Treuhänder
Tausende Marketer feiern ein Wort. Niemand fragt, in wessen Interesse diese KI optimiert.
- Agentic AI wird gefeiert, aber kaum jemand fragt, in wessen Interesse ein Agent optimiert.
- Die Optimierungslogik kommt aus dem System, das den Agenten betreibt – sie ist nicht neutral.
- Agenturen als Treuhänder des Budgets müssen nachweisen können, dass die KI für den Kunden arbeitet.
Diese Woche standen tausende Marketer in Hamburg und haben ein Wort gefeiert. Agentic.
Auf jeder Bühne, in jedem Pitch, in jedem Newsletter dazwischen. Die Botschaft war überall dieselbe. Die KI übernimmt. Schneller, günstiger, präziser.
Was in keinem dieser Vorträge vorkam, ist die simpelste aller Fragen.
In wessen Interesse arbeitet diese KI eigentlich?
Aus Agentursicht ist das keine akademische Frage. Wir sind die Treuhänder des Kundenbudgets. Unser Job ist es, die Lieferkette zu verstehen, in der dieses Budget am Ende landet. Genau dort wird es gerade kompliziert.
Wenn ein Vermarkter einen agentischen Workflow anbietet, ist der Agent darauf trainiert, was diesem Vermarkter wichtig ist. Wenn eine DSP agentisch optimiert, optimiert sie auf Logiken, die in ihrem Interesse liegen. Wenn eine Plattform Effizienzgewinne durch KI verspricht, lohnt die Frage, wem diese Effizienzgewinne eigentlich zugutekommen.
Niemand davon ist böse. Alle haben legitime Interessen. Aber die Optimierungslogik eines Agenten ist eben nicht neutral. Sie kommt aus dem System, das sie betreibt.
Bei einem Menschen kann man nachfragen. Warum hast du das so entschieden? Was war der Beweggrund? Bei einem Agenten kann man das auch fragen. Die Antwort ist dann entweder ein Logfile mit 47.000 Zeilen oder ein freundliches: Ich habe basierend auf meinen Trainingsdaten optimiert.
Beides ist keine brauchbare Antwort für ein Reporting an den Kunden.
Bei Menschen gibt es deshalb Verträge, Audits und Branchenstandards. Die ganze Compliance-Architektur in unserer Branche existiert nicht aus Spaß, sondern weil wir aus konkreten Krisen gelernt haben, dass blindes Vertrauen teuer wird.
Bei agentischen Systemen sind diese Mechanismen erst in Entwicklung. Niemand prüft systematisch, in wessen Interesse ein Agent optimiert. Niemand schaut, welche Trade-offs er nicht zeigt. Niemand stellt die Frage, ob er einen Bias zugunsten der Plattform hat, auf der er läuft.
Genau das ist die Aufgabe der nächsten zwölf Monate. Nicht ob wir KI einsetzen — wir setzen sie längst ein. Sondern wie wir auf der Agenturseite sicherstellen, dass die KI auch wirklich für den Kunden arbeitet, dessen Geld sie verteilt.
Das ist kein Hindernis für Agentic AI. Das ist die Voraussetzung dafür.
Drei Fragen an jeden agentischen Workflow
- Wem gehört das System, dessen Agent dein Budget verteilt?
- Welche Trade-offs zeigt der Agent im Reporting nicht?
- Wie belegst du gegenüber dem Kunden, in wessen Interesse optimiert wurde?
Programmatic-Experte aus Wuppertal. Schreibt über Mediaqualität, Daten und die Frage, wer am Ende die Optimierungslogik definiert.
