Agent Washing: Wie Sie einen echten Marketing-Agenten erkennen

Ein Geschäftsführer bekommt in dieser Woche drei Angebote auf den Tisch. Das erste verspricht „KI-Agenten für Ihr Marketing“. Das zweite bewirbt ein „agentisches Marketing-System“. Das dritte nennt sich schlicht „Agent OS“. Alle drei klingen modern, alle drei haben eine Demo, und bei keinem ist auf Anhieb erkennbar, was darunter tatsächlich arbeitet: ein System, das selbstständig Ziele verfolgt und handelt, oder ein altbekannter Ablauf mit „Wenn dies, dann das“-Regeln, der einen neuen Namen bekommen hat.

Diese Verunsicherung ist kein Einzelfall, und sie ist auch nicht neu. Das Analystenhaus Gartner hat dafür bereits im Juni 2025 einen Begriff geprägt: „Agent Washing“. In diesem Artikel erklären wir, was damit gemeint ist, was Gartner dazu tatsächlich gesagt hat, und wie Sie als Unternehmen mit überschaubarem Aufwand prüfen können, ob ein beworbener Marketing-Agent diesen Namen verdient. Das Thema ist kein Produkt und keine Nachricht des Tages. Es ist ein Prüfwerkzeug, das unabhängig von Anbieter, Budget und Land funktioniert.

Was Gartner zu „Agent Washing“ gesagt hat

Am 25. Juni 2025 veröffentlichte Gartner eine Prognose zu agentischer KI. Ein Hinweis zur Quellenlage vorweg: Die Seite von Gartner selbst war für uns bei der Recherche nicht abrufbar. Wir stützen uns deshalb auf einen Fachbericht von silicon.eu, der die Pressemitteilung wiedergibt, und haben die Kernaussagen mit weiteren Fachmedien abgeglichen. Die Zahlen stimmen dort überein.

Die drei zentralen Aussagen lauten:

• Definition: „Agent Washing“ bezeichnet laut Bericht, dass Anbieter bestehende Technologien wie KI-Assistenten, Robotic Process Automation (RPA) oder Chatbots als agentenbasierte Lösungen umbenennen, obwohl ihnen oft zentrale Merkmale echter Agenten fehlen.
• Zahl der Anbieter: Gartner schätzt, dass von Tausenden Anbietern, die agentische KI bewerben, nur rund 130 tatsächlich authentische agentenbasierte Technologien anbieten.
• Prognose: Gartner erwartet, dass bis Ende 2027 mehr als 40 Prozent der agentischen KI-Projekte eingestellt werden. Als Gründe nennt der Bericht steigende Kosten, unklaren wirtschaftlichen Nutzen und unzureichendes Risikomanagement.

Von Tausenden Anbietern, die agentische KI bewerben, bieten nach Schätzung von Gartner nur rund 130 tatsächlich authentische agentenbasierte Technologien an. (Gartner-Schätzung, wiedergegeben von silicon.eu, 25. Juni 2025)

Drei Einschränkungen gehören zur ehrlichen Einordnung. Erstens ist die Zahl 130 eine Schätzung, keine Zählung, und sie bezieht sich auf den Stand Mitte 2025. Wie der Markt im Oktober 2026 aussieht, sagt sie nicht. Zweitens ist sie global und nicht auf den DACH-Raum oder den Mittelstand heruntergebrochen. Drittens ist die Prognose zu den eingestellten Projekten eine Vorhersage, kein Befund. Wir zitieren sie, weil sie das Risiko beschreibt, auf das Sie sich einstellen sollten, nicht weil sie ein Ergebnis für Ihr Unternehmen wäre.

Warum das gerade im Marketing ein Thema ist

Marketing ist ein Bereich, in dem Begriffe schnell wechseln und in dem Anbieter gerne Namen vergeben. In den Videos und Ankündigungen der vergangenen Tage tauchte mehrfach dasselbe Muster auf: ein neuer Markenname für ein Setup, bei dem sich aus der Vorführung nicht erkennen lässt, wie viel davon wirklich eigenständig abläuft und wie viel ein Mensch im Hintergrund anstößt. Wir nennen hier bewusst keinen Anbieter, denn aus einer Vorführung allein lässt sich nichts Belastbares über ein Produkt ableiten. Wir beschreiben nur das Muster.

Für ein mittelständisches Unternehmen ist das aus drei Gründen relevant:

• Geld: Wer ein „Agentic Marketing“-Paket kauft, das im Kern eine Automatisierung ist, zahlt womöglich den Preis für etwas, das sich mit bestehenden Werkzeugen günstiger lösen ließe.
• Erwartung: Wer glaubt, ein Agent übernehme Verantwortung, plant keinen Freigabe-Schritt ein. Ist das Werkzeug dann doch nur ein Skript, merkt das niemand, bis die erste fehlerhafte Mail rausgeht. Ist es ein echter Agent, fehlt ohne Freigabe die Kontrolle.
• Vergleichbarkeit: Ohne gemeinsame Maßstäbe lassen sich Angebote kaum vergleichen. Jeder Anbieter definiert „Agent“ so, wie es seinem Produkt passt.

Agent oder Automatisierung: Wo der Unterschied liegt

Eine Automatisierung folgt einem festen Ablauf. Sie wurde von einem Menschen entworfen und tut genau das, was darin steht: Wenn ein Formular eingeht, wird eine Mail verschickt. Das ist nützlich, zuverlässig und völlig in Ordnung. Es ist nur kein Agent.

Ein Agent erhält ein Ziel und wählt selbst Schritte, um es zu erreichen. Er kann Informationen beschaffen, abwägen, ein Werkzeug auswählen und das Ergebnis prüfen. Das macht ihn flexibler, aber auch weniger vorhersehbar, und genau deshalb braucht er Grenzen.

Diese Unterscheidung ist unser Arbeitsmodell, keine Norm. Sie finden in der Fachwelt unterschiedliche Definitionen, und die Grenze verläuft fließend. Viele sinnvolle Produkte liegen dazwischen. Das Ziel der folgenden Prüfung ist deshalb nicht, ein Produkt zu verurteilen, sondern vor dem Kauf zu wissen, was Sie bekommen.

Vier Prüffragen vor jeder Tool-Entscheidung

So gehen wir im Audit vor, wenn ein Unternehmen ein beworbenes Marketing-Werkzeug einordnen möchte. Die vier Fragen sind unsere eigene Arbeitsliste und stammen nicht von Gartner.

1. Ziel statt Einzelaufgabe: Verfolgt das Werkzeug ein Ziel, das Sie ihm vorgeben (zum Beispiel „mehr qualifizierte Anfragen für Produkt X“), oder arbeitet es nur eine Aufgabe ab (zum Beispiel „sende diese Mail“)? Bitten Sie den Anbieter, ein Beispiel zu zeigen, in dem das Ziel offen formuliert ist.
2. Echte Handlung im System: Handelt das Werkzeug selbst, also etwa Inhalte veröffentlichen, Budgets verschieben oder Mails versenden? Oder gibt es nur Empfehlungen aus, die ein Mensch umsetzt? Beides kann richtig sein, aber es sind zwei verschiedene Produkte.
3. Rückschluss aus dem Ergebnis: Wertet das Werkzeug die Wirkung seiner eigenen Arbeit aus und ändert daraufhin sein Vorgehen? Oder wiederholt es den gleichen Ablauf, unabhängig davon, was dabei herauskam?
4. Leitplanke statt festes Skript: Gibt es definierte Grenzen, innerhalb derer das Werkzeug frei arbeiten darf (zum Beispiel Budgetobergrenzen, Themen, Tonalität, Freigabe vor Veröffentlichung)? Oder gibt es nur einen festen Ablauf ohne Spielraum?

Wie lesen Sie das Ergebnis? Wenn auf alle vier Fragen ein klares „Nein“ folgt, haben Sie vermutlich eine Automatisierung vor sich. Das ist kein Mangel, solange Sie sie als solche kaufen und nicht zum Preis eines Agenten. Wenn mehrere Fragen mit „Ja“ beantwortet werden, steigt der Bedarf an Grenzen und Freigabe-Schritten. Gerade bei Frage 2 sollten Sie dann ernsthaft überlegen, wer prüft, bevor etwas nach außen geht.

Welches Team von Amazing Agents dazugehört: Nadja und Daniel

Auf amazing-agents.com beschreiben wir im Bereich Research & Analytics drei Agenten. Nadja ist die Research-Lead: Sie liefert Themen-Recherche, Wettbewerber-Scans, Analysen zur Sichtbarkeit in KI-Suchen und Research-Briefings. Lotte beobachtet als Trend-Scout schwache Signale und neue Formate. Daniel ist der Analytics-Agent: Er wertet Performance-Daten aus, baut Berichte und meldet Auffälligkeiten.

Die Prüfung eines beworbenen Marketing-Werkzeugs passt zu diesem Team, weil sie aus zwei Teilen besteht. Der erste Teil ist Recherche: Was behauptet der Anbieter, und was lässt sich unabhängig belegen? Das liegt bei Nadja. Der zweite Teil ist Auswertung: Was bewirkt das Werkzeug tatsächlich in Ihren Zahlen, nachdem Sie es testweise eingesetzt haben? Das liegt bei Daniel, der Veränderungen sichtbar macht.

Eine Einschränkung, die uns wichtig ist: Diese Prüfung ist ein Vorgehen, das wir anbieten. Wir behaupten damit nicht, dass ein Agent allein die Kaufentscheidung trifft, und wir nennen hier keine Erfolgszahlen aus Projekten. Die Entscheidung bleibt bei Ihnen.

Mit und ohne Freigabe-Schritt: der Vergleich

Der Kern unserer Arbeit ist der Unterschied zwischen einem Agenten ohne Rahmen und einem Agenten mit Grenzen und Freigabe-Schritt. Im Marketing sieht er so aus.

Ohne Freigabe-Schritt gilt: Ein Werkzeug, das sich „Agent“ nennt, veröffentlicht, versendet oder gibt Budget aus, und niemand prüft vorher. Ob es sich dabei um einen echten Agenten oder um eine Automatisierung handelt, merken Sie erst, wenn etwas schiefgeht.

Mit Freigabe-Schritt gilt: Inhalte laufen bei uns durch eine Prüfung. Auf der Webseite beschreiben wir, dass Magdalena jeden Content-Entwurf auf Markenpassung, Tonalität und formale Korrektheit prüft, bevor er zur Freigabe geht, und dass anschließend Natascha freigibt. Mails werden als Entwurf erstellt und nicht direkt versendet. Das ist keine Garantie, dass nie etwas schiefgeht, aber es ist ein Moment, in dem ein Mensch entscheidet.

Beachten Sie, dass die Prüffragen von oben auch hier helfen: Je mehr ein Werkzeug selbst handelt, desto wichtiger ist die Freigabe. Gerade bei Werkzeugen, die vom Anbieter als „autonom“ beworben werden, sollten Sie nachfragen, ob es einen Schalter gibt, der die Veröffentlichung von einer Freigabe abhängig macht.

Beispielrechnung: Was eine Fehleinschätzung kosten kann

Beispielrechnung (keine Messung, keine Quellenangabe, nur zur Veranschaulichung): Angenommen, ein Unternehmen zahlt für ein „Agentic Marketing“-Paket 800 Euro im Monat. Das Paket erledigt im Kern wiederkehrende Aufgaben nach festem Ablauf. Ließe sich dasselbe mit einer Automatisierung für 200 Euro im Monat erreichen, beträgt die Differenz 600 Euro im Monat oder 7.200 Euro im Jahr. Die Zahlen sind frei gewählt. Entscheidend ist die Logik: Der Preisunterschied zwischen Agent und Automatisierung ist nur dann gerechtfertigt, wenn das Werkzeug tatsächlich mehr leistet, nämlich Ziele verfolgt, selbst handelt und aus Ergebnissen lernt.

Rechnen Sie außerdem den Aufwand für die Freigabe ein. Ein echter Agent, der selbst veröffentlicht, braucht Regeln und Durchsicht. Das ist keine Zeitersparnis, die Sie ungeprüft einplanen sollten. Die Stunden, die ein Agent einspart, müssen Sie gegen die Stunden rechnen, die für Grenzen, Tests und Kontrolle nötig sind.

Häufige Einwände aus Gesprächen mit Unternehmen

„Ist ein Werkzeug ohne echten Agenten dann schlecht?“ Nein. Viele Aufgaben im Marketing lassen sich mit festen Abläufen zuverlässig erledigen, und ein fester Ablauf ist leichter zu prüfen als ein Agent, der eigene Entscheidungen trifft. Schlecht ist nur, wenn ein Werkzeug etwas verspricht, das es nicht einlöst, oder wenn Sie für ein Etikett zahlen statt für eine Fähigkeit.

„Müssen wir das alles selbst prüfen können?“ Sie müssen nicht die Technik beurteilen, aber die Verantwortung bleibt bei Ihnen. Die vier Fragen sind bewusst so formuliert, dass Sie sie ohne technisches Vorwissen stellen und die Antworten auf Plausibilität lesen können. Weicht ein Anbieter aus oder antwortet nur mit Schlagworten, ist das ebenfalls eine Information.

„Reicht nicht ein Testmonat?“ Ein Test ist sinnvoll, aber nur, wenn Sie vorher festlegen, woran Sie Erfolg messen. Ohne eine Ausgangsmessung lässt sich später nicht sagen, ob eine Veränderung vom Werkzeug kam oder von der Saison. Legen Sie vor dem Start zwei oder drei Kennzahlen fest, etwa Anfragen pro Woche oder Zeitaufwand für einen Bericht, und notieren Sie den Stand vor dem Test.

„Und wenn der Anbieter Daten von uns braucht?“ Dann gehört die Frage nach Datenverarbeitung, Speicherort und Löschung in die Prüfung. Das betrifft Agenten wie Automatisierungen gleichermaßen. Klären Sie sie mit Ihrem Datenschutzbeauftragten, bevor Zugänge eingerichtet werden. Gerade bei Agenten, die selbst handeln, ist es wichtig zu wissen, auf welche Konten sie zugreifen können.

Das können Sie diese Woche tun

Dieses Thema setzt kein bestimmtes Werkzeug voraus. Sie können sofort beginnen.

1. Liste anlegen: Notieren Sie alle Werkzeuge, die Sie im Marketing einsetzen oder prüfen und die sich als „KI“, „Agent“ oder „agentisch“ bezeichnen. Schreiben Sie dazu, was der Anbieter verspricht.
2. Vier Fragen stellen: Gehen Sie für jedes Werkzeug die vier Prüffragen durch. Bitten Sie den Anbieter schriftlich um Antworten und um eine Demo mit einem offenen Ziel statt einer vorbereiteten Aufgabe.
3. Freigabe-Regel festlegen: Schreiben Sie auf, was ein Werkzeug im Marketing selbst tun darf (zum Beispiel Entwürfe vorbereiten) und was ein Mensch freigibt (zum Beispiel Veröffentlichung, Versand, Ausgaben). Setzen Sie bei Ausgaben eine Obergrenze.

Wenn Sie bisher kein derartiges Werkzeug einsetzen, ist die Liste kurz, und die Regel steht schon, bevor das erste Angebot kommt. Das ist der bessere Zeitpunkt.

Was die Quellen nicht hergeben: Grenzen dieser Einordnung

Der Vollständigkeit halber nennen wir, was wir nicht belegen können.

• Die Seite von Gartner war für uns nicht abrufbar. Die Aussagen beruhen auf einem Fachbericht von silicon.eu, dessen Zahlen sich mit weiteren Medien decken. Die Originalformulierung können wir nicht zitieren.
• Die Schätzung „rund 130“ stammt von Mitte 2025 und gilt global. Eine Aussage für den DACH-Raum oder für Oktober 2026 enthält sie nicht.
• Die „mehr als 40 Prozent“ sind eine Prognose bis Ende 2027, kein Messwert, und sie betreffen agentische KI-Projekte insgesamt, nicht nur Marketing.
• Die vier Prüffragen sind unser Arbeitsmodell. Sie sind nicht von Gartner und nicht als Norm gedacht. Sie ersetzen weder eine Produktdemo noch eine technische Prüfung.
• Wir bewerten in diesem Artikel kein einzelnes Produkt und nennen keinen Anbieter, weil wir keinen geprüft haben.

Fazit

„Agent Washing“ ist kein Vorwurf an eine bestimmte Firma, sondern eine Beschreibung eines Marktmusters. Nach Schätzung von Gartner bieten nur rund 130 von Tausenden Anbietern tatsächlich agentenbasierte Technologie an, und für viele Projekte erwartet Gartner das Aus. Für Sie als Entscheider heißt das nicht, auf Agenten zu verzichten. Es heißt, vor dem Kauf zu klären, was Sie bekommen, und danach zu klären, was das Werkzeug allein tun darf.

Der Unterschied, auf den es am Ende ankommt, ist der zwischen einem Agenten ohne Rahmen und einem Agenten mit Grenzen und Freigabe-Schritt. Der erste handelt schnell, bis etwas Unerwartetes geschieht. Der zweite arbeitet planbarer, weil vorab geklärt ist, was er tun darf, was ein Mensch prüft und wer am Ende entscheidet.

Quellen: silicon.eu, „Gartner: Over 40 per cent of agentic AI projects will be discontinued by the end of 2027“, mit Bezug auf die Gartner-Pressemitteilung vom 25. Juni 2025 (silicon.eu/gartner-over-40-per-cent-of-agentic-ai-projects-will-be-discontinued-by-the-end-of-2027-18146.html). Angaben zur Funktionsweise unserer Agenten: amazing-agents.com, Seiten der Agenten Nadja, Daniel und Magdalena.