{"id":2619,"date":"2026-08-03T08:32:57","date_gmt":"2026-08-03T08:32:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bytek.ai\/blog\/agentic-ai-im-marketing-von-der-datenanalyse-zur-aktivierung-durch-natuerliche-sprache\/"},"modified":"2026-08-03T08:32:57","modified_gmt":"2026-08-03T08:32:57","slug":"agentic-ai-im-marketing-von-der-datenanalyse-zur-aktivierung-durch-natuerliche-sprache","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/agentic-ai-im-marketing-von-der-datenanalyse-zur-aktivierung-durch-natuerliche-sprache\/","title":{"rendered":"Agentic AI im Marketing: von der Datenanalyse zur Aktivierung durch nat\u00fcrliche Sprache"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bisher haben wir gelernt, k\u00fcnstliche Intelligenz haupts\u00e4chlich als Gespr\u00e4chspartner zu nutzen. Wir stellen ihr eine Frage und erhalten im Gegenzug einen Text, eine Analyse, ein Bild, eine Zusammenfassung oder ein St\u00fcck Code. Der Wert liegt in der Qualit\u00e4t der Antwort, obwohl die Interaktion oft dort endet.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit <\/span><b>Agentic AI<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> beginnt sich diese Grenze zu verschieben. K\u00fcnstliche Intelligenz kann ein Ziel verstehen, die erforderlichen Schritte identifizieren, die verf\u00fcgbaren Tools nutzen und die n\u00e4chste Aktion vorbereiten. Sie kann ein System abfragen, Informationen abrufen und vergleichen, eine Konfiguration validieren, einen Entwurf erstellen und ihn dem Benutzer zur Genehmigung vorlegen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies f\u00fchrt ein KI-System ein, das an Prozessen teilnehmen und deren Ausf\u00fchrung unterst\u00fctzen kann.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die \u00c4nderung ist besonders relevant im <\/span><b>Marketing und Datenmanagement<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, wo die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung selten ein Mangel an Informationen ist. Vielmehr geht es um alles, was erforderlich ist, um diese Informationen nutzbar zu machen. Teams m\u00fcssen Datensatzstrukturen verstehen, zwischen Tools wechseln, verschiedene F\u00e4higkeiten koordinieren und Analysen in konkrete Aktivit\u00e4ten \u00fcbersetzen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Agentic AI kann diese Distanz verk\u00fcrzen und einen direkteren Weg zwischen Absicht und Handlung schaffen. Um einen signifikanten Mehrwert zu bieten, muss sie jedoch ihren operativen Kontext verstehen, sich in Gesch\u00e4ftsdaten und Plattformen integrieren und innerhalb klarer, \u00fcberpr\u00fcfbarer und kontrollierter Grenzen agieren. <\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Jenseits des Chatbots: eine neue Ebene der Interaktion mit Plattformen<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein traditioneller generativer Assistent erh\u00e4lt eine Eingabe und erzeugt eine Ausgabe basierend auf dem verf\u00fcgbaren Kontext. Ein agentisches System kann ein Ziel in eine Abfolge von Operationen zerlegen, die am besten geeigneten Tools ausw\u00e4hlen, APIs oder Plattformfunktionen aufrufen und einen mehrstufigen Workflow koordinieren. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Unterschied betrifft auch die F\u00e4higkeit des Systems, mit seiner Betriebsumgebung zu interagieren. Ein Agent kann Datenbanken abfragen, Metadaten lesen, Pr\u00fcfungen durchf\u00fchren, spezialisierte Tools verwenden, den Kontext \u00fcber verschiedene Schritte hinweg beibehalten und neben den bereitgestellten Informationen ein operatives Ergebnis liefern. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Stellen Sie sich zum Beispiel vor, ein Marketingmanager m\u00f6chte Kunden identifizieren, die in den letzten 30 Tagen mindestens einen Kauf get\u00e4tigt haben, pr\u00fcfen, wie viele von ihnen eine g\u00fcltige E-Mail-Adresse haben, und eine Zielgruppe f\u00fcr eine Kampagne erstellen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein traditioneller Prozess kann von Teams Folgendes erfordern:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">die richtigen Tabellen und Beziehungen identifizieren;<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Qualit\u00e4t, Vollst\u00e4ndigkeit und Format der Felder \u00fcberpr\u00fcfen;<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">die Segmentierungslogik definieren;<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">eine Abfrage ausf\u00fchren oder Filter konfigurieren;<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">die potenzielle Zielgruppengr\u00f6\u00dfe berechnen;<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">das Ziel ausw\u00e4hlen;<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">die Synchronisierung konfigurieren und starten.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit einer <\/span><b>agentischen Schnittstelle<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> kann dasselbe Ziel in nat\u00fcrlicher Sprache ausgedr\u00fcckt werden. Der Agent interpretiert die Absicht, identifiziert die relevanten Quellen, ruft die erforderlichen Tools auf, \u00fcberpr\u00fcft die Datenverf\u00fcgbarkeit und -qualit\u00e4t, erstellt die Zielgruppenlogik und berechnet eine Vorschau.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bevor eine Operation durchgef\u00fchrt wird, die das System ver\u00e4ndert, kann es die vorgeschlagene Konfiguration, die verwendeten Parameter und die Aktion, die es auszuf\u00fchren beabsichtigt, pr\u00e4sentieren. Der Benutzer kann den vorgeschlagenen Schritt dann genehmigen, \u00e4ndern oder ablehnen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Wert geht \u00fcber die Reduzierung der operativen Zeit hinaus. Er ver\u00e4ndert die Abstraktionsebene, \u00fcber die Menschen auf die Funktionen einer Plattform zugreifen. Benutzer m\u00fcssen nicht unbedingt die Syntax einer Abfrage, die vollst\u00e4ndige Struktur eines Datenschemas oder die technische Abfolge von Operationen kennen. Sie k\u00f6nnen das Ergebnis ausdr\u00fccken, das sie erreichen m\u00f6chten, w\u00e4hrend der Agent diese Absicht in Tool-Aufrufe und \u00fcberpr\u00fcfbare Konfigurationen \u00fcbersetzt.   <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die konversationelle Interaktion wird daher zu einer <\/span><b>Orchestrierungsebene, die Benutzer, Daten und Plattformfunktionen verbindet<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Sie erg\u00e4nzt die traditionelle Schnittstelle, indem sie einen direkteren, gef\u00fchrten und transparenten Zugang zu operativen Prozessen bietet.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Der wahre Wert liegt im operativen Kontext<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um in einem Gesch\u00e4ftsumfeld einen sinnvollen Mehrwert zu bieten, ben\u00f6tigt ein Agent mehr als das allgemeine Wissen eines Sprachmodells. Er muss innerhalb eines pr\u00e4zisen Anwendungskontexts agieren und verstehen, welche Daten verf\u00fcgbar sind, wie sie organisiert sind, welche Beziehungen zwischen Tabellen und Profilen bestehen, welche Tools er verwenden kann, welche Modelle aktiv sind und welche Berechtigungen der Benutzer besitzt. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Kontext umfasst mehr als nur die Bereitstellung einer gr\u00f6\u00dferen Menge an Informationen. Er beinhaltet <\/span><b>Metadaten, Schemata, Gesch\u00e4ftsregeln, Konfigurationen, Autorisierungen und den aktuellen Zustand der Ressourcen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Diese Elemente erm\u00f6glichen es dem Agenten, eine allgemeine Anfrage in eine Abfolge von Operationen zu \u00fcbersetzen, die mit der tats\u00e4chlichen Umgebung kompatibel sind.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ohne Zugriff auf diesen Kontext kann die KI eine Methode vorschlagen oder ein Verfahren beschreiben, ist jedoch m\u00f6glicherweise nicht in der Lage zu pr\u00fcfen, ob die erforderlichen Daten vorhanden sind, ob ein Feld geeignet ist, ob eine Verbindung aktiv ist oder ob der Benutzer autorisiert ist, eine bestimmte Aktion auszuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Agentic AI st\u00fctzt sich daher auf die F\u00e4higkeit, ein Sprachmodell \u00fcber strukturierte Schnittstellen mit operativen Tools zu verbinden. Der Agent muss die verf\u00fcgbaren Funktionen entdecken, ihre Parameter und Einschr\u00e4nkungen verstehen, sie im richtigen Moment aufrufen und das Ergebnis jeder Operation nutzen, um den n\u00e4chsten Schritt zu bestimmen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Innerhalb dieser Architektur interpretiert das Sprachmodell die Absicht und orchestriert den Prozess, w\u00e4hrend spezialisierte Tools, APIs und Dienste die Ausf\u00fchrung \u00fcbernehmen. Das <\/span><b>Model Context Protocol<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> beispielsweise definiert einen offenen Standard, \u00fcber den ein KI-Assistent kontrolliert auf Daten, Ressourcen und Funktionen zugreifen kann, die von externen Systemen bereitgestellt werden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Integration adressiert eine der Haupteinschr\u00e4nkungen bei der KI-Einf\u00fchrung in Gesch\u00e4ftsprozessen: die Trennung zwischen der Umgebung, in der eine Anfrage entsteht, und dem System, in dem sie ausgef\u00fchrt werden muss. Wenn ein Assistent nicht auf die vom Team verwendeten Tools zugreifen kann, muss der Benutzer Informationen manuell abrufen, sie in die Konversation kopieren, die Antwort interpretieren und die Operation in einer anderen Anwendung nachbilden. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein integriertes agentisches System kann diese Schritte reduzieren. Es kann direkt innerhalb der Plattform arbeiten oder ausgew\u00e4hlte Plattformfunktionen \u00fcber KI-Assistenten verf\u00fcgbar machen, die bereits im Unternehmen eingef\u00fchrt wurden. Dies schafft einen kontinuierlicheren Workflow, in dem Daten, Argumentation und Operationen Teil desselben Prozesses sind, w\u00e4hrend Rollen, Autorisierungen und Zugriffsebenen getrennt bleiben.  <\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Gr\u00f6\u00dfere operative F\u00e4higkeiten bei gleichzeitiger Beibehaltung des menschlichen Urteilsverm\u00f6gens<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Idee eines Systems, das in der Lage ist, Ma\u00dfnahmen zu ergreifen, lenkt die Aufmerksamkeit oft auf seinen Grad an Autonomie. In einem Gesch\u00e4ftsumfeld ist eine n\u00fctzlichere Frage, welche Aktivit\u00e4ten dem Agenten zugewiesen werden sollten, innerhalb welcher Grenzen und unter welcher Aufsicht. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Agent \u00fcbersetzt das Ziel des Benutzers in technische Operationen. Er identifiziert relevante Quellen, w\u00e4hlt Tools aus, pr\u00fcft Voraussetzungen und bereitet die Aktion vor. Die strategische Bewertung verbleibt bei der Person, die den Gesch\u00e4ftskontext versteht und bestimmen kann, ob das vorgeschlagene Ergebnis koh\u00e4rent, n\u00fctzlich und angemessen ist.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Zielgruppe kann formal korrekt sein, w\u00e4hrend sie f\u00fcr die Kampagne schlecht geeignet ist. Ein Modell kann g\u00fcltige Felder verwenden, die f\u00fcr das Ziel nur begrenzt relevant sind. Eine Synchronisierung kann technisch machbar sein, w\u00e4hrend sie mit der internen Governance unvereinbar bleibt.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Menschliches Eingreifen ist daher ein integraler Bestandteil einer <\/span><b>agentischen Architektur<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Lese-, Explorations- und Vorschauaktivit\u00e4ten k\u00f6nnen oft automatisiert werden, w\u00e4hrend Schreib-, Aktivierungs- und L\u00f6schvorg\u00e4nge eine Autorisierung, explizite Best\u00e4tigung und R\u00fcckverfolgbarkeit erfordern.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Innerhalb eines <\/span><b>Human-in-the-Loop-Modells<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> reduziert der Agent die technische Komplexit\u00e4t und bereitet die Aktion vor. Der Benutzer bewertet deren Relevanz und entscheidet, ob er fortf\u00e4hrt. Um eine fundierte Entscheidung zu unterst\u00fctzen, muss das System die konsultierten Daten, die verwendeten Tools, die ausgew\u00e4hlten Parameter und die vorgeschlagenen \u00c4nderungen transparent machen.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Agentic AI in der Bytek Prediction Platform<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die neuen Funktionen der <\/span><b>Bytek Prediction Platform<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> entwickeln sich in diese Richtung und machen den gesamten Daten-Workflow zug\u00e4nglicher. Dies umfasst die Konfiguration von Datenquellen, die Entwicklung pr\u00e4diktiver Modelle, die Analyse und die Aktivierung. Das Ziel geht \u00fcber die Einf\u00fchrung einer konversationellen Schnittstelle hinaus und betrifft die Art und Weise, wie Benutzer mit den operativen Funktionen der Plattform interagieren.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Data Source Manager: Konfiguration von Daten durch einen gef\u00fchrten Prozess<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der erste Schritt besteht darin, die Datenquellen, die die Plattform speisen, zu verbinden und korrekt zu konfigurieren.<\/span><\/p>\n<p><b>Data Source Manager<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> f\u00fchrt Benutzer durch das Onboarding von Datens\u00e4tzen. Er analysiert automatisch Tabellen und Felder, erm\u00f6glicht die Auswahl der einzuschlie\u00dfenden Informationen, unterst\u00fctzt die Konfiguration von Identifikatoren und erm\u00f6glicht eine \u00dcberpr\u00fcfung der Gesamtstruktur vor der Aktivierung.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr BPP-Benutzer bietet dies eine schnellere M\u00f6glichkeit zu verstehen, welche Daten verf\u00fcgbar sind und wie die Plattform sie interpretieren wird. Benutzer k\u00f6nnen entscheiden, welche Tabellen sie einschlie\u00dfen m\u00f6chten, Feldnamen und -beschreibungen verbessern, Identifikatoren wie E-Mail-Adressen oder Kunden-IDs korrekt zuordnen und \u00fcberpr\u00fcfen, wie diese Identifikatoren zur Profilzusammenf\u00fchrung beitragen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der gef\u00fchrte Prozess verringert die Wahrscheinlichkeit, dass anf\u00e4ngliche Konfigurationsfehler sp\u00e4tere Aktivit\u00e4ten beeintr\u00e4chtigen. Eine unvollst\u00e4ndige Definition von Identifikatoren, ein unklares Feld oder eine falsch ausgew\u00e4hlte Tabelle k\u00f6nnen Zielgruppen, Signale und Modelle gef\u00e4hrden. Der Data Source Manager macht diese Schritte sichtbarer und einfacher zu kontrollieren, bevor die Plattform aktiviert wird.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Wert erstreckt sich auch auf die Zusammenarbeit zwischen Teams. Infrastrukturteams behalten die Kontrolle \u00fcber die technische Konfiguration, w\u00e4hrend Marketing-, Analyse- und Datenteams Zugang zu einer klareren und konsistenteren Darstellung der von ihnen verwendeten Daten erhalten. Das Onboarding kann somit zum Ausgangspunkt eines zuverl\u00e4ssigeren operativen Prozesses werden, der eng mit dem Rest der Plattform verbunden ist.  <\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-2572\" src=\"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-data-source-manager-transparent.png\" alt=\"\" width=\"2360\" height=\"2360\" srcset=\"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-data-source-manager-transparent.png 2360w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-data-source-manager-transparent-300x300.png 300w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-data-source-manager-transparent-1024x1024.png 1024w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-data-source-manager-transparent-150x150.png 150w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-data-source-manager-transparent-768x768.png 768w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-data-source-manager-transparent-1536x1536.png 1536w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-data-source-manager-transparent-2048x2048.png 2048w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-data-source-manager-transparent-104x104.png 104w\" sizes=\"auto, (max-width: 2360px) 100vw, 2360px\" \/><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">AI Model Copilot: Daten in operative Vorhersagen verwandeln<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sobald die Daten konfiguriert sind, k\u00f6nnen Benutzer sie auf pr\u00e4diktive Modelle anwenden, die mit konkreten Gesch\u00e4ftszielen verkn\u00fcpft sind.<\/span><\/p>\n<p><b>AI Model Copilot<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> leitet die Konfiguration, das Training und die Bereitstellung von Modellen wie Propensity, Churn, Predictive Customer Lifetime Value, RFM-Clustering und Interessenklassifizierung. Benutzer k\u00f6nnen mit dem gew\u00fcnschten Ergebnis beginnen und das am besten geeignete Modell identifizieren, wodurch die Notwendigkeit verringert wird, eine Gesch\u00e4ftsanforderung eigenst\u00e4ndig in eine technische Konfiguration zu \u00fcbersetzen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Marketingteam kann ihn verwenden, um ein Modell zu erstellen, das die Kaufwahrscheinlichkeit sch\u00e4tzt, k\u00fcndigungsgef\u00e4hrdete Kunden identifiziert, den zuk\u00fcnftigen Kundenwert vorhersagt oder den Kundenstamm nach Aktualit\u00e4t, H\u00e4ufigkeit und Geldwert segmentiert. Die Ergebnisse k\u00f6nnen dann die Zielgruppenerstellung, die Definition von Signalen f\u00fcr Werbeplattformen oder die Personalisierung von Retention-Aktivit\u00e4ten unterst\u00fctzen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Copilot unterst\u00fctzt die Auswahl von Tabellen, Variablen, Zeitr\u00e4umen und Trainingsparametern, wodurch die Beziehung zwischen Eingabedaten und erwarteten Ergebnissen leichter verst\u00e4ndlich wird. Das Modell wird zun\u00e4chst als Entwurf gespeichert, sodass der Benutzer die Konfiguration \u00fcberpr\u00fcfen kann, bevor er sie aktiviert und Vorhersagen generiert. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Ansatz kann die pr\u00e4diktive Modellierung Teams n\u00e4herbringen, die das Gesch\u00e4ftsproblem verstehen, aber nicht jede technische Phase des Prozesses direkt verwalten. <\/span><b>Data-Science-Expertise<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bleibt f\u00fcr komplexere Projekte zentral, w\u00e4hrend wiederkehrende Aktivit\u00e4ten durch einen gef\u00fchrten, schnelleren und strukturierteren Prozess abgewickelt werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-2570\" src=\"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-ai-model-copilot-transparent.png\" alt=\"\" width=\"2360\" height=\"2360\" srcset=\"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-ai-model-copilot-transparent.png 2360w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-ai-model-copilot-transparent-300x300.png 300w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-ai-model-copilot-transparent-1024x1024.png 1024w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-ai-model-copilot-transparent-150x150.png 150w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-ai-model-copilot-transparent-768x768.png 768w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-ai-model-copilot-transparent-1536x1536.png 1536w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-ai-model-copilot-transparent-2048x2048.png 2048w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-ai-model-copilot-transparent-104x104.png 104w\" sizes=\"auto, (max-width: 2360px) 100vw, 2360px\" \/><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">AI Copilot: Zugriff auf BPP-Funktionen durch nat\u00fcrliche Sprache<\/span><\/h3>\n<p><b>AI Copilot<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist der in die Plattform integrierte konversationelle Assistent. Er erm\u00f6glicht es Benutzern, ihren Arbeitsbereich zu erkunden und operative Aktivit\u00e4ten durchzuf\u00fchren, indem sie direkt beschreiben, was sie wissen oder erreichen m\u00f6chten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Durch eine Anfrage in nat\u00fcrlicher Sprache k\u00f6nnen Benutzer pr\u00fcfen, welche Tabellen und Felder verf\u00fcgbar sind, die Qualit\u00e4t eines Datenfeldes bewerten, die Anzahl der zusammengef\u00fchrten Profile im Identity Graph einsehen, sehen, welche Modelle aktiv sind, oder die Ziele \u00fcberpr\u00fcfen, mit denen eine Zielgruppe synchronisiert wird.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Copilot kann auch die Erstellung und Verwaltung von Zielgruppen und Signalen unterst\u00fctzen. Ein Benutzer kann ihn bitten, ein Segment von Kunden zu erstellen, die in den letzten 30 Tagen gekauft haben, dessen Gr\u00f6\u00dfe vor dem Speichern zu berechnen oder eine bestehende Zielgruppe mit anderen Bedingungen zu klonen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies kann die Zeit verk\u00fcrzen, die ben\u00f6tigt wird, um die richtigen Funktionen zu identifizieren, Filter zu konfigurieren oder zwischen verschiedenen Abschnitten der Plattform zu wechseln. Der Benutzer kann sich auf das operative Ziel konzentrieren, w\u00e4hrend der Copilot die erforderlichen Tools identifiziert und die Schritte organisiert. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Leseoperationen werden sofort ausgef\u00fchrt. Wenn eine Aktivit\u00e4t eine \u00c4nderung beinhaltet, zeigt der Copilot eine Karte mit der vorgeschlagenen Aktion, den ausgew\u00e4hlten Parametern und dem erwarteten Effekt an. Der Benutzer kann diese genehmigen oder ablehnen, w\u00e4hrend Zielgruppen, Signale und andere Entit\u00e4ten zun\u00e4chst als Entw\u00fcrfe erstellt werden.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Benutzer k\u00f6nnen somit eine gr\u00f6\u00dfere Autonomie bei der Datenexploration und -aktivierung gewinnen, w\u00e4hrend sie gleichzeitig die Sichtbarkeit der vom System konsultierten Informationen und die Kontrolle \u00fcber Operationen behalten, die den Arbeitsbereich ver\u00e4ndern.<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-2571\" src=\"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-copilot-carousel-transparent-1.png\" alt=\"\" width=\"2360\" height=\"2360\" srcset=\"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-copilot-carousel-transparent-1.png 2360w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-copilot-carousel-transparent-1-300x300.png 300w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-copilot-carousel-transparent-1-1024x1024.png 1024w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-copilot-carousel-transparent-1-150x150.png 150w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-copilot-carousel-transparent-1-768x768.png 768w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-copilot-carousel-transparent-1-1536x1536.png 1536w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-copilot-carousel-transparent-1-2048x2048.png 2048w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-copilot-carousel-transparent-1-104x104.png 104w\" sizes=\"auto, (max-width: 2360px) 100vw, 2360px\" \/><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Bytek MCP: Nutzung von BPP \u00fcber bereits im Unternehmen eingef\u00fchrte KI-Assistenten<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">AI Copilot bietet agentische Funktionen innerhalb der Plattform. <\/span><b>Bytek MCP<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> macht ausgew\u00e4hlte Funktionen \u00fcber externe Assistenten verf\u00fcgbar, die mit dem Model Context Protocol kompatibel sind, einschlie\u00dflich Claude und ChatGPT.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr Benutzer bedeutet dies, auf BPP zugreifen zu k\u00f6nnen, w\u00e4hrend sie weiterhin in ihrer aktuellen Umgebung arbeiten. \u00dcber einen externen KI-Assistenten k\u00f6nnen sie Daten, Zielgruppen, Signale, Verbindungen und Modelle \u00fcberpr\u00fcfen, kontrollierte schreibgesch\u00fctzte Abfragen ausf\u00fchren und neue Entw\u00fcrfe f\u00fcr eine sp\u00e4tere \u00dcberpr\u00fcfung innerhalb der Plattform vorbereiten. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Benutzer, der eine Kampagnenstrategie in Claude oder ChatGPT analysiert, kann beispielsweise pr\u00fcfen, ob eine bestimmte Zielgruppe bereits existiert, verifizieren, welche Daten f\u00fcr deren Erstellung verf\u00fcgbar sind, oder einen neuen Entwurf vorbereiten, ohne Informationen manuell zwischen verschiedenen Systemen kopieren zu m\u00fcssen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies reduziert den Kontextwechsel und integriert BPP in die bereits von der Organisation genutzten KI-Workflows. Auf Plattformfunktionen kann von der Umgebung aus zugegriffen werden, in der das Team bereits arbeitet, anstatt an eine einzige Schnittstelle gebunden zu bleiben. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Zugriff bleibt pers\u00f6nlich und begrenzt. Jede Anmeldeinformation ist einem bestimmten Benutzer und Arbeitsbereich zugeordnet und gew\u00e4hrt nur die zul\u00e4ssigen Operationen. Externe Assistenten k\u00f6nnen Informationen lesen und Entw\u00fcrfe erstellen, w\u00e4hrend die Aktivierung und sensiblere \u00c4nderungen innerhalb von BPP verbleiben.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies gibt den Benutzern eine gr\u00f6\u00dfere Kontinuit\u00e4t \u00fcber Daten, Analysen und Operationen hinweg, w\u00e4hrend die Trennung der Umgebungen, der sichere Zugriff und die \u00dcberwachung der Aktionen gewahrt bleiben.<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-2573\" src=\"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-chat-chatgpt-transparent.png\" alt=\"\" width=\"2360\" height=\"2360\" srcset=\"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-chat-chatgpt-transparent.png 2360w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-chat-chatgpt-transparent-300x300.png 300w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-chat-chatgpt-transparent-1024x1024.png 1024w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-chat-chatgpt-transparent-150x150.png 150w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-chat-chatgpt-transparent-768x768.png 768w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-chat-chatgpt-transparent-1536x1536.png 1536w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-chat-chatgpt-transparent-2048x2048.png 2048w, https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/bpp-chat-chatgpt-transparent-104x104.png 104w\" sizes=\"auto, (max-width: 2360px) 100vw, 2360px\" \/><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Von der Interaktion zur Orchestrierung<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.bytek.ai\/platform\/agentic-ai\/\">Agentic AI<\/a> f\u00fchrt eine Art des Zugriffs auf Plattformen ein, bei der Benutzer mit dem Ziel beginnen k\u00f6nnen und nicht mit der technischen Abfolge, die zu dessen Erreichung erforderlich ist. Der Agent interpretiert die Anfrage, identifiziert relevante Daten und Tools, koordiniert die Schritte und liefert einen \u00fcberpr\u00fcfbaren operativen Vorschlag. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies kann auch das Verh\u00e4ltnis zwischen Fachwissen und der t\u00e4glichen Nutzung von Technologie beeinflussen. Technisches Wissen bleibt grundlegend f\u00fcr die Gestaltung von Infrastrukturen, Modellen, Autorisierungen und Governance-Regeln. Gleichzeitig k\u00f6nnen mehr Menschen auf diese Funktionen zugreifen, ohne detaillierte Kenntnisse \u00fcber Abfragen, Schemata und Konfigurationen zu ben\u00f6tigen.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Wirksamkeit dieses Modells h\u00e4ngt von der Qualit\u00e4t seiner Integration in den operativen Kontext ab. Ein Agent kann einen Mehrwert bieten, wenn er die verf\u00fcgbaren Daten versteht, die Grenzen des Arbeitsbereichs erkennt, autorisierte Tools verwendet und seine vorgeschlagenen Operationen sichtbar macht. Ohne diese Elemente bleibt die Interaktion m\u00f6glicherweise von realen Prozessen losgel\u00f6st.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Entwicklung von Schnittstellen kann daher deren schrittweise Transformation beinhalten. Dashboards, Filter und Konfigurationen k\u00f6nnen weiterhin Kontrolle und Details bieten, w\u00e4hrend die agentische Ebene Aktivit\u00e4ten koordiniert, die \u00fcber Daten, Modelle und Ziele verteilt sind. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei Daten- und Marketingplattformen liegt ein Gro\u00dfteil des Wertes darin, eine gr\u00f6\u00dfere Kontinuit\u00e4t zwischen Analyse und Aktivierung zu schaffen. Dies beinhaltet das Verst\u00e4ndnis dar\u00fcber, welche Informationen verf\u00fcgbar sind, deren Umwandlung in Segmente oder Vorhersagen und deren Nutzung in operativen Kan\u00e4len durch einen direkteren Prozess. <\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bisher haben wir gelernt, k\u00fcnstliche Intelligenz haupts\u00e4chlich als Gespr\u00e4chspartner zu nutzen. Wir stellen ihr eine Frage und erhalten im Gegenzug einen Text, eine Analyse, ein Bild, eine Zusammenfassung oder ein St\u00fcck Code. Der Wert liegt in der Qualit\u00e4t der Antwort, obwohl die Interaktion oft dort endet. Mit Agentic AI beginnt sich diese Grenze zu verschieben. 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