Wie AI Agents Marketing & Vertrieb wirklich verändern

Wie AI Agents Marketing & Vertrieb wirklich verändern

57 Prozent. So groß ist der Anteil der Anfragen, bei denen Menschen AI Agents wie den Comet Assistant von Perplexity für kognitive Arbeit einsetzen – also für Produktivität, Workflows und Lernen. Nicht nur zum Spielen, nicht nur für Gimmicks, sondern für echten Output.

Für Marketing- und Vertriebsteams in Deutschland ist das eine klare Botschaft: KI ist längst Arbeitswerkzeug, nicht Experiment. Wer jetzt versteht, wie Menschen AI Agents nutzen, kann Kampagnen, Prozesse und Teams gezielt darauf ausrichten – und seinen Marketing-ROI deutlich steigern.

In dieser Ausgabe von „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ schauen wir uns die Perplexity-Analyse an und übersetzen die Ergebnisse in konkrete Handlungsempfehlungen für Marketing und Sales. Es geht darum,

• wo AI Agents heute den meisten Nutzen stiften,
• wie sich Nutzungsverhalten typischerweise entwickelt,
• welche Chancen das speziell für Marketing und Vertrieb bietet,
• und wie Sie 2026 praxisnah starten oder skalieren können.

---

1. Was die Perplexity-Daten über echte KI-Nutzung verraten

Die Analyse von Perplexity und Harvard basiert auf dem Browser Comet und dem AI Agent Comet Assistant. Das ist keine Vollerhebung über alle KI-Tools, aber ein sehr guter Realitätscheck, wie Menschen Agents tatsächlich im Alltag nutzen.

Die kurz gefasste Kernaussage:

AI Agents werden vor allem für Produktivität, Workflows und Lernen eingesetzt – nicht für „Spielerei“.

Die Verteilung der Nutzung sieht so aus:

• 36 %: Produktivität & Workflows
• 21 %: Lernen & Recherche
• 20,8 %: Media & Entertainment
• 10,9 %: Shopping & Commerce
• Rest: Travel & Leisure, Job & Career

Für Marketing & Vertrieb bedeutet das: Die stärksten Use Cases liegen dort, wo ohnehin täglich gearbeitet wird – in Dokumenten, Kampagnen, Mails, Reports und Analysen.

---

2. Produktivität & Workflows: Wo AI Agents heute schon Zeit sparen

Der größte Block in der Perplexity-Analyse sind klassische Arbeitsprozesse. Genau hier liegt der schnellste Hebel für Ihren ROI.

2.1 Typische Agent-Workflows laut Studie

Innerhalb des Bereichs „Workflows“ verteilt sich die Nutzung wie folgt:

• Bearbeiten von Dokumenten & Formularen: 21,5 %
• Account Management: 20,5 %
• Verwaltung von Mails: 15,8 %
• Multimedia Editing: 6,1 %

Das liest sich zunächst abstrakt. Übersetzt auf Marketing & Vertrieb in einem deutschen Unternehmen entstehen daraus sehr konkrete Szenarien.

2.2 Konkrete Beispiele für Marketing-Teams

1. Kampagnen-Dokumente und Briefings
Ein AI Agent übernimmt:

• Zusammenfassen langer Strategie-Dokumente für das Management
• Umformulieren von Kampagnenbriefings für verschiedene Stakeholder
• Strukturieren von Kreativ-Briefings aus verstreuten Notizen

2. Operatives Kampagnen-Management (Account Management)
Gerade in Performance-Teams mit mehreren Kanälen:

• Auswertung von Google-Ads-, Meta- oder LinkedIn-Exporten
• Generierung von Kurz-Reports („Was lief diese Woche, was nicht?“)
• Vorschläge für A/B-Tests basierend auf bisherigen Ergebnissen

3. E-Mail-Management
Im B2B-Vertrieb sieht der Alltag oft so aus: volle Inbox, wenig Fokus. Ein AI Agent kann:

• eingehende E-Mails vorsortieren und priorisieren,
• Antwortentwürfe erstellen (z. B. Follow-ups nach Webinaren),
• wiederkehrende Templates anpassen (Angebotsnachfragen, Terminbestätigungen).

4. Multimedia Editing
Noch ein „kleiner“ Block, aber sehr interessant:

• Transkription und Zusammenfassung von Webinar-Aufzeichnungen
• Umwandlung von Videoinhalten in Social-Media-Posts oder Newsletter-Texte
• Erstellen von Snippet-Ideen, Hooks oder Betreffzeilen aus einem Video-Script

Hier zeigt sich: Viele Teams versuchen, KI mit einem „Big Bang Projekt“ einzuführen, während der eigentliche ROI in der Summe der kleinen, täglichen Workflows liegt.

---

3. Lernen & Recherche: KI als Wissens- und Analyse-Assistent

Rund 21 % der AI-Agent-Nutzung entfallen auf Learning. Innerhalb dieses Bereichs dominieren laut Perplexity:

• 61,9 % Kurse / strukturiertes Lernen
• 37,9 % Recherche

3.1 Was heißt das für Marketing & Vertrieb?

Hier entsteht ein massiver Hebel für Onboarding, Weiterbildung und Marktanalyse.

Beispiele aus der Praxis:

• Neue Mitarbeitende im Performance-Team lassen sich von einem Agenten einen strukturierten Lernpfad zu Themen wie „Bidding-Strategien für Google Ads“ oder „Meta Advantage+ Kampagnen“ erstellen.
• Ein B2B-Vertriebsteam nutzt AI Agents, um sich schnell in neue Branchen der Zielkunden einzuarbeiten – inklusive typischer Pain Points, Entscheidungsprozesse und Fachbegriffe.
• Content-Marketing-Teams erstellen per Agent strukturierte Dossiers zu Trendthemen, etwa „KI-gestützte Kundenanalyse im deutschen Mittelstand“.

3.2 Warum dieser Bereich so wertvoll ist

Perplexity berichtet, dass Nutzer, die früh Lern- und Recherche-Aufgaben mit AI Agents erledigen, mit höherer Wahrscheinlichkeit zu Langzeit-Nutzern werden. Übertragen auf Unternehmen heißt das:

Wenn Ihr Team AI Agents von Anfang an als Wissens- und Lernpartner nutzt, steigt die Chance, dass KI langfristig im Alltag verankert wird – statt nach einem „Pilotprojekt“ wieder zu verschwinden.

Gerade für Marketing- & Vertriebsteams, die ständig mit neuen Tools, Algorithmen und Kanälen konfrontiert sind, ist das ein echter Wettbewerbsvorteil.

---

4. Shopping, Networking & Entertainment: Verdeckte Chancen für Kampagnen

Neben Produktivität und Lernen zeigen die Daten weitere Bereiche, die für Marketing- und Vertriebssstrategien spannend sind.

4.1 AI-gestütztes Shopping & Commerce (10,9 %)

Etwa 10,9 % der Agent-Nutzung entfallen auf Shopping & Commerce. User suchen und vergleichen Produkte, und durch Features wie „Instant Buy“ mit integriertem Checkout wird der Agent selbst zur Einkaufsoberfläche.

Was heißt das für Marketing?

• Produktfeeds und Datenqualität werden noch wichtiger. Wenn ein AI Agent Produkte empfiehlt oder direkt kaufbar macht, müssen Daten sauber, strukturiert und aktuell sein.
• Performance-Marketing verschiebt sich: Nicht nur Suchmaschinen oder Marktplätze sind relevant, sondern auch KI-Oberflächen, in denen Nutzer mit Agenten sprechen.
• Personalisierte Beratung wird skalierbar: Statt nur „Kunden kauften auch“, liefern Agents kontextbezogene Empfehlungen („Für ein Airbnb-Wochenende in Berlin, unter 150 Euro, nachhaltig produziert…“).

Wer heute seine Produktdaten, Beschreibungen und FAQ-Inhalte KI-fähig aufbaut, ist morgen im Vorteil, wenn mehr Kunden über AI Agents recherchieren und einkaufen.

4.2 Media, Entertainment & Social (20,8 %)

Rund 20,8 % der Nutzung liegen im Bereich Media & Entertainment. Dahinter stecken Aktivitäten wie:

• Inhalte für Social Media planen
• Nachrichten und Trends kuratieren lassen
• personalisierte Empfehlungen (Filme, Musik, Creator)

Für Marketing-Teams ergeben sich daraus gleich mehrere Hebel:

• Social-Media-Redaktionen können AI Agents zur Content-Planung, Themenfindung und Hook-Optimierung nutzen.
• Brand-Strategen sehen, wie stark personalisierte Empfehlungen Teil des Alltags werden – und können Kampagnen darauf ausrichten.
• Influencer- und Creator-Kooperationen lassen sich datenbasierter planen, weil Agents schon heute dabei helfen, passende Profile zu identifizieren und Inhalte auszuwerten.

4.3 Job, Karriere & Networking

Perplexity zeigt außerdem: AI Agents werden häufig für Job- und Karriere-Themen eingesetzt – etwa für Lebensläufe, LinkedIn-Profile oder Anschreiben.

Übertragen auf Vertrieb & Business Development heißt das:

• Social Selling auf LinkedIn wird noch stärker automatisiert: vom Profiltext bis zur ersten Kontaktaufnahme.
• Gute Outbound-Sequenzen brauchen einen klaren Mehrwert, weil generische Nachrichten immer leichter mit KI erstellt werden können.

Wer hier vorausdenkt, baut auf eine ehrlich wertstiftende Kommunikation statt auf austauschbare Standardansprachen – auch wenn diese von KI „perfekt formuliert“ sind.

---

5. Wie sich Nutzungsverhalten entwickelt – und was das für Ihre Roadmap bedeutet

Perplexity beschreibt eine interessante Dynamik:

Neue Nutzer starten oft mit „harmlosen“ Anfragen (Reise, Film, Trivia) und wandern dann Schritt für Schritt in Richtung Produktivität und Workflows. Wer einmal erlebt hat, wie ein Agent einen Python-Code debuggt oder einen Finanzreport zusammenfasst, bleibt meist dabei.

Übertragen auf Ihr Unternehmen:

• Anfangs nutzen Mitarbeitende Agents für einfache Aufgaben.
• Sobald erste Aha-Momente entstehen (z. B. „Der Agent hat mir 2 Stunden Reportarbeit gespart“), verschiebt sich die Nutzung in Richtung Kernprozesse.
• Genau dort entsteht dann der echte ROI.

Statt also sofort „den einen Killer-Use-Case“ zu suchen, funktioniert ein 3-stufiger Ansatz meist besser:

1. Spielwiese zulassen
   Mitarbeitenden Raum geben, mit AI Agents zu experimentieren (Recherche, Inspiration, Reiseplanung etc.).

2. Produktiv-Use-Cases identifizieren
   Wo wurden bereits Zeitgewinne erzielt? Wo wiederholen sich Muster? Diese Use Cases systematisieren.

3. Standardisieren & integrieren

   • Richtlinien (Prompts, Datenschutz, Freigaben)
   • Integrationen in bestehende Tools (CRM, E-Mail, Projektmanagement)
   • Metriken: Zeitersparnis, Qualitätsverbesserung, Kampagnen-Performance

So entsteht keine starre „KI-Strategie auf PowerPoint“, sondern ein lebendiger, an der Realität orientierter KI-Einsatzplan für Marketing & Vertrieb.

---

6. Wer AI Agents nutzt – und wie Marketing & Sales davon profitieren

Perplexity zeigt auch, wer AI Agents besonders intensiv verwendet:

• ~30 %: Digital Technology
• 15,6 %: Studierende
• 10,5 %: Marketing & Sales

Das ist spannend aus zwei Gründen:

1. Marketing & Vertrieb gehören jetzt schon zur Top-Usergruppe. Die Hemmschwelle ist geringer als in manchen anderen Fachbereichen.
2. Unterschiedliche Gruppen nutzen KI sehr verschieden:
   • Studierende: hauptsächlich für Recherche und Lernen
   • Finanzbereich: vor allem für Workflow-Optimierung

Für Marketing & Vertrieb lässt sich daraus eine klare Stoßrichtung ableiten:

• Marketing-Teams sollten AI Agents sowohl für Content & Kreativprozesse als auch für Daten- und Kampagnenanalyse einsetzen.
• Sales-Teams profitieren besonders von Workflow-Optimierung (E-Mails, CRM-Notizen, Angebotsdokumente) und von kundenspezifischer Vorbereitung (Branchenrecherche, Persona-Profile, Einwandbehandlung).

Wer das ernst nimmt, verankert AI nicht nur im „Marketing-Tech-Stack“, sondern in der täglichen Arbeit jedes einzelnen Teammitglieds.

---

7. Nächste Schritte: So bringen Sie AI Agents gezielt in Marketing & Vertrieb

Die Perplexity-Analyse zeigt sehr klar, wohin die Reise geht: AI Agents werden zum Standardwerkzeug für Wissensarbeit. Für Marketing & Vertrieb ist das eine Chance, die eigene Effektivität deutlich zu steigern.

Ein pragmatischer Fahrplan für die nächsten 3–6 Monate könnte so aussehen:

1. Inventur machen

   • Welche wiederkehrenden Tätigkeiten kosten im Team am meisten Zeit?
   • Wo entstehen immer wieder Engpässe (Reportings, Freigaben, Content-Erstellung)?

2. 3–5 konkrete AI-Agent-Use-Cases definieren
   Beispiele:

   • Wöchentliches Kampagnen-Reporting automatisieren
   • Erste Entwürfe für Sales-E-Mails generieren lassen
   • Content-Repurposing von Webinaren in Blog, Social, Newsletter

3. Pilotphase mit klaren KPIs starten

   • Messgrößen: eingesparte Stunden, Kampagnen-Performance, Lead-Qualität
   • Feedback-Schleifen im Team (Was funktioniert, was nicht?)

4. Richtlinien & Schulung aufsetzen

   • Datenschutz und Unternehmensstandards definieren
   • Gute und schlechte Prompts anhand realer Beispiele durchgehen
   • Fachliche Qualitätssicherung: KI-Ergebnisse werden geprüft, nicht blind übernommen

Dieser Beitrag ist Teil der Serie „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“. Ziel der gesamten Reihe: Ihnen zu zeigen, wie Sie von KI-gestützter Kundenanalyse, Content-Automatisierung, Predictive Analytics und personalisierten Kampagnen im deutschen Markt konkret profitieren.

Wenn Sie aus der Perplexity-Analyse nur eine Sache mitnehmen, dann diese:

AI Agents bringen den größten Nutzen, wenn sie in Ihre täglichen Marketing- und Vertriebs-Workflows eingebettet sind – nicht als Zusatztool, sondern als fester Teil der Arbeit.

Die Frage für 2026 lautet deshalb weniger „Ob KI im Marketing wichtig wird“, sondern: Wie schnell richten Sie Ihre Prozesse darauf aus?