übernehmen beispielsweise Monitoring, Clipping-Reports, Erstentwürfe, Themenrecherche oder Social Listening – rund um die Uhr und skaliert. IBM spricht von „digital workers“, die Routinetätigkeiten übernehmen und menschliche Teams entlasten. Das Fraunhofer IPA beschreibt zudem Agenten im Knowledge-Management, die Wissensbestände durchforsten, Lücken identifizieren und proaktiv neue Inhalte vorschlagen – praktisch eine interne Redaktionsassistenz, die nie Urlaub nimmt.

Wie verändert sich der Agenturalltag konkret?

Im Tagesgeschäft verschiebt sich die Rolle vieler Kollegen von der reinen Erstellung hin zur Steuerung, Kuratierung und Qualitätskontrolle von KI-Ausgaben. Kampagnen-Setups, die früher in mehreren Schleifen mit verschiedenen Teams geplant wurden, können von Agenten vorstrukturiert werden, die Daten aus Analytics, CRM und Social in Echtzeit zusammenführen. Für Teams bedeutet das weniger Copy-Paste und mehr Fokus auf Strategie, Kontext, Empathie – vorausgesetzt, die Agentur gestaltet diesen Rollenwechsel aktiv.

McKinsey prognostizierte bereits 2023, dass Generative AI im Marketing 5 bis 15 Prozent des Budgets freisetzen könnte – für Aufgaben, bei denen menschliche Expertise unverzichtbar ist.

Jede Agentur tickt anders – und nicht alles sollte automatisiert werden

Wichtig: Es gibt kein Patentrezept für den Einsatz von Agentic AI. Jede Agentur hat unterschiedliche Schwerpunkte, Arbeitsabläufe und Kundenbeziehungen. Was in einer großen Full-Service-Agentur mit repetitiven Monitoring-Aufgaben Sinn macht, kann für eine spezialisierte Boutique-Beratung unpassend sein. Was jetzt also besonders zählt, ist die richtige Orchestrierung: die Kombination von Modellen, Tools und Arbeitsabläufen.

Hinzu kommt: Die Technologie ist noch nicht perfekt. KI-Agenten können Fehler machen, wichtige Nuancen übersehen oder unpassende Formulierungen produzieren, die „durchrutschen“. Aus der Praxis zeigt sich, dass es momentan oft mehr Sinn macht, Prozesse nicht zu 100 Prozent zu automatisieren. Gerade bei kundenkritischen Aufgaben – sei es die finale Abstimmung einer Pressemitteilung, die Tonalität in einer Krisenkommunikation oder die Auswahl der richtigen Ansprache für einen wichtigen Stakeholder – braucht es erfahrene Kollegen, die genau die kleinen Fallstricke kennen und wissen, worauf es beim jeweiligen Kunden wirklich ankommt.

Diese erfahrenen Mitarbeiter:innen bringen Empathie, Intuition und die Fähigkeit mit, zwischen den Zeilen zu lesen. Sie erkennen, wann ein Kunde nicht das sagt, was er eigentlich meint, wann ein Ton zu werblich wird oder wann eine Kampagne zwar datenoptimiert perfekt aussieht, aber am Markenkern vorbeigeht. Dieses implizite Wissen über Kundenhistorie, Branchenkontexte und politische Sensibilitäten lässt sich bisher nicht einfach so in einen Agenten programmieren.

Verantwortung und Governance: Wer führt hier wen?

Spannend wird zudem die Frage nach der Verantwortung. Wenn KI-Agenten eigenständig Posts ausspielen, Pitch-Listen erstellen oder Krisensignale melden, muss klar sein, wer am Ende haftet – die Maschine oder das Team. Seriöse Implementierungen setzen auf Quality Gates: Agenten arbeiten autonom, aber kritische Ergebnisse durchlaufen menschliche Validierung. Für Agenturen heißt das letztendlich in Zukunft auch neue Governance-Strukturen zu entwickeln, beispielsweise eine interne KI-Ethikinstanz.

Erfolgreiche Implementierungen benötigen immer klare Verantwortungslinien und Eskalationsmechanismen.

Welche neue Skills brauchen Berater und Kreative?

Mit Agentic AI verschiebt sich der Skill-Mix. Gefragt sind weniger reine Produktionsfähigkeiten und mehr kritische Bewertung, Kontextwissen, Fragetechnik und die Fähigkeit, Systeme sinnvoll zu orchestrieren. Der „Future of Jobs Report 2025“ des World Economic Forum lässt sich auf eine Kernbotschaft für das Berufsfeld Marketing und Medien herunterbrechen, die diesen Punkt nochmals unterstreicht: Nicht Tech vs. Human, sondern Tech + Human. Die erfolgreichsten Kommunikationsprofis der Zukunft werden diejenigen sein, die technologische Tools beherrschen UND menschliche Fähigkeiten wie analytisches Denken, Resilienz, Flexibilität, Empathie und kreative Problemlösung mitbringen. Der Schlüssel liegt in der kontinuierlichen Weiterbildung und der Bereitschaft, sich anzupassen.

Risiken: Vom Thoughtwashing bis zur Entfremdung

Wo KI-Agenten Inhalte generieren und Entscheidungen treffen, drohen neue Formen von „Thoughtwashing“: glattgebügelte, datenoptimierte Kommunikation, die zwar performt, aber keine Haltung mehr erkennen lässt. Zudem warnen Experten davor, dass Teams, die nur noch KI-Ergebnisse abnicken, ihre eigenen Handwerks-Skills verlieren und sich von der inhaltlichen Verantwortung entfremden. Wer Agentic AI einführt, sollte deshalb bewusst Inseln schaffen, in denen Menschen weiterhin von Grund auf konzipieren, ausprobieren und auch mal scheitern dürfen – ohne KI-Netz. Insbesondere da nicht garantiert ist, dass die eingesetzte Software nicht auch mal ausfällt oder gar gezielt angegriffen wird.

Wie führen Agenturen die zweite Belegschaft sinnvoll ein?

Der produktive Weg führt nicht über den stillen Rollout im Hintergrund, sondern über einen transparenten, partizipativen Ansatz: Pilotprojekte mit klar definierten Aufgaben, Erfolgskriterien und Feedback-Schleifen. Sinnvoll ist es daher, Agenten zunächst in eng umrissenen Bereichen wie Wissensmanagement, Reporting oder Kampagnen-Testing zu erproben und dabei Teams frühzeitig einzubeziehen. So entsteht eine Kultur, in der Agentic AI nicht als Bedrohung wahrgenommen wird, sondern als Hebel, um Zeit für die Arbeit zu gewinnen, die keine Maschine übernehmen kann: echte Beziehungen, kluge Strategien und Geschichten, die Menschen bewegen.

Praxisbeispiel: So setzen wir das bei Berkeley Kommunikation um

Bei Berkeley Kommunikation haben wir uns bewusst gegen eine Top-down-Einführung entschieden. Stattdessen testen alle Teammitglieder eigenständig verschiedene KI-Tools und bringen ihre Erfahrungen in regelmäßige Meetings ein. In diesen Austauschformaten – ob in den wöchentlichen Team-Calls oder in gezielten internen Workshops – diskutieren wir offen über Entwicklungen, Vorteile, Limitationen und Risiken der verschiedenen Ansätze.

Dabei hat sich gezeigt: Es gibt nicht die eine perfekte Lösung für alle. Unterschiedliche Arbeitsweisen, Aufgabenfelder und auch persönliche Präferenzen führen dazu, dass verschiedene Tools für verschiedene Teammitglieder am besten funktionieren. Deshalb fahren wir bewusst einen Tool-agnostischen Ansatz – kein standardisiertes „One-Size-Fits-All“, sondern ein diversifiziertes Ökosystem, in dem jeder die Werkzeuge nutzen kann, die zur jeweiligen Aufgabe und zum eigenen Workflow passen.

Selbstverständlich achten wir dabei strikt auf DSGVO-Konformität und arbeiten ausschließlich in gesicherten, datengeschützten Umgebungen. Kundendaten bleiben tabu für KI-Tools, und sensible Informationen werden nur in zertifizierten, abgesicherten Bereichen verarbeitet.

Das Ergebnis: Eine Kultur, in der Künstliche Intelligenz nicht als Bedrohung wahrgenommen wird, sondern als Hebel, um Zeit für die Arbeit zu gewinnen, die keine Maschine übernehmen kann – echte Beziehungen, kluge Strategien und Geschichten, die Menschen bewegen.

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Über Sebastian Kuschel

Sebastian hat sich schon früh für spannende Geschichten in Spielen, Büchern und Filmen begeistert und sein Interesse an kreativem Storytelling entdeckt. Er leitete diverse Marketing- und PR-Accounts im Bereich Wissenschaft, Politik sowie B2C (Gaming, Lifestyle, Tech) und ist seit 2024 Senior Account Manager bei Berkeley Kommunikation, der deutschen Niederlassung der Berkeley Communications Group für die DACH-Region (Deutschland, Österreich und Schweiz) in München. Hier betreut er erfolgreich B2B-Kunden in IT, Logistik, Nachhaltigkeit und Bildung. Die dynamische Medienwelt inspiriert ihn, originelle Content-Formate zu entwickeln: Er vermittelt komplexe Themen zielgruppengerecht, fördert Teamarbeit und überzeugt Neukunden in Pitches mit innovativen Kommunikationsstrategien.

Bilder: erstellt mit ChatGPT