KI-Einsatz bei webnetz: Ein Lernprozess, der die gesamte Agentur erfasst hat

KI im Agenturalltag – mehr als ChatGPT & Co.

Künstliche Intelligenz ist längst kein Trend mehr, den man beobachtet – sie ist ein Werkzeug, das man aktiv gestaltet. Bei webnetz beschäftigen wir uns seit über drei Jahren intensiv mit dem Thema – lange bevor KI in aller Munde war. Was in dieser Zeit entstanden ist, geht weit über das gelegentliche Prompting in ChatGPT hinaus. Es ist eine ganzheitliche Infrastruktur, eine klare Haltung – und vor allem: ein gemeinsamer Lernprozess, der das gesamte Unternehmen erfasst hat.

 Aufgaben verändern sich, manche fallen weg, neue kommen dazu – das ist nichts Neues im Agenturgeschäft. Was sich verändert hat: Unsere Teams können schneller arbeiten, Ideen direkter umsetzen, und Abteilungen, die früher auf Entwicklerkapazitäten warten mussten, bringen heute funktionierende Prototypen in den Austausch.

 Was ich aber auch klar sagen muss: KI-Ergebnisse beurteilen zu können, erfordert nach wie vor Fachkenntnis. Das Wissen unserer Teams ist nicht weniger wichtig geworden – es ist der Grund, warum die Ergebnisse gut sind. Ein Workflow, der schlechte Entscheidungen automatisiert, ist kein Fortschritt.

Wir sind noch mitten in diesem Prozess. Aber nach drei Jahren intensiver Auseinandersetzung mit dem Thema haben wir eine Infrastruktur, eine Strategie, eine eigene Abteilung und ein Team, das KI nicht als Bedrohung begreift – sondern als Werkzeug, das die eigene Arbeit besser macht. Das ist der Unterschied, auf den es ankommt.

Der Ausgangspunkt: Die eigene KI-Infrastruktur

Die Grundlage für alles, was wir tun, ist unsere eigene KI-Infrastruktur. Das Herzstück bildet der webnetz AI Marketing Chat, der auf Open WebUI basiert – einer leistungsstarken, selbst gehosteten Chatoberfläche, die wir auf eigenem Server innerhalb der EU betreiben. Ergänzt wird sie durch n8n, ein Open-Source-Automatisierungstool, ebenfalls EU-gehostet und vollständig unter unserer Kontrolle.

Diese Entscheidung war bewusst: Wir wollten keine Abhängigkeit von einzelnen Anbietern, keine pauschalen Lizenzkosten und vor allem keine Kompromisse beim Datenschutz. Kosten entstehen nur dort, wo Modelle tatsächlich genutzt werden. Für Aufgaben mit sensiblen Daten stehen lokale KI-Modelle bereit, die das Unternehmensnetzwerk nie verlassen.

Open WebUI gibt jedem Mitarbeitenden einen eigenen KI-Workspace: Verschiedene Sprachmodelle lassen sich frei wählen und direkt miteinander vergleichen, Prompts können parallel an mehrere Modelle geschickt werden. Wer möchte, legt eigene CustomGPT-Konfigurationen an, reichert sie mit individuellen Wissensdatenbanken (RAG) an oder hinterlegt persönliche Notizen und Referenz-Chats. Eine umfangreiche Nutzerverwaltung sorgt dafür, dass jede Person genau die Werkzeuge bekommt, die sie für ihre Arbeit braucht.

Von der Infrastruktur zum Alltag: Automatisierung mit n8n

Eine eigene Infrastruktur allein schafft noch keinen Mehrwert – erst ihre konsequente Nutzung tut es. Mit n8n automatisieren wir wiederkehrende Aufgaben, die früher manuell erledigt werden mussten und wertvolle Zeit gebunden haben.

Ein konkretes Beispiel ist unsere Podcast-Produktion: Ein Workflow übernimmt die KI-gestützte Transkription, bereitet die Inhalte auf und liefert fertige Entwürfe für Podcast-Beschreibung, Blogbeitrag und Newsletter – alles aus einem Guss. In der Kundenkommunikation leiten wir eingehende E-Mails automatisch an n8n-Prozesse weiter, die anhand der Mitarbeiter-E-Mail-Adresse die jeweilige Projektkommunikation eigenständig aktualisieren. Kein manuelles Suchen, kein Copy & Paste, kein Medienbruch.

 Parallel dazu verbinden wir eigene MCP-Server für Plattformen wie Google Ads und Meta Ads mit Sprachmodellen. Kampagnenauswertungen lassen sich so in natürlicher Sprache abfragen, Potenziale und Probleme werden frühzeitig erkannt – ohne stundenlange Dashboard-Analyse.

Eigene Tools entwickeln – schneller, abteilungsübergreifend, iterativ

Was uns besonders antreibt: KI verändert nicht nur, wie wir arbeiten – sie verändert auch, wie wir neue Werkzeuge entwickeln. Heute können Abteilungen eigene App-Prototypen bauen, ohne auf klassische Entwicklungsressourcen warten zu müssen. Diese Prototypen werden zum Gesprächsstarter: Teams bringen konkrete, funktionierende Ideen in den Austausch mit den Entwicklern und setzen gemeinsam um, was zuvor oft am fehlenden gemeinsamen Verständnis gescheitert wäre. Die Distanz zwischen Idee und Umsetzung wird kleiner.

Eines der Ergebnisse dieses Ansatzes ist Audioscribe: ein browserbasiertes Tool, das Aufnahmen direkt an unseren eigenen Cloud-Server schickt und dort mit lokalen Sprachmodellen transkribiert und zusammengefasst wird. Die Verarbeitung findet ausschließlich auf unserer eigenen Infrastruktur statt – datenschutzkonform, ohne dass Gesprächsinhalte an externe Dienste übertragen werden. Das fertige Protokoll landet anschließend mit einem Klick in der Kundenkommunikation, ohne dass das richtige Projekt erst gesucht und der Inhalt manuell eingefügt werden muss.

 Weitere Tools befinden sich in der Entwicklung: KI-gestützte Website-Analysen in den Bereichen SEO/GEO, UX, Barrierefreiheit, technischer Stack und Tracking sowie ein Tool zur automatisierten Persona-Erstellung und Wireframe-Generierung für Landing Pages. Ergänzt wird das alles durch über 100 individuell konfigurierte CustomGPTs, die quer durch alle Bereiche des Online-Marketings täglich im Einsatz sind.

KI-Taskforce und Strategie: Wissen, das nicht in Silos bleibt

Technologie allein reicht nicht. Deshalb haben wir parallel zur Infrastruktur auch die organisatorischen Grundlagen geschaffen – und das von Anfang an ernsthaft angegangen: Wir haben eine eigene KI-Abteilung gegründet, die das Thema strategisch und operativ vorantreibt. Sie arbeitet eng mit der KI-Taskforce zusammen, in der aus jeder Abteilung ein bis zwei Personen vertreten sind, die das Thema stellvertretend repräsentieren. Gemeinsam bilden sie das Rückgrat unserer KI-Entwicklung: die eine Seite mit dem fachlichen Tiefgang, die andere mit dem direkten Draht in den Agenturalltag.

Die Taskforce trifft sich regelmäßig, tauscht Use Cases aus – und Fails genauso. Denn gerade die Momente, in denen etwas nicht funktioniert hat, sind oft die lehrreichsten. Dieser abteilungsübergreifende Austausch verhindert, dass Wissen in Silos bleibt, und sorgt dafür, dass gute Ideen schnell das gesamte Unternehmen erreichen.

Ausgesprochen zielführend: Die KI-Sprechstunde

Ergänzt wird das durch konkrete Anlaufstellen im Alltag: In unserer KI-Sprechstunde können Mitarbeitende offene Fragen rund um das Thema KI besprechen – egal ob es um den Einstieg in neue Tools geht oder darum, gemeinsam zu überlegen, welche Arbeitsprozesse sich sinnvoll automatisieren oder vereinfachen lassen. Keine Hemmschwelle, kein Ticketsystem – einfach reinkommen und fragen.

Parallel dazu gibt es einen internen KI-Feed, in dem regelmäßig neue Entwicklungen geteilt werden: neue Modelle werden vorgestellt, relevante Neuigkeiten aus der KI-Welt eingeordnet und – besonders wichtig – Ideen aus dem Team eingereicht und transparent für alle sichtbar gemacht. Jeder kann kommentieren, weiterdenken, anknüpfen. So entsteht ein lebendiger Wissensraum, der nicht von oben befüllt wird, sondern aus der Mitte des Teams wächst.

Den Rahmen für all das gibt unsere interne KI-Strategie vor – ein gemeinsam erarbeitetes Dokument, das beschreibt, wie wir KI einsetzen wollen, wo wir Chancen sehen und wo wir bewusst Grenzen ziehen. Kein starres Regelwerk, sondern eine praktische Orientierung, die mit uns wächst.

Interview von Stefan Schasche (W&V) mit Sebastian Loock (webnetz) 

Herr Loock, Sie sagen, dass niemand wegen KI entlassen wurde. Wie hat sich die Mitarbeiterzahl in den vergangenen drei Jahren entwickelt?

Sebastian Loock (SL): Unsere Mitarbeiterzahl ist in den vergangenen drei Jahren im Wesentlichen konstant geblieben. Wir liegen seit rund drei Jahren bei etwa 185 Mitarbeitenden.

Das ist ein wichtiger Punkt: Der Einsatz von KI hat bei uns nicht dazu geführt, dass wir Personal abgebaut haben. Vielmehr hat sich die Art der Arbeit verändert. Bestimmte repetitive Tätigkeiten fallen weg oder werden deutlich effizienter erledigt, während gleichzeitig neue Anforderungen, neue Aufgaben und ein höherer Qualitätsanspruch entstehen.

Hier die Mitarbeiterzahlen (Vollzeitäquivalent):

Wo entstehen durch KI neue Aufgaben, die es vor drei Jahren noch gar nicht gab?

SL: Neue Aufgaben entstehen vor allem dort, wo KI nicht nur genutzt, sondern in konkrete Arbeitsprozesse integriert wird. Bei uns betrifft das besonders die Entwicklung eigener Tools, Workflows und Automatisierungen. Es braucht Menschen, die verstehen, wie man KI-Systeme so baut, dass sie Mitarbeitende im Alltag wirklich unterstützen. Nicht jeder, der KI als Anwender nutzt, kann auch die Systeme, Prompts, Schnittstellen und Prozesse dahinter entwickeln.

 Ein Beispiel: Ein Designer kann von einem Tool profitieren, das auf Knopfdruck bestimmte Varianten, Filter oder Ideen erzeugt. Aber dahinter stehen Prompts, Daten, Workflows und technische Logik, die entwickelt, getestet und verbessert werden müssen.

Daraus entstehen neue Aufgabenprofile: Menschen, die Prozesse analysieren, Automatisierungspotenziale erkennen, KI-Tools bauen, bestehende Systeme verbinden und die Qualität der Ergebnisse sichern. Bei uns ist daraus ein eigenes Entwicklerteam entstanden, das interne Tools entwickelt und Prozesse für Mitarbeitende, Partner und Kunden optimiert.

Welche Tätigkeiten übernehmen heute KI-Systeme, die früher von Mitarbeitenden erledigt wurden?

 SL: KI unterstützt heute sehr viele Tätigkeiten, vor allem dort, wo es um wiederkehrende, monotone oder stark regelbasierte Arbeit geht. Beispiele sind die Dokumentation von Gesprächen, das automatische Speichern von Kommunikationsverläufen, CRM-Pflege, Listenabgleiche zwischen Marketing und Sales, Abrechnungsabgleiche oder Rechercheaufgaben.

Früher waren viele dieser Aufgaben mit viel Copy-and-paste, manueller Prüfung und hohem Zeitaufwand verbunden. Heute lassen sich solche Prozesse deutlich stärker automatisieren oder zumindest effizienter vorbereiten.

„Fachwissen, Qualitätskontrolle und die Fähigkeit, KI richtig zu bedienen, bleiben entscheidend!“

 Wichtig ist aber die Unterscheidung: In den meisten Fällen ersetzt KI nicht vollständig den Menschen, sondern wird als Werkzeug eingesetzt. Gerade bei Recherchen kann KI sehr schnell sehr gute Vorarbeiten leisten, wenn sie richtig eingesetzt und gut gepromptet wird. Die Ergebnisse müssen aber weiterhin bewertet, geprüft und fachlich eingeordnet werden.

Deshalb arbeiten wir bewusst mit Human-in-the-loop-Prozessen. KI kann extrem leistungsfähig sein, aber sie kann auch Fehler machen oder halluzinieren.

Gibt es Rollen oder Aufgabenprofile, die Sie heute wegen KI nicht mehr neu besetzen würden?

 SL: Ich würde die Frage etwas anders beantworten: Nicht unbedingt ganze Rollen verschwinden, aber viele Rollen verändern sich deutlich. KI ist ein sehr mächtiges Werkzeug, das in fast jedem digitalen Job unterstützen kann. Deshalb würden wir heute keine Position mehr so denken wie vor drei Jahren. Wer in einem digitalen Umfeld arbeitet und keinerlei Verständnis für KI mitbringt oder nicht bereit ist, sich damit auseinanderzusetzen, wird es künftig schwer haben.

 Das bedeutet aber nicht, dass bestimmte Berufsprofile pauschal überflüssig werden. Vielmehr verschiebt sich der Anspruch. Es reicht nicht mehr, nur ausführende Tätigkeiten zu übernehmen, die KI inzwischen gut unterstützen kann. Gefragt sind Menschen, die KI sinnvoll einsetzen, Ergebnisse beurteilen, Prozesse weiterdenken und fachliche Qualität sicherstellen können.

„Früher waren Agenturen die Einäugigen unter den Blinden. Jetzt kann plötzlich jeder auf einem Auge sehen und man kann als unmusikalischer Mensch in wenigen Klicks Lieder kreieren – das ist schon verrückt. Wenn alle plötzlich auf einem Auge sehen können, müssen wir als Agentur allerdings mit 2 Augen räumlich sehen, um überhaupt eine Daseinsberechtigung zu behalten. 3 D mit einem Auge zu sehen ist dann am Ende doch nicht ganz so einfach für jeden.“

 Man kann sagen: KI hebt das Grundniveau. Viele Dinge, die früher nur Spezialisten konnten, sind heute leichter zugänglich. Aber wirklich exzellente Ergebnisse entstehen weiterhin durch die Kombination aus Fachwissen, Erfahrung und dem richtigen Einsatz von KI.

 Hat sich die Auslastung einzelner Teams durch KI spürbar verändert?

 SL: Ja, aber nicht immer in dem Sinne, dass Teams einfach weniger ausgelastet sind. KI schafft Effizienzgewinne, aber diese freiwerdende Zeit wird häufig direkt wieder in bessere Qualität, bessere Beratung oder neue Projekte investiert.

Ein konkretes Beispiel sind manuelle Sales- und Listenabgleiche, die früher zu Monatsbeginn sehr zeitintensiv waren. Diese Aufgaben konnten wir durch eigene interne Tools stark reduzieren. Die gewonnene Zeit wird aber nicht einfach gestrichen, sondern für wertschöpfendere Aufgaben genutzt: bessere Analysen, intensivere Beratung, Weiterentwicklung von Strategien und Output-Optimierung für unsere Kunden.

Insofern verändert KI die Auslastung durchaus. Aber der Effekt ist nicht automatisch „weniger Arbeit“. Häufig bedeutet er: weniger monotone Arbeit, mehr anspruchsvolle Arbeit und bessere Ergebnisse bei gleichem oder ähnlichem Zeiteinsatz.

Wie verändert KI die Wirtschaftlichkeit einer Agentur? Geht es eher um höhere Margen oder um mehr Leistung für das gleiche Budget?

SL: Aus meiner Sicht geht es zunächst weniger darum, kurzfristig höhere Margen zu erzielen. Der größere Hebel liegt darin, für das gleiche Budget eine bessere Leistung zu erbringen.

Viele KI-Tools stehen inzwischen dem gesamten Markt zur Verfügung. Dadurch steigt das allgemeine Leistungsniveau. Der entscheidende Unterschied entsteht nicht dadurch, dass man irgendein KI-Tool nutzt, sondern dadurch, wie gut man es einsetzt und mit welchem Fachwissen man es kombiniert.

 „Ein gutes Beispiel ist GEO: Eine einfache Keyword-Recherche kann heute fast jeder mit KI-Unterstützung erstellen. Eine wirklich hochwertige SEO-Strategie entsteht aber erst, wenn unterschiedliche Datenquellen, Tools, fachliche Bewertung und kundenspezifisches Wissen zusammengeführt werden. Genau dort liegt der Unterschied zwischen einem brauchbaren Ergebnis und einer exzellenten Dienstleistung. Deshalb glaube ich: KI macht Agenturleistungen nicht automatisch überflüssig. Aber sie trennt stärker zwischen durchschnittlicher Ausführung und echter Expertise.“

 Für Agenturen gilt: Der Mehrwert verschiebt sich stärker in Richtung Beratung, Strategie, Konzeption und Qualitätssicherung. Reine Ausführung wird austauschbarer. Wer aber eigene Tools, hochwertige Daten, Erfahrung und Spezialwissen miteinander verbindet, kann Ergebnisse liefern, die deutlich über dem Standard liegen.

 Was bedeutet die Entwicklung für klassische Junior-Positionen, die früher viele operative Aufgaben übernommen haben?

 SL: Für Berufseinsteiger verändert sich der Einstieg deutlich. Viele operative Aufgaben, über die Juniors früher gelernt haben, werden heute durch KI unterstützt oder teilweise automatisiert. Dadurch steigen die Anforderungen an junge Mitarbeitende. Sie müssen sich früh mit KI-Systemen vertraut machen, verstehen, wie diese funktionieren, wo ihre Grenzen liegen und wie man sie sinnvoll einsetzt. Gleichzeitig bleibt Fachwissen wichtig, weil man KI-Ergebnisse bewerten können muss.

 „Ich vergleiche das gern mit dem Hausbau: Früher haben viele Menschen mit Schaufeln ein Fundament ausgehoben. Heute nutzt man dafür einen Bagger. Die Aufgabe ist im Kern gleichgeblieben — es muss ein Fundament entstehen. Aber die Art der Arbeit hat sich verändert. Nicht jeder, der eine Schaufel bedienen konnte, kann automatisch auch präzise einen Bagger führen.“

 Übertragen auf KI heißt das: Die einfachen Werkzeuge sind überall verfügbar. Der entscheidende Skill beinhaltet die Fähigkeit, die neuen leistungsfähigeren Werkzeuge richtig zu bedienen. Juniors müssen deshalb schneller lernen, mit KI produktiv, kritisch und fachlich sauber zu arbeiten.

Welche Fähigkeiten werden in Ihrer Agentur heute wichtiger als noch vor drei Jahren?

 SL: Wichtiger werden vor allem Beratungsfähigkeit, strategisches Denken, fachliche Spezialisierung und der kompetente Umgang mit KI, um überhaupt eine adäquate Leistung erbringen zu können.

Agenturen, die sich nur als verlängerte Werkbank des Kunden verstehen, werden es künftig schwerer haben. Reine Umsetzung wird durch KI stärker standardisiert und damit austauschbarer. Der eigentliche Mehrwert entsteht dort, wo Spezialwissen, Erfahrung, Datenkompetenz und gute Beratung zusammenkommen.

Entscheidend ist also nicht nur, KI bedienen zu können, sondern Kundenprobleme zu verstehen, gute Fragen zu stellen, Ergebnisse einzuordnen und daraus tragfähige Strategien abzuleiten. Genau diese Kombination aus Fachlichkeit, Beratung und KI-Kompetenz wird deutlich wichtiger.

Viele Agenturen sprechen von Effizienzgewinnen. Warum führen diese bei Ihnen nicht zu Personalabbau?

 SL: Weil Effizienzgewinne bei uns nicht automatisch bedeuten, dass weniger Menschen gebraucht werden. Sie bedeuten vor allem, dass weniger Zeit in monotone oder wenig wertschöpfende Tätigkeiten fließt. Die freiwerdende Zeit nutzen wir, um unsere Dienstleistung zu verbessern. Wo früher vielleicht nur Zeit für ein gutes Konzept war, können wir heute tiefer analysieren, bessere Varianten entwickeln, mehr Daten einbeziehen und strategischer beraten. Aus einem guten Ergebnis kann so ein sehr gutes oder hervorragendes Ergebnis werden.

„Ich glaube, genau dort entscheidet sich künftig der Wettbewerb. Durchschnittliche Leistungen werden durch KI schneller austauschbar. Agenturen müssen die gewonnene Effizienz deshalb nutzen, um besser zu werden — nicht nur, um mehr vom Gleichen zu produzieren. Deshalb führt KI bei uns nicht zu Personalabbau, sondern zu einer Verschiebung der Arbeit: weg von Fleißarbeit, hin zu Qualität, Strategie, Beratung und Weiterentwicklung.“

Wenn Sie drei Jahre vorausblicken: Wird eine Agentur mit 100 Mitarbeitenden dann mehr, weniger oder ungefähr gleich viele Menschen beschäftigen?

 SL: Das lässt sich nicht pauschal beantworten. Entscheidend ist, welche Art von Arbeit diese Agentur anbietet und wie konsequent sie KI integriert. Agenturen, die stark auf repetitive Umsetzung und austauschbare Leistungen setzen, werden vermutlich mit weniger Menschen auskommen müssen oder unter Druck geraten. Aufgaben, die vor allem aus Fleißarbeit bestehen, lassen sich immer stärker automatisieren. Anders sieht es bei Agenturen aus, die auf Beratung, Strategie, Spezialwissen, eigene Tools und exzellente Qualität setzen. Dort wird KI nicht einfach Menschen ersetzen, sondern die Leistungsfähigkeit der Mitarbeitenden erhöhen. Gerade Schlüsselrollen — also Menschen, die Architektur, Strategie, Qualität und Kundenverständnis zusammenbringen — bleiben sehr wichtig.

„Ich glaube deshalb nicht, dass der Mensch in den nächsten drei Jahren aus der Agenturarbeit verschwindet. Aber die Anforderungen steigen deutlich. Ein schlechter Prozess wird durch KI nicht automatisch gut. Oder anders gesagt: A fool with a tool is still a fool!”

Die Gewinner werden diejenigen sein, die KI nicht nur einsetzen, sondern sie fachlich richtig führen können. Eine Agentur mit 100 Mitarbeitenden kann in drei Jahren also durchaus ähnlich viele Menschen beschäftigen — aber diese Menschen werden anders arbeiten, andere Fähigkeiten brauchen und deutlich stärker mit KI-gestützten Systemen zusammenarbeiten.

Grüße von

Friedhelm