KI gehört im Online-Marketing längst zum Alltag. Doch viele Marketer tun sich schwer, den Überblick über die zahlreichen Tools zu behalten, auch weil sich der Markt schnell weiterentwickelt. Stand heute sind KI-Flow-Tools wie n8n, FlowiseAI oder Amazon Bedrock Flows die entscheidenden Komponenten für das Online-Marketing.

Doch was leisten diese Tools, wie lassen sie sich in Geschäftsprozesse einbinden und welches Tool eignet sich für welchen Einsatzzweck? Eine Übersicht.

AI-Flows bezeichnen auf KI-Agenten basierende Workflows, die wiederkehrende Aufgaben automatisieren – entweder durch autonome oder verkettete Agenten. Im Marketing zielt ihr Einsatz auf Effizienzsteigerung, Kostensenkung und Skalierbarkeit ab. Einige Anbieter eignen sich zudem für den Aufbau der Backend-Logik von KI-basierten Anwendungen wie Chatbots.

Für Unternehmen lohnt sich das in mehrfacher Hinsicht: Automatisierte Arbeitsprozesse können manuelle Abläufe unterstützen oder ersetzen und Fehler reduzieren. Dadurch lassen sich enorme Ressourcen sparen.

AI-Flows stehen auch für eine Demokratisierung der Automatisierung. Waren noch vor wenigen Jahren Fachabteilungen auf das Wissen von IT-Expert:innen angewiesen, um KI nutzen zu können, ermöglichen es diese Tools, selbstständig und ohne Programmierkenntnisse eigenständig Anwendungen zu bauen und Prozesse zu automatisieren. Insbesondere für Prototypen oder Tailored-AI-Tools ist das eine viel effizientere Vorgehensweise, als alle Anforderungen zu sammeln und an die IT weiterzugeben, damit diese sie umsetzt.

Ein bewährtes Konzept sind Agentic Workflows. Diese KI-Agenten arbeiten sequenziell oder parallel, um komplexe Aufgaben wie Texterstellung mit integrierter Qualitätssicherung oder Recherchen zu lösen.

Unter No-Code-Tools versteht man Tools, bei denen User:innen ohne Programmierkenntnisse – meist mithilfe von Prompts und Drag-and-Drop-Oberflächen – selbst Workflows und Anwendungen erstellen können. Low-Code-Tools bieten zudem die Möglichkeit, Code für spezifische Anforderungen hinzuzufügen, wie etwa Actions in Custom GPTs von OpenAI für externe Schnittstellen.

Mit AI-Flow-Tools wie n8n und Flowise lassen sich Abläufe in klaren Schritten modellieren. Die visuelle Darstellung macht diese Prozesse leichter verständlich. Ein Vorteil ist die geringere Abhängigkeit von IT-Expert:innen. Marketer können Workflows selbstständig erstellen, was die Entwicklungszeiten erheblich verkürzt.

In Unternehmen stellen Flowise, n8n, AWS Bedrock Flows und ähnliche Tools eine Möglichkeit dar, mit überschaubarem Aufwand LLM-Anwendungen auf Basis von AI-Workflows zu realisieren. Besonders für schnelle Prototyping-Iterationen sind AI-Flows ideal, wobei Entwickler:innen das Ergebnis später immer noch verfeinern können.

Flowise bietet eine Enterprise-Version sowie eine Open-Source-Variante, während n8n eine spezielle Enterprise-Version für On-Premise-Lösungen anbietet. Im Unterschied zu Amazon und Microsoft sind Flowise und n8n LLM- und Drittanbieter-agnostisch. Das heißt: Sie sind nicht wie Azure von OpenAI GPTs abhängig, sondern darauf ausgelegt, mit verschiedenen Komponenten zu arbeiten, die für LLM-Anwendungen notwendig sind. Dazu gehören beispielsweise Document Storages und Drittanbieterdienste.

AWS ist stark auf das Amazon-Ökosystem ausgerichtet, und Customizations erfordern oft „AWS Lambda“-Funktionen. Im Gegensatz dazu arbeiten n8n und Flowise nahtlos mit LLMs, Data Storages, Vektoren und Datenbanken, die unter anderem auf Microsoft und AWS gehostet werden.

Flowise und n8n bieten beide Unterstützung für gängige Agent-Setups, wie beispielsweise Sequential- und Multi-Agents. Allerdings ist zu berücksichtigen, dass Flowise ein relativ kleines Startup ist. Das bedeutet, dass es möglicherweise nicht alle Standards wie ISO-Zertifizierungen und Pentests erfüllt, welche von größeren Anbietern erwartet werden.

Ein wesentlicher Unterschied zwischen Sequential- und Multi-Agents liegt in ihrer Struktur und Arbeitsweise. Sequential-Agents führen mehrere Aktionen nacheinander in einer festen Reihenfolge aus. Multi-Agents hingegen bestehen aus mehreren KI-Agenten, die entweder parallel, in Kooperation oder sogar in Konkurrenz zueinander agieren. Letztere sind besonders geeignet für komplexe und dynamische Aufgaben.

Im Online-Marketing lassen sich Sequential-Agents beispielsweise für E-Mail-Marketing-Kampagnen oder die Erstellung von Content nutzen. Hier folgt ein Schritt logisch auf den nächsten, von der Keyword-Recherche über die Erstellung des Contents bis hin zur Veröffentlichung und Verbreitung über Social-Media-Kanäle.

Multi Agents finden beispielsweise im Programmatic Advertising Anwendung. Hier überwachen ein oder mehrere Agenten die Zielgruppendaten, während ein anderer Agent in Echtzeit entscheidet, ob eine Werbeanzeige ersteigert wird. Ein Dritter analysiert die Performance der Anzeige und passt das Budget dynamisch an. Viele dieser Agenten, wie auch Flowise, basieren auf dem bekannten Langchain Framework.

Was AI-Flow-Tools können – und was nicht

• Demokratisierung der Automatisierung und KI-Integration: Tools wie Flowise und n8n ermöglichen es auch Personen ohne IT-Expertise, KI-Technologien zu nutzen und komplexe Workflows zu erstellen.
• Schnelle Umsetzung und Prototyping: Fachbereiche können ihre Ideen selbstständig umsetzen, ohne auf langwierige Abstimmungsprozesse angewiesen zu sein.
• Flexibilität und Skalierbarkeit: AI Flow Tools bieten hohe Flexibilität und können leicht an wachsende Anforderungen angepasst werden.
• Kostenersparnis: Der Entwicklungsaufwand wird reduziert, was zu geringeren Kosten führt.
• Ersetzen der Backend-Logik: AI Flows können die Backend-Logik einer Anwendung übernehmen, wobei Input und Output über APIs programmatisch gesteuert werden können.

• Limitierte Anpassungsmöglichkeiten: Bei sehr spezifischen Workflows stoßen Tools wie Flowise und n8n an ihre Grenzen.
• Komplexere Flows: Trotz der einfachen Nutzung können komplexere Flows, insbesondere bei der Nutzung von 3rd-Party-Schnittstellen, fortgeschrittene Kenntnisse erfordern.
• Mögliche Sicherheitsrisiken: Die Integration von Drittanbieter-APIs birgt Sicherheitsrisiken, die eine entsprechende Governance erfordern.

Die Grafik stellt FlowiseAI, n8n und Amazon Bedrock Flows gegenüber. Letzteres ist ein Tool, das im Gegensatz zu den anderen beiden kostenpflichtig ist und mehr technisches Wissen erfordert:

• Flowise ist ideal für Fachabteilungen (wie Digital Marketing, Sales, UX), die sich auf KI-basierte Anwendungen konzentrieren und wenig programmieren möchten.
• n8n bietet ein breites Spektrum an Workflow-Optionen und ist durch seine Open-Source-Natur sehr anpassbar. Es ist für Entwickler und Personen ohne Programmierkenntnisse gleichermaßen geeignet, die Prozesse automatisieren wollen.
• Amazon Bedrock Flows eignet sich für Unternehmen, die generative KI-Dienste in bestehende AWS-Infrastrukturen integrieren möchten. Hier ist ein technischer Hintergrund der Mitarbeiter:innen von Vorteil, wenn nicht sogar erforderlich.

Im Marketing-Alltag können KI-Agenten wertvolle Unterstützung leisten – vor allem, indem sie manuelle Arbeitsschritte reduzieren. Hier sind zwei Anwendungsszenarien.

Wer einen Lead-Management-Prozess mit Flowise oder einem anderen KI-Agenten-Tool automatisieren will, sollte ein System aus drei miteinander agierenden Agenten einsetzen.

• Agent 1: Ein LLM-gestützter Chatbot, der Leadinformationen erfasst und erste Antworten generiert.
• Agent 2: Dieser Agent überprüft die Qualität der Antworten, beispielsweise auf Richtigkeit oder Übereinstimmung mit RAG-Daten, um falsche Informationen zu vermeiden.
• Agent 3 validiert die eingegebenen Lead-Daten und übermittelt diese gegebenenfalls per API an das CRM-System.

Das Szenario lässt sich durch zusätzliche Agenten erweitern, die etwa den Schreibstil der Antworten an die Zielgruppe oder die Marketingkampagne anpassen. Dabei ist es entscheidend, eine Balance zwischen der Menge an Regeln zu finden, die in einen einzelnen Agenten oder dessen System-Prompt integriert werden, und der Aufteilung dieser Regeln auf mehrere Agenten. Zu beachten ist auch, dass lange Verkettungen von Agenten die Antwortlatenz deutlich erhöhen können.

Unternehmen nutzen schon lange ChatGPT für die Texterstellung. Mit AI Flows ist es jedoch möglich, Texte zu erstellen, die das spezifische Brand Voicing des Unternehmens widerspiegeln.

Dafür werden zwei Agenten in drei Schritten eingesetzt:

1. Schritt 1: Agent 1 erstellt einen Text unter Verwendung eines System-Prompts, der die wesentlichen Regeln des firmeneigenen Brand Voicing beinhaltet.
2. Schritt 2: Agent 2 (als eine Art „Lehrer“) überprüft den Text anhand zuvor festgelegter Kriterien, wie Brand Voicing, unerwünschte Keywords, Ähnlichkeit zu bereits existierenden Texten und Moderation. Je nach Komplexität kann dieser Schritt auf mehrere Agenten aufgeteilt werden.
3. Schritt 3: Agent 2 wird in einer Schleife eingesetzt, beispielsweise dreimal, um die Qualität weiter zu verbessern und der Varianz entgegenzuwirken.

Tipp: Es lassen sich bereits gute Ergebnisse erzielen, indem man eigene Texte in ChatGPT oder ähnliche Tools hochlädt und die KI anweist, die Tonalität und den Brand Voice daraus zu bestimmen. Diese Informationen können dann effektiv in einen System-Prompt integriert werden.

AI-Flow-Tools wie Flows AI, n8n und Amazon Bedrock sind zentrale Elemente für die Automatisierung gängiger Geschäftsprozesse. Der große Vorteil von No-Code- und Low-Code-Plattformen liegt in der Unabhängigkeit von IT-Expert:innen. Fachabteilungen können so eigenständig und effizient die Geschwindigkeit und Qualität ihrer Arbeitsabläufe steigern.