Ersetzt AI dein CRM und deine Marketingagentur?

Noch vor einem Jahr verunsicherte mich diese zugespitzte Prognose: «AI wird Marketing Services ersetzen.» Ende 2025 folgte bereits die nächste These: «AI wird SaaS-Unternehmen ersetzen.» Nach 365 schlaflosen Nächten kann ich nun nach dem Partner Day der UNBOUND 2026 beides nüchterner einordnen. AI verändert Software und Marketing grundlegend. Sie macht vieles schneller, günstiger und für mehr Menschen zugänglich. Aber sie ersetzt weder ein professionell geführtes CRM noch die strategische und operative Begleitung durch erfahrene Marketingpartner.

Im Gegenteil: Je einfacher es wird, AI-Lösungen und Agenten zu bauen, desto wichtiger werden klare Ziele, verlässliche Daten, verbindliche Zuständigkeiten und eine durchdachte Arbeitsweise. Genau hier liegt derzeit die eigentliche Herausforderung für Schweizer KMU.

Das Bauen von AI Agents wird einfacher – das Vertrauen schwieriger

AI-Agenten können heute Aufgaben übernehmen, Informationen verarbeiten und selbstständig Arbeitsschritte ausführen. Und sie lassen sich zunehmend auch von Personen ohne vertiefte technische Kenntnisse entwickeln. Das ist beeindruckend. Es führt in vielen Unternehmen aber zu einem neuen Problem: Jeder kann etwas bauen – doch niemand behält den Überblick.

Damit stellen sich zentrale Führungsfragen:

• Welche Agenten sind im Unternehmen im Einsatz?
• Auf welche Systeme und Daten greifen sie zu?
• Wer ist für ihren Betrieb verantwortlich?
• Wer wartet und aktualisiert sie?
• Wer prüft Datenschutz, Berechtigungen und Informationssicherheit?
• Was passiert, wenn die Person das Unternehmen verlässt, die den Agenten erstellt hat?
• Und vor allem: Liefert der Agent dauerhaft das gewünschte Ergebnis?

Das folgende Beispiel eines Hubspot Partners bringt das Problem auf den Punkt: Eine Mitarbeiterin entwickelt per Vibe Coding einen Agenten, der dem Team viele Arbeitsstunden spart. Die Lösung wird von weiteren Mitarbeitenden im Slack-Channel gefeiert. Einen Monat später verlässt die Mitarbeiterin das Unternehmen. Wenige Wochen danach funktioniert der Agent nicht mehr. Niemand weiss, wo man sich anmeldet, wie die Lösung gewartet wird oder wer überhaupt Zugriff darauf hat. Kurz darauf verschwindet sie aus dem Arbeitsalltag.

Was als Innovation begann, wurde zu einer nicht dokumentierten Insellösung.

Das ist das Paradox der aktuellen AI-Entwicklung: Je leichter Lösungen entstehen, desto schwieriger wird es, ihnen langfristig zu vertrauen. Für Unternehmen zählt nicht, ob ein Agent in einer eindrucksvollen Demonstration funktioniert. Entscheidend ist, ob er zuverlässig, sicher, verfügbar und wartbar ist.

Nicht AI um der AI willen, sondern Entwicklung auf Ergebnisse hin

In vielen Unternehmen und auch Marketingagenturen liegt der Fokus derzeit auf dem Bau von Agenten. Dabei wird eine wichtigere Frage zu selten gestellt: Welches konkrete Resultat soll damit erzielt werden?

Soll der Agent:

• Kosten senken?

• Reaktionszeiten verkürzen?

• Die Datenqualität verbessern?

• Mehr qualifizierte Leads hervorbringen?

• Mitarbeitende von repetitiven Aufgaben entlasten?

• Oder die Kundenerfahrung verbessern?

Ohne ein klar definiertes Ziel lässt sich später nicht beurteilen, ob die Investition erfolgreich war. Ein funktionierender Agent ist noch kein Business Case.

Deshalb sollten Unternehmen vor der Umsetzung mindestens vier Punkte festlegen:

1. Welches messbare Ergebnis wollen wir erreichen?
2. Welche Daten, Systeme und Prozesse benötigt die Lösung?
3. Wer trägt die fachliche und technische Verantwortung?
4. Wie messen wir Wirkung, Qualität und Kosten im laufenden Betrieb?

Sowohl KMU als auch Agenturen dürfen Early Adopters sein. Sie sollten sich jedoch bewusst sein, dass frühe Experimente Zeit und Geld kosten. Das ist nicht grundsätzlich problematisch – sofern die Tests strukturiert stattfinden, klare Rahmenbedingungen besitzen und konsequent ausgewertet werden. Die relevante Kennzahl ist nicht die Anzahl gebauter Agenten. Relevant ist ihr nachweisbarer Beitrag zum Unternehmenserfolg.

AI ersetzt kein CRM

Die These, AI werde SaaS-Unternehmen und damit auch CRM-Systeme ersetzen, greift zu kurz. Ein CRM ist nicht einfach eine Benutzeroberfläche mit einigen Funktionen. Es bildet Beziehungen, Daten, Prozesse, Berechtigungen und Verantwortlichkeiten über längere Zeit ab.

AI kann die Bedienung eines CRM vereinfachen, Informationen zusammenfassen, Inhalte vorbereiten, nächste Schritte empfehlen und Prozesse automatisieren. Doch dafür benötigt sie eine verlässliche Grundlage. Ohne strukturierte Kundendaten, klare Prozesse und definierte Zugriffsrechte fehlt ihr der Kontext, um dauerhaft brauchbare Ergebnisse zu liefern.

Statt das CRM überflüssig zu machen, erhöht AI deshalb seinen strategischen Wert. Das CRM wird zur gemeinsamen Daten- und Kontextbasis, auf der Menschen, Software und Agenten zusammenarbeiten.

Ohne Business Context produziert AI austauschbaren Content

Auch bei der Content-Erstellung zeigt sich dieselbe Herausforderung. AI kann in kurzer Zeit grosse Mengen Text produzieren. Doch Geschwindigkeit ist kein Qualitätsmerkmal. Fehlt der Kontext, entstehen generische Inhalte, die zwar sprachlich korrekt wirken, aber weder das Unternehmen noch seine Kunden wirklich treffen. Schlechter Content kann einer Marke sogar mehr schaden als kein Content: Er verbraucht Aufmerksamkeit, verwässert die Positionierung und schafft kein Vertrauen.

Guter AI-gestützter Content braucht drei Ebenen von Kontext:

Business Context: Alles, was ein Unternehmen unverwechselbar macht – Marke, Angebot, Produkte, Leistungen, Positionierung, Werte und Differenzierungsmerkmale.

Team Context: Rollen, Ziele, Zusammenarbeit, Verantwortlichkeiten, Playbooks, Prozesse und bewährte Methoden.

Customer Context: Die vollständige Geschichte und die feinen Unterschiede jeder Kundenbeziehung – Ideal Customer Profile, Personas, Bedürfnisse, bisherige Kommunikation, Verträge und Umsatzpotenzial.

Genau diese Grundlagen erarbeiten wir seit Jahren in Positionierungs- und Persona-Workshops. Was früher vor allem die Voraussetzung für wirksames Marketing war, wird nun zusätzlich zur Voraussetzung für wirksame AI. Unternehmen, die diesen Kontext strukturiert aufgebaut haben, besitzen einen entscheidenden Vorsprung.

Warum Marketing Services wieder an Bedeutung gewinnen

AI hat Marketing nicht einfacher gemacht. Sie hat die Zahl der Möglichkeiten vervielfacht.

Marketingteams können heute mehr Kanäle bedienen, mehr Inhalte erstellen, mehr Daten auswerten und mehr Prozesse automatisieren. Gleichzeitig wächst die Unsicherheit:

1. Welche Massnahmen sind wirklich relevant?

2. Worauf sollen wir uns konzentrieren?

3. Welche Tools benötigen wir?

4. Was sollten wir automatisieren – und was bewusst nicht?

Genau deshalb steigt der Bedarf an erfahrenen Agenturen und Marketingpartnern wieder. Ihr Wert liegt nicht primär darin, einzelne Aufgaben manuell auszuführen. Gefragt sind Orientierung, Priorisierung, Kontext, Integration und Qualitätskontrolle.

Eine gute Agentur hilft einem KMU dabei,

• die richtigen Anwendungsfälle auszuwählen,
• Marketing, Vertrieb und Service auf gemeinsame Ziele auszurichten,
• CRM, Daten und Prozesse als verlässliche Grundlage aufzubauen,
• Experimente kontrolliert durchzuführen,
• Ergebnisse zu messen und
• Know-how im Unternehmen zu verankern.

Damit verändert sich auch die Rolle der Agentur. Sie wird weniger zur verlängerten Werkbank und stärker zur strategischen Partnerin, die Technologie, Organisation und Marktverständnis miteinander verbindet.

Die eigentliche Transformation betrifft die Arbeitsweise

Die entscheidende Frage für CEOs lautet deshalb nicht: «Wo können wir möglichst schnell AI einsetzen?» Sie lautet: «Wie müssen wir unser Unternehmen organisieren, damit Menschen und AI gemeinsam bessere Resultate erzielen?»

Neue Tools allein verändern noch kein Unternehmen. Dafür braucht es klare Ziele, dokumentierte Prozesse, eindeutige Verantwortlichkeiten, gepflegte Daten und eine Kultur, in der Experimente möglich sind, aber nicht unkontrolliert bleiben.Wer jetzt nur einzelne Agenten baut, schafft möglicherweise neue Insellösungen. Wer dagegen die eigene Arbeitsweise transformiert, kann AI als echten Wettbewerbsvorteil nutzen.

Mehr Möglichkeiten verlangen mehr Führung

Die wichtigste Erkenntnis des Partner Day ist für mich: AI macht professionelle Marketing Services und zentrale Softwareplattformen nicht überflüssig. Sie erhöht die Anforderungen an beide. Schweizer KMU benötigen keine möglichst grosse Sammlung von AI-Tools und Agenten. Sie benötigen eine überschaubare Zahl sinnvoller Lösungen, die auf klare Ziele einzahlen, mit dem notwendigen Kontext arbeiten und verlässlich geführt werden.

Die Gewinner werden nicht jene Unternehmen sein, die am schnellsten möglichst viele Agenten bauen. Es werden jene sein, die Technologie mit Strategie, Governance und Kundenverständnis verbinden – und den Erfolg konsequent an Resultaten messen.