Flows vs. KI-Agenten: Kennst du den Unterschied?
“Flows” und “KI-Agenten” spielen derzeit in der KI-Diskussion eine große Rolle. Die Begriffe beziehen sich auf zwei grundlegend unterschiedliche Konzepte. Für den Einsatz im Marketing sind diese Unterschiede von entscheidender Bedeutung.
Was ist ein Flow?
Ein Flow ist eine Abfolge vordefinierter Regeln, die automatisch ausgeführt werden, sobald bestimmte Bedingungen erfüllt sind.
Ein klassisches Beispiel für einen Flow ist der Ablauf nach einem Warenkorbabbruch: Der Kunde verlässt die Seite ohne Kauf, erhält nach einer Stunde eine E-Mail, nach 24 Stunden eine SMS mit einem Rabattcode und landet nach drei Tagen im Segment „kalte Leads“. Bei jedem Warenkorbabbruch greift dieselbe automatisierte Logik, dieselben automatisierten Nachrichten. Bei HubSpot, Klaviyo und ActiveCampaign heißt diese Abfolge unterschiedlich, das Prinzip ist aber dasselbe.
Flows eignen sich hervorragend für strukturierte, sich wiederholende Aufgaben. Sie sind allerdings statisch: Wenn ein Kunde etwas Unerwartetes tut, kann der Flow nicht reagieren und der Kunde fällt aus dem System. Und wenn sich der Markt verändert, musst du den Flow manuell nachziehen.
Was ist an KI- Agent?
Ein KI-Agent ist mehr als nur ein intelligenter Ablauf. Während ein Flow vordefinierten Regeln folgt, trifft ein KI-Agent kontextbezogen eigenständige Entscheidungen.
Ein Bespiel aus dem Kundenservice: Ein Flow, der auf eine Anfrage – „Hallo, ich habe die falsche Größe erhalten, wie kann ich sie umtauschen?“ – reagiert, bietet dem Kunden ein einfaches Menü an: „Drücken Sie die 1 für den Bestellstatus, die 2 für Rücksendungen.“
Ein KI-Agent hingegen versteht die Nachricht des Kunden und handelt in Eigenregie entsprechend: Er ruft eigenständig die Bestellhistorie ab, findet die Rückgabebedingungen und führt den Kunden durch den Prozess. Sollte es kompliziert werden, leitet er die Angelegenheit an einen Menschen weiter.
Ein KI-Agent verbessert sich zudem mit der Zeit. Er lernt aus dem, was funktioniert und was nicht. Wenn er feststellt, dass E-Mails, die mittwochs versendet werden, bei B2B-Kunden die beste Öffnungsrate erzielen, stellt er den Versand auf Mittwoch um. Und er tut das, ohne dass du auch nur eine einzige Einstellung händisch anpassen müsstest.
Bei Plattformen hat sich bereits viel in Richtung KI-Agenten getan: HubSpot hat Breeze Agents für Kundenservice, Vertrieb und Content eingeführt. Salesforce hat Agentforce. Und auch bei Generaxion haben wir ein eigenes internes Marketing-Tool eingeführt, das sich ohne unser Zutun kontinuierlich verbessert und unseren Beratern dabei hilft, fundierte, datengestützte Empfehlungen abzugeben.
Wann verwende ich was?
Flow und KI-Agenten funktionieren unterschiedlich, aber sie ergänzen sich auch gut. Zu wissen, wann ein Tool besser geeignet ist als das andere, und wie sich die beiden Ansätze kombinieren lassen, ist unserer Meinung der Schlüssel zur effizienten Nutzung der unterschiedlichen Stärken von Flows und KI-Agenten.
Nutze Flows, wenn …
der Prozess einfach ist und sich häufig wiederholt. Willkommens-E-Mails, Geburtstagskampagnen, Lead-Scoring und Abläufe für abgebrochene Warenkörbe sind perfekt für Flows. Die Vorhersehbarkeit der Automation ist bei diesen Anwendungsfällen ein Vorteil: Du kannst direkt erkennen, was funktioniert und was nicht, und die Abläufe fortlaufend optimieren. Ein anderer Vorteil: Flows lassen sich schnell einrichten, einfach testen und erfordern keinen nennenswerten Aufwand in der Pflege.
Nutze KI-Agenten, wenn …
viele Variablen im Spiel sind, sich die Situation schnell ändern kann oder eine Personalisierung auf individueller Ebene wichtig ist. Mit diesen Faktoren haben wir es zum Beispiel im Kundenservice zu tun, bei der personalisierten Kundenansprache oder wenn dynamische Kampagnen, bei denen Kontext und Nuancen besonders wichtig sind, optimiert werden sollen. Hier sind KI-Agenten die richtige Wahl.
Die besten Marketinglösungen kombinieren Flows und KI Agenten: Workflows als Rückgrat für zuverlässige, sich wiederholende Prozesse; KI-Agenten für die komplexeren Situationen, in denen Anpassungsfähigkeit und Kontextverständnis die Performance deutlich verbessern.
Du könntest beispielsweise einen Flow einrichten, der eine Willkommens-E-Mail an Neukunden versendet, und der Inhalt dieser E-Mail wird von einem KI-Agenten, der die Interessengebiete des Empfängers gut kennt oder sich erarbeiten kann, verfasst.
Aufgepasst!
Manche Plattformen bezeichnen ihre Systeme als „KI-Agenten“, obwohl sie lediglich Flows anbieten, die mit einer dünnen Schicht KI “aufgehübscht” wurden.
Frag dich am besten: Kann das Tool eigenständig handeln, ohne dass ich die Entscheidungsstruktur im Voraus entworfen habe? Lernt das System aus den Ergebnissen? Kann es mit Situationen umgehen, denen es noch nie zuvor begegnet ist? Wenn du diese Fragen mit „nein“ beantwortest, handelt es sich höchstwahrscheinlich um einen Flow, aber nicht um einen KI-Agenten.
Flows sind sehr gut in dem, wofür sie entwickelt wurden. Aber wenn du einen KI-Agenten benötigst, ist dir mit einer Mogelpackung nicht wirklich geholfen.
Rasante Entwicklung
Gerade befinden wir uns in einer frühen Phase der Entwicklung von KI-Agenten. Die aktuellen KI-Agenten sind zur Zeit noch sehr viel unberechenbarer als Flows, benötigen sehr viel mehr Daten, um gut zu funktionieren, und müssen zudem permanent vom Menschen kontrolliert werden. Man kann einen KI-Agenten nicht einfach starten, dann sich selbst überlassen und auf gute Ergebnisse hoffen.
KI-Agenten werden aber immer besser. Plattformen wie N8N und Make.com integrieren bereits KI-Agenten-Funktionalitäten in Tools, die bisher nur Flows verarbeitet haben. Es wird also einfacher, die beiden Ansätze zu kombinieren und – falls gewünscht – in einem nächsten Schritt zu skalieren.
FAZIT:
Nicht alles, was als KI-Agent bezeichnet wird, trägt diesen Namen zurecht. Je besser du die Unterschiede zwischen Flows und KI-Agenten verstehst, umso besser kannst du für dich ein Marketing-Setup aufbauen, das zuverlässig und gleichermaßen intelligent genug ist, um in einer sich stetig verändernden Welt mitzuwachsen.
