Zu Beginn jeder Zusammenarbeit sollten die Erwartungen und die Art der Zusammenarbeit definiert werden, je nach den Anforderungen der einzelnen Aufgaben. Das gilt auch für die Arbeit mit KI-Agenten, insbesondere bei Aufgaben, die auf menschlichem Urteilsvermögen beruhen – darunter Markenarbeit.
Heute gibt es mehr Touchpoints, Tools und Zielgruppen für Marken als je zuvor, und damit steigt auch der Druck auf Produktivität und Geschwindigkeit. KI-Agenten versprechen, dieses Problem durch Automatisierung vieler Aufgaben zu lösen.
Aber für Markenarbeit ist Automatisierung der falsche Rahmen.
Bei Marken geht es um Urteilsvermögen, Gespür, Kontext und Kultur. Es geht darum, sicherzustellen, dass ein Unternehmen über Tausende Entscheidungen hinweg – getroffen von Menschen, die sich nie begegnet sind – stets einheitlich auftritt. Ein automatisierter Standardansatz würde genau das Gegenteil von dem erzeugen, was eine Marke braucht: Gleichgültigkeit statt Emotion, Rauschen statt Bindung, Orientierungslosigkeit statt Loyalität.
Für führende Marken lautet die Frage daher nicht: KI – ja oder nein? Vielmehr überlegen sie, wie sie KI nutzen und mit ihr zusammenarbeiten. Die eigentliche Frage ist also nicht, wie viel sich automatisieren lässt, sondern welche Art der Zusammenarbeit für welche Aufgaben erforderlich ist.
Vier Modi der Zusammenarbeit
Um die Frage zu klären, wie KI-Agenten die Markenarbeit unterstützen sollen, haben wir bei Frontify das Human Agent Collaboration Framework entwickelt. Dieses Modell besteht aus zwei Achsen, die die Formen der Zusammenarbeit abbilden, die Markenpraktiker:innen erwarten und für nützlich halten.
Die erste Achse beschreibt die Arbeit selbst: definiert und regelbasiert am einen Ende, offen und explorativ am anderen Ende. Die zweite Achse beschreibt, wie Entscheidungen getroffen werden: anhand festgelegter Regeln oder basierend auf menschlichem Urteilsvermögen.
Der Modus Automate (Automatisieren) ist für regelbasierte Arbeit mit klaren Standards wie Compliance-Checks, Asset-Tagging und Workflow-Trigger vorgesehen. Der Agent verarbeitet in diesem Fall maschinenlesbare Markenregeln, wobei der Mensch jederzeit überprüfen und eingreifen kann. Jede Aktion wird protokolliert und jede Entscheidung ist überprüfbar. Dies schafft Transparenz und ermöglicht Vertrauen in den Agenten, ohne die Kontrolle völlig aus der Hand zu geben.
Der Modus Explore (Erkunden) steht für ergebnisoffene Arbeit, die dennoch klaren Markenregeln folgen muss, wie Textvarianten, Kampagnenkonzepte oder visuelle Entwürfe. Der Agent generiert Optionen basierend auf der Markenidentität, während der Mensch die Richtung vorgibt. Der Output ist bewusst plural angelegt: keine einzelne Antwort, sondern eine Bandbreite an Möglichkeiten, aus denen eine Person auswählen kann.
Der Modus Guide (Führen) ist für die anspruchsvollsten Aufgaben vorgesehen, bei denen es keine harten Regeln gibt und menschliches Urteilsvermögen unerlässlich ist: Markenstrategie, Positionierungsentscheidungen, Einbindung von Stakeholdern und Krisenkommunikation. Es gibt keinen definierten Standard, an dem der Agent seine Empfehlung ausrichten könnte, denn der Standard wird vom Menschen selbst entwickelt. Der Agent ruft Verlaufsdaten, Kontext und Signale ab, während der Mensch die Führung vorgibt.
Der Modus Amplify (Verstärken) eignet sich für Aufgaben, bei denen ein definierter Standard existiert, die Entscheidung aber weiterhin bei einer Person liegt. Beispiele für diese Art der Zusammenarbeit sind Kampagnen-Reviews, die Anwendung von Richtlinien und die Anpassung von Vorlagen. Der Agent erstellt eine Empfehlung basierend auf dem Standard, aber es wäre zu riskant, ihn eigenständig entscheiden zu lassen. Stattdessen entscheidet der Mensch, ob er die Empfehlung übernimmt oder nicht.
Damit alle vier Modi der Zusammenarbeit funktionieren, braucht es effektive Governance als tragendes Fundament. Agenten müssen anhand von Markenidentitäten trainiert, mithilfe von Compliance-Signalen überwacht und im Laufe der Weiterentwicklung der Marke kontinuierlich aktualisiert werden. Wenn Agenten künftig auch untereinander zusammenarbeiten, müssen auch Vorgänge auf der Maschinenebene nachvollziehbar sein. Jede Interaktion in der Kette wird protokolliert und bleibt überprüfbar, damit Verantwortung nicht einfach verschwindet, nur weil gerade niemand hinschaut.
Transparenz und Überprüfbarkeit sind die Grundsteine des Vertrauens – und ohne Vertrauen erodiert schnell die Basis für eine effektive Zusammenarbeit.
KI für Markenarbeit optimieren
Das Human Agent Collaboration Framework hilft dabei, Wesen und Zweck markenbezogener Aufgaben zu hinterfragen und zu verstehen, wie KI Menschen unterstützen und entlasten kann. Was würden Markenprofis in einem bestimmten Moment von KI-Agenten brauchen und erwarten? Stellt euch vor, ihr bittet eine Freundin um ein Rezept – und dann übernimmt sie kurzerhand die Küche und bäckt euch gleich einen ganzen Kuchen. Für manche mag das eine angenehme Überraschung sein, für andere eine inakzeptable Grenzüberschreitung.
Vertrauen in KI entsteht nicht dadurch, dass Aufgaben unkritisch automatisiert werden. Es entsteht dadurch, genau zu wissen, was man der KI überlassen kann und wo der Mensch die Zügel in der Hand behält.
Der Sinn des Frameworks liegt darin, KI dort einzusetzen, wo sie sich wirklich bewährt, und die Zusammenarbeit dabei immer nach Maßgabe des Menschen zu gestalten.
Bei Frontify gehen wir bei jeder KI-Lösung in unserem Produkt genau so vor: Je nach Art der Aufgaben und Ziele prüfen wir, wie eigenständig Agenten bei der Zusammenarbeit mit Menschen entscheiden dürfen.
KI-Agenten gewinnen das Vertrauen der Menschen, indem sie sich so verhalten, wie es von ihnen erwartet wird. Transparenz ist dabei das A und O: Das Verhalten der Agenten muss nachvollziehbar, kein Modus darf eine Blackbox sein. Mal sollen Agenten handeln, mal nur Empfehlungen abgeben oder Informationen abrufen. KI kann die Marke unterstützen, darf sie aber nie dominieren.
